DOI: https://doi.org/10.5194/essd-18-779-2026
تاريخ النشر: 2026-02-02
المؤلف: Benjamin Page وآخرون
الموضوع الرئيسي: النظم البيئية البحرية والساحلية
نظرة عامة
في أبريل 2020، أطلق مركز المسح الجيولوجي الأمريكي (USGS) لمراقبة الموارد الأرضية والعلوم (EROS) منتج الانعكاس المائي (AR) المؤقت من المستوى 2 لآلة تصوير الأرض التشغيلية لاندسات 8 (OLI)، مما بدأ تطوير منتج عالمي موحد لقياسات المياه السطحية المستمدة من بيانات لاندسات. يهدف هذا الجهد إلى إنشاء بنية معالجة تشغيلية لمجموعة لاندسات 3 بحلول أواخر عام 2020، مما يسهل الحصول على بيانات ذات جودة عالية لتطبيقات العلوم المائية. تم تقييم أداء منتجات AR المؤقتة لاندسات 8/9 باستخدام إطار عمل خوارزميات العلوم إلى العمليات (SATO) ومجموعات البيانات التي تم إنشاؤها من قبل المجتمع، مما كشف أن دقة الاسترجاع تعتمد على السياق، مع أخطاء طفيفة في المياه البصرية البسيطة ولكن تحديات كبيرة في البيئات البصرية المعقدة.
تخلص الورقة إلى أنه بينما مكن كود SeaDAS مفتوح المصدر، وخاصة معالج l2gen، من قدرات معالجة AR العالمية، إلا أنه قد لا يلبي تمامًا الاحتياجات المتنوعة للبعثات الحالية والمستقبلية لاندسات. تم الاعتراف بالقيود في استرجاع الانعكاس للمياه الداخلية، خاصة فيما يتعلق بدقة تصحيح الغلاف الجوي. يؤكد المؤلفون على ضرورة التحقق الروتيني في الموقع والاستخدام المؤقت لمجموعات بيانات GLORIA وAERONET-OC لتقييمات الجاهزية التشغيلية. ستركز الأبحاث المستقبلية على المقارنات بين الخوارزميات والتحقق الكمي لتعزيز موثوقية منتجات AR، مما يضمن تلبيتها للاحتياجات المتطورة لمراقبة وإدارة المياه على نطاق عالمي.
مقدمة
برنامج لاندسات، وهو مبادرة تعاونية بين ناسا ومركز المسح الجيولوجي الأمريكي (USGS)، كان له دور محوري في توفير ملاحظات عالية الجودة عن الأراضي العالمية والسواحل القريبة لأكثر من خمسين عامًا. منذ اعتماد نهج معالجة الأرشيف القائم على المجموعات في عام 2016، طور مركز EROS التابع لـ USGS منتجات الانعكاس المصحح جويًا من المستوى 1 ومنتجات الانعكاس السطحي ودرجة الحرارة المصححة جويًا من المستوى 2. هذه المنتجات متاحة للجمهور بدون تكلفة، مما يمكّن أصحاب المصلحة المتنوعين، بما في ذلك الباحثين والوكالات الحكومية، من استخدام بيانات لاندسات لاتخاذ قرارات مستنيرة في إدارة الأراضي والمياه.
تشمل التطورات الأخيرة تقديم منتج الانعكاس المائي (AR) المؤقت من المستوى 2 لاندسات 8، الذي يهدف إلى توحيد قياسات المياه السطحية العالمية. تم تطوير هذا المنتج باستخدام خوارزميات من نظام تحليل بيانات SeaWiFS، ويعالج التحديات المتعلقة باسترجاع الانعكاس الطيفي الدقيق من البيئات المائية، التي غالبًا ما تكون أقل انعكاسًا من الأسطح الأرضية. تم تحديث منتجات AR المؤقتة في عام 2022، وهي مصممة للاستخدام التجريبي في مراقبة جودة المياه والتطبيقات ذات الصلة، بهدف تحسين أداء الاسترجاع للجاهزية التشغيلية. يعتبر التطوير المستمر لهذه المنتجات أمرًا حيويًا لدعم إدارة شاملة لموارد المياه، خاصة في المناطق التي تكون فيها جمع البيانات في الموقع محدودًا. تهدف هذه الورقة إلى جذب مجتمع العلوم المائية من خلال توضيح الأصول والتحديات والأهداف المستقبلية لتشغيل منتجات بيانات AR العالمية من بعثات لاندسات.
