TARTU ÜLIKOOL LOODUS- JA TEHNOLOOGIATEADUSKOND Füüsika instituut Laura Lõugas Muutused merepõhja taimestiku katvuses Landsati piltide põhjal Bakalaure

Suurus: px
Alustada lehe näitamist:

Download "TARTU ÜLIKOOL LOODUS- JA TEHNOLOOGIATEADUSKOND Füüsika instituut Laura Lõugas Muutused merepõhja taimestiku katvuses Landsati piltide põhjal Bakalaure"

Väljavõte

1 TARTU ÜLIKOOL LOODUS- JA TEHNOLOOGIATEADUSKOND Füüsika instituut Laura Lõugas Muutused merepõhja taimestiku katvuses Landsati piltide põhjal Bakalaureusetöö (12 EAP) Juhendaja: Ph.D Tiit Kutser Tartu Ülikooli Eesti Mereinstituut Kaitsmisele lubatud: Juhendaja: Programmijuht: allkiri, kuupäev Tartu 2013

2 Sisukord Sissejuhatus 4 1 Veekaugseire põhimõte Optiliselt aktiivsed ained Madalate vete kaugseire 10 2 Veekogude optiline klassifikatsioon 12 3 Satelliitsensorid veekogude kaugseireks Landsat 14 4 Uuritavate alade kirjeldused Haapsalu laht Väike väin 17 5 Materjal ja metoodika Landsati pildid Landsat 7 pildid Piltide töötlemine 21 6 Tulemused 22 7 Kokkuvõte 25 8 Detecting long time changes in benthic algae cover using Landsat image archive 26 2

3 Kasutatud kirjandus 27 3

4 Sissejuhatus Maa pinnast on peaaegu kolmveerand kaetud ookeanide, merede ning väiksemate siseveekogudega. Suur osa inimpopulatsioonist, tööstusest, põllumajandusest, rekreatsioonist ning turismindusest on koondunud just rannikuvete lähedusse. Paljudel merepõhja kooslustel ja ökosüsteemidel rannikualadel, suudmealadel ja siseveekogudes on nii äriline kui ka ökoloogiline väärtus (Werdell & Roesler, 2003). Mererand on koht, kus paiknevad spetsiifiline taimestik ja loomastik, aga ka koht, kus areneb infrastruktuur ning asuvad turismi rajatised. Antropogeenne tegur on suuresti vastutav veekeskkonna järjest halveneva seisundi eest. Seepärast on vajalik seisundi pidev monitooring ning rannikuvete seisundit mõjutada võivate tegevuste kompleksne planeerimine. Rannikualadele jõuavad kõik maismaa jäätmed, sealhulgas magevesi, reovesi ja erosiooniproduktid ning need alad on mõjutatud mitmete protsesside nagu lainete, loodete ja rannikuhoovuste poolt. Tagajärjena on rannikujoon väga dünaamiline piiritsoon nii oma morfoloogiliste kui ka ökoloogiliste omaduste poolest (Barale & Folving, 1996). Säästev majandamine rannikukeskkonnas vajab regulaarset täpse teabe kogumist ökosüsteemi tervise näitajate kohta (Phinn et al. 2004). Põhjataimestiku katvus ja muutuste trendid on vee kvaliteedi indikaatoriteks rannikualadel. Põhjataimestiku objektiivse monitooringu eesmärk on jälgida lühi- ja pikaajalisi muutusi liigilises koosseisus ja struktuuris. Rannikumere põhjataimestikku kvantitatiivne analüüs võimaldab adekvaatselt hinnata rannikumere keskkonna seisundit, pakkuda paremaid tõendeid keskkonna muutuste kohta ning kirjeldada protsesse, mis on tingitud inimtegevusest. Lisaks on merepõhja elustikku vaja kaardistada ka ruumilise planeerimise (tuuleparkide ja sadamate ehitus, kaitsealade planeerimine, kalapüügi reguleerimine, jne.) tarbeks. Täpset ja võrdlemisi põhjalikku informatsiooni annavad mitmesugused kontaktmõõtmised. Merepõhja vetikate katvuse kaardistamine tavapäraste meetoditega (sukeldumine, veealune video, kopaproovid) annab suure täpsuse ja kõrge ruumilise lahutuse (Werdell & Roesler, 2003), aga on väga kallis ja piiratud ajateguri ning tööjõuga, mis on vajalikud suurte alade kaardistamiseks. Lisaks võib mõnes piirkonnas olev sobimatu ilm piirata sukeldujal hooajaliste muutuste jälgimist (Wittlinger & Zimmerman, 2000) või ohtlik merepõhi takistada paadi/laevaga vajaliku alani jõudmist. Seega ei taga kontaktmõõtmised piisavalt operatiivset 4

5 ja laiaulatuslikku teavet veekogu kvantitatiivsete näitajate ning vees aset leidvate muutuste kohta. Kaugseire meetodite rakendamine täiendab kontaktmõõtmisi oluliselt ning annab lisaks teavet ka raskesti ligipääsetavate piirkondade kohta. Kaugseire annab potentsiaalselt kiire võimaluse kaardistada merepõhja vetikad, mis liigiti erinevad oma optiliste omaduste poolest. Ühtlasi on satelliitandmestiku põhjal võimalik koostada detailseid aegridu, millelt väljajoonistuvaid muutusi on keeruline ja kulukas jälgida välitöödel sooritatud mõõtmistega. Substraadi katte liikide ja nende biofüüsikaliste omaduste kaardistamine põhineb nende valguse peegeldamise omadustel ning seda on edukalt teostatud optilistelt selgetes vetes, madalates rannikupiirkondades ja korallrahudega vetes (Anstee et al., 2000; Dekker et al., 2001; Kutser et al., 2002; Phinn et al., 2004). Võrreldes korallrahude põhjakoosluste peegeldumisomadustega (Hochberg & Atkinson, 2000, 2003: Karpouzil et al., 2004; Minghelli-Roman et al., 2002) ja mererohu kooslustega (Fyfe, 2003; Pasqualini et al., 2004) on suhteliselt kasinalt infot vetikateliikide optiliste omaduste kohta. Siiski on mõnede vetikate spektraalse peegelduse omadused avaldatud korallrahude koosluste uuringutes (Hochberg & Atkinson, 2000; Kutser et al., 2003). Mõned vetikaliikide peegeldusteguri spektrid on avaldanud näiteks Maritorena et al. (1994), Anstee et al. (2000), Wittlinger & Zimmerman (2000). Paraku viidi need uuringud läbi selgetes ookeani (Case I) vetes. Case I veed on määratletud Moreli ja Prieuri poolt (1977) kui veed, kus peamiseks vee optiliste omaduste mõjutajaks on fütoplankton. Enamik hõljuvainest ja orgaanilisest ainest (CDOM) sellistes vetes on fütoplanktoni laguproduktid ja nende konstentratsioon on korrelatsioonis fütoplanktoni hulgaga (väljendatakse üldjuhul klorofüll a kontsentratsioonina). Seega saab selliste vete omadusi kirjeldada vaid ühe parameetriga klorofüll-a (kui fütoplanktoni põhilise pigmendi) kontsentratsiooniga. Läänemere vesi on suhteliselt hägune ja optiliselt palju keerukam. Enamik optiliselt aktiivsetest ainest Läänemeres on maapealse päritoluga ja seetõttu ei ole nende kontsentratsioon korrelatsioonis fütoplanktoni hulgaga. Enamik heljumist (tahked orgaanilised ja anorgaanilised osakesed) Läänemere rannikuvetes on samuti pärit maismaalt ning selle kontsentratsioon ei ole sõltuv klorofüll-a kontsentratsioonist. Läänemere vetes on sageli domineeriv värvust omav lahustunud orgaaniline aine (CDOM coloured dissolved organic matter), mille hulk ei ole samuti korrelatsioonis klorofüll-a kontsentratsiooniga. Suur 5

6 vee sissevool jõgedest, piiratud veevahetus teiste meredega ning suhteliselt madal merepõhi mõjutab oluliselt Läänemere optilisi omadusi. Teiseks probleemiks kaugseire meetodite kasutamisel merepõhja kaardistamisel on puudulik informatsioon Läänemere põhjataimestiku optiliste omaduste kohta. Mõningad põhjataimestiku heleduskoefitsientide spektrid on avaldatud Kutser et al artiklis. Käesoleva töö eesmärgiks on (1) tutvuda veekaugseire üldiste põhimõtete ja satelliidisensor Landsati parameetritega; (2) rakendada satelliidipiltidele eeltöötlus ning klassifitseerida madalad merealad taimestikuga ja taimestikuta aladeks; (3) uurida tulemite põhjal Eesti rannikumere põhjataimestiku katvuse ruumilist ja ajalist muutlikkust. 6

