fi en en fi en en fi en en zh fi fi en fi fi en en en en en et fr de en fi en en en fi en en en en fi tr fi es en en sl en en en en en en en en en fi en fi en fi en fi en en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - Humuspitoisen järven kaukokartoitussignaalin ja klorofylli-a:n määritys optisilla kenttämittauksilla
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Show download detailsHide download details
Ympäristötiede ja -teknologia (maisteriohjelma)Environmental science and technology
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Kaukokartoituksella on mahdollista määrittää kustannustehokkaasti veden optisiin ominaisuuksiin vaikuttavia ainesosia, mutta sen laajempi hyödyntäminen humuspitoisilla sisävesillä edellyttää menetelmien kehittämistä. Kenttämittauksiin pohjautuvia kaukokartoitussignaaleja hyödynnetään esimerkiksi satelliittisignaalien kalibrointiin ja laskentamenetelmien kehittämiseen. Tässä tutkielmassa määritettiin kaukokartoitussignaaleja veden pinnan ylä- ja alapuolisten optisten mittausten sekä luonnollisten optisten ominaisuuksien (IOP) pohjalta Jyväsjärvellä vuonna 2019, testaten samalla pinnan yläpuolisten signaalien heijastuskorjausmenetelmiä sekä klorofylli-a(Chl-a)-pitoisuuden määritystä tuloksista. Kolmella menetelmällä määritetyt kaukokartoitussignaalit korreloivat erinomaisesti (R2 = 0,86–0,95) ja heijastuskorjaus toimi parhaiten humuspitoisen vesistön erityispiirteet huomioivalla menetelmällä. Chl-a-pitoisuus korreloi fluoresenssisignaalin pinta-alan kanssa hyvin (R2 = 0,86) pinnan yläpuolisten ja IOP-pohjaisten kaukokartoitussignaalien erotuksen pohjalta laskettuna ja kohtalaisesti (R2 = 0,47) käytettäessä IOP-signaalien sijaan lineaarisia perustasoja. Kaikkiin kaukokartoitussignaalien määritys- ja heijastuskorjausmenetelmiin liittyi haasteita, joten käytettävät menetelmät on valittava mittaustarkkuus ja käyttötarkoitus huomioiden. Chl-a:n fluoresenssin määritystä kannattaisi tutkia laajemmalla järviaineistolla pinnan yläpuolisten- ja IOP-perusteisten kaukokartoitussignaalien erotuksen pohjalta, jotta lupaavalta vaikuttaneen menetelmän sovellusmahdollisuuksista saadaan yleistettävämpää tietoa. ...
Fresh water remote sensing can be utilized to survey cost-efficiently those constituents that affect the optical properties of water. In humic inland lakes remote sensing methods need still to be developed to get the full advantage out of them. Field measurements are used to calibrate satellite measurements and to improve water quality parameters’ calculation methods. This thesis aimed to determine remote sensing reflectance (Rrs) with three different methods in humic lake Jyväsjärvi in 2019: by optical field measurements above and under water surface with joint analyses of inherent optical properties (IOPs). Different methods were tested to correct above surface measurements’ sky reflectance and estimate chlorophyll-a (Chl-a) content based on the Rrs-signals An excellent correlation (R2 = 0,86–0,95) was found between the Rrs-signals defined with three different methods and the sky reflectance method developed for humic lakes worked best. Chl-a content and fluorescence Rrs between 665–715 nm correlated well (R2 = 0,86) when determined from the integral of differences between above water and IOP-based Rrs but only moderately (R2 = 0,47) when linear baseline was used instead of IOP-based Rrs. Each remote sensing field measurements’ and sky reflectance correction methods have their own challenges that need to be taken into account based on reliability expectations and intended use. Chl-a fluorescence seems to be worth testing more thoroughly by above water and IOP-based Rrs measurements with more extensive lake data to find out if the method could have even wider applications in Chl-a remote sensing. ...
järven kaukokartoitus heijastuksenkorjaus klorofylli-a:n fluoresenssi vesi kaukokartoitus klorofylli järvet vesistöt Jyväsjärvi vedenlaatu sisävedet signaalit mittaus
Show full item record
Pro gradu -tutkielmat [24090]
Showing items with similar title or keywords.
Automated water quality monitoring of humic lakes by using the optical properties of water
Kuha, Jonna (University of Jyväskylä, 2016)
Automated water quality monitoring (AWQM) is becoming increasingly   common in lakes worldwide. The history of AWQM is relatively short and   standard calibration procedures for the measured variables are largely yet to ...
Chlorophyll a fluorescence illuminates a path connecting plant molecular biology to Earth-system science
Porcar-Castell, Albert; Malenovský, Zbyněk; Magney, Troy; Van Wittenberghe, Shari; Fernández-Marín, Beatriz; Maignan, Fabienne; Zhang, Yongguang; Maseyk, Kadmiel; Atherton, Jon; Albert, Loren P.; Robson, Thomas Matthew; Zhao, Feng; Garcia-Plazaola, Jose-Ignacio; Ensminger, Ingo; Rajewicz, Paulina A.; Grebe, Steffen; Tikkanen, Mikko; Kellner, James R.; Ihalainen, Janne A.; Rascher, Uwe; Logan, Barry (Nature Publishing Group, 2021)
For decades, the dynamic nature of chlorophyll a fluorescence (ChlaF) has provided insight into the biophysics and ecophysiology of the light reactions of photosynthesis from the subcellular to leaf scales. Recent advances ...
Calibration of in situ chlorophyll fluorometers for organic matter
Kuha, Jonna; Järvinen, Marko; Salmi, Pauliina; Karjalainen, Juha (Springer, 2020)
Organic matter (OM) other than living phytoplankton is known to affect fluorometric in situ assessments of chlorophyll in lakes. For this reason, calibrating fluorometric measurements for OM error is important. In this ...
Rehevöityneen järven ekologisen tilan parantaminen : Hauhonselän ongelmakohtien selvitys
Ihmistoiminnan aiheuttama pintavesien rehevöityminen on maailmanlaajuisesti yksi  suurimmista vesiensuojelullisista ongelmista. Rehevöityminen johtuu kasvulle tärkeimpien  ravinteiden pitoisuuksien kasvusta, mikä mahdollistaa ...
Chlorophyll Concentration Retrieval by Training Convolutional Neural Network for Stochastic Model of Leaf Optical Properties (SLOP) Inversion
Annala, Leevi; Honkavaara, Eija; Tuominen, Sakari; Pölönen, Ilkka (MDPI AG, 2020)
Miniaturized hyperspectral imaging techniques have developed rapidly in recent years and have become widely available for different applications. Combining calibrated hyperspectral imagery with inverse physically based ...
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.