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
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. 2012. Т. 9. №1. С. 176-186

Сравнительные оценки качества воды в Новосибирском водохранилище на основе лимнологических MERIS-моделей и данных высокого разрешения Worldview-2

Н.М. Ковалевская , В.В. Кириллов , Т.В. Кириллова , О.В. Ловцкая 
Институт водных и экологических проблем СО РАН, 656038 Барнаул, Молодежная, 1
На примере Новосибирского водохранилища развивается подход, позволяющий дистанционно оценивать качество воды на двух уровнях пространственной детальности - на уровне всего лимнологического объекта (с помощью MERIS-данных и нейросетевых лимнологических моделей) и на уровне отдельных ключевых участков (с помощью данных сверхвысокого пространственного разрешения Worldview-2 и эвристических моделей). Для мониторинга распределения фитопланктона использовались три лимнологические модели: эвтрофная, бореальная и прибрежная. Исследования в 2008-2010 выявили согласие результатов эвтрофного MERIS-моделирования с данными in situ в основной части акватории (диапазон концентраций 1-10 мг/м3) и на мелководных участках (10-35 мг/м3). Нейросетевое MERIS-моделирование подтвердило эвтрофный статус водохранилища на исследованных участках. Согласие с эвторфной MERIS-моделью было положено в основу исследования сезонной динамики и возможностей данных Worldview-2 для оценки состояние фитопланктона на важных ключевых участках относительно небольшого размера.
Ключевые слова: оценка качества воды, лимнологические алгоритмы, многоспектральные данные, сверхвысокое пространственное разрешение
Полный текст

Список литературы:

  1. Копелевич О.В. и др. Учет отражения солнечного излучения от дна на мелководье при обработке данных спутниковых сканеров цвета // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2008. Т.2. №1. С. 117-127.
  2. Ковалевская Н.М. и др. Компьютерное моделирование полей концентраций хлорофилла для лимнологических объектов на основе спутниковых MERIS-данных (на примере Новосибирского водохранилища) // Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня. 2009. №ОВ17. М.: издательство «Горная книга», С. 175-179.
  3. Матишов Г.Г. и др. Оценки концентрации хлорофилла а и первичной продукции в Азовском море с использованием спутниковых данных // Доклады академии наук. 2010. №432(4), С. 563-566.
  4. Morel A. et al. Analysis of Variations in Ocean Color// Limnol.Oceanogr.1977. v. 22, p. 709-722.
  5. Jerlov N.G. A transparency-meter for ocean water // Tellus. 1978. v. 9, p. 229-233.
  6. Morel A. et al. Report of the working group on water color // Boundary-Layer Meteorol. 1980. v.18, p. 343-355.
  7. Prieur L. et al. An optical classification of coastal and oceanic waters based on the specific spectral absorption curves of phytoplankton pigments, dissolved organic matter, and other particulate materials // Limnol. Oceanogr. 1981. №26. p. 671-689.
  8. Gordon H. et al. Remote Assessment of ocean color for interpretation of satellite visible imagery. Lecture Notes in Coastal and Estuarine Studies. New York: Springer, 1983. 114 pp.
  9. Firestone E. et al. SeaWiFS Prelaunch, Final Cumulative Index // NASA Technical Report Series, NASA 1998. Goddard Space Flight Center, p. 4-8.
  10. O'Reilly et al. Ocean colour chlorophyll algorithms for SeaWiFS // J.Geophys.Res.1998. v.103(11), p. 24937- 24953.
  11. Fell F. et al. Numerical simulation of the light field in the atmosphere-ocean system using the matric-operator: JQSRT. 2001. v.69, p. 351-388.
  12. Froidefond J. et al. SeaWiFS data interpretation in a coastal area in the bay of Biscay// Int. J. Remote Sens. 2002. v. 23, p. 881-904.
  13. Heim B. Qualitative and quantitative analyses of Lake Baikal's surface-waters using ocean colour satellite data (SeaWiFS). Diss…geosciences: Potsdam, 2005. 142 pp.
  14. Eleveld M.A. et al. WATeRS: An open Web Map Service with near-real time MODIS Level-2 standard chlorophyll products of the North Sea // International Journal of Remote Sensing. 2007. №28 (16). С. 3693-3699.
  15. Doerffer R. et al. MERIS Lake Water Algorithm for BEAM // ATBD Version 1.0. GKSS. 2008. Mobley C. Light and water: radiative transfer in natural waters: Academic Press, San Diego.
  16. Pedrero J. A. Evaluation of MERIS Case-II Water. Processors in the Baltic Sea. Thesis … radio science: Helsinki, 2009. 120 pp.
  17. Ruddick K. et al. The Coastcolour project regional algorithm round robin exercise // Remote Sensing of the Coastal Ocean, Land and Atmosphere Environment. 2010. v.7858. 1994.