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

Landscape changes in Karula National Park over the last 100 years

Maastikud meie ümber on pidevas muutumises ja tänapäevane maastik on minevikus toimunud protsesside tulemus. Ajalooliste kaartide võrdlemine annab võimaluse analüüsida maastike muutumist ajas ning saada vajalikku informatsiooni traditsiooniliste ja pärandmaastike kaitse ja tegevuste planeerimiseks. Käesoleva bakalaureusetöö uurimisülesanneteks on kirjeldada Karula rahvuspargi ala maakasutust viimase saja aasta jooksul (1913-2010) ning seda mõjutanud tegureid. Selgitada Karula rahvuspargi maakattetüüpide pindala ja osakaalu muutuseid perioodil 1913-2010 ning selgitada olulisemate maakattetüüpide üleminekud ja püsivus. Bakalaureusetöö uurimismeetodiks oli kaardianalüüs (7 eri kaardi põhjal) GIS-programmis ja andmeid töödeldi statistiliselt tabelarvutusprogrammis. Uurimisülesannete lahendamisel lähtuti Matsalu ja Vilsandi rahvuspargi ajaloolise maakasutuse uuringus kasutatud metoodikast ning algandmetena kasutati Keskonnainvesteeringute Keskuse (KIK) projekti käigus loodud andmestikku. Tulemustest selgus, et viimase saja aasta jooksul on Karula rahvuspargi maastike avatus vähenenud kuni kolm korda ‒ põllu- ja rohumaade arvelt. Maastike avatust on vähendanud metsasuse suurenemine II maailmasõja ajal ja järgselt. Olulist rolli mängib ka Karula reljeefne maastik, mis on muutnud maaharimise keerulisemaks. Põlised põllud on püsima jäänud endistele talumaastikele, kuhu on koondunud ka tänapäevane asustus. Karula maastike säilimisel on oluline koht põllumajanduslikul eluviisil ja selle jätkumisel, et tagada Karula maastike traditsioonilisus. Koostatud andmebaas ja koostatav pärandmaastike tsoneering võimaldavad paremini määrata pärandmaastike asukohta, hinnata looduskaitse- ja kultuuriväärtuste paiknemist ning tõhustada kaitseala kaitsekorraldust.Landscapes around us are constantly changing and the landscape we have today is a result of different past processes. Comparing historical maps gives the opportunity to analyse the change of landscapes in time and accumulate crucial information so we can better plan activities for the protection of traditional and heritage landscapes. The aim of this thesis is to describe the land use of Karula National Park, and influential factors behind it, over the last hundred years (1913–2010). Also, examine the territories of different landscapes of Karula National Park and the changes in their proportions between 1913 and 2010, and describe the transformations of the most significant land cover types and their stability. The research method of the thesis was map analysis (on the basis of seven different maps) in a GIS-programme and a statistical grid calculation programme was used for data processing. The methodology used in the study of the historic land-use of Matsalu and Vilsandi National Parks was utilized for completing the research assignments and initial data was obtained through a project of the Environmental Investment Centre. The results showed that the openness of the landscapes of Karula National Park has decreased three times over the last hundred years – mainly due to the decrease in arable land and grasslands. The increase in forestation, during and after Second World War, has decreased the openness of landscapes. Relief landscape of Karula has played a significant role as it has made farming more complicated. Indigenous fields have persevered on former farmlands where modern settlement has also now converged. Agricultural lifestyle and its perseverance has an important role to play in maintaining the traditional landscape of Karula. Compiled data-base, and the zoning of traditional landscapes that will be completed in the future, will enable us to locate traditional landscapes more easily, evaluate the positioning of natural protection and cultural objects and make the management of the natural park more effective

Satellite-assisted monitoring of water quality to support the implementation of the Water Framework Directive

The EU Water Framework Directive1 (WFD) is an ambitious legislation framework to achieve good ecological and chemical status for all surface waters and good quantitative and chemical status for groundwater by 2027. A total of 111,062 surface waterbodies are presently reported on under the Directive, 46% of which are actively monitored for ecological status. Of these waterbodies 80% are rivers, 16% are lakes, and 4% are coastal and transitional waters. In the last assessment, 4% (4,442) of waterbodies still had unknown ecological status, while in 23% monitoring did not include in situ water sampling to support ecological status assessment2. For individual (mainly biological) assessment criteria the proportion of waterbodies without observation data is much larger; the full scope of monitoring under the WFD is therefore still far from being realised. At the same time, 60% of surface waters did not achieve ‘good’ status in the second river basin management plan and waterbodies in Europe are considered to be at high risk of having poor water quality based on combined microbial, physical and physicochemical indicators3

Retrieval of Chlorophyll a from Sentinel-2 MSI Data for the European Union Water Framework Directive Reporting Purposes

