Siimasta Satelliittiin

Kasviplanktonin, eli yhteyttävien perustuottajien, seuranta sisävesillä on ollut ympäristön havainnoinnin pullonkaula taustalta, erityisesti humusyhdisteistä, tulevan ylivoimaisen signaalin vuoksi. Nyt uudet anturi- ja laskentateknologiat ovat tuoneet tämän asian käännekohtaan. Tämän tutkimuksen tavoitteena on kehittää yleistettävä menetelmä kasviplanktonin funktionaalisten ryhmien optisten signaalien ratkaisemiseksi taustasignaalista huolimatta.
Field sampling
Tämä tutkimushanke hyödyntää uusia tutkimussatelliitteja sisävesien tutkimuksessa. Tutkimushanketta rahoittaa Suomen Akatemia. Kuvassa tutkija Pritish Naik tekee mittauksia monikanavaluotaimella osana kenttäkampanjaa kesällä 2024.
Hankkeen kesto
-
Tutkimuksen painoala
Informaatioteknologia ja ihminen tietoyhteiskunnassa
Tutkimusalue
JYU.Wisdom
Laskennalliset tieteet
Rahoitus
Suomen Akatemia

Hankekuvaus

Valtamerissä kasviplankton muodostaa erillisiä optisia funktionaalisia ryhmiä. Aiemmin tutkimussatelliittien ajallinen, alueellinen ja spektrinen erottelukyky on rajoittanut samankaltaisia havaintoja sisävesissä, mutta nyt tämä on mahdollista muuttaa uuden satelliittiteknologian ja mallinnustyökalujen avulla.

Tässä hankkeessa käytämme uusia hyperspektrisatelliitteja, kuten EnMAP-, PRISMA- ja Kuva Space -satelliittikonstellaatioita.

Teemme kenttätöitä ja mittauksia järvillä Suomessa ja Skotlannissa kerätaksemme maatotuusaineistoa järvien optisista ominaisuuksista. Pyrimme rakentamaan yleisiä malleja, joiden avulla voimme laskea maatotuusmuuttujia uusista satelliittikuvista. 

Julkaisut

Julkaisu
2026
Workshop on Hyperspectral Imaging and Signal Processing. Workshop on Hyperspectral Image and Signal Processing, Evolution in Remote Sensing. IEEE.
Naik, Pritish
Salmi, Pauliina
Calderini, Marco
Hunter, Peter
Lind, Leevi
May, Linda
McKenzie, Rebecca
Olszewska, Justyna
Pölönen, Ilkka