Schadelijke algenbloei in de Rode Zee kon worden gedetecteerd op satellietbeelden met behulp van een bij KAUST ontwikkelde methode. Deze teledetectietechniek kan uiteindelijk leiden tot een realtime monitoringsysteem om de vitale economische en ecologische hulpbronnen van de Rode Zee te helpen behouden.

Het monitoren van schadelijke bloei met behulp van traditionele in-situ methoden is niet alleen kostbaar en arbeidsintensief, maar vereist vaak samenwerking over de grenzen heen. Remote sensing methoden op basis van satellietgegevens zijn een kosteneffectieve aanpak dat biedt ook de mogelijkheid van continue monitoring en duidelijke observatie van de ruimtelijke en temporele omvang van de bloei. Echter, er zijn geschikte analysetechnieken nodig om de algenbloei in satellietgegevens te onthullen.

"Tot dusver, er zijn geen satellietalgoritmen ontwikkeld om schadelijke algenbloei in het Rode Zeegebied te monitoren, ", zegt Ibrahim Hoteit's PhD-student Rajadurai A. Gokul. Samen met collega's van KAUST, evenals in Jemen en het VK, hij breidde bestaande methoden uit om beelden van NASA's MODIS-Aqua-satelliet te kunnen gebruiken om schadelijke algenbloei in de Rode Zee te detecteren.

Het team gebruikte satellietbeelden van verschillende algenbloei als trainingsgegevens om hun analysemodel aan te passen. Vervolgens hebben ze het model gevalideerd door het te gebruiken om gegevens te analyseren die zijn verzameld tijdens andere algenbloei. Het model detecteerde met succes de algenbloei in de validatiegegevens, en voorspellingen van hun ruimtelijke omvang en de chlorofyl A-concentratie kwamen overeen met waarnemingen in het veld.

Een belangrijke uitdaging voor het team was om een ​​atmosferische-correctie algoritme om te gaan met de frequente stofstormen en aërosolen over de Rode Zee die afkomstig zijn uit de omliggende woestijnen te ontwikkelen. Met deze correctie ze waren in staat om nauwkeurigere oceaankleurgegevens en reflectiemetingen op verschillende golflengten op te halen, die werden gebruikt om algenbloei te detecteren en te bepalen om welke soorten het ging.

Het team gebruikt deze benadering nu om historische satellietgegevens te analyseren om eerdere algenbloei te reconstrueren en te bestuderen om hun seizoensgebondenheid en jaarlijkse variabiliteit te begrijpen. Verder werk zal nodig zijn om het model in staat te stellen algensoorten te detecteren die niet in dit onderzoek zijn opgenomen.

"Onze resultaten suggereren echt potentieel voor het ontwikkelen van een real-time remote sensing algoritme om schadelijke algenbloei gebeurtenissen in de Rode Zee en de afgifte van tijdige waarschuwingen voor het beheer van noodsituaties op te sporen, " zegt Gokul. Met verdere verfijning, dit zal dienen als een waardevolle hulpbron bij het streven naar een duurzaam beheer van de kustzone van de Rode Zee en zijn rol in de regionale economie door middel van aquacultuur, visserij en toerisme.