علوم و فنون شیلات

علوم و فنون شیلات

بازسازی محصولات مفقوده کلروفیل a مودیس با استفاده از الگوریتم DINEOF در نرم افزارR : مطالعه موردی خلیج فارسی و دریای عمان

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
دانشکده منابع طبیعی دانشگاه صنعتی اصفهان
چکیده
هدف این مطالعه، استفاده از الگوریتم DINEOF برای پر کردن نقاط فاقد داده در تصاویر ماهواره­ای غلظت کلروفیل a در آبهای سطحی خلیج فارس و دریای عمان می­باشد. در این مطالعه از داده­های سطح 3 (وضوح مکانی 4 کیلومتر) غلظت کلروفیل a حاصل از سنجنده مودیس در بازه زمانی 2003 تا 2020 در خلیج فارس و دریای عمان (استخراج شده از سایت ناسا) استفاده شد. برخی از تصاویر در بعضی از ماه­های سال دارای نقاط فاقد محصول بودند. تصاویر دارای محصولات مفقوده (گپ یا شکاف) غلظت کلروفیل a در خلیج فارس و دریای عمان با استفاده از بسته نرم افزاری rtsa.gapfill و الگوریتم DINEOF در نرم افزار R بازسازی شدند. در نهایت برای ارزیابی صحت­سنجی الگوریتم DINEOF، پارامترهایی نظیر RMSE، MSE، MAD و SNR محاسبه شده است. نقشه­های اصلی (دارای شکاف) غلظت کلروفیل a نشان دادند که بیشترین میزان محصولات مفقوده در ماه جولای 2009 و 2015 وجود دارد. با ارزیابی صحت بازسازی مشخص شد بازسازی داده­های مفقوده به خوبی توسط الگوریتم صورت گرفته است (به عنوان مثال در ماه جولای 2014 پارمترهای محاسبه شده بدین شرح می­باشند: 83/0R2=، 34/0RSME=، 14/0 MAD=و 10/0MSE=). بررسی نتایج نشان داد که اجرای الگوریتم DINEOF در نرم افزار R برای بازسازی محصولات مفقوده موجود در تصاویر غلظت کلروفیل a روشی کارآمد، سریع و موفقیت­آمیز است. محصولات کلروفیل a حاصل از بازسازی برای کاربردهایی مانند تشخیص شکوفایی جلبکی و همچنین مدیریت مناسب شیلاتی قابل استفاده است. در مقیاس زمانی بلند­مدت، مقایسه محصولات مفقوده با بازسازی‌ شده به کنترل کیفیت داده­های ماهواره­‌ای کمک می­ کند.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


