Fokus Media Visi Global
Perusahaan tersebut tampil di CCTV sebanyak 15 kali, dan jangkauannya melalui media Partai, media pusat, dan media resmi daerah mencapai total 50 juta orang.
Inversi kuantitatif klorofil a dalam air danau menggunakan penginderaan jauh.
Ringkasan
Klorofil a Klorofil a adalah pigmen fotosintetik utama fitoplankton dan sering digunakan sebagai indikator biomassa fitoplankton, menjadikannya komponen penting dalam pengelolaan lingkungan perairan. Konsentrasi klorofil a (Chla) merupakan indikator kunci untuk menilai tingkat eutrofikasi di badan air dan mempelajari siklus karbon di lingkungan perairan; perolehannya yang cepat dan akurat sangat penting untuk pengelolaan ekologi danau.
Metode tradisional untuk menilai status trofik danau terutama bergantung pada pengambilan sampel dan analisis di tempat. Namun, metode ini rentan terhadap pengaruh cuaca dan lingkungan lokal, dan proses pengambilan sampel serta pengujian memakan waktu, tenaga, dan biaya, sehingga sulit untuk memantau eutrofikasi danau pada skala spasial dan temporal yang halus. Sebaliknya, teknologi penginderaan jauh menawarkan keunggulan seperti cakupan yang luas, akuisisi data yang cepat, dan waktu pemrosesan yang singkat, mengatasi banyak kekurangan dari pengambilan sampel kualitas air tradisional. Oleh karena itu, teknologi ini telah banyak diterapkan untuk pemantauan lingkungan air danau dan ekologi perairan.
Namun, karakteristik optik badan air pedalaman sangat bersifat regional dan musiman, dan berbagai algoritma untuk inversi klorofil a masih terbatas oleh musim dan lokasi geografis, sehingga mengakibatkan inkonsistensi dalam model inversi yang dibuat berdasarkan parameter kualitas air di berbagai daerah penelitian. Oleh karena itu, makalah ini menggunakan model inversi yang telah dibuat sebelumnya untuk berbagai danau untuk mengevaluasi universalitasnya.
data
Model inversi:
Dalam pekerjaan pendahuluan, model inversi fungsi linier biner dibuat dengan menggunakan data dari 20 titik pengambilan sampel danau pada tanggal 15 Januari 2026, serta data satelit Sentinel-2 yang melintas selama periode yang sama, melalui berbagai kombinasi pita gelombang.
Danau Verifikasi
Dengan menggunakan data satelit Sentinel-2 yang melintas selama periode yang sama, data tersebut dianalisis untuk Danau Luoma dan Danau Chaohu.Danau TaipingPenelitian ini terutama berfokus pada Danau Longgan, Danau Daguan, Danau Gucheng, dan Danau Wabu, dengan mengumpulkan data konsentrasi Chl-a dari berbagai stasiun hingga 15 Januari 2026 (Tabel 1). Produk Level-2A dari Sentinel-2 multispectral analyzer (MSI) digunakan, yang mencakup 10 pita (B1~B9, termasuk B8A). Data diperoleh dari...Mesin Google EarthMemperoleh.
Metode evaluasi
Dalam proses pencocokan spasial antara hasil inversi penginderaan jauh dan data stasiun terukur, jendela piksel 3×3 digunakan untuk ekstraksi kolaboratif guna meningkatkan akurasi verifikasi dan mengurangi ketidakpastian yang disebabkan oleh efek skala.
Proses implementasi spesifiknya adalah sebagai berikut:
(1) JendelaLokasi dan EkstraksiBerpusat pada koordinat stasiun pemantauan, temukan piksel tetangga terdekatnya dalam gambar, dan ekstrak semua nilai inversi klorofil a dalam jendela lingkungan 3×3 yang berpusat pada piksel tersebut.
(2) Kontrol mutu dan statistik:
Hapus nilai-nilai yang tidak valid di dalam jendela (seperti penanda masker awan, piksel daratan, nilai terbalik yang melebihi rentang yang wajar secara fisik, dll.);
Jumlah piksel yang valid harus ≥5; jika tidak, data untuk situs tersebut akan ditandai sebagai "kecocokan gagal" dan dihapus.
Rata-rata aritmatika dari piksel efektif yang tersisa dihitung dan digunakan sebagai nilai representatif inversi penginderaan jauh akhir untuk stasiun yang diukur;
Model optimal yang diperoleh dari penelitian sebelumnya langsung diterapkan pada danau-danau lain, dan penerapannya secara umum dievaluasi menggunakan koefisien determinasi (R²), kesalahan kuadrat rata-rata (RMSE), dan kesalahan absolut rata-rata (MAE).
Koefisien determinasi (R²):
Kesalahan Kuadrat Rata-rata (RMSE):
Kesalahan Mutlak Rata-rata (MAE):
Hasil dan Analisis
Model inversi sebelumnya diterapkan pada setiap danau, dan peta inversi berikut diperoleh:
Gambar 1.Gambar Sentinel-2 di Chaohu
Gambar 2.Peta persebaran hasil inversi klorofil a di Chaohu
Gambar 3.Citra Sentinel-2 Danau Gucheng
Gambar 4.Peta persebaran hasil inversi klorofil a di Danau Gucheng
Gambar 5.Citra Sentinel-2 Danau Luoma
Gambar 6.Peta persebaran hasil inversi klorofil a di Danau Luoma
Gambar 7.Citra Sentinel-2 Danau Taiping
Gambar 8.Peta persebaran hasil inversi klorofil a di Danau Taiping
Koefisien determinasi (R²) adalah 0,7589, kesalahan kuadrat rata-rata (RMSE) adalah 0,002143, dan kesalahan absolut rata-rata (MAE) adalah 0,001189, yang mencerminkan bahwa model inversi menunjukkan karakteristik "kesesuaian sedang dan diferensiasi regional" dalam validasi lintas danau. Bias inversi relatif kecil di zona muara dan area konsentrasi rendah. Model di tiga stasiun menunjukkan sensitivitas yang tidak memadai di area biomassa tinggi di pantai barat Danau Chaohu, kemungkinan terkait dengan residu mekarnya alga musim dingin dan efek kopling spektral materi tersuspensi-klorofil. Bias distribusi spasial dan...Sifat optik airGradiennya sangat konsisten—sistem inversi dengan turbiditas tinggi secara sistematis rendah, sementara badan air yang dalam dan bersih (Danau Taiping) relatif stabil, yang mengkonfirmasi aturan inversi penginderaan jauh bahwa "tipe badan air mendominasi respons model." Secara keseluruhan, model ini sangat mudah beradaptasi dengan wilayah yang relatif homogen dengan latar belakang optik badan air, dan memiliki tingkat penerapan regional tertentu untuk inversi. Hasilnya umumnya memiliki nilai praktis.
Karena inversi ini didasarkan pada data stasiun satu hari, dan konsentrasi klorofil a dalam air rendah di musim dingin serta data citra sangat dipengaruhi oleh tutupan awan, maka data dari beberapa periode akan dikumpulkan di masa mendatang untuk meningkatkan ukuran sampel untuk beberapa inversi.