Подал: Жаданова Полина Дмитриевна
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