Estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information
In the method of assessing the state of individual parts of the aquatic ecosystem based on satellite images (determining the concentration of total suspended and dissolved organic matter in particular), an algorithm for calculating their concentration based on data from space scanners is used for co...
Збережено в:
| Дата: | 2018 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2018
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/138 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Репозитарії
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| id |
uajuacgovua-article-138 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
space image hydrophysical charcteristics sea environment Kolmogorov's optimal interpolation оптимальная интерполяция Колмогорова космический снимок гидрофизические характеристики морская среда оптимальна інтерполяція Колмогорова космічний знімок гідрофізичні характеристики морське середовище |
| spellingShingle |
space image hydrophysical charcteristics sea environment Kolmogorov's optimal interpolation оптимальная интерполяция Колмогорова космический снимок гидрофизические характеристики морская среда оптимальна інтерполяція Колмогорова космічний знімок гідрофізичні характеристики морське середовище Yakymchuk, Vladyslav Sukhanov, Kostiantyn Estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information |
| topic_facet |
space image hydrophysical charcteristics sea environment Kolmogorov's optimal interpolation оптимальная интерполяция Колмогорова космический снимок гидрофизические характеристики морская среда оптимальна інтерполяція Колмогорова космічний знімок гідрофізичні характеристики морське середовище |
| format |
Article |
| author |
Yakymchuk, Vladyslav Sukhanov, Kostiantyn |
| author_facet |
Yakymchuk, Vladyslav Sukhanov, Kostiantyn |
| author_sort |
Yakymchuk, Vladyslav |
| title |
Estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information |
| title_short |
Estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information |
| title_full |
Estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information |
| title_fullStr |
Estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information |
| title_full_unstemmed |
Estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information |
| title_sort |
estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information |
| title_alt |
Оценивание гидрофизических характеристик водной среды с помощью космических снимков в условиях неполной информации Оцінювання гідрофізичних характеристик водного середовища за допомогою космічних знімків в умовах неповної інформації |
| description |
In the method of assessing the state of individual parts of the aquatic ecosystem based on satellite images (determining the concentration of total suspended and dissolved organic matter in particular), an algorithm for calculating their concentration based on data from space scanners is used for complete information. This is achieved by creating, using cosmic data, a multidimensional linear regression model of the dependence of the characteristics of temperature, salinity, total suspended matter and dissolved organic matter on the influencing factor variables — spectral values 7 bands of Landsat-5. To assess the characteristics of the aquatic environment from satellite images of the sea surface, when the surface of the water is sometimes covered with clouds or there is no image of a part of the studied water area with the required data, it is proposed to use an optimal interpolation (extrapolation) of the spectral brightness values of images in the water areas. The method of optimal interpolation of Kolmogorov spectral brightness of satellite images under incomplete information in the task of improving and testing methods for the remote determination of the hydrophysical characteristics of the marine environment is described. The optimal Kolmogorov interpolation method was tested for the field of the spectral values of the sea surface for the problem of estimating the hydrophysical characteristics of the aquatic environment using the example of the Sentinel-2 satellite channels, which showed for the spatial resolution of 10 and 20 m insignificant errors and a sufficiently high correlation with the brightness values, and for the channels with the spatial discrimination of 60 m is smaller than the value of the correlation coefficient, which is associated with significantly larger distances between the pixels. These results are acceptable for practical use of interpolation (extrapolation) of spectral brightness values of satellite images of the sea surface under incomplete information, which creates prerequisites for creating a multidimensional linear regression model for calculating the hydrophysical characteristics of the aquatic environment according to incomplete information satellite conditions. |
| publisher |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| publishDate |
2018 |
| url |
https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/138 |
| work_keys_str_mv |
AT yakymchukvladyslav estimationofhydrophysicalcharacteristicsoftheaquaticenvironmentusingsatelliteimagesinthecontextofincompleteinformation AT sukhanovkostiantyn estimationofhydrophysicalcharacteristicsoftheaquaticenvironmentusingsatelliteimagesinthecontextofincompleteinformation AT yakymchukvladyslav ocenivaniegidrofizičeskihharakteristikvodnojsredyspomoŝʹûkosmičeskihsnimkovvusloviâhnepolnojinformacii AT sukhanovkostiantyn ocenivaniegidrofizičeskihharakteristikvodnojsredyspomoŝʹûkosmičeskihsnimkovvusloviâhnepolnojinformacii AT yakymchukvladyslav ocínûvannâgídrofízičnihharakteristikvodnogoseredoviŝazadopomogoûkosmíčnihznímkívvumovahnepovnoíínformacíí AT sukhanovkostiantyn ocínûvannâgídrofízičnihharakteristikvodnogoseredoviŝazadopomogoûkosmíčnihznímkívvumovahnepovnoíínformacíí |
| first_indexed |
2024-04-21T19:48:00Z |
| last_indexed |
2024-04-21T19:48:00Z |
| _version_ |
1796974974390501376 |
| spelling |
