Usuari:Pallares/proves2

La teledetecció en oceanografia és una tècnica d'observació àmpliament utilitzada ^[1] que permet als investigadors adquirir dades d'una ubicació sense mesurar físicament en aquesta ubicació. La teledetecció en oceanografia es refereix principalment a mesurar les propietats de la superfície de l'oceà amb sensors en satèl·lits o avions, que componen una imatge de la radiació electromagnètica capturada. Un instrument de teledetecció pot rebre radiació de la superfície de la Terra (passiva), ja sigui reflectida pel Sol o emesa, o enviar radiació a la superfície i captar la reflexió (activa). Tots els instruments de teledetecció porten un sensor per capturar la intensitat de la radiació en finestres de longitud d'ona específiques, per recuperar una signatura espectral per a cada ubicació. L'estat físic i químic de la superfície determina l' emissivitat i la reflectància de totes les bandes de l' espectre electromagnètic, vinculant les mesures a les propietats físiques de la superfície. ^[2] A diferència dels instruments passius, els instruments de teledetecció actius també mesuren el temps de viatge bidireccional del senyal; que s'utilitza per calcular la distància entre el sensor i la superfície de la imatge. Els satèl·lits de teledetecció sovint porten altres instruments que fan un seguiment de la seva ubicació i mesuren les condicions atmosfèriques.

Les observacions de teledetecció, en comparació amb (la majoria) de les observacions físiques, són coherents en el temps i tenen una bona cobertura espacial. Com que l'oceà és fluid, està canviant constantment a diferents escales espacials i temporals. Captar la variació espacial de l'oceà amb teledetecció es considera extremadament valuós i es troba a la frontera de la investigació oceanogràfica. ^[3] L'alta variabilitat de la superfície de l'oceà també és el factor determinista de les diferències entre la teledetecció terrestre i oceànica.

Teledetecció de l'oceà

Característiques

L'estat físic i químic d'una superfície o objecte té un impacte directe sobre l' emissivitat, la reflectància i la refractància de la radiació electromagnètica. Els sensors dels instruments de teledetecció capturen la radiació, que es pot traduir de nou per deduir les propietats fisicoquímiques de la superfície. El contingut d'aigua, la temperatura, la rugositat i el color són característiques que sovint es dedueixen de les característiques espectrals de la superfície. Un sensor d'un satèl·lit retorna el senyal compost per a una àrea determinada dins de la petjada anomenada cel·la, la mida de les cèl·lules úniques s'anomena resolució espacial. La resolució espacial d'un sensor ve determinada per la distància de la terra i l' amplada de banda disponible per a la transferència de dades. Un satèl·lit passa per la mateixa ubicació de manera consistent a través del temps amb el mateix interval anomenat temps de revisió o resolució temporal. Els sensors no poden tenir una resolució temporal i espacial molt alta, per la qual cosa s'ha de fer un compromís específic per a l'objectiu de la missió. Els sensors dels satèl·lits tenen errors de mesura, causats, per exemple, per interferències atmosfèriques, imprecisió de geolocalització i distorsió topogràfica. Els productes derivats complets de la teledetecció sovint utilitzen càlculs o algorismes simples per transformar la signatura espectral d'una cel·la a un valor físic. Tots els mètodes de transferència de dades espectrals tenen certs biaixos que poden contribuir als errors de mesura del resultat final. Sovint, les característiques de la superfície es poden deduir amb marges d'error molt baixos a causa de correccions de dades, utilitzant dades o models a bord i una traducció físicament correcta de les característiques espectrals a les característiques fisicoquímiques.

