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GLORIA

May 29, 2023

Scientific Data volumen 10, Número de artículo: 100 (2023) Citar este artículo

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Una corrección del autor de este artículo se publicó el 6 de abril de 2023

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El desarrollo de algoritmos para la detección remota de la calidad del agua (RSWQ) requiere una gran cantidad de datos in situ para dar cuenta de la diversidad biogeoóptica de las aguas continentales y costeras. El conjunto de datos de la comunidad GLObal Reflectance para imágenes y detección óptica de entornos acuáticos (GLORIA) incluye 7572 mediciones de reflectancia de detección remota hiperespectral seleccionadas a intervalos de 1 nm dentro del rango de longitud de onda de 350 a 900 nm. Además, se proporciona al menos una medición de la calidad del agua ubicada en el mismo lugar de clorofila a, sólidos suspendidos totales, absorción por sustancias disueltas y profundidad de Secchi. Los datos fueron aportados por investigadores afiliados a 59 instituciones en todo el mundo y provienen de 450 cuerpos de agua diferentes, lo que convierte a GLORIA en el estado de conocimiento de facto de la diversidad óptica acuática costera e interior in situ. Cada medición está documentada con detalles metodológicos integrales, lo que permite a los usuarios evaluar la idoneidad para el propósito y proporciona una referencia para los profesionales que planifican mediciones similares. Brindamos acceso abierto y gratuito a este conjunto de datos con el objetivo de permitir el avance científico y tecnológico hacia el monitoreo operativo regional y global RSWQ.

La luz del sol reflejada a través de la interfaz agua-aire lleva firmas espectrales características de varios constituyentes clave de la calidad del agua debido a sus propiedades de absorción y dispersión específicas de longitud de onda1,2. La clorofila a, los sólidos suspendidos totales y la materia orgánica disuelta coloreada son los constituyentes ópticamente activos dominantes en las aguas continentales y costeras3,4, y las medidas comunes de la calidad del agua se utilizan para la gestión de los ecosistemas y la salud pública5,6,7,8. Las mediciones precisas de la reflectancia espectral (es decir, la radiación ascendente normalizada por la radiación solar descendente) son la base para aplicaciones de monitoreo ambiental rentables y sinópticas que utilizan sensores satelitales, sensores automatizados instalados cerca de la superficie del agua e instrumentos portátiles para estudios de campo manuales9.

Los instrumentos espaciales han estado proporcionando estimaciones precisas de la clorofila a y la retrodispersión de partículas en el océano abierto desde finales de la década de 1990 con datos del sensor de campo de visión amplio Sea-viewing (SeaWiFS) seguido de muchos otros, incluido el de imágenes de resolución media. espectrómetro (MERIS) y espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS) en la década de 2000, y Ocean and Land Color Instrument (OLCI) y Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) durante la última década10,11,12,13,14,15, 16,17. Sin embargo, en las aguas costeras y continentales, las incertidumbres en estas estimaciones suelen ser mucho mayores debido a factores que incluyen diversas contribuciones atmosféricas, luz dispersa de áreas terrestres adyacentes, variabilidad potencialmente no correlacionada de componentes ópticamente activos y, en aguas ópticamente poco profundas, reflexión del fondo9, 18,19,20. Además, los generadores de imágenes de resolución gruesa con una resolución nominal cercana a 1 km están limitados en sistemas estrechos y cercanos a la costa donde las misiones modernas de alta resolución como Landsat-8 y Sentinel-2 ofrecen observaciones válidas21. En general, la recuperación de la calidad del agua en lagos, ríos, estuarios, lagunas y aguas costeras cercanas a la costa sigue siendo un área activa de investigación en la que se necesitan mejoras para que las observaciones satelitales puedan alcanzar su potencial y convertirse en parte de los programas de monitoreo de rutina para los estados, tendencias, y sistemas de alerta de salud pública22,23,24,25,26.

Los conjuntos de datos in situ grandes y representativos a nivel mundial son esenciales para el desarrollo y la validación de algoritmos bioópticos para respaldar el monitoreo a gran escala utilizando tecnologías de observación de la Tierra por satélite. Dichos conjuntos de datos son particularmente escasos y están geográficamente fragmentados en aguas continentales y costeras, ya que las mediciones radiométricas no forman parte de la mayoría de los programas de muestreo de rutina y muchos lagos son remotos y de difícil acceso.

Abordamos estas deficiencias con nuestro conjunto de datos de la comunidad GLObal Reflectance para imágenes y detección óptica de entornos acuáticos (GLORIA). GLORIA incluye más de 7000 reflectancia de detección remota hiperespectral seleccionada (Rrs, sr-1) y clorofila a coubicada (Chla, mg m-3), sólidos suspendidos totales (TSS, gm-3), absorción por materia orgánica disuelta coloreada (CDOM ) a una longitud de onda de 440 nm (aCDOM(440), m−1) y medidas de profundidad Secchi (m). Los datos fueron aportados por investigadores afiliados a 59 instituciones en 20 países que realizaron las mediciones para una variedad de objetivos bajo diversas fuentes de financiamiento y niveles de recursos, pero compartieron la atención a los estrictos protocolos de muestreo, la tenacidad para llegar a sitios remotos e inaccesibles, el compromiso de establecer sitios de seguimiento de tendencias a largo plazo y el reconocimiento del valor de los conjuntos de datos de acceso abierto para el beneficio público. Con su cobertura casi global, rango geomórfico de cuerpos de agua y un lapso de tiempo de 30 años (Fig. 2), GLORIA representa el estado de facto del conocimiento de la diversidad bio-geo-óptica de aguas continentales y costeras in situ. Los subconjuntos de datos ya han producido contribuciones significativas al desarrollo de algoritmos globales para la estimación basada en satélites de Chla, TSS y aCDOM(440) utilizando métodos de aprendizaje automático intensivos en datos27,28,29,30,31 o métodos semianalíticos globales. enfoques32. Cuando estaban disponibles, también proporcionamos estimaciones de incertidumbre de Rrs y mediciones de calidad del agua como desviaciones estándar y medias de mediciones repetidas. No obstante, algunos detalles metodológicos que actualmente se consideran relevantes pueden no haberse registrado en el momento de la observación, lo que limita nuestra capacidad para evaluar retrospectivamente las fuentes de incertidumbre en subconjuntos del conjunto de datos global.