7 1 Veekaugseire põhimõte Kaugseire on teadus objektist, piirkonnast või nähtusest info kogumiseks ja salvestamiseks mõõteaparatuuriga, mis pole uuritava objektiga füüsilises kontaktis (Lillesand & Kiefer, 1999). Kaugseire sensori poolt salvestatud info on mõõdetud elektromagneetilise kiirgusena või objektilt peegeldunud energiana. Kaugseire jaguneb aktiivseks ja passiivseks. Esimesel juhul kasutatakse tehislikku kiirgusallikat (laser, radar) ning teisel juhul kasutatakse kiirgusallikana päikest. Vesi neelab kiirgust väga tugevalt peaaegu kõigil lainepikkustel välja arvatud nähtava valguse piirkond. Näiteks radarikiired ei suuda vette tungida sügavamale kui mõni millimeeter. Seepärast saab vees leiduvate ainete ja/või põhjataimestiku omaduste kohta kaugseire abil andmeid koguda ainult kasutades nähtava valguse lainepikkusi (Bukata, 2005). Lidarsüsteemid on äärmiselt kallid ning nende abil uuritava ala on väike kuna kasutada saab ainult lennukitel või helikopteritel paikevaid seadmeid. Suurte merealade kaardistamiseks on seepärast sobivaim passiivne optiline kaugseire, mida on ka antud töös kasutatud. Vee kohal kaugseire sensorini jõudnud kiirgusvoog koosneb neljast komponendist (Joonis 1): kiirgusest, mis on tagasi hajunud atmosfääriosakestel (gaaside molekulid, tahked osakesed); kiirgusest, mis on peegeldunud veepinnalt; kiirgusest, mis on tagasi hajunud veesambas; ning kiirgusest, mis on peegeldunud veekogu põhjast (eeldades, et veekogu on piisavalt madal ja vesi piisavalt läbipaistev) (Sathyendranath, 2000). Joonis 1. Vee kohal kaugseire sensori poolt mõõdetava kiirguse komponendid. 7

8 Madalate veekogude puhul võib kaugseire poolt mõõdetavat signaali (vee värvust) mõjutada põhjast tagasihajunud kiirgus, mis iseloomustab põhjareljeefi (vee sügavust) ja bentilist elustikku (IOCCG, 2000). Sensorisse jõudev signaal sõltub suures osas kiirguse hajumisest atmosfääris. Isegi pilvevabal päeval, kui veekogu kohal leidub mitmesuguseid veest lähtuvat kiirgust modifitseerivad aerosooliosakesi, võib atmosfääris tagasihajunud kiirguse osa ületada 90% vee kohal mõõdetud kiirgusest. See osa mõõdetud kiirgusest ei anna meile mingit informatsiooni ei merepinna, veesamba ega merepõhja omaduste kohta ning tuleb signaalist eemaldada. Atmosfäärist tingitud mõju üritavad elimineerida atmosfäärikorrektsiooni algoritmid (IOCCG, 2010). Ranniku ja sisevete puhul ei saa kasutada avamere atmosfäärikorrektsioonis kasutatavaid eeldusi (näiteks veest tuleva signaali puudumine infrapunases spektriosas). Seepärast on atmosfäärikorrektsioon ranniku- ja sisevete kohal kogutud kaugseire piltidele seni veel lahendamist vajav probleem. Ranniku lähedal segab vee kaugseiret ka naabrusefekt. Kuna vesi neelab enamusel lainepikkustel peaaegu kogu sellele langeva kiirguse, siis on see kosmosest vaadates sisuliselt must. Maismaa selle kõrval on aga suhteliselt hele objekt. Maismaalt hajub kiirgus tagasi igas suunas ning osas sellest hajub ka vee kohale. Kahe objekti suure heleduste erinevuse tõttu võib päris suur osa veepinna kohal mõõdetud kiirgusest olla tegelikult pärit naabruses olevalt maismaalt. Bentilise elustiku uurimisel moodustab kasulik signaal vaid murdosa sensorini jõudvast signaalist. Jooniselt 1 on näha, et ainult kaks nendest neljast kiirgusvoo komponendist sisaldavad informatsiooni veealuse valgusvälja kohta, aga ainult viimane komponent annab infot bentilise elupaiga tüübi kohta. Teised kolm komponenti moodustavad müra, mis tuleb eemaldada, kui oleme huvitatud põhjataimestiku kaardistamisest (Bukata et al., 1995). 1.1 Optiliselt aktiivsed ained Kaugseire signaali mõjutavad optiliselt aktiivsed ained (optically active substance, OAS), mille hulka kuuluvad fütoplankton, värvunud lahustunud orgaaniline aine (CDOM) ja heljum. Optiliselt aktiivsed ained neelavad või hajutavad vette jõudnud kiirgust neile omasel viisil, kujundades veepinna kohal mõõdetud peegeldusspektrit. Fütoplankton ehk taimne hõljum hõlmab erineva suurujaotusega vetikakooslusi, mis domineerivad ülemises valgustatud veekihis (Lalli &Parsons, 1994). Fütoplanktoni hulga 8

9 hindamisel lähtutakse fotosünteerilise pigmendi klorofüll-a (Chl-a) kontsentratsioonist (Moses et al., 2009). Klorofüll-a kaks neeldumisspektri maksimumi paiknevad lainepikkustel 440 ja 675 nm (Laanen, 2007). Lisaks kõigis fütoplanktoni rakkudes leiduvale klorofüll-a le võib seal leiduda veel mitmeid teisi pigmente, mis neelavad valgust erinevatel lainepikkustel. Näiteks suvel Läänemeres õitsenguid põhjustavad tsüanobakterid (sinivetikad), sisaldavad fükotsüaniini, mis neelab valgust 630 nm piirkonnas. Fütoplanktoni rakkudes leiduvad pigmendid neelavad valgust, aga fütoplanktoni rakud ise hajutavad valgust. Seega mõjutab fütoplankton nii vee neelavaid kui hajutavaid omadusi. Lahustunud orgaanilise aine (dissolved organic matter, DOM) hulka ja tüüpi käsitletakse olulise füüsikalis-keemilise veeparameetrina, mis näitab nii looduslike kui tehislike orgaaniliste lisandite hulka vees. Selle optiliselt aktiivset osa nimetatakse värvunud lahustunud orgaaniliseks aineks (coloured dissolved organic matter, CDOM). Fütoplanktoni lagunemise käigus tekib autohtoonne ehk veekogus tekkinud CDOM. Läänemeres ja Eesti järvedes domineerivad jõgede või tulvavetega sissekantud ehk allohtoonset päritolu humiinained. Mõlemat tüüpi värvust omavad lahustunud orgaanilised ained neelavad valgust tugevasti ultravioletses ning sinises spektriosas ning neeldumine väheneb eksponentsiaalselt lainepikkuse kasvuga (Laanen, 2007). Seepärast annavad need ained veele kollaka või pruunika varjundi. Seetõttu nimetatakse neid ka lihtsalt kollaseks aineks (yellow substance, gelbstoffe) (IOCCG, 2000; Laanen, 2007). Läänemeres ning metsavööndi järvedes on CDOM ja kogu lahustunud orgaanilise aine hulk omavahel tugevas korrelatsioonis ning hinnates kaugseire abil CDOM i kontsentratsiooni saame hinnata kogu lahustunud orgaanilise aine hulka vees. Kollase aine molekulid lagunevad vees suhteliselt kiiresti päikesevalguse toimel (fotooksüdatsioon) ning need on toitaineks ka bakteritele. Tänu kollase aine juurdevoolule ei muutu Läänemere ega pruunide järvede vesi siiski kiiresti sinisemaks. Kollase aine valgust hajutav mõju on kaugseire seisukohalt tühine. Seepärast käsitletakse seda kui valgust neelavat materjali. Heljum (total suspended matter, TSM) koosneb vees leiduvatest kiirgust hajutavatest orgaanilistest ja anorgaanilistest osakestest (IOCCG, 2000). Heljum satub veekokku madalates rannikuvetes põhjasetetest lainete ja hoovuste mõjul, kuid pärineb ka mitmetest maapealsetest allikatest (setete transport jõgede kaudu, kaldaerosioon). Seepärast esineb neid aineid eelkõige rannikulähedastes veekogudes ning sügavates ookeanivetes võib heljuvaine mõju üldiselt arvestamata jätta (Jensen, 2007). Heljum hajutab rohkem valgust kui neelab. Nii 9