Història

La teledetecció tal com la coneixem avui va començar amb el primer satèl·lit en òrbita terrestre Landsat 1 el 1973. ^[4] Landsat 1 va lliurar les primeres imatges multiespectrals de característiques a les zones terrestres i costaneres de tot el món i ja va mostrar eficàcia en oceanografia, ^[5] encara que no s'ha dissenyat específicament per a això. El 1978 la NASA fa el següent pas en la teledetecció per a l'oceanografia amb el llançament del primer satèl·lit en òrbita dedicat a la investigació oceànica, ^[6] Seasat . El satèl·lit portava 5 instruments diferents: un altímetre de radar per recuperar l'alçada de la superfície del mar, un dispersòmetre de microones per recuperar la velocitat i la direcció del vent, un radiòmetre de microones per recuperar la temperatura de la superfície del mar (SST), un radiòmetre òptic i infrarojo per comprovar els núvols i les característiques de la superfície. i, finalment, el primer instrument de radar d'obertura sintètica (SAR). Seasat només va estar operatiu durant uns mesos, però, juntament amb l' escàner de color de la zona costanera (CZCS) del Nimbus-7, va demostrar la viabilitat de moltes tècniques i instruments de teledetecció oceànica. TOPEX/POSEIDON, un altímetre llançat el 1992, va proporcionar el primer mapa global continu de la topografia de la superfície del mar i va continuar amb les possibilitats explorades per Seasat. Les missions Jason-1, Jason-2 i Jason-3 continuen amb les mesures des de 1992 fins a l'actualitat per formar una sèrie temporal completa de l'alçada global de la superfície del mar. També altres tècniques allotjades a Seasat van trobar continuació. El radiòmetre avançat de molt alta resolució (AVHRR) és el sensor portat a totes les missions de la NOAA i va fer accessible la recuperació de SST amb una sèrie de temps contínua des de 1979. L' Agència Espacial Europea (ESA) va desenvolupar encara més SAR amb les missions ERS-2, ENVISAT i ara Sentinel-1 proporcionant petjades espacials més grans, reduint la resolució i realitzant missions bessones per reduir el temps efectiu de revisió. La teledetecció òptica de l'oceà va trobar continuació després del CZCS amb les missions d'òrbita polar ENVISAT, OrbView-2, MODIS i molt recentment amb Sentinel-3, per formar un rècord continu des de 1997. Sentinel-3 és ara una de les missions més ben equipades per mapejar l'oceà que allotja un altímetre SAR, un espectròmetre multiespectral, un radiòmetre i diversos altres instruments en diversos satèl·lits amb òrbites alternes que proporcionen una resolució temporal i espacial excepcional.

Mètodes

La teledetecció s'utilitza activament en diversos camps de les ciències naturals com la geologia, ^[7] geografia física, ^[8] ecologia, ^[9] arqueologia i meteorologia ^[10] ^[11] però, la teledetecció de l'oceà és molt diferent. ^[3] A diferència de la majoria dels processos terrestres, l'oceà, igual que l'atmosfera, és variable en escales de temps molt més curtes en tota la seva escala espacial; l'oceà sempre es mou. La variabilitat temporal en l'objecte d'estudi determina la usabilitat de dades específiques i els mètodes aplicables i és la raó per la qual els mètodes de teledetecció difereixen materialment entre les superfícies oceàniques i terrestres. Una sola ona a la superfície de l'oceà no pot ser rastrejada pels satèl·lits actuals. Les ones oceàniques xoquen o desapareixen abans que es faci una nova observació, les característiques amb aquesta escala de temps són més rares a la terra. A diferència de la vegetació, la neu i altres cobertes terrestres, l'oceà és opac a la majoria de la radiació electromagnètica ^[12] (excepte la llum visible), per tant, la superfície de l'oceà és fàcil de controlar, però és un repte recuperar informació de capes més profundes. La teledetecció permet l'anàlisi temporal a gran escala espacial, ja que els satèl·lits tenen un temps de revisió constant, proporcionen una imatge àmplia i sovint estan operatius durant diversos anys consecutius. Aquest concepte de dades constants en el temps i l'espai va suposar un avenç en l'oceanografia, que anteriorment es basava en mesures de vagabunds, llocs costaners com ara mareògrafs, vaixells i boies . Totes les mesures in situ tenen una petita petjada espacial o varien en la ubicació i el temps, de manera que no proporcioneu dades constants i comparables.

Tot i que és interessant conèixer les característiques de la superfície en un moment determinat, sovint la recerca està més interessada a documentar el canvi d'una superfície al llarg del temps o el transport de característiques a través de l'espai. La detecció de canvis aprofita el component temporal consistent de les dades de teledetecció per analitzar el canvi de les propietats de la superfície en el temps. La detecció de canvis es basa en tenir almenys dues observacions realitzades en moments diferents per analitzar la diferència entre les dues imatges visualment o analíticament. A la terra, s'utilitza la detecció de canvis per teledetecció, per exemple: per avaluar l'impacte de l'erupció d'un volcà, ^[13] comprovar el creixement de les plantes a través del temps, ^[14] mapejar la desforestació ^[15] i mesurar la fusió de la capa de gel. ^[16] En oceanografia, la superfície canvia més ràpidament que el temps de revisió d'un satèl·lit dificultant el seguiment de determinats processos. La detecció de canvis en oceanografia requereix que la característica canviï contínuament com l'augment del nivell del mar o canviï l'escala espacial més lent que el temps de revisió del satèl·lit com les floracions d'algues . Una altra manera d'inferir el canvi a partir d'una sola adquisició és calculant el component dinàmic i la direcció a partir d'una imatge estàtica que s'aprofita en altimetria RADAR per deduir la velocitat del corrent superficial.

