Концентрация хлорофилла-а (Chl-a) в водных массивах является ключевым климатическим параметром, точное дистанционное определение которого имеет важное значение для исследований глобального углеродного цикла, мониторинга и управления морской средой. Спутники серии HY-1C/1D оснащены морским цветным и температурным сканером воды (COCTS), способным осуществлять мониторинг океанического цвета на глобальном уровне с разрешением в километры. Разработка высокоточного алгоритма дистанционного определения Chl-a на основе данных COCTS является ключевым условием для обеспечения поддержки мониторинга океанов и исследований изменений климата с использованием собственных спутниковых данных. В данном исследовании на основе 2165 наборов измеренных данных, охватывающих мировые моря, построена модель многослойного перцептрона нейронной сети (MLP-NN), основанная на многополосных коэффициентах отражения (R_rs) COCTS спутников HY-1C/1D и экологических параметрах, что позволяет с высокой точностью восстанавливать концентрацию Chl-a глобально. Путем анализа чувствительности входных факторов была определена оптимальная комбинация входных данных, включающая значения R_rs на длинах волн 412, 443, 490, 520, 565, 670 нм, широту, месяц, среднюю температуру поверхности моря за предыдущий месяц и параметры климатического фотосинтетически активного излучения за предыдущий месяц. Результаты валидации показали, что среднеквадратическое отклонение (RMSD) логарифмически преобразованной концентрации Chl-a, оцененной моделью MLP-NN, составляет 0,22, а медианное абсолютное процентное отклонение (MAPD) — 29,1%, что на 0,1 и 16,9% ниже, чем у коммерческого индекса цвета воды NASA (алгоритм OCI). Дополнительная проверка с сопоставлением спутниковых и измеренных данных показала, что RMSD и MAPD для оценки Chl-a моделью MLP-NN снизились на 0,09 и 9,8% соответственно по сравнению с алгоритмом OCI, демонстрируя превосходную устойчивость алгоритма. Настоящее исследование предлагает инновационный метод для отечественных спутников в области мониторинга морских экосистем, значительно повышая возможности использования спутников HY-1C/1D для глобального наблюдения концентрации Chl-a.

Хлорофилл-а (Chl-a); коэффициент отражения дистанционного зондирования; алгоритм обратного преобразования; спутники HY-1C/1D; нейронная сеть; COCTS; цвет воды в океане