Benthic habitat mapping and bio-optical characterization La Parguera Marine Reserve using passive and active remote sensing data

Abstract

Remote sensing techniques are widely useful in the field of oceanography and provide a better understanding of the dynamics of ocean circulation, in monitoring climate change, for navigation and fisheries management, and also help to improve models for weather and climate predictions. Also, information from satellites and airborne sensors can be used to evaluate constituents of natural waters, their optical properties, bottom depth and type, and classification of benthic features in shallow coastal environments. This study addressed the combined used of imagery from passive and active sensors, and field optical data, in an algorithm development for bio-optical characterization and benthic habitat mapping in La Parguera Marine Reserve. High-resolution bathymetry from passive sensors was obtained from a Worldview 2 (WV2) image at a significant spatial resolution (4 meters) and was validated using bathymetric data from an active sensor (LiDAR). An additional analysis was done that evaluated the influence of atmospheric corrections in depth retrievals. The Cloud Shadow Approach (CSA), using a simple band ratio (Band2/Band3) provided the best atmospheric correction with a second order polynomial equation (r2 = 0.82). This WV2 depth model was evaluated at another site within the image where it successfully retrieved depth values (r2 = 0.90) proving that high-resolution bathymetry can be obtained when combined with a robust atmospheric correction, even in areas with variable bottom composition. The Airborne Visible Infrared Image Spectrometer (AVIRIS) and WorldView-2 (WV2) sensors were used to derive water optical properties, combined with water depth from LiDAR data to perform a water column correction using Lee’s semi-analytical algorithm, and to determine the optical bottom albedo. The values of image-derived absorption (p=0.05, r2=0.90) and Kd (p=0.05, r2=0.96) exhibited a strong correlation when compared with in situ values. A strong inverse relationship was found between distance from shore to increasing values of absorption (p=0.07, r2=0.71) and this factor explained about 71% of the variation in absorption values for the time-series. For the AVIRIS image, bottom albedo values for sand, seagrass, and coral-gorgonians were in good agreement with in situ values for these substrates in both spectral shape and intensity, spectral absorption and reflectance features were only present after the water column correction. LiDAR reflectivity was highly correlated to bottom albedo images from AVIRIS (r2 = 0.79) and WV2 (r2 = 0.79), and this correlation was further improved by removing the depth influence from the LiDAR reflectivity (AVIRIS, r2 = 0.95; WV2, (r2 = 0.94). High-resolution benthic habitat maps were created from AVIRIS and WV2 modeled bottom albedo products from pre-processed imagery (atmospheric and water column corrected) for La Parguera Reserve. An ISODATA classification was performed and the segmented images were classified as coral reefs, seagrass, hardbottom, mixed sand/hardbottom/coral, mud, sand, and sand with benthic algae. The overall accuracy (AVIRIS = 63.55%, WV2 = 64.81%), kappa coefficient (AVIRIS = 55 %, WV2 = 57%), and the tau coefficient (AVIRIS = 59%, WV2 = 60%) were evaluated. No major class differences were found between the AVIRIS and WV2 classification totals, except for coral reefs and sand, where the reduction in coral reefs class totals could be attributed to temporal differences in the images depicting changes in the coral reefs distribution within the reserve. A major contribution of this study was the creation of the first benthic habitat map for La Parguera Reserve that: 1) provided multi/hyperspectral information at this spatial scale (4 square meters), 2) covered the extent of the reserve, and 3) provided a baseline for future development of benthic habitat studies using an objective classification scheme.

La información obtenida de sensores colocados sobre satélites y aviones es utilizada en la oceanografía para mejorar la navegación, y el conocimiento sobre la circulación oceánica que redunda en una mejoría a los modelos climatológicos. Estas técnicas de teledetección también nos permiten evaluar los componentes de la columna de agua, las propiedades ópticas, la profundidad y el tipo de fondo, y la clasificación de habitáculos bénticos. Este estudio se enfoca en la fusión de sensores activos y pasivos, datos ópticos de campo, y el desarrollo de algoritmos para la caracterización bio-óptica de las aguas y el tipo de fondo de la Reserva Natural de la Parguera. La imagen del sensor Worldview 2 (WV2) nos permitió obtener un mapa batimétrico a alta resolución que fue validad a su vez con los datos obtenidos de un sensor activo (LiDAR). La aplicación de diferentes modelos de corrección atmosférica nos permitió evaluar cómo afecta esta corrección la derivación de profundidad, donde usando una razón de bandas (Banda 1/Banda 3) con la corrección de “Cloud Shadow Approach” (CSA) pudimos obtener una excelente correlación (r2 = 0.82). Este modelo fue utilizado en otra sección de la imagen donde se obtuvieron valores de profundidad validados (r2 = 0.90) lo que indica que aun en zonas de habitáculos profundos y variables, se pueden obtener excelentes resultados seleccionando la mejor corrección atmosférica. Los sensores AVIRIS y WV2 fueron utilizados para corregir la influencia de la columna de agua, basados en la derivación de las propiedades ópticas y valores de profundidad de LiDAR. Esta corrección de columna de agua fue basado en los algoritmos semi-analíticos de Lee y nos permitió determinar el albedo de fondo. Los valores de absorción (p=0.05, r2=0.90) y Kd (p=0.05, r2=0.96) derivados de imágenes mostraron una excelente correlación con los valores de campo. El factor de distancia de la costa mostro una fuerte relación inversa con los valores de absorción (p=0.07, r2=0.71) para la serie de tiempo evaluada. Los rasgos espectrales de arena, yerbas marinas y corales (gorgóneos) solo fueron observados una vez se eliminó la influencia de la columna de agua en la señal, y sus valores de albedo de fondo fueron muy similares a los medidos in situ para esto sustratos. La correlación entre albedo de fondo y reflectividad de LiDAR (AVIRIS, r2 = 0.79; WV2, r2 = 0.79) fueron mejorados significativamente después de haber removido la influencia de profundidad (AVIRIS, r2 = 0.95; WV2, (r2 = 0.94). Se desarrollaron mapas de hábitats bénticos de alta resolución de los productos de albedo de fondo de las imágenes de AVIRIS y WV2 donde la técnica de ISODATA fue utilizada en las imágenes segmentadas para clasificar entre: arrecifes de coral, fondo duro “hardbottom”, mezcla de arena/ fondo duro “hardbottom”/coral, fango, arena, y área con algas bénticas. Los valores de certeza “overall accuracy” (AVIRIS = 63.55%, WV2 = 64.81%), coeficiente kappa (AVIRIS = 55 %, WV2 = 57%), y coeficiente tau (AVIRIS = 59%, WV2 = 60%) fueron evaluados y no se encontró diferencia significativa entre la clasificación de AVIRIS y WV2, excepto en la clases de arrecifes de coral y arena. Esta reducción en la clase de arrecifes de coral se puede atribuir a las diferencia temporales de las imágenes donde se presentan los cambios de este tipo de fondo en la reserva. Una contribución significativa de este estudio fue el desarrollo un mapa béntico para la Reserva de la Parguera donde: se pudo obtener información multi/hiper espectral a una escala significativa (4 metros), que cubriera la extensión total de la reserva, y que proveyera una base objetiva de clasificación para futuros estudios bénticos de la reserva.