【关键技术】湖泊水生态环境遥感监测技术
聚焦湖泊水生态环境监测与评估需求，综合利用多源卫星遥感、长期定位观测和高频监测等技术手段，融合人工智能、机器学习和生物光学模型，构建了面向复杂水体环境的系统化、参数化湖泊水环境遥感反演技术体系。该体系突破了传统遥感方法在复杂光学水体、跨区域应用和长期动态监测中的局限，实现了湖泊关键水环境水生态参数的高精度遥感监测，为大尺度湖泊水质评价、生态风险预警和精准管理提供技术支撑。
主要技术成果包括：
1.湖泊悬浮物浓度及高浑浊区遥感反演技术
构建了基于水体生物—光学机理的颗粒物吸收与后向散射参数遥感估算方法，突破清洁、浑浊及极度浑浊水体之间光学差异带来的反演限制，实现了不同类型湖泊悬浮物浓度及高浑浊水体区域的稳定遥感监测。
2.湖泊透明度大尺度遥感反演技术
融合全球尺度现场观测数据、多源卫星遥感信息、水体光学特征参数半解析光学特征和人工智能算法，构建了适用于不同光学类型湖泊的透明度遥感反演模型，实现了全球尺度湖泊透明度长期动态监测，为水下光环境评价提供关键数据支撑。
3.湖泊溶氧遥感反演技术
突破传统溶氧遥感估算主要依赖单一环境变量的限制，综合融合遥感观测、气候因子和水生态过程信息，构建了多因素耦合的湖泊溶氧遥感反演模型，实现了大尺度湖泊溶氧变化监测与脱氧风险识别。
4.湖泊营养状态指数遥感反演技术
融合全球湖泊水质观测、遥感水色参数、半解析光学特征和人工智能算法，建立了适用于不同区域和不同类型湖泊的营养状态指数遥感评估模型，实现了湖泊富营养化状态的综合监测与长期变化评估。
二、技术内容
1.复杂水体悬浮物浓度遥感反演技术
针对湖泊水体光学性质复杂以及传统经验模型适用范围有限等问题，本技术基于水体生物—光学理论，构建了适用于清洁水体、浑浊水体和极度浑浊水体的颗粒物吸收系数和后向散射系数遥感估算方法。在此基础上，建立颗粒物光学参数与悬浮物浓度之间的定量关系，实现不同光学类型水体悬浮物浓度的统一遥感估算（图1），关键技术步骤包括：
（1）基于现场光学测量数据，建立覆盖不同浑浊程度和光学类型水体的光学特征数据库；
（2）利用生物—光学模型分离水体吸收与散射过程，提取颗粒物光学响应特征；
（3）针对不同浑浊等级水体，构建颗粒物吸收和后向散射系数遥感估算模型；
（4）建立颗粒物光学参数与悬浮物浓度之间的定量关系，实现光学参数向水质参数的转换；
（5）形成适用于多类型湖泊和复杂水环境的悬浮物浓度遥感监测技术。
图 1 基于生物光学模型计算颗粒物吸收和散射以估算清洁、浑浊及极度浑浊水体悬浮物浓度
2.河流羽流自动识别与陆源物质输入过程监测技术
河流羽流是连接陆地生态系统与湖泊水环境的重要通道，携带大量悬浮泥沙、营养盐、重金属及有机污染物，对湖泊光环境、营养循环和生态过程具有重要影响。针对传统人工目视解译效率低、主观性强的问题，本技术通过分析河流羽流区域与周围湖泊清水区域的光谱差异，构建河流羽流相对高度指数（Plume Index, PI），结合像元聚类方法确定羽流与背景水体的光谱分异阈值，实现河流羽流范围的自动提取（图2），关键技术步骤包括：
（1）获取不同时间尺度卫星遥感影像，构建河流羽流动态监测数据源；
（2） 分析羽流区域与背景水体光谱差异，计算河流羽流相对高度指数（PI）；
（3）利用像元聚类分析方法，识别羽流与清水区域的光谱分异特征，确定最佳分类阈值；
（4）基于指数阈值实现河流羽流区域自动识别与空间范围提取；
（5）结合现场调查数据和人工目视解译结果，验证羽流识别结果的准确性和可靠性。
图 2 基于相对高度方法构建了羽流指数
3.湖泊透明度大尺度遥感反演技术
水体透明度是反映湖泊光环境、水质状态和生态健康的重要指标。针对不同区域湖泊光学特征差异明显、传统区域模型难以推广的问题，本技术耦合生物光学模型和AI算法构建了覆盖全球尺度的湖泊透明度遥感估算模型（图3），关键技术步骤包括：
（1）基于Landsat卫星遥感反射率数据，提取多波段光谱及波段组合指数特征；
（2）利用准分析算法（QAA）反演水体吸收系数和后向散射系数等光学参数；
（3）融合遥感光谱特征、水色指数及固有光学参数，构建随机森林（RF）和梯度提升树（GTB）透明度遥感反演模型；
（4）对比分析RF与GTB模型的估算结果，评估不同模型的精度及空间适用性；
（5）采用多模型融合策略，将RF和GTB模型结果进行综合，生成最终湖泊透明度遥感估算产品。
图3 全球湖泊透明度遥感估算模型结构设计
