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user: 3. 海洋水色遥感算法 海洋水色要素的反演算法通常可分为经验公式法和基于模型的解析算法两种类别 [ 7 ] 。海水根据其光学性质的不同可划分为一类水体和二类水体 [ 8 ] ，一类水体指那些光学性质主要受浮游植物叶绿素影响的水体，通常一类水体为水深较深的开阔大洋；二类水体则受到的干扰因素较多，它不仅受水中浮游植物的影响，还受到其它悬浮无机物中和黄色有机物质的影响，对于水深比较浅的水域，还需要考虑水底物质对水体光学性质的影响，通常近岸水水体属于二类水体。 3.1. 经验公式算法 经验公式算法是基于实验数据，通过测量获取水体表面的光谱辐射特征和水体中各要素的浓度，建立了以水体光学性质和水色要素浓度之间的定量关系为研究对象的算法。 3.1.1. 波段比值算法 波段比值算法是最为典型的经验算法。蓝绿波段比值法是海洋水色算法中反演叶绿素最常用的算法，因为大多数浮游植物吸收的可见光位于蓝绿光谱内(440~550 nm)。蓝绿波段比值法最初是由Clark [ 9 ] 提出用来方便处理和解释CZCS图像。Gordon [ 10 ] [ 11 ] 等人进一步详细的讨论了基于CZCS数据的叶绿素浓度的统计算法，研究了叶绿素浓度在开阔大洋的近表面分布并探讨它们与其他海洋要素之间的关系。对 Table 1 Basic situation of the main ocean color satellite sensor 传感器 卫星 国家 开始工作时间 结束工作时间 用于水色遥感波段数 CZCS Nimbus－7 美国 1978年8月 1986年6月 6 MOS IRS-P3 印度 1996年3月 2001年3月 18 OCTS ADEOS-1 日本 1996年8月 1997年6月 12 POLDER ADEOS-1 法国 1996年8月 1997年6月 9 SeaWiFS SeaSTAR 美国 1997年8月 2010年12月 8 OCI 福卫一号 中国台湾 1999年1月 2003年4月 6 OCM IRS-P4 印度 1999年5月 2003年11月 8 OSMI Kompast 韩国 1999年8月 2002年7月 6 MODIS Terra/Aqua 美国 1999.12/2002.5 至今 8 MERIS Envisat-1 欧洲 2002年1月 至今 15 GLI ADEOS-2 日本 2002年12月 2005年6月 36 COCTS HY-1A/ HY-1B 中国 2002.5/2007.4 2004.3/至今 10 CZI HY-1A/ HY-1B 中国 2002.5/2007.4 2004.3/至今 4 POLDER2 ADEOS-2 法国 2002年12月 2003年10月 9 POLDER3 PARASOL 法国 2005年3月 至今 9 GOCI COMS 韩国 2010年6月 至今 8 VIIRS NPP 美国 2011年10月 至今 7 OLCI Sentinel-3 欧洲 2016年2月 至今 16 表1. 主要水色卫星传感器基本情况(参阅IOCCG) (http://ioccg.org/resources/missions-instruments/) 于光学性质复杂的二类水体来说，蓝绿波段比值法对于叶绿素浓度变化的敏感度较低，所以反演精度较低。但是该方法对一类水体是有效的，许多其他波段比值法的研究便是在此基础上发展而来的，包括基于第二代与第三代水色传感器的反演算法，如OCTS-C、SeaWiFS OC4、MODIS OC3M、MERIS OC4E等；甚至二类水体经验算法也可以通过针对不同的水域、依据所采集的实测数据来确定所选择的波段和参数用以提高算法精度来改进，发展了适用于二类水体经验算法，如CZCS OC3C、OCTS OC4Ov4、SeaWiFSOC4v4等。 3.1.2. 荧光算法 荧光算法是建立在叶绿素a荧光峰特征与其浓度之间关系的基础上得到的算法，利用荧光特征对叶绿素a进行研究始于20世纪60年代。随着Moral和Prieur [ 8 ] ，Neville和Gower [ 12 ] 的进一步研究，人们逐渐认识到荧光峰高度同叶绿素a浓度之间存在很强的相关关系。