MDPI Makina Ikaskuntzako Algoritmoaren Erabiltzaile Gida

Gako-hitzak: Himawari-8, ozeano kolorea, artifiziala
sare neuronalak, Koral Hesi Handia, kostaldeko urak, guztira
solido esekiak, ikaskuntza automatikoa, uraren kalitatea

Produktuak erabiltzeko jarraibideak

1. Sarrera

Urruneko detekzioari buruzko artikuluak erabilerari buruzko informazioa ematen du
Makina-ikaskuntzako algoritmoak solido eseki guztiak berreskuratzeko
Koral Hesi Handian Himawari-8ko datuak erabiliz. Artikulua
geoestazionarioak erabiltzearen erronkak eta onurak aztertzen ditu
Lurraren orbitan dauden sateliteak kostaldea etengabe behatzeko
eremuak.

2. Berreskuratze Prozesua

Artikuluak geoestazionarioen garrantzia azpimarratzen du.
Himawari-8 bezalako sateliteek ia denbora errealeko datuak jasotzeko
kostaldeko prozesuak. Lurraren orbita baxuaren mugak azpimarratzen ditu
epe laburreko aldakortasuna ebazteko sateliteak, aldean
satelite geoestazionalak.

3. Ozeanoaren Kolore Sentsoreak

Artikuluak ozeanoaren kolore-sentsoreen garrantzia aipatzen du
Urari buruzko informazio espaziala lortzeko sateliteak
kalitatea. Behaketaren dinamika tenporala aztertzen du
Satelite geoestazionarioak eta kostaldeko monitorizazioan duten eragina
fenomenoak.

Maiz egiten diren galderak (FAQ)

G: Zein da urrutiko detekzioari buruzko artikuluaren ardatz nagusia?

A: Arreta nagusia makina-ikaskuntzako algoritmo bat erabiltzea da
Himawari-8 datuak Itsaso Handian esekidura solido totalak berreskuratzeko
Koral-hesia.

G: Zergatik nahiago dira satelite geoestazionarioak kostalderako?
jarraipena?

A: Satelite geoestazionarioek ia etengabeko behaketa eskaintzen dute
maiztasun handiagoa duten eremu handiak, monitorizazio hobea ahalbidetuz
kostaldeko prozesu azkar aldakorren ondorioz.

View Fullscreen

urrutiko detekzioa

artikulua
Himawari-8-ren Koral Hesi Handian solido eseki guztiak berreskuratzeko makina-ikaskuntzako algoritmo bat
Larissa Patricio-Valerio 1,2,*, Thomas Schroeder 2, Michelle J. Devlin 3, Yi Qin 4 eta Scott Smithers 1

1 Zientzia eta Ingeniaritza Fakultatea, James Cook Unibertsitatea, Townsville, QLD 4811, Australia; scott.smithers@jcu.edu.au
2 Commonwealth Zientzia eta Industria Ikerketa Erakundea, Ozeanoak eta Atmosfera, GPO Box 2583, Brisbane, QLD 4001, Australia; thomas.schroeder@csiro.au
3 Ingurumen, Arrantza eta Akuikultura Zientzien Zentroa, Parkfield Road, Lowestoft, Suffolk NR33 0HT, Erresuma Batua; michelle.devlin@cefas.co.uk
4 Commonwealth Zientzia eta Industria Ikerketa Erakundea, Ozeanoak eta Atmosfera, GPO Box 1700, Canberra, ACT 2601, Australia; yi.qin@csiro.au
* Korrespondentzia: larissa.patriciovalerio@my.jcu.edu.au

Aipamena: Patricio-Valerio, L.; Schroeder, T.; Devlin, MJ; Qin, Y.; Smithers, S. Makina-ikaskuntzako algoritmo bat Himawari-8ko solido eseki guztien berreskurapenerako Koral Hesi Handian. Remote Sens. 2022, 14, 3503. https://doi.org/ 10.3390/rs14143503
Editore akademikoa: Chris Roelfsema
Jasoa: 15ko maiatzaren 2022a Onartua: 19ko uztailaren 2022a Argitaratua: 21ko uztailaren 2022a
Argitaratzailearen oharra: MDPI neutrala da argitaratutako mapetan eta erakunde-afiliazioetan dauden jurisdikzio-erreklamazioei dagokienez.
Copyright: © 2022 egileek egina. Lizentziaduna MDPI, Basilea, Suitza. Artikulu hau sarbide irekiko artikulua da, Creative Commons Attribution (CC BY) lizentziaren baldintzen arabera banatzen dena (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Laburpena: Ozeanoaren kolorearen urrutiko detekzioa funtsezkoa izan da Koral Hesi Handiko (GBR) itsas uraren kalitatearen monitorizazio sinoptikorako. Hala ere, orbita baxuko sateliteetan dauden ozeanoaren kolore sentsoreek, hala nola Sentinel-3 konstelazioan, ez dute nahikoa berrikuspen gaitasun kostaldeko ingurune oso dinamikoetan eguneko aldakortasuna guztiz ebazteko. Muga hori gainditzeko, lan honek fisikan oinarritutako kostaldeko ozeanoaren kolore algoritmo bat aurkezten du Himawari-8 satelite geoegonkorrean dagoen Advanced Himawari Imager-erako. Aplikazio meteorologikoetarako diseinatuta egon arren, Himawari-8-k ozeanoaren kolore ezaugarriak 10 minuturo kalkulatzeko aukera eskaintzen du, lau banda espektral ikusgai eta infragorri hurbil zabaletan, eta 1 km2-ko bereizmen espazialean. Himawari-8 banden ozeano atmosferako erradiazio transferentzia simulazio akoplatuak egin ziren GBRren ur barruko eta atmosferako propietate optikoen sorta errealista baterako eta eguzki eta behaketa geometria sorta zabal baterako. Simulatutako datuak erabili ziren sare neuronal artifizialen tekniketan oinarritutako alderantzizko eredu bat garatzeko, Himawari-8ren atmosferaren goi-mailako islapen espektroaren behaketetatik zuzenean kalkulatzeko solido eseki guztien (TSS) kontzentrazioak. Algoritmoa balioztatu zen kostaldeko GBR osoko in situ datu paraleloekin eta bere detekzio mugak ebaluatu ziren. TSS berreskuratzeek % 75erainoko errore erlatiboak eta 2 mg L-1-ko errore absolutuak aurkeztu zituzten 0.14 eta 24 mg L-1 arteko balidazio-tartean, 0.25 mg L-1-ko detekzio-mugarekin. Himawari-8 eguneko TSS produktuen aplikazio potentzialak eztabaidatzen ditugu GBRko uraren kalitatearen monitorizazioa eta kudeaketa hobetzeko.
Gako-hitzak: Himawari-8; ozeanoaren kolorea; sare neuronal artifizialak; Koral Hesi Handia; kostaldeko urak; solido eseki totalak; ikaskuntza automatikoa; uraren kalitatea
1. Sarrera Lurraren orbita baxuko (LEO) sateliteetan, hala nola MODIS/Aqua-n, dauden ozeanoaren kolore sentsoreak
VIIRS/Suomi-NPP-k eta OLCI/Sentinel-3-k behaketa baliotsu eta kostu-eraginkorren erregistro luzeak eman dituzte Koral Hesi Handian (GBR) uraren kalitatearen eguneroko eta urte arteko dinamikak aztertzeko [1]. LEO sateliteek eremu geografiko bera eskaneatzen dute gehienez egun batean edo bitan; hala ere, bi orbita jarrai eta berdinen arteko denbora-tartea (hau da, berrikuspen-aldizkakotasuna) normalean astebete eta lau aste artekoa da. Gainera, ozeanoaren kolore-irudiak hodeien eta eguzki-distiraren presentziak eragin handia izan dezake, kalitate handiko behaketak berreskuratzea mugatuz [5]. Horrek eremu bereko eguneroko irudi multzo bat behar izan dezake astero-hilero hodeirik gabeko irudi konposatu bat garatzeko. view ozeanoarena. Ondorioz, LEO sateliteen denbora-gaitasuna ez da nahikoa behaketa-sistema integral bat garatzeko eta kostaldeko prozesu dinamiko epe laburrekoen jarraipena egiteko, hala nola fitoplanktonaren eguneroko zikloak, uholde-lumen eguneroko progresioa eta

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503. https://doi.org/10.3390/rs14143503

https://www.mdpi.com/journal/remotesensing

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

2tik 23

mareek eta haizeak bultzatutako bersuspentsioa [7]. Ikertzaileek eta ingurumen-kudeatzaileek oraindik ere

fidatu LEO ozeanoaren kolore produktuetan kostu-eraginkorra den informazio espaziala lortzeko

kostaldeko GBR [10,11], baina teknika hauen mugak aitortzen dituzte epe laburreko arazoak konpontzeko

aldakortasuna.

–

Lurraren orbita geoegonkorrean (GEO) dauden sateliteek, bestela, ia etengabeko orbita ahalbidetzen dute

munduko eremu zabalen behaketa maiztasun handiagoan (minutuetatik orduetara) alderatuta

LEO plataformen ia eguneroko berrikuspen maiztasunari dagokionez, batez ere tropikoetan [9].

Munduko lehen Geostationary Ocean Colour Imager (GOCI-I), 2010ean jaurtitakoa, agerian utzi du

Ipar-ekialdeko Asiako kostaldeko prozesuen aldaketa azkarren denbora-dinamika, hala nola

uhertasun-lumen eta alga-loraldi kaltegarrien [12,13]. Bere arrakastak kasu erabilgarria eman zuen

GEO ozeanoaren kolore-misio globalen etorkizuneko garapenerako [14]; hala ere, horietako batek ere ez

Hurrengo hamarkadan abiarazteko proposatutako misioak behaketa egiteko diseinatu ziren

Australiako urak. Hala ere, GEO sateliteak mundu osoan erabiltzen dira meteorologia-begiradak egiteko.

kontserbazioek eta azken aurrerapen teknologikoek ozeanoen gaineko datuak biltzeko gaitasunak aprobetxatu dituzte, espaziotik prozesu dinamikoagoak behatzeko aukera emanez [-15].

Tofhbe annedxst-ignentheera-vtiiosinblGe EspOemctreutemor(o2loogri3cailnssetenasdorosfaorenleyq1uibpapnedd)

kopuru handiagoarekin eta hobekuntzarekin konbinatuta

ragreadendovtisaoltyTnmahctpieeeortsornAivaacdlirsldvyoeiawnnpnsgoeciitdednivd,itui-ftHooryfnri-(mavsthliiagemewwnfieaaatlrr-etsi-totouIrm-tno-nimplaoorgiegsee,eci-rceara(daA-lnteioeHnobat)Ires)a-edtnorrdrnvueabeovtoniicaosboirntoldosafr-uHroedrvqiemecudarealvAni-wbicusraiauesrtstiair-ol[8ai1ns/l8ia9ac]ta.,iGopinnEacbOloiulfsidtaEiietnaesrglt[lih9tth]e.–feriTosGhmcBeusRrae-.

Himawa-ri-8 ekuatoretik 140.7E-ra dago kokatuta eta 10 minutuko eskaneatze-abiadurarekin, gutxienez 48 disko osoko behaketa jasotzen ditu egunean zehar (goizeko 8etatik arratsaldeko 4etara, tokiko ordutegian). AHI tresna aplikazio meteorologikoetarako diseinatu bazen ere, ikusgai eta infragorri hurbileko behaketa da.

(VNIR) bandek (1. irudia eta 1. taula) itsas ezaugarri sendoak detektatzea ahalbidetzen dute

seinale optikoak, hala nola ur oso uhintsuetatik datozenak [19]. Horrez gain, Himawari-21

bereizmen tenporal ultra-handiko behaketek ozeanoaren propietateak monitorizatzea ahalbidetzen dute

azpi-hourlGBR aintzira osoarentzat eta ondoko ozeanoarentzat urte arteko denbora-eskaletara

arroa orbita arteko datu-hutsunerik gabe.

wFiigthurtehe1.trHainmsmawisas-riio-n8

Atmosferako gasen banda ikusgai eta infragorrien erantzun espektralaren funtzioak (lerro zuri jarraituak) eta ozonoaren transmisioa (lerro gorria)

lerro jarraitua) 400 eta 1000 nm artean.

Ozeano-eremuen monitorizazio eta kudeaketarako aplikazio sorta zabala Him-awari-8tik erator daiteke, ozeanoaren kolorea barne -[22,23]. Azken ikerketek frogatu dute Hima-wari-8 behaketen bideragarritasuna kostaldeko uretan esekidura solido totalak (TSS) detektatzeko [17,24] eta ozeano zabalean klorofil-a kontzentrazioa (CHL) detektatzeko [22]. Emaitza hauek aukera zirraragarria iradokitzen dute kostaldeko GBR-ko maiztasun handiko eta dinamiko prozesuak monitorizatzeko. Hala ere, kostaldeko uraren kalitatearen parametroak satelite bidez berreskuratzeko hainbat ozeano-kolore algoritmo egon daitezkeen arren, baliteke GBR-aren konplexutasun optikorako desegokiak izatea edo Himawari-8 behaketetarako aplikagarriak ez izatea.

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

3tik 23
––
Tleanbglteh1s.anHdimbaanwdawrii-d8-thA, dasvsaoncciaetdedHsipmaatiwalarreisIomluatgioenr.vSiisgibnlael-aton-dn- oni-esearr–aintiforsar(SeNd Rb)anfrdosmcpenertrfoarlmwaan [25].

Banda # (Izena) #1 (urdina) #2 (berdea) #3 (gorria) #4 (NIR)

Bandaren Zentroa (Zabalera) 470.64 (45.37) nm 510.00 (37.41) nm 639.15 (90.02) nm 856.69 (42.40) nm

Bereizmen espaziala 1 km 1 km 0.5 km 1 km

SNR @% 100 Albedo 585 (641.5) 645 (601.9) 459 (519.3) 420 (309.3)

Erradiazio-transferentzia simulazioak erabiltzen dituzten ereduetan oinarritutako ozeano-kolore algoritmoek errendimendu hobea erakutsi dute kostaldeko uren denbora anitzeko urruneko detekzio-azterketetan aplikatzeko, algoritmo enpirikoekin alderatuta [26]. Zehazki, sare neuronalak inbertsio-metodo konputazionalki eraginkorrak dira kostaldeko ur optikoki konplexuetan urruneko detekzio-aplikazioetarako, erlazio funtzional ez-linealak hurbiltzeko duten gaitasunagatik [27-35]. Artikulu honek Himawari-2rako ereduetan oinarritutako sare neuronal baten ozeano-kolore algoritmo baten garapena deskribatzen du (8. irudia), eta GBRko kostaldeko uretarako parametrizatua. Urrats bakarreko inbertsio algoritmoa garatu zen Himawari-8ko atmosferaren goi-mailako (TOA) behaketetatik zuzenean kalkulatzeko, geruza anitzeko pertzeptron batekin, sare neuronal artifizialen (ANN) klase bat. Lehenik eta behin, TOA islapenen RTOA() sr-1 banaketa angeluar espektrala simulatu zen VNIR Himawari-8 bandetan, ozeano-atmosferaren erradiazio-transferentzia (RT) eredu akoplatu batekin (aurreranzko eredua). RT simulazioek uraren kalitatearen parametroen aldakuntza errealistak eta atmosferako eta argiztapen baldintzen aldakuntzak barne hartu zituzten. Ondoren, hainbat ANN esperimentu (alderantzizko ereduak) diseinatu, entrenatu eta probatu ziren Himawari-8 bandetan TSS berreskuratzeko, simulatutako TOA erradiantzien arabera. Azkenik, Himawari-8k berreskuratutako TSS irteerak estatistikoki ebaluatu ziren GBRko in situ uraren kalitatearen datuekin alderatuta, eta hautatutako algoritmoaren mugak ikertu ziren.