4.湖泊溶解氧遥感反演与脱氧风险识别技术
溶解氧（DO）是维持湖泊生态系统稳定和生物多样性的重要环境因子，其变化直接影响水生生物生存、有机质分解过程和生态系统功能。针对现有湖泊DO遥感估算方法主要依赖单一温度变量、难以综合表征气候、水环境和生态过程影响等问题，本技术融合全球同步DO观测数据、MODIS卫星遥感反射率以及ERA5再分析气候数据，构建了融合气候驱动、水体光学特征和生物地球化学过程的全球尺度湖泊溶解氧遥感估算技术体系。该技术综合考虑温度对氧气溶解能力的调控作用、气候条件对水气交换过程的影响、浮游植物生长对产氧过程的贡献以及有机质分解对耗氧过程的影响，基于机器学习方法建立多因子耦合DO遥感反演模型（图4），实现全球湖泊DO浓度长期动态监测和脱氧风险识别。关键技术步骤包括：
（1）整合全球湖泊现场DO观测数据与卫星遥感影像，建立多时空尺度遥感匹配样本库；
（2）综合融合遥感光谱特征、气候因子、水文参数及生态环境变量，构建多维度DO预测特征体系；
（3）利用机器学习算法建立遥感信息与湖泊DO浓度之间的非线性映射关系，实现多因素协同驱动下的DO遥感估算；
（4）生成全球湖泊DO时空变化产品，识别湖泊脱氧趋势及潜在生态风险，为湖泊生态安全评价提供技术支撑。
图4 大尺度溶氧模型样点分布及遥感估算模型结构
5.湖泊营养状态指数遥感反演技术
营养状态指数（TSI）综合表征湖泊富营养化水平，是评价湖泊生态健康状态和水环境变化的重要指标。针对不同区域湖泊营养物来源、气候背景及水体光学特征差异显著，导致传统经验模型区域适用性强、跨区域推广能力不足的问题，本技术融合全球不同类型湖泊现场TSI观测数据、多光谱卫星遥感信息、半解析光学参数及机器学习算法，构建了面向全球尺度的湖泊TSI遥感综合评价模型，实现不同光学类型湖泊营养状态的统一化、长期化遥感监测（图5）。该技术突破了传统基于单一区域数据构建模型的限制，通过融合水体光学机理与人工智能方法，提高了模型在不同气候区、不同营养水平和不同水体类型湖泊中的适用性，为全球湖泊富营养化评估和生态变化监测提供技术支撑。关键技术步骤包括：
（1）整合全球不同区域湖泊现场TSI观测数据与卫星遥感影像，建立多类型湖泊遥感匹配样本库；
（2）利用多光谱遥感数据提取水色指数、光谱特征及半解析光学参数，构建多维度遥感输入变量体系；
（3）结合半解析光学模型和机器学习方法，建立遥感特征与湖泊营养状态指数之间的非线性映射关系；
（4）基于长期卫星遥感数据，构建全球湖泊TSI时空变化数据集，实现富营养化演变趋势评估和生态风险识别。
图5 大尺度TSI模型样点分布及估算模型结构
三、技术优势
本技术面向湖泊水环境长期、大尺度、智能化监测需求，突破了传统水质遥感方法依赖区域经验模型、参数类型单一以及复杂水体适用性不足等限制，构建了融合多源卫星遥感、生物光学模型、机器学习算法和长期观测数据的湖泊水环境遥感监测技术体系。相比现有基于单一光谱指数或局地经验模型的方法，本技术具有适用范围广、参数体系完整、模型泛化能力强、监测尺度大和长期连续监测能力突出等优势。
主要技术优势如下：
1.构建多参数协同监测体系，实现从水质指标到生态状态评价
现有湖泊遥感监测多集中于单一指标，难以全面反映湖泊生态变化。本技术构建了涵盖：悬浮物浓度、河流羽流及陆源输入过程、水体透明度、溶解氧、营养状态指数等关键指标的综合遥感监测体系，实现了湖泊水环境状态、水下光环境和生态功能变化的系统评价。
2.融合物理机理与人工智能，提高模型泛化能力
针对传统经验模型依赖区域样本、跨区域应用能力不足的问题，本技术将生物光学模型与人工智能算法相结合，通过引入水体吸收、后向散射等具有明确物理意义的参数，提高模型可解释性和区域迁移能力，实现从局地尺度向区域和全球尺度推广。
3.实现长期连续遥感监测，支撑湖泊变化趋势分析
依托Landsat、MODIS等长期卫星遥感数据，本技术可实现十年至数十年尺度湖泊水环境参数重建，突破传统现场监测空间覆盖不足、时间连续性有限的问题，为湖泊水质变化趋势分析、生态风险识别和管理决策提供长期数据支撑。
4.具备大尺度业务化应用潜力
本技术可适用于不同气候区、不同营养水平及不同规模湖泊，实现从单湖泊监测向区域乃至全球尺度湖泊监测拓展。相比传统人工采样方法，具有覆盖范围广、监测效率高、成本低和可重复更新等优势，可服务于湖泊生态保护、水环境监管和流域综合治理。
表1 主要技术指标及优势
