Re-parameterization of a quasi analytical algorithm and phycocyanin estimation for a tropical reservoir

• Main Author: Igor Ogashawara
• Other Authors: José Luiz Stech
• Language: English
• Published: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2014
• Online Access: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2014/02.13.12.56

The eutrophication of aquatic systems is a worldwide environmental problem. One of its main outcome is the algal bloom, including the potentially toxic algal which can affect human health. Because of the toxicity of the harmful algal blooms, environmental monitoring is needed, mainly in aquatic systems near to urban centers. The use of remote sensing for monitoring the algal blooms uses bio-optical modeling, which is based on the spectral behavior of the optically active components in the water to estimate their concentrations as well as their inherent optical properties (IOPs). The detection of cyanobacteria, one of the main phylum of harmful algal, occurs by the identification of a unique pigment in inland waters cyanobacteria, the phycocyanin (PC). Remote sensing techniques, such as the quasi-analytical algorithms (QAA) - a type of bio-optical model - have been used to the estimation of IOPs in aquatic systems using in situ hyperspectral data and satellite multispectral data. However there is not any QAA developed or evaluated in tropical inland waters. Therefore the goal of this research was to evaluate the need for the re-parameterization of a QAA and to re-parameterize one for tropical eutrophic inland waters. Radiometric, limnological and IOPs data were collected in the Funil Hydroeletric Reservoir, located between São Paulo and Rio de Janeiro States, Brazil. Results of the Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) showed that for the application of QAA in tropical inland waters a re-parameterization is needed. Thus, the results of the re-parameterization showed an average NRMSE of 36\% for the retrieval of the total absorption coefficients. The colored detrital matter (CDM) absorption coefficients were retrieved with an average NRMSE of 49\%. Phytoplankton absorption coefficients were retrieved with an average NRMSE of 74\%. PC concentration estimation from the estimated IOPs showed good results (NRMSE of 24.94\%) for the in situ hyperspectral dataset. Uncertainties in the estimations are mainly due to the lack of in situ data of PC absorption coefficients to calibrate the model. The re-parameterization was also applied for a synthetic dataset of the future Ocean \& Land Color Imager (OLCI) sensor which will be part of Sentinel 3 satellite. The simulation of OLCI data was conducted using its spectral response function and it is enhanced because of its potentially use of environmental monitoring since its temporal resolution will be improved by the launch of 2 satellites working as a constellation. Overall results were encouraging since it is one of the first works to explore the estimation of IOPs in tropical inland waters through remote sensing. However, results also indicated the need for further fine tuning of the model, mainly in the estimation of total absorption coefficients. Therefore, the development of a QAA and the estimation of PC concentration in tropical inland waters are an important step for the development of a robust tool for improving water quality monitoring. === A eutrofização de sistemas aquáticos é um problema recorrente em diversas parte do mundo. Uma de suas principais consequências é o florescimento de algas, e entre elas, as algas potencialmente tóxicas que podem ser prejudiciais para a saúde humana. Devido a essa toxicidade, é necessário um monitoramento constante dessas florações em ambientes aquáticos, principalmente próximos aos centros urbanos. A utilização de sensoriamento remoto para o monitoramento de florescimento de algas ocorre por meio da modelagem bio-óptica, que utiliza a resposta espectral dos componentes opticamente ativos na água para estimar a sua concentração assim como as propriedades ópticas inerentes (POIs). A identificação de cianobactéria, um das principais classes de algas tóxicas, é então realizada por meio de um pigmento único em cianobactérias de águas interiores que é a ficocianina (PC). Técnicas de sensoriamento remoto, como os algoritmos quasi-analíticos (QAAs), um tipo de modelo bio-óptico, tem sido utilizados para a obtenção das POIs em sistemas aquáticos por meio de dados hiperespectrais coletados in situ e dados multiespectrais provenientes de satélites. Entretanto, nenhum QAA foi desenvolvido ou avaliado para águas interiores tropicais. Portanto o objetivo do presente estudo foi avaliar a necessidade de reparametrizar um QAA e realizar a reparametrização do mesmo para águas interiores eutrofizadas em uma região tropical. Dados radiométricos, limnológicos e POIs foram coletados no Reservatório Hidrelétrico de Funil, localizado entre os estados de São Paulo e Rio de Janeiro. Resultados mostram que para a aplicação de QAA em águas interiores tropicais é necessária uma reparametrização, que foi avaliada por meio da Raiz do Erro Médio Quadrático Normalizada (NRMSE). Dessa forma resultados da reparametrização mostram um NRMSE de 36\% para a média dos coeficientes de absorção total. Os coeficientes de absorção da matéria residual colorida (CDM) foram estimados com a média do NRMSE de 49\% já os coeficientes de absorção do fitoplâncton foram estimados com a média do NRMSE de 74\%. A estimação da concentração de PC por meio das POIs estimadas mostram bons resultados (NRMSE de 24.94\%) para o conjunto de dados hiperespectrais in situ. Incertezas das estimações ocorreram principalmente pela falta de dados empíricos dos coeficientes de absorção de PC para a calibração do modelo. A reparametrização também foi aplicada para um conjunto sintético de dados do futuro sensor Ocean \& Land Color Imager (OLCI) que fará parte do satélite Sentinel 3. A simulação dos dados do sensor OLCI foi realizada por sua função de resposta espectral e se destaca pela sua possível utilização para o monitorando ambiental devido a sua resolução temporal que será ampliada pelo lançamento de 2 satélites atuando em formato de constelação. Os resultados das etapas do trabalho foram estimulantes por ser um dos primeiros trabalhos a explorar a estimação de IOPs em águas interiores tropicais por meio de sensoriamento remoto. Entretanto os resultados também indicam a necessidade de um aprimoramento, principalmente na estimação do coeficiente de absorção total, que é essencial para a estimação dos demais coeficientes de absorção. Portanto, o desenvolvimento de um QAA e a estimação da concentração de PC em águas interiores tropicais são um importante passo para o desenvolvimento de uma ferramenta robusta para o monitoramento da qualidade da água.