Marek MRÓZ 1, Katarzyna OSIŃSKA-SKOTAK 2, Magdalena MLECZKO 1 1 Katedra Fotogrametrii i Teledetekcji, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie, ul. Oczapowskiego 1, 10-957 Olsztyn. e-mails: marekm@uwm.edu.pl, magdalena.mleczko@uwm.edu.pl 2 Laboratorium Teledetekcji i GIS, Wydział Geodezji i Kartografii, Politechnika Warszawska, Plac Politechniki 1 00-660 Warszawa, e-mail: kos@gik.pw.edu.pl TELEDETEKCJA PASYWNA W BADANIU EKOSYSTEMÓW WÓD PRZYBRZEŻNYCH ZDJĘCIA SATELITARNE ZALEWU WIŚLANEGO. 1. WPROWADZENIE. Z daleka lepiej widać. Ten pogląd odnosi się do większości zagadnień związanych z postrzeganiem pewnego konglomeratu elementów w sposób syntetyczny, holistyczny, jako pewnej całości. Jednym z jego przejawów jest rozwój technologii obserwacji Ziemi z Kosmosu. W poprzednich rozdziałach niniejszej publikacji Czytelnik został zaznajomiony z zestawem danych i informacji nt. środowiska przyrodniczego Zalewu Wiślanego pochodzących z bezpośrednich badań terenowych. Ten rozdział przybliża zagadnienie pozyskiwania informacji o jakości wody na podstawie zdalnych obserwacji satelitarnych czyli teledetekcji i przedstawia zgromadzony zasób zdjęć satelitarnych wraz z wybranymi wynikami ich opracowania. Zastosowanie teledetekcji do badań ekosystemów wodnych jest przedmiotem bardzo wielu publikacji naukowych i książek. Najbardziej skuteczne i najszerzej opisywane w literaturze jest zastosowanie metod teledetekcji satelitarnej do badań otwartych wód oceanicznych określanych terminem anglojęzycznym Case 1 open waters. U źródeł tego sukcesu leży fakt, że właśnie do badań oceanów zaprojektowano i umieszczono na orbitach serię dedykowanych systemów i sensorów. Dużo mniejszą uwagę poświęcano ekosystemom wód przybrzeżnych (ang. Case 2 coastal waters), nie mniej ważnym ze względów ekologicznych i społecznych. Są to obszary cenne przez swoją bioróżnorodność, zasoby przyrodnicze i rolę łącznika między siedliskami lądowymi i morskimi. W strefach 1
przybrzeżnych zamieszkuje około 50% światowej populacji ludności. Strefy przybrzeżne są obiektem interdyscyplinarnych badań naukowych dotyczących wzajemnych oddziaływań elementów składowych tych złożonych ekosystemów, wykorzystujących nowoczesne instrumentarium badawcze biologii molekularnej, chemii, fizyki. Wiele z tych badań obejmuje problemy obserwacji dynamiki zmian ekosystemu, do czego predystynowane są techniki i narzędzia teledetekcyjne, zarówno z punktu widzenia menadżerów jak i badaczy. Do zalet teledetekcji należy zaliczyć jej aspekt synoptyczny, pozyskiwanie danych ilościowych zarówno w skali lokalnej, regionalnej, jak i globalnej, a także powtarzalność obserwacji. Do najczęściej wymienianych wad zalicza się: wysokie koszty, brak systemów i sensorów zaprojektowanych na potrzeby wód przybrzeżnych i być może najważniejszą zbyt słabą komunikację między naukowcami- przyrodnikami, inżynierami sektora kosmicznego oraz menadżerami. Opinie te są przytoczone z publikacji Richardsona i Le Drew [14], która bardzo wyczerpująco przedstawia zagadnienia teledetekcyjnych badań wód przybrzeżnych, a poprzez swoje walory stała się jednym z głównych źródeł literaturowych cytowanych w niniejszej publikacji. Wbrew przeszkodom zauważa się jednak obecnie coraz więcej przykładów udanych przedsięwzięć łączących techniki teledetekcji z bezpośrednimi badaniami ekosystemów przybrzeżnych oraz integracji teledetekcji w procesie zarządzania tymi obszarami. To pozorne zacofanie teledetekcji wód przybrzeżnych w stosunku do teledetekcji wód oceanicznych jest, jak się wydaje [14], po części związane z wielostronną złożonością tej strefy wyznaczaną przez złożoność biologiczną i optyczną, na którą nakłada się czasowa i przestrzenna dynamika zjawisk. Na wypadkowe właściwości optyczne środowiska wodnego składa się kilka czynników: wody przybrzeżne są często płytkie, zatem reflektancja dna jest składnikiem ogólnej reflektancji zbiornika (ang. water-leaving reflectance), zbiorowiska roślinne bentosu o zróżnicowanej strukturze i głębokości wpływają na rejestrowany sygnał wychodzący, koncentracja fitoplanktonu i zawiesin jest dużo wyższa w strefach przybrzeżnych niż w błękitnych wodach oceanicznych, charakterystyki spektralne różnych typów fitoplanktonu i sedymentów (zawiesin) są bardzo zmienne i mogą silnie modyfikować rejestrowaną luminancję spektralną, 2
charakterystyki spektralne fitoplanktonu i zawiesin nakładają się na siebie w taki sposób, że konieczne jest opracowanie specyficznych algorytmów ekstrakcji informacji, właściwych wodom przybrzeżnym. Czynniki implikujące biologiczną złożoność to obecność glonów wielokomórkowych, gęste zbiorowiska bezkręgowców, sezonowy rozwój biomasy. Właściwości spektralne wód przybrzeżnych są jak widać zdominowane przez zawartość różnych składników i bardzo odmienne od właściwości otwartych wód oceanicznych, w których dominuje rozpraszanie światła. Jest to jaskrawo widoczne w przypadku chlorofilu, którego zawartość w wodach przybrzeżnych może być kilka rzędów wielkości wyższa niż w wodach oceanicznych. W rezultacie stosowane algorytmy wyznaczania zawartości chlorofilu z obserwacji satelitarnych w wodach otwartego oceanu załamują się w obszarach przybrzeżnych przy wysokiej jego koncentracji i w zależności od typów i koncentracji towarzyszących mu zawiesin prowadzą albo do niedoszacowania albo wyraźnego przeszacowania tego parametru. Okazuje się, że ponownej, kosztownej analizy wymagają dane ze skanera CZCS (Coastal Zone Color Scanner) pozyskiwane w latach 1978-1986, opracowywane poprzednio tylko wg. algorytmów Case 1 waters. Wykorzystanie właściwości optycznych wody poprzez pomiary spektrofotometryczne do wykrywania koncentracji chlorofilu, a więc fitoplanktonu jest drogą do monitorowania potencjalnej eutrofizacji, a więc oceny zdrowia ekosystemu wodnego. Obecną tendencją jest rozszerzanie tych obserwacji i pomiarów w kierunku badania charakterystyk spektralnych barwników występujących w toksycznych algach [14]. Algorytmy ekstrakcji zawartości barwników, głównie chlorofilu a, w wodach niebieskich (Case 1), opierały się o modelowanie matematyczne zjawisk optycznych i równania transferu radiacyjnego obejmującego rozpraszanie, absorpcję, transmisję i fluorescencję, ponieważ spektra reflektancji (ang. water-leaving reflectance spectra) w tamtym przypadku były dość do siebie podobne. Inaczej jest w przypadku wód przybrzeżnych, gdzie reflektancja spektralna jest wysoce zmienna i jej zróżnicowanie może być wykrywane nawet naocznie. Stąd cała uwaga w tym podejściu jest skierowana bezpośrednio na charakterystyki spektralne, a ich zróżnicowanie staje się bazą do konstruowania algorytmów ekstrakcji informacji o barwnikach (ang. pigments content retrieval). Fitoplankton wód przybrzeżnych charakteryzuje się dużą dynamiką struktury taksonomicznej oraz tzw. ilościowości i biomasy. Czynniki te wpływają na charakterystyki spektralne. Zatem związek między barwnikami i taksonami glonów jest jednym z najbardziej obiecujących połączeń między teledetekcją a badaniami procesów ekosystemowych. Synoptyczny zbiór danych 3
