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本研究采用多源数据，包括卫星遥感数据和实地观测数据。验证数据集包括来自全球湖泊和内陆水体的17个独立数据集，这些数据集由LIMNADES提供。综合数据集包含1982个遥感反射率（Rrs, sr−1）和28726个叶绿素a（Chla，mg/m3）的实测值。
从MODIS影像中筛选与实测数据在±1天内的图像作为卫星数据，并计算实测点周围3 × 3范围内所有有效像素的中值，以评估算法的性能。最终筛选出937组Chla和243组遥感反射率的星地同步数据，图1展示了这些匹配数据的全球分布情况。利用实测数据对MODIS的两种大气校正算法L2gen和POLYMER进行了评估。
图1 (a)实测数据分布，(b) 叶绿素-a浓度(c) 488nm和(d) 667nm波长处的Rrs频率分布
本研究评估了9种Chla反演算法，包括三种蓝绿波段比值算法，三种近红外-红波段比值算法，一种峰值高度算法和两种半分析算法。
图3 Chla反演算法评估
图4 不同传感器间的一致性检验
图5 跨传感器稳定性比较分析
选择了2009年10月5日和2019年9月24日的MODIS与MERIS和OLCI重叠观测数据，对Sevan湖泊中不同传感器在空间变化上的一致性进行了评估。结果显示，MODIS反演出的Chla数据与MERIS和OLCI观测结果在空间分布上具有良好的一致性。特别是在湖泊的西北部，Chla浓度较低，而在东南部则浓度较高。
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