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　　水生植物在浅水湖泊中具有重要的生态功能和调节机制。浅水湖泊稳态转换理论认为与深水湖泊不同的是：浅水湖泊会突然从沉水植物占优势的水质清澈的状态转变到浮游植物占优势的浊水状态，在一定营养水平条件下，沉水植物存在与否及盖度多少决定着稳态类型。草型湖泊的主要环境问题就是水生植物大量生长而导致的湖泊沼泽化，浅水湖泊沼泽化的表观现象是挺水和浮叶植物逐步成为优势。因此，准确有效的获取浅水湖泊水生植物主要类群的时空分布及变化信息对湖泊修复和管理具有重要的指导意义。

　　中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊环境遥感团队的罗菊花等，在国家基金等项目的资助下，针对水生植物遥感监测开展了一系列研究。利用卫星遥感和实测数据，构建了水生植物卫星遥感提取模型，其监测精度高于80%；并针对“水生植物遥感提取模型中特征阈值不确定”的问题，提出了一种不依赖于同步实测样点的阈值计算方法，解决了缺少实测样点的历史遥感影像提取水生植物难的问题。该成果已在遥感类主流期刊Remote Sensing 上发表。并基于提出的新算法重建了太湖过去30年沉水和浮叶植物的空间分布数据集，阐明了浮叶和沉水植物的物候和季节消长规律，并发现遥感监测的水生植物组成结构指标变化在某种程度上可以指示湖泊N、P含量的变化，该成果近期在Ecological indictors期刊上发表，该研究的开展为富营养化浅水湖泊的生态修复和管理提供了理论依据和参考。