1- Khan IA, Ghazal L, Arsalan MH, Siddiqui MF, Kazmi JH. Assessing spatial and temporal variability in phytoplankton concentration through chlorophyll-a satellite data: A case study of northern Arabian Sea. Pak J Bot. 2015;47(2):797-805.
2- Hattab T, Jamet C, Sammari C, Lahbib S. Validation of chlorophyll-α concentration maps from Aqua MODIS over the Gulf of Gabes (Tunisia): Comparison between MedOC3 and OC3M bio-optical algorithms. International Journal of Remote Sensing. 2013;34(20):7163-77.
3- McClain CR. A decade of satellite ocean color observations. Annual Review of Marine Science. 2009; 1:19-42.
4- Chauhan P, Nagur C, Mohan M, Nayak S, Navalgund R. Surface chlorophyll-a distribution in Arabian Sea and Bay of Bengal using IRS-P4 Ocean Colour Monitor satellite data. Current Science. 2001;80(2):127-129.
5- Radiarta IN, Saitoh S-I. Satellite-derived measurements of spatial and temporal chlorophyll-a variability in Funka Bay, southwestern Hokkaido, Japan. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 2008;79(3):400-408.
6- Behrenfeld MJ, Falkowski PG. Photosynthetic rates derived from satellite‐based chlorophyll concentration. Journal of Limnology and oceanography. 1997;42(1):1-20.
7- Alvera‐Azcárate A, Barth A, Beckers JM, Weisberg RH. Multivariate reconstruction of missing data in sea surface temperature, chlorophyll, and wind satellite fields. Journal of Geophysical Research: Oceans. 2007;112(C3).
8- Saulquin B, Gohin F, Garrello R. Regional objective analysis for merging high-resolution MERIS, MODIS/Aqua, and SeaWiFS chlorophyll-a data from 1998 to 2008 on the European Atlantic shelf. IEEE transactions on geoscience and remote sensing. 2010;49(1):143-154.
9- Pukhtyar L, Stanichny S, Timchenko I. Optimal interpolation of the data of remote sensing of the sea surface. Physical Oceanography. 2009;19(4):225-239.
10- Bennett AF. Inverse modeling of the ocean and atmosphere: Cambridge University Press; 2005.
11- Kaplan A, Kushnir Y, Cane MA, Blumenthal MB. Reduced space optimal analysis for historical data sets: 136 years of Atlantic sea surface temperatures. Journal of Geophysical Research: Oceans. 1997;102(C13):27835-27860.
12- Beckers J-M, Rixen M. EOF calculations and data filling from incomplete oceanographic datasets. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 2003;20(12):1839-1856.
13- Alvera-Azcárate A, Barth A, Rixen M, Beckers J-M. Reconstruction of incomplete oceanographic data sets using empirical orthogonal functions: application to the Adriatic Sea surface temperature. Ocean Modelling. 2005;9(4):325-346.
14- Alvera-Azcárate A, Barth A, Sirjacobs D, Lenartz F, Beckers J-M. Data Interpolating Empirical Orthogonal Functions (DINEOF): a tool for geophysical data analyses. Mediterranean Marine Science. 2011;12(3):5-11.
15- Beckers J-M, Barth A, Alvera-Azcárate A. DINEOF reconstruction of clouded images including error maps–application to the Sea-Surface Temperature around Corsican Island. Ocean Science. 2006;2(2):183-199.
16- Lehoucq RB, Sorensen DC, Yang C. ARPACK users' guide: solution of large-scale eigenvalue problems with implicitly restarted Arnoldi methods: SIAM; 1998.
17- Stock A, Subramaniam A, Van Dijken GL, Wedding LM, Arrigo KR, Mills MM, et al. Comparison of cloud-filling algorithms for marine satellite data. Remote Sensing. 2020;12(20):3313.
18- Wang Y, Liu D. Reconstruction of satellite chlorophyll-a data using a modified DINEOF method: a case study in the Bohai and Yellow seas, China. International Journal of Remote Sensing. 2014;35(1):204-217.
19- Hilborn A, Costa M. Applications of DINEOF to satellite-derived chlorophyll-a from a productive coastal region. Remote Sensing. 2018;10(9):1449.
20-Ji C, Zhang Y, Cheng Q, Tsou J, Jiang T, San Liang X. Evaluating the impact of sea surface temperature (SST) on spatial distribution of chlorophyll-a concentration in the East China Sea. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2018; 68:252-261.
21- Moradi M, Moradi N. Correlation between concentrations of chlorophyll-a and satellite derived climatic factors in the Persian Gulf. Marine Pollution Bulletin. 2020;1 61:111728.
22- Zhou Y, Gai Y, Li J, editors. Research on Sea Surface temperature Reconstruction from long-term MODIS data. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science; 2021: IOP Publishing.
23- Valentini E, Filipponi F, Nguyen Xuan A (ISPRA); Dontas I, Bogonikolos N (ARATOS); Manakos I, Kordelas G, Marini K, Kotsias V, Papanastasiou M (CERTH); Bustamante J, Díaz Delgado R (CSIC); Karnieli A, Ohana-Levi N, Stein A (BGU); Tarantino C, Blonda P (CNR-IIA). Ecopotential: Improving future ecosystem benefits through earth observations; 2017. 13.
24- Rossi RE, Dungan JL, Beck LR. Kriging in the shadows: geostatistical interpolation for remote sensing. Remote Sensing of Environment. 1994;49(1):32-40.
25- Vaughan GO, Al-Mansoori N, Burt JA. The arabian gulf. World seas: An environmental evaluation: Elsevier; 2019. p. 1-23.
26- Grafton RQ, Hilborn R, Squires D, Williams M, Tait M. Handbook of marine fisheries conservation and management: OUP USA; 2010.
27- Jawad LA. Dangerous Fishes of the Eastern and Southern Arabian Peninsula. 2019.
28- Chaichitehrani N, Allahdadi MN. Overview of wind climatology for the Gulf of Oman and the northern Arabian Sea. American Journal of Fluid Dynamics. 2018;8(1):1-9.
29- Nikoian Aaa. Study of hydrology and hydrobiology of the Persian Gulf in the waters of Khuzestan, Bushehr and Hormozgan. Iranian Fisheries Research Institute. Tehran.1991; 116 p. (in persian).
30- ROPME. State of the Marine Environment Report 2003.Regional Organization for the Protection of the Marine Environment. Kuwait. 2004: 217.
31- Sheppard C, Price A, Roberts C. Marine ecology of the Arabian region: patterns and processes in extreme tropical environments.1992.
32- Aicken W, Shimwell S, Stapleton N. Improved monitoring of oceanographic features in the Gulf of Oman through combined use of satellite thermal infra-red, ocean colour & radar altimeter observations. European Space Agency, (Special Publication) ESA SP. 2000; 218-224.
33- Wiggert J, Murtugudde R, McClain C. Processes controlling interannual variations in wintertime (Northeast Monsoon) primary productivity in the central Arabian Sea. Deep Sea Research Part II: Topical Studies in Oceanography. 2002;49(12):2319-2343.
34- Alvera-Azcárate A, Vanhellemont Q, Ruddick K, Barth A, Beckers J-M. Analysis of high frequency geostationary ocean colour data using DINEOF. Estuarine, Coastal and Shelf Science. 2015; 159:28-36.
35- Sirjacobs D, Alvera-Azcárate A, Barth A, Lacroix G, Park Y, Nechad B, et al. Cloud filling of ocean colour and sea surface temperature remote sensing products over the Southern North Sea by the Data Interpolating Empirical Orthogonal Functions methodology. Journal of Sea Research. 2011;65(1):114-30.
36- Li Y, He R. Spatial and temporal variability of SST and ocean color in the Gulf of Maine based on cloud-free SST and chlorophyll reconstructions in 2003–2012. Remote Sensing of Environment. 2014; 144:98-108.
37- Liu X, Wang M. Gap filling of missing data for VIIRS global ocean color products using the DINEOF method. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2018;56(8):4464-76.
38- Yussof F, Maan NB, Reba M. Reconstruction of Chlorophyll-a Data by Using DINEOF Approach in Sepanggar Bay, Malaysia. Computer Science. 2021; 16:345-56.