Russian Journal of Earth Sciences Russian Journal of Earth Sciences Russian Journal of Earth Sciences 1681-1208 90225 10.2205/2025ES001014 pqxeiy ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ ORIGINAL ARTICLES ОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИ A New Method for Retrieving Remote Sensing Reflectance from First-Level OLCI Satellite Data Новый метод восстановления спектрального коэффициента яркости моря на основании спутниковых данных OLCI первого уровня обработки https://orcid.org/0000-0001-7943-305X Шибанов Евгений Борисович Shybanov Evgeny Borisovich https://orcid.org/0000-0002-4304-4877 Папкова Анна Станиславовна Papkova Anna Stanislavovna hanna.papkova@gmail.com

кандидат физико-математических наук;

candidate of physical and mathematical sciences;

 Морской гидрофизический институт Российской академии наук Russian Academy of Sciences Sea Hydrophysical Institute 13 05 2025 13 05 2025 25 3 1 19 30 10 2024 30 04 2025 https://rjes.ru/en/nauka/article/90225/view

В работе предложен альтернативный метод атмосферной коррекции спутниковых данных о цвете моря на примере сканера OLCI для Черного моря. В настоящее время для задач дистанционного зондирования в большинстве случаев используется стандартный алгоритм атмосферной коррекции Гордона и Ванга (GW94). Однако при использовании этого алгоритма в коротковолновой части спектра часто наблюдаются отрицательные значения спектрального коэффициента яркости моря 𝑅rs(𝜆), которые не имеют физического смысла и искажают расчёты концентраций хлорофилла-а и жёлтого вещества. В данной работе предложен простой алгоритм, построенный исключительно на аналитических формулах, где концептуально реализуется одновременно две процедуры: интерполяции и экстраполяции, экстраполяции – по двум спектральным каналам, интерполяции на основе постоянства соотношения индекса цвета (CI = 𝑅rs(412)/𝑅rs(443) = 0,8). На отдельных примерах данных сканера OLCI, установленного на спутниках Sentinel 3A/3B, была проверена работоспособность нового алгоритма при различном состоянии атмосферы и морской поверхности путем сопоставления результатов с натурными измерениями платформ AERONET-OC, с данными уровня 2 и с работой регионального метода дополнительной коррекции. Новый алгоритм был протестирован при следующих условиях: чистая атмосфера (присутствие фонового аэрозоля), наличие пылевого аэрозоля, границы облачности, наличие солнечного блика, цветение кокколитофорид. При анализе ряда спутниковых снимков Sentinel 3A/3B получено, что новый простой алгоритм оказался в среднем лучше стандартного, что означает перспективу его совершенствования. Преимуществом данного подхода является его универсальность и возможность его реализации для других акваторий, при наличии закономерностей в изменчивости «синего» индекса цвета.

The paper proposes an alternative method of atmospheric correction using the OLCI satellite data for the Black Sea as an example. Currently, for remote sensing problems, the standard Gordon and Wang atmospheric correction algorithm is used in most cases (GW94). Unfortunately, its operation is often accompanied by the appearance of negative values of the spectral radiance coefficient of the sea (remote sensing reflectance) 𝑅rs(𝜆) in the shortwave region, which means a sufficient number of physically incorrect values and subsequent incorrect calculation of the concentration of chlorophyll-a and yellow matter. In this paper, a simple algorithm is proposed, built exclusively on analytical formulas, where two procedures of interpolation and extrapolation are conceptually implemented simultaneously, extrapolation - via two channels, interpolation based on the constancy of the color index ratio (CI = 𝑅rs(412)/𝑅rs(443) = 0.8). Using individual examples of OLCI scanner data, the performance GW94 of the new algorithm was tested for different states of the atmosphere and sea surface by comparing the results with in-kind measurements of the AERONET-OC platforms, with Level-2 data and with the operation of the regional method of additional correction. The new algorithm was tested under the following conditions: clear atmosphere (presence of background aerosol), presence of dust aerosol, cloud boundaries, presence of sun glare, coccolithophore bloom. When analyzing a number of Sentinel 3A/3B satellite images, it was found that the new simple algorithm was, on average, better than the standard one, which means that there is a prospect for its improvement. The advantage of this approach is its universality and the possibility of its implementation for other water areas, if there are patterns in the variability of the "blue" color index.

