Sentinel-3A/B OLCI数据在全球水质管理中的战略应用：概述

《Geoscience Frontiers》：Strategic use of Sentinel-3A/B OLCI data for global water quality management: An overview

本研究通过PRISMA方法筛选2016-2025年间Scopus和Web of Science数据库的26篇文献，利用内容分析法（CAM）和MAXQDA软件对Sentinel-3A/B OLCI卫星在叶绿素a（CHL）、悬浮物（TSM）和443nm吸光率（ADG443）监测中的应用进行系统性综述。研究发现Sentinel-3A/B的OLCI传感器在海洋、湖泊和沿海水域中展现出高精度（R2=0.54-0.96），且Sentinel-3B的CHL检测效率（31.89%-40.08%）优于Sentinel-3A（35.3%）。研究揭示了光谱检测在应对水华、污染监测及支持全球水政策制定中的关键作用，但存在云覆盖和算法地域适应性等挑战。

　　Sentinel-3A和Sentinel-3B卫星是欧洲航天局（ESA）研发的用于环境监测的重要工具。它们搭载了海洋与陆地颜色仪器（OLCI），通过推扫式辐射计获取数据。Sentinel-3A于2016年2月16日发射，而Sentinel-3B则在2018年4月25日发射。由于这些卫星在环境监测中的重要性，对它们的文献回顾研究日益增多，以深入理解其在地理空间应用中的功能。本研究旨在回顾使用Sentinel-3A/B OLCI数据监测水生环境的科学文献，特别关注叶绿素a（CHL）、总悬浮物质（TSM）和443nm处溶解有机质的吸收（ADG443）。文献回顾包括在Scopus和Web of Science（SCIE）数据库中发表的2016年2月至2025年的相关研究。研究采用了首选报告项目系统综述和元分析（PRISMA）方法，选择了26项相关的研究，这些研究使用Sentinel-3A/B卫星进行光谱检测，涉及CHL、TSM和ADG443的水平。此外，还采用了内容分析方法（CAM）和MAXQDA软件对关键变量如研究地点、采样、研究目标、使用Sentinel卫星、成果、创新和未来研究方向的绝对频率（AF）和相对频率（RF）进行了分析。CAM的结果显示，平均频率约为36.0%，其中Sentinel-3A占35.3%，而Sentinel-3B的频率在31.89%到40.08%之间。叶绿素a是最常被引用的术语，其频率在32.33%到40.08%之间。这些卫星在光谱检测方面的可靠性和一致性表明，它们在支持水生生态系统保护方面具有巨大潜力。

在水生环境监测中，Sentinel-3A/B卫星的光谱检测技术已经得到了广泛应用。这些卫星能够提供关于水体质量的重要信息，包括叶绿素a、总悬浮物质和溶解有机质的吸收。通过这些数据，研究人员可以评估水体的富营养化程度，从而了解水体的生态变化。例如，在研究湖泊、河流和海洋的水体质量时，Sentinel-3A/B卫星能够提供关于叶绿素a浓度的数据，这有助于识别藻类的繁殖情况以及可能的污染源。在不同地区，如中国、美国、巴西和欧洲，研究人员使用这些卫星数据与实地采样数据进行比较，以验证光谱检测方法的准确性。这种比较不仅有助于理解水体的生物和化学特性，还能够为全球范围内的环境政策制定提供科学依据。

Sentinel-3A/B卫星的光谱检测技术在多个研究中得到了验证。例如，在中国多个湖泊的监测中，研究人员利用Sentinel-3A/B卫星的数据，结合实地采样，分析了叶绿素a、总悬浮物质和溶解有机质的浓度。这些研究不仅提高了对水体富营养化程度的理解，还展示了Sentinel-3A/B卫星在水体质量监测中的高效性。此外，Sentinel-3A/B卫星的数据也被用于评估水体的污染水平，例如在印度和巴西的研究中，通过光谱数据与实地采样数据的对比，研究人员能够更准确地评估水体的富营养化趋势和污染情况。这些研究的结果表明，Sentinel-3A/B卫星在监测水体质量方面具有很高的可靠性，并且能够为全球范围内的水体保护提供数据支持。

在应用这些卫星数据进行水体质量监测时，研究人员还采用了多种方法和技术。例如，使用机器学习算法和神经网络模型来提高光谱检测的准确性。这些方法能够减少光谱数据中的误差，提高对叶绿素a、总悬浮物质和溶解有机质浓度的预测能力。此外，研究人员还利用不同的地理信息系统（GIS）和数据处理软件，如MAXQDA，对研究结果进行分析，以更好地理解光谱检测的频率和趋势。这些工具的应用不仅提高了数据处理的效率，还使得研究人员能够更准确地识别水体质量变化的模式。

Sentinel-3A/B卫星的光谱检测技术在水体质量监测中的应用已经取得了显著进展。随着这些卫星的发射和运行，越来越多的研究开始关注它们在不同环境中的表现。例如，在研究不同类型的水体时，如湖泊、河流、海湾和海洋，研究人员发现这些卫星能够提供高质量的数据，从而支持更精确的环境监测。此外，Sentinel-3A/B卫星的光谱数据还被用于评估气候变化对水体质量的影响，例如通过分析光谱数据中的变化趋势，研究人员能够更好地理解全球气候变化对水体生态系统的影响。

尽管Sentinel-3A/B卫星在水体质量监测中表现出色，但仍然存在一些挑战。例如，由于云层覆盖的影响，某些地区的光谱数据可能受到干扰，导致监测结果的不准确。此外，由于Sentinel-3A/B卫星的光谱分辨率和数据采集方法，某些小规模水体的监测可能面临技术限制。因此，研究人员正在探索新的数据处理方法和算法，以提高光谱检测的精度和可靠性。这些方法包括使用更先进的机器学习算法和改进的数据校正技术，以减少光谱数据中的误差，并提高对水体质量变化的识别能力。

总体而言，Sentinel-3A/B卫星的光谱检测技术在水体质量监测中发挥着重要作用。它们能够提供关于叶绿素a、总悬浮物质和溶解有机质浓度的高质量数据，支持全球范围内的环境监测和水体保护工作。随着技术的不断进步，这些卫星的应用范围将进一步扩大，为全球水体质量管理和环境保护提供更可靠的数据支持。未来的研究将继续探索这些卫星在不同环境中的表现，并开发更高效的光谱检测方法，以提高水体质量监测的精度和可靠性。