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. № 4. С. 87-97

Алгоритмы оценки концентрации хлорофилла а в море Лаптевых по данным спутниковых сканеров цвета

С.В. Вазюля 1 , Е.А. Аглова 1, 2 , И.В. Салинг 1 , А.Б. Демидов 1 , Д.И. Глуховец 1, 2 
1 Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН, Москва, Россия
2 Московский физико-технический институт (НИУ), Долгопрудный, Московская обл., Россия
Одобрена к печати: 02.07.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-4-87-97
В морях, подверженных влиянию речного стока, применение региональных алгоритмов позволяет существенно улучшить точность оценок концентрации хлорофилла а по данным дистанционного зондирования. В работе представлены региональные алгоритмы оценки концентрации хлорофилла а в море Лаптевых по данным спутниковых сканеров цвета MODIS (англ. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) и VIIRS (англ. Visible Infrared Imaging Radiometer Suite). Алгоритмы созданы на базе натурных измерений в 2015, 2017 и 2018 гг. Анализ параметров точности расчётной формулы позволил выбрать спектральные каналы для вычисления индекса цвета и критерии отбора спутниковых данных для определения коэффициентов формулы. Показано, что отсутствие отрицательных значений коэффициента яркости моря для любого спектрального канала в видимом диапазоне является маркером хорошего качества спутниковых данных. Точность представленных алгоритмов составила 30 % для вод с концентрацией хлорофилла а в диапазоне 0,1–1,5 мг·м-3. Для дополнительной валидации полученных алгоритмов использовались данные измерений проточного флуориметра, выполненные как вблизи дельты Лены, так и в малопродуктивных водах. При калибровке данных флуориметрических измерений применялись уравнения множественной линейной регрессии. Это позволило учесть вклад флуоресценции окрашенного растворённого органического вещества в водах, подверженных сильному влиянию речного стока. Средняя относительная ошибка оценок концентрации хлорофилла а по спутниковым данным для районов проведения измерений проточным комплексом была менее 25 %.
Ключевые слова: региональный алгоритм, концентрация хлорофилла а, индекс цвета, MODIS, VIIRS, море Лаптевых, речной сток
Полный текст

Список литературы:

  1. Вазюля С. В., Салинг И. В., Демидов А. Б., Глуховец Д. И. Региональный алгоритм оценки концентрации хлорофилла в море Лаптевых по данным MODIS // Международ. симп. «Оптика атмосферы и океана. Физика атмосферы»: сб. ст. Томск: Изд-во ИОА СО РАН, 2024. С. C1–C4.
  2. Ветров А. А., Романкевич Е. А., Беляев Н. А. Хлорофилл, первичная продукция, потоки и баланс органического углерода в море Лаптевых // Геохимия. 2008. № 10. С. 1122–1130.
  3. Глуховец Д. И., Артемьев В. А. Спутниковые наблюдения распространения речного стока в море Лаптевых // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 1. С. 175–184. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-1-175-184.
  4. Гольдин Ю. А., Глуховец Д. И., Гуреев Б. А. и др. Судовой проточный комплекс для измерения биооптических и гидрологических характеристик морской воды // Океанология. 2020. Т. 60. № 5. С. 814–822. DOI: 10.31857/S0030157420040103.
  5. Демидов А. Б., Шеберстов С. В., Гагарин В. И. (2019а) Сезонная изменчивость и оценка годовой величины первичной продукции фитопланктона в море Лаптевых по данным сканера MODIS-AQUA // Исслед. Земли из космоса. 2019. № 6. С. 48–65.
  6. Демидов А. Б., Гагарин В. И., Арашкевич Е. Г. и др. (2019б) Пространственная изменчивость первичной продукции и хлорофилла в море Лаптевых в августе – сентябре // Океанология. 2019. Т. 59. № 5. С. 755–770. DOI: 10.31857/S0030-1574595755-770.
  7. Демидов А. Б., Гагарин В. И., Артемьев В. А. и др. Вертикальная изменчивость первичной продукции и характеристики подповерхностного хлорофильного максимума в море Лаптевых в августе – сентябре 2015, 2017 и 2018 гг. // Океанология. 2020. Т. 60. № 2. С. 216–232. DOI: 10.31857/S0030157420010062.
  8. Кузнецова О. А., Копелевич О. В., Шеберстов С. В. и др. Оценка концентрации хлорофилла в Карском море по данным спутникового сканера MODIS-Aqua // Исслед. Земли из космоса. 2013. № 5. С. 21–31. DOI: 10.7868/S0205961413050023.
  9. Флинт М. В., Поярков С. Г., Римский-Корсаков Н. А. Экосистемы Российской Арктики-2015 (63-й рейс научно-исследовательского судна «Академик Мстислав Келдыш») // Океанология. 2016. Т. 56. № 3. С. 499–501. DOI: 10.7868/S0030157416030060.
  10. Флинт М. В., Поярков С. Г., Римский-Корсаков Н. А. Экосистемы морей сибирской Арктики — 2017 (69-й рейс научно-исследовательского судна «Академик Мстислав Келдыш») // Океанология. 2018. Т. 58. № 2. С. 331–333. DOI: 10.7868/S0030157418020168.
  11. Флинт М. В., Поярков С. Г., Римский-Корсаков Н. А., Мирошников А. Ю. Экосистемы морей сибирской Арктики — 2018 (72-й рейс научно-исследовательского судна «Академик Мстислав Келдыш») // Океанология. 2019. Т. 59. № 3. С. 506–509. DOI: 10.31857/S0030-1574593506-509.
  12. Шеберстов С. В. Система пакетной обработки океанологических спутниковых данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 154–161.
  13. Bienhold C., Schourup-Kristensen V., Krumpen T. et al. Effects of sea ice retreat and ocean warming on the Laptev Sea continental slope ecosystem (1993 vs 2012) // Frontiers in Marine Science. 2022. V. 9. Article 1004959. DOI: 10.3389/fmars.2022.1004959.
  14. Gonçalves-Araujo R., Rabe B., Peeken I., Bracher A. High colored dissolved organic matter (CDOM) absorption in surface waters of the central-eastern Arctic Ocean: Implications for biogeochemistry and ocean color algorithms // PLoS ONE. 2018. V. 13. Iss. 1. Article e0190838. DOI: 10.1371/journal.pone.0190838.
  15. Heim B., Abramova E., Doerffer R. et al. Ocean colour remote sensing in the Southern Laptev Sea: evaluation and applications // Biogeosciences. 2014. V. 11. Iss. 15. P. 4191–4210. DOI: 10.5194/bg-11-4191-2014.
  16. Holm-Hansen O., Riemann B. Chlorophyll a determination: improvements in methodology // Oikos. 1978. V. 30. No. 3. P. 438–447. DOI: 10.2307/3543338.
  17. Holm-Hansen O., Lorenzen C. J., Holmes R. W., Strickland J. D. H. Fluorometric determination of chlorophyll // J. du Conseil. 1965. V. 30. Iss. 1. P. 3–15. DOI: 10.1093/icesjms/30.1.3.
  18. Kostianoy A. G., Lavrova O. Y., Strochkov A. Y. Satellite instrumentation and technique for monitoring of seawater quality // Instrumentation and Measurement Technologies for Water Cycle Management. Berlin: Springer, 2022. Р. 79–109. DOI: 10.1007/978-3-031-08262-7_5.
  19. Li J., Matsuoka A., Pang X. et al. Performance of algorithms for retrieving chlorophyll a concentrations in the Arctic Ocean: Impact on primary production estimates // Remote Sensing. 2024. V. 16. Iss. 5. Article 892. DOI: 10.3390/rs16050892.
  20. Mograne M. A., Jamet C., Loisel H. et al. Evaluation of five atmospheric correction algorithms over French optically-complex waters for the Sentinel-3A OLCI ocean color sensor // Remote Sensing. 2019. V. 11. Iss. 6. Article 668. DOI: 10.3390/rs11060668.
  21. Siegel D. A., DeVries T., Cetinic I., Bisson K. M. Quantifying the ocean’s biological pump and its carbon cycle impacts on global scales // Annual Review of Marine Science. 2023. V. 15. P. 329–356. DOI: 10.1146/annurev-marine-040722-115226.
  22. Vazyulya S. V., Sahling I. V., Glukhovets D. I., Demidov A. B. Regional algorithms for chlorophyll concentration estimation in the Kara Sea from MODIS ocean color data // Atmospheric and Oceanic Optics. 2024. V. 37. P. S135–S143. DOI: 10.1134/S1024856024701641.