طرق
شملت منهجية التحقق لعمليات الاستحواذ من لاندسات 8/9 OLI دمج قياسات في الموقع من مجموعات بيانات AERONET-OC وGLORIA في نفس اليوم، مما أسفر عن سجل تحقق شعاعي (Crawford et al., 2025a). من بين أكثر من 7000 قياس للانعكاس عن بُعد من GLORIA من 2013 إلى 2022، كانت 1794 متطابقة ضمن ±5 أيام من عمليات الاستحواذ من لاندسات، مع تطبيق قيود زمنية أكثر صرامة تبلغ ±3 ساعات لتعزيز موثوقية البيانات. تم استخدام مؤشر جودة المياه المتعدد الحدود (QWIP) لتصفية طيف R$_{rs}$، مما أدى إلى 554 تطابقًا صالحًا مصنفة إلى أنواع مياه مختلفة، بما في ذلك البحيرات العذبة ومياه المحيط الساحلية. وبالمثل، تطابقت 418 سجل من AERONET-OC مع 412 عملية استحواذ من OLI، باستخدام فلتر سحابي ومعايير زمنية.
تم حساب قيم R$_{rs}$ من بيانات الإشعاع المنبعث من المياه المنقحة (nL$_{w}$) من AERONET-OC، دون تطبيق إعادة عينة طيفية، مما يضمن الدقة من خلال استخراج القيم عند الأطوال الموجية الأقرب إلى مراكز نطاقات OLI لاندسات (443، 482، 561، و655 نانومتر). استخدمت تقييمات الدقة مقاييس إحصائية مثل الدقة المتناظرة الوسيطة (ε)، والانحياز المتناظر الموقّع (β)، والفرق المطلق المتوسط (MAD) لتقييم أداء منتجات تصحيح الغلاف الجوي المؤقتة من المستوى 2 (AR) لاندسات 8/9. قدمت مجموعة بيانات AERONET-OC اتساقًا داخليًا بسبب البروتوكولات الموحدة، بينما تطلبت متغيرات مجموعة بيانات GLORIA الحذر في استخدامها للتحقق، نتيجة لأساليب جمع متنوعة وتحديات بيئية. أشارت نتائج الدراسة إلى أن قيم ε الملاحظة تعمل كبديل لمقياس عدم اليقين لنظام مراقبة المناخ العالمي (GCOS)، مع متطلبات حد أدنى تبلغ 30%.
نتائج
استخدم تقييم منتجات الانعكاس عن بُعد (R$_{rs}$) المؤقتة من المستوى 2 لمجموعة لاندسات 8/9 قياسات في الموقع من AERONET-OC (n = 418) وGLORIA (n = 554). أشارت النتائج إلى توافق قوي مع بيانات AERONET-OC، حيث تراوحت الفروق المطلقة المتوسطة (MAD) من 0.0006 sr$^{-1}$ في النطاق الأحمر إلى 0.0014 sr$^{-1}$ في النطاق الساحلي. كانت الدقة المتناظرة الوسيطة ($\epsilon$) أقل من حد 30% الخاص بـ GCOS في النطاق الأزرق (27.6%) والنطاق الأخضر (19.8%)، بينما تجاوزت النطاقات الساحلية (40.7%) والأحمر (33.0%) هذا الحد قليلاً. من الجدير بالذكر أن منتجات AR أظهرت ميلاً لتقليل تقدير الانعكاس في النطاقات من الأزرق إلى الساحلي، حيث أظهر النطاق الساحلي أقوى انحياز عند -23.1%.
بالمقابل، كشفت المقارنات مع GLORIA عن تباين أعلى، مع قيم MAD تتراوح من 0.0046 sr$^{-1}$ (B4) إلى 0.0064 sr$^{-1}$ (B1) وقيم $\epsilon$ التي تجاوزت حد GCOS عبر جميع النطاقات (39.6% إلى 68.4%). كان الانحياز المتناظر الموقّع ($\beta$) سالبًا باستمرار، مما يشير إلى تقليل تقدير قيم الانعكاس بواسطة منتجات AR مقارنة بملاحظات GLORIA. أسفرت مجموعة البيانات المجمعة عن نتائج متوسطة، مع MADs تتراوح من 0.0028 sr$^{-1}$ (B4) إلى 0.0042 sr$^{-1}$ (B1) وقيم $\epsilon$ التي تجاوزت الحد في جميع النطاقات باستثناء الأخضر (29.3%). كشفت تحليلات الارتباط عن علاقات خطية قوية مع بيانات AERONET-OC (قيم R² من 0.89 و0.91 للنطاقين الأخضر والأحمر، على التوالي)، بينما كانت الارتباطات مع GLORIA ضعيفة (قيم R² من 0.06 إلى 0.29)، مما يبرز الأداء المعتمد على السياق لمنتجات AR، التي كانت أكثر موثوقية في المياه البصرية البسيطة مقارنة بالبيئات المائية المعقدة المتأثرة بعوامل مثل العكارة وتركيزات الكلوروفيل.
