以福州大学为第一署名单位 论文为深海遥感前沿领域提供新方法

 摘要：我校数字中国研究院遥感团队年轻教师卢文芳博士、苏华副研究员在顶级期刊环境遥感发表研究成果。

 关键词：科研成果 数字中国研究院 环境遥感 海洋遥感

 5月18日，我校数字中国研究院遥感团队年轻教师卢文芳博士（文章第一作者）、苏华副研究员（第一通讯作者）与美国特拉华大学首席教授、厦门大学“千人计划”特聘教授严晓海（共同通讯作者）合作，在环境科学与生态学类顶级期刊Remote Sensing of Environment（RSE）发表题为“Subsurface temperature estimation from remote sensing data using a clustering-neural network method”的研究成果。据悉，RSE（2018年影响因子IF=6.457）为环境科学大类一区、TOP期刊，为遥感类影响因子最高、最具权威的国际期刊，主要发表地球遥感观测的理论、应用和方法相关原创研究。此次是我校首次以第一完成单位在RSE上发表原创研究文章。

该研究创新性地使用模糊聚类和人工神经网络联用的方法，使用海洋表层的温度、海面高度和风场等多源卫星遥感数据反演全球、多时相、多层位、深至1900米的海洋次表层温度场，突破了海洋表层对卫星遥感观测的束缚，拓展了卫星遥感对海观测维度，进一步发展了基于卫星观测的深海遥感技术。研究还通过一系列敏感性实验，优化了该方法的多个参数，有效提高了对次表层海温的估算精度，与包括随机森林在内的经典方法相比反演精度更高。该研究成果能够进一步应用于海洋动力和气候变化研究，为人类社会应对地球系统气候变化和全球海洋增暖提供数据和方法上的支撑。

 值得一提的是，苏华副研究员已在深海遥感与全球变化领域发表了多篇国际顶级期刊论文，其中2017-2018连续三篇论文，均以福州大学为第一完成单位，发表在地学领域TOP期刊Journal of Geophysical Research上，形成了系列研究成果。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.04.009