近日，我室陈鹏研究员及其合作者在国际顶级遥感期刊《Remote Sensing of Environment》（RSE，中科院一区TOP）发表重要研究成果，论文题为 “IHMSC: A novel iterative hybrid multiple scattering-corrected retrieval method for enhancing accuracy in ocean lidar profiling inversions”。该论文第一作者为我室与南京大学地理与海洋科学学院联合培养的硕士研究生李欣烨，我室张思琪助理研究员为共同第一作者，通讯作者为我室陈鹏研究员。论文合作者还包括潘德炉院士以及南方海洋科学与工程广东省实验室（广州）张镇华博士后。

海洋激光雷达作为新兴主动遥感技术，凭借其独特优势，在揭示海洋次表层垂向结构、支撑碳通量评估、浮游植物分布研究及海洋生物地球化学过程监测等方面发挥着不可替代的作用，是海洋环境研究的重要技术支撑。然而，现有激光雷达反演方法多依赖于均匀水体假设的经验公式，且普遍存在对光子多次散射效应考虑不充分的问题。这一短板导致在光学性质复杂的近岸海域，反演结果往往存在较大不确定性，严重制约了技术在实际场景中的精准应用。

针对上述问题，研究团队基于2017—2024年南海区域共117,456条激光雷达垂向剖面观测数据，提出了一种迭代式混合多次散射校正反演方法（IHMSC）（图1）。该方法通过联合优化后向散射比与衰减比，并结合多次散射的半解析模拟，实现了对激光雷达光学参数（Kd、bbp）垂向结构的有效提取，进而提升了模型在复杂水体中的反演精度（图2）。在此基础上，团队进一步引入机器学习模型，构建了光学参数与关键生物地球化学参数（Chl、POC）之间的量化关系，最终实现了对海洋次表层生物地球化学特征的高精度表征（图3）。

验证结果显示，基于船载和机载激光雷达观测的IHMSC方法反演结果，与卫星遥感水色产品及原位实测数据均表现出较高一致性，进一步验证了该方法在不同观测平台和数据源下的可靠性与适用性。同时，该研究清晰地揭示了南海次表层浮游植物层的三维动态特征，表明其空间与时间分布受环境因素驱动，具有显著异质性；其中近岸海域次表层浮游植物层在潮汐作用下，展现出明显的昼夜变化规律。这些发现不仅深化了对南海次表层生态结构的认知，更凸显了海洋激光雷达技术在大尺度、长期次表层海洋结构监测中的巨大应用潜力，可有效弥补传统原位观测与被动卫星遥感的不足，为海洋生态环境研究及可持续管理提供强有力的技术支撑。

图1. 本研究采用的技术路线图

图2. 激光雷达反演结果，分别为漫衰减系数Kd、颗粒物后向散射系数bbp、叶绿素Chl和颗粒有机碳POC的垂向剖面。

图3. 与被动水色卫星（OC）产品的对比验证。由于激光雷达反演产品的空间分辨率约为0.05km，而OC产品分辨率为4km，故存在多个激光雷达观测点对应同一OC像元的情况。

论文引用：Li, X., Zhang, S., Chen, P., Zhang, Z., & Pan, D. (2026). IHMSC: A novel iterative hybrid multiple scattering-corrected retrieval method for enhancing accuracy in ocean lidar profiling inversions. Remote Sensing of Environment, 334, 115209

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1. Chen, S., Chen, P., Kong, W., Shu, R., Pan, D., 2025. SAMC: A Novel Semi-Analytical Method for Simulating Full-Polarization LiDAR Signals in Marine Environments. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 63, 1-16.

2. Li, X., Chen, P., Zhang, Z., Pan, D., 2025. An Adaptive Inversion Framework for Shipborne Single-Photon LiDAR to Retrieve Ocean Optical Profiles With Multiple Scattering Correction. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 63, 1-18.

3. Wu, D., Chen, P., Pan, D., 2025. Polarized LiDAR Depolarization in Seawater: A Semi-analytical Monte Carlo Approach for Modeling Particle Scattering Effects. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 1-1.