本研究利用东中国海水域多年累积的浮游植物色素和浮游植物吸收光谱数据集，获得了八类常见浮游植物类群组成信息，即青绿藻、甲藻、隐藻、绿藻、蓝藻、硅藻、金藻和定鞭金藻，进一步采用矩阵反演方法，构建了各浮游植物类群的比吸收系数，实现了基于浮游植物吸收系数的浮游植物类群组成反演，为基于高光谱数据下的东中国海水域浮游植物类群组成反演提供了技术与方法支持。

研究背景

　　近岸海域浮游植物类群丰富、多样性程度高，具有不同的形态和生理特征，在海洋生态和生物地球化学关键过程中扮演不同的功能，因而出于对海洋碳循环及其对气候变化的响应深入了解的迫切需求，浮游植物类群组成已然成为当前水色遥感的研究热点。作为影响海洋水色光学性质的重要生物-光学参数之一，浮游植物吸收系数表征浮游植物的光吸收能力，其光谱的形状和数值变化主要受到浮游植物的色素组成、浓度和浮游植物粒级大小的影响，并且随着近年来高光谱卫星遥感的快速发展和积极部署，使得基于吸收系数的浮游植物类群遥感反演方法具有巨大的应用潜力。

　　研究利用2015-2018年间于东中国海采集的浮游植物色素和浮游植物吸收光谱数据集，结合CHEMTAX方法，获得了八类常见浮游植物类群组成信息；基于浮游植物吸收系数的线性可加性原理，采用矩阵反演方法，构建了八类浮游植物类群的比吸收系数；创新性地在矩阵反演过程中引入各类群吸收光谱的最佳波段信息，以及基于层次聚类分析下的不同吸收光谱特征水体所对应的各类群叶绿素a（Chl-a）浓度组成信息，显著地提高了模型的反演精度，在反演七类浮游植物类群时精度较高。

研究内容

　　基于矩阵反演计算得到的八类浮游植物类群的比吸收系数（图1）与历史文献以及本课题组的实验室单种测量得到的比吸收系数具有较好的一致性，特别是对于东中国海水域中最为常见的甲藻和硅藻类群，相似程度极高。经分析，比吸收系数光谱形状与各类群浮游植物的色素组成有关，而数值大小则受到浮游植物类群粒级大小的影响。

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　　通过计算归一化吸收系数的二阶导数与各类群浮游植物Chl-a浓度的相关性，选择具有显著相关关系的波段作为各类群的最佳波段，结果显示，不同类群浮游植物具有不同的最佳波段的数量及其所在位置（图2）。基于独立验证数据集的验证结果表明，通过引入最佳波段可以显著增加反演结果中有效数据的数量，同时证实了前人的研究结论，即在利用吸收光谱判别浮游植物类群时，选择具有光谱特征的目标波段可能比光谱分辨率更重要。

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　　将归一化的浮游植物吸收系数及其一至四阶导数应用于层次聚类分析，获得了八类集群水体，分别代表具有不同吸收光谱的水体类型（图3），对应不同浮游植物类群组成。结果显示，东中国海水域是多类群浮游植物共同组成的水体类型，硅藻和蓝藻的百分比含量相对较高，其它六种浮游植物种群也具有相当的占比，且对于不同集群水体，浮游植物类群组成能够较好地解释吸收光谱的形状特征及数值大小。基于独立验证数据集的验证结果表明，通过引入该初始矩阵信息，模型显著降低了多个浮游植物类群的偏差，提高了反演精度。

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　　利用独立验证数据集对上述提出的基于浮游植物吸收系数的矩阵反演模型进行验证，从整体上看，模型在除金藻外的七类浮游植物类群中的估算精度均较好（图4），其中，甲藻和硅藻反演结果的相关性较高，蓝藻的偏差最接近于零，定鞭金藻的平均相对误差和均方根误差最低。经比较，同时引入最佳波段选择和初始矩阵信息显著提高了绿藻、硅藻以及八类浮游植物类群之和（即总Chl-a）的估算精度。

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