ランドサット画像を使用した水質監視のための自動化手法

水質の定期的な監視は、急速な環境変化に対応し、人間の健康と福祉を守るためにますます重要になっています。リモートセンシングは、現場サンプリングの必要なしに特定の水質パラメータを監視するための潜在的な解決策として提案されていますが、普遍的な方法やツールは不足しています。多くの研究がリモートセンシングされた表面反射率と水パラメータとの間に予測的関係を発展させてきましたが、これらの関係は特定の地理的地域に固有であり、他の地域にはほとんど適用できません。水質をリモートで監視するためには、これらの関係を地域ごとに構築する必要があります。本論文では、ランドサット・セマンティック・マッパー（TM）およびエンハンスト・セマンティック・マッパー・プラス（ETM+）からのリモートセンシング画像を処理し、既知のサンプル地点周辺の補正反射率測定を抽出するための自動化された手法を提案し、迅速な予測水質関係の開発を可能にすることを目指しています。オープンなPythonスクリプティングを使用して、(1) 公に利用可能なリモートセンシングデータを処理するための簡単でアクセス可能な方法を提供し、(2) サンプリングされた水質パラメータと反射率値の関係を特定できるようにし、最終的には予測的監視を可能にします。この手法は、オクラホマ州東部のオザーク/オウチタ-アパラチア生態地域におけるベネフィシャル・ユース・モニタリングプログラム（BUMP）のために収集されたデータを使用してケーススタディを通じて示されています。