研究目的
分析大气和混合像元对绿潮生物量估算算法的影响，建立不敏感算法，并探讨年际变异的驱动因素。
研究成果
基于EVI的算法能有效估算浒苔生物量，对大气和混合像元效应敏感性低，可直接使用大气层顶反射率数据。应用于2007-2016年MODIS数据显示其存在年际变化，江苏射阳河营养盐输入与紫菜养殖是主要驱动因素，而海表温度影响不显著。
研究不足
该算法可能因色素含量变化而不适用于绿潮的早期生长或末期阶段，且无法估算近岸聚集区（反射饱和区域）的生物量。因子分析中使用的统计和遥感数据存在不确定性。
1：实验设计与方法选择：
通过水槽实验，使用光谱仪测量不同单位面积生物量的浒苔反射光谱。采用6S大气辐射传输模型模拟不同气溶胶光学厚度下的地表反射率和瑞利校正反射率，利用线性混合模型模拟混合像元反射率。
2：样本选取与数据来源：
采集中国青岛近海浒苔样本，单位面积生物量范围为0.44至9.06千克/平方米。使用2007至2016年MODIS L1B每日数据进行长期分析。
3：44至06千克/平方米。使用2007至2016年MODIS L1B每日数据进行长期分析。 实验设备与材料清单：
3. 实验设备与材料清单：覆盖黑色塑料膜的水槽、FieldSpec4 ASD光谱仪、电子天平、滤纸、海水和浒苔样本。
4：实验流程与操作步骤：
称量样本并置于水槽中测量反射率，通过光谱响应函数将反射率数据整合至MODIS波段，进行大气和混合像元模拟。
5：数据分析方法：
采用R2和平均百分比偏差（APD）分析生物量与光谱指数（如EVI、NDVI）的指数关系，评估与环境因子的关联性。
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FieldSpec4 ASD spectrometer
FieldSpec4
ASD
To measure reflectance spectra of Ulva prolifera with different biomass per unit area from 350 to 2500 nm with 1-nm resolution.
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MODIS
MODIS
NASA
Satellite sensor used for acquiring remote sensing data to estimate biomass and analyze interannual variability.
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GF-1 WFV
WFV
CHEOS
High-resolution satellite sensor used for green tide detection with wide swath and spatial resolution.
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Electronic balance
To weigh Ulva prolifera samples for determining biomass.
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