[FI] Itämeren alueen ja erityisesti Suomea ympäröivien merialueiden pintalevälauttoja kuvaava neliluokkainen tulkintakartta. Tulkintakartta kuvaa todennäköisyyttä, että tietyllä alueella esiintyy pintalevää. Kartan luokat ovat 1) ei pintalevää, 2) mahdollista, 3) todennäköistä sekä 4) varmaa pintalevää. Pintalevää ei kyetä havainnoimaan optisilla satelliitti-instrumeneilla pilvien läpi, joten pintaleväkartta puuttuu pilvisiltä alueilta. Tulkintoja tehdään kesäkuun lopulta syyskuun alkuun, tarvittaessa pidempäänkin. Pääasiassa levälauttoja esiintyy eniten heinä-elokuussa, joten kyseiseltä ajanjaksolta pintalevähavaintojen määrä on suurin. Tulkintamenetelmä perustuu satelliitin eri aallonpituusalueiden havaitseman heijastuksen voimakkuuteen, joka on sinileväalueilla erilainen kuin levättömillä vesialueilla. Yksittäisten pikselien alueelta tehty pintalevätulkinta yleistetään karkeammaksi, jotta kartalla näkyvät leväalueet ovat selkeämmät. Kartta-alueelta poistetaan pilviset alueet automaattisella pilventunnistusmenetelmällä, jota täydennetään tarvittaessa ennen julkaisua myös manuaalisesti. Tulkintamenetelmä on kehitetty SYKEssä ja se hyödyntää kolmen eri satelliitti-instrumentin havaintoja. Tämä aineisto koostuu NASAn Landsat-8 -satelliitin OLI-instrumentin havaintoihin vuodesta 2017 lähtien. Tulkinta tehdään 60m tarkkuudella, joten tulkinta voidaan ulottaa saaristoalueille ja rantojen läheisille alueille. Näin tarkkoja havaintoja saadaan eri merialueilta muutaman päivän välein, mutta suurempi osa havainnoista tehdään Sentinel-2 sarjan MSI-instrumenttien havainnoista (erillinen metadata). Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0). [EN] A four-class interpretation map describing surface floating algae blooms in the Baltic Sea region and especially in the sea areas surrounding Finland. The map describes the probability that algae accumulates in the surface layer o the sea in a particular area. The map categories are 1) no surface algae, 2) possible, 3) probable, and 4) certain surface algae. Surface algae cannot be detected by optical satellite instruments through clouds, so a map of surface algae is missing from cloudy areas. Interpretations made annually from late June to early September, and longer if necessary. Algae rafts mainly occur in July-August, so the number of surface algae observations is the highest during that period. The interpretation method is based on the intensity of the reflection detected by the different wavelength ranges of the satellite, which is different in cyanobacterial areas than in areas without cyanobacteria. A surface algae estimation by individual pixels is generalized so that the areas of algae displayed on the map are clearer. Cloudy areas are removed from the map area by an automatic cloud detection method, which is also completed manually before publication, if necessary. The interpretation method has been developed at SYKE and utilizes the observations of three different satellite instruments. This data is based on observations from NASA's Landsat-8 satellite OLI instrument starting from year 2017. The interpretation is made with an spatial resolution of 60m, so the interpretation can be extended to archipelago areas and areas close to the shores. Thus, accurate observations are obtained from different sea areas every few days, but the greater part of the observations are made from observations of Sentinel-2 series MSI instruments (separate metadata). Kaukokartoitusseurantojen tuloksena syntynyt levälauttatulkinta, joka pohjautuu Landsat-8 OLI -satelliittihavaintoihin. Vuodesta 2017 eteenpäin koostuva päivittäinen levälautta-aineisto. Prosessointihistoria:  Levälautat on tulkittu Landsat-8 OLI-satelliitti-instrumentin aineistoilta. Alkuperäinen satelliittidata on ladattu USGS/NASA latauspalveluista. SYKEssä niistä on laskettu levätulkinnat.

[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 tulkitun näkösyvyys on aineistona menetelmäkehitysvaiheessa ja rajapinnalla oleva aineisto kattaa esimerkkihavaintoja. Näkösyvyyttä tulkitaan Landsat-8-satelliitin OLI-instrumentin (sekä Sentinel-2 sarjan MSI-instrumenttein, 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 of water from cloudless regions during meltwater from Finnish sea areas and lakes. Secchi depth describes the transparency of the water. 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 uses Landsat-8 satellite OLI instrument (as well as the Sentinel-2 series MSI instruments, separate metadata) starting from year 2016. The interpretation is made with a spatial resolution of 60 m. Secchi depth is estimated from the satellite instrument observations using a neural network-based model C2RCC (Case-2 Regional CoastColour), (Brockmann et ai. 2016). Within the material available by SYKE, however, the final result of the model has been adapted to correspond to the optical properties of the Finnish coast 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 Landsat-8 OLI-satelliitti-instrumentin aineistoilta. Alkuperäinen satelliittidata on ladattu USGS/NASA 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 Landsat-8 OLI data have been received from USGS/NASA service. The dataset has been processed to secchi depth values in SYKE using the C2RCC algorithm (Case-2 Regional CoastColour), which includes atmospheric correction.