Casos d'ús de la teledetecció

Temperatura de la superfície del mar (radiometria infraroja tèrmica)

La superfície de l'oceà emet radiació electromagnètica $B$ depenent de la temperatura $T$ a una freqüència determinada $\nu$ seguint la llei de Planck per a la radiació del cos negre, escalada per l'emissivitat $\epsilon$ de la superfície ja que l'oceà no és un cos negre perfecte.

$B(\nu ,T)={\frac {2h\nu ^{3}}{c^{2}}}{\frac {1}{e^{\frac {h\nu }{k_{\mathrm {B} }T}}-1}}\cdot \epsilon$

Amb $B(\nu ,T)$ la radiació espectral, $h$ la constant de Planck ; $c$ la velocitat de la llum i $k$ la constant de Boltzmann . La major part de la radiació emesa per la Terra es troba a l'espectre infraroig tèrmic que forma part de la finestra atmosfèrica, la regió espectral per a la qual l'atmosfera no absorbeix significativament la radiació. La radiació procedent de la superfície terrestre amb una longitud d'ona dins de la finestra atmosfèrica pot ser capturada per un sensor de radiometria passiu a l'alçada del satèl·lit. La radiació capturada pel sensor es corregeix per pertorbacions atmosfèriques i soroll de radiació per calcular la temperatura de brillantor de la superfície de l'oceà. Amb una estimació correcta de l'emissivitat de l'aigua de mar (~0,99) es pot deduir la temperatura corporal grisa de la superfície de l'oceà, també anomenada temperatura de la superfície del mar (SST).

Per eliminar correctament les pertorbacions atmosfèriques, tant d'emissió com d'absorció, els radiòmetres aerotransportats es calibren per a cada mesura mitjançant mesures SST en múltiples bandes i/o sota diferents angles. La correcció atmosfèrica només és viable si la superfície mesurada no està coberta de núvols, ja que pertorben significativament la radiació emesa. Els núvols s'eliminen com a píxels viables de la imatge mitjançant algorismes de destrucció de núvols o els núvols es gestionen mitjançant histogrames i tècniques de coherència espacial (fins a un 80% de cobertura de núvols). La radiometria captura la temperatura superficial de la pell (~ 10 micres de profunditat) de l'oceà, que difereix significativament de les mesures SST a granel in situ. Els fenòmens propers però no a la superfície, com la formació diürna de termoclines, no es capten bé amb satèl·lits, però la SST encara pot tenir un gran valor en oceanografia. En general, els satèl·lits mesuren l'SST amb una precisió de ~ 0,1-0,6 K depenent del sensor i només experimenten problemes limitats com ara taques superficials.

Els conjunts de dades SST recuperats van transformar realment la investigació oceanogràfica durant la dècada de 1980 i tenen múltiples usos diferents. L'SST és un indicador climatològic clar que enllaça amb els cicles ENSO, el temps i el canvi climàtic, però també pot destacar el moviment de l'aigua de l'oceà. Les anomalies SST poden destacar remolins de mesoescala, fronts oceànics i regions de surgència, mescla vertical o sortida del riu, ja que l'aigua és localment més freda o càlida a causa del transport. El SST està directament relacionat amb el gradient de densitat horitzontal que és realment fort als fronts i està induït pels corrents oceànics i els remolins. Els corrents i els fronts són visibles a les imatges SST i es poden detectar mitjançant la detecció de vores mitjançant filtres de pas alt o transformacions del nucli per estudiar la dinàmica i l'origen. SST s'utilitza àmpliament per fer un seguiment de la surgència i la força de sortida del riu, ja que aquests processos són clarament visibles com a anomalies negatives de SST. ^[17]

Cartografia de les floracions d'algues (òptica)

Una floració d'algues és el creixement millorat d' organismes fotosintètics en un sistema d'aigua, que es manifesta com un canvi clar de color de l'aigua. Les floracions d'algues solen ser causades per un enriquiment local del sistema d'aigua amb nutrients, que eliminen temporalment el factor de creixement limitant d'organismes fotosintètics com els cianobacteris. A causa de l'esgotament d'oxigen, bloquejar la llum solar i l'alliberament de possibles toxines les floracions d'algues poden ser perjudicials per al seu medi ambient. Les algues es caracteritzen pel seu color verd, causat pels espectres d'absorció de la clorofil·la-a en aquests organismes. Satèl·lits òptics com Sentinel-2 o radiòmetres actius com Sentinel-3 i MODIS poden capturar la reflectància de la superfície de l'oceà en l'espectre visible i infraroig proper. Les zones amb una concentració més alta d'algues prop de la superfície tenen un color diferent. La signatura espectral d'una floració d'algues a l'aigua és capturada pel sensor com a alta reflectància de radiació verda i infraroja propera i baixa reflectància de llum vermella.