 аэрозоль атмосферная коррекция коэффициент яркости моря оптика моря индекс цвета интерполяция Черное море aerosol atmospheric correction remote sensing reflectance sea optics color index interpolation Black Sea Работа выполнена в рамках темы государственного задания Морского гидрофизического института РАН FNNN-2024-0012 «Анализ, диагноз и оперативный прогноз состояния гидрофизических и гидрохимических полей морских акваторий на основе математического моделирования с использованием данных дистанционных и контактных методов измерений» («Оперативная океанология»). The work was carried out within the framework of the state assignment of the Marine Hydrophysical Institute of the Russian Academy of Sciences FNNN-2024-0012 “Analysis, diagnosis and operational forecast of the state of hydrophysical and hydrochemical fields of marine waters based on mathematical modeling using data from remote and contact measurement methods” (“Operational Oceanology”).

Вазюля С. В., Юшманова А. В., Глуховец Д. И. и др. Валидация алгоритмов оценки показателя поглощения окрашенного органического вещества по спутниковым данным в северо-восточной части черного моря // Сборник тезисов докладов шестнадцатой Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». — 2018. — С. 252. — EDN: YSSQUH. Ahmad Z., Franz B. A., McClain C. R., et al. New aerosol models for the retrieval of aerosol optical thickness and normalized water-leaving radiances from the SeaWiFS and MODIS sensors over coastal regions and open oceans // Applied Optics. — 2010. — Vol. 49, no. 29. — P. 5545. — DOI: 10.1364/ao.49.005545. Копелевич О. В., Вазюля С. В., Салинг И. В. и др. Электронный атлас «Биооптические характеристики морей России по данным спутниковых сканеров цвета 1998-2014 гг.» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2015. — Т. 12, № 6. — С. 99—110. — EDN: VBLWSB. Antoine D., Morel A. A multiple scattering algorithm for atmospheric correction of remotely sensed ocean colour (MERIS instrument): Principle and implementation for atmospheres carrying various aerosols including absorbing ones // International Journal of Remote Sensing. — 1999. — Vol. 20, no. 9. — P. 1875–1916. — DOI: 10.1080/014311699212533. Копелевич О. В., Салинг И. В., Вазюля С. В. и др. Биооптические характеристики морей, омывающих берега западной половины россии, по данным спутниковых сканеров цвета 1998-2017 гг. — Москва : Ваш Формат, 2018. — 140 с. — EDN: YOSZPV. Brockmann C., Doerffer R., Peters M., et al. Evolution of the C2RCC neural network for Sentinel 2 and 3 for the retrieval of ocean colour products in normal and extreme optically complex waters // Living Planet Symposium, Proceedings of the conference held 9-13 May 2016. — Prague, Czech Republic, 2016. Корчемкина Е. Н., Шибанов Е. Б., Ли М. Е. Усовершенствование методики атмосферной коррекции для дистанционных исследований прибрежных вод Черного моря // Исследование Земли из космоса. — 2009. — Т. 6. — С. 24—30. — EDN: JVVGXQ. Carder K. L., Chen F. R., Lee Z. P., et al. Semianalytic Moderate-Resolution Imaging Spectrometer algorithms for chlorophyll a and absorption with bio-optical domains based on nitrate-depletion temperatures // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 1999. — Vol. 104, no. C3. — P. 5403–5421. — DOI: 10.1029/1998jc900082. Папкова А. С., Шибанов Е. Б., Калинская Д. В. Влияние пылевого аэрозоля на спутниковые данные различных сканеров цвета // Морской гидрофизический журнал. — 2024. — Т. 40, 2(239). — С. 766—781. — EDN: WUXIXB. Deschamps P. Y., Herman M., Tanre D. Modeling of the atmospheric effects and its application to the remote sensing of ocean color // Applied Optics. — 1983. — Vol. 22, no. 23. — P. 2068–2080. — DOI: 10.1364/ao.22.003751. Паршиков С. В., Ли М. Е. Дистанционное зондирование оптически активных примесей с применением коротковолнового участка спектра // Автоматизированные системы контроля состояния морской среды: сборник научных