Keskkonnatehnoloogia õppekava

Permanent URI for this communityhttps://hdl.handle.net/10062/30345

Browse

Browsing Keskkonnatehnoloogia õppekava by Author "Alikas, Krista, juhendaja"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Kohtmõõtmised ja satelliidid: klorofüll a määramise meetodite võrdlus kahes optiliselt erinevas järves
    (Tartu Ülikool, 2021) Kõks, Kerttu-Liis; Alikas, Krista, juhendaja; Kangro, Kersti, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
    Veekogud omavad tähtsat rolli kogu meie ümbruse jaoks, nii keskkonnale kui ka inimestele endile. Suurenev igakülgne surve veekogudele ja mageveevarudele on tekitanud vajaduse regulaarseks seireks. Üks huvipakkuv vee kvaliteedi näitaja on klorofüll a, mille põhjal hinnatakse veekogude seisundit. Tavapärased kohtmõõtmised ei taga piisavat ruumilist katvust ning ei pruugi anda piisavalt kiirelt informatsiooni veekogude muutliku seisundi kohta, mistõttu katsetatakse üha uusi meetodeid – näiteks pidev- ja satelliitmõõtmised. Magistritöö eesmärgiks oli võrrelda kuut erinevat meetodit klorofüll a määramiseks Võrtsjärve ja Saadjärve näitel. Töö käigus uuriti meetodeid mõjutavaid tegureid ning nende kokkulangevust. Töö tulemustest selgus, et Võrtsjärve puhul oli meetodite kokkulangevus parem kui Saadjärve puhul ning veepinna kohal teostatud mõõtmised on mürasemad. Lisaks järeldub, et pidevmõõtmiste puhul on oluline eelnev korrektsioon ja põhjalik kvaliteedikontroll ning satelliitandmete puhul õige atmosfääri korrektsiooni valimine.
  • Thumbnail Image
    Item
    Peipsi järve vetikaõitsenguid esilekutsuvate ja pärssivate parameetrite uuring kaugseire abil
    (Tartu Ülikool, 2024) Segerkrantz, Max Sebastian; Alikas, Krista, juhendaja; Rahn, Ian-Andreas, juhendaja; Jakobson, Erko, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
    Käesoleva bakalaureusetöö eesmärgiks oli uurida Peipsi järve ja selle kolme alajärve: Peipsi Suurjärve, Lämmijärve ja Pihkva järve vetikaõitsenguid kaugseire abil, ja selgitada välja, kas vetikaõitsengute ja ilma- ning veeparameetrite vahel on seosed, mis aitaksid meil põhjendada vetikaõitsengute dünaamikat. Uuring teostati Lakes_cci (Climate Change Initiative – Kliima muutuste initsiatiiv) andmestiku ja ERA5 atmosfääri järelanalüüsi abiga. Uuringu tulemused näitasid, et kõigis kolmes järve osas mõjutavad klorofüll-a kontsentratsiooni nii veetaseme kõrgus kui ka veepinna temperatuur. Erinevalt Suurjärvest, olid nii Lämmi- kui ka Pihkva järves positiivsed korrelatsioonid 2 meetri kõrguselt mõõdetud õhutemperatuuri ja klorofüll-a kontsentratsiooni vahel. Tulemused ei näidanud veenvat tõendusmaterjali tuulevaikse ilma otsese positiivse mõju kohta vetikaõitsengutele ning ei leitud ka otsest seost klorofüll-a kontsentratsiooni ja sademete hulga vahel. Tuulekiirus oli mõõdetud 10 meetri kõrguselt.
  • Thumbnail Image
    Item
    Sentinel-2/MSI applications for European Union Water Framework Directive reporting purposes
    (Tartu Ülikool, 2018) Ansper, Ave; Alikas, Krista, juhendaja; Post, Piia, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