10 neeldumis- kui hajumiskoefitsient on suhteliselt sirged spektraalsed funktsioonid (kas täitsa lainepikkusest sõltumatud või kergelt kahanevad lainepikkuse kasvuga) (Laanen, 2007). 1.2 Madalate vete kaugseire Madalates vetes, kus sügavus on palju väiksem kui valguse potentsiaalne läbistamise teekond, jõuab mingi osa valgusest veekogu põhja, neeldub seal osaliselt ning osaliselt peegeldub tagasi veepinna suunas. Põhjast peegeldunud spektri suuruse ja kuju põhjal saab teha hinnanguid põhja komponentide optiliste omaduste kohta (Werdell &Roesler, 2003). Kui selgetes ookeanivetes mõjutab merepõhjast tulevat signaali eelkõige valguse neeldumine ja hajumine vee molekulidel ning vähene kogus fütoplanktonit, siis hägustes rannikuvetes vähendavad fütoplanktoni ja mineraalsete osakeste tõttu tekkiv spektraalne hajumine ja neeldumine, ning lahustunud orgaanilise aine poolt põhjustatud neeldumine tugevasti valguse hulka, mis jõuab veekogu põhja ja saab sealt peegelduda (Dekker et al., 1992). Seega maksimaalne sügavus, kuhu valgus paistab, sõltub vee läbipaistvusest. Hägustes rannikuvetes, kus vees leiduvate optiliselt aktiivsete ainete hulk on väga suur ja sügavus, kuhu valgus paistab, on ainult meeter või vähemgi, ei ole põhi nähtav ja sellel ei ole mõju kaugseire abil mõõdetavale peegeldumisspektrile. Sügavus, kuhu valgus madalates vetes jõuab, ei sõltu ainult optiliselt aktiivsete ainete hulgast vees vaid ka veekogu põhja sügavusest ja selle omadustest (Ackleson, 2003). Veekogu põhjast tulev spekter on tugevalt sõltuv vee sügavusest, sest signaali tugevus ja sügavus on omavahel pöördvõrdelises seoses. Mudelarvutused ja mõõtmised, mis uurivad veesamba mõju merepõhjast tulevale signaalile näitavad, et valgusvoo nõrgenemine veesambas on väga kiire (Wittlinger & Zimmermann, 2000). Valguse läbitungimisvõime sõltub lainepikkusest ning on ookeanivetes suurem sinistel lainepikkustel (400 nm) kui punastel lainepikkustel (600 nm) (Mumby et al., 2003). Lahustunud orgaanilise aine rikastes vetes nagu Läänemeri on maksimaalne läbivus rohelistel lainepikkustel. Punaste lainepikkuste neeldumine on tingitud põhiliselt vee molekulidest ja on seetõttu suhteliselt sarnane nii puhastes kui hägustes vetes, kuid ranniku- ja sisevetes neelavad fütoplankton ja lahustunud orgaanilised ained väga tugevasti sinises spektriosas. Erinevates maailma piirkondades tehtud spektraalsed mõõtmised (Anstee et al., 2000; Dekker et al., 2001; Kutser et al., 2002; Hochberg & Atkinson, 2000, 10

11 2003: Karpouzil et al., 2004) näitavad, et põhilised erinevused merepõhja tüüpide vahel on punases spektriosas. Karakteristik, mis iseloomustab kui sügavalt veest valguse footonid tagasi pinnale jõuavad (ja järelikult on tuvastatavad ka kaugseire sensorite poolt) on läbimissügavus (depth of penetration, DOP) Läbimissügavus on pöördvõrdeline vee sumbumiskoefitsiendiga. Kaks DOP spektrinäidist on näidatud Joonisel 2. Joonis 2. DOP spektrid rannikuvetes ja ookeanivetes. Pikematel lainepikkustel erinevad DOP id rannikuvetes ja puhastes ookeanivetes vähe. Vee molekulide tugeva neelamisvõime tõttu (kasvab punases spektriosas eksponentsiaalselt) on aga valguse läbimissügavus nendel lainepikkustel vaid 5-6 meetrit nii selgetes ookeanivetes kui ka puhtamates Läänemere osadest (vt. Joonis 2). Kokkuvõtvalt, vee hägunemine (vees leiduvate lisandainete hulga tõus) ja sügavuse suurenemine suurendab veesambast tagasi hajunud footonite hulka põhjast peegeldunute suhtes, vähendades põhjast peegeldunud voo mõju veepealses spektris (Carder et al., 2003). 11

12 2 Veekogude optiline klassifikatsioon Case I ja Case II veekogude klassifikatsiooni konseptsiooni, mis põhineb optiliselt aktiivsete ainete kontsentratsioonil ja panusel veesamba spektraalsetesse omadustesse, tutvustasid esmakordselt André Morel ja Louis Prieur (1977). Olukorras, kus veesensorid ja väljatöötatud algoritmid suudavad anda üha täpsemat informatsiooni seiratavate objektide, sealhulgas ka optiliselt keerukamate ranniku- ja siseveekogude kohta, muutub piiri tõmbamine kahe klassifikatsioonitüübi vahel keerukaks. Case I tüüpi kuuluvad veekogud, mille optilised omadused on määratud vee molekulide, fütoplanktoni ning selle laguproduktide poolt. Lisaks selgeveelistele ja sügavatele ookeanidele võib termin laieneda ka üksikutele sise- ning rannikuvetele (Bukata, 2005). Case I veekogude optilisi omadusi modelleeritakse funktsioonina klorofüll-a kontsentratsioonist eeldustel, et selle pigmendi hulk kirjeldab fütoplanktoni kontsentratsiooni ning teiste optiliselt aktiivsete ainete kontsentratsioonid on korrelatsioonis klorofüll-a hulgaga (IOCCG, 2000). Case II tüüpi veekogude optilisi karakteristikuid mõjutavad kolm üksteisest sõltumatut muutujat: fütoplankton, värvust omav lahustunud orgaaniline aine ja heljum. Madalates veekogudes on mõjutajaks ka põhjast tagasihajunud kiirgus (IOCCG, 2000). Case II hõlmab enamuse sise- ja rannikuveekogusid ning ookeanide ja merede vahelist üleminekuala (Bukata, 2005). Enamustel lainepikkustel mõjutavad kaks või kolm ainet samaaegselt veest lähtuvat signaali. Seetõttu on raske või lausa võimatu eristada iga optiliselt aktiivse aine mõju kaugseire signaalis. Nagu eelpool mainitud eeldab rannikuvete uurimine ühtlasi ka keerukamat atmosfäärikorrektsiooni (IOCCG, 2000). Esmapilgul lihtne jaotus põhjustab pigem segadust, väärtarvitust ja mitmetähenduslikkust. Lahendusena nähakse Case I, Case II terminite põhjalikku ümbersõnastust või nendest loobumist, keskendudes konkreetsete veekogude modelleerimisele ja algoritmide väljatöötamisele vastavalt OAA-de lokaalsele mõjule (Mobley et al, 2003). 12

13 3 Satelliitsensorid veekogude kaugseireks Veest lähtuv signaal on võrreldes maapinna peegeldusteguriga nõrk kuna vesi neelab kiirgust väga tugevalt kõigil lainepikkustel. Taimkatte seireks mõeldud sensorid ei ole piisavalt tundlikud selliste väikeste energiahulkade mõõtmiseks ega anna seepärast piisavalt häid tulemusi veekogudes toimuvate protsesside ja nende muutuste seirel. Sealjuures on nii signaali vastuvõtmine kui ka esmane töötlemine veekogude puhul töömahukamad. Kiirguse hajumine atmosfääris on kordades intensiivsem kui veekogus hajunud ja ülessuunduv kiirgus, mistõttu tuleb arvestada ka keerukama atmosfäärikorrektsiooniga. Rannikuvete korral mõjutavad peegeldustegurit ka kaldapiirkonnad osa vee kohal mõõdetud kiirgusest on tegelikult tagasi peegeldunud maa kohalt. Kuna veest tulev signaal on väga nõrk, siis on kalda lähedases signaalis maapinnalt peegeldunud kiirguse osakaal tuntav. Kõike seda arvesse võttes on veeseireks sobilike sensorite hulk piiratud. Enamus vee kaugseireks ehitatud satelliitidest (CZCS, SeaWiFS, MODIS, MERIS) on ehitatud nii, et oleks võimalik paari kolme päeva jooksul koguda infot kogu maakera kohta. Seepärast on nende satelliitide ruumiline lahutus tavaliselt 1 km suurusjärgus. MERIS oli rohkem kohandatud rannikuvete jaoks ning sellega sai lisaks 1200 m ruumilisele lahutusele koguda infot ka täislahutusega režiimis, kus piksli suuruseks oli 300 m. Teoreetiliselt oleks MERISe spektraalne lahutus sobilik erinevate merepõhja tüüpide kaardistamiseks (Vahtmäe et al., 2006), aga kuna põhjataimestiku ruumiline varieeruvus on enamasti väga suur, siis MERIS oma 300 m ruumilise lahutusega põhjataimestiku kaardistamiseks ei sobi. Käesoleval ajal on olemas ka väga hea ruumilise lahutusega satelliite: IKONOS (4 m lahutus), QuickBird (2,4 m lahutus), WorldView-2 (2 m lahutus) ning lennukitel paiknevad sensorid (AISA, CASI, HySpex), mille piksli suurus sõltub lennukõrgusest. Nende satelliitide ja sensoritega saab samuti kaardistada nii merepõhja tüüpi kui erinevaid vee kvaliteedi parameetreid. Kuna kõrglahutusega satelliitide puhul on tegu kommertssatelliitidega saab pilte ainult siis, kui konktreetsest kohast tellida. Ka on need pildid suhteliselt väikesed (umbes 15x15 km). Piisavate rahaliste võimaluste olemasolul saab kaardistada ka suuremaid alasid ning aastate jooksul võib koguda piltide aegrea muutuste tuvastamiseks ja uurimiseks. Samas ajas tagasi minemiseks ei ole neid sensoreid võimalik kasutada. Kui põhjataimestiku uurimiseks ei ole tehtud välitöid (neid on tehtud vähe) ega ole tellitud suure lahutusega satelliitide pilte, siis ei jää muutuste uurimiseks muud varianti kui Landsat. 13

