Девятнадцатая международная конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»
XIX.E.381
Верификация различных алгоритмов определения концентрации взвешенного вещества и мутности по данным MSI Sentinel-2 и OLI Landsat-8 во время подспутниковых измерений в приустьевых зонах рек Сулак и Мзымта
Лаврова О.Ю. (1), Назирова К.Р. (1), Соловьев Д.М. (2), Алферьева Я.О. (3), Князев Н.А. (1), Строчков А.Я. (1), Краюшкин Е.В. (1), Жук Е.В. (2)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
(2) ФГБУН ФИЦ "Морской гидрофизический институт РАН", Севастополь, Россия
(3) МГУ имени М.В. Ломоносова, геологический факультет, Москва, Россия
Одна из основных задач при получении количественных характеристик на основе спутниковых данных – их верификация с помощью измерений in-situ. Это в частности справедливо для определения мутности и концентрации взвешенных твердых частиц в устьевых областях рек в морях.
Эти параметры определяются по данным оптических спутников с помощью специализированных алгоритмов. Наилучшие результаты достигаются при использовании региональных алгоритмов, разработанных для конкретных регионов, конкретных рек и даже разных сезонов. Такие алгоритмы, естественно, учитывают данные in situ из тех регионов, для которых они разрабатываются.
Не имея возможности заниматься разработкой региональных алгоритмов, нами была поставлена задача оценить эффективность некоторых стандартных алгоритмов определения мутности и концентрации взвешенного вещества для двух районов: приустьевой зоне реки Сулак, впадающей в Каспийское море, и реки Мзымта, впадающей в Черное море.
В качестве тестируемых алгоритмов были выбраны следующие:
1. The C2RCC (Case 2 Regional Coast Color) processor (https://www.brockmann-consult.de/portfolio/water-quality-from-space/). Данный алгортм реализован в программном обеспечении SNAP ESA Sentinel Toolbox (https://step.esa.int/main/toolboxes/snap/), использует нейронные сети
2. Алгоритмы, входящие в the ACOLITE software (http://odnature.naturalsciences.be/remsem/software-and-data/acolite), а именно Nechad 2009 [1], Nechad 2015 [2],
Dogliotti 2015 [3].
Данные алгоритмы позволяют определять мутность (turbidity) и концентрацию взвешенного вещества (SPM) по спутниковым данным, в частности по данным OLI Landsat-8 и MSI Sentinel-2.
Проводилось сравнение результатов, полученных с помощью различных алгоритмов, с результатами синхронных натурных измерений, проведенных нами в Каспийском море в мае 2021 г. и в Черном море в апреле-мае 2019, 2021 г. [4-6].
Было получено, что при значениях мутности до 30 NTU все тестируемые алгоритмы достаточно хорошо коррелируют с данными in-situ. При больших значениях мутности, больших 100 NTU только результаты применения алгоритма Dogliotti коррелируют с натурными синхронными данными. Все остальные алгоритмы дают слишком заниженные значения.
Совместный анализ спутниковых и in-situ данных проводился с помощью инструментария информационной системы See the Sea [7], в которую теперь включен блок "Натурные измерения" [8].
Работа выполнена при финансовой поддержке гранта Российского научного фонда № 19-77-20060. Обработка и анализ спутниковых данных проводились с использованием возможностей Центра коллективного пользования «ИКИ-мониторинг» с помощью инструментария информационной системы See the Sea, развитие которой осуществляется в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 01.20.0.2.00164).
Ключевые слова: концентрация взвешенного вещества, мутность вод в плюме, алгоритмы ACOLATE, C2CRCC, подспутниковые измерения, р. Мзымта, р. Сулак
Литература:
- Nechad, B., Ruddick, K. G., Park, Y., “Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of total suspended matter in turbid waters,” Remote Sens. Environ., 2010,114, 854–866.
- Nechad, B., Ruddick, K., Schroeder, T., Oubelkheir, K., Blondeau-Patissier, D., Cherukuru, N., et al., “CoastColour Round Robin data sets: A database to evaluate the performance of algorithms for the retrieval of water quality parameters in coastal waters,” Earth Syst. Sci. Data, 2015, 7, 319–348.
- Dogliotti, A. I., Ruddick, K. G., Nechad, B., Doxaran, D., Knaeps, E., “A single algorithm to retrieve turbidity from remotely-sensed data in all coastal and estuarine waters,” Remote Sens. Environ., 2015, 156, 157–168.
- Назирова К.Р., Лаврова О.Ю., Соловьев Д.М. Распространение речных и лагунных вод в Каспийском, Черном и Балтийском морях // В сборнике: Фундаментальные и прикладные аспекты геологии, геофизики и геоэкологии с использованием современных информационных технологий. Материалы VI Международной научно-практической конференции. 2021. С. 57-62.
- Nazirova, K.; Alferyeva, Y.; Lavrova, O.; Shur, Y.; Soloviev, D.; Bocharova, T.; Strochkov, A. Comparison of In Situ and Remote-Sensing Methods to Determine Turbidity and Concentration of Suspended Matter in the Estuary Zone of the Mzymta River, Black Sea. Remote Sens. 2021, 13, 143. https://doi.org/10.3390/rs13010143.
- Lavrova Olga Yu., Nazirova Ksenia R., Soloviev Dmitry M., Alferieva Yana O., Strochkov Alexey Ya., and Bocharova Tatiana Yu. Remote sensing of suspended particulate matter: case studies of the Sulak (Caspian Sea) and the Mzymta (Black Sea) mouth areas. Proc. SPIE 11857, Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, Coastal Waters, and Large Water Regions 2021, 1185705 (12 September 2021); https://doi.org/10.1117/12.2599809.
- Лаврова О.Ю., Митягина М.И., Уваров И.А., Лупян Е.А. Текущие возможности и опыт использования информационной системы See the Sea для изучения и мониторинга явлений и процессов на морской поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 266-287. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-266-287
- Kniazev Nikita, Elizarov Dmitriy, Lavrova Olga , Nazirova Ksenia, Krayushkin Evgeny. Web service for storing and processing sea water data measured in situ concurrently with satellite survey // An International Journal of Earth Sciences (Bollettino di Geofisica teorica ed applicate), 2021, Vol.62, Supplement 1, pp. 186-188. ISSN 00066729.
Презентация доклада
Видео доклада
Дистанционные исследования поверхности океана и ледяных покровов
245