Shirzad Roohi, Arash Amini, Behzad Voosoghi e Douglas Battles
A monitorização das alterações no volume de água de um determinado lago requer uma estimativa precisa do nível da água e das variações da superfície da água. O nível da água do lago pode estar errado devido a múltiplas reflexões, denominadas formas de onda de múltiplos picos, da área iluminada dentro da área de cobertura do radar. Os dados de batimetria também não estão disponíveis em todo o lado para medir o volume absoluto de água armazenado.
Para obter gamas otimizadas e, consequentemente, níveis de água mais precisos, é necessário analisar formas de onda corrompidas. Desenvolvemos uma nova abordagem para selecionar um pico ideal numa determinada forma de onda a ser novamente rastreada com o rastreador de limite. Selecionamos um pico que fornece um nível de água mais próximo do medidor in situ. Num outro cenário, envolvemos todos os picos significativos numa determinada forma de onda e consideramos a média das correções de retracking obtidas de todas as subformas de onda/picos.
A superfície da água do lago foi estimada a partir da análise de imagens SAR. Para distinguir superfícies de água de não-água, foi utilizado o algoritmo de limite baseado no histograma. A série temporal de superfície foi validada com base em dados externos. Por fim, as alterações relativas do volume de água foram estimadas a partir das variações do nível da água e da superfície de acordo com o método Heron.
Neste estudo, utilizámos dados L2 e L1b de imagens SRAL e SAR do Sentinel-3 A do Sentinel-1 A e B de junho de 2016 a maio de 2018 para monitorizar o Lago Vänern, na Suécia. A nossa análise na determinação do nível de água mostra uma melhoria de 50% para o nosso novo método otimizado de seleção de picos em comparação com os dados L2 na frente das medições de medição in situ. Verificámos também que para mais de 90% das formas de onda, o primeiro pico, denominado primeira subforma de onda, leva a um melhor resultado. O segundo cenário, ou seja, envolvendo todos os picos significativos, denominados subformas de onda médias, tem quase o mesmo desempenho que a subforma de onda otimizada, o que mostra a eficácia deste cenário para a monitorização do nível da água.
Encontrámos uma correlação de 97% e 71% para o nível da água em relação ao volume de água e às variações superficiais, respetivamente. Foi conseguida uma correlação de 78% para as variações do volume da superfície da água. Existe também uma correlação de 83% e 88% para as nossas variações de superfície e volume de água em relação à base de dados Hydroweb, respetivamente. Um RMSE de 5 cm na variação do nível da água é uma conquista significativa para os altímetros SAR Sentinel-3 sobre as águas interiores, nomeadamente o Lago Vänern.