teledetekcyjnych obejmuje zatem zarówno rozróżnienie taksonów fitoplanktonu, jak i kartografię siedlisk, przebieg linii brzegowej oraz wykrywanie zachodzących zmian. Chociaż wiele programów monitoringu wód stosuje teledetekcję, to jednak często ta inkorporacja jest utrudniona ze względu na koszty i uzasadnione spostrzeżenia, że teledetekcja wymaga wysoce specjalistycznej wiedzy - co bardzo podkreślają Richardson i Le Drew w [14]. Jeszcze bardziej niż w programach monitoringu, teledetekcja wydaje się niedoceniana przez menadżerów ekosystemów przybrzeżnych. Menadżerowie są często jeszcze bardziej niechętni teledetekcji niż personel odpowiedzialny za monitoring, a wynika to znowu z przeświadczenia, że potrzebna jest głęboka wiedza ekspercka, której większość z nich nie posiada [14]. Inkorporacja teledetekcji na poziomie zarządzania ekosystemami obejmuje również integrację danych, ale mającą inaczej zdefiniowany cel nie tylko ekstrakcję i integrację danych z różnych sensorów, ale transfer tej wiedzy do szerszej społeczności. 2. OKREŚLANIE PARAMETRÓW JAKOŚCI WÓD NA PODSTAWIE ZDALNYCH POMIARÓW REFLEKTANCJI SPEKTRALNEJ Jak pisze J. Schalles [15] około 98% zarówno wód oceanicznych jak i przybrzeżnych należy do tzw. kategorii Case 1 waters i prawie wszystkie wysiłki badawcze są skupione na tych zdominowanych przez fitoplankton akwenach. Jednakże przybrzeżne i estuariowe wody Case 2 waters są nieproporcjonalnie ważniejsze dla takich przejawów działalności człowieka jak rekreacja, osadnictwo czy rybołówstwo. Właśnie oszacowanie koncentracji chlorofilu jest jedną z najważniejszych naukowo aplikacji teledetekcji w badaniach przybrzeżnych ekosystemów wodnych. Wielkie zasługi w badaniu optyki nieprzezroczystych, mętnych wód przybrzeżnych (ang. turbid waters) położyli Morel i Prieur w latach 80-tych XX wieku. To oni opracowali zarówno terminologię jak i uzasadnienie podziału wód na te dwie kategorie wychodząc z bio-optycznych podstaw zmienności barwy wód oceanów [15]. Właściwości optyczne, a co za tym idzie manifestująca się w polu widzenia detektorów barwa wody w akwenach typu pierwszego jest wyznaczana przez: 1) komórki żywego fitoplanktonu, 2) organiczne cząsteczki tryptonu i 3) rozpuszczoną materię organiczną będącą wynikiem metabolizmu fitoplanktonu i rozkładu tryptonu organicznego. Drugi typ wód zawiera wszystkie składniki właściwe dla typu pierwszego i dodatkowo materiał pochodzenia egzogenicznego : 4) cząsteczki z dna jako wynik resuspensji, 5) trypton organiczny i nieorganiczny z rzek, lodowców, i/lub transportowany przez wiatr, 6) rozpuszczoną materię organiczną (CDOM) lądowego i litoralnego pochodzenia, 7) roztwory i 4
zawiesiny pochodzenia antropogenicznego. Termin CDOM jest akronimem od słów angielskich Colored lub Chromomorphic Dissolved Organic Matter. W obu tych przypadkach algorytmy ekstrakcji zawartości chlorofilu z pomiarów zdalnych (pomiarów reflektancji spektralnej w zakresie widzialnym i bliskiej podczerwieni) różnią się. Warunki wód typu pierwszego i drugiego przenikają się wzajemnie przestrzennie w zależności od odległości od linii brzegowej lub estuariów, dlatego w strefach przybrzeżnych mogą mieć zastosowanie zarówno algorytmy właściwe dla typu 1. jak i 2. Większość podejść teledetekcyjnego wyznaczania biomasy fitoplanktonu jest opartych o absorpcję światła słonecznego przez barwniki glonów w obecności światła rozpraszanego zarówno przez komórki glonów jak i inne cząsteczki (nie-glony). Ta wzajemna gra absorpcji właściwej barwnikom i rozpraszania cząsteczkowego tworzy pewnego rodzaju gradację odpowiedzi w wyłaniającej się, wypadkowej reflektancji wykrywalnej przez sensory. Środowiska wód estuariowych, śródlądowych, przybrzeżnych stawiają poważne wyzwania w zakresie interpretacji rejestrowanej reflektancji (ściślej luminancji), gdyż mnogość optycznie aktywnych komponentów środowiska częściowo maskuje fundamentalne prawidła absorpcji fitoplanktonowej oraz rozpraszania światła. Piszą o tym Ritchie [13], Schalles [16], Wang [21], Brando i Dekker [5]. W wodach typu 1. nawet prosty iloraz luminancji w zakresie niebieskim do luminancji w zakresie zielonym okazuje się dobrym i niezawodnym wskaźnikiem koncentracji chlorofilu a. Wskaźnik ten staje się jednak mniej czuły na zmiany koncentracji chlorofilu o wartościach powyżej 30 µg/l. Jest jednocześnie czuły na zmiany proporcji chlorofilu a w stosunku do całkowitej zawartości barwników oraz całkowitej zawartości karotenoidów (wg. Aikena) [1]. Ta prosta relacja może jednakże być mocno zniekształcona w wodach typu drugiego przez efekt zawartości CDOM lub cząsteczek tryptonu. Chlorofil a jest mierzony powszechnie, zarówno w programach monitoringu jakości wód przybrzeżnych i śródlądowych [7], obserwacji zagrożeń przez gwałtowne zakwity glonów (ang. harmful algal blooms) [12], jak i w ekologicznych badaniach produkcyjności i biomasy fitoplanktonu [11], ponieważ jest dominującym, powszechnie obecnym w algach, w tym w sinicach, pigmentem absorbującym światło, przez co staje się adekwatnym wskaźnikiem produktywności. Trzeba też wyraźnie zaznaczyć, że pomiary zdalne oparte o pasywną reflektancję słoneczną nie są zdolne do wyizolowania sygnału pochodzącego wyłącznie od chlorofilu spośród innych optycznie aktywnych składników (ang. OAC Optically Active Compounds) w toni wodnej [15]. Inne barwniki fotoaktywne mają 5