本技术面向湖泊水生态保护、水环境监管和生态安全保障需求，依托多源卫星遥感、长期定位观测、人工智能算法和水体生物—光学模型，构建了覆盖水质参数监测、生态状态评价和环境效应识别的综合技术体系，可广泛应用于湖泊生态修复、水资源管理、流域综合治理、重点水体监管以及全球变化生态风险评估等领域。在湖泊生态保护与修复方面，该技术可实现悬浮物浓度、透明度、溶解氧和营养状态指数等关键指标的长期动态监测，支撑湖泊富营养化程度评价、蓝藻水华风险识别、生态修复工程效果评估以及水生态健康状态诊断。在流域水环境管理方面，通过河流羽流自动识别和陆源物质输入过程监测，可快速获取河流入湖泥沙、营养盐及污染物输运范围，识别重点污染来源和影响区域，为流域污染防控、水资源调度和综合治理提供科学依据。在重点湖泊和水源地监管方面，该技术能够突破传统人工采样监测空间覆盖不足、时间连续性有限的问题，实现大型湖泊、水库及饮用水源地水环境状况的快速、动态和精细化监管，提高水环境管理效率。此外，基于长期卫星遥感序列构建的湖泊透明度、溶解氧和营养状态变化数据产品，可服务于全球变化背景下湖泊生态风险评估，揭示气候变化和人类活动对湖泊生态系统的影响。未来，该技术可进一步集成至智慧湖泊管理平台，实现“遥感监测—智能分析—风险预警—精准治理”的数字化管理模式，为国家湖泊生态保护、水资源安全保障和生态文明建设提供重要技术支撑。
五、典型案例
该技术已应用于长江流域及全国重点水源地湖泊水环境监测工作，通过构建长期序列透明度遥感产品，系统评估重点湖泊透明度变化趋势及区域差异，识别水质变化异常区域，为流域水生态保护、水资源安全保障和湖泊生态修复提供科学依据，有效支撑了国家湖泊保护与水环境管理相关决策。
相关透明度与溶解氧遥感研究成果先后入选2021年中国海洋与湖沼十大科技进展、2025年中国海洋与湖沼十大科技进展以及2025年中国生态环境十大科技进展，体现了该技术在湖泊遥感监测、水生态评价和环境管理领域的重要创新价值。
六、科技支撑
科研项目：
国家重点研发计划，“长江中下游湖泊变化水生态环境效应调控与功能提升关键技术”，2022YFC3204100
获奖：
1.湖泊透明度遥感反演及对气候暖湿过程的响应，2021年中国海洋与湖沼十大科技进展，2021
2.湖泊极端事件形成机制及效应，2025年中国海洋与湖沼十大科技进展，2025
3.气候变化对湖泊生态环境的影响机制，2025年度中国生态环境十大科技进展，2025
1.张毅博; 张运林; 施坤; 李娜. 一种遥感反演复杂水体悬浮物浓度的方法及系统，ZL202511212286.4
2.张毅博; 张运林; 施坤; 李娜. 一种遥感提取强降雨过程引起的羽流区的方法及系统，ZL202511278985.9
3.张毅博; 施坤; 张运林. 一种高温热浪对湖泊溶氧影响强度的计算方法及系统，ZL202510206364.3
4.张毅博; 张运林. 一种湖泊富营养化指数耦合模型的构建方法及系统, ZL202411795984.7
软件著作权：
1.张毅博; 谢歌；张运林；施坤; 长江流域降雨事件与滨湖区营养状态响应分析软件，2025SR2361332, 原始取得,全部权利, 2025-12-05
2.张毅博; 谢歌；张运林；施坤; 太湖营养状态指数反演软件，2025SR2361539, 原始取得,全部权利, 2025-12-05
3.张毅博; 谢歌；张运林；施坤. 湖泊营养状态指数机器学习遥感反演算法软件，2025SR1288012, 原始取得, 全部权利, 2025-7-17
4.张毅博; 谢歌；张运林；施坤. 湖泊营养状态驱动因子量化软件，2025SR1288020, 原始取得, 全部权利, 2025-7-17
5.张毅博; 张运林; 构建水质遥感反演模型及应用软件，2024SR0800203, 原始取得,全部权利, 2024-6-13
6.张毅博; 涂子文;基于ANN神经网络模型的水质参数遥感参数估算模型软件，2024SR0787901, 原始取得,全部权利, 2024-6-11
7.张毅博;张运林;施坤;基于Xgboost神经网络模型的水质遥感估算及应用软件V1.0, 2021SR00757555,原始取得,全部权利,2021-5-13
七、联系方式
联系人：张毅博
邮箱：ybzhang@niglas.ac.cn
科技处：姚老师，025-86882023，zbyao@niglas.ac.cn