14 Landsat ei ole küll spektraalse ja ruumilise lahutuse poolest optimaalne valik, kuid tegemist on ainukese satelliidiga, mille aegread on piisavalt pikad muutuste jälgimiseks. Samuti on satelliitpildid kasutajale andmebaasist alla laadimiseks tasuta. Ehkki antud töö eesmärgiks on uurida vaid põhjataimestiku katvuse muutusi viimastel aastakümnetel, annab see olulise teabe veekogude keskkonnaseisundi hindamisel, sest in situ mõõtmistega ei ole reaalselt võimalik selliseid protsesse uurida. 3.1 Landsat Landsati programmi alustas Ameerika Ühendriikide Riikliku Aeronautika- ja Kosmosevalitsus (National Aeronautics and Space Administration, NASA), kes 23. juulil 1972 viis orbiidile esimese tvisiilotsarbelise Maad pildistava satelliidi Earth Resources Technology Satellite (ERTS-1), mis hiljem nimetati ümber satelliidiks Landsat aastal anti Landsati programm üle NOAA-le (National Oceanic and Athmospheric Administration, USA). Landsat seeria tehiskaaslaseid on kokku 8, millest Landsat 6 orbiidile ei jõudnudki. Käesoleva töö raames kasutatakse satelliitide Landsat 5 ja Landsat 7 andmeid. Mõlemad tehiskaaslased liikusid mööda 705 kilomeetri kõrgust päikesesünkroonset orbiiti. Landsat 5 missioon algas aasta varakevadel ning andmete ülekanne ja side satelliidiga katkes 18. novembril 2011 (Landsat 5 History). Satelliit Landsat 7 saadeti orbiidile 17. aprillil 1999 ning töötab senini (Landsat 7 History) aasta 11. veebruaril jõudis orbiidile Landsat 8, mille tundlikkus on juba sobilik ka veekogude seireks. Esimesed andmed sellelt satelliidilt peaks hakkama tulema lähikuudel. Kuigi veekogude kaugseireks on mitmeid satelliidisensoreid, valiti antud töö jaoks just Landsat 5 ja 7, sest vaatamata kehvale tundlikkusele on antud satelliite puhul arhiivis küllaltki pikk aegrida ning nendel satelliitidel on suhteliselt hea ruumiline lahutus 30 meetrit. Landsat 5 l on 7 spektraalkanalit vahemikus nanomeetrit, Landsat 7-l on aga lisaks veel pankromaatiline kanal spekraalvahemikus nanomeetrit (vt. Tabel 1). Mõlema satelliidi korduse tsükkel on 16 päeva. See tähendab, et täpselt samast kohast saab pildi iga 16 päeva tagant, aga piltide ülekatte tõttu meie laiuskraadil on võimalik osadest kohtadest infot saada ka poole tihedamini. 14

15 Aja jooksul on Landsati satelliitidel olevaid multispektraalseid skannereid palju edasi arendatud. Esimeste Landsati satelliitide skannerit nimetati Multi-Spectral Scanner iks (MSS) ning selle pilte salvestati enam kui 20 aasta vältel. Sellel multispektraalsel skanneril oli vaid neli spektripiirkonda (Landsat Technical Details, The Multispectral Scanner System) ning ruumiline lahutus oli 100 m. Landsat 4 ja Landsat 5 põhiinstrumendiks oli multispektraalne skanner Thermatic Mapper (TM), millel oli 7 spektripiirkonda (Landsat Technical Details, The Thermatic Mapper). Enhanced Thermatic Mapper Plus (ETM+) on satelliidi Landsat 7 skanner, millel on spektri nähtavad ja infrapunases piirkonnas mõõtev pankromaatne kanal ning kokku 8 spektripiirkonda (Landsat Technical Details, The Enhanced Thermatic Mapper Plus). Sensor TM ETM+ Ruumiline lahutus 30 m 30 m Spektraalkanalite arv 7 8 Korduse tsükkel 16 päeva 16 päeva Skaneerimisulatus 185 km 183 km Kanal 1 0,45-0,52 µm 0,45-0,515 µm Kanal 2 0,52-0,60 µm 0,525-0,605 µm Kanal 3 0,63-0,69 µm 0,630-0,69 µm Kanal 4 0,76-0,90 µm 0,75-0,90 µm Kanal 5 1,55-1,75 µm 0,75-0,90 µm Kanal 6 10,4-12,5 µm 10,4-12,5 µm Kanal 7 2,08-2,35 µm 2,09-2,35 µm Kanal 8-0,52-0,9 µm Tabel 1. Landsati tehnilised andmed. 15

16 4 Uuritavate alade kirjeldused Eesti rannikumeri on jaotatud füüsikalis-ökoloogilistest tingimustest lähtudes 16-ks veekogumiks. Ökoloogilise kvaliteedi hindamisel ei vastanud ükski veekogum klassi väga hea nõuetele, klassi hea kuulusid 4 veekogumit, klassi kesine 9 veekogumit ning halvaks hinnati ainsana Haapsalu lahe rannikuvee seisund (Keskkonnateabe Keskus). Haapsalu laht ja Väike väin on toitaineterikkad Case II tüüpi veekogud, mille veesisene valgusväli sõltub tugevasti vees sisalduvatest osakestest ja lahustunud orgaanilisest ainest. Madalast sügavusest tingituna on veekogud mõjutatud tuulte ja hoovuste poolt. 4.1 Haapsalu laht Haapsalu laht asub Lääne-Eesti rannikul Väinameres, eraldab Noarootsi poolsaart muust Eesti mandriosast. Haapsalu lahe pindala on 50 km 2 ning laht jaguneb Haapsalu linnast lääne pool paiknevaks Eeslaheks ning linnast kirdes asuvaks Tagalaheks. Tagalahe osadeks on Saunja ja Tahu laht ning need kuuluvad Silma looduskaitsealasse. Maakerke ja kinnikasvamise tõttu on lahe põhjasopp eraldunud järveks ning Võnnu saar liitunud Noarootsi poolsaarega. Haapsalu laht on Eesti peamisi meremudamaardlaid. Eeslahe suurimaks sügavuseks on 4,5 m, Tagalahel aga kõigest 2 m. Madaluse ning suhteliselt suure hägususe tõttu on Haapsalu lahe vesi suvel muude Eest lahtede veest soojem, talviti võib läbikülmumine põhjustada hapnikupuudust (Eesti Entsüklopeedia). Haapsalu laht on ainus ametlikult väga halvas seisus rannikuveekogum Eestis. Kuigi Haapsalu linna reoveed puhastatakse juba aastast nüüdisaegses puhastis on suurselgrootute seisund kesine ja veetaimestiku seisund hea, kuid nii füüsikalis-keemiliste kvaliteedielementide kui ka fütoplanktoni halva seisundi tõttu on koondhinnanguks on siiski halb. Lahe halva seisundi olulised põhjused on selle madalus, väike veevahetus ja setetest vabanevad toitained. Haapsalu laht on väga paljudele lindudele pesitsuspaik, mis tõstab omakorda lahe reostuskoormust (Keskkonnateabe Keskus). 16

17 Joonis 3. Haapsalu lahe piirkond. Haapsalu lahe piirkonna pildi kogupindala on 142,4 km Väike väin Väike väin on merekitsus Muhu saare ja Saaremaa vahel ning on 2-4 km lai ning sügavus on valdavalt alla 3 m. Väin eraldab Väinamerd ja Riia lahte. Väinas on üle 20 väikese laiu ja kare, suurimad nendest on Kindlalaid (30,4 ha), Kõpussaare nasu (15,6 ha) ja Illiklaid (5,5 ha). Väikese väina esmamaining pärineb aastast 1458 (Eesti Entsüklopeedia). Muhu saart ja Saaremaad ühendab Väinatamm, mis on rajatud 19. Sajandi üheksakümnendatel aastatel (Wikipedia). Tamm takistab vee tavapärast liikumist ning koos väina madalusega põhjustab see kinnikasvamist. Umbes 3,5 km pikkune tamm ehitati väina ühte kõige madalamasse kohta ning tammi vajumise vältimiseks ja põhjas voolava liivsavi sidumiseks rajati selle kividest alus haokubudele. Tammi valmimine suurendas tunduvalt Kuressaare ja Kuivastu vahelise ühendustee tähtsust. Ebasoodselt mõjus avadeta ehitatud tamm kalapüügile, kuna pani kinni kalade tee kudemiskohatadele. Vee loomuliku läbijooksu sulgemine mõjutas ka Väikese väina puhtust (Majandus- ja kommunikatsiooniministeerium). 17