pokrywające się z chlorofilem spektra absorpcyjne. Koncentracja chlorofilu może wykazywać też zmienność pionową w profilu. Teledetekcja pasywna nie rozwiązuje więc problemów wyznaczania koncentracji chlorofilu w głębszych warstwach [3]. Dodatkowe komplikacje pojawiają się w przypadku użycia kilku kanałów spektralnych w algorytmie. Rzadko analizowany jest problem większego tłumienia (tam i z powrotem) promieniowania niebieskiego i czerwonego w stosunku do promieniowania zielonego w słupie wody mętnej, eutroficznej [15]. Kiedy dane są zbierane z wysokiego pułapu lotniczego lub z satelity wartość rejestrowanej luminancji pochodzącej z wody jest zazwyczaj dalece mniejsza niż siła rozpraszania atmosferycznego. Eliminacja tego zjawiska atmosferycznego poprzez różne metody korekcji jest bardzo ważna dla standaryzacji danych i ich normalizacji do postaci reflektancji. W bardziej produktywnych i zmętniałych wodach metoda korekcji oparta o tzw. black pixel lub poprawniej clear water pixel (założenie, że dla danego piksela teoretyczna wartość luminancji w podczerwieni powinna być zerowa, a jego niezerowa wartość zmierzona jest tylko wynikiem świecenia atmosfery) staje się wątpliwa w związku ze wzrastającym czynnikiem rozpraszania w wodzie i może prowadzić do znaczących błędów w oszacowaniu koncentracji chlorofilu w wodzie (wg. Siegel a i in) [20]. Zaniechanie tego założenia może znacząco poprawić wyznaczanie koncentracji chlorofilu z pomiarów satelitarnych w wodach, w których jego koncentracja przekracza 2 µg/l. Okazuje się też (wg. Schiebe i Kirka), że reflektancja wody w zakresie bliskiej podczerwieni często jest najlepszym nośnikiem informacji o koncentracji sestonu [18]. Rozpiętość wartości koncentracji chlorofilu w wodach może różnić się nawet o pięć rzędów wielkości (0.01 1 000 µg/l). 6
Rys.1. Przykłady rozpiętości koncentracji chlorofilu a różnych warunkach (1 Morze Sargassowe, 2- Prąd Kalifornijski, 3- estuaria i wody przybrzeżne, 4- Północny Atlantyk, 5 zakwity glonów) [15]. Względny wpływ chlorofilu a oraz barwników stowarzyszonych na optykę wody jest bardzo zmienny, zatem opracowanie jednego, niezawodnego teledetekcyjnego algorytmu wyznaczania koncentracji tego składnika jest bardzo problematyczne. Detekcja chlorofilu jest oparta na wykrywalnych wzorcach jego widomych właściwości optycznych (ang. AOP - Apparent Optical Properties). Interakcje pomiędzy AOP (np. tłumienie napromieniowania, reflektancja, ) a IOP (ang. IOP - Inherent Optical Properties) np. współczynniki absorpcji, współczynniki rozpraszania, opisują dla danego miejsca, czasu i warunków atmosferycznych tzw. równania transferu radiacyjnego. Barnard i inni [4] prowadzili prace doświadczalne nad operacyjnym wydzieleniem IOP w szerokim zakresie zmienności warunków obserwacji: otwartego oceanu, wód przybrzeżnych i estuariów. Obliczyli, że wody typu 2. na ogół cechują współczynniki absorpcji i rozpraszania około 0.1 m -1, podczas gdy najczystsze wody typu 1. charakteryzują wartości między 0.0001 i 0.1. Dodatkowo zauważyli znaczącą korelację pomiędzy pomiarami wykonanymi przy różnych długościach fal. W różnych warunkach optycznych skuteczność satelitarnych (spektroradiometrycznych) pomiarów koncentracji chlorofilu zależy od rozdzielczości radiometrycznej i spektralnej (szerokości i liczby kanałów w jakich operują poszczególne instrumenty). W celu wykrycia maksimów absorpcyjnych niezbędna byłaby rozdzielczość spektralna rzędu 2nm, jednakże ograniczenie z tytułu stosunku sygnał/szum wymusza stosowanie w skanerach satelitarnych szerszych zakresów spektralnych. Bardzo interesujące przykłady reflektancji spektralnej wody dla szerokiego zakresu typów wód i akwenów zamieszcza Schalles w [15]. Wartości parametrów AOC, które badał mieszczą się w szerokich zakresach: Chl-a 0.03 272 µg/l, zawiesiny ogółem czyli TSM lub TSS (ang. TSM - Total Suspended Matter, TSS - Total Suspended Solids) 1-106 mg suchej masy / l, oraz absorpcja przy 440nm przez rozpuszczoną materię organiczną (CDOM) 0.18-12.3 m -1. Zauważa on jednocześnie, że różne grupy taksonomiczne fitoplanktonu charakteryzują różne barwy (sinice, zielenice, brunatnice) co zmienia ich wypadkową charakterystykę absorpcyjną i odbiciową, utrudniającą badanie koncentracji chlorofilu. W płytszych optycznie wodach osady denne wpływają na wychodzącą ze słupa wody luminancję i może to zakłócić oszacowanie koncentracji chlorofilu. W niektórych eksperymentach wykazano [2], że jasny kolor dna powoduje podobny efekt jak zawiesina ilasta w słupie wody 7
zwiększając stosunek luminancji wychodzącej NIR/Red (podczerwień / czerwony) od kilkunastu do 40-50%. Na ogół, nieorganiczne cząsteczki tryptonu takie jak iły oraz związki węgla zwiększają albedo wody wraz z ich gęstością z powodu dużej skuteczności rozpraszania i stosunkowo niskiej absorpcji. Z drugiej strony absorpcja przez organiczne cząsteczki tryptonu często przypomina absorpcję CDOM-u, o silnej korelacji ujemnej pomiędzy długością fali i jego koncentracją [8]. Rys. 2 przedstawia skutek dodawania do wody o dwu różnych zawartościach chl-a jasnego iłu. Operacja ta powoduje wzrost dwu ważnych wskaźników radiometrycznych: stosunku reflektancji w zakresie niebieskim do reflektancji w zakresie zielonym (443nm/555nm) oraz reflektancji w zakresie czerwonym do reflektancji w podczerwieni (670nm/700nm). Rys. 2. Wpływ zawartości sestonu (trypton + plankton) na stosunek reflektancji 443nm/555nm oraz 670nm/700nm przy dwóch poziomach koncentracji Chl-a (31 i 57 µg/l ) [15]. Wzrost ten będzie prowadził do niedoszacowania koncentracji chlorofilu-a. Co więcej wskaźniki te zbiegają się przy średnich zawartościach iłu, co stanowi również problem w ilościowym ujęciu koncentracji glonów. W doświadczeniu tym naukowcy posłużyli się również czerwonym iłem, którego wpływ okazał się znacznie mniej zaburzający poprawne oszacowanie koncentracji chlorofilu [17]. Dodawanie iłu powodowało znaczne przesunięcie pików reflektancji w zakresie zielonym (+17.2nm) i bliskiej podczerwieni (tylko + 2.4nm) w kierunku fal dłuższych. Wysokość piku reflektancji w podczerwieni okazywała się dobrym 8
