Расчет угла цветности и первичных гидрооптических характеристик вод Черного и Азовского морей по данным спутниковых сканеров цвета

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В работе по спутниковым (MODIS, OLCI) и натурным измерениям коэффициента яркости за 2019–2023 гг. рассчитываются углы цветности вод Черного и Азовского морей. Коэффициент корреляции “спутникового” и “натурного” углов цветности составляет 0.92. Для района исследований предложено разделение спектров коэффициента яркости на подгруппы по величинам угла цветности. Проведено сопоставление показателей поглощения растворенным органическим веществом (включая поглощение детритом) и показателей рассеяния назад взвешенными частицами, рассчитанных по спутниковым данным тремя способами: по эмпирическим формулам для угла цветности, по полуаналитическому алгоритму для спектрального коэффициента яркости и по стандартному спутниковому алгоритму (модель GIOP). Эмпирическое соотношение лучше восстанавливает поглощение растворенным органическим веществом, чем стандартный спутниковый или полуаналитический алгоритмы, в то время как для восстановления рассеяния назад взвешенными частицами все три метода показывают аналогичные по качеству результаты.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. Н. Корчемкина

Морской гидрофизический институт РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: korchemkina@mhi-ras.ru
Россия, Севастополь

Е. В. Маньковская

Морской гидрофизический институт РАН

Email: korchemkina@mhi-ras.ru
Россия, Севастополь

Список литературы

  1. Копелевич О.В., Костяной А.Г. Использование биооптических параметров океана, определяемых по спутниковым данным, в качестве основных климатических переменных // Фундаментальная и прикладная климатология. 2018. Т. 3. С. 8–29. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2018-3-8-29. EDN: YNFLOP
  2. Корчемкина Е.Н. Влияние дополнительной коррекции на соответствие данных дистанционного измерения коэффициента яркости 2-го уровня данным in situ для вод Черного моря // Труды XII Всероссийской конференции с международным участием “Современные проблемы оптики естественных вод”. М.: Издательство “ИО РАН”, 2023. С. 124–129. https://doi.org/10.29006/ 978-5-6051054-4-2-2023
  3. Корчемкина Е.Н., Маньковская Е.В. Спектральный коэффициент яркости, цветовые характеристики и относительная прозрачность вод Черного моря весной 2019 и 2021 годов: сравнительная изменчивость и эмпирические связи // Морской гидрофизический журнал. 2024. Т. 40. № 1. С. 5–20. EDN: HMPHDG
  4. Ли М.Е., Мартынов О.В. Измеритель коэффициента яркости для подспутниковых измерений биооптических параметров вод // Экологическая безопасность прибрежных и шельфовых вод и комплексное использование ресурсов шельфа. 2000. № 1. С. 163–173. EDN: BELAJW
  5. Ли М.Е., Шибанов Е.Б., Корчемкина Е.Н., Мартынов О.В. Определение концентрации примесей в морской воде по спектру яркости восходящего излучения // Морской гидрофизический журнал. 2015. № 6. С. 17–33. EDN: VHEWVT
  6. Маньковский В.И., Соловьев М.В., Маньковская Е.В. Гидрооптические характеристики Черного моря. Справочник. Севастополь: МГИ НАН Украины. 2009. С. 40–41.
  7. Оптика океана: В 2-х т. / Отв. ред. А.С. Монин. Москва: Наука, 1983. Т. 1. Физическая оптика океана. 371 с.; Т. 2. Прикладная оптика океана. 236 с.
  8. Algorithm Descriptions. 2018. https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/atbd (дата обращения 26.06.2024)
  9. Churilova T., Efimova T., Moiseeva N. et al. Annual variability in light absorption by particles and colored dissolved organic matter in coastal waters of Crimea (the Black Sea) // Proceedings of SPIE. Irkutsk: SPIE, 2017. V. 10466: 23rd International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. 104664B. https://doi.org/10.1117/12.2288339
  10. Churilova T., Suslin V., Krivenko O. et al. Light absorption by phytoplankton in the upper mixed layer of the Black Sea: Seasonality and parametrization // Frontiers in Marine Science. 2017. V. 4. 90. https://doi.org/10.3389/fmars.2017.00090
  11. 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. V. 14. № 4. https://doi.org/10.3390/rs14040831
  12. Lee M.E., Shybanov E.B., Korchemkina E.N., Martynov O.V. Retrieval of concentrations of seawater natural components from reflectance spectrum // Proceedings of SPIE 22nd International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics, Tomsk, Russia, 29 November 2016 (100352Y). https://doi.org/10.1117/12.2247845
  13. Morel A. Optical properties of pure water and pure sea water // Optical Aspects of Oceanography / Edited by N.G. Jerlov, E.S. Nielson. New York: Academic Press, 1974. P. 1–24.
  14. Ocean Color Web. https://oceancolor.gsfc.nasa.gov/ (дата обращения 26.06.2024)
  15. Shybanov E., Papkova A., Korchemkina E., Suslin V. Blue Color Indices as a Reference for Remote Sensing of Black Sea Water // Remote Sens. 2023. V. 15. 3658. https://doi.org/10.3390/rs15143658
  16. Smith R.C., Baker K.S. Optical properties of the clearest natural waters (200–800 nm) // Applied Optics. 1981. V. 20. Iss. 2. P. 177–184. https://doi.org/10.1364/AO.20.000177
  17. Smith T., Guild J. The C.I.E. colorimetric standards and their use // Transactions of the Optical Society. 1931. V. 33. Iss. 3. P. 73–134. https://doi.org/10.1088/1475-4878/33/3/301
  18. Van der Woerd H.J., Wernand M.R. True colour classification of natural waters with medium-spectral resolution satellites: SeaWiFS, MODIS, MERIS and OLCI // Sensors. 2015. V. 15. Iss. 10. P. 25663–25680. https://doi.org/10.3390/s151025663
  19. Werdell P.J., Franz B.A., Bailey S.W. et al. Generalized ocean color inversion model for retrieving marine inherent optical properties // Applied Optics. 2013. V. 52. Iss. 10. P. 2019–2037. https://doi.org/10.1364/AO.52.002019
  20. Werdell J., Mckinna L., Boss E. et al. An overview of approaches and challenges for retrieving marine inherent optical properties from ocean color remote sensing // Progress in Oceanography. 2018. V. 160. P. 186–212. https://doi.org/10.1016/j.pocean.2018.01.001
  21. Zhao Y., Shen Q., Wang Q. et al. Recognition of water colour anomaly by using Hue Angle and Sentinel 2 image // Remote Sensing. 2020. V. 12(4). 716. https://doi.org/10.3390/rs12040716

