研究目的
主要目标包括：(i) 分析WISPstation监测的叶绿素a浓度日际与日内变化；(ii) 基于S3-OLCI和S2-MSI数据产品评估全湖尺度的年际浮游植物物候与动态特征。
研究成果
本文采用的湖泊叶绿素a综合多层评估方法具有提高置信度的优势，并显著增强了研究、监测和模型开发的潜力。
研究不足
NPMR模型是在有限时间段内（2018年4月至10月）开发的。地球静止卫星的空间和光谱分辨率过于有限，无法监测内陆水域的光学复杂性。
1：实验设计与方法选择：
本研究整合卫星遥感数据与原位光学传感器结果，用于评估特拉西梅诺湖浮游植物的时空动态变化。通过非参数乘性回归模型处理WISPstation的高频叶绿素a数据，利用哨兵3号OLCI和哨兵2号MSI卫星绘制叶绿素a的空间与季节变化图谱。
2：样本选择与数据来源：
WISPstation部署于特拉西梅诺湖波尔韦塞岛400米处，每15分钟采集一次遥感反射率(Rrs)数据。采用2018年覆盖该湖的哨兵3号OLCI与哨兵2号MSI数据集。
3：实验设备与材料清单：
WISPstation、哨兵3号OLCI、哨兵2号MSI。
4：实验流程与操作步骤：
WISPstation运行周期为2018年4月24日至10月3日。哨兵3号OLCI和哨兵2号MSI影像经辐射定标及大气校正后转换为Rrs值。
5：数据分析方法：
采用非参数乘性回归(NPMR)评估叶绿素a对各参数的响应关系，通过卫星反演的叶绿素a图谱计算湖泊年度及夏季变异系数(CV)值。
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WISPstation
Water Insight
A fixed position spectrometer system for assessing above water reflectance and deriving water quality indicators such as water transparency, phytoplankton (in terms of concentration of Chl-a and phycocyanin), and total suspended matter.
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Sentinel-3 OLCI
European Space Agency
Optical sensor acquiring along the visible and near-infrared spectrum for monitoring inland waters phytoplankton phenology with high frequency and fine spatial scale.
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Sentinel-2 MSI
European Space Agency
Passive optical sensor with 12 spectral bands covering the electromagnetic spectrum in visible to shortwave infrared wavelengths for monitoring inland waters phytoplankton phenology with high frequency and fine spatial scale.
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