wskaźnikiem koncentracji chlorofilu w wielu akwenach śródlądowych typu 2. Określenie CDOM odnosi się do materii organicznej, która silnie absorbuje światło w ultrafiolecie i zakresie niebieskim, a mniej intensywnie przy wyższych długościach fal. Te substancje organiczne, których właściwości absorbujące są związane z obecnością ciężkich cząsteczek kwasów huminowych i fulwowych są również nazywane gelbstoff lub substancje żółte (ang. yellow substances). Chemiczne i absorpcyjne właściwości CDOM-u były dość dokładnie zbadane [6,2,19]. Ważnym lecz czasami niedostrzeganym zjawiskiem związanym z CDOM-em jest fluorescencja. Głównym źródłem CDOM jest rozkład szczątków roślinnych a ich obfitość występuje w ładunkach z rzek i strumieni, kwaśnych substancjach chemicznych, terenach nadbrzeżnych o bujnej roślinności, słonych bagnach. CDOM dominuje w niektórych estuariach zabarwiając wodę na kolor czarny (np. Rio Negro). Zawartość CDOM jest podawana albo w jednostkach absorpcji m -1 (gęstość optyczna), albo jako koncentracja rozpuszczonego węgla organicznego w mg/l. W zakresie VNIR (światło widzialne -VIS plus bliska podczerwień- NIR) absorpcja przez CDOM maleje wraz z długością fali w funkcji wykładniczej. Chociaż efekt absorpcji przez CDOM jest najsilniejszy przy niższych długościach fali, może on obniżać reflektancję w całym zakresie VIS, a nawet na początku NIR. Przy koncentracji chl-a < 1 µg/l jego aktywność absorpcyjna jest na ogół niższa niż wypadkowa absorpcja wody i CDOM-u w typowych wodach przybrzeżnych. Dla długości fal krótszych niż 550nm i chl-a > 1 µg/l oba te zjawiska nakładają się na siebie znacznie. Natomiast tylko wysokie koncentracje pigmentu, i tylko w zakresie promieniowania czerwonego dają absorpcję wyższą niż wypadkowa absorpcja samej wody i CDOM-u. Kiedy absorpcja CDOM przekracza 10 m -1 to oznacza, że jest większa niż absorpcja chlorofilowa przy koncentracji 100 µg/l, dla całego spektrum widzialnego PAR (ang. PAR - Photosynthetically Active Radiation). Z wielu innych badań wypływa wniosek, że algorytmy ekstrakcji chlorofilu oparte na stosunku reflektancji w zakresie niebieskim i zielonym są dużo bardziej czułe na obecność CDOM niż algorytmy oparte na zakresie czerwonym i podczerwieni. Również zjawiska na powierzchni wody mogą powodować istotne zmiany w oświetleniu i reflektancji [10]. Odbicie światła na granicy woda/powietrze jest silnie uzależnione od kąta padania promieni oraz stanu sfalowania powierzchni. W celu uniknięcia fotografowania silnego odbicia zwierciadlanego od powierzchni wody podejmuje się 3 działania zapobiegawcze: 1) zmniejszenie pola widzenia instrumentu (ang. IFOV Instantaneous Field Of View), 2) oddalenie kąta obrazowania od kąta padania promieni słonecznych, 3) unikanie 9
obrazowania w godzinach, gdy kąty zenitalne są wysokie lub ekstremalnie niskie. Silny wiatr i falowanie może spowodować powstanie piany i/lub aerozolu wodnego wpływającego na rejestrowaną reflektancję. Reasumując ten pobieżny przegląd problemów związanych z ekstrakcją chlorofilu-a jako podstawowego wskaźnika produktywności środowiska wodnego, na podstawie zdalnego pomiaru luminancji spektralnej, w obecności różnego typu zawiesin (TSM/TSS) oraz CDOMu można stwierdzić, że większość algorytmów wykorzystuje: 1) iloraz kanału lub kanałów z przedziału silnej absorpcji pomiędzy 440 i 510nm w stosunku do kanałów z przedziału 550 555nm; 2) iloraz luminancji z zakresu NIR 685-710nm w stosunku do luminancji w zakresie czerwonym 670-675nm (absorpcja chlorofilowa). Tabela 1. zawiera wybrane przykłady algorytmów ekstrakcji chlorofilu w wodach typu 1. i 2. przytoczone za Schalles em [15]. Tab 1. Wybrane przykłady algorytmów ekstrakcji chlorofilu w wodach typu 1. i 2. Źródło [15]. R reflektancja spektralna. Formuła Autorzy Współczynnik determinacji Lokalizacja badań Chl-a = 1.629 (R490/R550) -2.551 D Sa i Missisipi River Miller (2002) 0.81 plume Zatoka Meksykańska Chl-a = a + b *(R705/R662) Kallio i in. Jeziora fińskie 0.98 A = -68.7, b = 108.5 (2003) Chl-a = -52.91 + 73.59 * (R705/R678) Thiemann, Polodowcowe Kaufmann (2000) 0.89 jeziora Meklemburgii Chl-a = 89 * R705/R670 + Mittenzwey Jeziora i rzeki, 0.98 10*(R705/R670) 2-34 i in. (1992) Niemcy Chl-a = ((Ave R650+R700)-R675)/(Ave R440 + R550) Hladik (2004) 0.80 Estuaria i wody przybrzeżne. S- E USA r 2 Zdalne wykrywanie obecności chlorofilu w wodach typu 2. i jego ilościowe ujęcie jest zadaniem realizowanym coraz bardziej operacyjnie, jednak nadal skomplikowanym. Czynniki 10
powodujące to skomplikowanie można uszeregować następująco [15]: 1) duży rozrzut i dynamika koncentracji barwnika, 2) dominujący w wielu przypadkach wpływ CDOM oraz TSS na optykę wody, 3) czasowa i przestrzenna zmienność warunków w wodach przybrzeżnych, 4) zróżnicowana natura optycznych komponentów środowiska wodnego oraz właściwości ich IOP, 5) aerozole atmosferyczne i wymagania dokładnych korekcji atmosferycznych, 6) niejednorodny pionowy rozkład koncentracji, 7) reflektancja dna i zróżnicowanie osadów dennych, 8) rozdzielczość przestrzenna sensorów i niejednorodność pikseli (miksele obejmujące zarówno powierzchnie wodne, jak i lądowe). Wobec powyższego kolejnym krokiem możliwości satelitarnego wykrywania chlorofilu w wodach przybrzeżnych typu 2. byłoby zaangażowanie dobrze skalibrowanych sensorów hiperspektralnych o wysokiej rozdzielczości spektralnej, identyfikującej subtelne pasma absorpcyjne chlorofilu i barwników towarzyszących, oraz piki i ramiona krzywych spektralnych ukazujące wpływy rozpraszania. W praktyce nadal rozwiązywanie tych problemów jest kwestią wyboru metod podyktowaną warunkami czasowymi, finansowymi i technicznymi. W niektórych przypadkach wskazanie kilku głównych klas koncentracji chlorofilu bywa wystarczające. W innych, wykrycie zmian oraz subtelnych różnic w koncentracji może być ważące w identyfikacji zakwitów, zmniejszeniu strat w akwakulturze, ulepszeniu modeli produkcji pierwotnej. 3. PLATFORMY, SYSTEMY I SKANERY TELEDETEKCYJNE STOSOWANE DO BADAŃ WÓD PRZYBRZEŻNYCH Nieustanny rozwój systemów obserwacji Ziemi dokonuje się w systemach pasywnych w kilku aspektach: zwiększenia rozdzielczości przestrzennej sensorów, zwiększenia rozdzielczości spektralnej, skrócenia interwału obserwacji, poszerzenia pasa skanowania. Natomiast rozwój aktywnych (mikrofalowych) systemów obrazowania polega przede wszystkim na budowie zaawansowanych anten pozwalających na precyzyjny pomiar i kalibrację powracających impulsów, na zwiększaniu rozdzielczości przestrzennej i jakości radiometrycznej. Ta druga technologia ma ograniczone zastosowanie w badaniach wód. Główny wysiłek konstruktorów w zakresie teledetekcyjnych badań wody jest skupiony zatem na rozwijaniu technologii hiperspektralnych o dużej rozdzielczości geometrycznej. Rozdzielczość przestrzenna (geometryczna) i spektralna wzajemnie się ograniczają. Przy danej czułości sensora niezbędna jest pewna minimalna porcja energii do wygenerowania obrazu o zadawalającej jakości. 11