[FI] Satelliittihavaintoja käytetään Itämeren pintaveden a-klorofyllin (ug/l) seurantaan sulan veden aikaan hutikuusta lokakuuhun. A-klorofylli (chl-a) kuvaa levien määrää vedessä, mutta ei suoraan syanobakteerien määrää. Se on myös keskeinen tekijä veden rehevyystason arvioinnissa. Aineisto edustaa kesän a-klorofyllin vuotuista tasoa kattaen kaikki pilvettömät havainnot kesäkuun alusta syyskuun loppuun. Aineisto lasketaan käyttämällä kunkin pikselin kaikkien havaintojen geometrista keskiarvoa, joka kuvaa aineiston jakaumaa tilastollisesti hyvin. Aineiston maastoerotuskyky on 300 m. A-klorofyllin koosteaineisto on laskettu SYKEssä vuosilta 2003–2011 käyttäen Envisat MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer) -instrumentin 3rd Reprocessing -datasta. atelliittihavainnot on käsitelty a-klorofylli pitoisuuksiksi käyttämällä neuroverkkoihin perustuvaa FUB-mallia (Freie University of Berlin) (Shcroeder et al., 2007). Kausikomposiitit kuvaavat kunkin vuoden osalta klorofylli-a-pitoisuuksia ajanjaksolla 1.6.-30.9. Ajanjaksoa käytetään HELCOMin a-klorofylli-tila-arvioissa ja EUn direktiiviraportoinnissa avomerialueiden osalta (Marine Strategy Directive). Käyttötarkoitus: Itämeren veden tilan arviointi ja rehevöityminen. Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0). [EN] Satellite remote sensing is used to monitor the chlorophyll-a (ug/l) of surface water in the Baltic Sea during the open water season from April to October. Chlorophyll-a (chl-a) represents the quantity of algae in the water but not directly the amount of cyanobacterium. The dataset describes the annual level on summerly chl-a and all non-cloudy daily images have been accounted from the period of June-September . The dataset have been calculated using geometric mean of all observations for each pixel. The spatial resolution is 300 meters. A chlorophyll-a dataset for years 2003-2011 have been calculated in the Finnish Environment Institute (SYKE) using Envisat MERIS (Medium Resolution Imaging Spectrometer) 3rd Reprocessing data. Satellite data have been processed to chl-a concentrations using FUB (Freie University of Berlin) algorithm. The season composites describe the level of all available daily non-cloudy chlorophyll-a observations for the period of 1.6.-30.9. of each year. The period used for the aggregate of summerly observations follows the status assessment periods accounted in HELCOM chl-a status assessment and the directive reporting (Marine Strategy Diretive). Purpose of use: Status assessment and monitoring eutrophication of the water in the Baltic Sea. Viitteet\Reference: Schroeder, T., Schaale, M., & Fischer, J. (2007). Retrieval of atmospheric and oceanic properties from MERIS measurements: A new Case-2 water processor for BEAM. International Journal of Remote Sensing, 28(24), 5627–5632. Attila, J., Kauppila, P., Alasalmi, H., Kallio, K., Keto, V., Bruun, E., & Koponen, S. (2018). Applicability of Earth Observation chlorophyll-a data in assessment of water status via MERIS - with implications for the use of OLCI sensors. Remote Sensing of Environment, 212, 273–287. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.02.043 Attila J. (2019). Water quality monitoring and assessment of the Northern Baltic Sea using Earth Observation. Aalto University publication series, 229/2019. 178p. ISBN (pdf) 978-952-60-8867-9, ISSN (pdf) 1799-4942, http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-60-8867-9. HELCOM (2015). Eutrophication Assessment Manual, Annex 3A. http://www.helcom.fi/helcom-atwork/projects/eutro-oper/. Last revision 2015. HELCOM (2018): State of the Baltic Sea - Second HELCOM Holistic assessment 2011-2016. Baltic Sea Environment Proceedings 155, 155p. [FI] Koosteet on laskettu kaikista kesäkauden Envisat-satelliitin MERIS-instrumentin havainnoista. [EN] Composites have been calculated from all observations of the Envisat satellite's MERIS instrument for the summer season.