Abstract Bottom reflectance is often the main cause of high uncertainty in Colored Dissolved Organic Matter (CDOM) estimation for optically shallow waters. This study presents a Landsat-8 based Shallow Water Bio-optical Properties (SBOP) algorithm to overcome bottom effects so as to successfully observe spatial and temporal CDOM dynamics in inland waters. We evaluated the algorithm via 58 images and a large set of field measurements collected across seasons of multiple years in the Saginaw Bay, Lake Huron. Results showed that the SBOP algorithm reduced estimation errors by as much as 4 times (RMSE = 0.17 and R2 = 0.87 in the Saginaw Bay) when compared to the QAA-CDOM algorithm that did not take into account bottom reflectance. These improvements in CDOM estimation are consistent and robust across broad range CDOM absorption. Our analysis revealed: 1) the proposed remote sensing algorithm resulted in significant improvements in tracing spatial-temporal CDOM inputs from terrestrial environments to lakes, 2) CDOM distribution captured with high resolution land-viewing satellite is useful in revealing the impacts of terrestrial ecosystems on the aquatic environment, and 3) Landsat-8 OLI, with its 16 days revisit time, provides valuable time series data for studying CDOM seasonal variations at land-water interface and has the potential to reveal its relationship to adjacent terrestrial biogeography and hydrology. The study presents a shallow water algorithm for studying freshwater or coastal ecology, as well as carbon cycling science.

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Landsat-8 半解析反演中浅层内陆水域 CDOM 的时空变化

摘要 底部反射率通常是光学浅水有色溶解有机物 (CDOM) 估计高度不确定性的主要原因。本研究提出了一种基于 Landsat-8 的浅水生物光学特性 (SBOP) 算法来克服底部效应，从而成功地观察内陆水域的时空 CDOM 动态。我们通过在休伦湖萨吉诺湾多年收集的 58 张图像和大量现场测量值评估了该算法。结果表明，与未考虑底部反射率的 QAA-CDOM 算法相比，SBOP 算法将估计误差减少了多达 4 倍（萨吉诺湾的 RMSE = 0.17 和 R2 = 0.87）。CDOM 估计的这些改进在广泛的 CDOM 吸收范围内是一致且稳健的。我们的分析显示：1) 提出的遥感算法显着改进了从陆地环境到湖泊的时空 CDOM 输入追踪，2) 高分辨率陆地观测卫星捕获的 CDOM 分布有助于揭示陆地生态系统对水生环境的影响， 3) Landsat-8 OLI 重访时间为 16 天，为研究陆水界面 CDOM 季节变化提供了宝贵的时间序列数据，并有可能揭示其与相邻陆地生物地理和水文的关系。该研究提出了一种用于研究淡水或沿海生态以及碳循环科学的浅水算法。2) 高分辨率陆地观测卫星捕获的 CDOM 分布有助于揭示陆地生态系统对水生环境的影响，以及 3) Landsat-8 OLI 具有 16 天的重访时间，为研究 CDOM 季节性提供了宝贵的时间序列数据陆水界面的变化，并有可能揭示其与相邻陆地生物地理学和水文的关系。该研究提出了一种用于研究淡水或沿海生态以及碳循环科学的浅水算法。2) 高分辨率陆地观测卫星捕获的 CDOM 分布有助于揭示陆地生态系统对水生环境的影响，以及 3) Landsat-8 OLI 具有 16 天的重访时间，为研究 CDOM 季节性提供了宝贵的时间序列数据陆水界面的变化，并有可能揭示其与相邻陆地生物地理学和水文的关系。该研究提出了一种用于研究淡水或沿海生态以及碳循环科学的浅水算法。为研究陆水界面 CDOM 季节变化提供了宝贵的时间序列数据，并有可能揭示其与相邻陆地生物地理学和水文的关系。该研究提出了一种用于研究淡水或沿海生态以及碳循环科学的浅水算法。为研究陆水界面 CDOM 季节变化提供了宝贵的时间序列数据，并有可能揭示其与相邻陆地生物地理学和水文的关系。该研究提出了一种用于研究淡水或沿海生态以及碳循环科学的浅水算法。