Per cartografiar les floracions d'algues s'utilitza el llindar en combinació amb un índex espectral com l' índex de vegetació de diferència normalitzada (NDVI) . En una observació es pot registrar la intensitat i la ubicació de la floració d'algues, i amb una segona observació en un moment diferent es pot fer un seguiment del desplaçament i el canvi d'intensitat de la floració d'algues. Les floracions d'algues s'utilitzen per estudiar les estructures internes de les ones, els surgències i les sortides dels rius, ^[21] que aporten nutrients a les aigües superficials, ja que estan correlacionades amb la concentració d'algues. La contaminació sovint coincideix amb les aigües amb un alt contingut de nutrients, cosa que fa que les floracions d'algues siguin bons indicadors de la gravetat i l'impacte de la contaminació de l'aigua ^[22]

Alçada de la superfície del mar ( altimetria RADAR )

Els altímetres RADAR envien polsos de microones a la superfície i capten la intensitat de reflexió durant un curt període de temps mesurant el temps de viatge bidireccional del senyal. La radiació electromagnètica viatja amb la velocitat de la llum $c$ per tant, el temps de viatge de dos sentits $t$ dóna informació sobre l'alçada del satèl·lit sobre la superfície $R_{sat}$ seguint la fórmula $R_{sat}={\frac {c\cdot t}{2}}$ . Per deduir l'alçada de la superfície del mar a partir de l'alçada del satèl·lit, s'ha de corregir el temps de viatge en dos sentits per errors dinàmics, les condicions atmosfèriques i l'alçada local del geoide. $h_{geoid}$ . El canvi local de l'alçada de la superfície del mar a causa d'efectes dinàmics com el vent i els corrents es pot expressar mitjançant la fórmula següent.

$h_{dyn}=H_{sat}-RH_{sat}-h_{geoid}-h_{tide}-h_{atm}$

$h_{dyn}$ és l'alçada dinàmica de la superfície del mar (SSH) que canvia en funció del vent i les condicions actuals.
$H_{sat}$ és l'alçada del satèl·lit per sobre de l' el·lipsoide de referència que és de l'ordre de 100 km i es coneix amb una precisió de cm.
$R_{sat}$ és l'alçada del satèl·lit sobre la superfície de l'oceà i és la quantitat mesurada pel satèl·lit amb precisió en cm.
$h_{geoid}$ és la diferència d'alçada local entre el geoide i l'el·lipsoide de referència que és de l'ordre de ±100 cm i es pot estimar mitjançant una sèrie temporal de dades d'altimetria oceànica.
$h_{tide}$ és la diferència d'alçada local deguda als moviments de marea de les quals la magnitud s'escala depenent de l'hora del dia.
$h_{atm}$ és la diferència d'alçada local deguda a la diferència de pressió atmosfèrica sobre la superfície.

És difícil estimar correctament $h_{geoid}$ , $h_{tide}$ i $h_{atm}$ durant un moment i un lloc determinats. Com a solució, els analistes de teledetecció utilitzen l'anomalia de l'altura de la superfície del mar (SSHA) que només requereix informació sobre l'alçada de la marea i la pressió atmosfèrica, que es pot deduir a partir de derivadors, programes meteorològics i models de marea. L'alçada del geoide per a la recuperació de SSHA es dedueix d'una llarga sèrie temporal de les mateixes dades d'altimetria RADAR. El SSHA es calcula restant la mitjana temporal de l'SSH o Mean Sea Surface (MSS) de l'SSH actual amb $h_{MSS}=[(h_{dyn}+h_{geoid})]$ de manera que: $h_{SSHA}=h_{dyn}+h_{geoid}-MSS$

Tot i que el SSHA pot mostrar anomalies en els corrents superficials de l'oceà, sovint es calcula una mesura anomenada Topografia Dinàmica Absoluta (ADT) mitjançant una mesura independent de l'alçada del geoide per mostrar els corrents oceànics totals.

$h_{ADT}=h_{SSHA}+h_{MSS}-h_{geoid}$ amb l'alçada del geoide com a mesura d'instruments com el Gravity and Ocean Circulations Explorer (GOCE) o Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE).