Zatem można ją uzyskać zapewniając albo wystarczająco szeroki zakres spektralny, albo wystarczająco duże pole obserwacji. Dlatego większość skanerów satelitarnych charakteryzuje albo wysoka rozdzielczość przestrzenna i mała liczba szerokich kanałów spektralnych, albo większa liczba wąskich kanałów przy zdegradowanej rozdzielczości przestrzennej. Realny postęp dokonuje się wtedy, gdy technologia optoelektronicznego obrazowania cyfrowego zyskuje nowatorskie rozwiązania w zakresie konstrukcji wysokoczułych detektorów i wysokowydajnych kanałów teletransmisji. Wtedy możliwe jest równoczesne: zmniejszanie IFOV, zwiększanie liczby kanałów spektralnych przy ich zawężaniu i zachowanie szerokiego pasa skanowania. Przykładem takiego postępu jest konstruowany w obecnym czasie niemiecki system satelitarny dedykowany badaniom środowiska o nazwie EnMAP (Environmental Mapping and Analysis Programme), planowany do uruchomienia w 2014 roku. W obecnym stanie rzeczy badania wód przybrzeżnych, ekosystemów przybrzeżnych oraz stref wybrzeża muszą opierać się na obrazach satelitarnych dedykowanych oceanom (mała rozdzielczość przestrzenna) albo kartografii satelitarnej (uboga gama kanałów, przy dużej rozdzielczości geometrycznej). W grupie potencjalnie użytecznych systemów można wymienić: EO-1 (ALI/Hyperion), Landsat 5 TM / Landsat 7 ETM+, JERS-1 (OPS), IRS (LISS), MOS (MESSR), AISA, AVIRIS, CASI2, SPOT, HYDICE, HyMap, IKONOS, NEMO, Orb-View 3, Quickbird, Kompsat/OSMI, Oceansat/OCM, ENVISAT/MERIS, Terra&Aqua /MODIS. Szczegółowe opisy sensorów i systemów można znaleźć na wielu portalach agencji kosmicznych oraz w słynnym podręczniku H. Kramera Satellite systems and sensors. Poniżej krótko scharakteryzowano te, które odegrały rolę w projekcie VISLA, były wykorzystywane przez autorów wcześniej w projekcie MONTRANSAT (program INTERREG), lub mogą mieć zastosowanie w badaniach wód. LANDSAT Od blisko 40 lat satelity serii LANDSAT rejestrują dane dla potrzeb cywilnych i praktycznie od początku próbowano je zastosować do oceny stanu wód powierzchniowych. Jest to jedyny tak bogaty i obejmujący tak długi okres zbiór danych archiwalnych. Dotychczas na orbicie okołoziemskiej umieszczono sześć satelitów z tej serii o numerach od 1 do 7. LANDSAT 6, który miał zastąpić poprzednie modele nie osiągnął wymaganego pułapu i uległ zniszczeniu, co skutkowało przedłużeniem misji satelitów 4 i 5. Ostatni satelita serii LANDSAT został umieszczony na orbicie okołoziemskiej 15 kwietnia 1999 r. W obecnej chwili dane zbierają dwa satelity: LANDSAT 5 i LANDSAT 7. Oba poruszają się po orbicie 12
okołobiegunowej, heliosynchronicznej, na wysokości 705 km nad powierzchnią Ziemi. Na pokładzie satelity LANDSAT 5 znajduje się skaner TM Thematic Mapper, natomiast LANDSAT 7 został wyposażony w udoskonaloną formę skanera TM ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus). Oba skanery w wariancie wielospektralnym rejestrują siedem kanałów spektralnych, z czego sześć ma rozdzielczość przestrzenną 30x30 m. Zakres termalny pozyskiwany jest natomiast z rozdzielczością 60x60 m w przypadku skanera ETM+, zaś 120x120 m w przypadku TM. Skaner ETM+ rejestruje również kanał panchromatyczny (0,52-0,90 µm) o rozdzielczości przestrzennej 15x15 m. Szerokość pasa obrazowania w przypadku obu skanerów wynosi 185 km. Aby utrzymać ciągłość pozyskiwania danych NASA planuje na lipiec 2011 roku wystrzelenie misji kontynuacyjnej o nazwie Landsat Data Continuity Mission (LDCM). Planowana jest ona na 5 lat. Misja LDCM będzie zbliżona do systemu LANDSAT 7. LDCM będzie rejestrował 400 scen satelitarnych w ciągu jednego dnia, czyli o 150 scen więcej niż LANDSAT 7, co ma poprawić szansę pozyskania danych bezchmurnych. Na pokładzie satelity umieszczony zostanie skaner Operational Land Imager (OLI), który będzie rejestrował dziewięć zakresów promieniowania. Wielkość terenowa piksela wyniesie 28-30 m dla wszystkich zakresów spektralnych z wyjątkiem trybu panchromatycznego, gdzie rozmiar piksela wyniesie 14-15 m. NASA nie planuje rejestrowania danych w zakresie termalnym. a. 13
b. Rys.3 Fragment pierwszego obrazu satelitarnego zarejestrowanego dla projektu VISLA przez satelitę LANDSAT-5 TM w dniu 26 kwietnia 2008 r. (a kompozycja pseudo-realistyczna, b kompozycja w barwach fałszywych z wykorzystaniem kanału bliskiej podczerwieni). TERRA i AQUA Satelita TERRA pracuje na orbicie okołoziemskiej od 18 grudnia 1999 r. Stanowi on pierwszy element 18-letniego programu badawczego NASA Earth Observing System (EOS). TERRA porusza się na wysokości 705 km, po orbicie okołobiegunowej o parametrach identycznych jak w przypadku satelity LANDSAT-7. Dane pozyskiwane są ok. godziny 10:30 lokalnego czasu słonecznego. Misja TERRA ma na celu kompleksowe badania powierzchni i atmosfery ziemskiej aby umożliwić poznanie wszystkich zjawisk zachodzących pomiędzy powierzchniami lądów, oceanów i atmosferą. W przyszłości ma to pomóc w ocenie, co i w jaki sposób wpływa na coraz szybsze zmiany klimatu na świecie. W tym celu satelita został wyposażony w pięć instrumentów: ASTER, CERES, MISR, MODIS, MOPITT. AQUA jest z kolei drugim satelitą z serii EOS i został wystrzelony 4 maja 2002 roku. Cele misji AQUA to monitorowanie zmian zachodzących w atmosferze i na powierzchni Ziemi, a w szczególności pomiary rozkładu temperatury i wilgotności powietrza w atmosferze, badanie właściwości chmur, określanie relacji między opadem i parowaniem, prowadzenie pomiarów powierzchni pokrytych lodem i śniegiem a także określanie rozkładu temperatury na 14
