A NEW METHOD FOR RETRIEVING REMOTE SENSING REFLECTANCE FROM FIRST-LEVEL OLCI SATELLITE DATA

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The paper proposes an alternative method of atmospheric correction using the OLCI satellite data for the Black Sea as an example. Currently, for remote sensing problems, the standard Gordon and Wang atmospheric correction algorithm is used in most cases (GW94). Unfortunately, its operation is often accompanied by the appearance of negative values of the spectral radiance coefficient of the sea (remote sensing reflectance) rs( ) in the shortwave region, which means a sufficient number of physically incorrect values and subsequent incorrect calculation of the concentration of chlorophyll-a and yellow matter. In this paper, a simple algorithm is proposed, built exclusively on analytical formulas, where two procedures of interpolation and extrapolation are conceptually implemented simultaneously, extrapolation - via two channels, interpolation based on the constancy of the color index ratio (CI = rs(412)/ rs(443) = 0.8). Using individual examples of OLCI scanner data, the performance GW94 of the new algorithm was tested for different states of the atmosphere and sea surface by comparing the results with in-kind measurements of the AERONET-OC platforms, with Level-2 data and with the operation of the regional method of additional correction. The new algorithm was tested under the following conditions: clear atmosphere (presence of background aerosol), presence of dust aerosol, cloud boundaries, presence of sun glare, coccolithophore bloom. When analyzing a number of Sentinel 3A/3B satellite images, it was found that the new simple algorithm was, on average, better than the standard one, which means that there is a prospect for its improvement. The advantage of this approach is its universality and the possibility of its implementation for other water areas, if there are patterns in the variability of the "blue" color index.

About the authors

E. B. Shybanov

Russian Academy of Sciences Sea Hydrophysical Institute

ORCID iD: 0000-0001-7943-305X
Scopus Author ID: 6507075380
ResearcherId: ABB-9097-2021

A. S. Papkova

Russian Academy of Sciences Sea Hydrophysical Institute

Email: hanna.papkova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4304-4877
candidate of physical and mathematical sciences 2023-2024