2. irudia. Himawari-8rako garatutako ereduan oinarritutako ozeanoaren kolorearen algoritmoaren fluxu-diagrama.
2. Metodoak Erradiazio-transferentziaren simulazioen parametrizazioa eta diseinua
ANN alderantzizko eredua hurrengo azpiataletan zehazten da. Aurrerako eta alderantzizko ereduaren parametrizazioek Europako kostaldeko uretarako lehenago garatutako ikuspegi bat jarraitzen dute [36], baina ikerketa honetan GBRren ur barruko baldintza optikoetarako egokitu dira [38]. Horrez gain, hemen garatutako ereduetan oinarritutako algoritmorako H-imawari-39 eskuratze, prozesatzeko eta maskaratze prozedurak eta ozeanoaren kolore prozesadorea deskribatzen dira. Algoritmoaren mugak ebaluatzeko balidazio protokoloa eta metodoak aurkezten dira, baita GBRn TSS monitorizazioaren lehen emaitzak ere.

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

4tik 23
2.1. Aurrerako eredua
Lan honetan, Matrix-Operator Model (MOMO) [40,41] bertsio eskalar bat erabili da Himawari-8 VNIR banden ozeano-atmosferako erradiazio-transferentzia simulazio akoplatuetarako (1. taula). Atmosferaren polarizazioa baztertzeak % 1ko erroreak sor ditzake TOA-n, eta hori onargarria da kostaldeko uretako aplikazioetarako [2]. Himawari-42 RTOA() GBR-ren ur barruko eta atmosferako propietate optikoen sorta errealista baterako simulatu ziren.
Ozeano-atmosferaren sistema simulatua hainbat geruza horizontalki homogeneo plano-paralelotan estratifikatuta dago, non uretako eta atmosferako osagai optikoen mota eta kontzentrazio definituak kontuan hartzen diren. Atmosfera simulatuaren altuera (TOA) 50 km-ko lodiera du eta 11 geruzatan banatuta dago, non profil bertikala...filePresio, tenperatura eta hezetasun neurketek AEBetako Atmosfera Estandar bat jarraitzen dute [43]. Rayleigh sakabanaketaren ondoriozko ahultzea bi gainazaleko presio barometrikorekin azaltzen da: 980 hPa eta 1040 hPa. Atmosfera muga-geruza batean (0 km), troposfera libre batean (2 km) eta estratosfera batean (2 km) banatzen da. Geruza bakoitzean, simulazioak zortzi aerosol multzo desberdinetarako egin ziren, aerosolaren lodiera optikoaren (a) kontzentrazio aldakorrekin 12 nm-tan, 12 eta 50 artean. Aerosol multzo bakoitza hiru aerosol eredu nagusiek osatzen dute: itsas eredu bat muga-geruzan, kontinente eredu bat troposfera librean eta azido sulfurikoaren eredu bat estratosferan, % 550 eta % 0.015 arteko hezetasun erlatiboan. a tartea AERONET [1.0] estazioko 70. mailako eguzki-fotometroen behaketa anitzekoetatik zehaztu zen, GBR erdialdean kokatua [99S, 2E]. LJCO AERONET estazioan 44,45 eta 18.52 nm arteko Ångström koefizienteen [146.39] analisiak itsas eta kontinenteko aerosol moten nahasketa bat baieztatzen du, RT simulazioetan erabilitakoekin bat datozenak.
Atmosferako gasen transmisioa (O3 izan ezik) HighResolution Transmission Molecular Absorption (HITRAN) datu-basetik eratorri zen [47] eta erradiazio-transferentzia simulazioetan inplementatu zen Bennartz eta Fischerren k-banaketa eredu aldatuaren bidez [48]. Erradiazio-transferentzia simulazioak 344 Dobson Unitate (DU) ozono karga konstante bat suposatuz egin ziren [43]. Himawari-8 bandak 17 eguzki- eta behaketa-angelu eta 25 azimut erlatibo berdin-berdin simulatu ziren. Simulazioak uraren kalitatearen gorabehera errealistetarako egin ziren, CHL, TSS eta substantzia horien (YEL) kontzentrazio bakar ausaz hautatuek irudikatuta, hemendik aurrera kontzentrazio triplete gisa aipatuko direnak. Simulatutako kontzentrazio tripleteen tarteak GBRn aurkitutako in situ korrelaziozko kontzentrazioen dispertsioan oinarrituta definitu ziren, Zhang et al.-en [49] ikuspegia jarraituz. Simulatutako kontzentrazio tripleteak espazio logaritmikoan berdin banatu ziren, beraz, magnitude-ordena bakoitza modu berean irudikatu zen, simulazio bikoiztuak saihestuz.
Itsasoko uraren a() xurgapen espektral osoa lau osagaiko modelo bio-optiko batekin modelatu zen, ur puruaren xurgapena (aw), fitoplanktonaren eta materia organiko hil guztiaren (hau da, detritusa) ap1 xurgapena CHL-ren funtzio gisa [0.01, 15], alga ez diren partikulen xurgapena ap2 TSS-ren funtzio gisa [0.01, 100.0] eta substantzia horien xurgapena ay 443 nm-tan [0.002, 2.5] kontuan hartuta. Ur puruaren xurgapen-koefizientea (aw) Pope eta Fry-ren arabera modelatu zen [50] Himawari-8 banda ikusgaietarako 1 eta Hale eta Querry-ren arabera [3] 51 bandarako. Fitoplanktonaren eta detritusaren ap4 xurgapen espektralak Bricaud et al.-en [1] parametrizazio bat jarraitu zuen, eta alga ez diren partikulen xurgapena ap52 Babin et al.-en arabera parametrizatu zen. [2], 53ko Sp2 batez besteko malda batekin, in situ bio-optiko datuetatik eratorritakoa.ampGBRn 2002 eta 2013 artean burutu zen. Substantzia horien ay xurgapen-koefiziente espektrala Babin et al.-en arabera modelatu zen [53], 0.015eko Sy batez besteko malda batekin, GBRko in situ behaketetatik ere eratorria [39].
Itsasoko uraren sakabanaketa espektral osoa (b()) bi osagaiko eredu bio-optiko batekin modelatu zen [53], ur puruaren sakabanaketa (bw) eta partikula organiko eta ez-organikoen sakabanaketa bp TSS-ren funtzio gisa kontuan hartuta. Itsasoko ur puruaren sakabanaketa

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

5tik 23

koefizientea Morel-en [54] araberako uhin-luzeraren menpeko potentzia-lege gisa adierazi zen,

35 PSU-ko batez besteko gazitasun global baterako definitua. Materia organikoen eta

partikula ez-organikoak konbinatu ziren bp partikulen sakabanaketa-koefiziente osoa lortzeko, Babin et al.-en parametrizazioa jarraituz [55]. Masa-espezifiko sakabanaketa-koefizientea

0.31 m2 g-1-ko TSS partikulen bp-ko kantitatea kalkulatu zen GBRko uretarako, Babin et al.-i jarraituz [55]. 2. kasuko uretarako atzeranzko sakabanaketa probabilitate eredua aplikatu zen [49,56]

Kalkulatu eta hautatu uretan barreiatze-fasearen funtzioak (, ) TSS eta YEL-ren arteko erlazioan oinarrituta. Simulazioak ausazko kontzentrazio-multzo handi baterako egin ziren.

hirukoteak eta baldintza atmosferikoak, aurretik azaldu bezala, sistema integral bat eraikitzeko

Himawari-8 RTOA() azimutalki ebatzitako datu-basea. Datu-base honetatik, estatistikoki

Alderantzizko garapena egiteko, entrenamendu eta proba azpimultzo adierazgarriak ausaz atera ziren

eredua. Prestakuntza eta proba azpimultzoek bakoitzak 100,000 sarrera bektore zituen

duten

hau da: RTOA simulatua 470, 510, 640 eta 856 nm-ko bandetan, itsas mailako presio atmosferikoa 980 eta 1040 hPa artean, eguzkiaren zenit angelua (s), behaketa zenita (v) eta azimuta erlatiboa ().

2.2. Alderantzizko eredua

Ikerketa honetan, geruza anitzeko pertzeptron (MLP) bat, aurreranzko elikadura-sare neuronal artifizial (ANN) klase bat [57], inplementatu da alderantzizko eredu gisa, Malthouse-k garatutako Neural Network Simulator C programan oinarrituta [58], Himawari-8 RTOA() eta TSS kontzentrazioaren arteko erlazio funtzionala hurbiltzeko. Oraingo MLP-ak sarrera-geruza bat, ezkutuko geruza bat eta neuronen irteera-geruza bat ditu. Neurona bakoitza hurrengo geruzako neurona bakoitzarekin lotuta dago pisu baten bidez. Gainbegiratutako makina-ikaskuntza edo entrenamendu prozedura honela deskriba daiteke:

Sarrerako neuronek (ni) sarrerako bektorea jasotzen dute

, islapen simulatuak dituena

eta goian deskribatutako datu osagarriak, eta geruza ezkutuko neuronetara hedatzen ditu

(nh).

· Geruza ezkutuan, neurona artifizialek sarrera-seinale haztatuak batu eta transferentzia-funtzio ez-lineal baten bidez pasatzen dituzte, eta ondoren irteerak birbidaltzen dituzte.

irteerako geruzako neuronetara (ez).

· Kostu funtzioa (hau da, batez besteko errore karratuak, MSE–(1) ekuazioa) balioen arteko...

yt irteera kalkulatuak eta yc irteera kalkulatuak entrenamendu datu-multzo osoarentzat (N = 100,000), eta sarearen barne pisuak (W1, W2) doitzen dira.

· ANNaren entrenamendua errepikatzen da irteeraren eta helburu-balioaren arteko kostu-funtzioa minimizatu arte.

MSE = yc – yt /N

(1)

Kostu funtzioa minimizatzen da pisu matrizeak (W1, W2) modu iteratiboan egokituz, Limited Memory BroydenFletcherGoldfarbShanno optimizazio algoritmo bat erabiliz [59]. Hiru geruzako MLP arkitektura baterako, funtzio analitiko osoa (2) ekuazioak ematen du:

W2 × S1

W1 × x

(2)

non S1 eta S2 irteerako eta ezkutuko geruzan erabilitako transferentzia-funtzio ez-linealak ((3) ekuazioa) eta linealak diren, hurrenez hurren.

S(x) = 1 + ex -1

(3)

Sarrera eta irteera geruzetan dauden neuronen kopurua arazoaren sarrera eta irteera parametroen kopuruaren arabera zehaztu zen, hainbat saiakera esperimental egin ziren bitartean

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

6tik 23

beharrezkoak ziren geruza ezkutuan neurona kopuru optimoa zehazteko.

esperimentuak geruza ezkutuko neuronen kopurua 10etik 100era aldatuz diseinatu ziren,

10eko gehikuntzetan. Ausazko baina esperimentu guztietarako finko den hazi bat erabili zen hasieratzeko –

sareen pisu konfigurazioa. Esperimentuek osagai nagusi bat izan zuten barne

analisi (PCA) aurre-prozesatzeko urrats gisa RTOA() sarrerak deskorrelazionatzeko. Gainera, esperimentuak % 0.8ko seinale-menpeko ausazko m zarata espektralki korrelazionatu gabearekin diseinatu ziren banda bakoitzeko RTOA sarreretan. ANN esperimentuak 100,000 sarrera bektoreren azpimultzo batekin entrenatu eta probatu ziren, erradiazio-transferentziatik ausaz ateratakoak.

datu-multzo simulatua. Sarrera-bektore bakoitza TSS kontzentrazio logaritmiko batekin lotu zen, – gainbegiratutako ikaskuntzaren bidez hurbiltzeko irteera gisa hautatu zena

prozedura. Esperimentu guztiak 1000 iteraziorako eta kostuaren minimizaziorako entrenatu ziren

funtzioa ((1) ekuazioa) entrenamendu-datu-multzo osoan kalkulatu zen iterazio bakoitzean.

N = 100,000 bektoreko proba-datu-multzo independentea erabili zen sarearen entrenamendua kontrolatzeko

errendimendua eta gehiegi egokitzea saihesteko.

–

2.3.

TBhaesHicipmraowceasrsi-in8- gOscteeapns

Himawari-8 raw-erako koloreen prozesamendua

datuak

sartu

TSS

produktuak

dira

erakusten

Irudia

1. mailako (L1) disko osoko Himawari-8 VNIR bandak eskuratu ziren, GBR eremuaren gainetik erauzita –

(10 S, 29 S, 140 E, 157 E), geolokalizatuta eta nabigazioa zuzenduta. Geolokalizatutako datu gordinak

1b mailako (L1b) TOA erradiantziak (LTOA() W m-2sr-1µm-1 ) bihurtu ziren bidez –

tghreidawppalsicraetsiaomnpolfedpofrsot-mlau0.n5ckhmuptoda1tkedmctaolimbraattcihonthceoreefsfiocliuetn-itosn[o60f ]t.heTahseso6c4i0atnemd VbNanIRd

bandak. L1b kalibratutako LTOA() banda bakoitzerako F() W -m-2 eguzki-irradiantzia estralurtarraren bidez normalizatu ziren. F() urteko egunaren arabera kalkulatu zen.

eta Kurucz-en [61] oinarritutako eta Himawari-8 bandetara [62] egokitutako Lurreko eguzki-irradiantziaren F balioak erabiliz. VNIR Himawari-1 bandetan lortutako RTOA() sr-8 TOA islapenek inbertsio-metodoaren sarrera gisa balio izan zuten. Gainera,

s, v eta balioak satelite-irudiaren pixel bakoitzerako kalkulatu ziren latitudearen, longitudearen eta ordu lokalaren arabera, dauden prozedurak jarraituz [63], eta bihurtu ziren

koordenatu kartesiarrak (x, y, z).

3. irudia. Himawari-8-Ozeanoaren Kolore Prozesamenduaren fluxu-diagrama. HSD-k Himawari-8 Datu Estandarrak adierazten ditu, GBR-k Koral Hesi Handia adierazten du, VNIR-k Himawari-8 ikusgai eta infragorri hurbileko bandei egiten die erreferentzia (470, 510, 640 eta 856 nm), eta ANN-k Sare Neuronal Artifiziala adierazten du.

