Undersøgelse af vandkvalitet med satellitter og offentlige data

Adgang til rigelige, ren, vand til at drikke, rekreation og miljø er et af det 21. århundredes mest presserende spørgsmål. Direkte overvågning af trusler mod kvaliteten af ​​ferskvand er kritisk vigtigt, men fordi de nuværende metoder er dyre og ikke standardiserede, omfattende vandkvalitetsdatasæt er sjældne. I USA, et af de mest datarige lande i verden, færre end 1% af alle ferskvandsområder er nogensinde blevet prøvetaget for kvalitet.

I et nyt papir, AquaSat:et datasæt, der muliggør fjernmåling af vandkvalitet til indre farvande, et team ledet af Colorado State University-assisterende professor Matt Ross matchede store offentlige datasæt med observationer af vandkvalitet med satellitbilleder for at løse udfordringerne ved at måle vandkvaliteten effektivt og omkostningseffektivt.

Trusler vi ikke helt kan forstå - endnu

Ifølge Ross, en videnskabsmand ved Institut for Økosystemvidenskab og Bæredygtighed, der er mange trusler mod vandkvaliteten, herunder næringsstoffer fra landbrugsafstrømning, der understøtter algeopblomstring; sedimentering i reservoirer, der forårsager distributionsudfordringer; og opløst kulstof fra forfaldne blade, der afbryder kemiske reaktioner, der holder vandet rent og sikkert at drikke.

For det meste, offentlige enheder overvåger vandkvaliteten i USA ved at sende forskere ind i feltet for at måle variabler som mængden af ​​klorofyl (fra alger), koncentrationer af suspenderet sediment, opløst organisk kulstof, og vandklarhed personligt.

Men, som Ross og hans team forklarer, til fuldt ud at forstå og opgøre ændringer i vandkvaliteten, et langt større datasæt er påkrævet; der igen kræver flere og flere mennesker til at foretage feltprøver, hvilket er meget dyrt og usandsynligt at løse problemet fuldstændigt.

I stedet, teamet foreslår, at brug af fjernmåling fra satellitbilleder kan være en måde at udvide vores forståelse af variationen i vandkvaliteten på kontinentale skalaer betydeligt, med lidt ekstra omkostninger til prøveudtagning.

Sammensmeltning af satellitbilleder med feltmålinger

I mange årtier har forskere har vidst, at vandets farve fortæller os noget om, hvad der er i det. Lysebrunt vand indikerer sandsynligvis en flod fuld af sediment. Grønne hvirvler over Erie -søen viser alger, der vokser og producerer klorofyl. Mørkebrunt vand, der dræner tanninrige skove og sumpe, gør blå vand til en te-farvet brun på grund af, hvordan lys interagerer med visse opløste organiske kulstofforbindelser.

Billedsatellitter, der kredser om jorden, herunder Landsat, opdager disse farvevariationer, når de tager billeder af Jorden hver 16. dag.

"Disse satellitter har fundamentalt ændret, hvordan vi forstår langsigtede ændringer i landbruget, skove, brande, og andre ændringer af jorddækningen, "forklarede Ross." Dog, der har været mindre brug af Landsat -arkivet til at forstå ændringer i indre vandkvaliteter. "

En udfordring ved at bruge Landsat-billeder til at evaluere vandkvaliteten er manglen på et centraliseret datasæt, der parrer satellitbillederne med observationer på jorden. Disse matchninger - f.eks. når satellitter tager et billede på samme dag, som nogen tager en alge -prøve - kan bruges til at bygge algoritmer, der alene anvender billedsprog til at forudsige vandkvalitet fra rummet.

Færre end 1, 000 sådanne matchups, for det meste bygget til individuelle undersøgelser, findes i øjeblikket, bremser forskernes evne til at bygge, prøve, og anvende store modeller til at forudsige vandkvalitet for hvert skyfrit billede i Landsat-arkivet.

En 'symfoni af data'

CSU -forskerne byggede et nyt datasæt på mere end 600, 000 matchninger mellem målinger af vandkvalitet og Landsat -billeder, skaber det Ross kalder en "symfoni af data".

Vandkvalitetsdataene kom fra to offentlige kilder:Vandkvalitetsportalen, et føderalt dataklareringshus fra mere end 400 forskellige stater, lokal, og føderale agenturer; og LAGOS-NE, et open-science datasæt af målinger af søvandskvalitet i det nordøstlige USA. Kombineret, disse datasæt giver mere end 6 millioner observationer af vandkvalitet.

Ved hjælp af open source-software og Google Earth Engine, forfatterne fusionerede vandkvalitetsdataene med Landsat-arkivet fra 1984-2019. Både de rå datasæt og det fusionerede matchup -datasæt, som de kalder AquaSat, are now available along with the underlying code so future users can update, change, and improve it.

The authors expect that this dataset will unlock powerful new applications in remote sensing of water quality.

"We're hoping these tools will help build national-scale water quality estimates for large rivers and lakes, " said Ross. "These data would dramatically improve our understanding of water quality change at the macro-scale and allow the remote sensing community to compare methods and collectively improve our approach."

I fremtiden, Ross's team expects to go beyond the U.S. to employ these same methods to improve water quality monitoring in other places with little or no field observations.