Model-based assessment to improve the use of remote sensing in recognition and quantitative mapping of cyanobacteria

DSpace/Manakin Repository

Show simple item record

dc.contributor.author Metsamaa, Liisa
dc.date.accessioned 2009-05-20T10:24:13Z
dc.date.available 2009-05-20T10:24:13Z
dc.date.issued 2009-05-20T10:24:13Z
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10062/9945
dc.description.abstract In the present thesis bio-optical and radiative transfer models were used to show the remote sensing capabilities in pure culture conditions in the Baltic Sea area. Remote sensing instruments with sufficient spectral resolution (10 nm or better) and high radiometric sensitivity may be used for recognition and quantitative mapping of cyanobacteria. The absorption by phycocyanin is causing an appearance of a special feature in reflectance spectra that is typical to only cyanobacteria and can be detected with sufficient spectral resolution instruments. Modelled estimation and some in situ data for the typical open Baltic Sea waters show that the concentration of chlorophyll a should be around 8-10 mg/m3 so that the phycocyanin absorption feature would become detectable in reflectance spectra. Satellite sensor MERIS with suitable spectral bands could be a useful tool for detecting waters dominated by cyanobacteria and estimating phytoplankton biomass in blooms. MERIS bands 6 and 7 (620 and 665 nm respectively) allow detecting phycocyanin absorption feature around 620 nm. The vertical distributions of cyanobacteria also have a significant influence on remote sensing. The variability in reflectance spectra due to modelled different vertical distributions of cyanobacteria was significant in both cases of lower and higher concentrations of cyanobacterial biomass. Knowledge about the vertical distribution of cyanobacteria can help developing remote sensing algorithms and methods for quantitative mapping of cyanobacteria. Kuna tsüanobakterite õitsengud on ajas ja ruumis väga varieeruvad, siis võib nende uurimine in situ mõõtmiste abil võtta aastaid või isegi aastakümneid. Sellepärast on käesolevas töös põhiliselt kasutatud mudelarvutusi, mis baseeruvad labori ja in situ mõõtmistel ning võimaldavad simuleerida kaugseire sensoritega mõõdetavat signaali väga erinevates tingimustes. Töö tulemusena leiti, et piisava spektraalse lahutusvõimega (10 nm või vähem) ja kõrge tundlikkusega kaugseire instrumendid võimaldavad tsüanobakterite tuvastamist ainult tsüanobakteritele omase fükobiliproteiini, fükotsüaniini, kaudu. Mudelarvutuste tulemused näitavad, et Läänemere avaosale sarnaste optiliste omadustega vees peaks klorofüll a kontsentratsioon olema vähemalt 8-10 mg/m3, et fükotsüaniini põhjustatud neeldumine oleks vee heleduskoefitsiendi spektris tuvastatav hüperspektraalsete instrumentidega. Multispektraalsete sensoritega satelliitide, nagu ALI, Landsat ja MODIS, abil ei ole võimalik tsüanobaktereid teistest fütoplanktoni liikidest eristada kuna nendel sensoritel puuduvad 630 ja 650 nm piirkonnas spektrikanalid. Satelliitidest on vaid MERIS’el tsüanobakterite avastamiseks sobivad spektrikanalid. Lisaks näitavad käesoleva töö modelleerimistulemused, et kuigi MODIS’e esimene spektrikanal ei ole ette nähtud vee kaugseireks, saab siiski selle abil kaardistada tsüanobakterite õitsengute ulatust ja hinnata biomassi. Erinevalt teistest fütoplanktoni liikidest on tsüanobakterid suutelised reguleerima oma ujuvust. Modelleerimistulemused näitasid, et tsüanobakterite vertikaalsel jaotusel võib olla väga oluline mõju vee heleduskoefitsiendi spektritele ja ka kaugseire abil saadud biomassi hinnangutele. Tsüanobakterite biomassi uurimiseks ja/või kaugseire algoritmide välja töötamiseks tsüanobakterite biomassi hindamisel on oluline teada tsüanobakterite vertikaalset jaotust veesambas ning ei ole õige kasutada ühest sügavusest kogutud või segatud veeproovi. et
dc.language.iso en et
dc.subject.other dissertatsioonid et
dc.subject.other ETD en
dc.subject.other dissertation en
dc.subject.other väitekiri et
dc.title Model-based assessment to improve the use of remote sensing in recognition and quantitative mapping of cyanobacteria et
dc.title.alternative Mudelhinnang parandamaks kaugseire kasutamist tsünobakterite tuvastamisel ja kvatitatiivsel seirel et
dc.type Thesis et


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account

Statistics