Новый метод восстановления спектрального коэффициента яркости моря на основании спутниковых данных OLCI первого уровня обработки
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
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.

Ключевые слова:
аэрозоль, атмосферная коррекция, коэффициент яркости моря, оптика моря, индекс цвета, интерполяция, Черное море
Список литературы

1. 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: https://elibrary.ru/YSSQUH.

2. 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: https://elibrary.ru/VBLWSB.

3. 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: https://elibrary.ru/YOSZPV.

4. 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: https://elibrary.ru/JVVGXQ.

5. 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: https://elibrary.ru/WUXIXB.

6. 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.

7. 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: https://elibrary.ru/WNAFTP.

8. 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: https://elibrary.ru/YXQYNV.

9. 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: https://elibrary.ru/YUNNQD.

10. 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: https://elibrary.ru/TFYSDP.

11. 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.

12. 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.

13. 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:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-6-46-56.

14. 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:https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-6-9-17.

15. 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:https://doi.org/10.1364/ao.49.005545.

16. 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:https://doi.org/10.1080/014311699212533.

17. 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.

18. 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:https://doi.org/10.1029/1998jc900082.

19. 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:https://doi.org/10.1364/ao.22.003751.

20. EUMETSAT. Phytoplankton bloom in the Black Sea. — 2022. — https://user.eumetsat.int/resources/case-studies/phytoplankton-bloom-in-the-black-sea.

21. European Space Agency. S3 OLCI Instrument. — 2025. — https://sentiwiki.copernicus.eu/web/s3-olci-instrument.

22. 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:https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.08.020.

23. Gordon H. R. Removal of atmospheric effects from satellite imagery of the ocean // Applied Optics. — 1978. — Vol. 17, no. 10. — P. 1631–1636. — DOI:https://doi.org/10.1364/AO.17.001631.

24. Gordon H. R. Evolution of Ocean Color Atmospheric Correction: 1970-2005 // Remote Sensing. — 2021. — Vol. 13, no. 24. — P. 5051. — DOI:https://doi.org/10.3390/rs13245051.

25. 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:https://doi.org/10.1029/jd093id09p10909.

26. 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:https://doi.org/10.1364/ao.31.004247.

27. 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:https://doi.org/10.1364/ao.33.000443.

28. 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:https://doi.org/10.1364/ao.38.002377.

29. 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:https://doi.org/10.1016/s0034-4257(00)00080-8.

30. 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:https://doi.org/10.1029/2011jc007395.

31. 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:https://doi.org/10.3390/rs14081890.

32. 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:https://doi.org/10.3390/rs14040831.

33. 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:https://doi.org/10.1016/j.jmarsys.2019.103220.

34. 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:https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113153.

35. 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:https://doi.org/10.1029/2000gl011803.

36. 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.

37. 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:https://doi.org/10.1364/ao.39.000897.

38. 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:https://doi.org/10.1029/2000jc000555.

39. 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:https://doi.org/10.3390/rs15143658.

40. 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:https://doi.org/10.22449/1573-160X-2022-6-688-706.

41. 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:https://doi.org/10.1175/bams-d-14-00110.1.

42. 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:https://doi.org/10.1023/a:1024048429145.

43. 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:https://doi.org/10.1007/bf00122023.

44. 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:https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112029.

45. 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:https://doi.org/10.1175/2009jtecho654.1.

46. 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:https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.112911.

Войти или Создать
* Забыли пароль?