Investigation on the generation of bathymetric maps by combining Sentinel-2 imagery and ICESat-2 ATL03 photon height data

Abstract

Bathymetry maps can be produced with high accuracy by using active acoustic and laser sensing systems. Various acoustic systems such as side-scan sonar, single and multi-beam echosounder are difficult to operate in shallow waters, and measurement with laser systems depends on the presence of appropriate optical transparency. Disadvantages such as workload, time, and economic costs should also be mentioned in the implementation of the two systems. On the other hand, bathymetry maps can be obtained in shallow waters up to a depth of 15 m at an affordable cost with multispectral images covering larger areas and remote/inaccessible locations. This method, known as the experimental approach, requires however sufficient field depth data. In this study, bathymetric map of a study area was generated by combining external depth measurements obtained from ICESat-2 ATL03 photon heights and Sentinel-2 multispectral images. This study aimed to test the accuracy of this bathymetric map against an existing map. Reflectance values measured in Sentinel-2’s coastal aerosol, blue and green bands were modelled under multiple linear regression by using both log-linear and log-rational approaches, and as a result a relative depth map was obtained. The resultant non-metric map is scaled by refraction corrected ICESat-2 depth values building the model’s training set. The bathymetry map was calculated with the multiple linear regression model obtained from this training set and compared with the existing side-scan sonar bathymetric map of the test area. The comparison tests revealed that the atmospheric correction did not improve the results, and better accuracy values were achieved with the log-linear approach compared to the log-rational approach. A root mean square error of ±1.6 m was calculated from the comparisons to the acoustic bathymetry map. The number of differences having absolute values of 5 m and below constituted 94% of the total comparison points. Although the expected accuracy for navigation is not met, bathymetric maps of shallow areas with high optical transparency can still be obtained at a low cost by combining two independent satellite-based datasets for research and other applications.

Keywords

• Bathymetry
• Digital elevation model
• Sentinel-2
• ICESat-2
• Root mean square error
• Multiple linear regression

Sentinel-2 görüntüleri ve ICESat-2 ATL03 foton yükseklik verilerinin kombinasyonu ile batimetri haritası üretilebilirliğinin araştırılması

Abstract

Batimetri haritaları akustik ve lazer gibi aktif algılayıcı sistemlerle yüksek doğruluklarla üretilebilmektedir. Yanal taramalı sonar, tek ve çok ışınlı iskandil gibi çeşitli akustik sistemlerin sığ sularda işletilmesi zor olup lazer sistemlerle ölçme yapılabilmesi de uygun optik geçirgenliğin varlığına bağlıdır. İki sistemin uygulanmasında iş yükü, zamansal ve ekonomik maliyet dezavantajlarından da bahsedilmelidir. Öte yandan geniş bir sahayı kapsayan ve erişilmesi güç konumlara ait multispektral görüntülerle 15 m derinliğe kadar sığ sularda batimetri haritası uygun maliyetle elde edilebilmektedir. Deneysel yaklaşım olarak bilinen bu yöntem uygulama yapılan sahadan toplanmış yeterli sayıda derinlik verisine ihtiyaç duyar. Bu çalışmada sahaya gitmeksizin, ICESat-2 ATL03 foton yükseklik verilerinden elde edilen dışsal derinlik ölçmeleri ile Sentinel-2 multispektral görüntüleri kombine edilerek bir çalışma alanının batimetri haritasının üretilmesi ve bu haritanın doğruluğunun test edilmesi amaçlanmıştır. Sentinel-2’nin kıyı aerosol, mavi ve yeşil bantlarında ölçülen yansıma değerleri log-doğrusal ve log-oransal yaklaşımlar için ayrı ayrı olmak üzere çoklu doğrusal regresyonla modellenmiş ve bağıl derinlik haritası elde edilmiştir. Metrik olmayan bu harita eğitme verisi olarak seçilen, kırılma düzeltmesi getirilmiş ICESat-2 derinlik değerleri kullanılarak ölçeklendirilmiştir. Bu eğitme verisinden elde edilen çoklu doğrusal regresyon modeliyle batimetri haritası hesaplanmış, test alanının daha önce yanal taramalı sonar ile üretilmiş 60 m grid aralıklı batimetri haritasıyla karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen karşılaştırma testlerinde atmosferik düzeltme getirilmesinin sonuçları iyileştirmediği gözlenmiş, log-doğrusal yaklaşımla log-oransal yaklaşıma nazaran daha iyi doğruluk değerlerine ulaşılmıştır. Akustik olarak üretilen batimetri haritasından hesaplanan farklarla ±1.6 m karesel ortalama hata değeri bulunmuş ve mutlak değerleri 5 m ve altında olan farkların sayısının toplam karşılaştırma noktalarının %94’ünü oluşturduğu gözlenmiştir. Sentinel-2 ve ICESat-2 sinerjisiyle elde edilen batimetri haritası navigasyon için beklenen doğruluğu karşılamamaktadır. Ancak sahaya gitmeksizin, iki veri kümesi birleştirilerek optik geçirgenliğin haritalamaya izin verdiği sığ suların batimetri haritaları araştırma ve diğer uygulama çalışmaları için uygun maliyetle üretilebilir.