Akulsoturadlimanasckoinntginoenf tHainmdaswuarrroi–u8nodbisnegrvwaatitoenrss.

zen

Qin et al.-ek [64] garatu zuten 2 km-ko bereizmenerako hodei-maskara

erresamphauts eta kea eragin zituen

1plkummHesimfraowmabrii-o8mg-raisds

eta erredurarekin kutsatutako pixelen maskaratzea barne hartzen du. Era berean, agertutako pixelak

gainazalak, hala nola kontinente-eremuak, uharteak eta itsasbazterrak, formaren arabera maskaratuta zeudenfiles

Hesi Handiko Koral Itsas Parkearen Agintaritzaren datu-basean eskuragarri [65]. Eguzki-distira bat

–

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

7tik 23
Maskara eguzki-distiraren puntu nagusiaren (PPS) koordenatuak kalkulatuz sortu zen, urteko egunaren (eguzki-inklinazioa), ordu lokalaren, latitudearen eta longitudearen [66] arabera, 1 km-ko bereizmen espazialean. Eguzki-diskoaren kontura 1300 km-ko erradio zirkular baterako babestu zen PPSren koordenatuetatik abiatuta. Erradioaren tamaina hainbat proba bisual egin ondoren aukeratu zen, eguzki-disko nagusiaren eremuaren estaldura maximoa bermatzeko.
Himawari-8 behaketak pixelez pixel normalizatu ziren eta banda bakoitzerako, ozono zutabe osoaren satelite-datu ia aldiberekoekin, Estratosferako eta Troposferako Satelite Osagaien Analisitik (TOAST) [67] ateratako Ozono Totaletik inbertsioen aurretik. TOAST produktua, 1.25 x 1 graduko bereizmen espazialarekin eta eguneroko bereizmen tenporalarekin, berreskuratu zen.amp1 km-ra eraman zuen Himawari-8 sarearekin bat etortzeko. Himawari-8 behaketak banda bakoitzean normalizatu ziren TOAST-ek eratorritako ozonoaren transmisioaren eta 344 DU-ko ozono-zutabearen dentsitate simulatuaren transmisioaren arteko erlazioaren bidez. Horrez gain, NCEP/NCAR `Reanalysis 2′ PaRt2m [68]-ko itsas mailaren batez besteko presio atmosferikoaren datuak erabili ziren Himawari-70 behaketen alderantzikatzeko sarrera gisa. `Reanalysis 8′ datuen batez bestekoa 2 orduro kalkulatzen da (6, 0, 6, 12 UTC) eta samp2.5 graduko bereizmen espazialaren sare global erregular batean zuzenduta [71]. PaRt2m-ren datu paralelo hurbilenak eskuratu eta berretsi zirenamp1 km-ko Himawari-8 sarera eraman zuen. Berreskuratutako TSS, lotutako maskarak eta metadatuak NetCDF batean gorde ziren. file, tartetik kanpoko sarrera eta irteeren pixel-mailako banderak barne. Sarrera eta irteera baliodunen tarteak RT simulatutako datu-multzoan oinarrituta definitu ziren. Adibidez, pixel sarrera eta/edo irteera parametro jakin batek simulatutako tarteak gainditzen bazituen, pixelari dagokion bandera bat esleitzen zitzaion. Sarrera eta irteera banderak Himawari-8 sareko pixel bakoitzerako batu ziren. Tartetik kanpoko banderak uraren kalitatearen produktuei aplikatu zitzaizkien ondorengo balidazio eta aplikazio analisiak egin aurretik.
2.4. Koral Hesi Handiaren in situ datuak
2015 eta 2018 artean Australian Institute of Marine Sciences (AIMS) eta Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) erakundeek neurtutako in situ TSSak IMOS Bio-optical Database-tik lortu ziren [72], Australian Ocean Data Network (AODN) atariaren bidez. Bai CSIROk bai AIMSek metodo grabimetrikoa erabiltzen dute itsasoko uretan dagoen TSS kontzentrazioa zehazteko. Metodoak itsasoko ur bolumen ezagun batetik solido esekien pisu lehorra neurtzean datza.ampAurrez pisatutako mintz-iragazki batean hutsean iragazi ondoren. AIMS eta CSIROk erabilitako metodologiari buruzko xehetasun gehiago Great Barrier Reef Marine Park Authority-n [73] eta Soja-Woz´niak et al.-en [74] deskribatzen dira, hurrenez hurren. AIMS eta CSIRO laborategiek TSS zehazteko metodo apur bat desberdinak erabiltzen dituzten arren (hau da, errepikapen kopurua, iragazki-paperak, garbiketa, etab.), datu-multzo hauek konbinatu dira balidazio-ariketa honetan. Guztira 347 in situ datu-puntu hartu ziren kontuan, 0.01 eta 85 mg L-1 arteko TSSarekin eta 3.5 mg L-1-ko batez bestekoarekin. Kostaldetik edo arrezifeetatik 1 km-ra zeuden in situ datu-puntuak baztertu ziren analisietatik, ondoz ondoko efektuen ondoriozko ziurgabetasunak murrizteko [75]. In situ itsasoko uraren datu guztiak sartu genituen.ampUr-sakonera aldakorretan (0.5 m eta 1.5 m artean) kokatutako estazioen gainazalean (<40 m sakonera) hartutako datuak, sakonera txikiko datu-punturik txikienak 10 mg L-1 baino gehiagoko TSS aurkeztuz.
2.5. Balidazio Protokoloa
Ikerketa honetan erabilitako balidazio-protokoloak Australian ozeanoaren kolorearen urruneko detekziorako egindako aurreko balidazio-ariketen esperientzia jarraitzen du, GBR kostaldekoa barne [27,76,77]. Ikerketa hauek GBR kostaldeko in situ neurketekin batera satelite bidezko behaketak ateratzeko prozesatzeko urratsak deskribatu zituzten, baita errendimendu-neurketa estatistiko erabilgarriak ere.
Himawari-8 behaketa anitz konbina daitezke denbora-tarte batean (hau da, hourly) balizko muturreko balioak ezabatzeko eta sentsoreen eta ingurumeneko zarata murrizteko, ziurrenik estimazioak eta balidazio-errendimendua hobetuz [7,9,16]. Beraz, balidazio-ariketa honetarako, in situ erregistratutako denboratik ±8 minutuko epean eskaneatutako Himawari-30 behaketa guztiak eskuratu ziren. 10 minutuko Himawari-8 behaketak hautatu eta prozesatu ziren VNIR-en

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

8tik 23

- -

eguzki eta behaketa geometria lotutako bandak 3x3 pixeleko kutxetan azpimultzo gisa jarri ziren,

in situ datu-puntu aldibereko bakoitzaren koordenatuetan zentratuta. Era berean, aldibereko maskaren 3x3 pixeleko azpimultzoen (hau da, hodeiak, lurra, arrezifeak eta eguzki-distira) eta datu osagarrien (hau da, ozonoa eta presioa) erauzi ziren. Hautatutako Himawari-8-ren ia benetako kolore konposatuak –

behaketak bisualki ikuskatu ziren, horizontal zorrotzak zituzten uretan dauden bat-etortzeak ezabatzeko.

propietate optikoetako gradienteak (hau da, uhertasun-fronteak) edo gertuko hodeietan.

–

HourlBaliozko azpimultzoen y konposatuak batez besteko tenporalaren bidez kalkulatu ziren, kontuan hartu gabe –

pixel maskaratuak. Ho-aurly multzo agregatuak ANN inbertsioarekin prozesatu ziren

algoritmoak eta balio-tartetik kanpokoetarako maskaratuta. Azkenik, mediana eta desbideratze estandarra

ho-renurly TSS azpimultzoen kalkulaketa egin zen, m-galdetutako pixelak kenduta. Pixel-kutxa bakoitzeko bi pixel edo gutxiago maskaratuta zituzten azpimultzoen baliozkotzat jo ziren parekatze-mekanismoetarako. ANN

Irteerak eskala logaritmikoan kalkulatu ziren (log10) eta aldibereko in situ TSS log-transformatua izan zen analisi estatistikorako.view balidazio prozeduraren irudia agertzen da

4. irudian. Errendimenduak erro karratu ertainaren errorearen arabera ebaluatu ziren

(RMSE – edo errore absolutua), alborapena, batez besteko ehuneko absolutuatage errorea (MAPE –edo errore erlatiboa), eta determinazio-koefizientea (R2). Alborapena, R2 eta RMSE log10-tan kalkulatu ziren.

–

espazioa eta MAPE neurketa linealean kalkulatu zen eta p satelite bidezko p

psproadceu,cftowlloitwhi-nNgtEhqeunautimonbser(4o)f(v7a)l,iwd hmearetcmhuispsth. e

RMSE = 1/N (m - p)2

(4)

MAPE = 100/N |(m - p)|/p²

(5)

R2 =

N(mp)- (m)(p) m2 – (m)2 N p2 – (

p)2

(6)

Alborapena = 1/N (m -p)

(7)

ANN parekatze-esperimentuak goian deskribatutako metrika estatistikoen arabera sailkatu ziren. RMSE baxuena zuten esperimentuei lehentasuna eman zitzaien, parametro estatistiko hau ANN entrenamenduan zehar minimizatzen den kostu-funtzioa baita. Geruza ezkutuan neurona kopuru txikiena zuen esperimenturik onena hautatu zen, Himawari-8 behaketen alderantzikapenerako ahalegin konputazionalak murrizteko, GBR osoan zehar.

4. irudia. Sinplifikatutako irudiaview algoritmoaren balioztatzeko prozeduraren.

2.6. Mugen ebaluazioa

Seinale-tona-zarata erlazioak (SNR) ikusgarri eta infragorri hurbilerako kalkulatu ziren.

HEaimstearwnaSrti-a-8ndLTaOrdA

(Tim) oeb–seArvEaStTio)nast

eskaneatu hautatuta

08:00etatik 16:00etara, tokiko datak eta hodeirik gabeko eremuak

denbora (Koral itsasoko australiarra

–

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

9tik 23

(16.25S, 151E eta 20.60S-tan, 153.53E). 2017ko uztailaren ondorengo behaketak bakarrik hartu ziren kontuan analisi honetarako, haien kalibrazio-koefizienteak zarata koherente eta horizontalerako zuzendu zirelako [63,78]. Himawari-8 Monitor P-Tree Sistemaren bidez eskuragarri dauden benetako koloreko argazkiak [79] arakatu ziren helburu-eremua hautatzeko eta espazialki uniformeak zirela eta hodeiek, eguzki-distirak, ezaugarri bio-optikoek eta lurreko erreketatik eratorritako ke-lumek eraginik ez zutela ziurtatzeko [80,81]. Hautatutako Himawari-8 behaketak zenbaketa gordinak unitate fisikoetara bihurtu ziren kalibrazio-koefizienteak aplikatuz [60], 51x51 pixeleko azpimultzoak atera eta intereseko eskualdeen koordenatuetan zentratuz. Horrez gain, azpimultzoak, lotutako maskarak eta parametro geometrikoak hodeiatu ziren.urly agregatua. 10 minutu eta orduakurlY azpimultzo agregatuak hodei, lur, arrezife eta eguzki distiraren bila maskaratu ziren, eta haien ia benetako kolore konposatuak aztertu ziren detektatu gabeko ezaugarriak bilatzeko, hala nola koral kaiak, arrezifeak, hodeien itzalak eta sentsoreen artefaktuak.
SNR Himawari-8 banda bakoitzerako kalkulatu zen (8) [80] ekuazioa jarraituz. Helburu-eremuko pixel baliodun guztien LTOA() batez bestekoa egiteak Ltypic() ematen du, eta eremu bereko desbideratze estandarra () hartzeak zarata-erradiantzia baliokidea (Lnoise()) ematen du. SNR banda bakoitzean Ltypic eta Lnoise arteko erlazio gisa kalkulatzen da:

SNR() = Ltipikoa ()/Lzarata() = LTOA()/(LTOA())

(8)

10 min eta hXNUMX-rekin kalkulatutako SNRren eguneko aldakortasuna eta magnitude-aldeakurly Himawari-8 behaketa agregatuak (SNRSING() eta SNRAGG(), hurrenez hurren) banda bakoitzean ikuskatu ziren. Horrez gain, haien ezaugarri espektralak s tarteetarako ebaluatu ziren, zarata mailak eguzkiaren altitudearen arabera aldatzen direla jakina baita [80]. Azkenik, lotutako ehunekoatagZarata-mailak (%Zarata) s = 45 ± 1-rako kalkulatu ziren eta algoritmoak Himawari-8-ren zarata-maila tipikoekiko duen sentikortasuna ebaluatzeko erabili ziren.
Ikerketa honetan garatutako TSS algoritmoa entrenatu zen espektro lauko (korrelaziorik gabeko) fotoi-zarata (% 0.8) batekin, eta entrenamendu-datu-multzoari gehitu zitzaion, ozeano-helburuen gaineko sentsoreen errendimendu-ezaugarrien ezagutza mugatua suposatuz. Inbertsio-egonkortasuna ebaluatzeko eta TSS algoritmoaren oinarrizko sentikortasun-analisi bat emateko, % 0.1, 1.0, % 10 eta % 50eko fotoi-zarata espektro laua gehitu zitzaion proba-datu-multzoari eta alderantzikatu egin zen. Horrez gain, Himawari-8 bandekin lotutako Zarata % gehitu zen proba-datu-multzoari, espektroaren araberako zarata-mailek TSS berreskurapenen zehaztasunean dituzten efektuak kuantifikatzeko. Berreskurapen-egonkortasuna RMSEren gehikuntza konstanteen arabera interpretatu zen TSS tarte zabal batean (0.01etik 100 mg L-1era), kontzentrazio logaritmikoetan berdin banatuta. Horrez gain, GBR kostaldeko ur homogeneo eta hodeirik gabekoetan eta Koral Itsasoan hartutako TSS produktuen luzetarako transektuak pixel eskalan ebaluatu ziren, Himawari-8ren zarata-mailen ebaluazio kualitatiboa egiteko.

3. Emaitzak
3.1. Algoritmoen Balidazioa
Sare anitz entrenatu ziren arkitektura konfigurazio desberdinekin, eta errendimendu onena zuen sarea, ahalik eta RMSE txikiena eta geruza ezkutuan neurona kopuru txikiena zuena, hautatu zen inbertsioetarako. Hautatutako esperimentuak, geruza ezkutuan 50 neurona zituela, 0.14 eta 24 mg L-1 arteko TSS berreskuratu zuen, R2 positibo batekin eta 0.014 mg L-1-ko alborapenarekin, % 75.5eko MAPEarekin eta 10 mg L-2.08-ko 1RMSEarekin, 5. irudian erakusten den bezala.

