Itämeren ja Suomen järvien päivittäinen näkösyvyysaineisto (Sentinel-2 MSI) 2016–/ Daily Secchi depth of the Baltic Sea and Finnish lakes (Sentinel-2 MSI) 2016–

[FI] Satelliitti-instrumenttien havainnoista seurataan veden näkösyvyyttä pilvettömiltä alueilta sulan veden aikana Suomen merialueilta ja järviltä.

Näkösyvyys kuvaa veden läpäisevyyttä, ja sen arvioiminen liittyy rehevöitymistason määrittämiseen. Satelliittihavainnoista tulkittu näkösyvyys on aineistona menetelmäkehitysvaiheessa ja rajapinnalla oleva aineisto kattaa esimerkkihavaintoja. Näkösyvyyttä tulkitaan Sentinel-2-satelliittisarjan MSI-instrumentin (sekä Lansat-8 OLI-instrumentin, erillinen metadata) havainnoista vuodesta 2016 lähtien. Tulkinta tehdään 60 metrin tarkkuudella.

Tulkintaan käytetään C2RCC-mallia (Case-2 Regional CoastColour), (Brockmann et ai. 2016). Malli on avoimesti saatavilla SNAP-ohjelmiston kautta. SYKE:n aineistoissa mallin lopputulos on kuitenkin sovitettu vastaamaan Suomen rannikko- ja järvialueiden optisia ominaisuuksia. Sovitus perustuu kenttäkampanjoihin ja ympäristöhallinnon asemanäytteenottoon rannikolla ja järvillä (perusperiaate kuvattu Attila et al., 2013).

Käyttötarkoitus: Itämeren ja Suomen järvien vedenlaadun seuranta.

Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0).

[EN] Satellite observations are used to monitor secchi depth from cloudless regions during meltwater from Finnish sea areas and lakes.

Secchi depth describes the transparency of the water. The secchi depth interpreted from the satellite observations is as material in the method development phase and the material at the interface covers the sample data. The interpretation is based on the MSI (Multi-spectral Instrument) of the Sentinel-2 series of the EU Copernicus program (also OLI instrument of the NASA Landsat8 satellite, see separate metadata) starting from year 2016. The interpretation is made with an accuracy of 60 meters.

Secchi depth is estimated from the satellite instrument observations using a processor C2RCC (Case-2 Regional CoastColour), (Brockmann et ai. 2016). However, in SYKE's data, the final result of the model has been adapted to correspond to the optical properties of Finland's coastal and lake areas. The adaptation is based on field campaigns and station sampling (as exemplified e.g. in Attila et al., 2013 but with MERIS observations).

Viitteet\ References

Attila, J., Koponen, S., Kallio, K., Lindfors, A., Kaitala, S., & Ylöstalo, P. (2013). MERIS Case II water processor comparison on coastal sites of the northern Baltic Sea, Remote Sensing of Environment, 128, 138–149.

Brockmann, C & Doerffer, R. (2016). 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. Proc. Living Planet Symposium, ESA SP-470.

[FI] Kaukokartoitusseurantojen tuloksena syntynyt näkösyvyystulkinta. Vuodesta 2016 eteenpäin koostuva esimerkkiaineisto Suomen merialueilta ja järviltä. 

Prosessointihistoria:  Näkösyvyys on tulkittu Sentinel-2 MSI-satelliitti-instrumentin aineistoilta. Alkuperäinen satelliittidata on ladattu Euroopan avaruusjärjestön (ESA) latauspalveluista. SYKEssä niistä on laskettu humustulkinnat käyttäen C2RCC-mallia (Case-2 Regional CoastColour).

[EN] Satellite observations are used to monitor secchi depth. Example data from years 2016- for the Finnish sea areas and lakes.

Processing history: The Sentinel-2 MSI data have been received from ESA service. The dataset has been processed to secchi depth values in SYKE using the C2RCC algorithm (Case-2 Regional CoastColour), which includes atmospheric correction.