第一颗携带有荧光通道可以探测叶绿素a荧光的水色传感器MODIS于1999年升空，标志着利用荧光估算叶绿素浓度进入了卫星遥感的阶段 [ 13 ] 。叶绿素荧光遥感的方法有基线荧光高度法(FLH)、归一化荧光高度法(NFH)、最大叶绿素指数算法(MCI)、浮藻指数算法(FAI) [ 14 ] [ 15 ] 与大型藻类指数算法(SAI) [ 16 ] 以及Hu等人 [ 17 ] 提出的颜色指数算法(CIA)。 3.2. 基于模型的算法 基于模型算法是用生物光学模型对水体组成要素和水体光谱辐射特征之间的相关性进行描述，模拟水面或水面上空大气层的光谱特征，即利用反射或辐射光谱与水色要素浓度之间的关系反演水体组成要素的各种特征的算法。目前正在发展的基于模型算法主要有代数法、非线性最优化法、主成分分析法和神经网络法。 3.2.1. 代数法 代数法在模型算法中相对比较简单，它也被称为半分析型生物光学算法。代数法用代数表达式对海洋水色与地球物理特征的相关性进行描述，也就是通过解析海洋光学原理的方法建立遥感反射率模型，它可以用来反演叶绿素浓度和其他水体主要光学成分的吸收系数和后向散射系数，模型中会使用一些经验公式来参数化一些海洋光学特征。Gordon [ 18 ] 等提出针对一类水体反演海表面叶绿素浓度的半分析算法。Carder [ 19 ] 等人提供了一种适用于MODIS或者与MODIS具有相似波段的传感器获取的遥感影像反演叶绿素浓度、浮游植物及有色溶解有机物(CDOM)的吸收系数的半分析算法。 3.2.2. 非线性最优化方法 非线性最优化算法首先提出一种预测模型，通过调整作为模型中输入变量的叶绿素、悬浮无机物、黄色有机物质等几种水色要素的浓度值以及气溶胶光学厚度，最终使模型求解出的光谱辐射的预测值和实际测量值之间的误差最小。可采用simplex算法 [ 20 ] 、Levenberg-Marquardt方法 [ 21 ] [ 22 ] 或Gauss-Newton算法 [ 23 ] 等非线性优化方法减小误差求解的最小值。 3.2.3. 主成分分析方法 主成分分析方法即为先对各波段辐射率数据集进行主成分分析，然后按照各因子(即任意几个波段的一个线性组合)对总方差的贡献率的大小，确定各因子对水体组成要素反演的影响程度。它把大气的光学性质作为反演模型中的附加变量来考虑，将卫星传感器测量的大气顶部的光谱数据作为反演的初值，这样不但可以得到大气的光学性质，而且还可以定量地反演出水色要素(叶绿素、黄色溶解有机物和悬浮无机物)的浓度，此外还可以根据水体内部光学性质的不同对算法进行调整。该算法的优势在于它将大气参数和水体组成要素浓度等各参数都看作未知量同时进行反演，却不需要通过大气修正处理。Krawczyk和Neumann [ 24 ] 等人提出了基于主成分分析(PCA)的水色反演算法。 3.2.4. 神经网络法 神经网络算法具有较高的实用价值，它是人工智能方法的一支，利用黑箱子操作，通过对不同波段组合和叶绿素浓度的进行训练，找到最佳的模型。基于神经网络技术的多元非线性回归技术与简单线性回归的技术，神经网络算法可以依据一组测量数据(即浓度和反射率)或者一组模拟数据集进行回归分析。 Doerffer 等人 [ 25 ] 与Lee等人 [ 26 ] 都成功地基于神经网络算法对叶绿素浓度等水体组成要素进行了分析。Buckton [ 27 ] 等利用MERIS数据在计算海水组分时发现神经网络算法不但比传统的经验方法如波段比值法等具有更高的反演精度，而且还可以获得一些其他多余参数如几何参数和没有用到的信息如大气能见度等。 3.3. 不同算法比较 不论是经验公式法还是基于模型的解析算法，由于不同水体它们的内部光学性质不同，水色因子组成成分等也不同，因此它们都只能针对局部的区域。其中一类水体的反演算法较为简单也发展的较为成熟，而二类水体的反演算法却需要添加复杂的数学函数进行计算以及需要考虑处理更多的变量，并在非线性反演算法中含有更多的未知参数。 经验算法和解析算法基本上都需要生物光学数据或实测数据作为输入，代数法与非线性最优化算法的输入要求为生物–光学模型，主成分分析法与神经网络法可以将有代表性的生物–光学模型和现场实测数据作为输入，但是它们同时也需要依赖模拟或训练数据。非线性最优化算法是最复杂、运算最耗时的算法，但它却是反演精度最高的算法 [ 28 ] 。