Amb el llançament de TOPEX/POSEIDON l'any 1992, es va iniciar una sèrie temporal contínua de dades SSH globals que ha estat molt valuosa per avaluar l'augment del nivell del mar en les últimes dècades mitjançant la combinació de dades amb mareògrafs locals. L'alçada dinàmica de la superfície del mar de l'altimetria del radar proporciona una visió útil dels corrents oceànics. Si s'assumeix l'equilibri geostròfic, l'anomalia de velocitat i la direcció dels corrents superficials perpendiculars al pas superior del satèl·lit es poden calcular mitjançant la fórmula:

$fv_{a}=g{\frac {\partial h_{ssha}}{\partial x}}$ i $fu_{a}=g{\frac {\partial h_{ssha}}{\partial y}}$ per $u=[u]+u_{a}$ i $v=[v]+v_{a}$

Amb $f$ la força de Coriolis, $g$ constant de gravetat, $u,v$ la velocitat zonal i meridional i $h_{SSHA}$ l'anomalia derivada de l'alçada de la superfície del mar. Els altímetres RADAR són capaços de recollir dades fins i tot en circumstàncies ennuvolades, però només cobreixen el món fins a latituds ~60 - 65°. Sovint, la resolució espacial dels altímetres RADAR no és massa alta, però la seva cobertura temporal és enorme, permetent un seguiment constant de la superfície de l'oceà. Els altímetres RADAR també es poden utilitzar per determinar l'alçada específica de l'ona i estimar les velocitats del vent mitjançant la forma d'ona i el coeficient de retrodispersió del senyal de retorn limitat del pols. ^[23]

Reptes de la teledetecció a les zones costaneres

Exemple de distribució de la clorofil·la derivada de MODIS amb píxels que falten al llarg de les costes

Pot haver-hi nombroses limitacions amb els sensors i les tècniques utilitzades per les eines de teledetecció quan es tracta de cartografiar les regions costaneres. Alguns reptes deriven de problemes de resolució i mida de píxel, ja que la majoria dels satèl·lits d'imatge remota tenen una mida de píxel d'aproximadament 1 quilòmetre quadrat. Això presenta problemes amb l'anàlisi de les regions costaneres amb el nivell de detall desitjat, ja que la majoria dels processos costaners es produeixen a una escala espacial que és aproximadament la mateixa (o més petita) que la mida de píxel proporcionada pels satèl·lits d'imatge remota. A més, la majoria dels sensors oceànics tenen una freqüència de cobertura global d'1-2 dies, que pot ser massa llarg per observar l'escala temporal dels processos oceànics costaners.

A més, la teledetecció de les zones costaneres s'ha enfrontat a reptes per interpretar amb precisió el color de l'oceà. El color de les conques oceàniques obertes està controlat principalment pel fitoplàncton i viatja de manera previsible o covaria amb altres components de la columna d'aigua com la clorofil·la a . Tanmateix, a mesura que ens acostem a les costes i ens movem de l'oceà obert, als mars de plataforma, a les aigües costaneres, les partícules de l'aigua no covarien amb la clorofil·la. El color aparent pot estar influenciat per components òpticament actius de la columna d'aigua, com ara sediments de l'escorrentia o la contaminació. Els satèl·lits també es poden veure influenciats per "efectes d'adjacència", on el color de la terra pot sagnar als píxels de l'oceà costaner. Finalment, l'eliminació dels efectes de l'atmosfera és difícil d'aconseguir a causa de la complexa i dinàmica barreja d'aerosols costaners i ruixats del mar. Tots aquests factors poden fer que cada cop sigui més difícil analitzar amb precisió les regions costaneres des de satèl·lits de teledetecció. ^[24]

Ús d'UAV en teledetecció

Els satèl·lits, tot i que són el nucli de la teledetecció, tenen limitacions en la seva resolució espacial, espectral i temporal . En un esforç per combatre aquestes limitacions, la teledetecció per satèl·lit utilitza la interpolació i el modelatge per omplir els buits. Tot i que els mètodes d'interpolació i modelització es poden desenvolupar amb un alt grau de precisió estadística, en la seva essència són una conjectura educada basada en les condicions circumdants. L'ús d'UAV, o drons, com a eina de teledetecció pot proporcionar dades a resolucions més altes que després es poden utilitzar per omplir els buits de les dades de satèl·lit, sovint a un preu més baix que els satèl·lits o els avions tripulats. Es poden trobar beneficis notables en els buits de píxels que es troben al llarg de les zones costaneres de les dades de satèl·lit, així com la capacitat de realitzar observacions d'una àrea determinada entre els passos de satèl·lit. ^[25]