18 Joonis 4. Väikese väina piirkond. Väikse väina uuritava ala kogupindala on 635,0 km 2. 18

19 5 Materjal ja metoodika 5.1 Landsati pildid Käesolevas töös on kasutatud Earth Resources Observation and Science Center (EROS) andmebaasist allalaetud Landsat Level 1 satelliidipilte. Kasutatud on Landsat 5 ja Landsat 7 sensorite andmeid. Pildid on ajavahemikust ning kokku on alla laetud ning edasiselt töödeldud 9 pilti (vt. Tabel 2). Piltide valimise eelduseks oli esiteks see, et uuritavad alad oleks pilvevabad ning teiseks valiti pildid perioodist, kus taimkatte ulatus peaks olema maksimaalne. Kevadisi ja sügisesi pilvevabu pilte ei kasutatud kuna sel perioodil võib taimestiku katvus olla väiksem. Talvised pildid ei ole kasutatavad jääkatte tõttu. Sensori tüüp Kuupäev TM 10. juuni 1986 TM 09. juuli ETM 31. juuli ETM 19. juuli 2002 TM 02. september 2005 TM 03. juuli 2006 TM 02. juuli ETM 27. juuni ETM 07. juuni 2011 Tabel 2. Töö raames kasutatud piltide sensorite tüübid ja kuupäevad. 19

20 5.1.1 Landsat 7 pildid Landsat 7 missiooni loetakse veatuks alates stardihetkest 17. aprillil 1999 kuni 31. maini Sellest päevast on riistvara rikke tõttu satelliidipiltide mõlemal küljel mustad alad, kust puudub informatsioon. Kuus nädalat peale skaneerimisjoone korrektori (scan line corrector, SLC) rikke avastamist jätkas satelliit globaalset maamõõtmise missiooni, jättes arhiivi vaid lühikese ajavahemiku, mille kohta satelliidipilte saadaval pole. Siiski mõjutab rike Landsat 7 satelliidipiltide kvaliteeti. Satelliidil on instrument (The Enhanced Thematic Mapper Plus, ETM+) ning selle optika sisaldab lisaks teistele komponentidele skaneerimispeeglit ja skaneerimisjoone korrigeerijat. Skaneerimispeegel võimaldab risti liikumissuunalist pildistamist ning satelliidi edasiliikumine võimaldab liikumissuunalist pildistamist. Skaneerimisjoone korrigeerijat kasutatakse piltide äärtest sikk-sakk mustri eemaldamiseks, mis tekib piki ja ristisõidusuunalisel pildistamisel. Ilma korrigeerijata (peale riket) sikk-sakke ei eemaldata ja satelliidipiltidel on mustad ilma infota alad. Joonis 5. Landsat 7 pilt, mille tegemise ajal SLC ei tööta. Sellisel juhul, kui skaneerimisjoone korrektor ei tööta, saab ETM+ endiselt ligikaudu 75 protsenti andmetest iga konkreetse stseeni kohta. Puudulike andmete ribad laienevad pildi keskelt servade suunas. (Landsat 7 History) 20

21 Need pildid on siiski kasutatavad ning seda on tehtud ka antud töö raames (2010 ja 2011 aasta pildid). Võimaldamaks kasutada 2010 ja 2011 aasta pilte põhjataimestiku katvuse muutuste uurimisel on kõigi aastate absoluutsed katvused (taimestikuga pikselite arv) ümber arvutatud suhtelisteks katvusteks (taimestikuga pikselite arv jagatud kõigi antud ala puhul kasutatavate pikselite arvuga). 5.2 Piltide töötlemine Töötluste teostamiseks ning piltide analüüsimiseks ja visualiseerimiseks kasutati tarkvara ENVI 4.8. Selleks, et erinevatelt piltidelt saadav spektraalne informatsioon oleks omavahel võrreldav tuleb kõigepealt teostada radiomeetriline korrektsioon, kus numbrid teisendatakse peegeldusteguri väärtusteks. Järgmiseks tuleb piltidele ehitada ja rakendada maamaskid, millega eemaldatakse antud uurimistöös mittevajalik osa (maismaa). Kui piltidele on rakendatud maamaskid, saab hakata neid klassifitseerima. Antud töö raames klassifitseeriti pikslid kolmeks: taimestikuga alad, taimestikuta alad ning sogane ja sügav vesi. Klassifitseerimiseks kasutati juhendatud klassifikatsiooni (Supervised classification) ning selle abil moodustatakse pikslite klastrid eelnevalt kasutaja poolt määratud klastrite abil. Juhendatud klassifikatsiooni tegemiseks on ENVI s mitu võimalust: minimaalne vahemaa (minimum distance), maksimaalne sarnasus (maximum likelihood) ning spektraalse nurga kaardistaja (spectral angle mapper, SAM). (ENVI User Guide, Supervised Classification) SAM on spektraalne klassifikatsioon, mis kasutab pikslite klassidesse määramiseks n- mõõtmelist nurka kasutaja poolt määratud klasside iseloomulike spektrite ning ülejäänud pildi pikslite spektrite vahel. Algoritm määrab spektraalse sarnasuse kahe spektri vahel arvutades spektrite vahelise nurga, käsitledes neid kui ruumivektoreid. Mida väiksem on nurk, seda sarnasemad spektrid on. (ENVI User Guide, Spectral Angle Mapper Classification) Peale klassifitseerimist ning klasside kombineerimist oli piltidel näha neli klassi: taimestikuga alad, taimestikuta alad, optiliselt sügav vesi ning maskitud alad. Seejärel ehitati piltidele peale uued maskid ning seekord maskiti välja kõik peale taimestikuga alade. Selleks, et pildid oleks 21

22 omavahel võrreldavad alad lõigati kõikidest pildidest täpselt ühesuurused failid uuritavatest piirkondadest (Haapsalu laht ja Väike väin). 22

23 Taimestiku katvuse protsent kogupindala kohta Taimestiku katvuse protsent kogupindala kohta 6 Tulemused Taimestiku katvuse muutus Haapsalu lahes Joonis 6. Taimestiku katvuse muutus Haapsalu lahes. Taimestiku katvuse muutus Väikses väinas Joonis 7. Taimestiku katvuse muutus Väikses väinas. Joonistel 6 ja 7 on kujutatud taimestiku suhtelise katvuse muutused aastatel 1986 kuni 2011 Haapsalu lahes ning Väikeses väinas. Nagu näha, on katvuse ajaline muutus kahes piirkonnas olnud erinev. Sarnast on vaid nii palju, et maksimum oli põhjataimestiku katvuses 1999 aastal. Kui Haapsalu lahes on seejärel näha kahanemist põhjataimestiku katvuses, siis 23

24 Väikeses väinas võib täheldada suhteliselt ühtlast katvust millest eristuvad kaks tunduvalt suurema põhjataimestiku katvusega aastat: 1999 ja TÜ Eesti Mereinstituudis ning selle eelkäijates on kogutud põhjataimestiku proove mõlemal uuritud alal. Kuna tegu on üksikute punktmõõtmistega, siis on nende põhjal väga raske saada informatsiooni, mis oleks kasutatav Landsati piltidelt saadud informatsiooni valideerimisel. Punktmõõtmiste tulemustest oleks näiteks võimalik kasutada katvust mõõtepunktides või ka biomassi, aga mõlemaid on võimalik leida väga piiratud pindala (umbes ruutmeeter või vähem) kohta. Need seirepunktid võisid juhuslikult sattud kohtadesse kus aja jooksul muutusi praktiliselt ei esinenud näiteks praktiliselt taimestikuta liivasele alale. Isegi kui erinevatel aastatel õnnestud külastada sama mõõtepunkti väga suure täpsusega, mis on praktiliselt võimatu, siis ei pruugi muutused selles punktis kajastada muutusi kogu uuritaval alal. Seega annab Landsati piltide kasutamine meile unikaalset informatsiooni madalatel rannikualadel toimuvatest protsessidest, mida teiste meetoditega on väga keeruline saada. Enamuse põhjataimestikust uuritavatel aladel moodustavad üheaastased liigid. Nende hulka määravad nii füüsikalised häiritused (jää, tormid) kui vee toitainetesisaldus. Näiteks võib jää liikumine puhastada merepõhja niivõrd, et ka vee suure toitainetesisalduse ja sobiva ilmastiku korral jääb maksimaalne katvus väiksemaks kui madala toitainesisaldusega, aga ka madala jää purustava mõju puhul. Samuti võib põhjataimestiku katvust oluliselt muuta mõni tugevam torm. Samas on mõlemad uuritud merealad suhteliselt hästi kaitstud tormide purustava mõju eest. Käesolev töö on esimeseks katsetuseks tegemaks kindlaks kas meil on võimalik uurida põhjataimestiku katvuse muutusi suurematel merealadel pikema aja jooksul. Nagu näha joonistelt 6 ja 7 on see Landsati piltide abil teostatav. Selle tõestamine oligi käesoleva töö eesmärgiks. Järgmise sammuna peaks võtma kõik saadaolevad in situ mõõtmiste andmed (põhjataimestiku katvus, biomass, toitained) TÜ Eesti Mereinstituudi andmebaasist, andmed jääkatte kohta erinevatel talvedel (neid saab samuti kaugseire, näiteks satelliidi MODIS, piltidelt) ning muud andmed (näiteks meteoroloogilised) ja püüdma tuvastada millest on tingitud muutused põhjataimestiku katvuses nendel kahel merealal. See on aga uue ja komplekssema uurimistöö teemaks. 24

