Tiêu điểm truyền thông của Global Vision
Công ty đã được đài truyền hình CCTV đưa tin tổng cộng 15 lần, và phạm vi tiếp cận thông qua các phương tiện truyền thông của Đảng, truyền thông trung ương và truyền thông chính thức địa phương đã đạt tổng cộng 50 triệu người.
Phương pháp đảo ngược định lượng hàm lượng chlorophyll a trong nước hồ bằng cảm biến từ xa
Tổng quan
Diệp lục a Diệp lục a là sắc tố quang hợp chính của thực vật phù du và thường được sử dụng làm chỉ thị sinh khối thực vật phù du, do đó nó là một thành phần quan trọng trong quản lý môi trường nước. Nồng độ diệp lục a (Chla) là một chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ phú dưỡng trong các thủy vực và nghiên cứu chu trình carbon trong môi trường thủy sinh; việc thu thập nhanh chóng và chính xác chỉ số này rất quan trọng đối với quản lý sinh thái hồ.
Các phương pháp truyền thống để đánh giá tình trạng dinh dưỡng của hồ chủ yếu dựa vào việc lấy mẫu và phân tích tại chỗ. Tuy nhiên, phương pháp này dễ bị ảnh hưởng bởi thời tiết và môi trường địa phương, và quá trình lấy mẫu và thử nghiệm tốn nhiều thời gian, công sức và chi phí, khiến việc giám sát hiện tượng phú dưỡng của hồ ở quy mô không gian và thời gian nhỏ trở nên khó khăn. Ngược lại, công nghệ viễn thám mang lại những ưu điểm như phạm vi phủ sóng rộng, thu thập dữ liệu nhanh chóng và thời gian xử lý ngắn, khắc phục được nhiều nhược điểm của phương pháp lấy mẫu chất lượng nước truyền thống. Do đó, nó đã được ứng dụng rộng rãi trong việc giám sát môi trường nước hồ và hệ sinh thái thủy sinh.
Tuy nhiên, đặc điểm quang học của các vùng nước nội địa rất khác nhau tùy theo khu vực và mùa vụ, và các thuật toán đảo ngược chlorophyll a vẫn còn bị hạn chế bởi mùa vụ và vị trí địa lý, dẫn đến sự không nhất quán trong các mô hình đảo ngược được thiết lập dựa trên các thông số chất lượng nước ở các khu vực nghiên cứu khác nhau. Do đó, bài báo này sử dụng các mô hình đảo ngược đã được thiết lập trước đó cho các hồ khác nhau để đánh giá tính phổ quát của chúng.
dữ liệu
Mô hình đảo ngược:
Trong công việc sơ bộ, một mô hình đảo ngược hàm tuyến tính nhị phân đã được thiết lập bằng cách sử dụng dữ liệu từ 20 điểm lấy mẫu hồ vào ngày 15 tháng 1 năm 2026, cũng như dữ liệu vệ tinh Sentinel-2 đi qua trong cùng thời kỳ, thông qua các tổ hợp dải sóng khác nhau.
Hồ Xác Minh
Sử dụng dữ liệu vệ tinh Sentinel-2 thu được trong cùng thời kỳ, dữ liệu đã được phân tích cho hồ Luoma và hồ Chaohu.Hồ TaipingNghiên cứu chủ yếu tập trung vào hồ Longgan, hồ Daguan, hồ Gucheng và hồ Wabu, thu thập dữ liệu nồng độ Chl-a từ nhiều trạm khác nhau tính đến ngày 15 tháng 1 năm 2026 (Bảng 1). Sản phẩm phân tích đa phổ (MSI) cấp độ 2A của vệ tinh Sentinel-2 đã được sử dụng, bao gồm 10 dải tần (B1~B9, trong đó có B8A). Dữ liệu được thu thập từ...Công cụ Google EarthĐạt được.
Phương pháp đánh giá
Trong quá trình khớp không gian giữa kết quả đảo ngược viễn thám và dữ liệu đo đạc tại trạm, cửa sổ 3×3 pixel được sử dụng để trích xuất cộng tác nhằm nâng cao độ chính xác xác minh và giảm sự không chắc chắn do hiệu ứng tỷ lệ gây ra.
