Spectrum of the Lakes: Unveiling Water Color of Minnesota's Sentinel Lakes with Satellite Remote Sensing for Water Quality Monitoring.
Notice bibliographique
Résumé
Surface waters are precious natural resources requiring costly time and labor for effective water quality monitoring. New applications of water color analysis by satellite remote sensing are a promising approach to water quality monitoring for scientific, industrial, recreational, and cultural benefit. Water color is an inherent proxy of ecological health and water quality. This research expands previous applications of lake water color analysis and pioneers water color chromaticity analysis for midcontinent lakes in Minnesota, USA. The results of this project are the first accounts of Minnesota’s Sentinel Lake water color, variability of water color by ecoregion, and temporal consistency of water color within major ecoregions. Minnesota state research initiative, Sustaining Lakes In a Changing Environment (SLICE), ordains “Sentinel Lakes” as representative of lake populations within major ecoregions of Minnesota. NASA’s Landsat 8 OLI historical record of surface reflectance in the visible spectrum was used to observe water color from Sentinel Lakes for 10 years from 2013 through 2022. This work quantifies unbiased water color with chromaticity analysis to interpret dominant visible wavelength from tristimulus values of surface reflectance. Visible light surface reflectance samples were taken from the deepest area within each Sentinel Lakes during the late summer, representing peak annual insolation and trophic activity. A decadal analysis of Sentinel Lake water color was documented, proving conceptual possibility and developing a normality of water color for each Sentinel Lake. Using the median dominant visible wavelength as the characterizing metric of Sentinel Lake water color, the most common water color was observed near 575nm in the green-yellow interface, with more red colors in the Northeastern and Southern parts of the state and a noticeable lack of blue colors. Statistical analysis demonstrated water color varies within an ecoregion and specific colors were not unique to any particular ecoregion. Noticeable annual water color variation in the Canadian Shield ecoregion was attributed to forested catchments and undisturbed hydrology. Decadal patterns of water color in a Sentinel Lake operate as instructive bounds for the investment of further resources when a water color anomaly occurs. Land use and climatic factors are important considerations for understanding the controlling factors of water color. Satellite remote sensing of water color offers a unique opportunity for the development of supplemental monitoring of water quality and ecological health of natural resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».