Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 5. С. 321-332

Результаты многолетних исследований полей мутности и концентрации взвешенного вещества в приустьевой зоне р. Мзымты на основе натурных измерений и спутниковых данных

К.Р. Назирова 1 , П.Д. Жаданова 1 , Н.А. Князев 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 22.10.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-321-332
Представлены результаты многолетних исследований, посвящённых разработке методики восстановления полей мутности и концентрации взвешенного вещества на основе спутниковых оптических данных высокого пространственного разрешения в приустьевой зоне р. Мзымты в период с 2018 по 2024 г. Для верификации и комплексного анализа контактных и дистанционных методов исследования за указанный период было проведено шесть серий измерений in situ в условиях весенне-летнего паводка: со второй половины апреля по начало мая. Натурные подспутниковые квазисинхронные измерения включали в себя: CTD зондирование (англ. Conductivity, Temperature and Depth, проводимость, температура и глубина) прибором RBR-concerto канадской фирмы RВR Ltd, приповерхностные измерения мутности морской воды портативным турбидиметром TN400 фирмы Apera Instruments и отбор морских проб воды. В работе использовались спутниковые данные оптических сенсоров MSI (англ. MultiSpectral Instrument) Sentinel 2A/2B, OLI/TIRS (англ. Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor) Landsat-8 и OLI-2/TIRS-2 Landsat-9. Анализ спутниковых изображений проводился с помощью программного комплекса ACOLITE и имплементированных в него алгоритмов, разработанных Б. Нечад (англ. B. Nechad) и А. И. Дольотти (итал. A. I. Dogliotti) с коллегами. Рассмотрены вопросы применимости стандартных алгоритмов для исследуемого района в широком спектре значений мутности и концентрации взвешенного вещества.
Ключевые слова: мутность воды, концентрация взвешенного вещества, натурные измерения, ACOLITE, MSI Sentinel 2A/2B, OLI/TIRS Landsat-8/9, Чёрное море, Мзымта
Полный текст

Список литературы:

  1. Жаданова П. Д., Лаврова О. Ю. Влияние выбора данных спутников Landsat-8/9 и Sentinel 2A/2B на результаты определения мутности воды в приустьевых зонах рек // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 3. С. 244–265. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-3-244-265.
  2. 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. С. 50–68. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-50-68.
  3. Завьялов П. О., Маккавеев П. Н., Коновалов Б. В. и др. Гидрофизические и гидрохимические характеристики морских акваторий у устьев малых рек российского побережья Чёрного моря // Океанология. 2014. Т. 54. № 3. С. 293–308. DOI: 10.7868/S0030157414030150.
  4. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А. и др. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
  5. Назирова К. Р., Лаврова О. Ю., Краюшкин Е. В. и др. Особенности выявления параметров речного плюма контактными и дистанционными методами // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 2. С. 227–243. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-2-227-243.
  6. Осадчиев А. А. Речные плюмы М.: Науч. мир, 2021. 286 с.
  7. Уваров И. А., Халикова О. А., Балашов И. В., Бурцев М. А., Лупян Е. А., Матвеев А. А., Платонов А. Е., Прошин А. А., Толпин В. А., Крашенинникова Ю. С. Организация работы с метеорологической информацией в информационных системах дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 2. С. 30–45.
  8. Dogliotti A. I., Ruddick K. G., Nechad B. et al. 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.
  9. Nazirova K., Alferyeva Y., Lavrova O. et al. 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. Article 143. 29 p. https://doi.org/10.3390/rs13010143.
  10. 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.
  11. Nechad B., Ruddick K., Schroeder T. 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.
  12. Vanhellemont Q. Sensitivity analysis of the dark spectrum fitting atmospheric correction for metre- and decametre-scale satellite imagery using autonomous hyperspectral radiometry // Optics Express. 2020. V. 28. P. 29948–29965. https://doi.org/10.1364/OE.397456.