中文摘要：

本项目基于蓝藻水华光谱特征分析，结合蓝藻识别指数稳定性分析来构建四波段CCD的蓝藻水华识别指数，使其应用于环境一号卫星CCD数据和我国未来的民用高分辨率CCD数据。利用辐射传输模型分析该指数在大气影响、卫星观测几何及传感器性能改变下的稳定性，探讨水华遥感识别时简化大气校正方法的科学性。基于波段组合优化，考虑常用遥感数据的波段设置和光谱响应，构建藻青蛋白色素浓度反演模型，利用实验室实测样本数据进行模型优化和验证，并通过实验室统计获得的色素浓度与藻密度的关系，建立蓝藻水华藻密度定量反演模型。以滇池为研究区域，应用蓝藻水华识别指数进行多时相水华遥感识别，统计分析获得滇池水华蓝藻水华高发区，持续时间，以及水华移动趋势等规律；探讨太湖和滇池地面藻密度监测和水华分布面积遥感监测想匹配的问题，基于遥感识别水华和藻密度估算，探讨研究制定科学合理的水华状况评价标准。

结论摘要：

蓝藻水华识别和藻蓝素定量反演对于水色遥感和水体富营养化监测与评价具有非常重要科学和现实意义。本项目针对我国中高分辨率CCD均为蓝、绿、红、近红外四波段设置的特征，构建适合四波段数据的水华指数和藻蓝蛋白色素定量反演模型，初步提出了藻密度估算和水华状况评价标准，为水华业务遥感监测和合理水华状况评价提供了技术支撑。本项目的主要研究成果包括（1）基于太湖野外实测光谱数据分析蓝藻水华光谱特征及确定敏感遥感波段，参考基线法和NDVI构造建立三波段藻华识别指数，并应用到基于GF-1CCD数据太湖多时相蓝藻水华识别和基于HJ-1CCD数据滇池多时相蓝藻水华识别；（2）基于野外实测数据构建适合太湖的藻蓝蛋白色素反演模型，应用到MERIS数据太湖藻蓝素反演，在实验室藻类培养测试和分析基础上，分析太湖的藻密度和藻蓝蛋白色素浓度定量关系，初步构建藻密度估算模型；（3）基于2009-2014年六年的滇池蓝藻水华多时相识别工作，开展发生频次、起始时间、持续时间等多时相分析，结合藻密度实测和水华面积遥感识别，初步提出可适用于业务监测的蓝藻水华状况评价标准。本项目构造的水华指数具有通用性，藻蓝素定量反演建模方法可推广应用到其他内陆湖体。