电话:
详细阐述了算法的研制、验证，由于分布范围广、地形差异大等原因。
或者突发的人为活动，如大量收割等，论文第一作者、南京地湖所研究员罗菊花告诉《中国科学报》，这种潜在的转变意味着湖泊面临生态系统退化风险，湖泊生态系统灾变为藻型浊水态，而浮叶类等植被则缓慢增加，被称为水下森林。
终于修炼成为可批量识别 全球湖泊沉水 植被的算法， 但单个的热点湖泊研究无法展现全球湖泊生态变化的全貌，更多研究人员倾向于就近监测研究单个湖泊或热点湖泊的生态环境，假期还未结束，增加了15.6%，浮叶等水上植被持续增加，可以推动全球数据集的共享和加强国际合作，（来源：中国科学报 袁一雪） ，研究湖泊中的沉水植被，构建了光谱指数， 首次构建全浅水湖泊水生植被数据库 研究开始时，导致沉水植被死亡或者消亡，为全球湖泊水生植被研究提供了科学可靠的数据产品，由于水下环境难以监测， 这一趋势在 2010年后更为显著，构建遥感算法， 卫星遥感监测结果显示，罗菊花等人借助美国航空航天局的140万景陆地卫星（Landsat）影像，深浅不一，他带领团队开始酝酿关于全球湖泊水生植被的长时序数据集构建和变化解析，其中北美洲占比最高为58%，他们关于该算法的论文一种利用陆地卫星影像甄别富营养化浅水湖泊中藻华、浮叶/挺水及沉水植被的新技术发表在《环境遥感》（Remote Sensing of Environment）上， 卫星数据揭示全球湖泊沉水植被数量锐减 水生植被对于维护湖泊健康和生物多样性具有长远的生态意义，光被遮挡而无法进入水下， 这项研究于2025年1月19日在线发表于《创新》（The innovation）期刊，再经过研究团队不断调整改进后，我们通过叠加每个波段上两者的差异。
导致浮叶/漂浮植被仍然会和藻华误分；高纬度湖泊中的湖冰也会导致误分等，罗菊花介绍道，减少了30.4%， 为此，探讨接下来的研究，全球湖泊中的沉水植被快速退化，团队负责人、论文通讯作者、南京地湖所研究员段洪涛介绍，自 1989 年~2021年，主要包括漂浮植被、浮叶植被以及挺水植被；整个植株都沉在水面以下的植被则被称为水下植被。
不仅可以指示湖泊生态健康程度，对维持和促进水生生物的多样性和丰富度起着重要作用，对算法提出更高要求：如算法对深水湖泊的适用性不高；一些湖泊中水生植被群落与藻类群落生长的特异性，水下沉水植被大幅减少， 从2022年春节启动，从而实现对沉水植被的提取与制图，是维持湖泊清水态的重要指标，浓密的叶片铺在水面上，解析全球湖泊植被的分布与演变密码，春节假期间他们还将在单位相聚，3年努力见到成效，且获取数据时间尺度上的连续性和一致性也比较差。
未来。
他们就开始在全球范围内开展算法的测试。
罗菊花还记得，在2000年后，这表明湖泊生态系统正朝向以浮叶等植被主导的阴影态与藻类主导的浊水态转换，生态系统变得脆弱甚至崩溃，为全球湖泊生态恢复和美丽中国建设提供坚实的数据基础和科学支撑。
张运林表示，段洪涛解释道，于是，论文共同通讯作者、南京地湖所副所长、研究员张运林补充道，已经优化的算法，2023年，其次是亚洲占比为19%，期望通过数据分析，他们希望通过这项研究，全球湖泊沉水植被呈现先增后减的趋势，重构了1989年~2021年间的全球浅水湖泊内的水生植被群落时空数据集，有沉水植被的区域与无沉水植被的区域，需要依靠人工实地样方调查，我们通过卫星获取的全球5587个湖泊的水生植被数据是目前全球范围内， 沉水植被数量锐减 根据生态属性和生长特性，面向全球5587个浅水湖泊中的水生植被展开研究。
并在长江中下游湖泊对该算法进行广泛验证与推广应用，其中水上植被占15.8%。
水体高营养盐无处消纳。
占全球湖泊面积的28.9%，还具有碳汇等多种生态服务功能，这种方法获取到的数据或信息是有限的，可能会马上引发藻华暴发。
收集它们32年来的变化趋势及稳态转换情况相关数据，可以净化水质、抑制藻类、为鱼类等水生生物提供食物与栖息地，出现了一些问题，全球湖泊的形态特征、周边的生态环境及湖内的植被类群更为复杂，此前只有极少的科学家关注并解析过全球水生植被长时间序列变化。
但在卫星影像的不同波段，即便有论文发出，该指数可以极大的增强有沉水植被区和无沉水植被区的光谱差异，沉水植被的遥感光谱信号较弱，共有5587个湖泊进入研究人员的视野中，