GLORIA se basa en los depósitos de datos existentes destinados a estudios de sensores remotos de ambientes acuáticos. Abordamos las aguas costeras e interiores ópticamente complejas y pobremente representadas en las plataformas de datos abiertos existentes, como el Sistema de almacenamiento y archivo bioóptico SeaWiFS (SeaBASS, https://seabass.gsfc.nasa.gov)33,34. A diferencia de otros repositorios de datos relevantes, como la base de datos Lake Bio-optical Measurements and Matchup Data for Remote Sensing (LIMNADES, https://limnades.stir.ac.uk), GLORIA es de acceso abierto. Al llevar a cabo un control de calidad constante en todo el conjunto de datos y proporcionar detalles metodológicos integrales asociados con cada medición, hemos producido un paquete de datos independiente y listo para el análisis para la comunidad.

El compromiso de las agencias espaciales para mantener y mejorar los sistemas ópticos de observación de la Tierra y la floreciente flota de plataformas comerciales indican que nuestro conjunto de datos de atributos de calidad del agua y reflectancia acoplada satisface una gran necesidad de facilitar el desarrollo de aplicaciones y algoritmos. Anticipamos que nuestra colección de configuraciones y metodologías de campo fomentará la recopilación de datos específicos para la calibración y validación de los próximos sensores satelitales35,36,37, así como el crecimiento de los observatorios in situ38,39,40.

El conjunto de datos de GLORIA se recopiló de la comunidad de óptica acuática de investigadores o grupos de investigación que trabajan con una variedad de objetivos que incluyen el monitoreo de rutina de sitios de alta prioridad, la caracterización bioóptica única de una variedad de cuerpos de agua, la recopilación de datos para respaldar el algoritmo. desarrollo o muestreo designado para validar productos equivalentes derivados de satélites. Los esfuerzos para recopilar estos datos comenzaron en 2018 con el segundo ejercicio de intercomparación de corrección atmosférica (ACIX-II Aqua), una colaboración internacional para probar procesadores que generan productos de reflectancia acuática a partir de mediciones de radiancia realizadas en la parte superior de la atmósfera19. Las solicitudes de contribuciones se hicieron en las sesiones de conferencias pertinentes ya través de las redes de investigación de los individuos. Estas solicitudes fueron para espectros de reflectancia de detección remota de calidad garantizada a intervalos de 1 nm dentro del rango de longitud de onda de 350 a 900 nm y al menos un atributo de calidad del agua ubicado en el mismo lugar (Chla, TSS, aCDOM (440) o profundidad Secchi), y las incertidumbres asociadas . Las siguientes secciones proporcionan más detalles sobre los datos y el procesamiento.

La cantidad radiométrica central informada en nuestro conjunto de datos es la reflectancia de detección remota, Rrs (sr−1). Se define como la relación entre la radiancia que sale del agua justo por encima de la superficie del agua (Lw(0+), W m−2 sr−1 nm−1) y la irradiancia descendente por encima del agua (Es, W m−2 nm− 1)(Ec. 1, Fig. 1). Usamos la simbología de Ruddick et al.41 con ligeras modificaciones:

Los procesos ópticos de absorción y dispersión en la atmósfera y el agua determinan la cantidad y naturaleza espectral de la luz recibida por un sensor. La reflectancia de detección remota, la cantidad radiométrica central del conjunto de datos de GLORIA, es la relación entre la radiancia que sale del agua justo por encima de la superficie del agua (Lw) y la irradiancia que desciende sobre el agua (Es).

Rrs y Lw dependen del ángulo de visión del nadir Θ (medido desde el eje vertical hacia abajo) y del ángulo de visión del azimut ɸ (medido en el sentido de las agujas del reloj desde el sol); λ identifica la dependencia de la longitud de onda. Para aplicaciones acuáticas de teledetección, es convencional definir Rrs como derivado de un sensor mirando directamente hacia abajo Lw(λ, Θ = 0) donde ɸ no está definido42. Por lo tanto, omitimos λ, Θ y ɸ por brevedad notacional. Se utilizaron varios métodos e instrumentos para la medición de las cantidades radiométricas de afloramiento y descenso reportadas en nuestro conjunto de datos. Aquí proporcionamos breves descripciones de los tipos generales de metodologías utilizadas para su medición, y una lista al final de esta sección brinda un resumen formal.

