Comparative study of atmospheric correction algorithms for PRISMA products to optimize the retrieval of water quality parameters

Remote sensing is widely used for observing and managing aquatic ecosystems. Hyperspectral sensors, with their numerous narrow contiguous bands, are especially suited for monitoring water bio-physical parameters like Chlorophyll-a (Chl-a), Total Suspended Matter (TSM) and Phycocyanin (PC), that are instrumental in addressing challenges of inland water degradation, although retrieval algorithms still pose uncertainties. Atmospheric Correction (AC) is a critical step in data processing due to water bodies' low-signal. In this context, the hyperspectral mission PRISMA (PRecursore Iperspettrale della Missione Applicativa), operated by the Italian Space Agency, has been exploited for three Italian lakes: Trasimeno, Varese, and Garda. The first aim of this study was to compare and validate PRISMA L2C standard reflectance products and PRISMA L1 data atmospherically corrected using ACOLITE, ACOLITE-T-Mart, iCOR, MIP, hGRS, POLYMER, 6SV processors, against in situ measurements, in terms of remote sensing reflectance. Results identified different performances of AC algorithms across the study areas, with R2 always greater than 0.80 for Lake Trasimeno, less agreement for Lake Varese, and higher accordance in Lake Garda’s shallow waters (mean R2 higher than 0.75) compared to deep waters. The blue spectral region exhibits the least agreement among AC algorithms in the visible-near infrared range. The second aim was to provide the most accurate water quality maps, using the bio-optical model BOMBER, the Semi-empirical band ratio, and machine learning approach (MDN). In Lake Trasimeno PRISMA L2C, iCOR and 6SV resulted to be the most performant AC algorithms for retrieving Chl-a, TSM, and PC respectively, while iCOR emerged for Lake Varese, with Bias inferior to 20%. Finally, Lake Garda’s bottom substrate characterization maps were generated with iCOR, showing 81% Overall Accuracy. Although further studies are recommended to improve the analysis of PRISMA's performance across different optical water types, and atmospheric and geometric conditions, this study has demonstrated that hyperspectral data represent a suitable technology for water quality mapping.

Il telerilevamento è ampiamente utilizzato per osservare e gestire gli ecosistemi acquatici; i sensori iperspettrali, grazie alla presenza di numerose bande contigue, si distinguono per il monitoraggio di parametri bio-fisici di qualità dell’acqua, come Clorofilla (Chl-a), Solidi Sospesi Totali (TSM) e Ficocianina (PC). Tuttavia, persistono incertezze sull’accuratezza degli algoritmi di stima; uno step fondamentale nel processamento dei dati riguarda la correzione atmosferica (AC). In questo contesto, è stata utilizzata la missione iperspettrale PRISMA (PRecursore Iperspettrale della Missione Applicativa - Agenzia Spaziale Italiana), per indagare tre laghi italiani: Trasimeno, Varese, Garda. Il primo obiettivo è stato quello di confrontare e validare i prodotti standard di riflettanza PRISMA L2C e i dati PRISMA L1 corretti atmosfericamente utilizzando i processori ACOLITE, ACOLITE-T-Mart, iCOR, MIP, hGRS, POLYMER, 6SV, rispetto alle misure in situ. I risultati hanno identificato differenze nelle prestazioni degli algoritmi di AC, con R2 maggiori di 0.80 per il Lago Trasimeno, minore accordo per il Lago di Varese e maggiore concordanza nelle acque basse del Lago di Garda (R2 medio maggiore di 0.75) rispetto a quelle profonde. La regione spettrale del blu ha inoltre evidenziato un minore accordo tra gli algoritmi, a confronto con altre regioni del visibile-infrarosso vicino. Il secondo obiettivo è stato quello di fornire mappe accurate di qualità dell'acqua, utilizzando il modello bio-ottico BOMBER, il rapporto di banda Semi-empirico, e il machine learning (MDN). Nel Lago Trasimeno PRISMA L2C, iCOR e 6SV sono emersi come più performanti per la determinazione di Chl-a, TSM e PC rispettivamente, mentre è emerso iCOR per il Lago di Varese, con Bias inferiori al 20%. Infine, le mappe dei substrati inferiori del Lago di Garda sono state generate con iCOR, con un Overall Accuracy di 81%. Sebbene siano necessari ulteriori studi per migliorare le prestazioni di PRISMA su diversi siti e condizioni atmosferiche e geometriche, questo studio ha dimostrato che l’iperspettrale rappresenta una tecnologia adatta alla mappatura della qualità dell'acqua in diversi ecosistemi acquatici.