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Recipes for the Derivation of Water Quality Parameters Using the High-Spatial-Resolution Data from Sensors on Board Sentinel-2A,Sentinel-2B,Landsat-5,Landsat-7,Landsat-8,and Landsat-9 Satellites

Journal of Remote Sensing

引用

Journal of Remote Sensing 2023年第1期3卷 213-230页

作者： Juliana Tavora Binbin Jiang thomas kiffney Guillaume Bourdin Patrick Clifton Gray Lino Sander de Carvalho Gabriel Hesketh Kristin M.Schild Luiz Faria de Sousa Damian CBrady Emmanuel Boss Faculty of Geo-Information Science and Earth Observation(ITC) University of TwentePO Box 2177500 AE EnschedeThe Netherlands State Key Laboratory of Marine Geology Tongji UniversityShanghaiChina School of Marine Sciences University of MaineOronoMEUSA Nicholas School of the Environment Duke University Marine LabBeaufortNCUSA Departamento de Meteorologia Universidade Federal do Rio de JaneiroRio de JaneiroBrazil Department of Marine Sciences University of Southern MississippiOcean SpringMSUSA School of Earth and Climate Sciences University of MaineOronoMEUSA Climate Change Institute University of MaineOronoMEUSA

Satellites have provided high-resolution(<100 m)water color(i.e.,remote sensing reflectance)and thermal emission imagery of aquatic environments since the early 1980s;however,global operational water quality products based on these data are not readily available(e.g.,temperature,chlorophyll-a,turbidity,and suspended particle matter).Currently,because of the postprocessing required,only users with expressive experience can exploit these data,limiting their ***,we provide paths(recipes)for the nonspecialist to access and derive water quality products,along with examples of applications,from sensors on board Landsat-5,Landsat-7,Landsat-8,Landsat-9,Sentinel-2A,and *** emphasize that the only assured metric for success in product derivation and the assigning of uncertainties to them is via validation with in situ *** hope that this contribution will motivate nonspecialists to use publicly available high-resolution satellite data to study new processes and monitor a variety of novel environments that have received little attention to date.

关键词： environments Sentinel Spatial

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