Lw se puede medir directamente usando un radiómetro justo encima de la superficie del agua, mirando verticalmente hacia abajo y protegido de la luz reflejada en la superficie del agua43. Otras técnicas comunes incluyen la medición de la radiancia del afloramiento en el nadir debajo de la superficie del agua (Lu(0-))44, o desde arriba de la superficie del agua donde el sensor se dirige a un ángulo de nadir distinto de cero (Lt)45. Ambas medidas de radiancia requieren conversiones a Lw, a las que se hace referencia en la lista al final de esta sección. En resumen, Lu(0-) se puede derivar extrapolando la radiación del afloramiento a partir de mediciones a profundidades prácticas debajo de la superficie del agua hasta justo debajo de la superficie del agua46. La propagación a través de la interfaz agua-aire teniendo en cuenta la reducción de la radiación por reflexión interna en la superficie del agua produce Lw. La estimación de Lw a partir de Lt es más compleja, ya que Lt contiene una cantidad considerable de radiancia del cielo reflejada en la superficie del agua hacia el campo de visión del sensor (radiancia del cielo reflejada) además de Lw(Θ, ɸ), donde observamos el ángulo dependencia para enfatizar la necesidad de conversión a Θ = 0. Por lo tanto, el resplandor del cielo (Lsky) generalmente se mide simultáneamente con Lt en los mismos ángulos acimutales y en ángulos cenitales Θz (desde el eje vertical hacia arriba) cerca de 40°42.

Se utilizaron tres enfoques diferentes para medir Es en el presente conjunto de datos y Ruddick et al.47 proporcionan una revisión detallada. Más comúnmente, Es se midió directamente usando un sensor de irradiación plana sobre la superficie del agua dirigido directamente hacia arriba. El segundo método más utilizado empleó un sensor de radiación apuntando hacia abajo para medir la reflectancia de una placa lambertiana sostenida horizontalmente con propiedades reflectantes conocidas. Este método tiene la ventaja de que se puede usar un solo sensor para todas las mediciones necesarias para el cálculo de Rrs, lo que reduce potencialmente el costo, la carga del equipo y las incertidumbres de la intercalibración de varios sensores. En algunos casos, Es se estimó a partir de mediciones de irradiancia debajo de la superficie del agua (justo debajo de la superficie: Ed(0-), o en la profundidad z: Ed(z)). Estas mediciones son típicas de instalaciones autónomas en cadenas de sensores verticales o un solo paquete de sensores en una plataforma de perfiles verticales44.

Los instrumentos utilizados para las mediciones radiométricas para cada entrada del conjunto de datos GLORIA son parte de los metadatos (archivo GLORIA_meta_and_lab.csv) y se proporcionan en la lista al final de esta sección. Estos incluyen los que se utilizan habitualmente para la validación de la reflectancia acuática derivada de satélites, como RAMSES (TriOS, Alemania), HyperOCR (fabricado por Sea-Bird Scientific, EE. UU.; anteriormente fabricado por Satlantic Inc., Canadá) y C-OPS (Biospherical Instruments Inc., EE.UU.). RAMSES e HyperOCR tienen detectores de matriz de fotodiodos de silicio de 256 canales con una resolución espectral de 10 nm y un muestreo espectral de 3,3 nm por píxel. La configuración típica de los instrumentos RAMSES para nuestro conjunto de datos es una instalación sobre la superficie con un sensor Es vertical y sensores Lsky y Lt en ángulos de cenit y nadir de 40–42°, respectivamente (Fig. 1). Los instrumentos HyperOCR generalmente se instalan en un marco flotante para medir Es y Lu o Lw en un ángulo nadir cero, mientras que HyperPRO (e HyperPro II) son configuraciones de caída libre de HyperOCR diseñadas para medir perfiles verticales en la columna de agua. La configuración de C-OPS es similar a HyperOCR, pero el instrumento solo tiene 19 bandas espectrales de 10 nm de ancho. HyperSAS es una configuración de tres sensores de HyperOCR para instalación sobre la superficie en estructuras con vista al agua o barcos, similar a la configuración RAMSES. Water Insight WISP-3 es una unidad portátil autónoma con entradas ópticas para Es, Lsky y Lt que conducen a espectrómetros separados48.

Varios instrumentos utilizados admiten una sola entrada óptica en unidades de mano o instrumentos portátiles y deben apuntarse para proporcionar las diferentes mediciones radiométricas (rango ASD FieldSpec, Satlantic HyperGun, Spectra Vista, Spectral Evolution, Spectron Engineering y dispositivos Photo Research SpectraScan).

Algunos investigadores integraron espectrómetros compactos (fabricados por Ocean Insight, Inc., antes conocida como Ocean Optics, Inc., EE. UU.) con registradores de datos y fibras ópticas en marcos o postes que pueden orientarse lejos de las plataformas de observación. Las mediciones se realizarían a través de varios instrumentos y fibras ópticas orientadas para las cantidades radiométricas respectivas, o una sola fibra reorientada secuencialmente.

Los contribuyentes de datos proporcionaron mediciones radiométricas interpoladas a intervalos de 1 nm en el rango de longitud de onda de 350 a 900 nm. Los anchos de banda específicos del instrumento de las mediciones originales se proporcionan en la tabla de datos (archivo GLORIA_meta_and_lab.csv, columna 'Spectral_resolution_nm'). Debido a las limitaciones del instrumento y del procesamiento, algunos espectros abarcan el rango de 400 a 750 nm, o límites cercanos. Los datos radiométricos para cada entrada de GLORIA pueden ser de una sola medición, o la media o la mediana de varias mediciones durante un intervalo de tiempo. Cuando estuvieron disponibles, los contribuyentes de datos proporcionaron las medias espectrales de Rrs, las desviaciones estándar y el número de mediciones para los eventos de muestreo. Se realizó control de calidad en todos los espectros recibidos (consulte la sección Validación técnica).