La tecnologia moderna ha proporcionat als usuaris d'UAV nombroses plataformes que es poden equipar amb paquets de sensors comercials o personalitzats. Aquests sensors consisteixen en sensors multiespectrals i hiperespectrals, així com en càmeres d'alta definició d'espectre visual estàndard. ^[25] La mida dels UAV moderns també és un factor que contribueix a la seva aplicabilitat. Els satèl·lits i les aeronaus amb tripulació requereixen instal·lacions a terra o vaixells capaços de donar suport a les operacions d'enlairament i aterratge. Els UAV petits, els definits com a menys de 55 lliures, tenen la capacitat de ser llançats des de gairebé tots els llocs de la costa, així com des de qualsevol embarcació al mar. Requereixen molt poca tripulació per operar i els requisits d'entrenament en vol són assequibles i relativament fàcils d'obtenir.

Hi ha alguns factors limitants per a l'ús d'UAV per a la teledetecció oceànica. En primer lloc, l'abast es limita al combustible a bord o a la capacitat de la bateria, així com a la distància del controlador. Molts governs també imposen restriccions a l'abast, afirmant que els UAV s'han de volar dins de la línia visual sense ajuda. L'ús d'UAV en alta mar ha d'anar acompanyat d'un vaixell a causa d'aquestes limitacions d'abast. A més, els mateixos sensors es troben amb reptes similars als sensors muntats en satèl·lits, és a dir, en alteracions de la reflectància oceànica a les zones costaneres; tanmateix, la resolució més alta que proporcionen els sensors muntats amb UAV permet una assignació més diversa de píxels, reduint l'efecte de barreja dels entorns terrestres i aquàtics i reduint la quantitat de càlculs necessaris per tenir en compte els canvis de reflectància. [[Categoria:Oceanografia]] [[Categoria:Percepció remota]] [[Categoria:Pàgines amb traduccions sense revisar]]

