Assessing water colour of lakes with high and medium spatial resolution remote sensing data

Dörnhöfer, Katja Judith ORCID

Remote sensing techniques can assist traditional lake monitoring approaches by supplying spatial information on optically active lake ecology indicators, i.e. chlorophyll-a (CHL), total suspended matter (TSM), coloured dissolved organic matter (CDOM), and, especially in optically shallow waters, water depth and substrate composition. The present thesis provides an overview on the current research status concerning lake remote sensing and the benefit of time series analyses for lake ecology. To investigate the suitability of Sentinel-2 and Landsat 8 for lake monitoring and their combination with other sensors this thesis focused on two study areas with highly different optical characteristics, i.e. the oligotrophic Lake Starnberg (southern Germany) and the mesotrophic-eutrophic Lake Kummerow (northern Germany). Using the bio-optical model WASI-2D, Sentinel-2A turned out to be suited for retrieving low TSM and CDOM values. The high spatial resolution enabled the differentiation between bare ground and areas covered by submerged aquatic vegetation. Water depth estimations performed well until half Secchi disk depth. Cross-sensor comparisons demonstrated high correlation of CHL among timely acquired, spatially high and medium resolved sensors. Evaluations with in situ data showed that most of the sensor-in situ match-ups were within an uncertainty range of in situ measurements. Analysing a 9-year MERIS time series with FUB/WeW revealed unprecedented information on temporal trends and seasonal behaviour of CHL, TSM and CDOM at the study area Lake Kummerow. Combining CHL, retrieved with the Modular Inversion and Processing System, from different satellite sensors (MODIS, Landsat 7/ 8, Sentinel-2A) enabled detailed observations of phytoplankton development. Such combinations are a step forward to future lake analyses which may integrate remote sensing data, in situ measurements and environmental modelling.

Fernerkundungstechniken können das Seemonitoring mit räumlichen Informationen über optisch aktive Indikatoren der Gewässerökologie liefern, z.B. Chlorophyll-a (CHL), suspendierte Schwebstoffe (TSM), Gelbstoffe (CDOM) und insbesondere in optisch flachen Gewässern, Wassertiefe und Substratbedeckung. Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über den aktuellen Forschungsstand zur Seefernerkundung und den Nutzen von Zeitreihenanalysen für die Seeökologie. Um die Eignung von Sentinel-2 und Landsat 8 für ein Seenmonitoring und deren Kombination mit anderen Sensoren zu untersuchen, konzentrierte sich diese Arbeit auf zwei Untersuchungsgebiete mit sehr unterschiedlichen optischen Eigenschaften: den oligotrophen Starnberger See (Süddeutschland) und den mesotroph-eutrophen Kummerower See (Norddeutschland). Mit dem bio-optischen Modell WASI-2D erwies sich Sentinel-2A als geeignet, um niedrige TSM- und CDOM-Werte zu bestimmen. Die hohe räumliche Auflösung ermöglichte eine Unterscheidung zwischen unbewachsenem und mit Makrophyten bewachsenem Untergrund. Die Wassertiefenbestimmung verlief bis zur halben Sichttiefe gut. Sensorübergreifende Vergleiche zeigten eine hohe Korrelation von CHL zwischen zeitnah erfassten, räumlich mittel und hoch aufgelösten Sensoren. Auswertungen mit in-situ-Daten zeigten, dass die meisten Sensor-in-situ-Match-ups innerhalb eines Unsicherheitsbereichs von in-situ-Messungen lagen. Die Analyse einer 9-jährigen MERIS-Zeitreihe mit FUB/WeW ergab neue Informationen über zeitliche Trends und saisonales Verhalten von CHL, TSM und CDOM im Untersuchungsgebiet Kummerow See. Die Kombination von CHL aus verschiedenen Satellitensensoren (MODIS, Landsat 7/ 8, Sentinel-2A) mit dem Modular Inversion and Processing System ermöglichte detaillierte Beobachtungen der Phytoplanktonentwicklung. Solche Kombinationen sind ein Schritt für zukünftigen Gewässeranalysen, die Fernerkundungsdaten, in-situ-Messungen und Umweltmodellierung integrieren sollten.

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Dörnhöfer, Katja Judith: Assessing water colour of lakes with high and medium spatial resolution remote sensing data.

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