Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Évaluation de l'état de pollution d'un système lacustre côtier à l'aide d'images satellite

Sheela AM, Letha J, Sabu Joseph, Ramachandran KK et Justus J

La pollution de l'eau est une menace majeure pour l'existence des êtres vivants. Les mesures de restauration peuvent être prises en évaluant l'étendue de la pollution des masses d'eau à l'aide de divers indices de qualité de l'eau. L'indice de qualité de l'eau de la National Sanitation Federation (NSFWQI) est l'indice le plus largement utilisé. Habituellement, le NSFWQI est déterminé en collectant et en analysant des échantillons d'eau à divers endroits et il s'agit d'un processus fastidieux et coûteux. L'état trophique est généralement déterminé à partir d'images satellite de Landsat TM. Ici, une tentative a été faite pour évaluer rapidement l'état de pollution dans une vaste zone (lac Akkulam-Veli, Kerala, Inde) directement à partir de l'imagerie satellite (IRS P6- LISSIII) en utilisant le NSFWQI. On a également tenté de calculer le pH, l'oxygène dissous (OD), la demande biochimique en oxygène (DBO) et les coliformes fécaux (FC) dans le système lacustre. Des équations de régression pour la prédiction du NSFWQI, du pH, de l'OD, de la DBO et du FC à partir des valeurs de radiance des bandes verte, rouge, NIR et SWIR de l'imagerie satellite ont été développées. L'étude révèle que l'équation de régression simple formée par le rapport de la luminance dans les bandes verte et rouge, qui produit un coefficient de corrélation fort pour la prédiction du NSFWQI. Pour la prédiction de l'OD, la meilleure équation est l'équation de régression simple formée par le rapport de la luminance dans les bandes verte et rouge avec une forte corrélation. Pour la DBO, l'équation de régression multiple a été formée par la luminance dans les bandes rouge et SWIR avec une forte corrélation. La meilleure équation pour prédire le pH est l'équation de régression avec le rapport des bandes verte et rouge avec une forte corrélation. Mais pour les coliformes fécaux, l'équation de régression multiple est la meilleure équation formée par le rapport de la luminance dans les bandes verte et SWIR avec un faible coefficient de corrélation. Les performances de ce modèle peuvent être améliorées en utilisant un grand ensemble de données. La variation spatiale de ces caractéristiques de qualité de l'eau les plus importantes est dérivée de l'imagerie utilisant des techniques de télédétection. On découvre également si la qualité de l'eau est conforme aux normes ou non pour envisager des mesures de contrôle. L'imagerie IRS P6-LISSIII permet d'évaluer rapidement l'état de pollution du système lacustre à l'aide de l'indice de qualité de l'eau (NSFWQI). Des mesures de contrôle peuvent alors être adoptées en priorité. L'imagerie satellite peut être utilisée pour évaluer rapidement l'état de pollution urbaine des masses d'eau du monde entier.