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

10tik 23

5. irudia. In situ eta Himawari-8tik eratorritako TSS ANN esperimenturik onenarekin, in situ TSS balioak eskala logaritmikoan kolore-kodetuta. Errore-barrek TSS-ren pixel barruko desbideratze estandarra adierazten dute 3x3 pixeleko kutxa batean. Sinbolo desberdinek AIMS-ek bildutako in situ datuak adierazten dituzte.
eta CSIROk LJCOn.
–
3.2. Himawari-8 Koral Hesi Handirako S-solido eseki osoak
6. irudiak Himawari-8ren (ezkerreko panela) ia benetako kolore konposizio bat erakusten du, 27ko urriaren 2017an GBR eremuan hartuta, eta dagokion TSS produktua 10 minutuko bereizmen tenporalean (eskuineko panela). GBR aintzirako uretan, oro har, 1 mg L-1 edo gehiagoko TSS dago, GBRtik gertu dauden uretan, berriz, 1 mg L-1 baino gutxiagoko balioak daude. TSS produktuak granulazio eta marra-zarata larria agerian utzi zuen Koral Itsasoko ozeano zabaleko eremuetan.

6. irudia. GBRren ia benetako koloreko Himaw-ari-8 irudiak, 27ko urriaren 2017an 15:00 AEST orduan hartuta (ezkerreko panela) eta lotutako TSS produktua [mg L-1] (eskuineko panela). Pixelak beltzez ezkutatuta daude hodeien eta balio-eremutik kanpokoen ondorioz.

Himawari–8 TSS gorabeherak ikertu ziren Burdekin ibaiaren bokalean eta hegoaldeko GBRn.

kostaldeko uren arrezife matrizearentzat (7. irudia

saunrdroaunn-imdinatgiothnes

estekan). 12ko otsailaren 2019ko Burdekin uholdeak sedimentu-isuri bat sortu zuen

50:3etatik 4:20etara iritsi zen kanpoko arrezifeetara (ahotik 1 km-ra), XNUMX mg L-XNUMX baino gehiagoko TSS-arekin.

–

—

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

- -
–

–
–

11tik 23
–

Burdekin ibaiko sedimentu-luma itsasgoran zehar garatu zen, itsasbeheraren eta itsasgoren artean 0.3 m-ko tartearekin. Arrezifeen ondoko kostaldeko uretan TSS magnitude-ordenako igoera bat izan zen (3.6, 26.4 mg-L-1) mareen ziklo erdi-eguneko batean (7. irudiko gurutze-marka (ezkerreko panela) eta 8a irudia). Uholde-urak estalitako arrezifeak 40 mg L-0.7-ko gidalerro-atalasea baino ~1 aldiz handiagoa zen TSSren eraginpean egon ziren [82]. TSSak 100 mg-L-1 gainditzen zituen eremuak, ahotik gertu, ezkutatu egin ziren (eremu beltzak) tartetik kanpoko balio gisa (ANN banderak). Isurketa-gertaera nagusiaren ondorengo TSS gorabeheren animazio bat S1 irudian dago eskuragarri.

7. irudia. Burdekin ibaitik isurtzen den uholde-luma, 2019ko otsaila (ezkerreko panela). GBRko arrezife-matrizean dauden TSS marearteko zorrotadak 2016ko azaroan (eskuineko panela). Kontuan izan grafiko bakoitzeko tarte desberdinak. Beltzez maskaratutako pixelak tartetik kanpoko TSS balioengatik dira.
Uholde nagusiek TSS ezaugarri argiak erakusten dituzten bitartean kostaldeko GBR-n, azpimesoeskalako marearteko zorrotadak ikusten dira sakonera txikiko eta urpeko arrezifeen matrizea inguratzen duten hegoaldeko GBR-n (7. irudia (eskuineko panela)), baldintza desberdin hauek epe laburreko TSS aldakortasunean nola eragiten duten erakutsiz. S2 irudian emandako animazioak mareek eragindako TSS gorabeheren dinamika ilustratzen du, non marea altuak (4 m) eta baxuak (0.2 m) goizeko 10etan eta arratsaldeko 6etan gertatu ziren, hurrenez hurren (8b irudia). Heralds arrezifearen ondoan (gurutzez markatuta) TSS kontzentrazioak magnitude ordena bat inguru fluktuatu ziren egun batean (0.3, 2.0 mg L-1), kostaldeko GBR irekirako gomendatutako uraren kalitatearen gidalerroen atalaseak (0.7 mg L-1) gainditzen dituzten balioekin. –

8. irudia. Himawa-ri–10 bidez eratorritako TSSren 8 minutuko denbora-seriea Burdekin ibaiaren bokalean, 2019ko otsaileko uholdeetan (a) eta GBR hegoaldeko arrezife-matrizean, 2016ko azaroan (b), 7. irudian erakusten den bezala. Errore-barrek pixel arteko desbideratze estandarrak adierazten dituzte. Kostaldeko (2.0 mg L–1) eta plataforma ertaineko (0.7 mg-L-1) uren gida-atalaseak gorriz markatuta daude. Kontuan izan denbora-tarte desberdinak irudi bakoitzean.
––
–

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

12tik 23
3.3. Detekzio-mugak Himawari-8 behaketa-multzo bitatik kalkulatutako SNR irudian ageri da
9. irudiko grafikoak. Hodei-estaldura intentsiboaren ondorioz, behaketa bakar batzuk galdu ziren, batez ere 06ko irailaren 2017an, eta horrek datu-hutsuneak eragin zituen denbora-seriean. SNRSINGek eta SNRAGGek eguneko gorabehera argiak aurkeztu zituzten, SNR altuena s baxuenean gertatuz (<30), 11:12etatik 470:510etara. Magnitudea eta eguneko aldakortasuna handiagoak izan ziren SNRAGGrentzat eta banda urdin eta berdeetan (640 eta 856 nm), SNRSINGerako kalkulatutako balioekin alderatuta. 06 nm eta 2017 nm banden kasuan kalkulatutako SNRa banda urdin eta berdeetarako kalkulatutako SNRa baino gutxienez hiru aldiz txikiagoa izan zen, eguneko aldakuntza sotilekin. SNRaren eguneko gorabeherak egunen eta kokapenen artean aldakorrak izan ziren, batez ere banda urdinean eta SNRAGGetik. 22ko irailaren 9an (batez besteko v~25), SNRAGG banda urdin eta berdeetan magnitude antzekoa zen (2017b irudia). 28ko irailaren 9ean (batez besteko v~XNUMXko kokapen desberdin batean), banda urdinak banda berdeak baino ia bikoitza den SNRSINGa aurkeztu zuen (XNUMXd irudia).

9. irudia. Seinale-zarata erlazioen denbora-serieak (SNR, eskuineko ardatza), behaketa bakunetarako (SNRSING) (a,c) eta behaketa agregatuetarako (SNRAGG) (b,d) kalkulatuak, lotutako s-ekin (ezkerreko ardatza). S-NR hau da:
bandaren arabera kolorez kodetuta.

Taldeak.

s-ren aldakortasun espektral, non estandarra

SNRSING eta SNRAGG talde bakoitzaren barruko desbideratzeak erakusten dira

irudian honela marraztuta

10 txapeldunentzat

hiru errore

barrak. Behaketa bakarrek normalean SNR txikiagoa eman zuten behaketa agregatuek baino

banda guztietan, eta SNR altuena izan zen 9. irudian. SNR-ren desbideratze estandarrak

s < 30, datu bakar eta agregatuetarako kalkulatutakoekin bat etorriz

behaketetan aurkeztuta

wfoerresm>o4r0epartotnhoeubnlcueedbfoanr dsp>re4s0enatendedd

banda urdin eta berdeetan. 27ren eta -ren desbideratze estandarrak

SNR kalkulatua 51 SNRSING-erako

eta SNRAGG desbideratzeak

, hurrenez hurren, eta 13. eta 26.ak, berriz, hurrenez hurren.

Banda berdearen estandarraren kalkulatutako SNR Desbideratze hauek ziurrenik aldagaiarekin lotuta daude

kokapen bakoitzeko baldintza atmosferikoak, banda urdin eta berdeetan areagotzen direnak

eta atmosferako bide-luzera handietan.

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

13tik 23

10. irudia. Seinale-zarata erlazioen banaketa espektralak (SNRSING) (-a) eta bakarrerako kalkulatuak.

behaketa agregatuak (SNRAGG) (b), eta SNR-ren desbideratze estandar gisa multzokatuta talde bakoitzaren barruan

s-rako.

hiru

barrutiak

Errorea

tabernak

ziren

kalkulatuta

TgcorhemegpaSTtNuehtdReedASoGNbfGsoRerrvAvaaGallGluti,seoitsnnhsgceolwLemtioytphpbiicslaeesldr,=vaiann4t5diToaLn±bnsole1iwse2iawtwhnederersaec=saosob4m5copiuaitlt±eetddw1ipinceweTrcaaeebsrnelhetiai2ngg.chelLunaikdsoeeitswdheeifs(oc%eor, NtrchrooeeimssSpepN)oaf–nRordiSrsIiNaongnGg-. SNRSING-a, banda gorrian izan ezik. Hala ere, zarata-maila handiak gorrian (~% 3) eta tshigenNalIRdebsapnidtest-en (h~e5% eff)oinrtdsiicnataevtohiadtinthgeeSnNviRroAnGmG emnataylbceonmdoistitolynsafifnecitmedagbeystehleecattimono.sTp-hhiesriics-en bereziki agerikoak dira NIR bandan, non urak irteten duen erradiantzia hutsalak direla uste den ozeano zabaleko ur garbietan.

–

2. taula. Himawari-8 ikusgaia eta infragorri hurbila Ltipikoa eta Lzarata W m-2sr-1µm-1 eta lotutakoak

ehunekotage zarata (%Zarata) SNRAGG-rentzat s = 45 ± 1-en. Kalkulatutako SNRSING s = 45 ± 1 balioetan.

alderatzeko gehitu ziren.

470 510 640 865 banda

Tipikoa 59.5 38.3 13.8 3.4

Zarata 0.26 0.29 0.41 0.18

Zarata %
0.44 0.76 3.02 5.26
–

SNRAGG 223 130 33 19

SNRSING 100 74 28 8

dalegpoerTnithdhemenopturptechosoemntoetsns ronefaorsiesotenriaiesbvililenlurgestTtrrSiaeStve(ad0l.0pin1erttfhooer1m0g0raamnpcgheisLcfs-o1or)fTwFSiSigthautrsoepre1ac1tb.roaI-vnlleyb0ofl.t1ahtmasgcnedL-n-sap1r,-ieoe-csxtr,catehlplyet

espektralki laua den fotoi-zarata % 50 gehitzen denean. Bitartean, errore handiak (% 300 baino gehiago) lortu ziren.

Himawari-8ra TSS berreskurapenetarako

beheko bandak

(E irudia 0.1 mg)

11a). L-1,

zarata mota eta maila edozein dela ere. Egoera errealistago batean, espektroaren menpe dagoenean

fotoi-zarata (hau da, 2. taulako %Zarata) Himawari-8 bandei gehitzen bazaie, erroreak hauek dira

gehienbat %100etik behera - TSS > ~0.25 mg L-1-rako (11. irudia (eskuineko panela)). Beraz, lortzeko

Himawari-8tik berreskurapen fidagarriak egungo TSS algoritmoarekin lortzeko, 0.25 mg L-1-ko detekzio-muga aukeratu zen. Alderatzeko, kalkulatutako TSS berreskurapenen detekzio-mugak

Dorji eta Fearns-en [8] bezala, atmosferaren arabera zuzendutako Himawari-17tik, honela irudikatzen da

0.15 mg L-1-tan marra eten bertikala.

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

14tik 23

11. irudia. Berreskuratze-RMSE erroreak (mg-L-1-tan) fotoi-zarata-maila espektralki lauetarako (ezkerreko panela) eta espektralki menpekoetarako (eskuineko panela). Erradiazio-transferentziaren (RT) TSS eta lotutako RMSE balioak eskala logaritmikoan aurkezten dira. 0.15 m-g L-1-tan dagoen marra bertikal etena Dorji eta Fearns-etik [17], 2018 egokitutako detekzio-muga da. 0.25 m-g L–1-tan dagoen marra bertikal etena metodo honen detekzio-muga da.
Zarata-mailaren ikuskapen bisual batek pikortasun larria eta marra horizontalak agerian utzi zituen.

–

12. irudia. TSSSING(a) eta TSSAGG(b)-rako ateratako transektuen kokapena (gezi magenta). Kontuan izan

TSSAGG.Himawari-8 behaketetan 9ko irailaren 2017an hartutako hodeien maskaratze metatua

10:00 eta 10:50 tokiko ordua (AEST).

–

Transektoakamp19S eta 20S artean Koral itsasoan (13a irudia) aurkeztua

TSSSING eta TSSAGG balioak metodoaren detekzio-mugen azpitik daude gehienbat (0.25 mg L–1), eta horrek % 100etik gorako berreskurapen-erroreak aurkez ditzake. TSSSING-ek puntuak edo magnitude-balioen ordena desberdinak aurkeztu zituen pixel eskalan (edo 1 km-ko barruan) bata bestearen atzetik gertatuz.

ondorioz, 0.3 mg L-1 arteko aldeak ikusi ziren pixel bizilagunen artean,

bidalitako leuntzaileak adierazten duen bezala

pplioxtela-tnon-potixaetilovnasriiantiFonigsu(r~e0.1036am. gMLe-an1)w. ShuilbetltehdeifafsesroencicaetsedweTrSeSoAbGsGerpvered-

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

15tik 23

—

–

TSSSING eta T-SSAGG artean kostaldeko GBR-n hartutako transektuetan (13b irudia), batez ere TSS -> 1 mg L-1-rako. Hala ere, kostaldetik urrundu ahala, TSS 1 mg L-1-tik behera jaitsi zen eta TSSSING eta TSSAGG arteko desberdintasunak areagotu egin ziren. 13b irudiko TSSSING pixel gehienak detekzio-mugen gainetik egon arren (0.25 mg L-1), koherentzia espazial eskasa aurkeztu zuten kostaldetik ozeanorako trantsizio-eremuan (151.4tik 152Era). TSSSING eta TSSAGG-k emaitza konparagarriak ematen dituztenez ~0 mg L-1 > TSS-rako, biak egokiak izan daitezke kostaldeko GBR monitorizatzeko. Hala ere, TSSAGG-k, oro har, koherentzia espazial hobea aurkezten du eta TSSSING baino hobeagoa izan daiteke, aplikazio-eremuaren arabera.

13. irudia. Himawari-8tik eratorritako TSS-en transektuak (mg L-1), Koral itsasoan (a) eta barruan hartutakoak.
GBRko kostaldeko urak (b) TSSSING-etik (puntu urdinak) eta TSSAGG-tik (puntu gorriak). Datu-hutsuneek hodeietarako, lurretarako, eguzki-distirarako edo ANN banderetarako maskaratutako pixelak adierazten dituzte, dagokionean. TSS oharpenek (gezi beltzetan) pixel-top-ixel balioak adierazten dituzte eta lerro horizontal berdeak detekzio-muga markatzen du.
metodoa.

