有害蓝藻（cyanohabs）通常生长在世界各地的水生环境中，包括北美五大湖的淡水湖。营养物质丰富或过量（例如n和p）的水体可以支持蓝藻的快速生长。除此之外，水温，风，浪和水流都会影响水华的形成和垂直分布。一些蓝藻会产生有毒化合物从而危害动物和人类健康。因此对有害藻华的预先监测显得尤为重要。
【摘要】利用美国航空*（nasa）格伦研究中心开发的高光谱成像系统于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空间分辨率数据。配合密歇根理工学院实施的替代校正方法，将hsi系统采集的辐亮度数据转换为高质量的反射率数据，并使用现有算法实时监测有害藻华。替代校正方法依赖于成像光谱恒定的目标以归一化大气和仪器校准信号的高光谱数据。对伊利湖西部盆地附近的一个大型沥青停车场进行光谱特征分析，确定为一个合适的校正目标。机载his可以提供对水质状况的*见解。飞机可以在云层下运行，并且可以根据需要选择和更改飞行路线，这比基于空间平台的灵活性更大。his能以较高的空间分辨率（~1 m）采集数据，从而可以监测小型水体，检测小块的表面浮渣，以及监测水华与感兴趣目标（例如进水口）的接近程度。借助这种新的快速周转时间，机载数据可以作为现有卫星平台的补充监测工具，针对关键区域并按需响应水华事件。
2015年nasa grc his停车场反射率。粗红线表示asd fieldspec iii的原位反射率。校正前，his光谱表现出异常低的反射率，且光谱畸形。校正后，除了3个多云天的2个（虚线所示）外，his光谱分布在原位反射光谱周围。
图中显示了2015年（a）和2016年（b）的典型水生光谱，包括asd fieldspec iii的原位光谱和his系统的机载数据（校正前后）。差异线（黑色）是校正后的his信号减去asd信号。同时显示了2015年（c）和2016年的校正因子。2016年校正因子变化比较平坦，比2015年校正因子低的多。
美国国家航空*格伦研究中心高光谱成像系统自2015年8月10日开始追踪托莱多取水口附近，用ci（a）和ssi（b）算法处理后结果显示了藻华和表面浮渣的空间变异性。his图像的高分辨率揭示了天基观测平台掩盖的细节。托莱多取水口用黑色圆圈表示。
2015年9月3日，在俄亥俄河上使用ci算法处理的nasa grc his航迹。飞行轨迹显示在3个城市中：俄亥俄州米勒（a），俄亥俄州普罗克托斯维尔（b）和肯塔基州亨廷顿（c）。在飞行轨迹上，颜色从深绿到亮绿表明蓝藻存在从低到中等，透明则表示ci算法未检测到蓝藻存在。
2015年7月27日，nasa grc his轨迹（基于his衍生的ci，从深绿到亮绿按比例着色）覆盖在mtrimodis有害蓝藻（cyanohabs）制图上（橙色部分）。红点表示托莱多取水口。
【结论】nasa grc his系统是高分辨率的高光谱成像仪，能够在进行替代校正后生成高质量的辐亮度数据及合理的反射率估计。结合易于实现和自动化的ci和ssi算法，近实时的处理大量飞行数据。飞机部署的灵活性（即在云下运行飞机路线的位置）与高分辨率和快速分析相结合，可提供对水质状况的*见解。虽然部署成本和机载遥感的有限空间覆盖限制了对大型湖泊日常监测的能力，但这是长期监测目标区域（包括取水口和小型水体）的有效工具，同时还可按需求部署以捕获水华事件。这种方法并不意味着取代可以提供有价值的全区域范围的卫星遥感技术。而是一个补充的数据集，有助于监测cyanohabs（现有系统无法轻易或有效监测）。
【建议】替代校正技术将传感器的his反射率充分转换为表面反射率。未来的工作将集中在对天空漫反射进行校正，以消除水生光谱的影响。这将在生物光学算法（例如cpa-a,qaa和giop）的适用性中发挥至关重要的作用，这些算法可以检索水的固有光学特性，但与像ci或ssi这样的基于形状的简单算法相比，对天空污染的漫反射鲁棒性较低。未来工作还应调查浮游植物和蓝藻色素吸收和散射特征，以评估物种和大小分布，从而利用传感器的高光谱性质。此外，可用于cyanohab事件的早期监测，这是当前使用ci方法无法实现的。
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使用nasa格伦高光谱成像仪进行实时hab制图.pdf