Журнал дистанционного зондирования и ГИС

Абстрактный

Оценка состояния морской воды озерной системы с использованием спутниковых фотокамер.

Шила А.М., Лета Дж., Сабу Джозеф, Рамачандран К.К. и Джастус Дж.

Загрязнение воды представляет собой серьезную угрозу существованию живых существ. Меры по восстановлению могут проводиться путем оценки степени загрязнения водоемов с использованием различных индексов качества воды. Индекс качества воды Национальной федерации санитарной охраны (NSFWQI) является наиболее широко используемым индексом. Обычно NSFWQI определяется путем сбора и анализа проб воды из разных мест, и это утомительный и дорогостоящий процесс. Трофический статус обычно устанавливается по спутниковым снимкам Landsat TM. Здесь была предпринята попытка быстрой оценки состояния загрязнения на обширной территории (озеро Аккулам-Вели, Керала, Индия) непосредственно по спутниковым снимкам (IRS P6-LISSIII) с использованием NSFWQI. Также была предпринята попытка учесть pH, растворенный кислород (DO), биохимическую потребность в кислороде (БПК) и фекальные колиформы (ФК) в системе озера. Разработаны уравнения регрессии для прогнозирования NSFWQI, pH, DO, БПК и ФК по значениям зеленого зеленого, красного, ближнего ИК и коротковолнового ИК-диапазона спутниковых лучей. Исследование показывает, что простое уравнение регрессии, образованное соотношение между зеленой и красной полосами, дает сильные коэффициенты корреляции для прогнозирования NSFWQI. Для прогнозирования DO приведенное уравнение представляет собой простое уравнение регрессии, образованное соотношением интенсивности в зеленой и красной полосах с независимостью. Для определения множественной регрессии BOD было образовано яркость в красном цвете и полосы SWIR с независимостью. Лучшим уравнением для прогнозирования pH является уравнение регрессии с соотношением зеленой и красной полос с достоверностью. Но для фекальных колиформных отклонений лучшим уравнением является уравнение множественной регрессии, образованное соотношение интенсивности в зеленой и SWIR-полосах с низким коэффициентом корреляции. Производительность этой модели можно улучшить, используя большой набор данных. Пространственное изменение этой глобальной характеристики качества воды выводится из изображений с использованием методов дистанционного зондирования. Также исследуется, соответствует ли качество воды стандартам или нет для принятия мер контроля. Изображения IRS P6-LISSIII могут давать оценку состояния загрязненности системы озера с использованием индекса качества воды (NSFWQI). соответственно, меры контроля могут применяться на приоритетной основе. Спутниковые изображения могут использоваться для быстрого измерения состояния загрязнения природных водоемов во всем мире.