4. Eztabaida
GBR zabal eta optikoki konplexuan uraren kalitatearen monitorizazio sinoptikoa lehentasuna da, eta erronka bat da ingurumen-kudeatzaile eta ikertzaileentzat [2,83]-. Ozeanoaren kolorearen urruneko detekzioak erradiometria eta espektro-eskakizun zorrotzak baditu ere, Himawari-8-k behaketa kopuru handia eskaintzen du GBRko uraren kalitatearen monitorizazio aurreraturako. Artikulu honek GBRko eguneko eskalan uraren kalitatearen monitorizazio sinoptikorako tokiko doikuntza eta baliozkotze bidezko lehen urruneko detekzio-algoritmo aurreratua aurkezten du.

4.1. Algoritmoen garapena eta baliozkotzea

Ozeano-atmosferaren erradiazio-transferentzia simulazio akoplatuek emaitza handiak eta

Ez da egokia testuinguruan agertzen denik, eta testu hori itzuli behar da.

A(ptart0hhenrN.flieo0saev1Nadcwittdtvmoraoeaenr1dontkcr0st-eic0paeasogvhm,lnleaeoifiglnrcwsidoLcwceem-ocndh1ompc)irtea,chprhrweieaencirdtttdehtihhodtieoroeneuwatcqt[crteu2acal7iudalnn,lri3wivteat6iexyico,tr3pynhos7laifi,otoc8latfin4hmrt]tgea.hoeetefttmtDrhaRofiooeiuTndnssOtppaespAlidhbut-eieatatnrsosliHvgecfeddroicrmoerosomirirtaniorhvwensmtecihamtisraeiso.iu-iwnsM8nluavpisobtdeprerjeoredeesccocritettoavedrtnnesaoutrgloi,renteltfh-ihg.moweeTfdiahaataTtaciletsgStcariSuops-olerrrneviateatssacsh,vyleamuitnnnheot’dgesss—–f

sarreraren sendotasunak gutxieneko baldintzak betetzen ditu

Ezezaguna da testu hori, baina ezin dut testu hori itzuli.

zaratak, batez ere atmosferakoak, eragin handia izan dezake berreskurapenetan. Emaitza hauek

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

16tik 23
Himawari-8 behaketen aplikazioa gehiago bultzatu zuen GBRko in situ uraren kalitatearen datuekin balioztatzeko.
Lortutako Himawari-8 TSS parekatze erroreak ondo alderatu ziren beste ozeano kolore sentsore batzuetarako definitutako misio helburuekin, hala nola Sentinel-3-rentzat 2. Kasuko uretan [85], batez ere 0.1 mg L-1-tik gorako TSSrako. Oraingo algoritmoaren errendimendua ondo alderatzen da atmosferikoa den Himawari-8 behaketak erabiltzen dituztenekin [17,24], eta horrek adierazten du kostaldeko TSS ereduetan oinarritutako urrats bakarreko inbertsioekin lortzearen egokitasuna. Atmosfera zuzentzeko prozedura esplizituek TSS tarte baxuagoetarako (<~1 mg L-1) berreskurapenak hobetu ditzakete, eta horiek ziurrenik Himawari-8ren atmosferako bidearen erradiantzia nagusiak eta errendimendu erradiometriko baxuak eragiten dituzte.
Errendimenduaren hobekuntzak aldakortasun-eskala espazial eta tenporal garrantzitsuak biltzen dituen in situ neurketa bio-optikoen datu-base handiago eta osatuagoa beharko luke. Gainera, neurketa-protokolo zorrotzak jarraitu behar dira kostaldeko uretan algoritmoen parametrizazioarekin eta baliozkotzearekin lotutako ziurgabetasunak murrizteko. Adibidez, hirukoiztutako sampmetodo grabimetrikoarekin TSS zehazteko, baliozkotze-neurriak gomendatzen dira.ampUrak optikoki homogeneoetan hartu behar dira [86], eta hori bereziki zaila da kostaldeko ingurune oso dinamikoetan. Hala ere, hainbat ikerketa-agentziek in situ neurketak egin dituzte eskuragarri, lehentasun zientifiko desberdinak dituztenak, neurketa bereizgarriak erabiliz.ampling eta analisi metodoak. Horrez gain, prozesu fisiko eta ingurumenekoak, hala nola hondoaren islapena, fluoreszentzia, islapen bidirekzionala, polarizazioa eta alga-loraldi kaltegarriak, ez ziren kontuan hartu, baina parekatze-berreskuratze erroreetan ere eragina izan dezakete.
4.2. Himawari-8 Koral Hesi Handiko Solido Eseki Totalak
Himawari-8-k GBR-ko uholde episodiko baten ia denbora errealeko jarraipena ahalbidetu zuen, egun batean TSS magnitudeko igoera bat agerian utziz. Gertaera hau urtaro heze batean behatu zen, non Burdekin-ek 0.5 eta 1.5 milioi ML/eguneko isuriak izan zituen 10 egunez jarraian (Burdekin ibaia Clare estazioan [87]). Burdekin uholde-lumaren TSS gorabeherak uraren kalitatearen gidalerro-atalasearen 2 mg L-1-tik gorakoak izan ziren kostaldeko eta plataforma ertaineko ur irekietarako, baita 0.7 mg L-1 GBR-ko itsasertzeko uretarako ere [82]. Uholde-luma 50 km-ra hedatu zen kanpoko arrezifeetara, eta bere eguneko garapena pausoz pauso jarraitu zen 10 minutuko Himawari-8-tik eratorritako TSS-arekin. Hori dela eta, Himawari-8-k behaketa kopuru paregabea eman zuen GBR-ko uholde-gertaeren jarraipen kualitatibo eta kuantitatibo osoa egiteko. Uholde-uretan dauden pixel maskaratuek 100 mg L-1-tik gorako balioak adierazten dituzte, eta horrek esan nahi du simulazio-eremua muga horretatik gorako balioetarako zabaldu egin beharko litzatekeela GBR-ko uholdeetan berreskuratzeetarako.
Hegoaldeko arrezife-matrizearen TSS ezaugarriak ziurrenik azpimesoeskalako biresuspentsio-zurrunbilo laburrekoen (1 km-ko diametroa) ondorio dira, askotan marea-zorrotadak deitzen direnak. Hegoaldeko GBRn, marea-tarte handiek (10 m) korronte handiak eragiten dituzte [5], ura kanal estu eta nahiko sakonera txikikoetatik bultzatuz [10]. Hidrodinamika konplexu hauek plataforma-hausturatik arrezife-matrizean TSS biresuspentsioa eta injekzioa sustatzen dute, eta eskualde horietako TSS kontzentrazioak ziurrenik ez dira lurreko iturrietatik [88,89]. Marea-zorrotadak Koral Itsasoaren eta GBR aintziraren arteko gorakada lokalizatuarekin eta mantenugaien trukearekin lotu dira [90], sedimentuen, mantenugaien eta fitoplanktonaren ekoizpenaren garraio eta nahasketa mekanismo garrantzitsua izanik [91]. Hala ere, marea-zorrotaden kokapena eta agerpena ia ez dira deskribatzen, bereizmen espazial eta tenporaleko behaketa egokien faltagatik [92,93]. Himawari-94k ezaugarri horiek GBRn identifikatzea eta jarraitzea ahalbidetu zuen, kostaldeko prozesu laburrekoak ebazteko beharrezko bereizmen tenporalean.
4.3. Mugak
Himawari-8-k ozeanoaren kolore-sentsoreen aurreko eta gaur egun funtzionatzen dutenekin alderatuta SNR baxuagoa eskaintzen du [80], eta bere sentikortasuna ozeanoaren kolore-aplikazioetarako gutxieneko eskakizunen azpitik dago, batez ere ozeano zabaleko uretan [9,97]. Hala ere, Himawari-

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

17tik 23
8-ren 11 biteko bereizmen erradiometriko moderatuak ez du litekeena saturatzea helburu distiratsuen gainean, hala nola hodeien gainean [80], eta kostaldeko ur oso uhintsuen gainean (TSS ~100 mg L-1), baina sentikortasun nahikoa ematen du ur garbien gainean diskretizazio maila arrazoizkoa emateko (>0.25 mg L-1). Behaketa agregatuetatik kalkulatutako zarata mailak, oro har, behaketa bakarrekoak baino txikiagoak izan ziren banda guztietan, eta horrek berresten du denbora-bereizmena degradatzearen egokitasuna irudiaren kalitatea hobetzeko [7,16]. Eguneko SNR gorabeherak eguzki-kota angeluek modulatzen dituzten arren, menpekotasun espektralak inplikatzen du sarrera-zarata iturri handi bat (% 3 banda gorri eta NIRn) ozeano zabaleko uretan atmosferatik etor daitekeela [5]. Hala ere, egungo metodoaren detekzio-muga (80 mg L-0.25) datu meteorologikoen inbertsiorako zuzenketa atmosferiko esplizitua erabiltzen dutenekin alderagarria da [1].
0.25 mg L-1-ko detekzio-muga AIMS eta CSIROrako grabimetria-metodoarekin neurtutako in situ TSS-aren ~0.4 mg L-1 detekzio-mugatik gertu dago. Grabimetria-metodoaren ziurgabetasun erlatiboak laborategi ezberdinek erabiltzen duten neurketa-protokoloarekin lotuta daude, besteak beste, iragazki-moten arteko desberdintasunak, operadorearen alborapena, gatz-garbiketa, etab. [99,100]. Adibidez, beira-zuntzezko iragazkietan harrapatutako gatz-kristalek TSS neurketetan eragiten dute neurri handi batean, eta gatza iragazketa-aparatua garbituz kendu behar da [101,102]. Hala ere, % 30eko erroreak lortu dira gatz-garbiketa teknika desberdinak erabiliz, eta horrek 1 mg baino txikiagoa den TSS-aren zehaztasuna oztopatzen du [101]. Beraz, in situ neurketen eta Himawari-8-tik eratorritako TSS-aren detekzio-mugak eta ziurgabetasun erlatiboak konparagarriak dira egungo ikerketarako. Emaitza honek iradokitzen du Himawari-8-k aukera eskaintzen duela kostaldeko GBR-ko uraren kalitatearen eguneko aldakortasuna zehaztasunez kontrolatzeko, 0.25 eta 100 mg L-1 arteko TSS-rako.
Himawari-8tik eratorritako TSS produktuek marra horizontal sistematiko bat aurkeztu zuten, tamaina normalean eskaneatze horizontal indibidualei dagokiena (500 km), Murakamik aurretik identifikatu zuen bezala [22]. Marra hauek banda ikusgaien eguzki-difusorearen behaketetatik detektagailu arteko kalibrazio-malden arteko desberdintasunen ondorioz sortu ziren [103,104]. Kalibrazio-koefizienteak 2017ko uztailaren ondorengo behaketetarako aplikatu baziren ere, marra horizontalen ereduak oraindik ere itsasertzeko uretan eta TSS < 1 mg L-1-rekin zeuden. Gainera, granulazio larria ikusi zen 10 minuturo eratorritako TSS produktuetan, baliteke Himawari-8 sentsorearen errendimendu erradiometriko baxuarekin lotuta egotea ur-helburuen gainean [17,22]. Hala ere, zarata bisuala neurri handi batean murriztu zen hainbat behaketa indibidual denborazko agregazioaren bidez ho-tan.urly-tik eratorritako TSS produktuak [16]. Zorionez, zarata pikortsua hutsala izan zen kostaldeko eta ur moderatu uholdetsuetan (TSS > 1 mg L-1), bai 10 minututik aurrera, bai ho-tik aurrera.urly TSS produktuak. Emaitza hau partikula esekien atzerantz barreiadura handitzearekin lotuta egon daiteke, eta horrek ura uzten duen distira handitzen du eta fotoi zarata gainditzen du [105]. Ondorioz, Himawari-8tik eratorritako TSSa zehaztasun handiagoarekin berreskuratzeko aukera dago kostaldeko ur moderatu uholdetsuetan ozeano zabalean baino, detekzio mugen analisia berresten baitu.
Ozeano zabaleko eremuetan pixeletik pixelera egindako aldaketak (TSS < 0.25 mg L-1) ikuskapen bisualean behatutako eredu pikortatuekin lotuta egon zitezkeen, Himawari-8 sentsorearen sentikortasun baxuagatik 10 minutuko bereizmenean. 0.25 mg L-1 azpiko TSSrako zarata erradiometrikoa neurri handi batean murriztu zen TSS agregatuan, sentikortasun eta ikuskapen bisualaren analisiak berretsiz. Alderantziz, koherentzia espazial hobea ikusi zen kostaldeko GBR transektoan TSS > 1 mg L-1-rako. Ondorioz, Himawari-8 10 minututik eratorritako TSSa ho-tik eratorritako TSS bezain konfiantzaz erabil daiteke.urlKostaldeko eremuetako behaketa agregatuak. Kostaldeko GBR-n 10 minuturo TSS lortzeak ordubeteko epean uraren kalitatearen gorabehera azkarren bereizketa hobetzen du. Hala ere, ia denbora errealeko maiztasun tenporal honek prozesatzeko eta biltegiratzeko gaitasun handiak behar ditu, eta horiek GBR osoarentzat bideraezinak izan daitezke. Ho ekoizteaurly TSS-k, bestela, prozesatzeko tasak eta biltegiratze gaitasunak hobetzen ditu ez ezik, kanpoko balioak ezabatzen eta TSS produktuen zehaztasuna handitzen ere laguntzen du.

