卜方玲课题组在遥感水质监测领域取得重要进展

• 发布时间：[2023-10-31] 来源：[学院] 点击量：[3087]

       近日，国际水文顶级期刊《Journal of Hydrology》发表了我院融合感知课题组卜方玲副教授团队的研究成果。论文研究并提出了一种自适应的水质光学活性参数遥感估计方法，结合少量地面传感器数据和遥感卫星数据，实现了对内陆湖水质参数的高准确度估计，并通过对近20年湖面水质参数反演，进一步揭示了水质变化与土地利用、气象和人类活动的定量化关系。
       论文题为“A2DWQPE: Adaptive And Automated Data-driven Water Quality Parameter Estimation”（A2DWQPE——自适应数据驱动水质参数估计方法），我院2021级硕士生胡译匀为第一作者，卜方玲副教授为通讯作者。
       内陆湖水质监测是防治水源污染、促进生态文明发展的关键支撑。目前，数据驱动的遥感监测方法侧重于为整个研究湖泊建立统一的估计模型，低估了水中光学活性成分和光谱特性的复杂变化，造成湖面水质参数估计准确度难以满足监测要求。对此，本研究提出的自适应的水质光学活性参数遥感估计方法（A2DWQPE）首先动态地对水体光谱特性进行分类，并基于少量湖面观测高精度数据自适应地优化调整不同类别水体的遥感估计模型，从而获得整个湖面高准确度的水质参数估计值。实验结果表明，估计的决定系数超过0.72，均方根误差低于1.4单位，为大范围高精度的水质监测提供了数据驱动的水质参数反演方案，进而为后续水质变化与人类活动地表覆盖的定量分析和演化过程研究提供新的解决方案。

                                                     伊利湖建立透明度（SDD）2000—2018的空间分布图
      
         近年来，在国家科技重大专项课题、国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目等支持下，融合感知课题组面向国家重大需求致力于水质监测领域研究。经过十年的研究，卜方玲副教授带领团队从搭建水质监测传感网，获取湖面监测数据，到建立星地水质参数遥感模型，实现了内陆湖高精度高时效性水质监测，缩短了水体表面的监测周期。据悉，团队此前在国际遥感TOP期刊和相关国际会议上已发表了多篇关于水质监测领域的重要研究成果。

       论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130363
       通讯员：胡译匀