مناقشة
تناقش قسم المناقشة في ورقة البحث التعقيدات والتطورات في استرجاع الانعكاس المائي باستخدام بيانات لاندسات. يعتبر الانعكاس عن بُعد ($R_{rs}(\lambda)$) مقياسًا حيويًا لتقييم جودة المياه والمكونات البيوجيوكيميائية، المستمدة من نسبة الإشعاع المنبعث من المياه ($L_w(\lambda)$) إلى الإشعاع الشمسي الهابط ($E_d(\lambda)$). تبرز الورقة تنفيذ خوارزمية l2gen ضمن برنامج SeaDAS التابع لناسا، الذي تم تعديله لاندسات 8 و9، مما يمكّن من إنتاج منتجات الانعكاس المائي المؤقتة. على الرغم من التحسينات في نسبة الإشارة إلى الضوضاء والدقة الشعاعية، لا تزال التحديات قائمة، خاصة في تقدير مساهمات الهباء الجوي بدقة، مما يمكن أن يؤدي إلى قيم انعكاس سلبية، خاصة في المياه البصرية المعقدة.
يشير المؤلفون إلى أنه بينما حظيت المنتجات المؤقتة باهتمام كبير من المجتمع، مع أكثر من 90,000 عملية تنزيل، فقد حددت التعليقات قيودًا مثل استبعاد بكسلات المياه الصالحة وتوليد قيم انعكاس مائي سلبية. تنبع هذه القضايا من اعتماد الخوارزمية على افتراضات حول الإشعاع المنبعث من المياه في نطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة، والتي قد لا تكون صحيحة في المياه المليئة بالعكارة أو المنتجة. تؤكد الورقة على الحاجة إلى جهود بحثية وتحقق مستمرة، بما في ذلك استخدام مجموعات بيانات مثل AERONET-OC ومجموعة بيانات الانعكاس العالمية الجديدة، لتعزيز دقة وموثوقية منتجات الانعكاس المائي لاندسات. تختتم المناقشة بدعوة لمزيد من تحسين منهجيات تصحيح الغلاف الجوي لمعالجة هذه التحديات المستمرة وتحسين نضج التشغيل لمنتجات AR لاندسات.
DOI: https://doi.org/10.5194/essd-18-779-2026
Publication Date: 2026-02-02
Author(s): Benjamin Page et al.
Primary Topic: Marine and coastal ecosystems
Overview
In April 2020, the U.S. Geological Survey (USGS) Earth Resources Observation and Science (EROS) Center launched a Level 2 provisional Aquatic Reflectance (AR) product for the Landsat 8 Operational Land Imager (OLI), initiating the development of a standardized global product for surface water measurements derived from Landsat data. This effort aims to establish an operational processing architecture for Landsat Collection 3 by the late 2020s, facilitating quality-controlled data for aquatic science applications. The performance of the Landsat 8/9 provisional AR products was evaluated using the Science Algorithms to Operations (SATO) framework and community-generated datasets, revealing that retrieval accuracy is context-dependent, with minimal errors in optically simple waters but significant challenges in optically complex environments.
The paper concludes that while the SeaDAS open-source code, particularly the l2gen processor, has enabled global AR processing capabilities, it may not fully meet the diverse needs of current and future Landsat missions. Limitations in reflectance retrieval for inland waters, particularly concerning atmospheric correction accuracy, are acknowledged. The authors emphasize the necessity of routine in situ validation and the interim use of GLORIA and AERONET-OC datasets for operational readiness assessments. Future research will focus on algorithm intercomparisons and quantitative validation to enhance the reliability of AR products, ensuring they meet the evolving requirements of aquatic monitoring and management on a global scale.
Introduction
The Landsat program, a collaborative initiative between NASA and the U.S. Geological Survey (USGS), has been pivotal in providing high-quality global land and nearshore coastal observations for over fifty years. Since adopting a collection-based archive processing approach in 2016, the USGS EROS Center has developed research-quality Level 1 Top of Atmosphere (TOA) calibrated reflectance and Level 2 atmospherically corrected surface reflectance and temperature products. These products are publicly accessible at no cost, enabling diverse stakeholders, including researchers and governmental agencies, to utilize Landsat data for informed decision-making in land and water management.
Recent advancements include the introduction of a Level 2 provisional Aquatic Reflectance (AR) product for Landsat 8, which aims to standardize global surface water measurements. This product, developed using algorithms from the SeaWiFS Data Analysis System, addresses the challenges of retrieving accurate spectral reflectance from aquatic environments, which are often less reflective than terrestrial surfaces. The provisional AR products, refreshed in 2022, are designed for experimental use in water quality monitoring and related applications, with the goal of enhancing retrieval performance for operational readiness. The ongoing development of these products is crucial for supporting comprehensive water resource management, particularly in areas where in situ data collection is limited. This paper aims to engage the aquatic science community by outlining the origins, challenges, and future objectives of operationalizing global AR data products from Landsat missions.
