Itämeren ja Suomen järvien päivittäinen näkösyvyysaineisto (Landsat-8) 2016– / Daily Secchi depth of the Baltic Sea and Finnish lakes (Landsat-8) 2016–

**[FI]** Satelliitti-instrumenttien havainnoista seurataan veden näkösyvyyttä pilvettömiltä alueilta sulan veden aikana Suomen merialueilta ja järviltä.

Näkösyvyys kuvaa veden läpäisevyyttä, ja sen arvioiminen liittyy mm. rehevöitymistason määrittämiseen. Satelliittihavainnoista tulkittu näkösyvyys on menetelmäkehitysvaiheessa ja rajapinnalla oleva aineisto kattaa esimerkkihavaintoja. Näkösyvyyttä tulkitaan Landsat-8 -satelliitin OLI-instrumentin (sekä Sentinel-2 sarjan MSI-instrumenttein, erillinen metadata) havainnoista, aineisto alkaa vuodesta 2016. Tulkinta tehdään 60 metrin tarkkuudella.

Tulkintaan käytetään C2RCC-mallia (Case-2 Regional CoastColour), (Brockmann et al. 2016). Malli on avoimesti saatavilla SNAP-ohjelmiston kautta. Syken aineistoissa mallin lopputulos on kuitenkin sovitettu vastaamaan Suomen rannikko- ja järvialueiden optisia ominaisuuksia. Sovitus perustuu kenttäkampanjoihin ja ympäristöhallinnon asemanäytteenottoon rannikolla ja järvillä (perusperiaate kuvattu Attila et al., 2013). 

Käyttötarkoitus: Itämeren ja Suomen järvien vedenlaadun seuranta.

Aineisto kuuluu SYKEn avoimiin aineistoihin (CC BY 4.0).
***
**[EN]** Satellite observations are used to monitor the Secchi depth of water from cloudless regions during ice-free periods from Finnish sea areas and lakes.

Secchi depth describes the transparency of the water. Secchi depth interpreted from the satellite observations is in the method development phase and the data contains sample interpretations. The interpretation utilises the Landsat-8 satellite OLI instrument (as well as the Sentinel-2 series MSI instruments, separate metadata) starting from year 2016.  The a spatial resolution of the material is 60 m.

Secchi depth is estimated from the satellite instrument observations using a neural network-based model C2RCC (Case-2 Regional CoastColour), (Brockmann et al. 2016). The final result of the model has been adapted to correspond to the optical properties of the Finnish coast and lake areas by Syke. The adaptation is based on field campaigns and station sampling (as exemplified e.g. in Attila et al., 2013).
***
## Viitteet / References

Attila, J., Koponen, S., Kallio, K., Lindfors, A., Kaitala, S., & Ylöstalo, P. (2013). MERIS Case II water processor comparison on coastal sites of the northern Baltic Sea, Remote Sensing of Environment, 128, 138–149.

Brockmann, C & Doerffer, R. (2016). Evolution of the C2RCC neural network for Sentinel 2 and 3 for the retrieval of ocean colour products in normal and extreme optically complex waters. Proc. Living Planet Symposium, ESA SP-470.
***
**WMS-palvelin / WMS service endpoint**: https://geoserver2.ymparisto.fi/geoserver/eo/wms

**WMS-taso / WMS layer**: EO_HR_WQ_LC8_SDT
***

**[FI]** Kaukokartoitusseurantojen tuloksena syntynyt näkösyvyysaineisto. Vuodesta 2016 eteenpäin koostuva esimerkkiaineisto Suomen merialueilta ja järviltä. 

Prosessointihistoria: Näkösyvyys on tulkittu Landsat-8 OLI-satelliitti-instrumentin aineistoilta. Alkuperäinen satelliittidata on ladattu USGS/NASA latauspalveluista. Sykessä niistä on laskettu näkösyvyysaineisto käyttäen C2RCC-mallia (Case-2 Regional CoastColour).
***
**[EN]** Satellite observations are used to monitor secchi depth. Example data from years 2016- for the Finnish sea areas and lakes.

Processing history: The Landsat-8 OLI data have been received from USGS/NASA service. The dataset has been processed to secchi depth values in Syke using the C2RCC algorithm (Case-2 Regional CoastColour), which includes atmospheric correction.

Organization: Suomen ympäristökeskus (Syke)