powierzchni oceanów oraz szacowanie ich zdolności do produkcji fitoplanktonu. Na pokładzie satelitów TERRA i AQUA umieszczono skaner ASTER - Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer, który rejestruje obrazy w 14 zakresach promieniowania 0.520 11.65nm, obejmujących promieniowanie widzialne, podczerwień bliską i średnią oraz zakres termalny. W zależności od kanału rozmiar terenowy piksela wynosi od 15 15 m do 90 90 m. Konstrukcja skanera pozwala również uzyskiwać zdjęcia stereoskopowe w paśmie promieniowania o długości fali 0.780 0.860 nm, co pozwala tworzyć trójwymiarowe modele powierzchni Ziemi. Pozyskiwanie danych nie jest jednak oparte o reguły komercyjne i często pojawiają się konflikty w priorytetach obrazowania obszarów badawczych. Dane rejestrowane przez skaner ASTER wykorzystywane są przede wszystkim do badania pokrycia terenu, tworzenia dokładnych map termalnych, wysokościowych oraz badania emisji zanieczyszczeń. Drugim skanerem, wykorzystywanym do monitorowania stanu wód powierzchniowych jest MODIS, czyli Moderateresolution Imaging Spectroradiometer. MODIS rejestruje dane ze średnią rozdzielczością przestrzenną ale jednocześnie obrazuje pas o szerokości 2330 km. Dzięki temu można otrzymać obraz całej powierzchni Ziemi maksymalnie w ciągu 2 dni. Skaner ten pozyskuje dane w 36 zakresach promieniowania (0.405 14.385nm). Terenowy wymiar piksela uzależniony jest od rejestrowanego zakresu spektralnego i waha się od 250 250 m do 1000 1000 m. W trybie rejestracji dedykowanym badaniom wód rozdzielczość przestrzenna wynosi właśnie ok. 1x1 km i dlatego system ten nie był wykorzystywany w projekcie VISLA. EO-1 Satelitę EO-1 (Earth Observing-1) umieszczono na orbicie okołoziemskiej 21 listopada 2000 roku, jako pierwszy z satelitów programu NASA o nazwie New Millenium. EO-1 porusza się po orbicie identycznej jak Landsat 7 ale z jednominutowym opóźnieniem. Na pokładzie EO-1 znajdują się trzy nowoczesne skanery: ALI, HYPERION i LAC. Skaner ALI Advanced Land Imager rejestruje dane w wariancie panchromatycznym i wielospektralnym (9 zakresów spektralnych), w zakresie promieniowania widzialnego, bliskiej i średniej podczerwieni. Rozmiar terenowy piksela obrazu wielospektralnego wynosi 30 30 m, natomiast panchromatycznego 10 10 m. Drugi instrument, HYPERION to hiperspektralny skaner o wysokiej rozdzielczości spektralnej, umożliwiający rejestrację danych w 242 zakresach promieniowania z rozdzielczością terenową 30 30 m. Dane rejestrowane są w zakresie fal 0.4 2.5 m. 15
HYPERION skanuje pas o szerokości tylko 7.7 km i długości do 100 km. Dzięki tak dużej liczbie rejestrowanych zakresów możliwe jest wykonywanie bardzo szczegółowych badań środowiskowych. Rys. 4. Fragment obrazu satelitarnego zarejestrowanego przez skaner ALI w dniu 18 września 2006 r. dla obszaru Zalewu Wiślanego (w postaci kompozycji w barwach naturalnych). 16
a) b) Rys. 5. Obrazy satelitarne zarejestrowane przez skaner HYPERION w dniu a) 25 lipca 2006 r. dla obszaru testowego Zalew Wiślany wschód oraz b) 18 września 2006 r. dla obszaru testowego Zalew Wiślany zachód (w postaci kompozycji barwnej RGB z kanałów 29, 19, 12. PROBA Satelita PROBA, czyli The PRoject for On-Board Autonomy, jest satelitą Europejskiej Agencji Kosmicznej. Satelita został wprowadzony na orbitę 22 października 2001 r. PROBA jest mini-satelitą o wadze 94 kg i rozmiarach 60 60 80 cm. Porusza się po orbicie okołobiegunowej, heliosynchronicznej na wysokości 561-681 km nad powierzchnią Ziemi. W tym samym miejscu na orbicie satelita znajduje się po 16 dniach obiegu Ziemi. Obrazy są rejestrowane ok. 10:30 lokalnego czasu słonecznego. Misja PROBA ma charakter eksperymentalny i początkowo planowano, że będzie pracować tylko 1 rok. Na pokładzie satelity PROBA został umieszczony skaner CHRIS czyli Compact High Resolution Imaging Spectrometer, który został zaprojektowany specjalnie na potrzeby badań środowiskowych. W jego przypadku jest możliwe programowanie jeśli chodzi o obszar, który ma być zarejestrowany, jak również wybór określonych zakresów spektralnych, które są dobrane stosownie do obiektu badań. Poruszając się po orbicie na średniej wysokości około 600 km, 17
CHRIS obrazuje pas powierzchni Ziemi o szerokości tylko 14 km ze średnią rozdzielczością przestrzenną 18 18 m. Wielkość ta ulega nieco zmianie wraz ze zmianą wysokości orbity. CHRIS rejestruje obrazy w zakresie promieniowania od 410 nm do 1050 nm. Możliwe jest pozyskanie 63 zakresów spektralnych o rozdzielczości przestrzennej 36 36m lub 18 zakresów w tzw. pełnej rozdzielczości przestrzennej, czyli 18 18 m. CHRIS umożliwia pozyskanie danych z 5 wariantach rejestracji: - Mode 1: All sites (63 zakresy oznaczone literą A, wielkość piksela: 36 36 m), - Mode 2: Water (18 zakresów oznaczonych literą W, wielkość piksela: 18 18 m), - Mode 3: Land/Aerosols (18 zakresów oznaczonych literą L, wielkość piksela: 18 18 m), - Mode 4: Chlorophyll (18 zakresów oznaczonych literą C, wielkość piksela: 18 18 m), - Mode 5: Land (37 zakresów oznaczonych literą H, rejestrowanych dla połowy nominalnego pasa skanowania, wielkość piksela: 18 18 m). W przypadku wariantu 2 ukierunkowanego na badania wód CHRIS rejestruje głównie promieniowanie widzialne: niebieskie, zielone i czerwone. Jedynie 3 zakresy to promieniowanie podczerwone. Zdjęcia CHRIS są pozyskiwane jako zbiór pięciu obrazów tego samego fragmentu powierzchni Ziemi zarejestrowanych wzdłuż pasa obrazowania pod różnym kątem widzenia w czasie prawie rzeczywistym (2-3 minuty). Standardowo skaner CHRIS obrazuje powierzchnię Ziemi w pięciu położeniach, przy kątach widzenia: +55 o, +36 o, 0 o, -36 o oraz -55 o ). kąt widzenia +36 o kąt widzenia 0 o kąt widzenia -36 o 18
kąt widzenia +55 o kąt widzenia -55 o Rys. 6. Obrazy satelitarne zarejestrowane przez skaner CHRIS/PROBA w dniu 30 września 2006 r. dla obszaru testowego Zalew Wiślany zachód (w postaci kompozycji barwnej RGB = W7 W5 W4). ENVISAT-1 1 marca 2002 roku rakieta ARIANE 5 wprowadziła na orbitę europejskiego satelitę ENVISAT-1. Celem tej misji satelitarnej było pozyskiwanie danych w zakresie optycznym i radarowym dostarczających informacji na temat powierzchni Ziemi, atmosfery, oceanów i pokrywy lodowej ze szczególnym uwzględnieniem badania i monitorowania zmian klimatycznych. ENVISAT porusza się po orbicie okołobiegunowej na średniej wysokości nad powierzchnią Ziemi wynoszącą ok. 800 km. Satelita co 35 dni znajduje się ponownie nad tym samym punktem nad powierzchnią Ziemi. Na pokładzie satelity ENVISAT znajduje się 10 instrumentów, które umożliwiają m.in.: pozyskiwanie obrazów radarowych i optycznych, monitorowanie zawartości ozonu w atmosferze. Do badania ekosystemów wodnych wykorzystywany jest m.in. skaner MERIS MEdium Resolution Imaging Spectrometer, który jest spektrometrem o średniej rozdzielczości przestrzennej obrazującym powierzchnię Ziemi w piętnastu zakresach promieniowania widzialnego oraz bliskiej podczerwieni (390 1040 nm). Obrazy pozyskiwane są z rozdzielczością przestrzenną wynoszącą 300 300 m (full resolution mode) lub 1200 1200 m (reduced resolution mode). MERIS pozwala na obrazowanie pasa powierzchni Ziemi o szerokości 1150 km, co daje możliwość pokrycia zdjęciami całego globu ziemskiego w ciągu trzech dni. MERIS znajduje zastosowanie głównie w badaniach otwartych wód oceanicznych chociaż opracowano tez algorytmy ekstrakcji informacji nt. koncentracji chlorofilu, CDOM oraz TSM dla wód przybrzeżnych typu drugiego. 19