Keywords

• Batimetri
• Sayısal yükseklik modeli
• Sentinel-2
• ICESat-2
• Karesel ortalama hata
• Çoklu doğrusal regresyon

References

1. Açar, K. (2021). Hidrografik Mesaha Planlama Aşamasında Uydu Tabanlı Batimetrik Veri Kullanımının Araştırılması (Yüksek lisans tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, Türkiye
2. Ağca, M. (2020). PALS, ICESat/GLAS ve ICESat-2 Lazer Sistemleri ve Kullanım Alanları. Geomatik, 5(1), 27-35.
3. Akaike, H. (1973). Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle. In B. N. Petrov, & F. Csaki (Eds.), Proceedings of the 2nd International Symposium on Information Theory, 267-281. Budapest
4. Caballero, I., Stumpf, R. P., & Meredith, A. (2019). Preliminary assessment of turbidity and chlorophyll impact on bathymetry derived from Sentinel-2A and Sentinel-3A satellites in South Florida. Remote Sensing, 11(6), 645.
5. Chen, B., Yang, Y., Xu, D., & Huang, E. (2019). A dual band algorithm for shallow water depth retrieval from high spatial resolution imagery with no ground truth. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 151, 1-13.
6. Chust, G., Grande, M., Galparsoro, I., Uriarte, A., & Borja, Á. (2010). Capabilities of the bathymetric Hawk Eye LiDAR for coastal habitat mapping: a case study within a Basque estuary. Estuarine, Coastal and Shelf Science, 89(3), 200-213.
7. ESA. (2015). Sentinel −2 user Handbook (2nd ed.). European Space Agency Standard Document, 64.
8. Gao, J. (2009). Bathymetric mapping by means of remote sensing: methods, accuracy and limitations. Progress in Physical Geography, 33(1), 103-116.