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

18tik 23
5. Ondorioak eta etorkizuneko ikuspegiak
In situ monitorizazioak eta LEO satelite bidezko datuek GBRra sartzen diren uholde-lumei buruzko gure ezagutzaren zati handi bat eman digute [4,106-108]. Hala ere, behaketa gutxi eta espazialki urriak izan direnez, lumaren garapena eta bilakaera denbora-eskala laburretan guztiz ulertzea oztopatu da. Ikerketa honek Himawari-8ren egokitasuna frogatu du kostaldeko GBRko TSS berreskurapen fidagarrietarako eta uholde-lumak mapatzeko, jarraitzeko eta monitorizatzeko. Lehen aldiz, kostaldeko TSS ezaugarriak modu fidagarrian kuantifikatu dira GBR osoarentzat, eredu biogeokimiko eta hidrodinamikoekin bakarrik posible diren tasetan [109]. Himawari-8 TSS produktuek aldizkako eta iraupen laburreko fenomenoak karakterizatu eta ebazteko gaitasuna eskaintzen dute, aurrekaririk gabeko bereizmen espazio-tenporaletan. Produktu hauek baliagarriak izango dira ikertzaileentzat, modelatzaileentzat eta interesdunentzat, GBRko ekosistemetan uraren kalitatearen eragina ebaluatzen dutenentzat, gaur egun LEO orbita ozeanoaren kolore produktuak soilik erabiliz [109]. Eguneko aldaketak eta uraren kalitatearen gorabeheren eragileak gehiago ikertu beharko lirateke GBRn, Himawari-8 TSS produktuak eta kostaldeko prozesuen datuak erabiliz, hala nola mareak, haizeak eta ur gezako isurketa. Gainera, ikerketa honetan aurkeztutako algoritmoa zuzenean erabil daiteke Himawari-9 AHI sentsore berdinean, 8rako Himawari-2029ren ondorengoa izatea aurreikusten dena. Hurrengo belaunaldiko Himawari misioa (Himawari-10) plangintza fasean dago eta ikusgai dagoen tartean kanal gehigarriak, baita sentikortasun eta bereizmen espazial hobetuak ere, aukera bat dira. Ezaugarri hauek ozeanoaren kolorearen algoritmoen gaitasunak asko hobetuko lituzkete sentsore geoestazionarioetarako, eguneko eskalatan kostaldeko uretan berreskurapen zehatzagoak ahalbidetuz. Era berean, GEOKOMPSAT-2A ontzian dagoen Advanced Meteorological Imager (AMI) eta GOCI-II (GEOKOMPSAT-2B) ontziek Australia eta Ekialdeko Asia behatzen ari dira gaur egun, eta antzeko makina-ikaskuntzako algoritmo bat garatu liteke datu-multzo handi eta ugari horiek ia denbora errealean aprobetxatzeko. Testuinguru honetan, egungo ikerketak algoritmo aurreratu bat eta aplikazio potentzialen aukera eskaintzen ditu plataforma geoestazionarioetan dauden ozeanoaren kolorearen sentsoreak Australiarako errealitate bihurtzen direnean garatuko direnak.
Material osagarriak: Honako hauek eskuragarri daude online https://www.mdpi.com/article/10.3390/rs14143503/s1 helbidean, S1 irudia: Solido eseki guztien eguneko aldakortasuna Burdekin ibaiaren bokalean, 2019ko otsailean, 10 minutuko Himawari-8 behaketetatik abiatuta, S2 irudia: Solido eseki guztien eguneko aldakortasuna Hegoaldeko Koral Hesi Handian, Heralds arrezifearen ondoan, 2016ko azaroan, 10 minutuko Himawari-8 behaketetatik abiatuta.
Egileen ekarpenak: Kontzeptualizazioa, LP-V. eta TS; metodologia, LP-V. eta TS; softwarea, LP-V., TS eta YQ; balidazioa, LP-V.; analisi formala, LP-V.; datuen kudeaketa, LP-V., TS eta YQ; idazketa - jatorrizko zirriborroaren prestaketa, LP-V.; idazketa - berriroview eta edizioa, TS, MJD, SS eta YQ; gainbegiratzea, TS, MJD eta SS; finantzaketa eskuratzea, LP-V. Egile guztiek eskuizkribuaren argitaratutako bertsioa irakurri eta onartu dute.
Finantzaketa: Ikerketa hau Brasilgo Gobernu Federalaren Zientzia eta Teknologia Garapenerako Kontseilu Nazionalaren (CNPq) Fundazioak finantzatu du, Mugarik Gabeko Zientziak Programaren bidez, 206339/2014-3 beka zenbakiarekin.
Datuen erabilgarritasunaren adierazpena: Ikerketa honetan aurkeztutako datuak egileari eskatuz gero eskuragarri daude.
Eskerrak: Juergen Fischer eta Michael Schaale-ri (Espazio Zientzien Institutua, Lurraren Zientzien Saila, Berlingo Freie Universität) eskerrak eman nahi dizkiegu MOMO erradiazio-transferentzia koderako sarbidea eta alderantzizko modelizazio tresna eskaintzeagatik. Britta Schaffelke, Michele Skuza eta Renee Gruber-i (AIMS) eskerrak eman nahi dizkiegu Kostaldeko Uraren Kalitatearen Itsas Jarraipen Programaren barruan bildutako in situ datu baliotsuak eskaintzeagatik, Koral Hesi Handiko Itsas Parkearen Agintaritzaren, Australiako Itsas Zientzien Institutuaren, James Cook Unibertsitatearen eta Cape Yorkeko Uraren Jarraipen Lankidetzaren arteko lankidetzan. Japoniako Meteorologia Agentziari eskerrak eman nahi dizkiogu Himawari-8ren funtzionamenduagatik eta datuak Australiako Meteorologia Bulegoaren bidez banatzeagatik. Australiako Meteorologia Bulegoari eskerrak eman nahi dizkiogu mareen iragarpen datuak eskaintzeagatik. In situ datuak Australiako Itsas Behaketa Sistema Integratutik (IMOS) lortu ziren –IMOS Ikerketa Azpiegitura Lankidetza Nazionaleko Estrategiak (NCRIS) gaituta dago. NCRIS (IMOS) eta CSIRO

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

19tik 23

Lucinda Jetty Coastal Observatory finantzatzeagatik eskertzen zaie. Ikerketa hau National Computational Infrastructure (NCI Australia) erakundearen baliabideen laguntzarekin egin da, Australiako Gobernuak babestutako NCRIS gaitasun bat.
Interes-gatazkak: Egileek ez dute interes-gatazkarik adierazten.
Erreferentziak
1. Schroeder, T.; Devlin, MJ; Brando, VE; Dekker, AG; Brodie, JE; Clementson, LA; McKinna, L. Urtaro hezeko ur gezako luma-hedaduraren urte arteko aldakortasuna Koral Hesi Handiko aintziran, kostaldeko ozeanoaren kolore-behaketa sateliteetan oinarrituta. Mar. Pollut. Bull. 2012, 65, 210. [CrossRef] 223. Devlin, M.; Petus, C.; da Silva, ET; Tracey, D.; Wolff, N.; Waterhouse, J.; Brodie, J. Uraren kalitatea eta ibaiko luma-monitorizazioa Koral Hesi Handian: Gehiagoview Ozeanoaren Kolore Satelite Datuetan Oinarritutako Metodoen Azterketa. Remote Sens. 2015, 7, 12909. [CrossRef] 12941. Blondeau-Patissier, D.; Brando, VE; Lønborg, C.; Leahy, SM; Dekker, AG Trichodesmium spp. loraldien fenologia Australiako Koral Hesi Handiko aintziran, ESA-MERIS 3 urteko misiotik. PLoS ONE 10, 2018, e13. [CrossRef] [PubMed] 0208010. Petus, C.; Waterhouse, J.; Lewis, S.; Vacher, M.; Tracey, D.; Devlin, M. Informazio uholdea: Sentinel-4 akuarela produktuak erabiltzea Koral Hesi Handiko (Australia) uraren kalitatearen joeren jarraipenean jarraitutasuna bermatzeko. J. Environ. Manag. 3, 2019, 248. [CrossRef] 109255. Brodie, J.; Schroeder, T.; Rohde, K.; Faithful, J.; Masters, B.; Dekker, A.; Brando, V.; Maughan, M. Sedimentu eta mantenugai esekien sakabanaketa Koral Hesi Handiko aintziran ibaien isurketa gertaeretan: satelite bidezko urrutiko detekziotik eta aldibereko uholde-lumetatik ateratako ondorioak.ampling. Mar. Freshw. Res. 2010, 61, 651. [CrossRef] 664. Sirjacobs, D.; Alvera-Azcárate, A.; Barth, A.; Lacroix, G.; Park, Y.; Nechad, B.; Ruddick, K.; Beckers, J.-M. Ozeanoaren kolorearen eta itsasoaren gainazaleko tenperaturaren urruneko detekzio produktuen hodeiak betetzea Ipar Itsasoaren hegoaldean, Datuen Interpolazio Enpirikoko Funtzio Ortogonalak metodologiaren bidez. J. Sea Res. 6, 2011, 65. [CrossRef] 114. Ruddick, K.; Neukermans, G.; Vanhellemont, Q.; Jolivet, D. Eskualdeko itsasoen ozeano geoegonkorraren kolorearen urruneko detekziorako erronkak eta aukerak: Berrikuspen batview azken emaitzen laburpena. Remote Sens. Environ. 2014, 146, 63. [CrossRef] 76. Ruddick, K.; Vanhellemont, Q.; Yan, J.; Neukermans, G.; Wei, G.; Shang, S. Bohai itsasoan partikula esekien aldakortasuna Ocean Color Imager (GOCI) geoegonkorretik. Ocean. Sci. J. 8, 2012, 47. [CrossRef] 331. IOCCG. Ozeanoaren Kolorearen Behaketak Orbita Geoegonkorretik; Nazioarteko Ozeanoaren Kolorea Koordinatzeko Taldearen (IOCCG) 345. Txostena; Antoine, D., Ed.; IOCCG: Dartmouth, NS, Kanada, 9. Eskuragarri online: http://ioccg.org/wpcontent/uploads/2015/10/ioccg-report-12.pdf (18ko apirilaren 2016an kontsultatua).
10. Gruber, R.; Waterhouse, J.; Logan, M.; Petus, C.; Howley, C.; Lewis, S.; Tracey, D.; Langlois, L.; Tonin, H.; Skuza, M.; et al. Itsas Jarraipen Programa: Kostaldeko uraren kalitatearen jarraipenaren urteko txostena 2018; Koral Hesi Handiko Itsas Parkearen Agintaritzaren txostena 2019; Koral Hesi Handiko Itsas Parkearen Agintaritza: Townsville, Australia, 2208. Eskuragarri online: https://elibrary.gbrmpa.gov.au/jspui/handle/4096/2020 (11017ko maiatzaren 3665an kontsultatua).
11. Waterhouse, J.; Schaffelke, B.; Bartley, R.; Eberhard, R.; Brodie, J.; Thorburn, P.; Rolfe, J.; Ronan, M.; Taylor, B.; Star, M.; et al. Adostasun Zientifikoaren Adierazpenaren Laburpena: Lurzoruaren Erabilerak Koral Hesi Handiko Uraren Kalitatean eta Ekosistemaren Egoeran duen eragina; Queensland estatua: Townsville, Australia, 2017. Eskuragarri online: https://www.reefplan.qld.gov.au/science-and-research/thescientific-consensus-statement (25ko azaroaren 2017ean kontsultatua).
12. Feng, J.; Chen, H.; Zhang, H.; Li, Z.; Yu, Y.; Zhang, Y.; Bilal, M.; Qiu, Z. Uhertasunaren kalkulua GOCI satelite bidezko datuetatik Txinako kostaldeko estuario uhertuetan. Remote Sens. 2020, 12, 3770. [CrossRef] 13. Lou, X.; Hu, C. Ekialdeko Txinako itsasoko alga-loraldi kaltegarri baten eguneko aldaketak: GOCIren behaketak. Remote Sens. Environ. 2014, 140, 562. [CrossRef] 572. Groom, S.; Sathyendranath, S.; Ban, Y.; Bernard, S.; Brewin, R.; Brotas, V.; Brockmann, C.; Chauhan, P.; Choi, J.-K.; Chuprin, A.; et al. Ozeanoaren satelitearen kolorea: egungo egoera eta etorkizuneko ikuspegia. Aurrealdea. Mar. Sci. 14, 2019, 6. [CrossRef] 485. Park, J.-E.; Park, K.-A.; Kang, C.-K.; Park, Y.-J. Klorofila-a kontzentrazioaren epe laburreko erantzuna itsas gainazaleko haize-eremuaren aldaketaren aurrean, zurrunbilo mesoeskalan. Estuaries Coasts 15, 2019, 43. [CrossRef] 646. Lavigne, H.; Ruddick, K. MTG/FCI geoestazionarioaren erabilera potentziala klorofila-a kontzentrazioa berreskuratzeko bereizmen tenporal handian ozeano zabaletan. Int. J. Remote Sens. 660, 16, 2018. [CrossRef] 39. Dorji, P.; Fearns, P. Himawari-2399 satelite geoestazionarioaren datuen zuzenketa atmosferikoa sedimentu eseki osoen mapak egiteko: Mendebaldeko Australiako kostaldeko uretan egindako kasu-azterketa bat. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens. 2420, 17, 8. [CrossRef] 2018. Miller, SD; Schmit, TL; Seaman, CJ; Lindsey, DT; Gunshor, MM; Kohrs, RA; Sumida, Y.; Hillger, D. Begi minduentzako ikuspegia: benetako kolorearen itzulera satelite geoestazionarioetara. Bull. Am. Meteorol. Soc. 144, 81, 93. [CrossRef] 18. Doxaran, D.; Lamquin, N.; Park, Y.-J.; Mazeran, C.; Ryu, J.-H.; Wang, M.; Poteau, A. Itsasoko uraren islapenaren berreskurapena Ekialdeko Txinako itsasoan solido esekiak monitorizatzeko MODIS, MERIS eta GOCI sateliteen datuak erabiliz. Remote Sens. Environ. 2016, 97, 1803. [CrossRef] 1816. Doxaran, D.; Cherukuru, RCN; Lavender, SJ Islapen-banda-erlazioen erabilera estuarioetako uretan esekita eta disolbatutako materiaren kontzentrazioak kalkulatzeko. Int. J. Remote Sens. 19, 2014, 146. [CrossRef]