Skanery lotnicze Od kilkunastu lat w badaniach ekosystemów wodnych wykorzystywane są także skanery pracujące na poziomie lotniczym. Skanery te są pierwowzorami obecnie budowanych systemów satelitarnych. Lotnicze skanery hiperspektralne rejestrują najczęściej od 100 do nawet 500 zakresów promieniowania a dzięki niższemu pułapowi lotu, niż ma to miejsce w przypadku systemów satelitarnych, rejestrowane obrazy charakteryzują się wyższą jakością przestrzenną, czyli niewielkim rozmiarem piksela (nawet rzędu kilku centymetrów). Najbardziej znanymi są: AHS (Airborne Hyperspectral Scanner, 80 zakresów spektralnych), AISA Eagle (Airborne Imaging Spectrometer, 30-488 zakresów), ARES (Airborne Reflective Emissive Spectrometer, 132 kanały), AVIRIS (Airborne Visible InfraRed Imaging Spectrometer, 220 zakresów spektralnych), CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager, do 288 zakresów spektralnych), DAIS (Digital Airborne Imaging Spectrometer, 79 zakresów), GERIS (Geophysical and Environmental Research Imaging Spectrometer, 63 zakresy spektralne), HyMap (160 zakresów), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment, 210 zakresów), MIVIS (Multispectral Infrared and Visible Imaging Spectrometer, 102 zakresy). Rejestrują one zakres promieniowania widzialnego i podczerwieni. Dodatkowo, w przypadku skanerów AHS, AISA, DAIS, HyMap, MIVIS możliwe jest również otrzymanie zdjęć termalnych w kilku zakresach spektralnych (od dwóch do dziesięciu). Takich możliwości nie dają w tej chwili żadne satelitarne systemy super- czy hiperspektralne. Dostęp do testowych lub eksperymentalnych lotniczych danych hiperspektralnych jest możliwy poprzez europejski projekt EUFAR (http://www.eufar.net) oraz konsorcjum HYPER-I-NET (http://hyperinet.multimediacampus.it). 4. BAZA DANYCH ZDJĘĆ SATELITARNYCH ZAREJESTROWANYCH W PROJEKCIE VISLA. Integralną częścią projektu badawczego VISLA było pozyskanie dwuletnich serii obrazów satelitarnych, których rozdzielczość przestrzenna byłaby kompatybilna ze szczegółowością treści regionalnych systemów informacji przestrzennej województwa pomorskiego i warmińsko mazurskiego oraz obrazów umożliwiających powtarzalne, zdalne wyznaczanie głównych parametrów jakości wody (przezroczystość - widzialność krążka Secchiego, chlorofil-a, TSM, CDOM, ). W pierwszym zakresie chodziło o wzbogacenie oraz aktualizację treści bazy danych SIŚP (Systemu Informacji Środowiskowo-Przestrzennej) dla obszarów otoczenia Zalewu Wiślanego, w drugim o możliwość ekstrakcji informacji o 20
wodzie i porównanie ich z pomiarami bezpośrednimi opisywanymi w pierwszej części niniejszej publikacji. Ponieważ pozyskiwanie obrazów w zakresie widzialnym i bliskiej podczerwieni zawsze jest obarczone ryzykiem związanym z zachmurzeniem nawet przy możliwości ich programowania, stąd utworzona baza zdjęć satelitarnych odbiega częściowo od pierwotnych zamierzeń. Niektóre obrazy rejestrowano synchronicznie lub prawie równocześnie z badaniami terenowymi, większość jednak pozyskiwano z archiwów po analizie stopnia pokrycia chmurami. Baza zawiera zatem zarówno zdjęcia wielospektralne o wysokiej rozdzielczości (Landsat 5 TM) obejmujące cały obszar badań, zdjęcia superspektralne CHRIS/PROBA o wąskim pasie rejestracji, dla wybranych stref akwenu, zdjęcia SPOT i ALOS/ AVNIR-2 uzupełniające luki w obrazowaniu przez inne systemy, zdjęcie DMC NiSAT oraz najwięcej zdjęć ENVISAT/MERIS (kilkadziesiąt rejestracji od kwietnia 2009 do października 2010). Pierwotne założenia o wykonaniu dwuletniej serii obrazów zostały zmienione z powodu zmian harmonogramu i przedłużeniu projektu, ale przyniosło to pozytywny efekt w postaci dodatkowej jednorocznej serii rejestracji obrazów MERIS. Niestety zmiany w polityce dystrybucyjnej i organizacji działania systemów uniemożliwiły pozyskanie danych satelitarnych EO-1/ALI oraz Terra/ASTER. 21
22
23
24
Rys. 7 a,b,c,d. Przegląd bazy danych zdjęć satelitarnych projektu VISLA. 25
5. WYBRANE WYNIKI PRZETWARZANIA ZDJĘĆ SATELITARNYCH I WYDOBYWANIA INFORMACJI O ŚRODOWISKU WODNYM ZALEWU I JEGO OTOCZENIU. Zarejestrowane obrazy satelitarne były przetwarzane stosownie do potrzeb wynikających zarówno z założeń projektu VISLA, cech obrazów, jak i ich dalszej użyteczności. Można wyróżnić następujące etapy i metody przetwarzania dzieląc zgromadzony zasób satelitarny na kilka grup: 1. LANDSAT-5/TM, SPOT, DMC NiSAT 2. CHRIS/PROBA 3. ENVISAT/ MERIS 4. LANDSAT 5/ TM + MERIS. Ad.1. Przetwarzanie pierwszej grupy obrazów ma na celu pozyskiwanie informacji zarówno o obszarach lądowych, jak i wodach akwenu. Dlatego odbywało się ono dwiema ścieżkami A i B: A. Modyfikacje kontrastu, ortokorekcje geometryczne, dobór kanałów do utworzenia syntetycznych kompozycji barwnych i opracowanie map satelitarnych o wysokiej rozdzielczości w barwach realistycznych (wymiar piksela15x15m). Mapy takie są rastrowym komponentem SIŚ-P dla obszarów lądowych, służą aktualizacji danych o użytkowaniu i pokryciu terenu (CLC2006) dla polskiej części obszaru opracowania oraz utworzeniu od podstaw warstwy CLC dla terenów po stronie rosyjskiej. Generowane cyfrowe mapy satelitarne występują w 3 wydaniach: BMP pełnej rozdzielczości o wielkości około 100 MB, BMP o zredukowanej 2-krotnie rozdzielczości i wielkości około 25 MB do wydruków barwnych w skali 1: 100 000, skompresowane pliki JPG o wielkości około 0.5-2 MB do celów ilustracyjnych. Rysunki 8a,b, 9a,b oraz 10a,b przedstawiają wybrane mapy satelitarne z sezonów 2008 i 2009. B. Transformacje radiometryczne obejmujące korekcje atmosferyczne, obliczenie reflektancji ekwiwalentnej na poziomie górnej granicy atmosfery i wskaźników pochodnych: ilorazu kanału czerwonego i zielonego oraz znormalizowanego wskaźnika zieleni NDVI na podstawie kanału czerwonego i podczerwieni. Ponieważ skaner TM charakteryzuje się szerokimi kanałami spektralnymi wskaźniki te mają charakter pomocniczy. Pierwszy nazywany jest wskaźnikiem przezroczystości lub mętności (ang. turbidity index), drugi odzwierciedla przede wszystkim stan rozwoju roślinności 26
