Monitoring coastal water quality with satellite data

Coastal water quality monitoring is essential for tracking and mitigating sewage plumes, oil spills, rising sea surface temperatures, and harmful algal blooms. One way to measure water quality parameters is through direct water sampling in the field. However, water sampling is often time consuming, cost and labour intensive, and leaves lower- and middle-income countries with limited data.

Remote sensing with multi- and hyperspectral satellites serve to augment field datasets by providing data with finer temporal and spatial resolution. Satellite missions typically orbit the Earth, some passing over a certain area daily, and use sensors to collect electromagnetic radiation reflected from land and oceans. Visible and near-infrared radiation are the most relevant for coastal water quality monitoring. Images are processed to mask out clouds and sun glint, minimizing or removing atmospheric effects on the water reflectance. Computer algorithms are then applied to estimate water quality parameters from the corrected reflectance data. These algorithms can be simple to implement empirical or semi-empirical formulas calibrated to be region-specific, which is often preferred for specific coastal features or complex turbid waters. Machine and deep learning approaches are advantageous as they can quantitatively combine the satellite data, model outputs, and meteorological variables into the output data.

Credit: Ileana Callejas

Remote sensing with satellites is quickly becoming a powerful tool to monitor parameters such as sea surface temperature, turbidity, and levels of chlorophyll-a, enabling ocean warming and harmful algal blooms to be tracked over large regions. For resource scarce countries like those in Latin America, this remotely sensed data could be the only substantial dataset. Since 2020, satellite datasets have been successfully used to capture improvements in water quality in coastal regions during the COVID-19 lockdowns, including around Belize in Central America. Current findings using remote sensing data are being used to plan for future satellite missions such as the PACE (Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem) mission set to launch in early 2024, which will be able to distinguish between various types of algae with high accuracy.

Spanish Translation: This article was edited in English, with a Spanish translation provided by the author (Box 1). The translation was not checked for correctness by Springer Nature.

Box 1 Monitoreo de la calidad de aguas costeras mediante datos satelitales

El monitoreo de la calidad del agua costera es esencial para rastrear y mitigar las plumas de efluente de aguas residuales, los vertidos de petróleo, el aumento de la temperatura de la superficie del mar y la floración de algas nocivas. Una forma de medir los parámetros de calidad del agua es obteniendo muestras de agua en campo. Sin embargo, el análisis del agua suele requerir mucho tiempo, costes y mano de obra. Esto puede agotar los recursos de países de bajos y medios ingresos, dejándoles con datos limitados.

La teledetección con satélites multiespectrales e hiperespectrales sirve para aumentar los conjuntos de datos de campo al proporcionar datos con resoluciones temporales y espaciales más finas. Las misiones de satélite típicamente orbitan la Tierra, algunos pasan por un área determinada diariamente, y usan sensores para recolectar datos de radiación electromagnética reflejada por la tierra y los océanos, donde los datos de longitud de onda de luz visible e infrarrojo cercano son los más relevantes para el monitoreo de la calidad del agua costera. Las imágenes se procesan para disminuir las nubes y los reflejos del sol, minimizando o eliminando los efectos atmosféricos en la reflectancia del agua. A continuación, se aplican algoritmos informáticos especializados para estimar los parámetros de calidad del agua a partir de los datos de reflectancia corregida. Estos algoritmos pueden ser sencillos para implementar métodos empíricos o semiempíricos calibrados para una región específica, lo cual a menudo es preferible para características costeras particulares o aguas turbias complejas. Las estrategias de aprendizaje automático y profundo para estimar parámetros de calidad del agua son ventajosos porque pueden predecir la calidad del agua mediante la combinación de datos, que pueden incluir datos de satélites, variables meteorológicas y resultados de modelos.

La teledetección con satélites se está convertido rápidamente en una herramienta poderosa para el monitoreo de parámetros como la temperatura superficial del mar, la turbidez del agua y los niveles de clorofila a, lo que permite monitorear en grandes regiones el calentamiento de los océanos y la proliferación de algas nocivas. Para los países con escasos datos y recursos, como los de Latinoamérica, estos datos de teledetección podrían ser el único conjunto de datos sustancial. Desde 2020, los datos de satélites se han utilizado con éxito para evidenciar la mejora de la calidad del agua en regiones costeras como resultado de la falta de actividad humana durante el confinamiento por la pandemia de COVID-19. Estos resultados incluyen las regiones costeras de Belice en América Central. Los hallazgos actuales que utilizan datos de teledetección se están utilizando para planificar futuras misiones satelitales, como la misión PACE (por sus siglas en inglés: Plankton, Aerosol, Cloud, ocean Ecosystem), que se lanzará a principios de 2024 y que permitirá distinguir entre varios tipos de algas y trazar un mapa de alta precisión de la calidad del agua compleja en áreas costeras.