Спутниковые методы оценки концентрации хлорофилла
- Теоретические основы (полуаналитические модели)
- Алгоритмы
В настоящем разделе кратко рассматриваются методы оценки концентрации хлорофилла а в Азовском море на основе данных, получаемых со спутниковых сканеров цвета. Исследования выполнены под методическим руководством профессора А.Гительсона (когда он работал в Университете Небраски в Линкольне, США) и опубликованы в серии работ (Moses et al., 2009a,b; Матишов и др., 2010 ; Gitelson et al., 2011 ; Moses et al., 2012 ; Бердников и др., 2012;Moses et al., 2014 ).
Теоретические основы (полуаналитические модели)
Экспертная оценка концентрации хлорофилла а в мутных и продуктивных водах основана на полуаналитической модели, изначально разработанной для оценки содержания хлорофилла а в наземной растительности (Gitelson et al., 2003 ). Для вод второго типа она была применена (Dall’Olmo et al., 2003 ) в следующем виде (1):
| Кхл-а ∝ [ Rrs-1(λ1) - Rrs-1(λ2)]* Rrs(λ3) | (1) |
где Кхл-а – концентрация хлорофиллаа, Rrs(λi) – дистанционно измеренный коэффициент спектральной яркости (КСЯ) на длине волны λi.
Вычитанием Rrs-1(λ2) из Rrs-1(λ1) было предложено учесть поглощение света хлорофиллом а и минимизировать вклад неорганической взвеси и окрашенного растворённого органического вещества (ОРОВ), а умножением на Rrs(λ3) - исключить воздействие изменчивости коэффициента обратного рассеяния на оценку Кхл-а.
Для вод с невысоким содержанием неорганической взвеси и ОРОВ можно пренебречь вычитанием Rrs-1(λ2) и этот частный случай будет аналогичен двухканальной модели (2), разработанной Stumpf and Tyler (1988) для каналов AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) и CZCS (Coastal Zone Color Scanner) для выявления цветения фитопланктона и оценки Кхл-а выше 10 мг/м3 в мутных эстуарных водах:
| Кхл-а ∝ Rrs-1(λ1) * Rrs(λ3) | (2) |
которая имеет фундаментальное отличие от широко используемого отношения КСЯ (3):
| Кхл-а ∝ Rrs-1(λ1) * Rrs(λ2) | (3) |
Алгоритмы
1. Расчёт Кхл-а по данным MERIS (MEdium Resolution Imaging Spectrometer)
Исходными данными являются архивные снимки спектрометра MERIS, предоставляемые Европейским космическим агентством (ESA). Преимущества использования снимков MERIS для определения Кхл-а - возможность охватить всю акваторию Азовского моря одновременно, наличие информации по излучению на длине волны около 708 нм и достаточно высокое для сканеров цвета пространственное разрешение (260 ? 290 м). Для оценок Кхл-а используют снимки второго уровня обработки.
Калиброванные при помощи натурных измерений Кхл-а модели (1) и (3) для данных MERIS представлены в виде следующих алгоритмов (Moses et al., 2009a ), соответственно (4) и (5):
| Кхл-а = 232.29{[ Rrs-1(665) - Rrs-1(708)]*Rrs(753)} | (4) |
| Кхл-а = 61.324[Rrs-1(665) * Rrs(708)] - 37.94 | (5) |
Для калибровки алгоритмов использовали данные наблюдений Кхл-а in situ на 18 станциях, сделанных в 2008 г. Минимальное, максимальное, среднее значение и медиана Кхл-а составили соответственно 0.63, 65.51, 26.97 и 24.35 мг/м3. Общее содержание взвешенных частиц изменялось от 0.4 до 27.4 г/м3.
Валидацию алгоритмов проводили по 8 измерениям Кхл-а, сделанным в 2009 г (Moses et al., 2009) и по 113 измерениям в 2008-2010 гг. (Moses et al., 2012 ). В обоих случаях двухканальный алгоритм (5) дал более точные оценки Кхл-а (среднеквадратичная ошибка 3.65 и 6.04 мг/м3 соответственно в сравнении с 5.02 и 6.68 для трёхканального).
В работе (Gilerson et al., 2010 ) разработанные для Азовского моря алгоритмы применили к синтетическим модельным данным, среднеквадратичная ошибка не превысила 6 мг/м3.
Таким образом, полученный ранее вывод (Moses, 2009 ), что двухканальный алгоритм оценки Кхл-а (5) даёт наиболее точную оценку для мутных вод Азовского моря в сравнении со стандартными алгоритмами, сохраняет свою актуальность и в настоящее время, по крайней мере, для снимков, выполненных сканером MERIS за весь период его работы (2002-2012 гг.).
Для расчёта полей Кхл-а по снимкам MERIS предложена следующая процедура из 6 шагов:
1) исключить пиксели, для которых атмосферная коррекция приводит к отрицательным значениям КСЯ на длине волны 490 нм;
2) исключить пиксели, распознанные стандартными алгоритмами как суша, облака, лёд, блики или дымка;
3) для оставшихся пикселей вычислить Кхл-а по формуле (5);
4) исключить пиксели, в которых рассчитанные значения Кхл-а оказались отрицательными;
5) значения Кхл-а, большие 150 мг/м3, заменить на 150 (максимальную величину, измеренную спектрофотометрическим методом за 2008-2011 гг.);
6) для исключения выбросов, обусловленных, по-видимому, ошибками атмосферной коррекции, к рассчитанным полям Кхл-а применить процедуру фильтрации на основе алгоритма (Бердников и др., 2012), опирающегося на данные флуориметрических наблюдений in situ.