трудов. — Севастополь : МГИ НАН Украины, 1992. — С. 65—78. EUMETSAT. Phytoplankton bloom in the Black Sea. — 2022. — https://user.eumetsat.int/resources/case-studies/phytoplankton-bloom-in-the-black-sea. Суетин В. С., Королев С. Н., Кучерявый А. А. Проявление эффектов солнечного блика при определении оптических параметров воды в Черном море по спутниковым измерениям // Морской гидрофизический журнал. — 2016. — 3(189). — С. 52—62. — EDN: WNAFTP. European Space Agency. S3 OLCI Instrument. — 2025. — https://sentiwiki.copernicus.eu/web/s3-olci-instrument. Суетин В. С., Королев С. Н., Суслин В. В. и др. Проявление особенностей оптических свойств атмосферного аэрозоля над Черным морем при интерпретации данных спутникового прибора SeaWiFS // Морской гидрофизический журнал. — 2004. — Т. 1. — С. 69—79. — EDN: YXQYNV. Feng L., Hou X., Li J., et al. Exploring the potential of Rayleigh-corrected reflectance in coastal and inland water applications: A simple aerosol correction method and its merits // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. — 2018. — Vol. 146. — P. 52–64. — DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2018.08.020. Суетин В. С., Королев С. Н., Суслин В. В. и др. Проявления пылевого аэрозоля в результатах оптических наблюдений Черного моря из космоса // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. — 2008. — Т. 16. — С. 202—211. — EDN: YUNNQD. Gordon H. R. Removal of atmospheric effects from satellite imagery of the ocean // Applied Optics. — 1978. — Vol. 17, no. 10. — P. 1631–1636. — DOI: 10.1364/AO.17.001631. Суетин В. С., Толкаченко Г. А., Королев С. Н. и др. Оптические свойства аэрозолей и атмосферная коррекция спутниковых наблюдений Черного моря // Морской гидрофизический журнал. — 2013. — № 1. — С. 34—44. — EDN: TFYSDP. Gordon H. R. Evolution of Ocean Color Atmospheric Correction: 1970-2005 // Remote Sensing. — 2021. — Vol. 13, no. 24. — P. 5051. — DOI: 10.3390/rs13245051. Шибанов Е. Б. Оптические неоднородности морской воды и атмосферы над морем: дисс...док. физ.-мат. наук. — Севастополь : Федеральный исследовательский центр «Морской гидрофизический институт РАН», 2020. Gordon H. R., Brown O. B., Evans R. H., et al. A semianalytic radiance model of ocean color // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. — 1988. — Vol. 93, no. D9. — P. 10909–10924. — DOI: 10.1029/jd093id09p10909. Шибанов Е. Б., Афонин Е. И. Физическая модель переноса излучения в плоскопараллельной атмосфере для задач дистанционного зондирования, приближение для изотропно и анизотропно рассеивающего слоя. — Москва : Деп. в ВИНИТИ, № 1631-В89, 1989. — 41 с. Gordon H. R., Wang M. Surface-roughness considerations for atmospheric correction of ocean color sensors 1: The Rayleighscattering component // Applied Optics. — 1992. — Vol. 31, no. 21. — P. 4247. — DOI: 10.1364/ao.31.004247. Шибанов Е. Б., Папкова А. С. Влияние пылевого аэрозоля на результаты атмосферной коррекции спектрального коэффициента яркости Чёрного и Средиземного морей по спутниковым данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2021. — Т. 18, № 6. — С. 46—56. — DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-46-56. Gordon H. R., Wang M. Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with SeaWiFS: a preliminary algorithm // Applied Optics. — 1994. — Vol. 33, no. 3. — P. 443. — DOI: 10.1364/ao.33.000443. Шибанов Е. Б., Папкова А. С. Особенности работы алгоритмов атмосферной коррекции ocean color при расчёте спектрального коэффициента яркости моря для различных состояний атмосферы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2022. — Т. 19, № 6. — С. 9—17. — DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-9-17. Gould R. W., Arnone R. A., Martinolich P. M. Spectral dependence of the scattering coefficient in case 1 and case 2 waters // Applied Optics. — 1999. — Vol. 38, no. 12. — P. 2377. — DOI: 10.1364/ao.38.002377. Ahmad Z., Franz B. A., McClain C. R., et al. New aerosol