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

20tik 23

21. Kwiatkowska, EJ; Ruddick, K.; Ramon, D.; Vanhellemont, Q.; Brockmann, C.; Lebreton, C.; Bonekamp, HG Ozeanoaren kolore produktuak plataforma geoestazionarioetatik, Meteosat Bigarren eta Hirugarren Belaunaldiko aukerak. Ocean. Sci. Discuss. 2015, 12, 3143. [CrossRef] 3167. Murakami, H. Ozeanoaren kolorearen kalkulua Himawari-22/AHI bidez. Ozeanoen eta Barnealdeko Uren Urruneko Detekzioari buruzko Aktak: Teknikak, Aplikazioak eta Erronkak, New Delhi, India, 8ko maiatzaren 7a. [CrossRef] 2016. Chen, X.; Shang, S.; Lee, Z.; Qi, L.; Yan, J.; Li, Y. Alga flotatzaileen maiztasun handiko behaketa Himawari-23ko AHItik. Remote Sens. Environ. 8, 2019, 227. [CrossRef] 151. Hafeez, S.; Wong, MS; Abbas, S.; Jiang, G. Himawari-161 geoegonkorraren potentziala ebaluatzea gainazaleko solido eseki guztiak eta eguneko aldaketak mapatzeko. Urruneko detekzioa. 24, 8, 2021. [CrossRef] 13. Japoniako Meteorologia Agentzia. Gertaeren erregistroa: Himawari-336 errendimendu-proben emaitzak; Meteorologia Sateliteen Zentroa: Kiyose, Japonia, 25. Eskuragarri online: https://www.data.jma.go.jp/mscweb/en/himawari89/space_segment/fig/AHI8_performance_test_en.pdf (20eko irailaren 2021an kontsultatua).
26. IOCCG. Ozeanoaren Kolorearen Urruneko Detekzioa Kostaldeko eta Beste Ur Optikoki Konplexuetan; Nazioarteko Ozeanoaren Kolorea Koordinatzeko Taldearen (IOCCG) txostenak, 3. txostena; Sathyendrath, S., Ed.; IOCCG: Dartmouth, NS, Kanada, 2000. Eskuragarri online: http://ioccg.org/wp-content/uploads/2015/10/ioccg-report-03.pdf (20eko irailaren 2015an kontsultatua).
27. Schroeder, T.; Schaale, M.; Lovell, J.; Blondeau-Patissier, D. Sentinel-3 OLCIrako sare neuronal multzo baten zuzenketa atmosferikoa kostaldeko uren gainean, berezko ereduaren ziurgabetasunaren kalkulua eta sentsoreen zarataren hedapena eskainiz. Remote Sens. Environ. 2022, 270, 112848. [CrossRef] 28. Fan, Y.; Li, W.; Chen, N.; Ahn, J.-H.; Park, Y.-J.; Kratzer, S.; Schroeder, T.; Ishizaka, J.; Chang, R.; Stamnes, K. OC-SMART: Satelite bidezko ozeanoaren kolore-sentsoreentzako datu-analisi plataforma bat, ikaskuntza automatikoan oinarrituta. Remote Sens. Environ. 2021, 253, 112236. [CrossRef] 29. Brockmann, C.; Doerffer, R.; Peters, M.; Stelzer, K.; Embacher, S.; Ruescas, A. Sentinel 2 eta 2 ontzietarako C3RCC sare neuronalaren bilakaera ur normal eta oso konplexu optikoetan ozeanoaren kolore produktuak berreskuratzeko. Europako Espazio Agentziaren Aktetan, Praga, Txekiar Errepublika, 9ko maiatzaren 13-2016.
30. Schroeder, T.; Fischer, J.; Schaale, M.; Fell, F. Sare neuronal artifizialetan oinarritutako atmosferaren zuzenketa algoritmoa: MERIS datuetan aplikatzea. SPIE 4892ren aktetan, Ozeanoko Urruneko Detekzioa eta Aplikazioak, Hangzhou, Txina, 8ko maiatzaren 2003a; 124-132 or. [CrossRef] 31. Jamet, C.; Thira, S.; Moulin, C.; Crepon, M. Alderantzikapen neurobariazional baten erabilera ozeanoko koloretako irudietatik ozeanoko eta atmosferako osagaiak berreskuratzeko: bideragarritasun azterketa bat. J. Atmos. Ocean. Technol. 2005, 22, 460-475. [CrossRef] 32. Brajard, J.; Jamet, C.; Moulin, C.; Thiria, S. Alderantzikapen neuroaldakor baten erabilera satelite bidezko ozeano-kolore sentsore batetik ozeanoko eta atmosferako osagaiak berreskuratzeko: aerosolak xurgatzeko aplikazioa. Neural Netw. Off. J. Int. Neural Netw. Soc. 2006, 19, 178. [CrossRef] 185. Doerffer, R. Algoritmoaren Oinarri Teorikoaren Dokumentua (ATBD) MERIS Eskualdeko Kostaldeko eta Lakuen 33. Kasua Ur Proiektuaren Zuzenketa Atmosferikoa ATBD; Uraren 2. Bertsioa; GKSS Ikerketa Zentroa: Geesthacht, Alemania, 1; 2008. or.
34. Pahlevan, N.; Smith, B.; Schalles, J.; Koadernaketa, C.; Cao, Z.; Ma, R.; Alikas, K.; Kangro, K.; Gurlin, D.; Hà, N.; et al. Sentinel-2 (MSI) eta Sentinel-3 (OLCI) uretatik lortutako klorofila-a berreskuratze jarraituak barnealdeko eta kostaldeko uretan: ikaskuntza automatikoaren ikuspegia. Remote Sens. Environ. 2020, 240, 111604. [CrossRef] 35. Gross, L.; Thiria, S.; Frouin, R.; Mitchell, BG Itsas islapenaren eta fitoplankton pigmentuaren kontzentrazioaren arteko transferentzia funtzioa modelatzeko sare neuronal artifizialak. J. Geophys. Res. Ocean. 2000, 105, 3483. [CrossRef] 3495. Schroeder, T.; Behnert, I.; Schaale, M.; Fischer, J.; Doerffer, R. 36. kasuko uren gaineko MERISerako atmosferaren zuzenketa algoritmoa. Int. J. Remote Sens. 2, 2007, 28. [CrossRef] 1469. Schroeder, T.; Schaale, M.; Fischer, J. MERIS neurketetatik atmosferiko eta ozeanikoen propietateen berreskurapena: BEAM-erako Case-1486 ur-prozesadore berria. Int. J. Remote Sens. 37, 2, 2007. [CrossRef] 28. Schroeder, T. Fernerkundung von Wasserinhaltsstoffen in Küstengewässern mit MERIS unter Anwendung expliziter und inpliziter Atmosphärenkorrek of Coast Reverfahärenkorrek (MERIS on Water Sensing-en) Atmosferaren Zuzenketa Algoritmo Esplizituen eta Inplizituen oinarriak). Doktoretza Tesia, Freie Universität, Berlin, Alemania, 5627. [CrossRef] 5632. Patricio-Valerio, L. Himawari-38 behaketak aztertzea Koral Hesi Handiaren kostaldeko jarraipen aurreraturako. Doktorego tesia, James Cook Unibertsitatea, Townsville, Australia, 2005. [CrossRef] 39. Fell, F.; Fischer, J. Argi-eremuaren simulazio numerikoa atmosfera-ozeano sisteman matrize-operadore metodoa erabiliz. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 8, 2021, 40. [CrossRef] 2001. Fischer, J.; Grassl, H. Erradiazio-transferentzia atmosfera-ozeano sistema batean: azimutalki menpeko matrize-operadore ikuspegia. Appl. Opt. 69, 351, 388. [CrossRef] 41. Santer, R.; Zagolski, F.; Dilligeard, E. Erradiazio-transferentzia kodearen konparaketa MERIS kalibrazio bikariorako. ENVISAT baliozkotze tailerraren aktetan, ESRIN, Frascati, Italia, 1984ko abenduaren 23-1032.
43. Atmosfera Estandarrera Hedatzeko Batzordea. AEBetako Atmosfera Estandarra; NASA: Washington, DC, AEB, 1976. 44. Holben, BN; Eck, TF; Slutsker, I.; Tanré, D.; Buis, JP; Setzer, A.; Vermote, E.; Reagan, JA; Kaufman, YJ; Nakajima, T.; et al.
AERONET–Aerosolen Karakterizaziorako Tresna Sare Federatua eta Datu Artxiboa. Urruneko Detekzioa. Ingurumena. 1998, 66, 1. [CrossRef] 16. AERONET. Aerosolen Sare Robotikoa. Eskuragarri online: https://aeronet.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/data_display_aod_v45?site= Lucinda&nachal=3&level=2&place_code=3 (10ko urriaren 3an kontsultatua).

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

21tik 23

46. Ångström, A. Atmosferaren uhertasunaren parametroak. Tellus 1964, 16, 64. [CrossRef] 75. Rothman, LS; Barbe, A.; Chris Benner, D.; Brown, LR; Camy-Peyret, C.; Carleer, MR; Chance, K.; Clerbaux, C.; Dana, V.; Devi,
VM; et al. HITRAN molekula-espektroskopiaren datu-basea: 2000ko edizioa, 2001era arteko eguneraketak barne. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 2003, 82, 5. [CrossRef] 44. Bennartz, R.; Fischer, J. K-banaketaren ikuspegi aldatua, banda estuko ur-lurrunaren eta oxigenoaren xurgapenaren estimazioei aplikatua infragorri hurbilean. J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transf. 48, 2000, 66. [CrossRef] 539. Zhang, T.; Fell, F.; Liu, ZS; Preusker, R.; Fischer, J.; He, MX I. kasuko uretan ozeanoaren koloretik pigmentuak berreskuratzeko sare neuronal artifizialen tekniken errendimendua ebaluatzea. J. Geophys. Res. Ocean. 553, 49, 2003. [CrossRef] 108. Pope, RM; Fry, ES Ur puruaren xurgapen-espektroa (3286 nm). II. Barrunbeen neurketa integratzaileak. Appl. Opt. 50, 380, 700. [CrossRef] 1997. Hale, GM; Querry, MR Uraren konstante optikoak 36 nm-tik 8710 µm-ra bitarteko uhin-luzera eskualdean. Appl. Opt. 8723, 51, 200. [CrossRef] 200. Bricaud, A.; Morel, A.; Babin, M.; Allali, K.; Claustre, H. Klorofila-kontzentrazioarekin partikula esekiek ozeanoko uretan (1973. kasua): Azterketa eta inplikazioak modelo bio-optikoetarako. J. Geophys. Res. Ocean. 12, 555, 563. [CrossRef] 52. Babin, M.; Stramski, D.; Ferrari, GM; Claustre, H.; Bricaud, A.; Obolensky, G.; Hoepffner, N. Fitoplanktonaren, alga ez diren partikulen eta disolbatutako materia organikoaren argi-xurgapen koefizienteen aldaketak Europako kostaldeko uretan. J. Geophys. Res. Ocean. 1, 1998, 103. [CrossRef] 31033. Morel, A. Ur puruaren eta itsasoko ur puruaren propietate optikoak. In Optical Aspects of Oceanography; Nielsen, JS, Ed.; Academic Press: Cambridge, MA, AEB, 31044; 53. or. 2003. Babin, M.; Morel, A.; Fournier-Sicre, V.; Fell, F.; Stramski, D. Itsas partikulen argi-sakabanaketa propietateak kostaldeko eta ozeano zabaleko uretan, partikulen masa-kontzentrazioaren arabera. Limnol. Oceanogr. 108, 3211, 54. [CrossRef] 1974. Zhang, T.; Fell, F.; Fischer, J. Itsas partikulen atzeranzko sakabanaketa-erlazioaren modelizazioa 1. kasuko uretan. Ocean Optics XVI aldizkarian, Santa Fe, MN, AEB, 24ko azaroaren 55-2003a. 48. Minsky, M.; Papert, SA Pertzepzioak: Geometria Konputazionalerako Sarrera; MIT Press: Cambridge, MA, AEB, 843. 859. Malthouse, EC PCA ez-linealaren mugak, sare neuronal generikoekin egindakoak. IEEE Trans. Neural Netw. 56, 2, 18. [CrossRef] [PubMed] 22. Liu, DC; Nocedal, J. Eskala handiko optimizaziorako memoria mugatuko BFGS metodoari buruz. Math. Program. 2002, 57, 1969. [CrossRef] 58. Japoniako Meteorologia Agentzia. Gertaeren erregistroa: Himawari-1998 AHIren sentikortasun joera zuzentzeko erabilitako kalibrazio-informazioaren eguneraketa; Meteorologia Sateliteen Zentroa: Kiyose, Japonia, 9. Eskuragarri online: https://www.data.jma.go.jp/mscweb/en/oper/eventlog/ Update_of_Calibration_Information_2019.pdf (20eko irailaren 2021an kontsultatua). 61. Kurucz, R. Eguzki-espektroa: Atlasak eta lerro-identifikazioak. Laborategiko eta Espektro Astronomikoen Erresoluzio Handiko Aktaketan, Brusela, Belgika, 29eko abuztuaren 2a-irailaren 1995a; 17. or. 62. Satelite Meteorologikoen Zentroa. GSICS Himawari-8 Ikusgai eta Infragorri Hurbileko Kalibrazio Bikarioaren Gida. Eskuragarri online: https://www.data.jma.go.jp/mscweb/data/monitoring/gsics/vis/techinfo_visvical.html (10ko maiatzaren 2022ean kontsultatua). 63. Japoniako Meteorologia Agentzia. Gertaeren erregistroa: Himawari-8 behaketa datuen kalitatearen hobekuntza; Gertaeren erregistroa Meteorologia Satelite Zentroa: Kiyose, Japonia, 2017. Eskuragarri online: https://www.data.jma.go.jp/mscweb/en/oper/eventlog/Improvement_of_ Himawari-8_data_quality.pdf (20eko irailaren 2021an kontsultatua). 64. Qin, Y.; Steven, ADL; Schroeder, T.; McVicar, TR; Huang, J.; Cope, M.; Zhou, S. Hodei-estaldura Australiako eskualdean: Hodei-maskaratze, sailkapen eta sakonera optikoa berreskuratzeko algoritmo baten garapena eta baliozkotzea Himawari irudi-gailu aurreraturako. Front. Environ. Sci. 2019, 7, 20. [CrossRef] 65. Koral Hesi Handiko Itsas Parkearen Agintaritza. Koral Hesi Handiko (GBR) ezaugarriak (koral-mugak, QLD kontinentea, uharteak, itsas kaiolak, arrokak eta koral-koral lehorrak) (GBRMPA) (1.4 bertsioa) [Datu-multzoa] 2164DB88-FD79-449E-920F-61C37ADE634B. 1998. Eskuragarri online: http://www.gbrmpa.gov.au/geoportal/catalog/search/resource/details.page?uuid=%7B41AB3629-B41B-4746-9B753822667E5AF3%7D (14ko maiatzaren 2022an kontsultatua). 66. Emecen, E.; Kara, G.; Erdogmus, F.; Gardashov, R. Eguzki-distiraren kokapenak ozeanoaren gainazalean zehaztea satelite geoestazionarioetatik behatuz. TAO Terr. Atmos. Ocean. Sci. 2006, 17, 253. [CrossRef] 67. Ozeano eta Atmosferako Administrazio Nazionala. Ozono Osoaren Azterketa SBUV/2 eta TOVS erabiliz (TOAST). Eskuragarri online: https://www.ospo.noaa.gov/Products/atmosphere/toast/index.html (1ko abenduaren 2020ean kontsultatua). 68. Kistler, R.; Kalnay, E.; Collins, W.; Saha, S.; White, G.; Woollen, J.; Chelliah, M.; Ebisuzaki, W.; Kanamitsu, M.; Kousky, V. NCEPNCARren 50 urteko beranalisia: Hileroko bitartekoak CD-ROMa eta dokumentazioa. Bull. Am. Meteorol. Soc. 2001, 82, 247. [CrossRef] 268. Kanamitsu, M.; Ebisuzaki, W.; Woollen, J.; Yang, S.-K.; Hnilo, JJ; Fiorino, M.; Potter, GL NCEPDOE AMIP-II Beranalisia (R-69). Bull. Am. Meteorol. Soc. 2, 2002, 83. [CrossRef] 1631. Kalnay, E.; Kanamitsu, M.; Kistler, R.; Collins, W.; Deaven, D.; Gandin, L.; Iredell, M.; Saha, S.; White, G.; Woollen, J. NCEP/NCAR 1644 urteko beranalisi proiektua. Bull. Am. Meteorol. Soc. 70, 40, 1996. [CrossRef] 77. Ozeano eta Atmosferako Administrazio Nazionala. NCEP Beranalisia 437 Datu Meteorologikoak. Eskuragarri online: https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.ncep.reanalysis472.html (71ko abenduaren 2ean kontsultatua).