↑ Devi, Gayathri K.; Ganasri, B.P.; Dwarakish, G.S. Aquatic Procedia, 4, 2015, pàg. 579–584. Bibcode: 2015AqPro...4..579D. DOI: 10.1016/j.aqpro.2015.02.075. ISSN: 2214-241X [Consulta: free].
↑ Navalgund, Ranganath Current Science, 115, 5, 01-09-2018, pàg. 988. DOI: 10.18520/cs/v115/i5/988-988. ISSN: 0011-3891 [Consulta: free].
↑ ^3,0 ^3,1 Robinson, Ian S. (2010), The methods of satellite oceanography, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pàg. 7–67, ISBN 978-3-540-24430-1, doi:10.1007/978-3-540-68322-3_2, <http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-68322-3_2>. Consulta: 24 juny 2021
↑ «Landsat 1» (en anglès). www.usgs.gov. [Consulta: 23 juny 2021].
↑ Maul, George A.; Gordon, Howard R. Remote Sensing of Environment, 4, 1975, pàg. 95–128. Bibcode: 1975RSEnv...4...95M. DOI: 10.1016/0034-4257(75)90008-5. ISSN: 0034-4257.
↑ «NASA - NSSDCA - Spacecraft - Details». nssdc.gsfc.nasa.gov. [Consulta: 23 juny 2021].
↑ Gupta, Ravi P.. Remote Sensing Geology. Springer, 24 November 2017. ISBN 978-3-662-55876-8. OCLC 1159415928.
↑ Boyd, Doreen S. Progress in Physical Geography: Earth and Environment, 33, 4, 2009, pàg. 451–456. Bibcode: 2009PrPG...33..451B. DOI: 10.1177/0309133309346645. ISSN: 0309-1333.
↑ Ned., Horning. Remote sensing for ecology and conservation : a handbook of techniques. Oxford University Press, 2010. ISBN 978-0-19-921994-0. OCLC 717352848.
↑ Yates, H.W.; Bandeen, W.R. Proceedings of the IEEE, 63, 1, 1975, pàg. 148–163. DOI: 10.1109/proc.1975.9714. ISSN: 0018-9219.
↑ Fuzhong., Weng. Passive Microwave Remote Sensing of the Earth : For Meteorological Applications.. John Wiley & Sons, Incorporated, 2017. ISBN 978-3-527-33629-6. OCLC 994737066.
↑ «Seawater - Optical properties» (en anglès). Encyclopedia Britannica. [Consulta: 18 maig 2021].
↑ Francis, Peter W. Advances in Space Research, 9, 1, 1989, pàg. 89–92. DOI: 10.1016/0273-1177(89)90471-7. ISSN: 0273-1177.
↑ Cheng, Tao; Yang, Zhengwei; Inoue, Yoshio; Zhu, Yan; Cao, Weixing Remote Sensing, 8, 2, 04-02-2016, pàg. 116. Bibcode: 2016RemS....8..116C. DOI: 10.3390/rs8020116. ISSN: 2072-4292 [Consulta: free].
↑ , ISBN 978-1-78548-105-5, doi:10.1016/b978-1-78548-105-5.50002-5, <http://dx.doi.org/10.1016/b978-1-78548-105-5.50002-5>. Consulta: 24 juny 2021
↑ Sasgen, Ingo; Wouters, Bert; Gardner, Alex S.; King, Michalea D.; Tedesco, Marco Communications Earth & Environment, 1, 1, 20-08-2020, pàg. 8. Bibcode: 2020ComEE...1....8S. DOI: 10.1038/s43247-020-0010-1. ISSN: 2662-4435 [Consulta: free].
↑ Hopkins, Jo; Lucas, Marc; Dufau, Claire; Sutton, Marion; Stum, Jacques Remote Sensing of Environment, 139, 2013, pàg. 365–385. Bibcode: 2013RSEnv.139..365H. DOI: 10.1016/j.rse.2013.08.015. ISSN: 0034-4257.
↑ Molkov, Alexander A.; Fedorov, Sergei V.; Pelevin, Vadim V.; Korchemkina, Elena N. Remote Sensing, 11, 10, 22-05-2019, pàg. 1215. Bibcode: 2019RemS...11.1215M. DOI: 10.3390/rs11101215. ISSN: 2072-4292 [Consulta: free].
↑ Alba, German. «Spectral Monitoring of Algal Blooms in an Eutrophic Lake Using Sentinel-2». A: IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, July 2019, p. 306–309. DOI 10.1109/igarss.2019.8898098. ISBN 978-1-5386-9154-0.
↑ Bramich, James; Bolch, Christopher J.S.; Fischer, Andrew Ecological Indicators, 120, 1-2021, pàg. 106876. Bibcode: 2021EcInd.12006876B. DOI: 10.1016/j.ecolind.2020.106876. ISSN: 1470-160X [Consulta: free].
↑ , ISBN 978-3-540-32209-2, doi:10.1007/978-3-540-32210-8_10, <http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-32210-8_10>. Consulta: 24 juny 2021
↑ , ISBN 978-1-83880-811-2, DOI 10.5772/intechopen.81657
↑ Zieger, S.; Vinoth, J.; Young, I. R. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 26, 12, 01-12-2009, pàg. 2549–2564. Bibcode: 2009JAtOT..26.2549Z. DOI: 10.1175/2009jtecha1303.1. ISSN: 1520-0426.
↑ «OCB2022 Plenary Session 5 Coastal observing». YouTube, 07-10-2022.
↑ ^25,0 ^25,1 Gray, Patrick Clifton; Larsen, Gregory D; Johnston, David W Frontiers in Ecology and the Environment, 20, 7, 15-02-2022, pàg. 413–421. Bibcode: 2022FrEE...20..413G. DOI: 10.1002/fee.2472. ISSN: 1540-9295.

[1] Devi, Gayathri K.; Ganasri, B.P.; Dwarakish, G.S. Aquatic Procedia, 4, 2015, pàg. 579–584. Bibcode: 2015AqPro...4..579D. DOI: 10.1016/j.aqpro.2015.02.075. ISSN: 2214-241X [Consulta: free].

[2] Navalgund, Ranganath Current Science, 115, 5, 01-09-2018, pàg. 988. DOI: 10.18520/cs/v115/i5/988-988. ISSN: 0011-3891 [Consulta: free].

[:1-3] 3,0 ^3,1 Robinson, Ian S. (2010), The methods of satellite oceanography, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pàg. 7–67, ISBN 978-3-540-24430-1, doi:10.1007/978-3-540-68322-3_2, <http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-68322-3_2>. Consulta: 24 juny 2021

[4] «Landsat 1» (en anglès). www.usgs.gov. [Consulta: 23 juny 2021].

[5] Maul, George A.; Gordon, Howard R. Remote Sensing of Environment, 4, 1975, pàg. 95–128. Bibcode: 1975RSEnv...4...95M. DOI: 10.1016/0034-4257(75)90008-5. ISSN: 0034-4257.

[6] «NASA - NSSDCA - Spacecraft - Details». nssdc.gsfc.nasa.gov. [Consulta: 23 juny 2021].