25 7 Kokkuvõte Käesoleva töö eesmärgiks oli testida satelliidiandmete kasutatavust põhjataimestiku katvuse ajalis-ruumilise muutlikkuse tuvastamiseks hägusates rannikuvetes. Uurimistöö tulemused näitavad, et kuigi senised Landsat seeria satelliidid ei ole ehitatud veekeskkonna kaugseireks on neid pilte siiski võimalik kasutada põhjataimestiku olemasolu tuvastamiseks ehk klassifitseerimaks uuritavaid alasid kahte klassi: taimestikuga ja taimestikuta alad. Selline informatsioon võimaldab meil jälgida taimestiku katvuse muutusi aastakümnete jooksul kuna Landsat TM ja ETM+ sensorite andmed on olemas aastast Selliste protsesside uurimine in situ meetoditega on praktiliselt võimatu. Põhjataiestiku katvus kahel uuritud alal muutus aastatel erinevalt. Ainus sarnasus kahe uuritava piirkonna vahel oli katvuse maksimum aastal Millest tulenes maksimum sel aastal ning miks on katvuse ajalis-ruumilised muutused uuritud piirkondades erinevad vajab eraldi uurimistööd kaasates nii merebioloogia kui kaugseire spetsialiste. Tänuavaldused Autor avaldab tänu Tiit Kutserile käesoleva töö juhendamise ja meeldiva koostöö eest. Kiire tagasiside, igakülgne abi ja soovitused tegid võimalikuks bakalaureusetöö sujuva valmimise. Tänan Ele Vahtmäed, kes abistas mind satelliidipiltide töötlemise õppimisel. 25

26 8 Detecting long time changes in benthic algae cover using Landsat image archive Laura Lõugas Summary The main purpose of this Bachelor s thesis was testing whether Landsat series satellites can be used for mapping shallow water benthic algae cover and changes in it in such optically complex environment like coastal waters of the Baltic Sea. The results indicate that although the previous Landsat satellites have not been built for water remote sensing, they are still suitable for detecting the benthic algae cover by classifying bottom into two classes: areas with bare substrate and areas with benthic algae. This information allows us to monitor changes in benthic algae coverage through decades since the Landsat TM and ETM+ sensors data is available since This information is unique as it cannot be collected by means of in situ measurements. The benthic algae cover varied differently in the two study sites between 1986 and The only similarity is the maximum in algal coverage in What caused the maximum this year and why is the spatial variability different in the study areas, needs a separate study involving marine biology and remote sensing specialists. 26

27 Kasutatud kirjandus Anstee, J., Dekker, A., Byrne, G., Daniel, P., Held, A., Miller, J. (2000). Use of hyperspectral imaging for benthic species mapping in South Australian coastal waters. 10th Australasian Remote Sensing and Photogrammetry Conference, Adelaide, Barale, V., Folving, S. (1996). Remote sensing of coastal interactions in the Mediterranean region. Ocean & Coastal Management, 30, Bukata, P. R., (2005). Satellite monitoring of inland and coastal water quality: retrospection, introspection, future direction. Taylor and Francis Group, Boca Raton, 5-60 pp. Dekker, A.G., Brando, V.E., Anstee, J.M., Pinnel, N., Kutser, T., Hoogenboom, E.J., Peters, S., Pasterkamp, R., Vos, R., Olbert, C., Malthus, T.J.M. (2001). Imaging spectrometry of water. In: Imaging Spectrometry: Basic principles and Prospective Applications (Eds. F. D van der Meer, S. M. De Jong), Kluwer Academic Publishers, Drodrecht. Eesti Entüklopeedia, Eesti Entsüklopeedia, ENVI User Guide, Spectral Angle Mapper Classification, ENVI User Guide, Supervised Classification, Fyfe, S. K. (2003). Spatial and temporal variation in spectral reflectance: Are seagrass species spectrally distinct? Limnology and Oceanography, 48, Hochberg, E. J., Atkinson, M. J. (2000). Spectral discrimination of coral reef benthic communities. Coral Reefs, 19, Hochberg, E. J., Atkinson, M. J. (2003). Capabilities of remote sensors to classify coral, algae, and sand as pure and mixed spectra. Remote Sensing of Environment, 85,

28 IOCCG, (2000). Remote sensing of Ocean Colour in Coastal, and Other Optically-Complex, Waters. Sathyendranath, S. (Ed.). Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group, nr. 3 IOCCG, Dartmouth, 5-46 pp. Jensen, John R., (2000). Remote sensing of the environment. An earth resource perspective. Second edition. Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, pp. Karpouzil, E., Malthus, T. J., Place, C. J. (2004). Hyperspectral discrimination of coral reef benthic communities in western Caribbean. Coral Reefs, 23, Keskkonnateabe Keskus, Kutser, T., Jupp, D. L. B. (2002). Mapping coral reef benthic habitat with a hyperspectral space borne sensor. Proc Ocean Optics XVI, Santa Fe, CD-ROM. Kutser, T., Dekker, A. G., Skirving, W. (2003). Modeling spectral discrimination of Great Barrier Reef benthic communities by remote sesing instruments. Limnology and Oceanography, 48, Kutser, T., Vahtmäe, E., Metsamaa, L. (2006). Spectral library of macroalgae and benthic substrates in Estonian coastal waters. Proceedings of the Estonian Academy of Sciences, 55, Laanen, L. M., (2007). Yellow Matters Improving the remote sensing of Coloured Dissolved Organic Matter in inland freshwaters. Vrije University, Amsterdam, 6-32 pp. Lalli, M. C., Parsons, R. T., (1994). Biological Oceanography: An Introduction. Pergamon, Vancouver, pp. Landsat 5 History, Landsat 7 History, Landsat Technical Details, The Enhanced Thermatic Mapper Plus, Landsat Technical Details, The Multispectral Scanner System,

29 Landsat Technical Details, The Thermatic Mapper, Majandus- ja kommunikatsiooniministeerium, Maritorena, S., Morel, A., and Gentili B. (1994). Diffuse reflectance of oceanic shallow waters: Influence of water depth and bottom albedo. Limnology and Oceanography, 37, Minghelli-Roman, A., Chisholm, J. R. M., Marchioretti, M., Jaubert, J. M. (2002). Discrimination of coral reflectance spectra in the Red Sea. Coral Reefs, 21, Mobley, D. C, Stramski, D., Bissett, P. W., Boss, E., (2003). Is the Case 1, Case 2 Classification Still Useful? Oceanography vol. 17, nr 2, pp. Morel, A., Prieur, L. (1977). Analysis of variations in ocean colour. Limnology and Oceanography, 22, Pasqualini, V., Pergent-Martini, C., Pergent, G., Agreil, M., Skoufas, G., Sourbes, L., Tsirika, A. (2005). Use of SPOT 5 for mapping seagrasses: An application to Posidonia oceanica. Remote Sensing of Environment, 94, Phinn, S.R., Dekker, A.G., Brando, V.E., & Roelfsema, C.M. (2004). Mapping water quality and substrate cover in optically complex coastal and reef waters: an integrated approach. Marine Pollution Bulletin, 51, Vahtmäe, E., Kutser, T., Martin, G., Kotta, J. (2006). Feasibility of hyperspectral remote sensing for mapping benthic macroalgal cover in turbid coastal waters - a Baltic Sea case study. Remote Sensing of Environment, 101, Werdell, P. J., Roesler, C. S. (2003). Remote assessment of benthic substrate composition in shallow waters using multispectral reflectance. Limnology and Oceanography, 48, Wikipedia, Wittlinger, S. K., Zimmerman, R. C. (2000). Hyperspectral remote sensing of subtidal macroalgal assemblages in optically shallow waters. Proc. Ocean Optics XV. CD-ROM. 29

30 Lihtlitsents lõputöö reprodutseerimiseks ja lõputöö üldsusele kättesaadavaks tegemiseks Mina, Laura Lõugas (autori nimi) (sünnikuupäev: ) 1. annan Tartu Ülikoolile tasuta loa (lihtlitsentsi) enda loodud teose Muutused merepõhja taimestiku katvuses Landsati piltide põhjal., (lõputöö pealkiri) mille juhendaja on Ph.D Tiit Kutser, (juhendaja nimi) 1.1. reprodutseerimiseks säilitamise ja üldsusele kättesaadavaks tegemise eesmärgil, sealhulgas digitaalarhiivi DSpace-is lisamise eesmärgil kuni autoriõiguse kehtivuse tähtaja lõppemiseni; 1.2. üldsusele kättesaadavaks tegemiseks Tartu Ülikooli veebikeskkonna kaudu, sealhulgas digitaalarhiivi DSpace i kaudu kuni autoriõiguse kehtivuse tähtaja lõppemiseni. 2. olen teadlik, et punktis 1 nimetatud õigused jäävad alles ka autorile. 3. kinnitan, et lihtlitsentsi andmisega ei rikuta teiste isikute intellektuaalomandi ega isikuandmete kaitse seadusest tulenevaid õigusi. Tartus,

