Estimating the Chlorophyll-a in the Nha Trang Bay using Landsat-8 OLI data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The pigment chlorophyll-a (Chl-a) is used to evaluate aquatic ecological health. Using remote sensing techniques to estimate this pigment and spatially mapping its distribution becomes essential for measuring and assessing water quality in coastal areas. Nha Trang Bay is famous not only for its scenery but also for its biodiversity values, especially the existence of coral reefs. In this study, Landsat-8 OLI was taken on June 3, 2015, and field measurements of Chl-a at 13 survey sites from June 6-8, 2015, were used to build a local algorithm to monitor the spatio-temporal distribution of Chl-a content in Nha Trang Bay. The ACOLITE processor was employed for the atmospheric modification of Landsat-8 OLI images to obtain atmospherically corrected surface reflectance products. Four types of simple regression models, including linear, exponential, logarithmic, and power models, were used to describe the relationship between the in-situ measurement of Chl-a and remote sensing reflectance of Landsat-8 OLI data. The results of correlation analysis have shown a statistically significant relationship between field measurement of Chl-a concentration and the remote sensing reflectance ratio of Landsat-8 band 3 versus band 2 using an exponential model with a coefficient of determination of 0.88 (p < 0.001) and root mean square error (RMSE) of 0.40 mg/m 3 . This empirical relationship was applied to map the spatial distribution of Chl-a concentration from 27 cloudless Landsat-8 OLI images from 2013 to 2021. The spatio-temporal distribution of Chl-a indicated that the Chl-a concentration in the Bay has a low value (less than 1 mg/m 3 ). However, this concentration becomes high in the coastal areas (greater than 1 mg/m 3 ) and the Cai and Tac rivers (greater than 2 mg/m 3 ). It is also noted that the content of Chl-a in the rainy season is fairly higher than in the dry season, by an average of 0.68 mg/m 3 and 0.53 mg/m 3 , respectively. This research highlights that Landsat-8 OLI data can be an effective and valuable tool in monitoring Chl-a for coastal areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».