蓝藻水华水体在近红外波段具有明显的植物特征 “陡坡效应”，是卫星监测蓝藻水华的主要依据。水生植物拥有与蓝藻水华类似的光谱特征，在光学遥感影像上，基于近红外陡坡效应所研发的遥感监测方法，无法实现蓝藻水华和水生植物的同步监测。通常情况下，由于太湖水生植被主要分布在镇湖湾、光福湾、胥口湾、东太湖等区域 ，区别于水华易发区（太湖西部和北部），太湖蓝藻水华遥感监测通常将东太湖水生植被区进行掩膜处理，掩膜区不再考虑水华的发生。2012 年以来，随着太湖污染整治和生态修复措施的深入实施，太湖梅梁湖、贡湖以及南太湖等藻华易发区域，出现了大量的水生植物（以菹草、马来眼子菜、荇菜为主），面积可达数十平方公里。传统监测方法会将水生植物误判为蓝藻水华，严重影响监测精度；此外，为了减少大量水生植物对航运带来的不利影响，当地相关部门会定期收割，造成水生植物区的人为性变化；再加上太湖主要优势水生植物具有不同的生活史，生长期差异显著，水生植物的时空分布变化显著。综合上述因素，固定水生植物区的方式已无法适应水生植物的时空变化情形和满足蓝藻水华遥感高精度监测的要求。

中国科学院南京地理与湖泊研究所张玉超等基于蓝藻水华和水生植被在蓝光、绿光和近红外波段的光谱差异，创新性提出蓝藻水华与水生植被遥感辨别指数 CMI（Cyanobacteria and Macrophytes Index），成功实现太湖蓝藻水华、浮叶 挺水植被、沉水植被的 MODIS 卫星同步监测，监测精度达 86%。该方法可以有效实现遥感技术对蓝藻水华和水生植被的分离和提取，为进一步提高太湖蓝藻水华预测预警精度提供了重要的技术支撑。

此研究工作近日在《遥感》（Remote Sensing）杂志上已经公开发表。

论文：A MODIS-Based Novel Method to Distinguish Surface Cyanobacterial Scums and Aquatic Macrophytes in Lake Taihu