北方典型草型湖泊Sentinel-2 R_(rs)质量控制指标QCIOA

针对草型湖泊光学环境复杂、天气多变及大气校正算法多样导致Sentinel-2 MSI遥感反射率(R_(rs))产品质量不明确的问题,构建了一种基于统计分布的质量控制指标(QCI)。基于实测数据建立了涵盖9类光学水体的草型湖泊参考光谱库,提出一种“弹性QCI”方法,通过设定动态统计阈值(μ±2σ,μ±4σ),将光谱质量精细划分为“高质量”“边缘质量”“异常”三个连续等级,实现了数据质量的定量化评估。结果表明:QCI能有效识别异常数据,实测验证显示,85.62%的样本获得最高质量评分,整体平均得分达0.970,证明了其评估的精准性;客观揭示了不同大气校正算法间的系统性偏差,ACOLITE算法与实测值相关性最高(R^(2)=0.425),而C2RCC与Sen2Cor算法之间的一致性相对最高(R^(2)=0.232),证实大气校正过程是当前R_(rs)产品质量不确定性的主要来源;构建的QCI为草型湖泊Sentinel-2 R_(rs)产品提供了可靠的质量控制依据,为后续的水生植被监测及水色参数反演奠定了坚实的数据基础。