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема расположения оптических станций, где проводились измерения во время рейсов НИС “Профессор Водяницкий” в 2019–2023 гг.

Скачать (443KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Диаграмма цветности, показывающая соответствие угла цветности α относительно точки белого (xw, yw) цветов шкалы FU (Фореля-Уле) [18, c. 25667].

Скачать (232KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Сравнение значений угла цветности, рассчитанных по данным натурных измерений КЯ (αin situ) и по спутниковым данным Rrs (αsatellite); красные точки – данные MODIS/Aqua, MODIS/Terra, синие – OLCI/Sentinel-3A, OLCI/Sentinel-3B. Овалами и римскими цифрами обозначены подгруппы спектров КЯ (возможная промежуточная подгруппа обозначена штриховой линией). Прямые – линии регрессии.

Скачать (169KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Средние спектры КЯ и их среднеквадратические отклонения (показаны штриховкой) для трех подгрупп, выделенных по углу цветности вод.

Скачать (249KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Распределение величин угла цветности. Размеры символов соответствуют диапазону углов от 80° до 220°, больший размер соответствует меньшему углу. Для примера обозначены некоторые величины углов цветности.

Скачать (179KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Сравнение показателей рассеяния назад взвешенными частицами, рассчитанных по данным натурных измерений КЯ и по спутниковым данным Rrs тремя способами: а – по данным MODIS/Aqua, MODIS/Terra; б – по данным OLCI/Sentinel-3A, OLCI/Sentinel-3B.

Скачать (427KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Сравнение показателей поглощения растворенным органическим веществом, рассчитанных по данным натурных измерений КЯ и по спутниковым данным Rrs тремя способами: а – по данным MODIS/Aqua, MODIS/Terra; б – по данным OLCI/Sentinel-3A, OLCI/Sentinel-3B.

Скачать (381KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025