理论背景
湖泊是重要的生态资源，其生态环境不仅反映了流域的环境状况，还决定了区域生态环境的质量和城市的可持续发展。水体透明度（Secchi depth，SD）是衡量湖泊水质的重要指标，能够反映水中悬浮物和胶体的分布与浓度。近年来，随着外来物种入侵、人类活动强度增加、污染物排放、营养负荷加重以及藻类繁殖等综合影响，云南-贵州高原湖泊的SD显著波动。
研究难点
传统的SD观测方法虽然精度高，但难以实现长时间和大尺度的变化监测。随着遥感技术的发展，基于遥感影像的SD反演成为可能。然而，现有的反演模型在处理数据的混沌特性和提取有效特征方面存在局限性，难以充分利用遥感数据的相关性进行反演。
研究目的与贡献
本研究利用深度神经网络算法，从MODIS遥感影像中提取云南省九大高原湖泊的SD，并通过地理空间分析探索其时空变化特征。研究结果表明，所提出的反演模型具有良好的性能，能够客观反映湖泊的SD状态。研究揭示了SD的时空变化特征，并指出人类活动是影响SD变化的重要因素。
研究方法概述
本研究选取了云南省九个面积大于30平方公里的主要高原湖泊作为研究对象，使用MODIS遥感影像和深度神经网络模型进行SD反演。通过灰色关联分析和长短期记忆（LSTM）模型，结合地理空间分析方法，探讨了湖泊SD的时空变化特征。
结果与分析
研究结果表明，九个湖泊的SD在2001年至2018年间总体呈下降趋势，尤其是靠近城市和居民区的区域SD较低且下降较快。湖泊水质的恶化与人类活动密切相关，而湖泊的形态和位置也对SD的变化产生了显著影响。
结论
本研究通过深度神经网络模型有效提高了SD的估算精度，为湖泊水质监测提供了新方法。研究结果为湖泊环境保护和管理提供了科学依据，强调了人类活动对湖泊水质的影响。
水质的变化与光学活性物质的变化直接相关，而人类活动、气候变化和湖泊形态等因素也对SD产生了重要影响。研究表明，湖泊水质的改善需要加强湖泊周边环境的保护，减少人类活动的影响。
引文格式：
Yu Z, Yang K, Luo Y, et al. Secchi depth inversion and its temporal and spatial variation analysis—A case study of nine plateau lakes in Yunnan Province of China[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2021, 100: 102344.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102344
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