uajuacgovua-article-1382020-01-14T21:32:15Z Estimation of hydrophysical characteristics of the aquatic environment using satellite images in the context of incomplete information Оценивание гидрофизических характеристик водной среды с помощью космических снимков в условиях неполной информации Оцінювання гідрофізичних характеристик водного середовища за допомогою космічних знімків в умовах неповної інформації Yakymchuk, Vladyslav Sukhanov, Kostiantyn space image hydrophysical charcteristics sea environment Kolmogorov's optimal interpolation оптимальная интерполяция Колмогорова космический снимок гидрофизические характеристики морская среда оптимальна інтерполяція Колмогорова космічний знімок гідрофізичні характеристики морське середовище In the method of assessing the state of individual parts of the aquatic ecosystem based on satellite images (determining the concentration of total suspended and dissolved organic matter in particular), an algorithm for calculating their concentration based on data from space scanners is used for complete information. This is achieved by creating, using cosmic data, a multidimensional linear regression model of the dependence of the characteristics of temperature, salinity, total suspended matter and dissolved organic matter on the influencing factor variables — spectral values 7 bands of Landsat-5. To assess the characteristics of the aquatic environment from satellite images of the sea surface, when the surface of the water is sometimes covered with clouds or there is no image of a part of the studied water area with the required data, it is proposed to use an optimal interpolation (extrapolation) of the spectral brightness values of images in the water areas. The method of optimal interpolation of Kolmogorov spectral brightness of satellite images under incomplete information in the task of improving and testing methods for the remote determination of the hydrophysical characteristics of the marine environment is described. The optimal Kolmogorov interpolation method was tested for the field of the spectral values of the sea surface for the problem of estimating the hydrophysical characteristics of the aquatic environment using the example of the Sentinel-2 satellite channels, which showed for the spatial resolution of 10 and 20 m insignificant errors and a sufficiently high correlation with the brightness values, and for the channels with the spatial discrimination of 60 m is smaller than the value of the correlation coefficient, which is associated with significantly larger distances between the pixels. These results are acceptable for practical use of interpolation (extrapolation) of spectral brightness values of satellite images of the sea surface under incomplete information, which creates prerequisites for creating a multidimensional linear regression model for calculating the hydrophysical characteristics of the aquatic environment according to incomplete information satellite conditions. В условиях полной информации в методе оценивания состояния отдельных звеньев водной экосистемы на основе космических снимков (в частности определение концентрации общего взвешенного и растворенного органического вещества) применяется алгоритм расчетов их концентрации на основе данных космических сканеров. Это достигается созданием по космическим данным многомерной линейной регрессионной модели зависимости характеристик температуры, солености, суммарного взвешенного вещества и растворенного органического вещества от влияющих факторных переменных — спектральной яркости 7-ми каналов спутника Landsat-5. В условиях, когда поверхность воды местами закрыта тучами или снимок части исследуемой акватории с соответствующей датой отсутствует, для оценивания характеристик водного среды с помощью космических снимков морской поверхности предлагается использовать оптимальную интерполяцию (экстраполяцию) значений спектральной яркости снимков на участках акватории. Описан метод оптимальной интерполяции Колмогорова спектральной яркости космических снимков в условиях неполной информации в задаче усовершенствования и апробации методов дистанционного определения гидрофизических характеристик морского среды. Выполнена апробация метода оптимальной интерполяции Колмогорова поля значений спектральной яркости морской поверхности для задачи оценивания гидрофизических характеристик водной среды на примере каналов спутника Sentinel-2, которая показала для пространственного разрешения 10 и 20 м незначительные погрешности, и достаточно высокую корреляцию со значениями яркости, а для каналов с пространственным разрешением 60 м меньше значения коэффициента корреляции, что связано со значительно большими расстояниями между пикселями. Эти результаты являются целиком приемлемыми для практического использования интерполяции (экстраполяции) значений спектральной яркости космических снимков морской поверхности в условиях неполной информации, что создает предпосылки к созданию многомерной линейной регрессионной модели для вычисления гидрофизических характеристик водной среды по данным каналов спутника Sentinel-2 в условиях неполной информации. В умовах повної інформації в методі оцінювання стану окремих ланок водної екосистеми на основі космічних знімків (зокрема визначення концентрації загальної зваженої й розчиненої органічної речовини) застосовується алгоритм розрахунків їх концентрації на основі даних космічних сканерів. Це досягається створенням за космічними даними багатомірної лінійної регресійної моделі залежності характеристик температури, солоності, сумарної зваженої речовини і розчиненої органічної речовини від впливаючих факторних змінних — спектральної яскравості 7-ми каналів супутника Landsat-5. В умовах, коли поверхня води місцями закрита хмарами або знімок частини досліджуваної акваторії з відповідною датою відсутній, для оцінювання характеристик водного середовища за допомогою космічних знімків морської поверхні пропонується використовувати оптимальну інтерполяцію (екстраполяцію) значень спектральної яскравості знімків на ділянках акваторії. Описано метод оптимальної інтерполяції Колмогорова спектральної яскравості космічних знімків в умовах неповної інформації в задачі удосконалення та апробації методів дистанційного визначення гідрофізичних характеристик морського середовища. Виконано апробацію методу оптимальної інтерполяції Колмогорова поля значень спектральної яскравості морської поверхні для задачі оцінювання гідрофізичних характеристик водного середовища на прикладі каналів супутника Sentinel-2, яка показала для просторового розрізнення 10 і 20 м незначні похибки і досить високу кореляцію зі значеннями яскравості, а для каналів з просторовим розрізненням 60 м менші значення коефіцієнта кореляції, що пов’язано зі значно більшими відстанями між пікселями. Ці результати є цілком прийнятними для практичного використання інтерполяції (екстраполяції) значень спектральної яскравості космічних знімків морської поверхні в умовах неповної інформації, що створює передумови до створення багатомірної лінійної регресійної моделі для обчислення гідрофізичних характеристик водного середовища за даними каналів супутника Sentinel-2 в умовах неповної інформації. Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2018-12-31 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/138 10.36023/ujrs.2018.19.138 Ukrainian journal of remote sensing; No. 19 (2018); 34-39 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; № 19 (2018); 34-39 Український журнал дистанційного зондування Землі; № 19 (2018); 34-39 2313-2132 uk https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/138/154 Copyright (c) 2019 Ukrainian journal of remote sensing |