如果说山峰是地球的脊柱，那么湖泊就是地球的眼睛。一个清澈的湖泊可以传达这颗星球最深邃的美，让人流连忘返，古人甚至用“琉璃万顷”来形容湖水的晶莹剔透。由此可见，湖泊透明度（SD）对于湖泊水质和光学特征的重要性。
透明度是评价湖泊富营养化的一个重要指标，它的变化主要受湖水中光学活性组分和纯水自身的影响（图1），可以直观反映湖水清澈和混浊程度，是衡量水下光场的重要指标之一，对湖泊生态环境研究具有重要的科学及实践意义。
著名的湖泊往往孕育着人类辉煌的文明，人类的生活和生产离不开水，水是自然赋予人类最宝贵的财富之一。但是随着社会和经济的发展，湖泊却在不断遭到侵蚀与破坏，昔日鱼米之乡，如今鱼虾匮乏，湖泊萎缩和水质恶化等问题不断凸显。藻类的生长状态、悬浮物浓度以及可溶性有机物直接影响湖泊透明度和水下光场分布，对水质环境变化以及水产养殖产生直接影响。
但由于中国内陆湖泊光学组分复杂，传统的透明度测量方法无法满足对湖泊SD进行大范围长时序监测的需求，不具有较强的时效性和可重复性。中国科学院东北地理与农业生态研究所助理研究员刘阁介绍：“获得大尺度、长时间序列的水体SD遥感数据仍然是SD区域遥感监测研究中难以攻克的难题，其中覆盖不同类型水体的光学属性与水质数据的获取、遥感影像数据的大气校正、具有时空可移植性模型的构建是让中国湖泊水体更‘透明’的关键。”
中国科学院东北地理与农业生态研究所水环境遥感研究团队充分考虑这些因素，对全国湖泊水体SD进行了历时6年共计34次野外调查分析，共采集了200余个湖泊的野外数据。以野外采样日期与过境Landsat 8影像相差7天为标准，筛选得到了1792个星地匹配数据。最终基于实测数据与Landsat OLI遥感数据，构建了一种新的基于红蓝波段比值的中国湖泊透明度遥感估算模型，通过覆盖整个中国的大样本星地匹配数据的参数化，模型的稳定性和鲁棒性均得到了大幅度的提高。该算法结合GEE云平台，基于2016年中国夏秋季可用Landsat影像，得到了该年中国0.1 km2以上湖泊透明度反演结果，首次实现了30米分辨率全国湖泊SD遥感反演（图2）。
本研究表明，Landsat影像经过瑞利散射校正后，与现场观测的数据相结合，可以实现湖泊SD的定量反演（面积为>8 ha）。同时该方法也表明利用Landsat遥感影像可以进行全国或更大范围的湖泊SD长时序反演估算。宋开山研究员介绍，本次研究成果的创新之处，在于构建了一个相对具有大尺度反演能力且能够进行长时序反演的水体透明度遥感反演模型。该模型覆盖了全中国多种类型水体透明度样本，与卫星进行了有效匹配，具有较强的稳健性。据介绍，该研究成果前期的预研究结果，已得到相关环保部门的应用；采用该方法构建的模型，也应用到今年黑龙江呼兰河污染事件中，监测被污染呼兰河的水体透明度。目前，该课题组正与生态环境部、科技部等相关部门沟通，将算法与成果共享，为中国内陆水体透明度监测提供技术服务。
水是生态环境的控制性因素，人水和谐是人与自然和谐共生的重要标志。建设“天蓝，地绿，水清的美丽中国”，这是一幅美好蓝图，也是我们梦寐以求的一种愿望。中国国家尺度的湖泊透明度高精度制图可支撑国家湖泊生态系统的精细评估，该成果可以推广应用于各地环境监测部门，为湖泊保护和管理提供决策依据。