Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. №1. С. 135-147
Выявление и распознавание различных типов вод в прибрежной зоне Черного моря и в озерах Крыма на основе анализа гиперспектральных данных
О.Ю. Лаврова
1 , М.И. Митягина
1 , И.А. Уваров
1 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Обсуждаются особенности данных гиперспектральных сенсоров по сравнению с данными многоканальных спектрорадиометров в их приложении к исследованию процессов и явлений в океане. Показано, что спутниковые гиперспектральные данные становятся эффективным инструментом исследования Мирового океана. Обсуждается степень информативности различных спектральных каналов и их комбинаций с точки зрения их применимости для определения гидрооптических свойств умеренно мутных и продуктивных вод прибрежной зоны морей и внутренних водоемов. Подчеркивается высокий потенциал гиперспектральных данных для выявления и распознавания различных типов антропогенных и биогенных загрязнений в прибрежных зонах. Обработка и совместный анализ разнородных спутниковых данных проводился с использованием возможностей разработанного в ИКИ РАН геопортала «See The Sea». В статье приводятся примеры использования космических гиперспектральных данных для решения задачи распознавания антропогенных загрязнений в различных акваториях залива Сиваш и для восстановления детальной картины распространения внутриводной взвеси в районе свала глубин в северо-восточной части Черного моря. В работе проведена также оценка применимости данных гиперспектрометров для выявления акваторий, подверженных интенсивному цветению водорослей.
Ключевые слова: спутниковое дистанционное зондирование, гиперспектральные сенсоры, сенсоры оптического диапазона, геопортал, прибрежные зоны, внутренние водоемы, антропогенные загрязнения, биогенныезагрязнения, Черное море, Сиваш
Полный текстСписок литературы:
- Бондур В.Г., Козленко Н.Н., Рыбакова Н.И. Возможности использования гиперспектральных и многоспектральных спутниковых данных для мониторинга загрязнений прибрежных акваторий океана // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2006. Т. 3. № 2. С. 30–36.
- Лупян Е.А., Матвеев А.М., Уваров И.А., Бочарова Т.Ю., Лаврова О.Ю., Митягина М.И. Спутниковый сервис See the Sea - инструмент для изучения процессов и явлений на поверхности океана // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2012. Т. 9. № 2. С.251–262.
- Уваров И.А., Лупян Е.А., Матвеев А.М., Мазуров А.А., Лаврова О.Ю., Митягина М.И. Организация работы с данными спутниковых гиперспектральных наблюдений для исследования процессов в Мировом океане // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2014. Т.11. № 1. С. 200–212.
- Тронин А.А., Горный В.И., Крицук С.Г., Латыпов И.Ш. Спектральные методы дистанционного зондирования в геологии. Обзор // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 4. С. 26–36.
- Brando V. E, Dekker A. G. Satellite hyperspectral remote sensing for estimating estuarine and coastal water quality // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2003. Vol. 41. No. 6. P. 1378–1387.
- Brando V. E., Anstee J. M., Wettle M., Dekker A. G., Phinn S. R., Roelfsema C.. A physics based retrieval and quality assessment of bathymetry from suboptimal hyperspectral data // Remote Sensing of Environment. 2009. Vol. 113. P. 755–770.
- Dall’Olmo G., Gitelson A. Effect of bio-optical parameter variability and uncertainties in reflectance measurements on the remote estimation of chlorophyll-a concentration in turbid productive waters: modeling results //Applied optics. 2006. Vol. 45. P. 3577–3592.
- Hsuan Ren, Chein-I Chang. Automatic spectral target recognition in hyperspectral imagery // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2003. Vol. 39. Issue 4. P. 1232–1249.
- Klonowski W. M., P. Fearns R. C. S., Lynch M. J. Retrieving key benthic cover types and bathymetry from hyperspectral imagery // Journal of Applied Remote Sensing. 2007. Vol. 1 DOI:
- 1117/1.2816113. 10. Kopelevich O.V., Burenkov V.I., Ershova S.V., Sheberstov S.V., Evdoshenko M.A. Application of SeaWiFS data for studying variability of bio-optical characteristics in the Barents, Black and Caspian Seas // Deep-Sea Research II. 2004. Vol. 51. P. 1063–1091.
- Kopelevich O.V., Burenkov V.I., Ershova S.V. Sheberstov S.V., Evdoshenko M.A. Assessment of optical characteristics of atmosphere and ocean by data from satellite ocean color sensors // Eight International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics, Proc. SPIE 4678. 2002. P. 332–343.
- Kozoderov V.V., Dmitriev E.V. Remote sensing of soils and vegetation: regional aspects // International Journal of Remote Sensing. 2008. Vol. 29. No. 9. P. 2733–2748.
- Lavrova O.Yu., Loupian E.A., Mityagina M.I., Uvarov I.A., Bocharova T. Yu. See the Sea — Multi-User Information System Ocean Processes Investigations Based on Satellite Remote Sensing Data // Bollettino di Geofisica teorica ed applicata. An International Journal of Earth Sciences, 2013. Vol. 54. P.146–147.
- Li R.- R, Kaufman Y J, Gao B. –C., Davis C.O. Remote sensing of suspended sediments and shallow coastal waters // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2003. Vol. 41. No. 3. P. 559–566.
- Lee, Z. P., K. L. Carder, C. D. Mobley, R. G. Steward, and J. S. Patch. Hyperspectral remote sensing for shallow waters: 2. Deriving depths and optical properties by optimization // Applied Optics. 1999. Vol. 38. P. 3831–3843.
- Lee, Z. P., B. Casey. R.A. Arone, A.D. Weidemann, M.J. Montes, B-C Gao, W. Goode, C.O. Davis, and J. Dye. Water and bottom properties of a coastal environment derived from Hyperion data measured from the EO-1 spacecraft platform // Journal of Applied Remote Sensing. 2007. Vol. 1. SPIE DOI: 10.1117/12.791119.
- Louchard E.M., Reid R.P., Stephens C.F. Derivative analysis of absorption features in hyperspectral remote sensing data of carbonate sediments // Optics Express. 2002. 10(26). P.1573–1584.
- Schalles J.F. Optical remote sensing techniques to estimate phytoplankton chlorophyll a concentrations in coastal waters with varying suspended matter and CDOM concentrations / Remote Sensing of Aquatic Coastal Ecosystem Processes: Science and Management Applications (ed. L Richardson and E Ledrew). Springer: Berlin. 2006. P. 27–79.
- VahtmÄae E., Kutser T., Martin G., Kotta J. Feasibility of hyperspectral remote sensing for mapping benthic macroalgal cover in turbid coastal waters - a Baltic Sea case study // Remote Sensing of Environment. 2006. Vol. 101. No. 3. P. 342–351.
- Yacobi Y.Z., Moses W.J., Kaganovsky S., Sulimani B., Leavitt B.C. and Gitelson A.A. NIR-red reflectancebased algorithms for chlorophyll-a estimation in mesotrophic inland and coastal waters: Lake Kinneret case study // Water Resources. 2011. Vol. 45. P. 2428–2436.