The European Parliament and The Council of the European Union have established the Water Framework Directive (2000/60/EC) for all European Union member states to achieve, at least, “good” ecological status of all water bodies larger than 50 hectares in Europe. The MultiSpectral Instrument onboard European Space Agency satellite Sentinel-2 has suitable 10, 20, 60 m spatial resolution to monitor most of the Estonian lakes as required by the Water Framework Directive. The study aims to analyze the suitability of Sentinel-2 MultiSpectral Instrument data to monitor water quality in inland waters. This consists of testing various atmospheric correction processors to remove the influence of atmosphere and comparing and developing chlorophyll a algorithms to estimate the ecological status of water in Estonian lakes. This study shows that the Sentinel-2 MultiSpectral Instrument is suitable for estimating chlorophyll a in water bodies and tracking the spatial and temporal dynamics in the lakes. However, atmospheric corrections are sensitive to surrounding land and often fail in narrow and small lakes. Due to that, deriving satellite-based chlorophyll a is not possible in every case, but initial results show the Sentinel-2 MultiSpectral Instrument could still provide complementary information to in situ data to support Water Framework Directive monitoring requirements

Synergy between satellite altimetry and optical water quality data towards improved estimation of lakes ecological status

European countries are obligated to monitor and estimate ecological status of lakes under European Union Water Framework Directive (2000/60/EC) for sustainable lakes’ ecosystems in the future. In large and shallow lakes, physical, chemical, and biological water quality parameters are influenced by the high natural variability of water level, exceeding anthropogenic variability, and causing large uncertainty to the assessment of ecological status. Correction of metric values used for the assessment of ecological status for the effect of natural water level fluctuation reduces the signal-to-noise ratio in data and decreases the uncertainty of the status estimate. Here we have explored the potential to create synergy between optical and altimetry data for more accurate estimation of ecological status class of lakes. We have combined data from Sentinel-3 Synthetic Aperture Radar Altimeter and Cryosat-2 SAR Interferometric Radar Altimeter to derive water level estimations in order to apply corrections for chlorophyll a, phytoplankton biomass, and Secchi disc depth estimations from Sentinel-3 Ocean and Land Color Instrument data. Long-term in situ data was used to develop the methodology for the correction of water quality data for the effects of water level applicable on the satellite data. The study shows suitability and potential to combine optical and altimetry data to support in situ measurements and thereby support lake monitoring and management. Combination of two different types of satellite data from the continuous Copernicus program will advance the monitoring of lakes and improves the estimation of ecological status under European Union Water Framework Directive

Optical Water Type Guided Approach to Estimate Optical Water Quality Parameters

Currently, water monitoring programs are mainly based on in situ measurements; however, this approach is time-consuming, expensive, and may not reflect the status of the whole water body. The availability of Multispectral Imager (MSI) and Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) free data with high spectral, spatial, and temporal resolution has increased the potential of adding remote sensing techniques into monitoring programs, leading to improvement of the quality of monitoring water. This study introduced an optical water type guided approach for boreal regions inland and coastal waters to estimate optical water quality parameters, such as the concentration of chlorophyll-a (Chl-a) and total suspended matter (TSM), the absorption coefficient of coloured dissolved organic matter at a wavelength of 442 nm (aCDOM(442)), and the Secchi disk depth, from hyperspectral, OLCI, and MSI reflectance data. This study was based on data from 51 Estonian and Finnish lakes and from the Baltic Sea coastal area, which altogether were used in 415 in situ measurement stations and covered a wide range of optical water quality parameters (Chl-a: 0.5–215.2 mg·m−3; TSM: 0.6–46.0 mg·L−1; aCDOM(442): 0.4–43.7 m−1; and Secchi disk depth: 0.2–12.2 m). For retrieving optical water quality parameters from reflectance spectra, we tested 132 empirical algorithms. The study results describe the best algorithm for each optical water type for each spectral range and for each optical water quality parameter. The correlation was high, from 0.87 up to 0.93, between the in situ measured optical water quality parameters and the parameters predicted by the optical water type guided approach

Veetaseme seire, üleujutuste kaardistamine ja märgalae niiskusrežiim

Projekti RITA1 KAUGSEIRE käigus töötati välja kaugseire andmete töötlemise metoodid/prototüübid, mis võimaldavad parandada mitmeid järgmisi seirerakendusi ja riiklike teenuseid: (1) üleujutuste seire satelliitpiltidel sisemaal ja rannikul; (2) veetaseme seire kasutades altimeetria andmeid; (3) veetaseme prognoosi täpsustamine satelliitaltimeetria andmetega; (4) veekogu ökoloogilise klassi korrektsioon vastavalt veetaseme sesoonsele muutusele; (5) soode niiskus režiimi jälgimine kaugseire meetodiga; (6) maardlate (s.h. turbamaardlate) seire satelliitpiltidelt