References

  1. Вазюля С. В., Юшманова А. В., Глуховец Д. И. и др. Валидация алгоритмов оценки показателя поглощения окрашенного органического вещества по спутниковым данным в северо-восточной части черного моря // Сборник тезисов докладов шестнадцатой Всероссийской открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса». — 2018. — С. 252. — EDN: YSSQUH.
  2. Копелевич О. В., Вазюля С. В., Салинг И. В. и др. Электронный атлас «Биооптические характеристики морей России по данным спутниковых сканеров цвета 1998-2014 гг.» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2015. — Т. 12, № 6. — С. 99—110. — EDN: VBLWSB.
  3. Копелевич О. В., Салинг И. В., Вазюля С. В. и др. Биооптические характеристики морей, омывающих берега западной половины россии, по данным спутниковых сканеров цвета 1998-2017 гг. — Москва : Ваш Формат, 2018. — 140 с. — EDN: YOSZPV.
  4. Корчемкина Е. Н., Шибанов Е. Б., Ли М. Е. Усовершенствование методики атмосферной коррекции для дистанционных исследований прибрежных вод Черного моря // Исследование Земли из космоса. — 2009. — Т. 6. — С. 24—30. — EDN: JVVGXQ.
  5. Папкова А. С., Шибанов Е. Б., Калинская Д. В. Влияние пылевого аэрозоля на спутниковые данные различных сканеров цвета // Морской гидрофизический журнал. — 2024. — Т. 40, 2(239). — С. 766—781. — EDN: WUXIXB.
  6. Паршиков С. В., Ли М. Е. Дистанционное зондирование оптически активных примесей с применением коротковолнового участка спектра // Автоматизированные системы контроля состояния морской среды: сборник научных трудов. — Севастополь : МГИ НАН Украины, 1992. — С. 65—78.
  7. Суетин В. С., Королев С. Н., Кучерявый А. А. Проявление эффектов солнечного блика при определении оптических параметров воды в Черном море по спутниковым измерениям // Морской гидрофизический журнал. — 2016. — 3(189). — С. 52—62. — EDN: WNAFTP.
  8. Суетин В. С., Королев С. Н., Суслин В. В. и др. Проявление особенностей оптических свойств атмосферного аэрозоля над Черным морем при интерпретации данных спутникового прибора SeaWiFS // Морской гидрофизический журнал. — 2004. — Т. 1. — С. 69—79. — EDN: YXQYNV.
  9. Суетин В. С., Королев С. Н., Суслин В. В. и др. Проявления пылевого аэрозоля в результатах оптических наблюдений Черного моря из космоса // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. — 2008. — Т. 16. — С. 202—211. — EDN: YUNNQD.
  10. Суетин В. С., Толкаченко Г. А., Королев С. Н. и др. Оптические свойства аэрозолей и атмосферная коррекция спутниковых наблюдений Черного моря // Морской гидрофизический журнал. — 2013. — № 1. — С. 34—44. — EDN: TFYSDP.
  11. Шибанов Е. Б. Оптические неоднородности морской воды и атмосферы над морем: дисс...док. физ.-мат. наук. — Севастополь : Федеральный исследовательский центр «Морской гидрофизический институт РАН», 2020.
  12. Шибанов Е. Б., Афонин Е. И. Физическая модель переноса излучения в плоскопараллельной атмосфере для задач дистанционного зондирования, приближение для изотропно и анизотропно рассеивающего слоя. — Москва : Деп. в ВИНИТИ, № 1631-В89, 1989. — 41 с.
  13. Шибанов Е. Б., Папкова А. С. Влияние пылевого аэрозоля на результаты атмосферной коррекции спектрального коэффициента яркости Чёрного и Средиземного морей по спутниковым данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2021. — Т. 18, № 6. — С. 46—56. — doi: 10.21046/2070-7401-2021-18-6-46-56.
  14. Шибанов Е. Б., Папкова А. С. Особенности работы алгоритмов атмосферной коррекции ocean color при расчёте спектрального коэффициента яркости моря для различных состояний атмосферы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2022. — Т. 19, № 6. — С. 9—17. — doi: 10.21046/2070-7401-2022-19-6-9-17.
  15. Ahmad Z., Franz B. A., McClain C. R., et al. New aerosol models for the retrieval of aerosol optical thickness and normalized water-leaving radiances from the SeaWiFS and MODIS sensors over coastal regions and open oceans // Applied Optics. — 2010. — Vol. 49, no. 29. — P. 5545. — doi: 10.1364/ao.49.005545.
  16. Antoine D., Morel A. A multiple scattering algorithm for atmospheric correction of remotely sensed ocean colour (MERIS instrument): Principle and implementation for atmospheres carrying various aerosols including absorbing ones // International Journal of Remote Sensing. — 1999. — Vol. 20, no. 9. — P. 1875–1916. — doi: 10.1080/014311699212533.
  17. Brockmann C., Doerffer R., Peters M., et al. Evolution of the C2RCC neural network for Sentinel 2 and 3 for the retrieval of ocean colour products in normal and extreme optically complex waters // Living Planet Symposium, Proceedings of the conference held 9-13 May 2016. — Prague, Czech Republic, 2016.
  18. Carder K. L., Chen F. R., Lee Z. P., et al. Semianalytic Moderate-Resolution Imaging Spectrometer algorithms for chlorophyll a and absorption with bio-optical domains based on nitrate-depletion temperatures // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 1999. — Vol. 104, no. C3. — P. 5403–5421. — doi: 10.1029/1998jc900082.
  19. Deschamps P. Y., Herman M., Tanre D. Modeling of the atmospheric effects and its application to the remote sensing of ocean color // Applied Optics. — 1983. — Vol. 22, no. 23. — P. 2068–2080. — doi: 10.1364/ao.22.003751.
  20. EUMETSAT. Phytoplankton bloom in the Black Sea. — 2022. — https://user.eumetsat.int/resources/case-studies/phytoplankton-bloom-in-the-black-sea.
  21. European Space Agency. S3 OLCI Instrument. — 2025. — https://sentiwiki.copernicus.eu/web/s3-olci-instrument.
  22. Feng L., Hou X., Li J., et al. Exploring the potential of Rayleigh-corrected reflectance in coastal and inland water applications: A simple aerosol correction method and its merits // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. — 2018. — Vol. 146. — P. 52–64. — doi: 10.1016/j.isprsjprs.2018.08.020.
