Accès à l'abondance, nettoyer, eau à boire, les loisirs et l'environnement sont l'un des enjeux les plus urgents du 21e siècle. La surveillance directe des menaces pour la qualité de l'eau douce est d'une importance cruciale, mais parce que les méthodes actuelles sont coûteuses et non standardisées, les ensembles de données complets sur la qualité de l'eau sont rares. Aux Etats-Unis, l'un des pays les plus riches en données au monde, moins de 1% de tous les plans d'eau douce ont déjà été échantillonnés pour la qualité.

Dans un nouveau journal, AquaSat :un jeu de données pour permettre la télédétection de la qualité de l'eau pour les eaux intérieures, une équipe dirigée par le professeur adjoint Matt Ross de la Colorado State University a mis en correspondance de grands ensembles de données publiques d'observations de la qualité de l'eau avec des images satellite pour relever les défis de la mesure de la qualité de l'eau de manière efficace et rentable.

Menaces que nous ne pouvons pas encore comprendre pleinement

Selon Ross, un scientifique des bassins versants au Département des sciences des écosystèmes et de la durabilité, il existe de nombreuses menaces pour la qualité de l'eau, y compris les nutriments provenant du ruissellement agricole qui favorisent la prolifération d'algues ; la sédimentation dans les réservoirs qui pose des problèmes de distribution ; et le carbone dissous des feuilles en décomposition qui interrompt les réactions chimiques qui maintiennent l'eau propre et potable.

Pour la plupart, les entités gouvernementales surveillent la qualité de l'eau aux États-Unis en envoyant des scientifiques sur le terrain pour mesurer des variables telles que la quantité de chlorophylle (provenant des algues), concentrations de sédiments en suspension, carbone organique dissous, et la clarté de l'eau en personne.

Mais, comme Ross et son équipe l'expliquent, pour bien comprendre et inventorier les évolutions de la qualité de l'eau, un ensemble de données beaucoup plus important est nécessaire ; qui à son tour nécessite de plus en plus de personnes pour faire des échantillonnages sur le terrain, ce qui est très coûteux et peu susceptible de résoudre complètement le problème.

Au lieu, l'équipe suggère que l'utilisation de la télédétection à partir de l'imagerie satellitaire pourrait être un moyen d'élargir considérablement notre compréhension de la variation de la qualité de l'eau à l'échelle continentale, avec peu de frais supplémentaires pour l'échantillonnage.

Fusion d'images satellites avec des mesures de terrain

Pendant de nombreuses décennies, les scientifiques savent que la couleur de l'eau nous dit quelque chose sur ce qu'elle contient. Une eau beige clair indique probablement une rivière pleine de sédiments. Des tourbillons verts au-dessus du lac Érié montrent des algues qui poussent et produisent de la chlorophylle. Les eaux brun foncé drainant les forêts et les marécages riches en tanins transforment les eaux bleues en un brun de couleur thé en raison de la façon dont la lumière interagit avec certains composés de carbone organique dissous.

Satellites d'imagerie en orbite autour de la terre, dont Landsat, détectent ces variations de couleur en prenant des images de la Terre tous les 16 jours.

« Ces satellites ont fondamentalement changé notre compréhension des changements à long terme de l'agriculture, les forêts, les feux, et d'autres changements de couverture terrestre, " expliqua Ross. " Cependant, il y a eu moins d'utilisation des archives Landsat pour comprendre les changements de qualité des eaux intérieures."

L'un des défis de l'utilisation des images Landsat pour évaluer la qualité de l'eau est l'absence d'un ensemble de données centralisé qui associe l'imagerie satellitaire aux observations sur le terrain. Ces correspondances, par exemple, lorsque les satellites prennent une photo le jour même où quelqu'un prélève un échantillon d'algues, peut être utilisé pour créer des algorithmes qui utilisent uniquement l'imagerie pour prédire la qualité de l'eau depuis l'espace.

Moins de 1, 000 de ces affrontements, principalement construit pour des études individuelles, existent actuellement, ralentir la capacité des chercheurs à construire, test, et appliquez des modèles à grande échelle pour prédire la qualité de l'eau pour chaque image sans nuages ​​dans les archives Landsat.

Une "symphonie de données"

Les chercheurs du CSU ont construit un nouvel ensemble de données de plus de 600, 000 correspondances entre les mesures de terrain de la qualité de l'eau et l'imagerie Landsat, créant ce que Ross appelle une "symphonie de données".

Les données sur la qualité de l'eau provenaient de deux sources publiques :le Water Quality Portal, un centre d'échange de données fédéral de plus de 400 états différents, local, et agences fédérales; et LAGOS-NE, un ensemble de données en science ouverte sur les mesures de la qualité de l'eau des lacs pour le nord-est des États-Unis. Combiné, ces ensembles de données fournissent plus de 6 millions d'observations sur la qualité de l'eau.

En utilisant un logiciel open source et Google Earth Engine, les auteurs ont fusionné les données sur la qualité de l'eau avec les archives Landsat de 1984 à 2019. Les ensembles de données brutes et l'ensemble de données de correspondance fusionné, qu'ils appellent AquaSat, sont désormais disponibles avec le code sous-jacent afin que les futurs utilisateurs puissent mettre à jour, monnaie, et l'améliorer.

Les auteurs s'attendent à ce que cet ensemble de données débloque de nouvelles applications puissantes dans la télédétection de la qualité de l'eau.

"We're hoping these tools will help build national-scale water quality estimates for large rivers and lakes, " said Ross. "These data would dramatically improve our understanding of water quality change at the macro-scale and allow the remote sensing community to compare methods and collectively improve our approach."

À l'avenir, Ross's team expects to go beyond the U.S. to employ these same methods to improve water quality monitoring in other places with little or no field observations.