Quy trình thực hiện cụ thể như sau:
(1) Cửa sổVị trí và Khai thácTập trung vào tọa độ của trạm quan trắc, xác định điểm ảnh lân cận gần nhất của nó trong ảnh và trích xuất tất cả các giá trị đảo ngược chlorophyll a trong cửa sổ lân cận 3×3 có tâm là điểm ảnh đó.
(2) Kiểm soát chất lượng và thống kê:
Loại bỏ các giá trị không hợp lệ trong cửa sổ (chẳng hạn như các điểm đánh dấu mặt nạ mây, pixel đất liền, các giá trị đảo ngược vượt quá phạm vi hợp lý về mặt vật lý, v.v.);
Số lượng pixel hợp lệ phải từ 5 trở lên; nếu không, dữ liệu cho vị trí đó sẽ được đánh dấu là "không khớp" và bị xóa.
Giá trị trung bình cộng của các điểm ảnh hiệu quả còn lại được tính toán và sử dụng làm giá trị đại diện cuối cùng cho phép đảo ngược cảm biến từ xa tại trạm đo;
Mô hình tối ưu được rút ra từ các nghiên cứu trước đó đã được áp dụng trực tiếp cho các hồ khác, và tính khả thi tổng quát của nó được đánh giá bằng hệ số xác định (R²), sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) và sai số tuyệt đối trung bình (MAE).
Hệ số xác định (R²):
Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE):
Sai số tuyệt đối trung bình (MAE):
Kết quả và phân tích
Mô hình đảo ngược trước đó đã được áp dụng cho từng hồ, và thu được các bản đồ đảo ngược sau:
Hình 1.Hình ảnh vệ tinh Sentinel-2 tại Chaohu.
Hình 2.Bản đồ phân bố kết quả đảo ngược chlorophyll a ở Chaohu
Hình 3.Hình ảnh hồ Gucheng từ vệ tinh Sentinel-2.
Hình 4.Bản đồ phân bố kết quả đảo ngược nồng độ chlorophyll a tại hồ Gucheng.
Hình 5.Hình ảnh hồ Loma từ vệ tinh Sentinel-2.
Hình 6.Bản đồ phân bố kết quả đảo ngược nồng độ chlorophyll a tại hồ Luoma.
Hình 7.Hình ảnh hồ Taiping từ vệ tinh Sentinel-2.
Hình 8.Bản đồ phân bố kết quả đảo ngược nồng độ chlorophyll a tại hồ Taiping.
Hệ số xác định (R²) là 0,7589, sai số bình phương trung bình (RMSE) là 0,002143 và sai số tuyệt đối trung bình (MAE) là 0,001189, phản ánh rằng mô hình nghịch đảo thể hiện đặc điểm "độ phù hợp vừa phải và phân biệt theo vùng" trong quá trình kiểm định liên hồ. Sai lệch nghịch đảo tương đối nhỏ ở vùng cửa sông và các khu vực có nồng độ thấp. Mô hình tại ba trạm cho thấy độ nhạy không đủ ở khu vực sinh khối cao trên bờ phía tây của hồ Triều Hồ, có thể liên quan đến dư lượng tảo nở hoa mùa đông và hiệu ứng ghép nối quang phổ của chất lơ lửng-diệp lục. Sai lệch phân bố không gian và...Tính chất quang học của nướcCác gradient rất nhất quán—hệ thống đảo ngược độ đục cao có giá trị thấp một cách có hệ thống, trong khi vùng nước sâu, sạch (Hồ Thái Bình) tương đối ổn định, khẳng định quy tắc đảo ngược viễn thám rằng "loại hình thủy vực chi phối phản hồi của mô hình". Nhìn chung, mô hình có khả năng thích ứng cao với các vùng tương đối đồng nhất có nền quang học thủy vực, và có mức độ ứng dụng khu vực nhất định cho việc đảo ngược. Kết quả nhìn chung có giá trị thực tiễn.
Vì phép đảo ngược này dựa trên dữ liệu trạm thu thập trong một ngày duy nhất, và nồng độ chlorophyll a trong nước thấp vào mùa đông, cộng thêm dữ liệu hình ảnh bị ảnh hưởng nhiều bởi mây che phủ, nên trong tương lai sẽ thu thập dữ liệu trong nhiều giai đoạn khác nhau để tăng kích thước mẫu cho nhiều phép đảo ngược.