Microsoft PowerPoint - Niitmise_tuv_optiline_ja_radar.pptx

Microsoft PowerPoint - Niitmise_tuv_optiline_ja_radar.pptx Ettekanne ESTGIS aastakonverentsil 30.11.2012 Niidetud alade tuvastamine multispektraalsete ja radarsatelliidipiltide põhjal Kaupo Voormansik Sisukord 1. Eksperiment 2012 suvel multispektraalsete mõõtmiste

Rohkem

Solaariumisalongides UVseadmete kiiritustiheduse mõõtmine. Tallinn 2017

Solaariumisalongides UVseadmete kiiritustiheduse mõõtmine. Tallinn 2017 Solaariumisalongides UVseadmete kiiritustiheduse mõõtmine. Tallinn 2017 1. Sissejuhatus Solaariumides antakse päevitusseansse kunstliku ultraviolettkiirgusseadme (UV-seadme) abil. Ultraviolettkiirgus on

Rohkem

Slide 1

Slide 1 Galina Kapanen 15.11.18 Centre of Excellence in Health Promotion and Rehabilitation Haapsalu TERE KK ravimuda-mudaravi valdkonna ravimuda fookuse eesmärgid Eestis leiduva ja kaevandatava ravimuda klassifitseerimist

Rohkem

Image segmentation

Image segmentation Image segmentation Mihkel Heidelberg Karl Tarbe Image segmentation Image segmentation Thresholding Watershed Region splitting and merging Motion segmentation Muud meetodid Thresholding Lihtne Intuitiivne

Rohkem

Microsoft PowerPoint - KESTA seminar 2013

Microsoft PowerPoint - KESTA seminar 2013 Preventiivsed meetodid rannikukeskkonna kaitseks Bert Viikmäe KESTA TERIKVANT seminar, 7.märts 2013 1 Merereostus oht rannikule Läänemeri - üks tihedamini laevatatav (15% maailma meretranspordist) mereala

Rohkem

5.klass Loodusõpetus ÕPPESISU JÕGI JA JÄRV. VESI KUI ELUKESKKOND Loodusteaduslik uurimus. Veekogu kui uurimisobjekt. Eesti jõed. Jõgi ja selle osad. V

5.klass Loodusõpetus ÕPPESISU JÕGI JA JÄRV. VESI KUI ELUKESKKOND Loodusteaduslik uurimus. Veekogu kui uurimisobjekt. Eesti jõed. Jõgi ja selle osad. V ÕPPESISU JÕGI JA JÄRV. VESI KUI ELUKESKKOND Loodusteaduslik uurimus. Veekogu kui uurimisobjekt. Eesti jõed. Jõgi ja selle osad. Vee voolamine jões. Veetaseme kõikumine jões. Eesti järved, nende paiknemine.

Rohkem

Microsoft PowerPoint - Keskkonnamoju_rus.ppt

Microsoft PowerPoint - Keskkonnamoju_rus.ppt Keskkonnakonverents 07.01.2011 Keskkonnamõju hindamine ja keskkonnamõju strateegiline hindamine on avalik protsess kuidas osaleda? Elar Põldvere (keskkonnaekspert, Alkranel OÜ) Kõik, mis me õpime täna,

Rohkem

Microsoft Word - QOS_2008_Tallinn_OK.doc

Microsoft Word - QOS_2008_Tallinn_OK.doc GSM mobiiltelefoniteenuse kvaliteet Tallinnas, juuni 2008 Sideteenuste osakond 2008 Kvaliteedist üldiselt GSM mobiiltelefonivõrgus saab mõõta kümneid erinevaid tehnilisi parameetreid ja nende kaudu võrku

Rohkem

Õppeprogramm „vesi-hoiame ja austame seda, mis meil on“

Õppeprogramm „vesi-hoiame ja austame seda, mis meil on“ ÕPPEPROGRAMM VESI-HOIAME JA AUSTAME SEDA, MIS MEIL ON PROGRAMMI LÄBIVIIJA AS TALLINNA VESI SPETSIALIST LIISI LIIVLAID; ESITUS JA FOTOD: ÕPPEALAJUHATAJA REELI SIMANSON 19.05.2016 ÕPPEPROGRAMMI RAHASTAS:

Rohkem

Praks 1

Praks 1 Biomeetria praks 3 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht, 3. nimetage see ümber leheküljeks Praks3 ja

Rohkem

Microsoft PowerPoint - GM_ettekanne

Microsoft PowerPoint - GM_ettekanne MARMONI projekti tegevused ja oodatud tulemused Georg Martin TÜ Eesti Mereinstituut MARMONI põhisõnum General Objective of the project: The project aims at developing concepts for assessment of conservation

Rohkem

Praks 1

Praks 1 Biomeetria praks 6 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht, nimetage see ümber leheküljeks Praks6 ja 3. kopeerige

Rohkem

Tallinn

Tallinn Tallinna linna tegevused Läänemere väljakutse võrgustikus initsiatiivi toetamisel Gennadi Gramberg Tallinna Keskkonnaamet Keskkonnaprojektide ja hariduse osakonna juhataja Tallinna osalemine Läänemere

Rohkem

Praks 1

Praks 1 Biomeetria praks 6 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht, nimetage see ümber leheküljeks Praks6 ja 3.

Rohkem

Ettevalmistavad tööd 3D masinjuhtimise kasutamisel teedeehituses ning erinevate masinjuhtimise võimaluste kasutamine

Ettevalmistavad tööd 3D masinjuhtimise kasutamisel teedeehituses ning erinevate masinjuhtimise võimaluste kasutamine Kaasaegsed mõõdistustehnoloogiad droonidest märkerobotiteni Mart Rae Filmimuuseumis 29.03.2019 Lugemist MEHITAMATA ÕHUSÕIDUKI ABIL TEHTUD AEROFOTODE PÕHJAL PUISTANGU MAHTUDE ARVUTAMISE TÄPSUS; Kaupo Kokamägi,

Rohkem

Eesti kõrgusmudel

Eesti kõrgusmudel Meie: 04.06.2002 nr 4-3/3740 Küsimustik Eesti maapinna kõrgusmudeli spetsifikatsioonide selgitamiseks Eestis on juba aastaid tõstatatud küsimus täpse maapinna kõrgusmudeli (edaspidi mudel) koostamisest

Rohkem

6

6 TALLINNA ÕISMÄE GÜMNAASIUMI ÕPPESUUNDADE KIRJELDUSED JA NENDE TUNNIJAOTUSPLAAN GÜMNAASIUMIS Õppesuundade kirjeldused Kool on valikkursustest kujundanud õppesuunad, võimaldades õppe kolmes õppesuunas. Gümnaasiumi

Rohkem

6

6 TALLINNA ÕISMÄE GÜMNAASIUMI ÕPPESUUNDADE KIRJELDUSED JA NENDE TUNNIJAOTUSPLAAN GÜMNAASIUMIS Õppesuundade kirjeldused Kool on valikkursustest kujundanud õppesuunad, võimaldades õppe kahes õppesuunas. Gümnaasiumi

Rohkem

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation LEOSTUMINE Transpiratsioon Leostumine Evaporatsioon Eestis on sademete hulk aastas umbes 1,5 korda aurumisest suurem. Keskmiselt on meil sademeid 550-800 mm ja aurub 320-440 mm aastas (. Maastik) Seniste

Rohkem

(Microsoft Word - Purgatsi j\344rve supluskoha suplusvee profiil l\374hike)

(Microsoft Word - Purgatsi j\344rve supluskoha suplusvee profiil l\374hike) PURGATSI JÄRVE SUPLUSKOHA SUPLUSVEE PROFIIL Harjumaa, Aegviidu vald Koostatud: 01.03.2011 Täiendatud 19.09.2014 Järgmine ülevaatamine: vastavalt vajadusele või veekvaliteedi halvenemisel 1 Purgatsi järve

Rohkem

PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019

PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019 PÄRNU TÄISKASVANUTE GÜMNAASIUM ESITLUSE KOOSTAMISE JUHEND Pärnu 2019 SISUKORD 1. SLAIDIESITLUS... 3 1.1. Esitlustarkvara... 3 1.2. Slaidiesitluse sisu... 3 1.3. Slaidiesitluse vormistamine... 4 1.3.1 Slaidid...