    EL veepoliitika raamdirektiiv kohustab seirata järvi, mille suurus on vähemalt 50 ha ja hinnata nende ökoloogilist seisundit. Eesmärgiks on saavutada vee ökoloogiline seisund vähemalt “hea”, vajadusel rakendada meetmeprogramme selle saavutamiseks. S2/MSI-l on sobiv ruumiline lahutus 10, 20, 60 m, mis võimaldab uute rakenduste arendamist järvedes, et täita EL veepoliitika raamdirektiivi nõudeid. Mõlema satelliidi, S2A ja S2B, korral on ajaline lahutus kesklaiustel 2-3 päeva, mis annab võimaluse analüüsida rohkem andmeid, et testida ja arendada uusi rakendusi S2/MSI satelliitidele. Veelgi enam, suur ajaline lahutus annab võimaluse koostada aegridu ja hinnata chl-a dünaamikat järvedes ja rannikualadel. S2/MSI on taimkatte kaugseire satelliit, mistõttu on oluline võrrelda erinevaid atmosfäärikorrektsiooni protsessoreid, et leida parim vee kaugseireks. Kuna edukas atmosfäärikorrektsioon on oluline eeldus chl-a algoritmide arendamisel, siis töö käigus testiti nelja erinevat atmosfäärikorrektsiooni: ACOLITE, C2RCC, Polymer ja Sen2Cor. Töö üheks eesmärgiks oli leida parim atmosfäärikorrektsioon, siis põhinedes 6-le kontaktmõõtmiste ja satelliidiandmete võrdlusele, osutus valituks C2RCC, millel oli kõige kõrgem vee peegeldusteguri korrelatsioon põhilistel chl-a algoritmi arendamise kanalitel võrreldes in situ vee peegeldusteguriga. Chl-a on põhiline parameeter vee ökoloogilise seisundiklassi hindamisel, seetõttu teine osa uurimistööst hõlmas chl-a algoritmide testimist ja arendamist S2/MSI kanalite jaoks. Kuna S2/MSI kanal (665 nm) chl-a neeldumispiigi lähedal on laiem (38 nm) kui S3/OLCI (7.5 nm) kanal, siis uurimistöö käigus viidi läbi võrdlus chl-a kanalite vahel, mis näitas, et S2/MSI on võimeline tuvastama chl-a erinevate kontsentratsioonide korral.. Edasine uurimine selgitas, et C2RCC ei ole võimeline andma täpseid tulemusi väikeste, kitsaste järvede korral, kus naabrusefekt mõjutab kaldaäärseid piksleid. Seetõttu on väga oluline arendada korrektsioone ka naabrusefekti eemaldamise jaoks, mis aitaksid vältida segupiksleid. Madalates järvedes, mängib olulist rolli ka põhjaefekt, mis mõjutab piksleid kaldaäärsetes alades ja segab vee peegeldustegurit põhjast tuleva peegeldusega. Kuna atmosfäärikorrektsioon on väga tähtis protseduur, siis käib pidev algoritmide testimine ja arendamine, et tagada parim Level-2 piltide informatsioon, et oleks võimalik arendada välja uusi rakendusi. 56 Mõnedel juhtudel, kus naabrusefekt on väiksem, eriti suuremates järvedes (üle 90 ha) ja kus järv on ümmargune, seal on võimalik hinnata chl-a vees, kasutades empiirilisi algoritme. Standard C2RCC algoritm hindas järjepidevalt chl-a, kas liiga kõrgeks või liiga madalaks, kuid siiski säilitas chl-a dünaamika sarnaselt in situ mõõtmistega. MCI-l põhinev algoritm näitas häid tulemusi kõrge chl-a järvedes, koos Three-Band NIR Red Model (1/R665-1/R705)*R740 ja R705 - ((R665 + R740)/2) algoritmiga. Madala chl-a ja kõrge TSM sisaldusega järvedes töötas hästi Four-Band NIR Red Model algoritm (1/R665-1/R705)/(1/R740-1/R705), mis eemaldab TSM segava mõju, ning lisaks eelnevalt nimetatud Three-Band NIR Red Model algoritm. Veelgi enam, atmosfäärikorrektsioon C2RCC ei ole väga tundlik hindamaks chl-a neeldumist 665 nm kanali juures, sest chl-a neeldumispiik ei ole väga hästi näha vee peegeldustegurilt tänu naabrusefektile väikestes järvede. See tähendab, et vajalikud on valideerimisandmed optiliselt keerukatest järvedest, et arendada atmosfäärikorrektsioone. Siiski on satelliidi andmetelt saadud chl-a arv kaks korda suurem kui in situ mõõtmistelt saadud arv, mis annab võimaluse koguda kaks korda rohkem andmeid järvedest. S2/MSI-l on palju eeliseid, et tuletada veekvaliteedi parameetreid väikejärvedel, et täita EU veepoliitika raamdirektiivi. Atmosfäärikorrektsioonide parandused ja täiustused on väga vajalikud, et oleks võimalik kasutada S2/MSI eeliseid in situ mõõtmiste ees ja tagada regulaarne seire väikejärvedes.