9. Hodúl, M., Bird, S., Knudby, A., & Chénier, R. (2018). Satellite derived photogrammetric bathymetry. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 142, 268-277.
10. International Hydrographic Organization (IHO) (2020). IHO Standards for Hydrographic Surveys (6th Edition). IHO Publication S-44. Monaco.
11. Kay, S., Hedley, J. D., & Lavender, S. (2009). Sun glint correction of high and low spatial resolution images of aquatic scenes: a review of methods for visible and near-infrared wavelengths. Remote Sensing, 1(4), 697-730.
12. Khalsa, S. J. S., Borsa, A., Nandigam, V., Phan, M., Lin, K., Crosby, C., Fricker H., Baru, C., Lopez, L., & Lopez, L. (2020). OpenAltimetry-rapid analysis and visualization of Spaceborne altimeter data. Earth Science Informatics, 1-10.
13. Kılıç Güngör, B. (2019). Uydu Görüntüleri Yardımı ile Batimetrik Harita Üretimi: Kozlu Balıkçı Barınağı Örneği (Yüksek lisans tezi) Zonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Zonguldak, Türkiye.
14. Kutser, T., Hedley, J., Giardino, C., Roelfsema, C., & Brando, V. E. (2020). Remote sensing of shallow waters–a 50 year retrospective and future directions. Remote Sensing of Environment, 240, 111619.
15. Lamy, P., Citores, A., Deidun, A., Evans, L., Galgani, F., Heffernan, P., Karageorgis A., Kauppi L., Manakovski D., Meissner G., Moldoveanu V., Ramm K., Pedicchio, M. C., Pitta e Cunha, T., Slat, B., & Pons, G. (2020). Mission Starfish 2030: Restore our ocean and waters. Report of the Mission Board Healthy Oceans, Seas, Coastal and Inland Waters.
16. Lee, Z., Carder, K. L., Mobley, C. D., Steward, R. G., & Patch, J. S. (1998). Hyperspectral remote sensing for shallow waters. I. A semianalytical model. Applied Optics, 37(27), 6329-6338.
17. Lee, Z., Carder, K. L., Mobley, C. D., Steward, R. G., & Patch, J. S. (1999). Hyperspectral remote sensing for shallow waters: 2. Deriving bottom depths and water properties by optimization. Applied Optics, 38(18), 3831-3843.
18. Lyzenga, D. R. (1978). Passive remote sensing techniques for mapping water depth and bottom features. Applied Optics, 17(3), 379-383.
19. Lyzenga, D. R., Malinas, N. P., & Tanis, F. J. (2006). Multispectral bathymetry using a simple physically based algorithm. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 44(8), 2251-2259.
20. Ma, Y., Xu, N., Liu, Z., Yang, B., Yang, F., Wang, X. H., & Li, S. (2020). Satellite-derived bathymetry using the ICESat-2 lidar and Sentinel-2 imagery datasets. Remote Sensing of Environment, 250, 112047.
21. Mobley, C. D. (2010). Optical properties of water. Handbook of optics, 4, 1.3-1.53.
22. Neumann, T. A., Martino, A. J., Markus, T., Bae, S., Bock, M. R., Brenner, A. C., Brunt, K.M., Cavanaugh, J., Fernandes, S.T., Hancock D.W., Harbeck, K., Lee, J., Kurtz N.T., Luers P,J., Luthcke S.B., Magruder L., Pennington P.A., Ramos-Izquierdo, L., Rebold T., Skoog J., & Thomas, T. C. (2019). The Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite–2 Mission: A global geolocated photon product derived from the advanced topographic laser altimeter system. Remote Sensing of Environment, 233, 111325.
23. Neumann, T. A., Brenner, A., Hancock, D., Robbins, J., Saba, J., Harbeck, K., Gibbons, A., Lee, J., Luthcke, S. B., Rebold, T. vd. (2021). ATLAS/ICESat-2 L2A Global Geolocated Photon Data, Version 4 (ATL03), Boulder, Colorado USA, NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center, https://doi.org/10.5067/ATLAS/ATL03.004, (Erişim Tarihi: 5 Mayıs 2021).
24. Parrish, C. E., Magruder, L. A., Neuenschwander, A. L., Forfinski-Sarkozi, N., Alonzo, M., & Jasinski, M. (2019). Validation of ICESat-2 ATLAS bathymetry and analysis of ATLAS’s bathymetric mapping performance. Remote Sensing, 11(14), 1634.
25. Philpot, W. D. (1989). Bathymetric mapping with passive multispectral imagery. Applied Optics, 28(8), 1569-1578.
26. Pörtner, H. O., Roberts, D. C., Masson-Delmotte, V., & Zhai, P. (Eds.). (2019). The Ocean and Cryosphere in a Changing Climate: A Special Report by the Intergovernmental Panel on Climate Change. Intergovernmental Panel on Climate Change.
27. Stumpf, R. P., Holderied, K., & Sinclair, M. (2003). Determination of water depth with high‐resolution satellite imagery over variable bottom types. Limnology and Oceanography, 48, 547-556.
28. Thomas, N., Pertiwi, A. P., Traganos, D., Lagomasino, D., Poursanidis, D., Moreno, S., & Fatoyinbo, L. (2021). Space‐Borne Cloud‐Native Satellite‐Derived Bathymetry (SDB) Models Using ICESat‐2 And Sentinel‐2. Geophysical Research Letters, 48(6).
29. Tozer, B, Sandwell, D. T., Smith, W. H. F., Olson, C., Beale, J. R., & Wessel, P. (2019). Global bathymetry and topography at 15 arc sec: SRTM15+. Earth and Space Science, 6, 1847.
30. United Nations (2015). Transforming our world: The 2030 agenda for sustainable development. United Nations, Department of Economic and Social Affairs. New York.
31. Vangi, E., D’Amico, G., Francini, S., Giannetti, F., Lasserre, B., Marchetti, M., & Chirici, G. (2021). The New Hyperspectral Satellite PRISMA: Imagery for Forest Types Discrimination. Sensors, 21(4), 1182.
32. Vinayaraj, P., Raghavan, V., & Masumoto, S. (2016). Satellite-derived bathymetry using adaptive geographically weighted regression model. Marine Geodesy, 39(6), 458-478.
33. Yücel-Gier, G., Koçak, G., Akçalı, B., İlhan, T., & Duman, M. (2019). Mapping of Posidonia oceanica (L.) Delile in the bay of Gülbahçe. Proceedings of the Mediterranean Symposium on Marine Vegetation. Antalya, Turkey, 98-102.
34. Yücel-Gier, G., Koçak, G., Akçalı, B., İlhan, T., & Duman, M. (2020). Evaluation of Posidonia oceanica Map Generated by Sentinel-2 Image: Gülbahçe Bay Test Site. Turkish Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 20(7), 571-581.
35. URL-1: https://www.oceansofbiodiversity.auckland.ac.nz/2019/03/23/the-ocean-floor-is-less-well-mapped-than-the-surface-of-other-planets/ (Erişim Tarihi: 27 Mart 2021).
36. URL-2: Copernicus Sentinel-2 Veri Sunucusu, https://scihub.copernicus.eu/ (Erişim Tarihi: 15 Mart 2021).