Las configuraciones de medición y los instrumentos utilizados para las mediciones radiométricas se enumeran a continuación. El número del método corresponde a la columna 'Measurement_method' en GLORIA_meta_and_lab.csv. Las referencias a las descripciones publicadas del enfoque y las aplicaciones se proporcionan cuando están disponibles.

Lt, Lsky y Es secuenciales a través de una placa en MP (plataforma móvil)

Instrumentos: ASD FieldSpec, Photo Research PR-650 Colorímetro SpectraScan, Sea-Bird Scientific/Satlantic HyperGun, Spectra Vista GER1500, Spectral Evolution SR-3500/PSR-1100f, Spectron Engineering SE-590, TriOS RAMSES

Enfoque: Mobley45

Applications: Bresciani et al.49; Kudela et al.50; Zolfaghari et al.51

Lt, Lsky y Es en MP

Instrumentos: Water Insight WISP-3

Enfoque: Mobley45

Aplicaciones: Hommersom et al.48

Lu (0-) y Es en un poste conectado a un espectrómetro a través de fibra óptica desde MP o borde de agua

Instrumentos: Ocean Insight/Ocean Optics USB2000/USB2000 + /USB4000

Enfoque: Chipman et al.52

Aplicaciones: Gurlin et al.53; Schalles y Hladik54; Li et al.55; Mishra et al.56; Brezonik et al.57; Werther et al.58

Tragaluz Lw(0+) bloqueado y Es a flote lejos de MP

Instrumentos: Sea-Bird Scientific/Satlantic HyperOCR

Abordaje: Lee et al.55

Aplicaciones: Wei et al.59

Lu(0-) a flote lejos de MP, Es en MP

Instrumentos: Sea-Bird Scientific/Satlantic HyperOCR, TriOS RAMSES

Lt, Lsky y Es en MP

Instrumentos: Sea-Bird Scientific/Satlantic HyperSAS, TriOS RAMSES

Enfoque: Mobley45; Simis y Olsson60

Aplicaciones: Qin et al.61; Warren et al.62

Lt, Lsky y Es en un marco desplegado en MP

Instrumentos: TriOS RAMSES

Enfoque: Mobley45; mobley63

Aplicaciones: Maciel et al.64; Cairo et al.65; da Silva et al.66

Lu(0-) y Ed(0-) perfiles en el agua de MP, Es en MP

Instrumentos: C-OPS biosférico, Sea-Bird Scientific/Satlantic HyperOCR, TriOS RAMSES

Abordaje: Mueller et al.44; Lubac y Loisel67

Aplicaciones: Binding et al.68

Unidades Lu(0-) y Ed(z) en una barra de profundidad ajustable (medidas a −0,21 y −0,67 m) en un marco a flote lejos de MP, unidad Es levantada sobre la superficie del agua para Es

Instrumentos: TriOS RAMSES

Abordaje: Fritz et al.69

Lu(0-) y Ed(0-) del cabrestante en MP, Es en MP

Instrumentos: TriOS RAMSES

Aproximación: Zibordi y Talone70

Lt y Es en poste desde el borde del agua

Instrumentos: TriOS RAMSES

Abordaje: Kutser et al.71

Lu(0-) y Ed(0-) perfiles autónomos en el agua desde una plataforma fija

Instrumentos: Sea-Bird Scientific/Satlantic HyperOCR

Enfoque: Mueller et al.44

Aplicaciones: Minaudo et al.72

Lt y Es secuenciales a través de una placa, montada en un poste estabilizado con cardán de MP

Instrumentos: Ocean Insight/Ocean Optics STS-VIS

Lu (0-) (y Ed (0-) solo para información de profundidad) del perfil en el agua de MP, Es registrado simultáneamente desde el mismo MP muy cerca del despliegue del perfilador

Instrumentos: TriOS RAMSES

Approach: Mueller et al.44; Stramski et al.73

Aplicaciones: Bracher et al.74; Tilstone et al.75

Lt, Lsky, Es, combinados con una unidad Lu (apertura de −0,05 a −0,10 m) colocada en un poste

Instrumentos: TriOS RAMSES

Lu(0-) y Es secuenciales a través de una placa, ambas mediciones utilizando una fibra óptica a un tubo de perspex enmascarado negro

Instrumentos: Spectron Ingeniería SE-590

Enfoque: Dekker76

Unidades Lu(0-) y Ed(z) en un marco flotante (medidas a −0,4 m (Lu) y −0,1 m (Ed)) a la deriva a 10 m del barco

Instrumentos: TriOS RAMSES

Abordaje: Fritz et al.69

GLORIA incluye aproximadamente 1100 entradas de SeaBASS33. Buscamos espectros de reflectancia en SeaBASS con mediciones concomitantes de la calidad del agua y nos aseguramos de que estos fueran de aguas interiores y costeras solo al mapear las ubicaciones de muestreo de todos los registros de profundidades de agua inferiores a 200 m. Cuando la profundidad del agua no formaba parte del registro SeaBASS, la asignamos en función de la Carta batimétrica general del océano (GEBCO_2021 Grid sub-ice topo/bathy)77. Varios campos de metadatos no estaban disponibles para estos datos, pero se proporcionan identificadores de conjuntos de datos SeaBASS para permitir una mayor investigación si es necesario. Todos los datos de SeaBASS se incluyeron en nuestro proceso de control de calidad. Si bien SeaBASS permite la carga de datos de incertidumbre para radiometría y calidad del agua, las entradas que localizamos para aguas interiores y costeras no contenían esta información.

