近日，厦门大学海洋与地球学院激光遥感课题组联合中国海洋大学、中国科学院上海光学精密机械研究所，在遥感领域顶级期刊 IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing上发表了题为《基于蒙特卡洛校正的机载激光雷达浮游植物层探测方法研究：以南海为例》的研究成果。该研究针对机载激光雷达探测水体浮游植物垂向分布时的反演误差，首次系统性地评估了四种主流反演算法对不同水体的适用性与局限性，通过创新性地引入半解析蒙特卡洛模拟方法，研究团队构建了一套基于统计分析的校正模型，成功实现了对最优算法——扰动法反演结果的误差修正，实现水体浮游植物层精确定位。经2024年春季南海外场实验验证，该模型能显著提升浮游植物层关键参数反演精度，在四个站点平均厚度反演精度提升超过80%，为刻画海洋细微结构、量化初级生产力及理解生物地球化学循环提供了全新的技术手段。

研究背景：

海洋浮游植物的空间分布，尤其是垂向上的聚集与分层（即浮游植物层），深刻影响着海洋生态系统的能量流动、碳汇过程及生物地球化学循环。传统船基采样方法时空覆盖有限，难以捕捉其快速变化的动态特征。激光雷达作为一种主动光学遥感技术，能够穿透水体，实现从海表至深层的连续、全天时垂向剖面探测，是弥补观测空白的关键工具。然而，激光在水体中传输时，受到水体成分复杂性、光学参数垂向异质性以及多次散射效应的影响，导致由回波信号反演浮游植物层剖面信息存在挑战。现有反演算法通常需要引入诸如光学参数垂向均一、存在特定经验关系等简化假设，这些假设在真实的、特别是存在显著分层的水域中往往难以成立，进一步引入难以忽视的误差。因此，发展一种能够克服上述限制、适用于复杂海区的高精度浮游植物层反演与校正方法，具有重要的科学意义与应用需求。

研究结果：

本研究以南海典型的、符合高斯垂向分布的叶绿素层为研究对象，利用高效的半解析蒙特卡洛方法，模拟了机载激光雷达在存在浮游植物层水体中的回波信号。基于模拟信号，系统评估了主流算法：斜率法、改进自适应层检测算法、Klett法和扰动法的性能边界，如图1所示。

图1 叶绿素底值为0.1mg/m³时浮游植物层的四种反演算法的有效反演范围：(a)扰动法, (b)Klett法, (c)斜率法, (d)改进的自适应浮游植物层检测方法。蓝点和阴影区域表示有效反演区域。

综合分析表明，在四种算法中，扰动法在提取浮游植物层最大深度（z_m）和厚度（FWHM）方面综合表现最佳，成功反演率最高（约80%），但其反演结果仍存在显著的系统性偏差。为攻克这一精度瓶颈，研究团队提出了一种校正模型。以扰动法为基础反演工具，通过系统分析反演值（z_m′, FWHM′）与真实值（z_m, FWHM）之间的偏差规律，建立了二者之间的定量关联模型，如图2所示：

图2 根据统计模型得出的(a) z_m′与z_m和FWHM的关系; (b) FWHM′与z_m和FWHM的关系。

研究团队进一步将这一统计校正模型应用于2024年春季在南海海域开展的机载激光雷达外场试验数据中：

图3 机载激光雷达A站点外场数据反演结果。(a)激光雷达回波信号S(z); (b)扰动法反演得到的后向散射系数β剖面; (c)模型校正前后的浮游植物层: 红色阴影区域代表由β剖面得出的浮游植物层, 蓝色阴影区域为基于统计模型校正后的浮游植物层，红色线段表示站点A₁和A₂站的原位测量结果。

实验数据与同步原位仪器测量结果对比表明，经校正模型处理后，浮游植物层厚度的反演精度得到提升。经A₁, A₂点位验证，校正后厚度反演精度分别达到94.8%、78.9%。研究还观测并初步探讨了反演层中出现的波浪状起伏结构，指出其可能与内波活动或海面状况引起的激光路径偏折有关，为后续研究提供了方向。

本研究提出了一套从算法评估、误差机理分析到物理统计校正的完整技术方法，首次实现了对机载激光雷达浮游植物层厚度反演系统误差的高效校正。该成果不仅提升了激光雷达对海洋生物细微结构特征的量化能力，也为未来构建更高精度的海洋垂直生态参数产品奠定了重要的方法学基础，对深化理解海洋生态系统动力过程及其气候效应具有积极的推动作用。