models for the retrieval of aerosol optical thickness and normalized water-leaving radiances from the SeaWiFS and MODIS sensors over coastal regions and open oceans // Applied Optics. — 2010. — Vol. 49, no. 29. — P. 5545. — DOI: 10.1364/ao.49.005545. Hu C., Carder K. L., Muller-Karger F. E. Atmospheric Correction of SeaWiFS Imagery over Turbid Coastal Waters // Remote Sensing of Environment. — 2000. — Vol. 74, no. 2. — P. 195–206. — DOI: 10.1016/s0034-4257(00)00080-8. Antoine D., Morel A. A multiple scattering algorithm for atmospheric correction of remotely sensed ocean colour (MERIS instrument): Principle and implementation for atmospheres carrying various aerosols including absorbing ones // International Journal of Remote Sensing. — 1999. — Vol. 20, no. 9. — P. 1875–1916. — DOI: 10.1080/014311699212533. Hu C., Lee Z., Franz B. Chlorophyll a algorithms for oligotrophic oceans: A novel approach based on three-band reflectance difference // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 2012. — Vol. 117, no. C1. — DOI: 10.1029/2011jc007395. Brockmann C., Doerffer R., Peters M., et al. Evolution of the C2RCC neural network for Sentinel 2 and 3 for the retrieval of ocean colour products in normal and extreme optically complex waters // Living Planet Symposium, Proceedings of the conference held 9-13 May 2016. — Prague, Czech Republic, 2016. Kalinskaya D. V., Papkova A. S. Why Is It Important to Consider Dust Aerosol in the Sevastopol and Black Sea Region during Remote Sensing Tasks? A Case Study // Remote Sensing. — 2022. — Vol. 14, no. 8. — P. 1890. — DOI: 10.3390/rs14081890. Carder K. L., Chen F. R., Lee Z. P., et al. Semianalytic Moderate-Resolution Imaging Spectrometer algorithms for chlorophyll a and absorption with bio-optical domains based on nitrate-depletion temperatures // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 1999. — Vol. 104, no. C3. — P. 5403–5421. — DOI: 10.1029/1998jc900082. Kopelevich O. V., Saling I. V., Vazyulya S. V., et al. Bio-optical characteristics of the seas, surrounding the western part of Russia, from data of the satellite ocean color scanners of 1998-2017. — Moscow : Vash Format, 2018. — P. 140. — EDN: YOSZPV ; (in Russian). Deschamps P. Y., Herman M., Tanre D. Modeling of the atmospheric effects and its application to the remote sensing of ocean color // Applied Optics. — 1983. — Vol. 22, no. 23. — P. 2068–2080. — DOI: 10.1364/ao.22.003751. Kopelevich O. V., Vazyulya S. V., Saling I. V., et al. Electronic atlas «Biooptical characteristics of the Russian seas from satellite ocean color data of 1998-2014» // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. — 2015. — Vol. 12, no. 6. — P. 99–110. — EDN: VBLWSB ; (in Russian). EUMETSAT. Phytoplankton bloom in the Black Sea. — 2022. — https://user.eumetsat.int/resources/case-studies/phytoplankton-bloom-in-the-black-sea. Korchemkina E. N., Kalinskaya D. V. Algorithm of Additional Correction of Level 2 Remote Sensing Reflectance Data Using Modelling of the Optical Properties of the Black Sea Waters // Remote Sensing. — 2022. — Vol. 14, no. 4. — P. 831. — DOI: 10.3390/rs14040831. European Space Agency. S3 OLCI Instrument. — 2025. — https://sentiwiki.copernicus.eu/web/s3-olci-instrument. Korchemkina E. N., Shibanov E. B., Li M. E. Improvement of the Atmospheric Correction Methodology for Remote Sensing of Coastal Waters of the Black Sea // Issledovaniye Zemli iz kosmosa. — 2009. — Vol. 6. — P. 24–30. — EDN: JVVGXQ ; (in Russian). Feng L., Hou X., Li J., et al. Exploring the potential of Rayleigh-corrected reflectance in coastal and inland water applications: A simple aerosol correction method and its merits // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. — 2018. — Vol. 146. — P. 52–64. — DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2018.08.020. Kubryakov A. A., Mikaelyan A. S., Stanichny S. V. Summer and winter coccolithophore blooms in the Black Sea and their