日前，中科院东北地理与农业生态研究所在蓝绿藻丰度指示性色素——藻清蛋白、叶绿素遥感估算方面取得重大进展，相关成果发表在《IEEE地球科学与遥感》上。
中科院东北地理与农业生态研究所的科研人员与美国学者合作，开发了自适应智能算法PLS-ANN，对内陆重要湖泊和城市水源地的叶绿素和藻清蛋白进行了遥感算法研究。研究结果表明，PLS所选取的波段与波段比值算法、半解析模型所采用的特征波段基本一致，具有很好的理论基础。ANN结合PLS选取的波段信息基础上，在叶绿素和藻清蛋白浓度遥感反演方面表现稳定，具有很好的外推性。研究证明，在有代表性的大样本训练下，PLS-ANN模型可以直接用于水体中的叶绿素和藻清蛋白的浓度估算。
研究人员表示，该成果对内陆浑浊水体光学特性定量刻画以及水环境遥感监测算法的发展具有积极的推动作用。
（原载于《中国科学报》2014-07-22 第4版 综合）
