地球科学学院硕士研究生曾陈曦在遥感类SCI期刊《Sensors》上发表题为“Attention-Enhanced GAN for Spatial–Spectral Fusion and Chlorophyll-a Inversion in Chen Lake, China”的研究论文。长江大学地球科学学院/南方复杂页岩油气地质与开发湖北省重点实验室/非常规油气地质与工程湖北省工程研究中心/山地多灾害防控与工程安全国际科技合作基地为论文第一署名单位，研究生曾陈曦为论文第一作者，尚成老师为通讯作者，论文是在尚成/陈宁生老师的指导下完成的。

对内陆湖泊的高精度水质监测面临单一遥感传感器空间与光谱分辨率难以兼顾的挑战。本研究开发并验证了一种基于多尺度注意力机制的无监督生成对抗网络（MSA-UGAN），用于Sentinel-3 OLCI与Sentinel-2 MSI数据的空间-光谱融合。定量评估表明，MSA-UGAN在保持空间细节与光谱特征方面表现优异。将融合图像应用于沉湖的叶绿素‑a浓度反演，结果显示基于融合图像的随机森林模型反演精度优于仅用Sentinel-2 MSI的协同反演。反演得到的空间分布图显示，沉湖西南近岸水域叶绿素a浓度相对较高，可能与水产养殖有关。研究表明，MSA-UGAN可为内陆湖泊高精度水质监测提供有效数据支持。

论文链接：https://doi.org/10.3390/s26072107

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