Архив
Том 22, 2025
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
Ваш e-mail:
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. 2025. Т. 22. № 1. С. 244-258

Сравнение результатов определения полей мутности и концентрации взвешенного вещества для рек Мзымты, Сулак и Терек по спутниковым данным и натурным измерениям

Н.А. Князев 1 , П.Д. Жаданова 1 
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 03.12.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-244-258
Представлено сравнение результатов применения алгоритмов для определения полей мутности и концентрации взвешенного вещества речных выносов, исследуемых по оптическим изображениям спутниковых систем Sentinel-2, Landsat-8, -9. В качестве районов исследования были выбраны р. Мзымта Черноморского побережья, а также реки Сулак и Терек, впадающие в Каспийское море. Для оценки параметров взвешенного вещества в приустьевых границах речных выносов были использованы алгоритмы Nechad и Dogliotti, реализуемые в программном комплексе ACOLITE. Полученные по алгоритмам значения мутности и концентрации взвешенного вещества сравнивались с натурными измерениями. Итоговые результаты сравнения выявили высокие корреляционные зависимости при применении алгоритма Nechad для разных регионов при небольших скоростях ветра (до 2 м/с). При работе с акваториями с мутностью выше 70 NTU (англ. Nephelometric Turbidity Unit) или при большой скорости ветра выявился сильный разброс измеряемых алгоритмом значений с натурными измерениями. Алгоритм Dogliotti хорошо зарекомендовал себя для рек Мзымты и Терек, но наилучшее соответствие было достигнуто при больших значениях мутности, >1000 NTU, что наблюдалось только для р. Терек.
Ключевые слова: спутниковый мониторинг, Sentinel, Landsat, натурные измерения, мутность воды, концентрация взвешенного вещества, ACOLITE, Мзымта, Сулак, Терек
Полный текст

Список литературы:

  1. Джаошвили Ш. Реки Черного моря. Технический отчёт. № 71. Европейское агентство по охране окружающей среды, 2002. 58 с. http://www.eea.europa.eu/ru/publications/technical_report_2002_71/at_download/file.
  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 Черного моря // Океанология. 2014. Т. 54. № 3. С. 293–308. DOI: 10.7868/S0030157414030150.
  4. Лаврова О. Ю., Митягина М. И., Уваров И. А., Лупян Е. А. Текущие возможности и опыт использования информационной системы See the Sea для изучения и мониторинга явлений и процессов на морской поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 266–287. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-266-287.
  5. Лаврова О. Ю., Назирова К. Р., Алферьева Я. О. и др. Сопоставление параметров плюмов рек Сулак и Терек на основе спутниковых данных и измерений in situ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. С. 264–283. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-264-283.
  6. Лупян Е. А., Матвеев А. А., 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. 251–261.
  7. 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.
  8. Назирова К. Р., Лаврова О. Ю., Алферьева Я. О., Князев Н. А. Пространственно-временная изменчивость плюмов рек Терек и Сулак по спутниковым данным и синхронным натурным измерениям // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. С. 285–303. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-285-303.
  9. Назирова К. Р., Жаданова П. Д., Князев Н. А. Результаты многолетних исследований полей мутности и концентрации взвешенного вещества в приустьевой зоне р. Мзымты на основе натурных измерений и спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 5. С. 321–332. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-321-332.
  10. Barreneche J. M., Guigou B., Gallego F. et al. Monitoring Uruguay’s freshwaters from space: An assessment of different satellite image processing schemes for chlorophyll-a estimation // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2023. V. 29. Article 100891. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100891.
  11. 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.
  12. Dzwonkowski B., Yan X.-H. Tracking of a Chesapeake Bay estuarine outflow plume with satellite-based ocean color data // Continental Shelf Research. 2005. V. 25. P. 1942–1958. DOI: 10.1016/j.csr.2005.06.011.
  13. Johnson D. R., Weidemann A., Arnone R. et al. Chesapeake Bay outflow plume and coastal upwelling events: physical and optical properties // J. Geophysical Research. 2001. V. 106. P. 11613–11622. https://doi. org/10.1016/j.rse.2013.08.015.
  14. Lavrova O. Yu., Soloviev D. M., Strochkov M. A. et al. River plumes investigation using Sentinel-2A MSI and Landsat-8 OLI data // Proc. SPIE. 2016. V. 9999. Article 99990G. https://doi.org/10.1117/12.2241312.
  15. Maciel F. P., Pedocchi F. Evaluation of ACOLITE atmospheric correction methods for Landsat-8 and Sentinel-2 in the Río de la Plata turbid coastal waters // Intern. J. Remote Sensing. 2022. V. 43. P. 215–240. https://doi.org/10.1080/01431161.2021.2009149.
  16. 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. https://doi.org/10.3390/rs13010143.
  17. Nechad B., Ruddick K. G., Park Y. Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of total suspended matter in turbid waters // Remote Sensing of Environment. 2010. V. 114. P. 854–866. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.11.022.
  18. 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.
  19. Osadchiev A., Sedakov R. Spreading dynamics of small river plumes off the northeastern coast of the Black Sea observed by Landsat-8 and Sentinel-2 // Remote Sensing Environment. 2019. V. 221. P. 522–533. DOI: 10.1016/j.rse.2018.11.043.
  20. 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.