Methods
The validation methodology for Landsat 8/9 OLI acquisitions involved the integration of same-day in situ measurements from the AERONET-OC and GLORIA datasets, resulting in a radiometric validation record (Crawford et al., 2025a). Out of over 7000 GLORIA remote sensing reflectance (R$_{rs}$) measurements from 2013 to 2022, 1794 were coincident within ±5 days of Landsat acquisitions, with a tighter temporal constraint of ±3 hours applied to enhance data reliability. The Quality Water Index Polynomial (QWIP) was utilized to filter R$_{rs}$ spectra, leading to 554 valid matchups categorized into various water types, including freshwater lakes and coastal ocean waters. Similarly, 418 AERONET-OC records matched with 412 OLI acquisitions, using a cloud filter and temporal criteria.
The R$_{rs}$ values were calculated from AERONET-OC normalized water-leaving radiance (nL$_{w}$) data, with no spectral resampling applied, ensuring accuracy by extracting values at wavelengths closest to Landsat OLI band centers (443, 482, 561, and 655 nm). Accuracy assessments employed statistical metrics such as median symmetric accuracy (ε), signed symmetric bias (β), and mean absolute difference (MAD) to evaluate the performance of Landsat 8/9 Level 2 provisional atmospheric correction (AR) products. The AERONET-OC dataset provided internal consistency due to standardized protocols, while the GLORIA dataset’s variability necessitated caution in its use for validation, stemming from diverse collection methods and environmental challenges. The study’s findings indicated that the observed ε values serve as a proxy for the Global Climate Observing System (GCOS) uncertainty metric, with a threshold requirement of 30%.
Results
The evaluation of the Landsat 8/9 Collection 2 Level 2 provisional atmospheric correction (AR) remote sensing reflectance ($R_{rs}$) products utilized in situ measurements from AERONET-OC (n = 418) and GLORIA (n = 554). Results indicated strong agreement with AERONET-OC data, with mean absolute differences (MAD) ranging from 0.0006 sr$^{-1}$ in the red band to 0.0014 sr$^{-1}$ in the coastal band. Median symmetric accuracy ($\epsilon$) was below the GCOS 30% threshold in the blue (27.6%) and green (19.8%) bands, while the coastal (40.7%) and red (33.0%) bands slightly exceeded this limit. Notably, the AR products exhibited a tendency to underestimate reflectance in the blue to coastal bands, with the coastal band showing the strongest bias at -23.1%.
In contrast, comparisons with GLORIA revealed higher variability, with MAD values from 0.0046 sr$^{-1}$ (B4) to 0.0064 sr$^{-1}$ (B1) and $\epsilon$ values exceeding the GCOS threshold across all bands (39.6% to 68.4%). The signed symmetric bias ($\beta$) was consistently negative, indicating underestimation of reflectance values by AR products relative to GLORIA observations. The combined dataset yielded intermediate results, with MADs from 0.0028 sr$^{-1}$ (B4) to 0.0042 sr$^{-1}$ (B1) and $\epsilon$ values exceeding the threshold in all bands except green (29.3%). Correlation analyses revealed strong linear relationships with AERONET-OC data (R² values of 0.89 and 0.91 for green and red bands, respectively), while correlations with GLORIA were weak (R² values from 0.06 to 0.29), highlighting the context-dependent performance of the AR products, which were more reliable in optically simple waters compared to complex aquatic environments influenced by factors such as turbidity and chlorophyll concentrations.
Discussion
The discussion section of the research paper addresses the complexities and advancements in the retrieval of aquatic reflectance using Landsat data. Remote sensing reflectance ($R_{rs}(\lambda)$) is a critical metric for assessing water quality and biogeochemical constituents, derived from the ratio of water-leaving radiance ($L_w(\lambda)$) to downwelling solar irradiance ($E_d(\lambda)$). The paper highlights the implementation of the l2gen algorithm within NASA’s SeaDAS software, which has been adapted for Landsat 8 and 9, enabling the generation of provisional aquatic reflectance products. Despite improvements in signal-to-noise ratio and radiometric resolution, challenges remain, particularly in accurately estimating aerosol contributions, which can lead to negative reflectance values, especially in optically complex waters.
The authors note that while the provisional products have garnered significant community interest, with over 90,000 downloads, feedback has identified limitations such as the exclusion of valid water pixels and the generation of negative aquatic reflectance values. These issues stem from the algorithm’s reliance on assumptions about near-infrared water-leaving radiance, which may not hold true in highly turbid or productive waters. The paper emphasizes the need for ongoing research and validation efforts, including the use of datasets like AERONET-OC and the newly released GLObal Reflectance community dataset, to enhance the accuracy and reliability of Landsat aquatic reflectance products. The discussion concludes with a call for further refinement of atmospheric correction methodologies to address these persistent challenges and improve the operational maturity of the Landsat AR products.