揮發性懸浮固體
水體中含有大量的固體廢棄物及養殖污水，含有大量氮（N）、磷（P）等營養鹽，其在水中分解會消耗大量溶氧，易引起水體富營養化、水環境惡化、病害等現象。可用懸浮固體濃度評價水體污染程度。懸浮固體表示的是懸浮在水體中的固體，揮發性懸浮固體是其中不穩定懸浮的有機物，易導致氧的消耗和有機物腐敗等問題。可用生物絮凝技術減少水體中揮發性懸浮固體數。
生物絮凝技術
生物絮凝技術，通過添加碳源提高養殖水體中的C/N，促進異養微生物的生長繁殖，利用其同化作用將無機氮（氨氮、亞硝酸氮和硝酸鹽等）轉化成細菌蛋白，並結合周圍環境中的懸浮固體顆粒物和細菌膠體等形成絮體，被魚蝦等攝食利用。Avnimelech在1994年首次提出了將生物絮凝技術（BFT，Bio-FlocTechnology），並將其運用於水產養殖中固體廢棄顆粒物的處理。
生物絮凝技術可實現對養殖水體中殘餌和糞便的循環利用，達到淨化水質、提高飼料利用率的雙重目的。生物絮凝是多種微生物共同作用過程。生物絮凝體系組分非常複雜，生物絮體是其重要構成。生物絮體是由微生物、藻類、原生動物及其他碎屑、有機顆粒組成，典型的不規則、球狀結構，鬆散、通透，含有許多膠體顆粒，顆粒直徑0.1毫米至數毫米不等。正是這種特別的結構使絮體具有吸附、處理固體顆粒物的性能。
生物絮凝技術可以將養殖水體中對養殖對象危害較大的懸浮固體顆粒物質和無機氮轉化為營養價值較高的生物絮體，供養殖對象攝食利用。並且生物絮體是由多種微生物形成的菌膠團，疏鬆多孔，比表面積較大，能夠迅速地與外界環境進行物質交換。生物絮凝系統中，異養微生物能將殘餌、糞便中的營養物質轉化為自身生物量，供養殖對象攝食利用。研究發現，生物絮體營養物質含量一般為粗蛋白（38.5～57.4）%、粗脂肪（20～35）%、灰分（<20）%，能滿足大部分濾食性養殖對象的需求。Buschmann等人的研究結果表明，鰱魚、羅非魚、蝦等攝食細菌絮體後生長良好，並且羅非魚攝食絮體後蛋白質利用率從23%提高到43%[，對蝦飼餵絮體後氮利用率提高到了63%，減少的大量的飼料成本。此外，生物絮體中還含有短鏈脂肪酸、聚β羥丁酸（Poly-β-hydroxybutyrate,PHB）和維生素等營養物質，對生物絮體在水產養殖中的資源化利用有重要意義 。
監測揮發性懸浮固體的方法
影像數據選擇
廣義的影像數據分為光學影像和雷達影像，光學數據又分為多光譜影像、多時相影像、高光譜影像等。目前國內外對懸浮固體的遙感研究大多利用光學影像，其中大多影像數據都被選作懸浮固體的反演數據。常見的多時相數據被廣泛的套用於不同時間尺度的懸浮固體空間分布分析上。是搭載於和衛星上的一個重要的感測器，其空間解析度最大可達到，一天可過境次，實時監測能力很強。王繁等人曾利用資料反演杭州灣表層懸浮物濃度並對其短期變異進行研究。數據屬於中等解析度影像，相比於數據解析度有很大的提高 。
反演算法選擇
地物反射率會受到環境中的各種因素的影響，不同水域水質及其光學特性差異很大，目前通用模式和高精度模式沒有建立起來，眾多學者在不同的研究水域建立了多種模型。懸浮固體濃度的反演一般有經驗模型、分析模型和半分析模型，三種模型各有優缺點。
經驗模型是建立懸浮物濃度與遙感反射率或者歸一化輻射亮度之間的關係來反演懸浮物濃度，模型設計簡單，效果較好，但是帶有明顯的區域特徵和季節特點。隨著數學算法和計算機技術的發展，經驗模型又分為基於回歸分析的單敏感因子線性模型、指數模型以及多敏感因子組合模型，以及基於人工智慧的神經網路模型等。經驗模型因為模型簡單，容易實現的特點被廣泛套用在內陸湖泊、海洋等水體的水質要素反演。王林和趙冬至等人建立了中國渤海數據與懸浮物濃度的經驗模式，研究表明，影像的（）與懸浮物濃度具有穩健的線性關係。
分析模型是從物理角度來分析水色數據反演懸浮物濃度的本質，建立具適用性較強的遙感反演模型，如輻射傳輸模型，受到水質參數獲取較難、理論複雜等因素的影響，分析模型不能廣泛推廣。等人在大氣輻射校正模型（模型）的基礎上研究了威尼斯鹹水湖的懸浮物濃度反演。半分析模型是在分析模型的基礎上部分結合經驗關係建立的模型，因為其對兩者進行了結合，目前有廣泛的套用。
國外遙感技術的發展一直處於領先階段，包括感測器技術的提升以及信息處理技術的發展都領先於國內技術。在成功發射初期，一些學者就研究利用影像數據建立統計模型來定量獲取水體中所含懸浮泥沙的含量。隨後，有學者採用的解析度的遙感數據建立反演沿岸海域二類水體懸浮物濃度的經驗模型。目前，利用遙感技術建立了很多懸浮物濃度反演模型，越來越多的學者力求能夠提出與實際濃度擬合精度更高的模型。學者們在懸浮固體的反演算法選擇上，大多結合研究區的懸浮固體濃度特點，選擇相關性較高的波段或者波段組合作為敏感因子。
遙感與地統計結合
傳統地統計的理論是利用野外測點的方式獲取不同點的實測值進行差值，從而獲取地物的空間分布格局，有著作業量大、耗時、人力物力成本大等缺點。遙感技術為地物觀測提供了海量的數據來源，同時，在數學算法基礎上，建立遙感數據的敏感因子與地物屬性值之間的關係，在保證一定模型反演精度的基礎上，得到多尺度的地物屬性值，為統計分析提供了更可靠的數據來源。
目前，將遙感與統計學相結合，對地物進行不同尺度的變異特徵分析，國內外學者都做了相關的研究。由於地統計學屬於地學領域的範疇，利用將二者結合的方法首先集中在土壤覆蓋、植被等領域。世紀，一些學者採用數據和地統計的方法對北京及周邊地區進行土地利用覆蓋變化的空間格局的變化特徵研究，分析合理的遙感影像數據源的選取問題。結果表明，選取合適的遙感影像數據源，採用地統計分析方法能夠很好的分析土地利用覆蓋變化的空間變異特徵。等基於影像，採用回歸分析和插值方法，對墨西哥灣中部的地表制炭木本植物進行空間異質性分析。多尺度的遙感數據源為統計分析提供了大量可靠數據源，對地物的空間格局定量分析具有非常廣泛的意義。
