碳是生态系统中最重要的生源要素,藻类碳是指浮游藻细胞里的碳,内陆湖泊浮游藻类的光合固碳,是重要的碳汇过程之一,是其生物泵功能的主要体现,其碳循环强度、过程表现出特异性、复杂性。在生态系统中,藻类碳对碳循环和缓解气候暖化有着不可替代的作用,对地球系统模型的发展至关重要。因此藻类碳现有量的准确估算有助于更好地理解、评估、监测水体的碳动力学,对于研究水体初级生产力的时空变化意义重大。海洋初级生产力驱动海洋生物碳泵,同时带动着海洋其它生物生产力。我国作为水资源大国,内陆湖泊的藻类碳对于区域性生态系统、气候变化有着重要影响。遥感技术的发展使得宏观、快速、实时地对内陆湖泊水域进行监测成为了可能,同时也能反映藻类碳分布的时空分布特征。本文以典型的内陆富营养化湖泊太湖为例,研究藻类碳与固有光学量(浮游藻类吸收系数)的关系,在此基础上构建了基于Sentinel-3 OLCI影像的藻类碳浓度估算的半分析模型。同时基于藻类碳与表观光学量(遥感反射率)的关系构建藻类碳遥感估算的经验模型。主要研究内容和结论包括以下三个方面:(1)藻类碳浓度反演半分析模型的构建藻类碳来源于浮游藻类,且是颗粒有机碳POC的一部分,而POC的遥感反演相对成熟,因此尝试基于浮游藻类吸收系数从POC中分离出藻类碳。在443nm处由于叶绿素和类胡萝卜素的主导,浮游藻类的吸收系数在整个波段处表现出最大值,形成一个肩峰,而在550nm处受色素吸收的影响最小,形成一个谷,两者的差值能最大程度地指示浮游藻类含量,也就能间接指示浮游藻类碳含量,而总颗粒物在675nm处的吸收系数可以表征有机物的含量。基于浮游藻类的吸收系数,构建藻类碳:POC的光学指标(aph(λ1)-aph(λ2))/ap(λ3)形式,对波段循环迭代,最终确立藻类碳:POC的最佳光学指标为(aph(443)-aph(550))/ap(675)。采用Mishra等(2014)针对浑浊的蓝藻水体提出的改进QAA算法反演得到光学指标(aph(443)-aph(550))/ap(675),结合藻类碳:POC、颗粒有机碳POC的反演模型,最终藻类碳浓度反演半分析模型的均方根误差为0.78mg/L,平均相对误差为41.13%。半分析模型的数据集过小且各子模型的误差会传递累积是导致最终反演效果较差的两个最主要原因,对于研究区太湖,首先需要增大数据量,对模型中的经验参数,率定出一个较为稳定的数值,其次需要简化半分析模型中的步骤和参数,建立形式更简洁、稳定性更强的模型。(2)藻类碳浓度反演经验模型的构建将野外测得的遥感反射率模拟到Sentinel-3 OLCI影像上,分析藻类碳与模拟的遥感反射率间的相关性,在400-900nm波段范围内,藻类碳与遥感反射率的皮尔逊相关系数的范围为-0.43-0.07。在波长490nm附近,藻类碳与遥感反射率为最大负相关,相关系数为-0.43。考虑到藻类碳来源于浮游藻类,对模拟的遥感反射率数据进行波段比值、NDVI、荧光基线高度FLH、最大叶绿素指数MCI、三波段等多种形式的组合,结果表明荧光基线高度FLH的反演效果最好,模型反演的均方根误差为0.40mg/L,平均相对误差为39.36%。选择与藻类碳浓度相关性较好的490nm、510nm、560nm、620nm、665nm、681nm处的模拟的遥感反射率,同时加入荧光基线高度(FLH)—起作为随机森林的输入参数进行训练,藻类碳浓度随机森林模型反演的均方根误差为0.28mg/L,平均相对误差为31.41%。(3)太湖区域藻类碳浓度分布特征通过随机森林算法实现太湖区域藻类碳浓度的遥感估算,结果表明,春季太湖藻类碳浓度的分布,呈现明显的北部较高,南部和湖中心较低的趋势;秋季太湖藻类碳浓度呈现北部高,南部低的空间分布特征;不同季节的风向、日照、降雨等气象因素的差异会对藻类碳浓度的空间分布有一定影响。