近日，我室张华国研究员团队在国际遥感领域著名期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation（中科院1区TOP期刊，IF 7.6）上发表了题为“A practical and efficient model for benthic habitat parameters retrieval in optically shallow waters from four-band multispectral imagery”的研究成果。论文第一作者为我室与上海交通大学联合培养的博士生马蕴涵，通讯作者为张华国研究员。

受全球气候变化和人类活动的影响，浅海珊瑚礁水体环境日益恶化，珊瑚白化事件频发。水深、底质反射率、水体叶绿素a浓度（Chl）和透明度是表征底栖生境状态的关键参数。然而，大范围实测底栖数据获取困难、成本高、效率低，再加上浅海海底反射与水柱散射信号高度耦合和水体环境高动态性特征等限制，基于多光谱遥感数据难以将底质反射率和水体衰减信号准确分离。针对该问题，团队基于半分析模型获取的底质反射率和光谱参数之间的强指数关系（LR-S模型，Ma et al., 2021）对辐射传输模型进行全局约束，通过选取少量特征点和迭代搜索水体光学参数的策略，构建了蓝绿波段反射率对数值与浮游植物吸收系数 (440nm)之间的二元二次多项式模型，实现了最优水体衰减系数的大范围、高效探测（MLR-S模型），进而基于气候态月平均水柱反射率数据集和经典的辐射传输模型，实现底质反射率、水体叶绿素a浓度和透明度的大范围快速一体化遥感反演，具体流程如图1所示。

图1. 方法流程图

将该方法在我国海南大洲岛进行了卫星-底栖同步观测的应用验证，利用我国自主的高分2号卫星多光谱遥感影像反演获取的各底栖生境参数如图2所示，表明不同底质类型对应的反射率具有明显差异，沙质区域的反射率高于岩石和珊瑚区域（图2c-e）。图2f的RGB合成图有效减少了水柱的干扰，还原了海底的真实色彩。经定量验证，蓝、绿、红波段的底质反射率反演误差分别为23.77%, 15.26% 和 9.91%（图3）。反演的Chl浓度范围为0.1至1.8 mg/m³（图2g），与实测数据相比，R²达到了0.64，平均相对误差为36.69%（图4a）；水体透明度反演结果显示，近岸水体较浑浊、外海水体较清澈。反演的Kd结果与实测剖面数据一致（图4b），进一步验证了MLR-S模型在不同底栖生境下的可靠性。该模型同时在澳大利亚大堡礁的Heron Reef、库克群岛的Aitutaki Island和加勒比地区的Buck Island等区域利用Sentinel-2卫星多光谱遥感影像进行了成功应用与验证。

该项成果为珊瑚礁底栖生境的长期监测评估提供了一种高效可行的解决方案，有助于对珊瑚礁健康状况的准确及时掌握。本底栖生境遥感模型（MLR-S）可利用高分2号卫星和Sentinel-2卫星等多光谱遥感影像对底栖生物生境参数及动态特征的长期监测，可全面评估珊瑚礁生态系统对气候变化的响应，从而促进有针对性的保育策略及适应性管理工作。

图2. 大洲岛: (a) GF-2真彩色合成影像, (b) 水深反演结果, (c) 底质反射率（蓝波段）, (d) 底质反射率（绿波段）, (e) 底质反射率（红波段）, (f) (c)-(e)的真彩色合成图, (g) Chl反演结果, (h) 透明度反演结果

图3. 图2a中标注站点的底质反射率验证结果: (a) –(f)依次为A-F

图4. (a) 图2g中标注站点的Chl验证结果, (b) 图2h中标注站点的水体漫射衰减系数验证结果

论文引用：Ma, Y., Han T., Wang E., Lee Z., Prasad S., Vosaki G., Cao W., Li D., Wang J., Lou X., Zhang H., 2025. A practical and efficient model for benthic habitat parameters retrieval in optically shallow waters from four-band multispectral imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 139, 104475.

参考论文：Ma, Y., Zhang, H., Li, X., Wang, J., Cao, W., Li, D., Lou, X., Fan, K., 2021. An Exponential Algorithm for Bottom Reflectance Retrieval in Clear Optically Shallow Waters from Multispectral Imagery without Ground Data. Remote Sensing, 13. DOI:10.3390/rs13061169.