Satelliten-Ozeanfarbinstrumente werden verwendet, um physikalische, chemische und biologische Variabilitäten in Ozean-, Küsten- und Binnengewässern zu charakterisieren. Der massive Verlust und die große Unsicherheit von Fernerkundungs-Reflexionsdaten führen jedoch zu Schwierigkeiten bei der Überwachung von küstennahen Küsten- und Binnengewässern.
Die meisten Küsten- und Binnengewässer sind im Allgemeinen trüb; In diesen Gebieten ist der Beitrag des Wassers zu den Signalen der oberen Atmosphäre erhöht, was die Möglichkeit nahelegt, Landreflexionsprodukte für die Wasserüberwachung zu verwenden. Das Oberflächenreflexionsprodukt (R_land) des Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) wurde verwendet, um die Wasserklarheit und Schwebstoffe in Gewässern zu überwachen.
Kürzlich hat eine Forschungsgruppe unter der Leitung von Profs. Duan Hongtao und Ma Ronghua vom Nanjing Institute of Geography and Limnology der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben eine umfassende Bewertung der Leistung von MODIS R_land-Produkten im Vergleich zu einem optischen Felddatensatz vorgelegt. Der Datensatz enthält 4.143 Reflexionsspektren, 2.320 Chlorophyll-a-Proben und 1.467 Schwebstoffproben in küstennahen Küsten- und Binnengewässern weltweit.
Diese Arbeit wurde veröffentlicht in Geowissenschaftliche Rezensionen.
„Trotz der Benutzerfreundlichkeit dieses Produkts und seiner höheren räumlichen Auflösung als die MODIS-Ozeanbänder ist R_land unserer Einschätzung nach möglicherweise keine optimale Datenquelle für die Überwachung von Binnen- und Küstengewässern“, sagte Prof. Duan.
Die Ergebnisse zeigten, dass R_land die Fernerkundungsreflexion überschätzt hat, insbesondere in den Bändern 469 nm und 859 nm. Darüber hinaus zeigte die Landreflexion deutliche Überschätzungen im Vergleich zu den Meeresfarbprodukten, die mit der SeaDAS-Software im Ostchinesischen Meer abgeleitet wurden.
Die Forscher berichteten auch von auffälligen negativen Werten und Unregelmäßigkeiten in den R_land-Bildern. R_land war häufig negativ in den Pixeln, die von cyanobakteriellem Abschaum bedeckt waren. „Die negativen und lückenhaften Zustände in R_land sind möglicherweise darauf zurückzuführen [an] ungeeigneter Mechanismus zur Entfernung von Aerosolen bei der Erzeugung von R_land über Wasser“, sagte Prof. MA.
Bestehende Algorithmen schätzten Chlorophyll-a und Schwebstoffe aus R_land in den globalen Binnen- und Küstengewässern nicht zufriedenstellend. Modelle für maschinelles Lernen übertrafen die hochmodernen Algorithmen für die Suche nach Schwebstoffen in globalen trüben Gewässern von R_land.
Aufgrund der begrenzten spektralen Informationen und der Unsicherheit von R_land-Produkten können jedoch nicht alle Modelle, einschließlich maschineller Lernmodelle, zuverlässiges Chlorophyll-a aus R_land abrufen. Dies impliziert, dass R_land in den meisten Gewässern in der Lage sein könnte, die eng mit Schwebstoffen verbundenen Parameter (z. B. Wasserklarheit und Extinktionskoeffizienten) zu quantifizieren; Es ist jedoch schwierig, Pigmente wie Chlorophyll-a zu quantifizieren.
„MODIS R_land enthält nicht genügend Informationen, um diese bestehenden Algorithmen nutzbar zu machen. Folglich sind verschiedene Wasserfarbparameter von R_land schwer abzurufen, mit Ausnahme mehrerer Parameter wie Schwebstoffe, Trübung und Wasserklarheit“, sagte Prof. Duan.
Mehr Informationen:
Zhigang Cao et al., Welche Wasserfarbparameter könnten mit MODIS-Landreflexionsprodukten kartiert werden: Eine globale Bewertung über Küsten- und Binnengewässern, Geowissenschaftliche Rezensionen (2022). DOI: 10.1016/j.earscirev.2022.104154