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Field‐Validated Detection of Aureoumbra lagunensis Brown Tide Blooms in the Indian River Lagoon, Florida, Using Sentinel‐3A OLCI and Ground‐Based Hyperspectral Spectroradiometers

机译:现场验证的检测 Aureoumbra Lagunensis 棕色潮汐绽放在印度河泻湖,佛罗里达州,使用Sentinel-3a Olci和基于基于基于高光谱分光剂分光剂仪

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摘要

FrequentAureoumbra lagunensis blooms in the Indian River Lagoon (IRL), Florida, have devastated populations of seagrass and marine life and threaten public health. To substantiate a more reliable remote sensing early‐warning system for harmful algal blooms, we apply varimax‐rotated principal component analysis (VPCA) to 12 images spanning ~1.5?years. The method partitions visible‐NIR spectra into independent components related to algae, cyanobacteria, suspended minerals, and pigment degradation products. The components extracted by VPCA are diagnostic for identifiable optical constituents, providing greater specificity in the resulting data products. We show that VPCA components retrieved from Sentinel‐3A Ocean and Land Colour Instrument (OLCI) and a field‐based spectroradiometer are consistent despite vast differences in spatial resolution (~50?cm vs. 300?m). Furthermore, the VPCA components associated withA .?lagunensis in both spectral datasets indicate high correlations to Ochrophyta cell counts (R~(2)?≥ ?0.92,p ?
机译:频繁的 Aureoumbra Lagunensis绽放在印度河泻湖(Iril),佛罗里达州,有破坏的海草和海洋生物的人口,威胁公共卫生。为了证实更可靠的遥感预警系统,用于有害藻类盛开,我们将VariMax旋转的主成分分析(VPCA)应用于跨越〜1.5的12个图像。该方法将可见的NIR光谱分配成与藻类,蓝藻,悬浮矿物质和颜料降解产物有关的独立组分。由VPCA提取的组分是诊断用于可识别的光学成分,在所得到的数据产品中提供更大的特异性。我们表明,尽管空间分辨率(〜50Ωcm与300μm)差异存在巨大差异,但是从Sentinel-3a海洋和土地彩色仪器(OLCI)和基于场的光谱仪检出的VPCA组件一致。此外,与 a相关的VPCA组分。β1>在两个光谱数据集中的Lagunensis表示与OChrophyta细胞计数的高相关(R〜(2)?≥≤0.92, P?<0.001 )。具有红边响应的重组组件产生CHL一种算法,其优于经验频带比算法和预成型件,或者优于各种半角质算法。 VPCA谱分解方法的结果比传统的经验正交功能或PCA更有效,需要更少的组件来解释多大或多变的方差。总体而言,我们的观察结果为Sentinel-3a Olci的VPCA光谱识别提供了优异的验证,并指示 a。? Lagunensis在该研究期间在IRL的香蕉河区内高度集中。这些结果使得改善的棕色潮汐监测能够在早期阶段识别盛开,允许更多时间措施进行利益相关者对该公共卫生问题的反应。普通语言摘要毒性或滋扰的微观浮游生物造成环境,经济和公共卫生问题,在印度河泻湖,佛罗里达州和其他沿海水域。与遥感方法相比,从船舶监控可能昂贵,但必须验证遥感信号。在这里,我们提出了文件的结果,这些结果可以通过使用不同类型的支持数据集来确定印度河泻湖中开发的棕色潮汐。这些结果使得改善的棕色潮汐监测能够在早期阶段识别盛开,允许更多时间措施进行利益相关者对该公共卫生问题的反应。关键点采用新颖的遥感方法在印度河泻湖,佛罗里达州的棕色潮汐,与悬浮沉积物和蓝藻手持式光学仪器和卫星测量分开,通过细胞计数证实,颜料浓度与最小的误差相提并水质有害藻类绽放识别方法可以在各种水体上使用各种传感器

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