Design and development of an application for remote sensing the water quality of Insubric lakes

The availability of clean and safe water is essential for human consumption, irrigation, recreational activities, and ecosystem health. In this study, we address the crucial issue of monitoring water quality in lakes to determine its suitability for various purposes in the framework of the SIMILE Interreg project, thus taking a step forward toward the 6th Sustainable Development Goal (SDG) of the United Nations (“Ensure availability and sustainable management of water and sanitation for all”). The design and development of an application that leverages remote sensing technology implemented for the production of Water Quality Parameter (WQP), which are obtained by processing Sentinel-3 OLCI and Landsat-8 TIRS images. The processing chain includes the use of the C2RCC processor to obtain Chl-a (Chlorophyll-a) and TSM (Total Suspended Matter) and the Barsi method to produce maps of water surface temperature. The maps underwent a filtering process to remove anomalous values resulting from various factors, including clouds, water reflection (such as glint), and mixed pixels. These filtered maps were then compared to in-situ data for further analysis and validation. The filtering procedure involved outlier rejection based on the 3 σ rule. Values that were identified as local anomalies underwent additional scrutiny to assess potential local patterns, such as the presence of small gulfs and inflow/outflow streams. The idea of making the application as automated and guided as possible is to foster the production of WQP maps. Constant and timely monitoring allows for the early detection of pollution sources, the identification of emerging contaminants, and the assessment of the effectiveness of pollution control measures. Also, it helps guide policy decisions, resource allocation, and the development of strategies to protect and conserve water resources. The processing workflow, which involved the analysis of Water Quality Parameter (WQP) maps for January and February 2023, adopted the same methodology as in SNAP. However, a notable distinction was the automation of the process, achieved through the utilization of the Python programming language. In general, the application was primarily developed using the Docker Python container, providing a robust and scalable environment. To enhance usability and accessibility, a user-friendly monitoring application was designed, featuring a graphical user interface (GUI) and incorporating advanced remote sensing capabilities. This integration of RS technologies enables non-expert operators to effectively monitor and manage water quality, simplifying the overall monitoring process.

La disponibilità di acqua pulita e sicura è essenziale per il consumo umano, l'irrigazione, le attività ricreative e la salute dell'ecosistema. In questo studio affrontiamo la questione cruciale del monitoraggio della qualità dell'acqua nei laghi per determinarne l'idoneità a vari scopi nell'ambito del progetto SIMILE Interreg, facendo così un passo avanti verso il 6° Obiettivo di Sviluppo Sostenibile (SDG) delle Nazioni Unite ( “Garantire la disponibilità e la gestione sostenibile dell'acqua e dei servizi igienico-sanitari per tutti”). La progettazione e lo sviluppo di un'applicazione che sfrutta la tecnologia di telerilevamento implementata per la produzione di Water Quality Parameter (WQP), che si ottengono elaborando le immagini Sentinel-3 OLCI e Landsat-8 TIRS. La catena di elaborazione include l'uso del processore C2RCC per ottenere Chl-a (Chlorophyll-a) e TSM (Solidi Sospesi Totali) e il metodo Barsi per produrre mappe della temperatura superficiale dell'acqua. Le mappe sono state sottoposte a un processo di filtraggio per rimuovere valori anomali risultanti da vari fattori, tra cui nuvole, riflessi d'acqua (come glint) e pixel misti. Queste mappe filtrate sono state quindi confrontate con i dati in situ per un'ulteriore analisi e convalida. La procedura di filtraggio prevedeva il rifiuto dei valori anomali basato sulla regola 3 σ. I valori che sono stati identificati come anomalie locali sono stati sottoposti a un ulteriore controllo per valutare potenziali modelli locali, come la presenza di piccoli golfi e flussi di afflusso/deflusso. L'idea di rendere l'applicazione il più possibile automatizzata e guidata è quella di favorire la produzione di mappe WQP. Il monitoraggio costante e tempestivo consente la diagnosi precoce delle fonti di inquinamento, l'identificazione dei contaminanti emergenti e la valutazione dell'efficacia delle misure di controllo dell'inquinamento. Inoltre, aiuta a guidare le decisioni politiche, l'allocazione delle risorse e lo sviluppo di strategie per proteggere e conservare le risorse idriche. Il flusso di lavoro di elaborazione, che ha comportato l'analisi delle mappe dei parametri di qualità dell'acqua (WQP) per gennaio e febbraio 2023, ha adottato la stessa metodologia di SNAP. Tuttavia, una notevole distinzione è stata l'automazione del processo, ottenuta attraverso l'utilizzo del linguaggio di programmazione Python. In generale, l'applicazione è stata sviluppata principalmente utilizzando il contenitore Docker Python, fornendo un ambiente robusto e scalabile. Per migliorare l'usabilità e 9 l'accessibilità, è stata progettata un'applicazione di monitoraggio di facile utilizzo, dotata di un'interfaccia utente grafica (GUI) e che incorpora funzionalità avanzate di rilevamento remoto. Questa integrazione delle tecnologie RS consente agli operatori non esperti di monitorare e gestire efficacemente la qualità dell'acqua, semplificando l'intero processo di monitoraggio.