impact on production of dissolved organic matter from Bio-Argo data // Journal of Marine Systems. — 2019. — Vol. 199. — DOI: 10.1016/j.jmarsys.2019.103220. Gordon H. R. Removal of atmospheric effects from satellite imagery of the ocean // Applied Optics. — 1978. — Vol. 17, no. 10. — P. 1631–1636. — DOI: 10.1364/AO.17.001631. Mélin F. Validation of ocean color remote sensing reflectance data: Analysis of results at European coastal sites // Remote Sensing of Environment. — 2022. — Vol. 280. — P. 113153. — DOI: 10.1016/j.rse.2022.113153. Gordon H. R. Evolution of Ocean Color Atmospheric Correction: 1970-2005 // Remote Sensing. — 2021. — Vol. 13, no. 24. — P. 5051. — DOI: 10.3390/rs13245051. Moulin C., Gordon H. R., Chomko R. M., et al. Atmospheric correction of ocean color imagery through thick layers of Saharan dust // Geophysical Research Letters. — 2001. — Vol. 28, no. 1. — P. 5–8. — DOI: 10.1029/2000gl011803. Gordon H. R., Brown O. B., Evans R. H., et al. A semianalytic radiance model of ocean color // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. — 1988. — Vol. 93, no. D9. — P. 10909–10924. — DOI: 10.1029/jd093id09p10909. Papkova A. S., Shybanov E. B., Kalinskaya D. V. The Effect of Dust Aerosol on Satellite Data from Different Color Scanners // Physical Oceanography. — 2024. — Vol. 31, no. 5. — P. 720–735. — EDN: AKOILG. Gordon H. R., Wang M. Surface-roughness considerations for atmospheric correction of ocean color sensors 1: The Rayleighscattering component // Applied Optics. — 1992. — Vol. 31, no. 21. — P. 4247. — DOI: 10.1364/ao.31.004247. Parshikov S. V., Lee M. E. Remote sensing of optically active impurities using the short-wave spectrum // Automated systems for monitoring the state of the marine environment: collection of scientific papers. — Sevastopol : MGI NAS of Ukraine, 1992. — P. 65–78. — (In Russian). Gordon H. R., Wang M. Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with SeaWiFS: a preliminary algorithm // Applied Optics. — 1994. — Vol. 33, no. 3. — P. 443. — DOI: 10.1364/ao.33.000443. Remote sensing of ocean colour in coastal, and other optically-complex, waters. Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group. No. 3 / ed. by S. Sathyendranath. — Dartmouth, Canada : IOCCG, 2000. — P. 140. Gould R. W., Arnone R. A., Martinolich P. M. Spectral dependence of the scattering coefficient in case 1 and case 2 waters // Applied Optics. — 1999. — Vol. 38, no. 12. — P. 2377. — DOI: 10.1364/ao.38.002377. Ruddick K. G., Ovidio F., Rijkeboer M. Atmospheric correction of SeaWiFS imagery for turbid coastal and inland waters // Applied Optics. — 2000. — Vol. 39, no. 6. — P. 897. — DOI: 10.1364/ao.39.000897. Hu C., Carder K. L., Muller-Karger F. E. Atmospheric Correction of SeaWiFS Imagery over Turbid Coastal Waters // Remote Sensing of Environment. — 2000. — Vol. 74, no. 2. — P. 195–206. — DOI: 10.1016/s0034-4257(00)00080-8. Schollaert S. E., Yoder J. A., O’Reilly J. E., et al. Influence of dust and sulfate aerosols on ocean color spectra and chlorophyll a concentrations derived from SeaWiFS off the U.S. east coast // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 2003. — Vol. 108, no. C6. — DOI: 10.1029/2000jc000555. Hu C., Lee Z., Franz B. Chlorophyll a algorithms for oligotrophic oceans: A novel approach based on three-band reflectance difference // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 2012. — Vol. 117, no. C1. — DOI: 10.1029/2011jc007395. Shibanov E. B. Optical inhomogeneities of sea water and atmosphere over the sea: diss...doc. phys.