  23. Gordon H. R. Removal of atmospheric effects from satellite imagery of the ocean // Applied Optics. — 1978. — Vol. 17, no. 10. — P. 1631–1636. — doi: 10.1364/AO.17.001631.
  24. Gordon H. R. Evolution of Ocean Color Atmospheric Correction: 1970-2005 // Remote Sensing. — 2021. — Vol. 13, no. 24. — P. 5051. — doi: 10.3390/rs13245051.
  25. Gordon H. R., Brown O. B., Evans R. H., et al. A semianalytic radiance model of ocean color // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. — 1988. — Vol. 93, no. D9. — P. 10909–10924. — doi: 10.1029/jd093id09p10909.
  26. Gordon H. R., Wang M. Surface-roughness considerations for atmospheric correction of ocean color sensors 1: The Rayleighscattering component // Applied Optics. — 1992. — Vol. 31, no. 21. — P. 4247. — doi: 10.1364/ao.31.004247.
  27. Gordon H. R., Wang M. Retrieval of water-leaving radiance and aerosol optical thickness over the oceans with SeaWiFS: a preliminary algorithm // Applied Optics. — 1994. — Vol. 33, no. 3. — P. 443. — doi: 10.1364/ao.33.000443.
  28. Gould R. W., Arnone R. A., Martinolich P. M. Spectral dependence of the scattering coefficient in case 1 and case 2 waters // Applied Optics. — 1999. — Vol. 38, no. 12. — P. 2377. — doi: 10.1364/ao.38.002377.
  29. Hu C., Carder K. L., Muller-Karger F. E. Atmospheric Correction of SeaWiFS Imagery over Turbid Coastal Waters // Remote Sensing of Environment. — 2000. — Vol. 74, no. 2. — P. 195–206. — doi: 10.1016/s0034-4257(00)00080-8.
  30. Hu C., Lee Z., Franz B. Chlorophyll a algorithms for oligotrophic oceans: A novel approach based on three-band reflectance difference // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 2012. — Vol. 117, no. C1. — doi: 10.1029/2011jc007395.
  31. Kalinskaya D. V., Papkova A. S. Why Is It Important to Consider Dust Aerosol in the Sevastopol and Black Sea Region during Remote Sensing Tasks? A Case Study // Remote Sensing. — 2022. — Vol. 14, no. 8. — P. 1890. — doi: 10.3390/rs14081890.
  32. Korchemkina E. N., Kalinskaya D. V. Algorithm of Additional Correction of Level 2 Remote Sensing Reflectance Data Using Modelling of the Optical Properties of the Black Sea Waters // Remote Sensing. — 2022. — Vol. 14, no. 4. — P. 831. — doi: 10.3390/rs14040831.
  33. Kubryakov A. A., Mikaelyan A. S., Stanichny S. V. Summer and winter coccolithophore blooms in the Black Sea and their impact on production of dissolved organic matter from Bio-Argo data // Journal of Marine Systems. — 2019. — Vol. 199. — P. 103220. — doi: 10.1016/j.jmarsys.2019.103220.
  34. Mélin F. Validation of ocean color remote sensing reflectance data: Analysis of results at European coastal sites // Remote Sensing of Environment. — 2022. — Vol. 280. — P. 113153. — doi: 10.1016/j.rse.2022.113153.
  35. Moulin C., Gordon H. R., Chomko R. M., et al. Atmospheric correction of ocean color imagery through thick layers of Saharan dust // Geophysical Research Letters. — 2001. — Vol. 28, no. 1. — P. 5–8. — doi: 10.1029/2000gl011803.
  36. Remote sensing of ocean colour in coastal, and other optically-complex, waters. Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group. No. 3 / ed. by S. Sathyendranath. — Dartmouth, Canada : IOCCG, 2000. — 140 p.
  37. Ruddick K. G., Ovidio F., Rijkeboer M. Atmospheric correction of SeaWiFS imagery for turbid coastal and inland waters // Applied Optics. — 2000. — Vol. 39, no. 6. — P. 897. — doi: 10.1364/ao.39.000897.
  38. Schollaert S. E., Yoder J. A., O’Reilly J. E., et al. Influence of dust and sulfate aerosols on ocean color spectra and chlorophyll a concentrations derived from SeaWiFS off the U.S. east coast // Journal of Geophysical Research: Oceans. — 2003. — Vol. 108, no. C6. — doi: 10.1029/2000jc000555.
  39. Shybanov E. B., Papkova A., Korchemkina E., et al. Blue Color Indices as a Reference for Remote Sensing of Black Sea Water // Remote Sensing. — 2023. — Vol. 15, no. 14. — P. 3658. — doi: 10.3390/rs15143658.
  40. Shybanov E. B., Papkova A. S. Algorithm for Additional Correction of Remote Sensing Reflectance in the Presence of Absorbing Aerosol: Case Study // Physical Oceanography. — 2022. — Vol. 29, no. 6. — P. 688–706. — doi: 10.22449/1573-160X-2022-6-688-706.
  41. Stein A. F., Draxler R. R., Rolph G. D., et al. NOAA’s HYSPLIT Atmospheric Transport and Dispersion Modeling System // Bulletin of the American Meteorological Society. — 2015. — Vol. 96, no. 12. — P. 2059–2077. — doi: 10.1175/bams-d-14-00110.1.
  42. Thuillier G., Hersé M., Labs D., et al. The Solar Spectral Irradiance from 200 to 2400 nm as Measured by the SOLSPEC Spectrometer from the Atlas and Eureca Missions // Solar Physics. — 2003. — Vol. 214, no. 1. — P. 1–22. — doi: 10.1023/a:1024048429145.
  43. Viollier M., Tanre D., Deschamps P. Y. An algorithm for remote sensing of water color from space // Boundary-Layer Meteorology. — 1980. — Vol. 18, no. 3. — P. 247–267. — doi: 10.1007/bf00122023.
  44. Wei J., Yu X., Lee Z., et al. Improving low-quality satellite remote sensing reflectance at blue bands over coastal and inland waters // Remote Sensing of Environment. — 2020. — Vol. 250. — P. 112029. — doi: 10.1016/j.rse.2020.112029.
  45. Zibordi G., Holben B., Slutsker I., et al. AERONET-OC: A Network for the Validation of Ocean Color Primary Products // Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. — 2009. — Vol. 26, no. 8. — P. 1634–1651. — doi: 10.1175/2009jtecho654.1.
  46. Zibordi J., Kwiatkowska E., Mélin F., et al. Assessment of OLCI-A and OLCI-B radiometric data products across European seas // Remote Sensing of Environment. — 2022. — Vol. 272. — doi: 10.1016/j.rse.2022.112911.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Shybanov E.B., Papkova A.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.