Sammanfattning av denna webbsida: Blå och djupa sjöar tar emot och återvinner organiska och oorganiska ämnen från dessa sjöar, deras vattendelare och vidare. Därför finns en stor variation i absorption och spridning och extrema skillnader i optisk variation mellan och inom globala sjöar. Detta innebär en utmaning för atmosfärisk korrigering och biooptiska algoritmer som tillämpas på optisk fjärranalys för tillämpningar för övervakning av vattenkvalitet. För att optimera dessa tillämpningar för det stora utbudet av sjöoptiska förhållanden har vi anpassat ett spektralklassificeringssystem baserat på begreppet optiska vattentyper. De optiska vattentyperna definierades genom en klusteranalys av spektra för fjärranalys in situ som samlats in av partner och rådgivare till EU:s sjunde ramprogram (FP7) Global Lakes Sentinel Services (GLASS). Metoden har integrerats i Envisat-BEAM-programvaran och Sentinel Application Platform (SNAP) och genererar kartor över vattentyper från bilddata. Två variationer av vattentypsklassificeringen tillhandahålls: en baserad på områdesnormaliserad spektralreflektion med fokus på spektralform (6CN, normaliserad i sex klasser) och en som behåller magnituden utan förändring av reflektanssignalen (6C). Detta resulterade i ett protokoll, eller behandlingsschema, som också kan tillämpas eller anpassas för Sentinel-3 Ocean and Land Colour Imager (OLCI) dataset. Vi tillämpar båda behandlingarna på MERIS-bilder av en mängd olika europeiska sjöar för att visa dess tillämplighet. De studerade målsjöarna täcker en rad biofysiska typer, från grunda grumliga till djupa och klara, samt eutrofiska och mörkabsorberande vatten, rika på färgade upplösta organiska ämnen (CDOM). I grunda, högreflekterande holländska och estniska sjöar med hög sedimentbelastning presterade 6C bättre, medan 6CN presterade bättre i djupa, lågreflekterande klara italienska och svenska sjöar. 6CN-klassificeringen av in situ-data är lovande för mycket mörk, hög CDOM, absorberande sjöar, men vi visar att vår atmosfäriska korrigering av bilderna var otillräcklig för att bekräfta detta. Vi förväntar oss att tillämpningen av protokollet på andra sjöar med okänd karakterisering i vatten, men med jämförbara biofysiska egenskaper kommer att föreslå liknande atmosfärisk korrigering (AC) och in-water hämtning algoritmer för globala sjöar.
Optiska vattentyper hittades med hjälp av fuzzy klustering analys på spektral information i REF, som syftar till att identifiera olika typer av sjöar, t.ex. klara kontra grumliga vatten.
An Optical Classification Tool for Global Lake Waters
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}