Подал: Жаданова Полина Дмитриевна (очно)
Авторы
Жаданова П.Д.
Организации
ИКИ РАН
Секция
Дистанционное зондирование Земли
Подсекция
Водоемы
Научный руководитель
Лаврова О.Ю.
Место работы научного руководителя
ИКИ РАН
Текст тезисов
Получение количественной информации о физических и гидрооптических параметрах морской среды на основе данных дистанционного зондирования является одной из актуальных задач спутниковой океанологии. Важным также является понимание того, как выбор спутниковых данных, полученных с различных аппаратов дистанционного зондирования, влияет на конечный результат обработки.
В данной работе мы сравниваем результаты обработки синхронных данных, полученных от спутниковых приборов OLI-2 Landsat-8/9 и MSI Sentinel-2A/2B. Для этого были рассмотрены такие алгоритмы определения мутности воды и концентрации взвешенного вещества, как Dogliotti и Nechad. Наши исследования проводились для следующих приустьевых зон: река Мзымта (северо-восточная часть Черного моря), реки Терек и Сулак (северо-западная часть Каспийского моря), а также река Риони (восточная часть Черного моря).
Для каждой из исследуемых областей были выбраны дни синхронных пролетов спутниковых аппаратов OLI-2 Landsat-8/9 и MSI Sentinel-2A/2B в разные дни и в разные месяцы, чтобы охватить различные значения мутности воды в разные временные интервалы. Это позволило нам более точно оценить влияние выбора данных на конечный результат обработки и понять, как различные спутниковые аппараты влияют на полученные характеристики морской среды.
В результате исследования были получены диаграммы сравнения значений мутности воды и концентрации взвешенного вещества для спутников Landsat – 8/9 и Sentinel – 2A/2B. Были рассчитаны различные критерии качества результатов такие, как MAD (Mean Average Difference), MARD (Mean Absolute Relative Difference), RMSD (Root Mean Squared Difference). Получена достаточно высокая корреляция значений мутности воды и концентрации взвешенного вещества, рассчитанных для спутников Landsat – 8/9 и Sentinel – 2A/2B. Выявлено, что для слабо замутненных вод MAD составляет ~ 1-5 NTU, MARD ~ 10 – 15 %, RMSD ~ 1-5 NTU. Для сильно замутненных вод показатели качества несколько отличаются: MAD составляет ~ 10-20 NTU, MARD ~ 15 – 30 %, RMSD ~ 15-30 NTU.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23‑27‑00124, https://rscf.ru/project/23‑27‑00124
В данной работе мы сравниваем результаты обработки синхронных данных, полученных от спутниковых приборов OLI-2 Landsat-8/9 и MSI Sentinel-2A/2B. Для этого были рассмотрены такие алгоритмы определения мутности воды и концентрации взвешенного вещества, как Dogliotti и Nechad. Наши исследования проводились для следующих приустьевых зон: река Мзымта (северо-восточная часть Черного моря), реки Терек и Сулак (северо-западная часть Каспийского моря), а также река Риони (восточная часть Черного моря).
Для каждой из исследуемых областей были выбраны дни синхронных пролетов спутниковых аппаратов OLI-2 Landsat-8/9 и MSI Sentinel-2A/2B в разные дни и в разные месяцы, чтобы охватить различные значения мутности воды в разные временные интервалы. Это позволило нам более точно оценить влияние выбора данных на конечный результат обработки и понять, как различные спутниковые аппараты влияют на полученные характеристики морской среды.
В результате исследования были получены диаграммы сравнения значений мутности воды и концентрации взвешенного вещества для спутников Landsat – 8/9 и Sentinel – 2A/2B. Были рассчитаны различные критерии качества результатов такие, как MAD (Mean Average Difference), MARD (Mean Absolute Relative Difference), RMSD (Root Mean Squared Difference). Получена достаточно высокая корреляция значений мутности воды и концентрации взвешенного вещества, рассчитанных для спутников Landsat – 8/9 и Sentinel – 2A/2B. Выявлено, что для слабо замутненных вод MAD составляет ~ 1-5 NTU, MARD ~ 10 – 15 %, RMSD ~ 1-5 NTU. Для сильно замутненных вод показатели качества несколько отличаются: MAD составляет ~ 10-20 NTU, MARD ~ 15 – 30 %, RMSD ~ 15-30 NTU.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23‑27‑00124, https://rscf.ru/project/23‑27‑00124