Los atributos de calidad del agua Chla, TSS y aCDOM(440) se determinaron utilizando métodos de laboratorio de alta precisión bien establecidos. El método para cada análisis se identifica en las columnas 'Chl_method', 'TSS_method' y 'aCDOM_method' en el archivo GLORIA_meta_and_lab.csv y los detalles del método se proporcionan en GLORIA_variables_and_methods.xlsx. Cuando estén disponibles, las medias de los datos y las desviaciones estándar de los análisis repetidos de Chla, TSS y aCDOM(440) se proporcionan en archivos separados.

Los métodos utilizados con mayor frecuencia para Chla fueron mediante la extracción de pigmentos a base de solventes de las almohadillas de filtro, seguida de análisis fluorométrico (US EPA 445.0) o espectrofotométrico (US EPA 446.0). En la mayoría de las muestras, los pigmentos se extrajeron en acetona al 90 % con la ayuda de trituración mecánica del tejido. Las modificaciones de estos métodos incluyeron el uso de acetona al 90 % tamponada con MgCO3 y diferentes enfoques para apoyar la descomposición mecánica de las células de algas. Otros métodos para Chla siguieron estándares nacionales e internacionales (DIN 38412-16:1985-12, NEN 6520, HJ 897–2017, SL88-2012 e ISO 10260:1992). Los métodos que incluyeron una corrección para feofitina, un producto de degradación de Chla78, se indican con una bandera ('1') en la tabla de datos (columna 'Phaeophytin_correction') y el valor de Chla correspondiente se encuentra en la columna 'Chla'; donde la feofitina no se corrigió para la bandera es '0' y Chla se proporciona en la columna 'Chl_plus_phaeo' a menos que la corrección de feofitina no fuera aplicable para ciertas configuraciones de instrumentos fluorométricos79. Muchos investigadores también utilizaron la cromatografía líquida de alta presión (HPLC) para la determinación de Chla y el valor de Chla se encuentra en la columna 'Chla'. La única excepción a la Chla determinada en laboratorio son las mediciones del perfilador Thetis en el lago de Ginebra (Suiza), donde se estimó la Chla asociada con las mediciones de Rrs a partir de la altura de la línea de absorción a 676 nm80 y la relación lineal entre la Chla fluorométrica nocturna (medida por un WetLabs ECO Triplet BBFL2W) con altura de línea de absorción (coeficiente de determinación medio: R2 = 0,92)72.

La concentración de TSS se midió gravimétricamente pesando el residuo seco de una muestra de agua filtrada en una almohadilla de filtro previamente quemada y previamente pesada. aCDOM(440) generalmente se cuantificó siguiendo a Mitchell et al.81. Por lo tanto, la densidad óptica de las muestras de agua, normalmente filtradas a través de membranas de policarbonato con un tamaño de poro de 0,2 μm para eliminar partículas, se midió en un espectrofotómetro y se convirtió en absorción. La profundidad de Secchi se determinó como la profundidad a la que un disco, típicamente blanco y negro, de 20 o 30 cm de diámetro, deja de ser visible para un observador cuando se sumerge en el agua82,83.

Cada entrada de datos está asociada con campos que identifican al contribuyente de datos, referencias cruzadas a otras bases de datos y detalles que describen el sitio de muestreo y las condiciones ambientales. Varias variables categóricas permiten una estratificación superficial del conjunto de datos según el tipo de cuerpo de agua (lago, estuario, océano costero, río u otro), el propósito de la recopilación de datos (p. ej., monitoreo rutinario de aguas superficiales o muestreo basado en eventos), tipo de agua biogeoquímica dominante (p. ej. , dominada por sedimentos o dominada por algas) y estabilidad óptica (p. ej., baja para lagos, ríos y estuarios poco profundos o alta para lagos profundos y algunos entornos marinos costeros).

Las características específicas del evento de muestreo, tales como geocoordenadas, sellos de fecha y hora, condiciones ambientales (p. ej., nubosidad, velocidad del viento y altura de las olas) y entornos ambientales (p. ej., elevación sobre el nivel del mar, cubierta terrestre dominante y pendiente) se proporcionan donde conocido. Varios campos de metadatos proporcionan referencias cruzadas a los detalles de los métodos de instrumentación, medición y procesamiento para todos los datos radiométricos y de calidad del agua.

El conjunto de datos GLORIA está alojado en PANGEA Data Publisher for Earth & Environmental Science84. Los datos están contenidos en varios archivos de valores separados por comas (csv) y un archivo de Microsoft Excel proporciona claves para los nombres de las columnas y los detalles del método (Tabla 1). Los puntos de datos individuales se identifican en todos los archivos utilizando GLORIA_ID.

Los 7572 espectros de GLORIA Rrs se originan en 31 países en un rango geográfico casi global de 67°N a 54°S y de 122°W a 178°E (Fig. 2) con la mayoría de las muestras de lagos (60%), seguidas por aguas costeras (32%), estuarios (4%) y el resto de ríos y otros tipos de cuerpos de agua. La amplia gama de mediciones radiométricas y de calidad del agua en GLORIA (Fig. 2) es consistente con la diversidad global de formas espectrales de Rrs con respecto a los tipos de agua óptica85,86 y los rangos de color visual87,88 (Fig. 3). La gama de atributos de calidad del agua es amplia y sus distribuciones de frecuencia se muestran en la (Fig. 2).

Resumen de las distribuciones geográficas, temporales y de calidad del agua de las muestras de GLORIA. (a) Los puntos marcan la ubicación de cada muestra y los histogramas en los bordes del mapa muestran las distribuciones longitudinal y latitudinal del conjunto de datos. (b) Las muestras más tempranas se recolectaron en 1990 y el esfuerzo de muestreo ha sido constante desde 2001. (c–f) Los histogramas de los atributos de calidad del agua transformados logarítmicamente ilustran el rango extremo de valores y sus distribuciones logarítmicas normales típicas.

