Estimation of the chlorophyll-a concentration on the surface of Sechura Bay using Landsat 8 image data

Descripción del Articulo

The purpose of this study is to implement the OC2 and OC3 algorithms to estimate the concentration of surface chlorophyll-a (CCA) from image data from the OLI sensor aboard the Landsat-8 satellite. The LaSRC (Landsat 8 Surface Reflectance Code) atmospheric correction model was validated with on-site...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Ramírez, Gilberto, Rojas, Joel, Guerrero, Jhon
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2021
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:ojs.csi.unmsm:article/20321
Enlace del recurso:https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/fisica/article/view/20321
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Chlorophyll-a
Landsat-8
OC2
OC3
Sechura Bay
Clorofila-a
Bahía de Sechura
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spelling Estimation of the chlorophyll-a concentration on the surface of Sechura Bay using Landsat 8 image dataEstimación de la concentración de clorofila-a en la supercie de la bahía de Sechura usando datos imágenes de Landsat 8Ramírez, GilbertoRojas, JoelGuerrero, JhonChlorophyll-aLandsat-8OC2OC3Sechura BayClorofila-aLandsat-8OC2OC3Bahía de SechuraThe purpose of this study is to implement the OC2 and OC3 algorithms to estimate the concentration of surface chlorophyll-a (CCA) from image data from the OLI sensor aboard the Landsat-8 satellite. The LaSRC (Landsat 8 Surface Reflectance Code) atmospheric correction model was validated with on-site measurements of the reflectance of the water surface recorded with a spectroradiometer on the surface of the fan shell crop area of the Sechura Bay. Validation results in a linear correlation coefficient of R = 95.1 % and a mean square error RMSE = 0.0095. A comparison of the CCA derived from the OC2 and OC3 algorithms was also made, resulting in an RMSE = 0.145 mg/m3 and a correlation coecient of R = 99 %. Finally, a contrast was made of the histograms of the spatial distribution of the CCA estimated from the OC2 and OC3 algorithms over a region of the study area. The results indicate a greater ability to discern the OC3 algorithm compared to the OC2 algorithmEl propósito de este estudio es implementar los algoritmos OC2 y OC3 para estimar la Concentración de Clorofila-a (CCA) superficial a partir de datos imágenes del sensor OLI a bordo del satélite Landsat 8. Se validó el modelo de corrección atmosférica LaSRC (Landsat 8 Surface Reflectance Code) con mediciones in situ de la reflectancia de la superficie del agua registrada con un espectroradiómetro en la superficie del área del cultivo de concha de abanico de la bahía de Sechura. La validación da como resultado un coeficiente de correlación lineal de R = 95.1 % y un error cuadrático medio RMSE = 0.0095. También se hizo una comparación de la CCA derivadas de los algoritmos OC2 y OC3, obteniéndose como resultado un RMSE=0.145 mg/m3 y un coeciente de correlación de R=99 %. Por último, se hizo un contraste de los histogramas de la distribución espacial de la CCA estimadas de los algoritmos OC2 y OC3 sobre una región del área de estudio. Los resultados indican una mayor capacidad de discernir del algoritmo OC3 con respecto al algoritmo OC2.Universidad Nacional Mayor de San Marcos2021-07-03info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/fisica/article/view/2032110.15381/rif.v24i2.20321Revista de Investigación de Física; Vol. 24 No. 2 (2021); 11-16Revista de Investigación de Física; Vol. 24 Núm. 2 (2021); 11-161728-29771605-7724reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/fisica/article/view/20321/16668Derechos de autor 2021 Gilberto Ramírez, Joel Rojas, Jhon Guerrerohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/203212021-11-26T15:12:30Z
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description The purpose of this study is to implement the OC2 and OC3 algorithms to estimate the concentration of surface chlorophyll-a (CCA) from image data from the OLI sensor aboard the Landsat-8 satellite. The LaSRC (Landsat 8 Surface Reflectance Code) atmospheric correction model was validated with on-site measurements of the reflectance of the water surface recorded with a spectroradiometer on the surface of the fan shell crop area of the Sechura Bay. Validation results in a linear correlation coefficient of R = 95.1 % and a mean square error RMSE = 0.0095. A comparison of the CCA derived from the OC2 and OC3 algorithms was also made, resulting in an RMSE = 0.145 mg/m3 and a correlation coecient of R = 99 %. Finally, a contrast was made of the histograms of the spatial distribution of the CCA estimated from the OC2 and OC3 algorithms over a region of the study area. The results indicate a greater ability to discern the OC3 algorithm compared to the OC2 algorithm
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