Zeitschrift für Fernerkundung und GIS

Abstrakt

Bewertung des Verschmutzungszustands eines Küstenseensystems mithilfe von Satellitenbildern

Sheela AM, Letha J, Sabu Joseph, Ramachandran KK und Justus J

Wasserverschmutzung stellt eine große Bedrohung für die Existenz aller Lebewesen dar. Sanierungsmaßnahmen können ergriffen werden, indem das Ausmaß der Verschmutzung von Gewässern anhand verschiedener Wasserqualitätsindizes ermittelt wird. Der am häufigsten verwendete Index ist der Wasserqualitätsindex (NSFWQI) der National Sanitation Federation. Normalerweise wird der NSFWQI durch das Sammeln und Analysieren von Wasserproben an verschiedenen Orten ermittelt, was ein langwieriger und teurer Prozess ist. Der Trophismusstatus wird normalerweise anhand von Satellitenbildern von Landsat TM ermittelt. Hier wurde versucht, den Verschmutzungsstatus eines riesigen Gebiets (Akkulam-Veli-See, Kerala, Indien) mithilfe des NSFWQI direkt anhand der Satellitenbilder (IRS P6-LISSIII) schnell zu ermitteln. Außerdem wurde versucht, den pH-Wert, den gelösten Sauerstoff (DO), den biochemischen Sauerstoffbedarf (BOD) und die fäkalen Colibakterien (FC) im Seesystem zu berechnen. Es wurden Regressionsgleichungen zur Vorhersage von NSFWQI, pH, DO, BOD und FC aus Strahlungswerten der grünen, roten, NIR- und SWIR-Bänder von Satellitenbildern entwickelt. Die Studie zeigt, dass die einfache Regressionsgleichung, die aus dem Verhältnis der Strahlungsdichte im grünen und roten Band gebildet wird, einen starken Korrelationskoeffizienten für die Vorhersage von NSFWQI ergibt. Zur Vorhersage von DO ist die beste Gleichung die einfache Regressionsgleichung, die aus dem Verhältnis der Strahlungsdichte im grünen und roten Band mit starker Korrelation gebildet wird. Für BOD wurde eine multiple Regressionsgleichung aus der Strahlungsdichte im roten und SWIR-Band mit starker Korrelation gebildet. Die beste Gleichung zur Vorhersage des pH-Werts ist die Regressionsgleichung mit dem Verhältnis der grünen und roten Bänder mit starker Korrelation. Für fäkale Colibakterien ist jedoch die multiple Regressionsgleichung die beste Gleichung, die aus dem Verhältnis der Strahlungsdichte im grünen und SWIR-Band mit niedrigem Korrelationskoeffizienten gebildet wird. Die Leistung dieses Modells kann durch die Verwendung eines großen Datensatzes verbessert werden. Die räumliche Variation dieser äußerst wichtigen Wasserqualitätsmerkmale wird aus Bildern abgeleitet, die mithilfe von Fernerkundungstechniken erstellt wurden. Außerdem wird ermittelt, ob die Wasserqualität den Standards entspricht oder nicht, um Kontrollmaßnahmen zu planen. IRS P6-LISSIII-Bilder können anhand des Wasserqualitätsindex (NSFWQI) eine schnelle Einschätzung des Verschmutzungszustands des Seesystems liefern. Kontrollmaßnahmen können dementsprechend vorrangig ergriffen werden. Satellitenbilder können zur schnellen Einschätzung des Verschmutzungszustands von Gewässern in Städten auf der ganzen Welt verwendet werden.