| 【部分正文预览】 | 结果表明,叶绿素生物光学分析反演模型具有较高的普适性,总体反演精度可以接受,但反演精度受叶绿素比吸收系数时空差异影响较大;三波段和四波段叶绿素反演模型反演精度较高,但是由于水体组分组成及其生物光学特性差异使得反演因子最佳波段位置和反演模型参数存在较大的变异性,大大降低了三波段和四波段叶绿素反演模型的普适性,其中后向散射系数光谱曲线形状和叶绿素比吸收系数是三波段和四波段模型普适性的主导影响因素.
正文：
叶绿素是衡量水体浮游植物生物量和水体富营养化重要指标,同时叶绿素的定量研究对于水生态系统中的初级生产力、水气界面碳循环具有重要的意义.由于大洋水色要素组分(主要包括有色溶解有机质、非生物悬浮颗粒物和浮游植物[1])来源较为单一和稳定,利用遥感反演叶绿素算法相对成熟，并得到了广泛运用［2 ～ 6］． 随着内陆湖泊生态环境问题的逐渐突出，海洋水色遥感的理论和技术被逐步应用于内陆湖泊水体，并得到了进一步的丰富和发展［7］． 但与大洋水色要素组成相比，湖泊水色要素物质组成受陆源影响较大，水体中颗粒物的理化性质具有较强的时空差异性，从而导致湖泊水色要素生物光学特性具有较大的变异性，最终使得建立普适性强、精度高的湖泊水质参数反演模型成为一个难点． 因此，相比海洋水色遥感，湖泊水色遥感在理论、方法和技术上虽与其一脉相承，但研究的对象更为复杂，所解决的问题更具挑战性． 地处长江中下游地区的太湖属于典型的大型浅水湖泊，面积约为2 338 km2，最大水深不足3 m，平均水深仅为1. 89m［8］，湖泊动力比［湖泊面积( km2 ) 的平方根/平均湖深( m) ］高达25. 6［9］． 同时太湖处于亚热带季风区，全年90%时间受盛行季风和台风的影响，在风浪驱动下太湖沉积物极容易发生再悬浮和水平迁移再分布． 风浪引起的沉积物再悬浮使得水色要素组成发生变化，从而改变了水体主导光学因子，增加了水体光学的复杂程度，降低了遥感反演模型的反演精度和普适性，限制了遥感技术在内陆浅水湖泊中的应用． 故对于水体光学特性较为复杂的二类( CaseⅡ) 水体，目前并没有一个普适性( 时间和空间统一模型) 的水色要素及其理化性质反演模型，学者主要针对不同的研究区甚至不同的时间提出相应的水色要素反演模型，这些模型无论是反演因子还是表达函数都存在较大的差异性［10 ～ 14］． 这使得仅太湖水域，针对不同野外采样数据集，叶绿素反演模型就有十余种( 波段比值［15， 16］、三波段模型［17］、四波段模型［18］、半分析模型［19］、生物光学模型等［20］) ． 系统性地研究和对比现有模型的适用范围、反演精度、影响因素等是建立具有普适性叶绿素反演模型重要的保证和前提． |