przybrzeżnej, pływającej (makrofitów), ewentualnie silne zakwity glonów, ale też koncentrację zawiesin. a. b 27
Rys.8a,b Mapy satelitarne Landsat-5 TM z dnia 24-09-2008r. (a kompozycja pseudorealistyczna, b kompozycja w barwach fałszywych z wykorzystaniem kanału bliskiej podczerwieni). a. b. 28
Rys.9a,b Mapy satelitarne Landsat-5 TM z dnia 29-04-2009r. (a kompozycja pseudorealistyczna, b kompozycja w barwach fałszywych z wykorzystaniem kanału bliskiej podczerwieni). a. b. 29
Rys.10a,b Mapy satelitarne Landsat-5 TM z dnia 31-05-2009r. (a kompozycja pseudorealistyczna, b kompozycja w barwach fałszywych z wykorzystaniem kanału bliskiej podczerwieni). Rys.11. Fragment obrazu satelitarnego SPOT-5 HRG (1-09-2009) w symulowanych barwach pseudo-realistycznych z zaznaczonymi konturami głównych kategorii CLC. Ad.2. Obrazy CHRIS/ PROBA rejestrowano dla dwóch wstępnie wytypowanych lokalizacji: zachodniej i wschodniej (Rys.12) w polskiej części Zalewu Wiślanego dopasowując termin rejsów i kampanii pomiarowych do dni i godzin przelotu satelity. Przetwarzanie obrazów CHRIS polegało na wykonaniu filtracji likwidującej silne szumy (prążki) oraz na znalezieniu relacji empirycznych między zarejestrowaną luminancją spektralną we właściwych kanałach spektralnych, a wartościami parametrów jakości wody wyznaczanymi na podstawie bezpośrednich pomiarów terenowych lub laboratoryjnych, przy wysokim współczynniku determinacji. Poszukiwano przede wszystkim mocnej relacji statystycznej między luminancją a widzialnością krążka Secchiego, TSM oraz koncentracją Chl-a. 30
Rys.12. Układ scen CHRIS / PROBA dla Zalewu Wiślanego. 31
Rys.13. Wybrane sceny CHRIS / PROBA do dalszego przetwarzania. 32
Rys.14. Związek między koncentracją chlorofilu-a i indeksem ρ 706 nm / ρ 674 nm obliczonym na podstawie danych CHRIS/ PROBA z serii 5 rejestracji. Rys.15. Rozkład przestrzenny koncentracji chlorofilu-a (0-60 µg/l) oszacowany na podstawie indeksu 706 nm / 674 nm obliczonego z danych CHRIS/ PROBA z serii 5 rejestracji. 33
Rys.16. Związek między widzialnością krążka Secchiego i indeksem A 679-755 nm obliczonym na podstawie danych CHRIS/ PROBA z serii 5 rejestracji. Rys.17. Rozkład przestrzenny widzialności krążka Secchiego (0-1.75m) oszacowany na podstawie indeksu A 679-755 nm obliczonego z danych CHRIS/ PROBA z serii 5 rejestracji. 34
Rys.18. Związek między koncentracją zawiesiny ogólnej TSM [mg/l] i indeksem A 560-590 nm obliczonym na podstawie danych CHRIS/ PROBA z serii 5 rejestracji. Ad.3. Rodzaje danych ENVISAT/MERIS są szczegółowo opisane w dokumencie technicznym ESA pod tytułem MERIS Product Handbook [24]. Natomiast wyniki ich zastosowania dla obszaru Zalewu Wiślanego w sezonie 2009 były prezentowane w publikacji [22] podczas warsztatów ESA Hyperspectral Workshop. Obrazy satelitarne MERIS były dostarczane bezpłatnie przez Europejską Agencję Kosmiczną w ramach jej działalności naukowo-badawczej określanej mianem projektów Kategorii 1. (ang. Cat.1 Projects). Produkty obrazowe MER_FR_1P (ang. Full Resolution Level 1) o rozdzielczości 290x260m oraz MER_FR_2P (ang. Full Resolution Geophysical Product Level 2) były udostępnione przez ESA na serwerze do zdalnego ich pobrania w ramach usługi nazywanej Near Real Time processing service (usługa przetwarzania danych w czasie rzeczywistym). Dla obu sezonów: 2009 i 2010 zarejestrowano po około 30 obrazów w okresie od marca do października każdego roku. Duża część z nich została przetworzona tematycznie i kartograficznie. Dane poziomu pierwszego przedstawiające rozkład reflektancji na granicy atmosfery (ang. Top Of Atmosphere reflectance) zostały wykorzystane do opracowania kompozycji barwnych ilustrujących w sposób bezpośredni i intuicyjnie zrozumiały barwne zróżnicowanie wody akwenu. Standardowe dane poziomu drugiego (tzw. produkt geofizyczny) zawierają najważniejsze informacje o parametrach jakości wody wyliczone na 35
podstawie modeli. Algorytmy zastosowane w opracowaniu produktu geofizycznego opisane są w dokumencie technicznym MERIS Advanced Theoretical Basis Documents dostępnym na portalu ESA (http://envisat.esa.int/instruments/meris/pdf/). Oszacowanie koncentracji chlorofilu-a, nazywanego w terminologii MERIS a algal pigment index2, CDOM-u nazywanego w terminologii MERIS a również ODOC Optical Dissolved Organic Compounds oraz zawiesin (TSM/SPM) odbywa się techniką modelowania odwrotnego (ang. inverse modeling technique) (IMT) wykorzystują odwrotny model transferu radiacyjnego i sieci neuronowe (ang. Inverse Radiative Transfer Model-Neural Network). W tym podejściu wody typu pierwszego są traktowane jako szczególny przypadek wód typu drugiego. Dla mętnych wód estuariowych algorytmy pracują poprawnie w zakresach: fitoplankton (chl-a): 1-50 µg/l, ODOC przy (440nm): 0.1-2 m -1, TSM: 1-50 mg/l. Wg. podręcznika MERIS a dokładność oszacowania koncentracji chlorofilu-a i TSM-u jest lepsza niż 15%, CDOM/ODOC około 30%. Dla każdej rejestracji danych MERIS była również wyekstrahowana z danych obrazowych produkty geofizycznego i metadanych maska pikseli obrazu przedstawiająca wodę zdominowaną przez zawiesiny. Rys.19. Przykładowa maska przedstawiająca strefy o dominacji TSM. Przestrzenno-czasowe charakterystyki parametrów jakości wody, takie jak: Chl-a, TSM i CDOM odczytane ze standardowych produktów MERIS a były analizowane wzdłuż sześciu profili poprzecznych (NW-SE) i jednego wzdłużnego (rys.20). Zmienność tych parametrów wzdłuż profilu wzdłużnego dla serii 14 rejestracji z sezonu 2009 ilustruje rysunek 21. 36
Rys.20. Położenie profili do badania czasowo przestrzennej zmienności parametrów jakości wody. Rys.21. Wartości głównych parametrów jakości wody analizowane na profilu wzdłużnym dla 14 rejestracji sezonu 2009. Jedno ze spostrzeżeń wskazuje, że wyestymowane na podstawie danych satelitarnych MERIS wartości chl-a nigdy nie przekraczają progu 40 mg/m 3. Wydaje się, że występuje pewna saturacja wartości z pomiarów satelitarnych. Dla rejestracji wiosennej (2009-04-24) wartości koncentracji chlorofilu są w przedziale 20-40 mg/m 3, dla późniejszych 30-40 mg/m 3. Wartości TSM i CDOM są w przedziale 10 do 25 g/m 3 dla obserwacji wiosennych i 10 do 20 g/m 3 dla późniejszych. Rys.21 uwidacznia dużą rozpiętość wartości CDOM. 37