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

22tik 23

72. Itsas Behaketa Sistema Integratua. IMOS Australiako Uren Ozeano Kolore Bio Optikoen Datu-basea (SRS-OC-BODBAW). 2011. Eskuragarri online: https://researchdata.edu.au/imos-srs-ocean-australian-waters (20ko otsailaren 2017an kontsultatua).
73. Koral Hesi Handiko Itsas Parkearen Agintaritza. Itsas Jarraipen Programaren Kalitate Bermatzeko eta Kalitate Kontrolatzeko Eskuliburua 2017-2018; Koral Hesi Handiko Itsas Parkearen Agintaritza: Townsville, Australia, 2019. Eskuragarri online: http://elibrary.gbrmpa.gov.au/jspui/handle/11017/3487 (15ko maiatzaren 2018ean kontsultatua).
74. Soja-Woz´niak, M.; Baird, M.; Schroeder, T.; Qin, Y.; Clementson, L.; Baker, B.; Boadle, D.; Brando, V.; Steven, ADL Partikula-atzerakadantza-erlazioa kostaldeko uretan partikula-konposizioaren aldaketaren adierazle gisa: Koral Hesi Handiko uretatik egindako behaketak. J. Geophys. Res. Ocean. 2019, 124, 5485. [CrossRef] 5502. Bulgarelli, B.; Zibordi, G. SeaWiFS, MODIS-A, MERIS, OLCI, OLI eta MSIren bidezko latitude ertaineko kostaldeko inguruneetan ozeanoaren kolorearen urruneko detekzioan ondoz ondoko efektuen detektagarritasunari buruz. Remote Sens. Environ. 75, 2018, 209. [CrossRef] 423. Schroeder, T.; Lovell, J.; King, E.; Clementson, L.; Scott, R. IMOS Ocean Colour Validation Report 438-76, Report to the Integrated Marine Observing System (IMOS); CSIRO Ozeanoak eta Atmosfera: Brisbane, Australia, 2017; or. 18.
77. King, E.; Schroeder, T.; Brando, V.; Suber, K. Itsas Hesi Handiko uraren kalitatea satelite bidez monitorizatzeko sistema preoperatiboa. Wealth from Oceans Flagship Report txostena; CSIRO Wealth from Oceans Flagship: Hobart, Australia, 2014. [CrossRef] 78. Japoniako Meteorologia Agentzia. Gertaeren erregistroa: Himawari-8 behaketa datuen kalitatearen hobekuntza; Meteorologia Satelite Zentroa: Kiyose, Japonia, 2016. Eskuragarri online: https://www.data.jma.go.jp/mscweb/en/oper/eventlog/20161117_Quality_improvement_of_Himawari-8_observation_data.pdf (20eko irailaren 2021an kontsultatua).
79. Japoniako Espazio Esplorazio Agentzia. JAXA Himawari Monitor P-Tree Sistema. Eskuragarri online: https://www.eorc.jaxa.jp/ptree/index.html (14ko maiatzaren 2022an kontsultatua).
80. Hu, C.; Feng, L.; Lee, Z.; Davis, CO; Mannino, A.; McClain, CR; Franz, BA Satelite bidezko ozeanoaren kolore-sentsoreen gama dinamikoa eta sentikortasun-eskakizunak: iraganetik ikasten. Appl. Opt. 2012, 51, 6045. [CrossRef] 6062. Tang, W.; Llort, J.; Weis, J.; Perron, MMG; Basart, S.; Li, Z.; Sathyendranath, S.; Jackson, T.; Sanz Rodriguez, E.; Proemse, BC; et al. 81-2019ko Australiako baso-suteek eragindako fitoplankton-loraldi zabalak. Nature 2020, 2021, 597. [CrossRef] [PubMed] 370. Koral Hesi Handiko Itsas Parkearen Agintaritza. Koral Hesi Handiko Itsas Parkerako Uraren Kalitatearen Jarraibideak; 375; Great Hease Reef Marine Park Authority: Townsville, Australia, 82. Eskuragarri online: https://elibrary.gbrmpa.gov.au/jspui/handle/1921682299/2010 (11017ko abuztuaren 432an kontsultatua).
83. Brodie, J.; Grech, A.; Pressey, B.; Day, J.; Dale, A.; Morrison, T.; Wenger, A. Koral Hesi Handiaren etorkizuna: uraren kalitatearen ezinbestekoa. Coasts and Estuaries aldizkarian; Wolanski, E., Day, JW, Elliott, M., Ramachandran, R., Eds.; Elsevier: Amsterdam, Herbehereak, 2019; 477-499 or. [CrossRef] 84. Hieronymi, M.; Müller, D.; Doerffer, R. OLCI Sare Neuronalen Multzoa (ONNS): Ozeano Zabaleko eta Kostaldeko Uretarako Algoritmo Bio-Geo-Optikoa. Front. Mar. Sci. 2017, 4, 140. [CrossRef] 85. Donlon, C. Sentinel-3 Misioaren Baldintzen Trazabilitate Dokumentua (MRTD); Europako Espazio Agentzia (ESA)–ESTEC: Noordwijk, Herbehereak, 2011; 234. or. Eskuragarri online: https://sentinels.copernicus.eu/documents/247904/1848151/Sentinel-3-MissionRequirements-Traceability (11ko urriaren 2018n kontsultatua).
86. Doerffer, R. MERIS ur-produktuen baliozkotze-protokoloak; ESA Argitalpena PO-TN-MEL-GS-0043 GKSS; Forschungszentrum: Geesthacht, Alemania, 2002; 1. or.
87. Queenslandeko Gobernua. Uraren Monitorizazio Informazio Ataria (WMIP). Eskuragarri online: https://water-monitoring.information.qld.gov.au/ (30eko martxoaren 2021ean kontsultatua).
88. Wolanski, E.; Spagnol, S. Koral Hesi Handiko ur itsaskorrak. Estuarioa. Kostaldea. Apalategiko Zientzia. 2000, 50, 27. [CrossRef] 32. Pickard, GL; Donguy, J.-R.; Hénin, C.; Rougerie, F. A Review Koral Hesi Handiaren eta Mendebaldeko Koralaren Ozeanografia Fisikoa
Itsasoa; Australiako Gobernuaren Argitalpen Zerbitzua: Canberra, Australia, 1977. 90. Feng, D.; Hodges, BR; Socolofsky, SA; Thyng, KM Itsas zurrunbiloak kanal estu bateko sarreran, operazio-olio-isurien ereduetan. Martxoa.
Pollut. Bull. 2019, 140, 374. [CrossRef] [PubMed] 387. De'ath, GA; Fabricius, KK Koral Hesi Handiko uraren kalitatea: banaketak, arrezifeen biotan dituen eraginak eta abiarazle-balioak
Ekosistemen Osasunaren Babesa; Australiako Hesi Handiko Itsas Parkearen Agintaritza Commonwealth of Australia eta Australian Institute of Marine Science: Townsville, Australia, 2008; 104. or. 92. Thomson, RE; Wolanski, EJ Marearteko gorakada Raine uhartearen sarrerako hesi handiaren barruan. J. Mar. Res. 1984, 42, 787. [CrossRef] 808. Wolanski, E.; Drew, E.; Abel, KM; O'Brien, J. Marearteko zorrotadak, mantenugaien gorakada eta Halimeda algaren produktibitatean duten eragina Zinta Koraletan, Hesi Handiko Koraletan. Estuar. Coast. Shelf Sci. 93, 1988, 26. [CrossRef] 169. Marmorino, GO; Smith, GB; Miller, WD Turbulentzia ezaugarriak itsaso sakonera txikiko marearteko algen satelite bidezko irudi atzeratuetatik ondorioztatuta. Cont. Shelf Res. 201, 94, 2017. [CrossRef] 148. Delandmeter, P.; Lambrechts, J.; Marmorino, GO; Legat, V.; Wolanski, E.; Remacle, J.-F.; Chen, W.; Deleersnijder, E. Submesoscale marea zurrunbiloak koral uharte eta arrezifeen estela: Satelite datuak eta zenbakizko modelizazioa. Ozeanoa. Din. 178, 184, 95. [CrossRef] 2017. Li, G.; Bera, Y.; Liu, G.; Zhang, Y.; Hu, C.; Perrie, W. Multi-Sensor Observations of Submesoscale Eddies in Coastal Regions. Remote Sens. 67, 897, 913. [CrossRef]

Urruneko detekzioa. 2022, 14, 3503

23tik 23

97. IOCCG. Etorkizuneko Ozeanoaren Kolore Sentsoreen Misio-Baldintzak; Nazioarteko Ozeanoaren Kolore Koordinazio Taldearen (IOCCG) txostenak, 13. txostena; McClain, C., Meister, G., Argit.; IOCCG: Dartmouth, NS, Kanada, 2012. Eskuragarri online: http://ioccg.org/wp-content/uploads/2015/10/ioccg-report-13.pdf (30eko irailaren 2017an kontsultatua).
98. Neukermans, G.; Ruddick, K.; Bernard, E.; Ramon, D.; Nechad, B.; Deschamps, P.-Y. Satelite geoestazionarioetatik materia eseki totalaren mapaketa: SEVIRIrekin egindako bideragarritasun-azterketa Ipar Itsasoaren hegoaldean. Opt. Express 2009, 17, 14029. [CrossRef] 14052. Neukermans, G.; Ruddick, K.; Loisel, H.; Roose, P. Partikula esekidunen kontzentrazioa neurtzeko optimizazioa eta kalitate-kontrola uhertasun-neurketak erabiliz. Limnol. Oceanogr. Methods 99, 2012, 10. [CrossRef] 1011. Röttgers, R.; Heymann, K.; Krasemann, H. Kostaldeko uretan materia esekidunen kontzentrazioak: Banakako neurketen ziurgabetasuna kuantifikatzeko hobekuntza metodologikoak. Estuar. Coast. Shelf Sci. 1023, 100, 2014. [CrossRef] 151. Tilstone, G.; Moore, G.; Sørensen, K.; Doerffer, R.; Røttgers, R.; Ruddick, K.; Pasterkamp, R.; Jørgensen, P. MERIS klorofila produktuen eskualdeko balidazioa Ipar Itsasoko kostaldeko uretan. MERIS eta AATSR Kalibrazioari eta Balidazio Geofisikoari buruzko Lan-bileraren Aktetan (ENVISAT MAVT-2003), Frascati, Italia, 20ko urriaren 24a.
102. Stavn, RH; Rick, HJ; Falster, AV Itsasoko gatzaren atxikipen aldakorraren eta hidratazio-uraren akatsak zuzentzea piztean galtzean izandako analisietan: estuarioetako eta kostaldeko uren ikerketetarako inplikazioak. Estuar. Coast. Shelf Sci. 2009, 81, 575. [CrossRef] 582. Okuyama, A.; Takahashi, M.; Date, K.; Hosaka, K.; Murata, H.; Tabata, T.; Yoshino, R. Himawari-103/AHI kalibrazio erradiometrikoaren baliozkotzea, bi urteko orbitan lortutako datuetan oinarrituta. J. Meteorol. Soc. Japan. Ser. II 8, 2018, 96. [CrossRef] 91. Japoniako Meteorologia Agentzia. Gertaeren erregistroa: Espazio-ontzien gertaeren eta kalibrazioaren eraginak Himawari-109 irudietan: Marrak; Meteorologia Sateliteen Zentroa: Kiyose, Japonia, 104. Eskuragarri online: http://www.data.jma.go.jp/mscweb/eu/oper/image_info.html#005 (20eko irailaren 2021an kontsultatua).
105. Moses, WJ; Bowles, JH; Lucke, RL; Corson, MR Seinale-zarata erlazioaren eragina hiperespektral sentsore batean II kasuko uretan parametro biofisikoen estimazioaren zehaztasunean. Opt. Express 2012, 20, 4309. [CrossRef] 4330. Alvarez-Romero, JG; Devlin, M.; Teixeira da Silva, E.; Petus, C.; Ban, NC; Pressey, RL; Kool, J.; Roberts, JJ; Cerdeira-Estrada, S.; Wenger, AS; et al. Kostaldeko itsas ekosistemen esposizioa ibaiertzeko uholde-lumen aurrean modelatzeko ikuspegi berritzailea, urruneko detekzio tekniketan oinarrituta. J. Environ. Manag. 106, 2013, 119. [CrossRef] 194. Petus, C.; Devlin, M.; Thompson, A.; McKenzie, L.; Teixeira da Silva, E.; Collier, C.; Tracey, D.; Martin, K. Koral-arrezifeen eta itsas belar-larreen esposizioa kalkulatzea lurreko kutsatzaileekiko Koral Hesi Handiko ibaien uholde-lumetan: satelite bidezko arrisku-esparru sinple bat baliozkotzea ingurumen-datuekin. Remote Sens. 207, 107, 2016. [CrossRef] 8. Devlin, M.; Schroeder, T.; McKinna, L.; Brodie, J.; Brando, V.; Dekker, A. Koral Hesi Handiko uholde-lumen jarraipena eta kartografia, in situ eta urrutiko detekzio bidezko behaketetan oinarrituta. In Advances in Environmental Remote Sensing to Monitor Global Changes; Chang, N.-B., Ed.; Environmental Remote Sensing and Systems Analysis; CRC Press: Boca Raton, FL, AEB, 210; 108-2012 or. [CrossRef] 147. Steven, AD; Baird, ME; Brinkman, R.; Car, NJ; Cox, SJ; Herzfeld, M.; Hodge, J.; Jones, E.; King, E.; Margvelashvili, N.; et al. eReefs: Koral Hesi Handia kudeatzeko informazio sistema operatiboa. J. Oper. Oceanogr. 191, 109, S2019S12. [CrossRef]

Dokumentuak / Baliabideak

MDPI Makina Ikaskuntzako Algoritmoa [pdfErabiltzailearen gida
Makina Ikaskuntzako Algoritmoa, Ikaskuntza Algoritmoa, Algoritmoa

Erreferentziak

Erabiltzailearen eskuliburua

MDPI Makina Ikaskuntzako Algoritmoaren Erabiltzaile Gida

Makina Ikaskuntzako Algoritmoa

Produktuaren informazioa

Zehaztapenak

Produktuak erabiltzeko jarraibideak

1. Sarrera

2. Berreskuratze Prozesua

3. Ozeanoaren Kolore Sentsoreak

Maiz egiten diren galderak (FAQ)

G: Zein da urrutiko detekzioari buruzko artikuluaren ardatz nagusia?

G: Zergatik nahiago dira satelite geoestazionarioak kostalderako?
jarraipena?

Dokumentuak / Baliabideak

Erreferentziak

Utzi iruzkin bat

Utzi erantzuna

Makina Ikaskuntzako Algoritmoa

Produktuaren informazioa

Zehaztapenak

Produktuak erabiltzeko jarraibideak

1. Sarrera

2. Berreskuratze Prozesua

3. Ozeanoaren Kolore Sentsoreak

Maiz egiten diren galderak (FAQ)

G: Zein da urrutiko detekzioari buruzko artikuluaren ardatz nagusia?

G: Zergatik nahiago dira satelite geoestazionarioak kostalderako? jarraipena?

Dokumentuak / Baliabideak

Erreferentziak

Utzi iruzkin bat

Utzi erantzuna

G: Zergatik nahiago dira satelite geoestazionarioak kostalderako?
jarraipena?