【资料图】
记者5月29日从中国科学院海洋研究所获悉,该所研究员李晓峰课题组在基于深度学习算法反演全球浮游植物色素浓度方面取得重要进展,研究成果发表于遥感领域顶级期刊《环境遥感》(IF=13.85)。
浮游植物不仅是海洋的初级生产者,更是海洋生物地球化学循环过程中至关重要的载体,其群落结构关系到海洋生态环境的变化,是了解海洋动力过程驱动生态演变的重要指示因子。浮游植物的色素浓度,是其分类及分析其群落结构的重要依据。利用海洋光学遥感可以获取浮游植物色素浓度相关的光学吸收信息,但受海水光学特性多变和浮游植物光学吸收过程中“打包效应”的影响,难以在全球范围内同时反演多种浮游植物色素浓度。
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