Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 5. С. 170-182
Разработка и апробация регионального стратифицированного алгоритма определения мутности воды в приустьевой зоне р. Сулак
1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 15.10.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-5-170-182
Представлены результаты разработки и первичной апробации регионального алгоритма определения мутности воды в приустьевой зоне р. Сулак по данным сенсоров OLI (Operational Land Imager) Landsat-8, OLI-2 (англ. Operational Land Imager-2) Landsat-9 и MSI (англ. Multispectral Instrument) Sentinel-2. Региональный подход обусловлен высокой изменчивостью речного выноса и различной эффективностью стандартных алгоритмов в разных оптических условиях. Для разработки использовано 155 квазисинхронных спутниковых и натурных наблюдений по восьми сценам. Разделение на обучающую и тестовую выборку выполнялось на уровне сцен. Региональная перекалибровка моделей Nechad и Dogliotti не улучшила результаты на тестовых данных. Далее была построена логарифмическая модель для трёх режимов мутности. Для оценки точности использованы среднеквадратическая ошибка RMSE (англ. root mean square error), средняя абсолютная ошибка MAE (англ. mean absolute error), систематическое смещение Bias (англ. mean signed error) и коэффициент детерминации R2. Мутность и ошибки выражены в NTU (англ. nephelometric turbidity units). Для автономного применения режим определялся на основе спектрального показателя, рассчитываемого как натуральный логарифм отражательной способности воды в ближнем инфракрасном диапазоне NIR (англ. near infrared), с обеспечением плавного смешивания локальных моделей. Итоговая модель обеспечила высокую корреляцию с натурными измерениями, превзойдя Dogliotti по всем четырём рассматриваемым метрикам, а Nechad — по RMSE, MAE и R2. Пространственное применение алгоритма не создаёт видимых разрывов между режимами и сохраняет структуру речного плюма. Для окончательной оценки переносимости необходимы новые независимые измерения, особенно в высокомутном диапазоне.
Ключевые слова: мутность воды, измерения in situ, региональный алгоритм, стратифицированная модель, ACOLITE, Landsat-8/-9, Sentinel-2, Каспийское море, Сулак
Полный текстСписок литературы:
- 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.
- 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.
- 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.
- Князев Н. А., Жаданова П. Д. Сравнение результатов определения полей мутности и концентрации взвешенного вещества для рек Мзымты, Сулак и Терек по спутниковым данным и натурным измерениям // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 1. С. 244–258. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-244-258.
- Лаврова О. Ю., Митягина М. И., Костяной А. Г. Спутниковые методы выявления и мониторинга зон экологического риска морских акваторий. М.: ИКИ РАН, 2016. 336 с.
- 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.
- 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.
- 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. DOI: 10.1016/j.rse.2014.09.020.
- 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. DOI: 10.1080/01431161.2021.2009149.
- Nechad B., Ruddick K. G., Neukermans G. Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of turbidity in coastal waters // Proc. SPIE. Remote Sensing of the Ocean, Sea Ice, and Large Water Regions. 2009. V. 7473. Article 74730H. 11 p. DOI: 10.1117/12.830700.
- 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. P. 319–348. DOI: 10.5194/essd-7-319-2015.
- 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. DOI: 10.1364/OE.397456.