В настоящее время активно развиваются методы и алгоритмы оценки влияния распространения речных выносов в морских акваториях. В частности, при использовании комплексной процедуры, спутниковых данных ДЗЗ совместно с натурными измерениями in-situ возможно верифицировать подходы для более точечной оценки распространения речных стоков и несущих ими загрязнений в морском пространстве.
В работе представлены результаты применения алгоритмов восстановления физических параметров полей мутности в морской среде по спутниковым данным ДЗЗ. Чтобы оценить эффективность применяемых региональных алгоритмов, в качестве объектов исследования выбраны приустьевая зона реки Мзымта, впадающая в Черное море, и приустьевые зоны рек Сулак и Терек, впадающих в Каспийское море.
В качестве архивов спутниковых данных были выбраны оптические изображения высокого пространственного разрешения, полученные с космических систем Landsat-8,9 и Sentinel-2A/2B за период 2021-2024 гг. Кроме того в работе были использованы данные, полученные при натурных измерениях с отбором морских проб в тех же регионах за рассматриваемый период. С учетом имеющихся особенностей Черного и Каспийского морей, в работе были применены алгоритмы восстановления полей мутности Nechad и Dogliotti, названные по именам авторов разработанных методик.
В ходе исследования было установлено, что алгоритм Nechad продемонстрировал более высокую корреляцию с данными in-situ для реки Мзымта за весь рассматриваемый период, 2021 – 2024 гг. В то же время, для исследования реки Терек, отличающейся более высокими показателями мутности, превышающих 500 NTU, были установлено, что алгоритм Nechad не дает сравнимых с insitu значений, поэтому для оценки ее параметров эффективнее подходит усовершенствованный алгоритм Dogliotti. В отличие от Мзымты и Терека, в количественных характеристиках реки Сулак наблюдается существенный разброс значений мутности воды в диапазоне от 50 до 400 NTU в зависимости от характера выноса, что затрудняет использование рассматриваемых алгоритмов. Тем не менее, подготовленная база данных с картами полей мутности дает возможность не только оценить текущие масштабы загрязнения прибрежных областей, но и прогнозировать последующие экологические изменения данных регионов.
Работа выполнена при поддержке гранта РНФ №23-27-00124 «Современные алгоритмы расчета концентрации взвешенного вещества и мутности в приустьевых зонах морей по оптическим спутниковым данным высокого пространственного разрешения: анализ и верификация»

Ключевые слова: мутность воды, измерения in-situ, Nechad, Dogliotti, MSI Sentinel-2, OLI/TIRS Landsat-8/9, Каспийское море, Терек, Сулак, Черное море, Мзымта

Литература:

Жаданова П.Д., Назирова К.Р. Анализ и верификация алгоритмов определения мутности и концентрации взвешенного вещества, имплементированных в программный комплекс ACOLITE // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. C. 50-68, DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-50-68.
.Лаврова О. Ю., Назирова К. Р., Алферьева Я. О., Жаданова П. Д., Строчков А. Я. Сопоставление параметров плюмов рек Сулак и Терек на основе спутниковых данных и измерений in-situ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. C. 264-283, DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-264-283.
Barreneche J. M. et al. Monitoring Uruguay’s freshwaters from space: An assessment of different satellite image processing schemes for chlorophyll-a estimation //Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2023. V. 29. P. 100891. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100891.
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 sensing of environment. 2015. V. 156. P. 157-168. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.09.020.
Maciel F. P., Pedocchi F. Evaluation of ACOLITE atmospheric correction methods for Landsat-8 and Sentinel-2 in the Río de la Plata turbid coastal waters // International Journal of Remote Sensing. 2021. V. 43. P. 215-240. https://doi.org/10.1080/01431161.2021.2009149.
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 Sensing. 2021. V. 13. No. 1. P. 143. https://doi.org/10.3390/rs13010143.
Nechad B., Ruddick K. G., Neukermans G. Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of turbidity in coastal waters // Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, and Large Water Regions. 2009. V. 7473. P. 161-171. https://doi.org/10.1117/12.830700.
Nechad B., Ruddick K., Schroeder T., Oubelkheir K., Blondeau-Patissier D. [et al.] Coastcolour round robin datasets: a database to evaluate the performance of algorithms for the retrieval of water quality parameters in coastal waters // Earth System Science Data. 2015. V. 7. No. 7 P. 319-348. https://doi.org/10.5194/essd-7-319-2015.

Двадцать вторая международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXII.A.362

Сравнение результатов расчета концентрации взвешенного вещества и мутности, полученных по разным алгоритмам на примере Черного и Каспийского морей

Методы и алгоритмы обработки спутниковых данных