Wetenschap
Nieuwe methode voor het volgen van waterlichamen verbetert de beveiliging tegen extreme gebeurtenissen
Oppervlaktewater (SW) is cruciaal voor het leven, ecosystemen en menselijke activiteiten en vervult vele functies, van klimaatregulering tot het ondersteunen van biodiversiteit en landbouw. Het is zeer dynamisch en wordt beïnvloed door klimaatverandering, veranderingen in landgebruik en menselijke tussenkomsten zoals de bouw van dammen, waardoor de monitoring ervan essentieel is voor effectief beheer en behoud.
Traditionele methoden voor waterdetectie hebben te kampen met beperkingen, waarbij vaak kleine of seizoensgebonden lichamen ontbreken. Vooruitgang op het gebied van teledetectie biedt nieuwe technieken voor gedetailleerde, grootschalige waterkartering, waarbij de noodzaak wordt benadrukt van een hoge ruimtelijke en temporele resolutie om de complexe dynamiek van SW vast te leggen en inspanningen voor duurzaam beheer te ondersteunen.
Onderzoekers van Sun Yat-Sen University ontwikkelden de Normalized Difference Water Fraction Index (NDWFI) met behulp van Landsat en Spectral Mixture Analysis op Google Earth Engine, een sprong in de hydrologie. Deze methode verbetert het volgen van waterlichamen en verbetert de waterveiligheid tegen extreme gebeurtenissen.
Het artikel, gepubliceerd in het Journal of Remote Sensing op 21 februari 2024 betekent vooruitgang op het gebied van waterbeheer door de integratie van teledetectie en milieuwetenschappen.
In deze studie ontwikkelden onderzoekers de NDWFI door gebruik te maken van Landsat-beelden en Spectral Mixture Analysis (SMA) binnen het Google Earth Engine-framework. De techniek werd minutieus getest op verschillende terreinen en vertoonde een opmerkelijke nauwkeurigheid van 98,2% bij het identificeren van waterlichamen, een aanzienlijke verbetering ten opzichte van traditionele waterdetectiemethoden.
Het gebruik van meer dan 11.000 Landsat-afbeeldingen vergemakkelijkte het maken van gedetailleerde oppervlaktewaterkaarten voor de provincie Jiangsu, China, waaruit blijkt dat NDWFI zelfs de kleinste en meest vergankelijke waterpartijen kan onderscheiden. De verbeterde nauwkeurigheid van deze methode bij het vastleggen van de complexiteit van de dynamiek van waterlichamen markeert een cruciale vooruitgang op het gebied van hydrologische monitoring en zet een nieuwe standaard voor waterbeheer en natuurbehoudsinspanningen wereldwijd.
Professor Qian Shi, een hoofdauteur van de studie, verklaarde:“Onze aanpak met behulp van NDWFI verbetert de nauwkeurigheid van waterdetectie aanzienlijk, vooral voor kleine en voorbijgaande waterlichamen, die vaak over het hoofd worden gezien door traditionele methoden. Deze vooruitgang opent nieuwe wegen voor uitgebreide hydrologische analyses. studies en waterbeheerstrategieën."
De NDWFI-methode biedt een aanzienlijke sprong voorwaarts in milieumonitoring en biedt een nauwkeuriger en gedetailleerder inzicht in de SW-dynamiek. Deze methodologie verbetert de waterveiligheid, ondersteunt duurzame ontwikkeling en helpt bij de aanpassing aan klimaatverandering door betrouwbare gegevens te leveren voor waterbeheer en beleidsvorming.