Monitoring of the development of blue-green algae in the Kuibyshev reservoir using remote sensing indices

Cover Page

Cite item

Abstract

The research presents the results of remote monitoring of blue-green algae of the Kuibyshev reservoir, leading to eutrophication of the reservoir. Multispectral images were taken by the European Space Agency’s Sentinel-2 remote sensing satellite and were processed by using QGIS software. Satellite images were processed using spectral indices. After using several spectral indices, the three most informative ones were selected: NDVI, NDWI and SIPI. The usage of processed images made it possible to define the boundaries of the distribution of blue-green algae more clearly, as well as the zones of the most intensive development of biomass. The use of several spectral indices made it possible to determine the most suitable data for the usage under adverse meteorological conditions. The analysis of the processed satellite images makes it possible to assess the intensity of the development of blue-green algae. This is the basis for the development of a forecast model of biomass changes in the reservoirs of the middle zone of the Russian Federation.

About the authors

Danil N. Sherstobitov

Samara State Technical University

Email: shersobitovdn@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9160-5317
SPIN-code: 6822-4868

Ph.D. student of the Department of Chemical Technology and Industrial Ecology

244 Molodogvardeyskaya St, Samara, 443100, Russian Federation

Vasiliy V. Ermakov

Samara State Technical University

Email: wassiliy@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-7720-2418
SPIN-code: 5201-1408

Cand. Sc. (Tech.), Associate Professor of the Department of Chemical Technology and Industrial Ecology

244 Molodogvardeyskaya St, Samara, 443100, Russian Federation

Vitaliy N. Pystin

Samara State Technical University

Email: vitaliy.pystin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4027-1804
SPIN-code: 8568-1200

Cand. Sc. (Tech.), Associate Professor of the Department of Chemical Technology and Industrial Ecology

244 Molodogvardeyskaya St, Samara, 443100, Russian Federation

Olga V. Tupitsyna

Samara State Technical University

Author for correspondence.
Email: olgatupicyna@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-0638-2700
SPIN-code: 4203-9529

Dr. Sc. (Tech.), Professor of the Department of Chemical Technology and Industrial Ecology

244 Molodogvardeyskaya St, Samara, 443100, Russian Federation

References

  1. Davis TW, Berry DL, Boyer GL, Gobler CJ. The effects of temperature and nutrients on the growth and dynamics of toxic and non-toxic strains of Microcystis during cyanobacteria blooms. Harmful Algae. 2009;8(5):715-725.
  2. Apeldoorn ME, Egmond HP, Speijers GJ, Bakker GJ. Toxins of cyanobacteria. Molecular Nutrition & Food Research. 2007;51:7-60.
  3. Codd G, Morrison L, Metcalf JS. Cyanobacterial toxins: risk management for health protection. Toxicology and Applied Pharmacology. 2005;203:264-272.
  4. Paerl HW, Huisman J. Climate change: a catalyst for global expansion of harmful cyanobacterial blooms. Environmental Microbiology Reports. 2009;1:27-37.
  5. Pearson L, Mihali T, Moffitt M, Kellmann R, Neilan B. On the chemistry, toxicology and genetics of the cyanobacterial toxins, microcystin, nodularin, saxitoxin and cylindrospermopsin. Marine Drugs. 2010;8:1650-1680.
  6. Borodulin IV, Milyutkin VA, Rosenberg GS. Development of technologies and technical means for the collection and utilization of blue-green algae. Samara Luka: problems of regional and global ecology. 2016;25(4):123-129. (In Russ.)
  7. Hu C, He M-X. Origin and offshore extent of floating algae in Olympic sailing area. Eos Transactions American Geophysical Union. 2008:89(33):302-303. https://doi.org/10.1029/2008EO330002
  8. Hu C. A novel ocean color index to detect floating algae in the global oceans. Remote Sensing of Environment. 2009;113(10):2118-2129.
  9. Siddiqui MD, Zaidi AZ, Abdullah M. Performance assessment of newly developed seaweed enhacing index. Remote Sensing. 2008;11(12):1-14. https://doi.org/10.1029/2008EO330002

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».