Resumen de la diversidad de espectros Rrs de GLORIA. (a) Trece espectros Rrs elegidos al azar, uno de cada tipo de agua óptica que se muestra en b. (b) Gráfico de barras del número de espectros GLORIA asignados a cada tipo de agua óptica de Spyrakos et al.85. (c) Diagrama de cromaticidad98 que muestra el color visual derivado de cada espectro GLORIA Rrs usando las funciones de ponderación triestímulo de acuerdo con la Comisión Internacional de l'Éclairage (CIE)99; WP: punto blanco.

Todos los datos presentados para su inclusión en esta compilación habían sido objeto de control de calidad por parte de los proveedores. Nuestro proceso de curación incluyó la recuperación de información detallada con ellos para garantizar que los métodos de muestreo, procesamiento de muestras y análisis de laboratorio sean adecuados para su propósito. Se llevaron a cabo verificaciones adicionales de los datos recopilados como se describe a continuación.

Los espectros de reflectancia se verificaron en busca de valores atípicos y formas espectrales poco realistas utilizando una serie de indicadores de control de calidad (Tabla 2). Al marcar, pero mantener, los espectros con problemas de calidad moderados o sospechosos, pudimos retener un conjunto de datos más grande y recomendamos al usuario que inspeccione las banderas para evaluar el conjunto de datos para sus propósitos. Los métodos de control de calidad se describen a continuación. Las entradas de datos con problemas de calidad se identifican configurando el indicador de calidad correspondiente en uno (1) en el archivo GLORIA_qc_flags.csv.

La primera ronda de control de calidad fue una detección de procedimiento de la variabilidad de alta frecuencia (sospecha de ruido), cambios en la línea de base (p. ej., debido a una eliminación de destellos subóptima), la presencia de una característica de absorción de oxígeno cerca de 762 nm (p. ej., a partir de problemas de intercalibración del sensor), y pendientes negativas en la parte ultravioleta a azul del espectro (p. ej., de la corrección subóptima de radiancia difusa del cielo). Estas son las primeras cinco banderas en la Tabla 2.

Además, calculamos la puntuación del polinomio del índice de calidad del agua (QWIP)89. Este enfoque se desarrolló para identificar datos de reflectancia acuática hiperespectral que quedan fuera de las tendencias generales observadas en un gran conjunto de datos de aguas ópticamente profundas. Brevemente, el QWIP es un polinomio de cuarto orden que describe una tendencia central bien formada para una métrica espectralmente integrada (longitud de onda visible aparente90, AVW) para predecir un índice de diferencia normalizado (NDI; λ = 492, 665 nm) a lo largo de un continuo de agua tipos Para un espectro determinado, la diferencia entre el NDI calculado y el previsto por el AVW se conoce como puntuación QWIP. Si una puntuación determinada de QWIP excedía una desviación prescrita de la relación polinomial, en este caso |0,2|, los datos se identificaban con el indicador 'QWIP_fail' en el archivo GLORIA_qc_flags.csv (Tabla 2). AVW y la puntuación QWIP se proporcionan en el archivo GLORIA_qc_ancillary.csv (Tabla 3).

En la inspección visual, algunos espectros que pasaron los criterios anteriores todavía parecían tener problemas sutiles. Otros problemas pueden ser causados por la deriva del instrumento, el sombreado del instrumento, la contaminación por luz parásita o errores durante la corrección del reflejo del cielo y, a menudo, se ven exacerbados por las condiciones ambientales59. Dichos espectros sospechosos pueden ser reconocidos por profesionales experimentados familiarizados con la forma en que las propiedades ópticas inherentes de las aguas superficiales varían naturalmente y determinan la reflectancia a través de procesos de transferencia radiativa (Fig. 1)91. Utilizando este conocimiento dentro de la comunidad de coautores, llevamos a cabo una obtención sistemática de expertos dividiendo aleatoriamente los espectros Rrs en lotes de 400 a 700 y asignando cada lote a un experto para identificar datos sospechosos. Los espectros que se marcaron como 'Sospechosos' fueron luego evaluados por tres expertos más con el fin de mejorar la consistencia entre los lotes de diferentes individuos. El conjunto resultante de espectros sospechosos se identifica con el indicador "Sospechoso" en el archivo GLORIA_qc_flags.csv (Tabla 2).

Determinar la incertidumbre inherente a las observaciones de Rrs es un desafío debido a la naturaleza variable de la iluminación y las condiciones de la superficie del agua durante las observaciones repetidas. Esto es especialmente cierto para las mediciones de la luz de afloramiento realizadas sobre la superficie del agua, donde el reflejo del sol y el resplandor del cielo reflejado contribuyen a Lt, que se aplica a aproximadamente el 42 % de las muestras en GLORIA. En gran medida, las observaciones espurias resultantes de tales efectos aleatorios ya se eliminaron en la fuente, de modo que la variabilidad restante es el resultado de varios procedimientos de selección de calidad e interpretación de expertos. Sin embargo, es posible utilizar modelos de irradiancia atmosférica y propiedades bioópticas para modelar la contribución más probable del destello solar y la radiación del cielo reflejada en la observación de Rrs y, por lo tanto, probar la consistencia física de los Rrs informados. Para ello, utilizamos el algoritmo 3C92 para reconstruir Rrs a partir de registros en los que se disponía de Lt, Lsky y Es.

