Modelling of transparency of Lake Baikal inferred from the Sentinel-2 data

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The remote sensing methods usage makes it possible to increase the accuracy and efficiency of data on the state of water bodies. Among the many satellite systems, Sentinel-2 is the most suitable for inland water assessment. One of the abiotic factors in assessing the trophicity of water bodies is the transparency along the Secchi disk. Models for calculating water transparency have been developed for individual water bodies. The analysis showed that these models don’t adequately describe the transparency for Lake Baikal. Based on the correlation-regression analysis, the parameters of the exponential function were estimated for calculating the transparency of the surface waters of Lake Baikal using the values of the Sentinel-2 spectral channels. Despite the inaccuracy of the model for assessing the transparency in the coastal zone, it can be used to assess the seasonal and interannual transparency of the surface waters of Lake Baikal.

Sobre autores

E. Boldanova

Baikal State University

Autor responsável pela correspondência
Email: boldanova@mail.ru
Rússia, 11, Lenin St., Irkutsk, 664003

Bibliografia

  1. Bonansea M., Ledesma M., Bazán R. et al. 2019. Evaluating the feasibility of using Sentinel-2 imagery for water clarity assessment in a reservoir. Journal of South American Earth Sciences 95: 102-265. doi: 10.1016/j.jsames.2019.102265
  2. Delegido J., Urrego E.P., Vicente E. et al. 2019. Turbidez y profundidad de disco de Secchi con Sentinel-2 en embalses con diferente estado tróficoen la Comunidad Valenciana. Revista de Teledetección [Remote Sensing Journal] 0(54): 15-24. doi: 10.4995/raet.2019.12603 (in Spanish)
  3. Dontsov A.A., Pestunov I.A., Rylov S.A. et al. 2017a. Automated monitoring of the areas of water areas of lakes and reservoirs using satellite data. In: International Scientific Conference “Interexpo GEO-Siberia”, pp. 38-45.
  4. Dontsov A.A., Sutorikhin I.A. 2017b. Specialized geoinformation system for automated monitoring of rivers and reservoirs. Vychislitel’nyye Tekhnologii [Computational Technologies] 22(5): 39-46. (in Russian)
  5. Dontsov A.A., Sutorikhin I.A. Geographic information system for registration of hydrological parameters of inland water bodies. 2018. In: International Scientific Conference “Interexpo GEO-Siberia”, pp. 74-80.
  6. Gray J.S. Eutrophication in the Sea. 1992. In: Colombo G., Ferrari I., Ceccherelli V.U. et al. (Eds.), Marine eutrophication and population dynamics: Proceedings of 25th European Marine Biology Symposium. Fredensborg: Olsen and Olsen, pp. 3–16.
  7. Ismail K., Boudhar A., Abdelkrim A. et al. 2019. Evaluating the potential of Sentinel-2 satellite images for water quality characterization of artificial reservoirs: The Bin El Ouidane Reservoir case study (Morocco). Meteorology, Hydrology and Water Management 7: 31-39. doi: 10.26491/mhwm/95087
  8. Kutyavina T.I., Rutman V.V., Ashikhmina T.Ya. et al. 2019. The use of satellite images to determine the boundaries of water bodies and study the processes of eutrophication. Teoreticheskaya i Prikladnaya Ekologiya [Theoretical and Applied Ecology] 3: 28-33. doi: 10.25750/1995-4301-2019-3-028-033 (in Russian)
  9. Kutyavina T.I., Kantor G.Ya., Ashikhmina T.Ya. et al. 2020. Application of methods for processing and analysis of satellite images for the study of eutrophied reservoirs (review). Teoreticheskaya i Prikladnaya Ekologiya [Theoretical and Applied Ecology] 2: 14-25. doi: 10.25750/1995-4301-2020-2-014-025 (in Russian)
  10. U.S. Geological Survey (URL: https://landsat.gsfc.nasa.gov/wp-content/uploads/2015/06/Landsat.v.Sentinel-2.png)

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Boldanova E.V., 2025

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição–NãoComercial 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».