摘要：海洋水色遥感的最终目的之一是监测海洋初级生产力的时空变化,而反映海洋初级生产力的一个重要指标就是浮游植物中的叶绿素浓度[1].对于海水叶绿素浓度的遥感反演研究工作至今已进行了30多年,方法主要是基于蓝-绿波段比值的经验统计法.近些年,随着水色遥感器的改进及数据处理方法的深入研究,提出了荧光高度法[2]和神经网络法[3-5].本文基于SeaBAM(SeaWiFS Bio-Optical Algorithm Mini-Workshop)小组搜集的全球范围叶绿素浓度与离水辐射率的同步观测数据,利用神经网络方法反演海水叶绿素浓度,并将其结果与SeaBAM经验算法进行了比较及分析.

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