3C proporciona una reconstrucción de Rrs utilizando la optimización no lineal de los modelos ópticos atmosféricos y de agua, lo que permite una variedad de propiedades ópticas para resolver la relación entre la radiación ascendente y descendente proporcionada como entrada. Debido a la flexibilidad de las correcciones de superficie, se propone 3C para permitir obtener Rrs robustos en una amplia gama de condiciones de medición. Se espera que el 3C-Rrs resultante tenga una propagación reducida del error de la forma espectral variable de la reflectancia y el destello del cielo. Esto proporciona una ventaja sobre los métodos que consideran estas correcciones constantes o en función de la velocidad del viento60, que es el caso de la mayoría de Rrs de mediciones sobre la superficie informadas en la base de datos GLORIA (columna 'Skyglint_removal' en GLORIA_meta_and_lab.csv). La diferencia entre 3C-Rrs y el Rrs informado originalmente es, por lo tanto, una medida aproximada de la incertidumbre algorítmica. Una coincidencia cercana entre la reconstrucción 3C y el Rrs informado originalmente brinda confianza de que la observación informada fue físicamente consistente. Se supone que las discrepancias más grandes están asociadas con condiciones de observación desafiantes, lo que da como resultado Lsky, Lt o Es sospechosos, pero también pueden ser causadas por propiedades del agua o atmosféricas que el modelo no puede reconstruir.

Para este análisis, utilizamos los espectros de 1589 que incluían Lt, Lsky, Es, el tiempo de observación y la ubicación geográfica, y para los cuales el método para calcular Rrs aún no se basaba en 3C. Este análisis también es independiente del indicador de calidad en la sección anterior, por lo que se incluyeron todas las observaciones y los resultados presentan el peor de los casos que mejor representa la incertidumbre algorítmica inherente al cálculo de Rrs, aunque sin el conocimiento de los criterios de control de calidad aplicados antes de los datos que se reportan. El modelo óptico de agua 3C se configuró con límites amplios para la concentración de Chla (condición inicial 5 mg m-3, rango 0.01-1000 mg m-3) y TSS (condición inicial 10 g m-3, rango 0-1000 g m-3 ) aunque configurado de otra manera como se detalla en Groetsch et al.92 y Jordan et al.93.

El sesgo mediano entre el 3C-Rrs informado y el 3C-Rrs fue del orden de 0,0005 sr−1, y el 3C produjo Rrs más bajos, como era de esperar porque la corrección incompleta que se basa en un factor de corrección estático para los reflejos de la superficie conduce a Rrs más altos (Fig. 4A) . El sesgo disminuyó gradualmente con la longitud de onda, lo que sugiere que los datos informados se han corregido de manera subóptima para la radiación difusa del cielo. Existe una dispersión considerable en el sesgo de observación del modelo, del orden de 0,00004 a 0,0016 sr−1 para Rrs(560) en el rango intercuartílico.

Sesgo espectral de Rrs informado en comparación con Rrs modelado 3C de 1589 espectros para los que Lt, Lsky y Es estaban disponibles. (A) Mediana e intercuartílico (reportado - modelado). (B) Sesgo relativo en Rrs (reportado - modelado)/modelado. Las discontinuidades en el espectro de polarización son causadas por sensores que tienen diferentes rangos de longitud de onda dentro de partes del conjunto de datos.

En términos relativos (Fig. 4B), el sesgo mediano en Rrs entre observado y 3C-Rrs es más pequeño en el rango espectral verde (orden del 6,4 %), donde la amplitud máxima de Rrs se observa típicamente en este conjunto de datos, y más grande en UV y Regiones NIR del espectro donde Rrs es típicamente más bajo. La dispersión (rango intercuartílico) del sesgo relativo en Rrs(560) es del 5 al 16 %, pero mucho más amplia en el rango UV y NIR, superando el −30 % y el 170 %.

Las mayores diferencias en el sesgo de Rrs entre los espectros informados y 3C se encontraron entre los conjuntos de datos aportados, en lugar de entre los métodos de observación. La mayoría de los conjuntos de datos mostraron diferencias relativas absolutas en Rrs (400–800) en el rango de 0–10 %, pero también hay casos en los que la diferencia supera el 100 %.

Este análisis apunta a un alto grado general de incertidumbre en los métodos que utilizan mediciones de Lt sobre el agua y la necesidad de un control de calidad riguroso por parte de los observadores. Para el trabajo futuro, sugerimos agregar la reconstrucción del modelo Rrs como parte del esfuerzo de recopilación de datos, lo que permite la inspección de términos de brillo para marcar objetivamente las observaciones como sospechosas, antes de que se implementen otros controles de calidad. Además, para respaldar futuras mejoras algorítmicas (p. ej., para elaborar funciones de distribución de reflectancia bidireccional), todos los espectros de componentes y geometrías de observación deben incluirse en conjuntos de datos y estos deben informarse con la resolución nativa de cada sensor involucrado para evitar errores de convolución al calcular Rrs94.

Las mediciones de la calidad del agua se investigaron utilizando distribuciones de frecuencia para identificar valores atípicos. Se crearon distribuciones de frecuencia separadas por 'Water_type', una clasificación subjetiva asignada por los contribuyentes de datos de acuerdo con el componente óptico dominante para cada cuerpo de agua (dominado por TSS, dominado por Chla, dominado por CDOM, dominado por Chla + COM, costero moderadamente turbio). , claro). Todas las mediciones por encima de las tres desviaciones estándar de la media específica del tipo de agua se reevaluaron para garantizar que fueran de alta confianza.

