近日，记者从中国科学院东北地理与生态研究所了解到，该所在水体总悬浮颗粒物光谱预测研究中取得进展，相关成果发表在国际期刊Journal of Environmental Management上，中国科学院东北地理与农业生态研究所王翔博士为第一作者，宋开山研究员为通讯作者。
　　据介绍，良好的水质是人类社会发展的关键，总悬浮颗粒物（TSM）是一个关键的水质参数，可以影响水的透明度、真光层深度和初级生产者，与水生态环境问题息息相关。传统的水体TSM研究主要通过大量的野外调查，费时费力。与传统的TSM分析相比，光谱和遥感技术在水体TSM估算研究中具有很大的优势。
　　任何基于卫星影像的遥感估算都需要光谱特征分析，光谱研究是遥感制图的基础。针对TSM的遥感估算研究已有很多，大多都是以单波段或波段运算构建的经验模型。光谱微分技术也被广泛应用于水质参数的预测，但都是一阶微分或二阶微分的整数阶微分。尽管整数阶微分被应用于多个领域，但也会导致一些光谱信息丢失和噪声放大。
　　本研究以从全国103个湖泊水库采集的392个水体样本光谱数据为研究对象，在光谱微分技术可以有效预测TSM的基础上，尝试使用以0.25阶为增量的分数阶微分技术构建TSM预测模型，可以弥补整数阶微分的缺点，在任意阶扩展，从而捕捉到更多的光谱变化信息。研究表明，分数阶微分增强了对TSM响应的500-600nm和800nm处的光谱特征;分数阶微分也提高了TSM与光谱信息的相关性;并且分数阶微分提高了模型的预测能力，0.5阶至1.25阶的预测精度较高。本研究可为其他水质参数预测和基于高光谱影像的水质参数制图提供参考。
　　该研究得到了国家重点研发项目和国家自然科学基金项目共同资助。