-math. sciences. — Sevastopol : Federal Research Center "Marine Hydrophysical Institute of the Russian Academy of Sciences", 2020. — (In Russian). Kalinskaya D. V., Papkova A. S. Why Is It Important to Consider Dust Aerosol in the Sevastopol and Black Sea Region during Remote Sensing Tasks? A Case Study // Remote Sensing. — 2022. — Vol. 14, no. 8. — P. 1890. — DOI: 10.3390/rs14081890. Shibanov E. B., Afonin E. I. Physical model of radiation transfer in a plane-parallel atmosphere for remote sensing problems, approximation for isotropic and anisotropic scattering layer. — Moscow : Dep. in VINITI, No. 1631-B89, 1989. — P. 41. — (In Russian). Korchemkina E. N., Kalinskaya D. V. Algorithm of Additional Correction of Level 2 Remote Sensing Reflectance Data Using Modelling of the Optical Properties of the Black Sea Waters // Remote Sensing. — 2022. — Vol. 14, no. 4. — P. 831. — DOI: 10.3390/rs14040831. Shybanov E. B., Papkova A., Korchemkina E., et al. Blue Color Indices as a Reference for Remote Sensing of Black Sea Water // Remote Sensing. — 2023. — Vol. 15, no. 14. — P. 3658. — DOI: 10.3390/rs15143658. Kubryakov A. A., Mikaelyan A. S., Stanichny S. V. Summer and winter coccolithophore blooms in the Black Sea and their impact on production of dissolved organic matter from Bio-Argo data // Journal of Marine Systems. — 2019. — Vol. 199. — P. 103220. — DOI: 10.1016/j.jmarsys.2019.103220. Shybanov E. B., Papkova A. S. Influence of dust aerosol on the results of atmospheric correction of remote sensing reflection of the Black and Mediterranean Seas from MODIS satellite data // Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa. — 2021. — Vol. 18, no. 6. — P. 46–56. — DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-46- 56. — (In Russian). Mélin F. Validation of ocean color remote sensing reflectance data: Analysis of results at European coastal sites // Remote Sensing of Environment. — 2022. — Vol. 280. — P. 113153. — DOI: 10.1016/j.rse.2022.113153. Shybanov E. B., Papkova A. S. Algorithm for Additional Correction of Remote Sensing Reflectance in the Presence of Absorbing Aerosol: Case Study // Physical Oceanography. — 2022a. — Vol. 29, no. 6. — P. 688–706. — DOI: 10.22449/1573-160X-2022-6-688-706. Moulin C., Gordon H. R., Chomko R. M., et al. Atmospheric correction of ocean color imagery through thick layers of Saharan dust // Geophysical Research Letters. — 2001. — Vol. 28, no. 1. — P. 5–8. — DOI: 10.1029/2000gl011803. Shybanov E. B., Papkova A. S. Differences in the Ocean Color atmospheric correction algorithms for remote sensing reflectance retrievals for different atmospheric conditions // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa. — 2022b. — Vol. 19, no. 6. — P. 9–17. — DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-9-17. — (In Russian). Remote sensing of ocean colour in coastal, and other optically-complex, waters. Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group. No. 3 / ed. by S. Sathyendranath. — Dartmouth, Canada : IOCCG, 2000. — 140 p. Stein A. F., Draxler R. R., Rolph G. D., et al. NOAA’s HYSPLIT Atmospheric Transport and Dispersion Modeling System // Bulletin of the American Meteorological Society. — 2015. — Vol. 96, no. 12. — P. 2059–2077. — DOI: 10.1175/bams-d-14-00110.1. Ruddick K. G., Ovidio F., Rijkeboer M. Atmospheric correction of SeaWiFS imagery for turbid coastal and inland waters // Applied Optics. — 2000. — Vol. 39, no. 6. — P. 897. — DOI: 10.1364/ao.39.000897. Suetin V. S., Korolev S. N., Kucheryavy A. A. Sun Glint Manifestation at Evaluating the Black Sea Water Optical Parameters using Satellite Measurements // Physical Oceanography. — 2016. — No. 3. — P. 47–56. — DOI: 10.22449/1573-160x-2016-3-47-56. Schollaert S. E., Yoder J. A., O’Reilly J. E., et al. Influence of dust and sulfate aerosols on ocean color spectra and chlorophyll a concentrations derived from SeaWiFS off the U.S. east coast // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 2003. — Vol. 108, no. C6. — DOI: 10.1029/2000jc000555. Suetin V. S., Korolev S. N., Suslin V. V., et al. Manifestation of Specific Features of the Optical Properties of Atmospheric Aerosol over the Black Sea in the Interpretation of SeaWiFS Data // Physical Oceanography. — 2004. — Vol. 14, no. 1. — P. 57–65. — DOI: 10.1023/B:POCE.0000025370.99460.88. Shybanov