Water Quality Estimation Using High Resolution Satellite Imaging around Addis Ababa

Abstract

Det er mange utfordringer rundt overflatevann i Etiopia, og mye kan spores tilbake til Addis Abeba. Ukritisk forsøpling, utilstrekkelig avfallshåndtering og høye kostnader ved overvåking er deler av problemet. For å beskytte de verdifulle vannressursene, så er tidlig gjenkjenning og skadebegrensning nøkkelen, og fjernmåling kan være en mer fornuftig løsning. I tillegg til kostnadsbesparelser ved satellittbasert fjernmåling, er det ingen fysiske grenser, helhetlige feltmålinger og tjue års forskning på dette feltet. Imidlertid er de fleste av disse teknikkene basert på satellittbilder med lav til middels oppløsning, noe som reduserer brukbarheten på innsjøer og elver. Andre er basert på dyre og kompliserte satellitter, og dette er en høy inngangsbar for «low-end» brukere. Disse brukerne er også personene som trenger bedre tilgang til verktøy for å administrere ressursene sine, på grunn av dårligere råd. Derfor har denne oppgaven som mål å lage vannkvalitetsmodeller som er tilgjengelige for alle med tilgang til internett og en datamaskin. Ved å bruke de høyoppløselige (<5 meter) satellittbildene fra NICFI Basemap og gjennomføring av både en litteratur- og feltstudie, var det et håp om å lage levedyktige modeller for forskjellige parametere. Litteraturstudien gjennomgikk mange satellitter, vannkvalitetsparametere og NICFI-spesifikasjonene i et forsøk på å finne samsvarende spektralegenskaper for alle tre. Brukere med vannkvalitetsmodellene (WQM) kan da produsere sine egne parameterdistribusjonskart (PDM) i sine sjøer av interesse. Imidlertid var det mange begrensninger når man låner en WQM til en annen innsjø og instrument. Litteraturstudien konkluderte med fire parametere som kunne estimeres: Totalt suspendert stoff, klorofyll-a, turbiditet og farget oppløst organisk stoff (CDOM). Men den statistiske signifikansen ble ikke beregnet for disse modellene. Feltarbeid i Addis Ababa var gjennomført, men måtte låne andres feltprøver for å produsere en original WQM ved å bruke NICFI Basemap. Denne nye originale WQM for klorofyll-a hadde en R2 0.72 med 25 prøver, noe som ga oss et statistisk signifikant resultat. Den nye PDM-en som ble produsert var nøyaktig. Anbefalinger for videre forskning vil være å bruke flere feltprøver for å få bedre modeller med dette instrumentet . Imidlertid bør denne WQM være passende for lavende brukere for å overvåke deres essensielle vannressurser.

There are many issues surrounding surface water quality in Ethiopia, and a lot can be traced back to Addis Ababa. Indiscriminate dumping, insufficient waste management infrastructure and the cost of monitoring are parts of the problem. To protect the valuable water resources early detection and mitigation is key, and remote sensing could be a more sensible solution to these problems. In addition to cost savings of satellite based remote sensing, there are no physical boundaries, larger holistic samples and twenty years of research in this field. However, most of these techniques are based on low to medium resolution satellite images, which reduces smaller lakes and rivers. Others are based on expensive and complicated satellites, and this is a high bar of entry for low-end users. These low-end users are also the people who need better access to tools to manage their resources. Therefore, this thesis set out to produce water quality models that are accessible for everyone with access to the Internet and a computer. By utilising the high resolution (<5 meters) satellite images from NICFI Basemap and conducting both a literature and field study, there was a hope to make viable models for different parameters. The literature study reviewed many satellites, water quality parameters and the NICFI specifications in an effort to find matching spectral characteristics for all three. This would allow users to utilise Water Quality Models (WQM) and produce their own Parameter Distribution Maps (PDM) in their lakes of interest. However, there where many limitations when borrowing one WQM to another lake and instrument. The literature study concluded with four parameters that could be estimated: Total Suspended Matter, Chlorophyll-a, Turbidity and Coloured Dissolved Organic Matter. But the statistical significance was not calculated for these models. A field study was conducted in Addis Ababa to gather samples to produce an original WQM using NICFI Basemap. There were not enough samples taken, so Assegide et al.’s field samples from Koka Reservoir were used. The Original WQM for chlorophyll-a had a R2 of 0.72 with 25 samples, giving us a statistically significant result. The Novel PDM produced was accurate. Recommendations for further research would be to use more field samples to get better models. Would also recommend that the Novel PDM should be tested on other lakes. However, this WQM should be appropriate for low-end users to monitor their essential water resources.