Фильтрация полей Кхл-а.
Для исключения выбросов, полученные поля Кхл-а подвергались процедуре фильтрации при помощи разработанного алгоритма, опирающегося на наблюдаемую in situизменчивость Кхл-а (Бердников и др., 2012 ).
Непрерывные (через 20 м) измерения Кхл-а в Таганрогском заливе флуориметрическим методом (Шавыкин и др., 2010 ) позволили оценить изменчивость этой характеристики для пространственных ячеек размером 300 м (разрешающая способность используемого сканера MERIS). Только в 1% случает разница Кхл-а для рядом расположенных пространственных ячеек размером 300 м превышала 50%. Поэтому в основу алгоритма фильтрации был положен принцип исключения таких точек, значения Кхл-а в которых превышают соседние более чем на 50%.
Принцип действия разработанного алгоритма заключается в поочерёдном сравнении значения Кхл-а для текущего пиксела со средним для окружающих его пикселов, находящихся в «окне» заданного размера (N?N пикселов). Если соотношение превышает определённую величину, пиксел помечается как выброс. Процедура выявления выбросов выполняется заданное количество раз. Затем выполняется замена выбросов на значение Кхл-а, среднее для окружающих выброс пикселов (интерполяция), при этом их количество не должно быть меньше (N2-1)/2. Интерполяция повторяется заданное количество раз.
Оптимальное количество итераций для выявления выбросов и интерполяции значений в таких пикселах составило 2, после которого значимых изменений уже не происходит. Эффективный размер окна – 5?5 пикселов (что соответствует наименьшему размеру наблюдавшихся пятен Кхл-а).
Пример получаемого изображения представлен на рисунке 1.
Все обработанные с применением данного алгоритма снимки MERIS можно скачать
здесь (архив .zip 630Mb) .
2. Расчёт Кхл-а по данным MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)
Исходными данными являются снимки спектрорадиометра MODIS, предоставляемые Национальным управлением (агентством) по воздухоплаванию и исследованию космического пространства США (NASA). Преимущества использования снимков MODIS для определения Кхл-а - возможность охватить всю акваторию Азовского моря и доступность снимков в течение нескольких дней после съёмки. Для оценок Кхл-а используют снимки второго уровня обработки.
Калиброванная при помощи натурных измерений Кхл-а модель (2) для данных MODIS представлена в следующем виде (6):
| Кхл-а = 122.24[Rrs-1(667) * Rrs(748)] - 30.852 | (6) |
Пример получаемого изображения представлен на рисунке 2.
Для калибровки алгоритма использовали тот же набор станций, что и для MERIS.
Валидацию алгоритма проводили по 194 флуориметрическим измерениям Кхл-а, сделанным в июле 2016 г. Алгоритм позволяет оценивать Кхл-а, превышающие 15 мг/м3 со среднеквадратичной ошибкой в 14.2 мг/м3. Для меньших концентраций количественные оценки недостоверны.
3. Расчёт Кхл-а по данным HICO (Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean)
Исходными данными являются снимки гиперспектрального сканера HICO, предоставляемые Национальным управлением (агентством) по воздухоплаванию и исследованию космического пространства США (NASA). Преимущество использования снимков HICO для определения Кхл-а – высокое пространственное разрешение (около 90 м). Для оценок Кхл-а используют снимки второго уровня обработки.
Калиброванные при помощи натурных измерений Кхл-а модели (1) и (3) для данных HICO представлены в виде следующих алгоритмов (Moses et al., 2014), соответственно (7) и (8):
| Кхл-а = 505.05{[ Rrs-1(665) - Rrs-1(708)]*Rrs(753)}+38.916 | (7) |
| Кхл-а = 318.33[Rrs-1(665) * Rrs(708)] - 278.15 | (8) |
Пример получаемого изображения представлен на рисунке 3.
Алгоритмы откалиброваны по данным экспедиционных исследований в июле и августе 2012г. (16 измерений Кхл-а). Измеренные значения находились в диапазоне от 27.06 до 172.77 мг/м3, медианное и среднее значения составили 103.03 и 95.92 мг/м3 соответственно.
Верификация алгоритмов проведена по данным экспедиционных исследований в августе, сентябре 2012г. и феврале 2013г. (21 измерение Кхл-а). Измеренные значения находились в диапазоне от 8.1 до 151.18 мг/м3, медианное и среднее значения составили 83.48 и 72.26 мг/м3 соответственно. Среднеквадратичная ошибка для полученных при помощи трёхканального алгоритма оценок составила 17.73 мг/м3 и 20.11 мг/м3 при помощи двухканального, что составило 12.39 и 14.06% соответственно от диапазона данных, использованных для верификации. В сравнении с результатами, полученными ранее с использованием данных MERIS (Moses et al., 2009a,b; Moses et al., 2012 ), абсолютные величины отклонений оказались несколько выше. Это можно объяснить более широким диапазоном оцениваемой величины, её высокой пространственной и временной изменчивостью и радиометрической нестабильностью данных HICO (Gao et al., 2012 ).