[7] Gupta, Ravi P.. Remote Sensing Geology. Springer, 24 November 2017. ISBN 978-3-662-55876-8. OCLC 1159415928.

[8] Boyd, Doreen S. Progress in Physical Geography: Earth and Environment, 33, 4, 2009, pàg. 451–456. Bibcode: 2009PrPG...33..451B. DOI: 10.1177/0309133309346645. ISSN: 0309-1333.

[9] Ned., Horning. Remote sensing for ecology and conservation : a handbook of techniques. Oxford University Press, 2010. ISBN 978-0-19-921994-0. OCLC 717352848.

[10] Yates, H.W.; Bandeen, W.R. Proceedings of the IEEE, 63, 1, 1975, pàg. 148–163. DOI: 10.1109/proc.1975.9714. ISSN: 0018-9219.

[11] Fuzhong., Weng. Passive Microwave Remote Sensing of the Earth : For Meteorological Applications.. John Wiley & Sons, Incorporated, 2017. ISBN 978-3-527-33629-6. OCLC 994737066.

[12] «Seawater - Optical properties» (en anglès). Encyclopedia Britannica. [Consulta: 18 maig 2021].

[13] Francis, Peter W. Advances in Space Research, 9, 1, 1989, pàg. 89–92. DOI: 10.1016/0273-1177(89)90471-7. ISSN: 0273-1177.

[14] Cheng, Tao; Yang, Zhengwei; Inoue, Yoshio; Zhu, Yan; Cao, Weixing Remote Sensing, 8, 2, 04-02-2016, pàg. 116. Bibcode: 2016RemS....8..116C. DOI: 10.3390/rs8020116. ISSN: 2072-4292 [Consulta: free].

[15] , ISBN 978-1-78548-105-5, doi:10.1016/b978-1-78548-105-5.50002-5, <http://dx.doi.org/10.1016/b978-1-78548-105-5.50002-5>. Consulta: 24 juny 2021

[16] Sasgen, Ingo; Wouters, Bert; Gardner, Alex S.; King, Michalea D.; Tedesco, Marco Communications Earth & Environment, 1, 1, 20-08-2020, pàg. 8. Bibcode: 2020ComEE...1....8S. DOI: 10.1038/s43247-020-0010-1. ISSN: 2662-4435 [Consulta: free].

[17] Hopkins, Jo; Lucas, Marc; Dufau, Claire; Sutton, Marion; Stum, Jacques Remote Sensing of Environment, 139, 2013, pàg. 365–385. Bibcode: 2013RSEnv.139..365H. DOI: 10.1016/j.rse.2013.08.015. ISSN: 0034-4257.

[18] Molkov, Alexander A.; Fedorov, Sergei V.; Pelevin, Vadim V.; Korchemkina, Elena N. Remote Sensing, 11, 10, 22-05-2019, pàg. 1215. Bibcode: 2019RemS...11.1215M. DOI: 10.3390/rs11101215. ISSN: 2072-4292 [Consulta: free].

[19] Alba, German. «Spectral Monitoring of Algal Blooms in an Eutrophic Lake Using Sentinel-2». A: IGARSS 2019 - 2019 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. IEEE, July 2019, p. 306–309. DOI 10.1109/igarss.2019.8898098. ISBN 978-1-5386-9154-0.

[20] Bramich, James; Bolch, Christopher J.S.; Fischer, Andrew Ecological Indicators, 120, 1-2021, pàg. 106876. Bibcode: 2021EcInd.12006876B. DOI: 10.1016/j.ecolind.2020.106876. ISSN: 1470-160X [Consulta: free].

[21] , ISBN 978-3-540-32209-2, doi:10.1007/978-3-540-32210-8_10, <http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-32210-8_10>. Consulta: 24 juny 2021

[22] , ISBN 978-1-83880-811-2, DOI 10.5772/intechopen.81657

[23] Zieger, S.; Vinoth, J.; Young, I. R. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 26, 12, 01-12-2009, pàg. 2549–2564. Bibcode: 2009JAtOT..26.2549Z. DOI: 10.1175/2009jtecha1303.1. ISSN: 1520-0426.

[24] «OCB2022 Plenary Session 5 Coastal observing». YouTube, 07-10-2022.

[:0-25] 25,0 ^25,1 Gray, Patrick Clifton; Larsen, Gregory D; Johnston, David W Frontiers in Ecology and the Environment, 20, 7, 15-02-2022, pàg. 413–421. Bibcode: 2022FrEE...20..413G. DOI: 10.1002/fee.2472. ISSN: 1540-9295.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]