Los métodos utilizados para las mediciones radiométricas y los análisis de laboratorio se identifican en las columnas 'Measurement_method', 'Chl_method', 'TSS_method' y 'aCDOM_method' en el archivo GLORIA_meta_and_lab.csv. Los detalles asociados con las referencias se proporcionan en hojas separadas en el archivo GLORIA_variables_y_métodos.xlsx. Buscar el método para una medición en particular requiere el 'Dataset_ID' y el nombre del método.

Cada medición de Rrs está asociada con banderas de calidad (archivo GLORIA_qc_flags.csv). Los indicadores de calidad son binarios e indican la presencia ('1') o la ausencia ('0') del problema de calidad descrito en la Tabla 2. Los valores faltantes indican que no se pudo determinar el indicador porque el espectro no incluía el rango de longitud de onda requerido. . Algunos valores numéricos generados durante el control de calidad se proporcionan en el archivo GLORIA_qc_ancillary.csv (Tabla 3).

Algunos de los datos en GLORIA son parte de otras publicaciones de datos, o también están incluidos en los repositorios comunitarios SeaBASS33 y/o LIMNADES. Las columnas 'SeaBASS_ID', 'LIMNADES_ID' y 'LIMNADES_UID' en la tabla de datos (GLORIA_meta_and_lab.csv) proporcionan identificadores utilizados en los respectivos conjuntos de datos para facilitar las entradas de referencias cruzadas, por ejemplo, para evitar duplicados. Otras referencias a la publicación previa de los datos se proporcionan en la columna 'Comentarios' en GLORIA_meta_and_lab.csv en forma de un identificador de objeto digital (DOI).

El código para realizar el marcado de control de calidad descrito en la sección Validación técnica está escrito en R95 y está disponible en Zenodo96. El código 3C está disponible en https://gitlab.com/pgroetsch/Rrs_model_3C. El código para QWIP está en Zenodo97.

Se ha publicado una corrección de este artículo: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02069-3

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Hacer mediciones y tomar muestras en aguas continentales y costeras presenta desafíos considerables. Estos incluyen viajes por tierra hacia y desde cuerpos de agua, lanzamiento de botes a través de costas naturales y procesamiento de muestras al final de largos días. Por lo tanto, estos datos son el resultado del arduo trabajo de muchas más personas de las que prácticamente se pueden reconocer individualmente aquí, y agradecemos sinceramente al personal de campo, técnicos de laboratorio, estudiantes, capitanes y patrones, y todo el personal de apoyo sin el cual este conjunto de datos no sería posible. sido posible. En algunos casos, los agradecimientos específicos de las personas y/o la financiación se pueden encontrar en la columna 'Comentarios' en el archivo GLORIA_meta_and_lab.csv.

Las fuentes de financiación incluyen: Ministerio de Educación e Investigación de Estonia; Comisión Europea FP7, H2020, FP7-ENV-2007-1-226224; Consejo de Investigación de Estonia; Iniciativa de Infraestructura Helmholtz FRAM; BMBF03G0218A; Ministerio de Negocios, Innovación y Empleo de Nueva Zelanda otorga UOWX1503, UOWX1802, KENTR1601, NASA ROSES otorga 80HQTR19C0015, 80NSSC 21K0499, 80NSSC22K1389 y USGS Landsat Science Team Award 140G0118C0011, Fundación Nacional de Vietnam para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología (NAFOSTED), número de concesión 105.08- 2019.329, Ministerio Federal de Asuntos Económicos y Energía, Alemania, Premio: LAKESAT 50EE1340, EnMAP CalVal 50EE1923, TypSynSat 50EE1915.

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Moritz K. Lehmann, Daniela Gurlin y Nima Pahlevan contribuyeron igualmente a este trabajo; MK Lehmann escribió el manuscrito, contribuyó a la recopilación de datos, administró los archivos de datos y realizó el control de calidad de los datos radiométricos y de laboratorio; D. Gurlin editó el manuscrito, contribuyó a la recopilación de datos, verificó y validó todas las metodologías de medición y apoyó el control de calidad de los datos radiométricos y de laboratorio; N. Pahlevan concibió el esfuerzo, invitó a cada contribuyente de datos, dirigió estudios preliminares basados en subconjuntos de GLORIA y apoyó la redacción de manuscritos, la recopilación de datos y la comunicación. Los siguientes autores contribuyeron al control de calidad de todo el conjunto de datos (alfabéticamente por nombre): Andrea Vander Woude, Astrid Bracher, Caren Binding, Claudia Giardino, Dalin Jiang, Daniel A. Maciel, Hendrik J. van der Woerd, Jeremy A. Kravitz , Lin Li, Mortimer Werther, Nathan Drayson, Ryan A. Vandermeulen, Sachidananda Mishra, Salem I. Salem, Stefan GH Simis, Thomas Jordan y Zhigang Cao. Brandon Smith y Sundarabalan V. Balasubramanian extrajeron y prepararon los datos de SeaBASS. Los autores que no figuran por su nombre en esta sección hicieron contribuciones significativas a la recopilación de datos y al procesamiento de muestras.

Correspondencia a Moritz K. Lehmann.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Lehmann, MK, Gurlin, D., Pahlevan, N. et al. GLORIA: un conjunto de datos hiperespectrales in situ representativos a nivel mundial para la detección óptica de la calidad del agua. Datos científicos 10, 100 (2023). https://doi.org/10.1038/s41597-023-01973-y

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Recibido: 12 julio 2022

Aceptado: 17 de enero de 2023

Publicado: 16 febrero 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-023-01973-y

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