Sentinel-2/MSI applications for European Union Water Framework Directive reporting purposes

EL veepoliitika raamdirektiiv kohustab seirata järvi, mille suurus on vähemalt 50 ha ja hinnata nende ökoloogilist seisundit. Eesmärgiks on saavutada vee ökoloogiline seisund vähemalt “hea”, vajadusel rakendada meetmeprogramme selle saavutamiseks. S2/MSI-l on sobiv ruumiline lahutus 10, 20, 60 m, mis võimaldab uute rakenduste arendamist järvedes, et täita EL veepoliitika raamdirektiivi nõudeid. Mõlema satelliidi, S2A ja S2B, korral on ajaline lahutus kesklaiustel 2-3 päeva, mis annab võimaluse analüüsida rohkem andmeid, et testida ja arendada uusi rakendusi S2/MSI satelliitidele. Veelgi enam, suur ajaline lahutus annab võimaluse koostada aegridu ja hinnata chl-a dünaamikat järvedes ja rannikualadel. S2/MSI on taimkatte kaugseire satelliit, mistõttu on oluline võrrelda erinevaid atmosfäärikorrektsiooni protsessoreid, et leida parim vee kaugseireks. Kuna edukas atmosfäärikorrektsioon on oluline eeldus chl-a algoritmide arendamisel, siis töö käigus testiti nelja erinevat atmosfäärikorrektsiooni: ACOLITE, C2RCC, Polymer ja Sen2Cor. Töö üheks eesmärgiks oli leida parim atmosfäärikorrektsioon, siis põhinedes 6-le kontaktmõõtmiste ja satelliidiandmete võrdlusele, osutus valituks C2RCC, millel oli kõige kõrgem vee peegeldusteguri korrelatsioon põhilistel chl-a algoritmi arendamise kanalitel võrreldes in situ vee peegeldusteguriga. Chl-a on põhiline parameeter vee ökoloogilise seisundiklassi hindamisel, seetõttu teine osa uurimistööst hõlmas chl-a algoritmide testimist ja arendamist S2/MSI kanalite jaoks. Kuna S2/MSI kanal (665 nm) chl-a neeldumispiigi lähedal on laiem (38 nm) kui S3/OLCI (7.5 nm) kanal, siis uurimistöö käigus viidi läbi võrdlus chl-a kanalite vahel, mis näitas, et S2/MSI on võimeline tuvastama chl-a erinevate kontsentratsioonide korral.. Edasine uurimine selgitas, et C2RCC ei ole võimeline andma täpseid tulemusi väikeste, kitsaste järvede korral, kus naabrusefekt mõjutab kaldaäärseid piksleid. Seetõttu on väga oluline arendada korrektsioone ka naabrusefekti eemaldamise jaoks, mis aitaksid vältida segupiksleid. Madalates järvedes, mängib olulist rolli ka põhjaefekt, mis mõjutab piksleid kaldaäärsetes alades ja segab vee peegeldustegurit põhjast tuleva peegeldusega. Kuna atmosfäärikorrektsioon on väga tähtis protseduur, siis käib pidev algoritmide testimine ja arendamine, et tagada parim Level-2 piltide informatsioon, et oleks võimalik arendada välja uusi rakendusi. 56 Mõnedel juhtudel, kus naabrusefekt on väiksem, eriti suuremates järvedes (üle 90 ha) ja kus järv on ümmargune, seal on võimalik hinnata chl-a vees, kasutades empiirilisi algoritme. Standard C2RCC algoritm hindas järjepidevalt chl-a, kas liiga kõrgeks või liiga madalaks, kuid siiski säilitas chl-a dünaamika sarnaselt in situ mõõtmistega. MCI-l põhinev algoritm näitas häid tulemusi kõrge chl-a järvedes, koos Three-Band NIR Red Model (1/R665-1/R705)*R740 ja R705 - ((R665 + R740)/2) algoritmiga. Madala chl-a ja kõrge TSM sisaldusega järvedes töötas hästi Four-Band NIR Red Model algoritm (1/R665-1/R705)/(1/R740-1/R705), mis eemaldab TSM segava mõju, ning lisaks eelnevalt nimetatud Three-Band NIR Red Model algoritm. Veelgi enam, atmosfäärikorrektsioon C2RCC ei ole väga tundlik hindamaks chl-a neeldumist 665 nm kanali juures, sest chl-a neeldumispiik ei ole väga hästi näha vee peegeldustegurilt tänu naabrusefektile väikestes järvede. See tähendab, et vajalikud on valideerimisandmed optiliselt keerukatest järvedest, et arendada atmosfäärikorrektsioone. Siiski on satelliidi andmetelt saadud chl-a arv kaks korda suurem kui in situ mõõtmistelt saadud arv, mis annab võimaluse koguda kaks korda rohkem andmeid järvedest. S2/MSI-l on palju eeliseid, et tuletada veekvaliteedi parameetreid väikejärvedel, et täita EU veepoliitika raamdirektiivi. Atmosfäärikorrektsioonide parandused ja täiustused on väga vajalikud, et oleks võimalik kasutada S2/MSI eeliseid in situ mõõtmiste ees ja tagada regulaarne seire väikejärvedes

A Spectral Decomposition Algorithm for Estimating Chlorophyll-a Concentrations in Lake Taihu, China

The complex interactions among optically active substances in Case II waters make it difficult to associate the variability in spectral radiance (or reflectance) to any single component. In the present study, we developed a four end-member spectral decomposition model to estimate chlorophyll-a concentrations in a eutrophic shallow lake—Lake Taihu. The new model was constructed by simulated spectral data from Hydrolight and was successfully validated using both of simulated reflectance and in situ reflectance data. Using MEdium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) images, the accuracy of the new model was estimated and compared with other published models. According to the MERIS retrieved results, the spatial distribution of chlorophyll-a concentrations and its relationship with environment factors were analyzed. The application of the new model and its limits to estimate water surface chlorophyll-a concentrations in turbid lakes is also discussed