E. B., Papkova A., Korchemkina E., et al. Blue Color Indices as a Reference for Remote Sensing of Black Sea Water // Remote Sensing. — 2023. — Vol. 15, no. 14. — P. 3658. — DOI: 10.3390/rs15143658. Suetin V. S., Korolev S. N., Suslin V. V., et al. Manifestations of dust aerosol in the results of optical observations of the Black Sea from space // Environmental safety of coastal and shelf zones and integrated use of shelf resources. — 2008. — Vol. 16. — P. 202–211. — EDN: YUNNQD ; (in Russian). Shybanov E. B., Papkova A. S. Algorithm for Additional Correction of Remote Sensing Reflectance in the Presence of Absorbing Aerosol: Case Study // Physical Oceanography. — 2022. — Vol. 29, no. 6. — P. 688–706. — DOI: 10.22449/1573-160X-2022-6-688-706. Suetin V. S., Tolkachenko G. A., Korolev S. N., et al. Optical properties of aerosols and atmospheric correction of satellite observations of the Black Sea // Morskoy gidrofizicheskiy zhurnal. — 2013. — No. 1. — P. 34–44. — EDN: TFYSDP ; (in Russian). Stein A. F., Draxler R. R., Rolph G. D., et al. NOAA’s HYSPLIT Atmospheric Transport and Dispersion Modeling System // Bulletin of the American Meteorological Society. — 2015. — Vol. 96, no. 12. — P. 2059–2077. — DOI: 10.1175/bams-d-14-00110.1. Thuillier G., Hersé M., Labs D., et al. The Solar Spectral Irradiance from 200 to 2400 nm as Measured by the SOLSPEC Spectrometer from the Atlas and Eureca Missions // Solar Physics. — 2003. — Vol. 214, no. 1. — P. 1–22. — DOI: 10.1023/a:1024048429145. Thuillier G., Hersé M., Labs D., et al. The Solar Spectral Irradiance from 200 to 2400 nm as Measured by the SOLSPEC Spectrometer from the Atlas and Eureca Missions // Solar Physics. — 2003. — Vol. 214, no. 1. — P. 1–22. — DOI: 10.1023/a:1024048429145. Vazyulya S. V., Yushmanova A. V., Glukhovets D. I., et al. Validation of algorithms for estimating the absorption index of colored organic matter using satellite data in the north-eastern part of the Black Sea // Collection of abstracts of reports of the sixteenth All-Russian open conference «Sovremennyye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa». — 2018. — P. 252. — EDN: YSSQUH ; (in Russian). Viollier M., Tanre D., Deschamps P. Y. An algorithm for remote sensing of water color from space // Boundary-Layer Meteorology. — 1980. — Vol. 18, no. 3. — P. 247–267. — DOI: 10.1007/bf00122023. Viollier M., Tanre D., Deschamps P. Y. An algorithm for remote sensing of water color from space // Boundary-Layer Meteorology. — 1980. — Vol. 18, no. 3. — P. 247–267. — DOI: 10.1007/bf00122023. Wei J., Yu X., Lee Z., et al. Improving low-quality satellite remote sensing reflectance at blue bands over coastal and inland waters // Remote Sensing of Environment. — 2020. — Vol. 250. — P. 112029. — DOI: 10.1016/j.rse.2020.112029. Wei J., Yu X., Lee Z., et al. Improving low-quality satellite remote sensing reflectance at blue bands over coastal and inland waters // Remote Sensing of Environment. — 2020. — Vol. 250. — P. 112029. — DOI: 10.1016/j.rse.2020.112029. Zibordi G., Holben B., Slutsker I., et al. AERONET-OC: A Network for the Validation of Ocean Color Primary Products // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. — 2009. — Vol. 26, no. 8. — P. 1634–1651. — DOI: 10.1175/2009jtecho654.1. Zibordi G., Holben B., Slutsker I., et al. AERONET-OC: A Network for the Validation of Ocean Color Primary Products // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. — 2009. — Vol. 26, no. 8. — P. 1634–1651. — DOI: 10.1175/2009jtecho654.1. Zibordi J., Kwiatkowska E., Mélin F., et al. Assessment of OLCI-A and OLCI-B radiometric data products across European seas // Remote Sensing of Environment. — 2022. — Vol. 272. — DOI: 10.1016/j.rse.2022.112911. Zibordi G., Kwiatkowska E., Mélin F., et al. Assessment of OLCI-A and OLCI-B radiometric data products across European seas // Remote Sensing of Environment. — 2022. — Vol. 272. — DOI: 10.1016/j.rse.2022.112911.