Rohkem

Microsoft Word - EVS_ISO_IEC_27001;2014_et_esilehed.doc

Microsoft Word - EVS_ISO_IEC_27001;2014_et_esilehed.doc EESTI STANDARD EVS-ISO/IEC 27001:2014 INFOTEHNOLOOGIA Turbemeetodid Infoturbe halduse süsteemid Nõuded Information technology Security techniques Information security management systems Requirements (ISO/IEC

Rohkem

Esitlusslaidide kujundusest

Esitlusslaidide kujundusest Radar hüdrometeoroloogilises seires Tanel Voormansik Riigi Ilmateenistus / Radarmeteoroloogia peaspetsialist 09.11.2017 Ettekande kava Radari tööpõhimõtted Rahvusvaheline koostöö Andmete kvaliteet Radariandmetest

Rohkem

Majandus- ja kommunikatsiooniministri 10. aprill a määrus nr 26 Avaliku konkursi läbiviimise kord, nõuded ja tingimused sageduslubade andmiseks

Majandus- ja kommunikatsiooniministri 10. aprill a määrus nr 26 Avaliku konkursi läbiviimise kord, nõuded ja tingimused sageduslubade andmiseks Majandus- ja kommunikatsiooniministri 10. aprill 2013. a määrus nr 26 Avaliku konkursi läbiviimise kord, nõuded ja tingimused sageduslubade andmiseks maapealsetes süsteemides üldkasutatava elektroonilise

Rohkem

Plant extinctions and colonizations in European grasslands due to loss of habitat area and quality: a meta-analysis

Plant extinctions and colonizations in European grasslands due to loss of habitat area and quality:  a meta-analysis Tagasivaade gümnaasiumi uurimistöö koostamisele Liina Saar Saaremaa Ühisgümnaasium, vilistlane Tartu Ülikool, doktorant Aasta oli siis 1999. o Uurimistööde koostamine ei olnud kohustuslik o Huvi bioloogia

Rohkem

B120_10 estonian.cdr

B120_10 estonian.cdr Alati seal, et teid aidata Registreerige oma toode ja otsige abi koduleheküljelt www.philips.com/welcome B120 Beebimonitor Küsimus? Kontakteeruge Philipsiga Eestikeelne kasutusjuhend 2 Valgussensor USB

Rohkem

6 tsooniga keskus WFHC MASTER RF 868MHz & 4 või 6 tsooniga alaseade SLAVE RF KASUTUSJUHEND 6 tsooniga WFHC RF keskus & 4 või 6 tsooniga alaseade SLAVE

6 tsooniga keskus WFHC MASTER RF 868MHz & 4 või 6 tsooniga alaseade SLAVE RF KASUTUSJUHEND 6 tsooniga WFHC RF keskus & 4 või 6 tsooniga alaseade SLAVE 6 tsooniga keskus WFHC MASTER RF 868MHz & 4 või 6 tsooniga alaseade SLAVE RF KASUTUSJUHEND 6 tsooniga WFHC RF keskus & 4 või 6 tsooniga alaseade SLAVE RF 868MHz 3-6 EE 1. KASUTUSJUHEND 6 tsooniga WFHC

Rohkem

Pärnu Maavalitsus Akadeemia 2, Pärnu Tel Viljandi Maavalitsus Vabaduse plats 2, Viljandi Tel www

Pärnu Maavalitsus Akadeemia 2, Pärnu Tel Viljandi Maavalitsus Vabaduse plats 2, Viljandi Tel www Pärnu Maavalitsus Akadeemia 2, 80088 Pärnu Tel 4479733 www.parnu.maavalitsus.ee Viljandi Maavalitsus Vabaduse plats 2, 71020 Viljandi Tel 4330 400 www.viljandi.maavalitsus.ee Konsultant Ramboll Eesti AS

Rohkem

FIE Jaanus Elts Metsakaitse- ja Metsauuenduskeskus Töövõtulepingu nr 2-24/Trt-17, 7. aprill 2008 aruanne Metskurvitsa mängulennu seire aastal Ja

FIE Jaanus Elts Metsakaitse- ja Metsauuenduskeskus Töövõtulepingu nr 2-24/Trt-17, 7. aprill 2008 aruanne Metskurvitsa mängulennu seire aastal Ja FIE Jaanus Elts Metsakaitse- ja Metsauuenduskeskus Töövõtulepingu nr 2-24/Trt-17, 7. aprill 2008 aruanne Metskurvitsa mängulennu seire 2008. aastal Jaanus Elts Tartu, 2008 Metskurvits on erakordselt raskesti

Rohkem

Microsoft PowerPoint - IRZ0050_13L.pptx

Microsoft PowerPoint - IRZ0050_13L.pptx 15. Hüdroakustilised d infohankesüsteemid id Kirjandus: Arro I. Sonartehnika, Tln., TTÜ kirjastus, 1998 Otsingu sõna: Sonar + signal processing, echo sounding, underwater acoustics, hydroacoustics, active

Rohkem

M16 Final Decision_Recalculation of MTR for Elisa

M16 Final Decision_Recalculation of MTR for Elisa OTSUS Tallinn 20.06.2007 J.1-45/07/4 Mobiiltelefonivõrgus häälkõne lõpetamise hinnakohustuse kehtestamine Elisa Eesti AS- le Sideameti 21. märtsi 2006. a otsusega nr J.1-50/06/2 tunnistati AS EMT (edaspidi

Rohkem

Microsoft PowerPoint - nema_linnud_KKM

Microsoft PowerPoint - nema_linnud_KKM NEMA merel peatuvate veelindudega seonduvad tegevused ja ajalooline ülevaade Leho Luigujõe rändepeatus, pesitsusala, rändepeatus ja talvitusala talvitusala,, Ida-Atlandi rändetee, Merealade linnustiku

Rohkem

Lisa I_Müra modelleerimine

Lisa I_Müra modelleerimine LISA I MÜRA MODELLEERIMINE Lähteandmed ja metoodika Lähteandmetena kasutatakse AS K-Projekt poolt koostatud võimalikke eskiislahendusi (trassivariandid A ja B) ning liiklusprognoosi aastaks 2025. Kuna

Rohkem

raamat5_2013.pdf

raamat5_2013.pdf Peatükk 5 Prognoosiintervall ja Usaldusintervall 5.1 Prognoosiintervall Unustame hetkeks populatsiooni parameetrite hindamise ja pöördume tagasi üksikvaatluste juurde. On raske ennustada, milline on huvipakkuva

Rohkem

Microsoft PowerPoint - Difraktsioon

Microsoft PowerPoint - Difraktsioon Laineotika Difraktsioon Füüsika Antsla GümnaasiumG 11 klass Eelmine tund 1) Mille alusel liigitatakse laineid ristilaineteks ja pikilaineteks? 2) Nimeta laineid iseloomustavaid suuruseid. Tunnis: Uurime,

Rohkem

AASTAARUANNE

AASTAARUANNE 2014. 2018. aasta statistikatööde loetelu kinnitamisel juunis 2014 andis Vabariigi Valitsus Statistikaametile ja Rahandusle korralduse (valitsuse istungi protokolliline otsus) vaadata koostöös dega üle

Rohkem

HÜDROGRAAFIA SINISE MAJANDUSE TUGISAMMAS ( HÜDROGRAAFIAPÄEV 21. JU

HÜDROGRAAFIA SINISE MAJANDUSE TUGISAMMAS (  HÜDROGRAAFIAPÄEV 21. JU (http://www.iho.int/srv1/index.php?option=com_content&view=article&id=380&itemid=296) HÜDROGRAAFIAPÄEV 21. JUUNI 2013 Iga aasta 21. juunil tähistab Rahvusvaheline Hüdrograafiaorganisatsioon (IHO) ülemaailmset

Rohkem

Programme rules for the 2nd call

Programme rules for the 2nd call Programmi reeglid 5. taotlusvoor 7. märts 2019, Tartu 2. prioriteedi jaoks kokku 2,5 MEUR Toetatavad teemad Turism Veemajandus Keskkonnateadlikkus Turism Loodus- või kultuuripärandil põhineva turismitoote

Rohkem

Monitooring

Monitooring IT infrastruktuuri teenused Monitooring Margus Ernits margus.ernits@itcollege.ee 1 Miks? Arvutisüsteemid töötavad tõrgetega Pole olemas 100% veakindlaid ja keerulisi arvutisüsteeme Tõrgetest võib teada

Rohkem

M16 Final Decision_Recalculation of MTR for EMT

M16 Final Decision_Recalculation of MTR for EMT 1 OTSUS Tallinn 22.juuni 2007 J.1-45/07/7 Mobiiltelefonivõrgus häälkõne lõpetamise hinnakohustuse kehtestamine AS EMT- le Sideameti 21. märtsi 2006. a otsusega nr J.1-50/06/2 tunnistati AS EMT (edaspidi

Rohkem

Slide 1

Slide 1 Taimed ja sünteetiline bioloogia Hannes Kollist Plant Signal Research Group www.ut.ee/plants University of Tartu, Estonia 1. TAIMEDE roll globaalsete probleemide lahendamisel 2. Taimsete signaalide uurimisrühm

Rohkem

tallinn arvudes 2003.indd

tallinn arvudes 2003.indd 15 16 Ilmastik ja keskkond 1. Õhutemperatuur, 2003... 18 2. Päikesepaiste, 2003.... 19 3. Sademed, 2003... 20 4. Keskmine tuule kiirus, 2003.. 21 5. Looduskaitse load, 2003..... 22 6. Õhusaaste paiksetest

Rohkem

Pintsli otsade juurde tegemine Esiteks Looge pilt suurusega 64x64 ja tema taustaks olgu läbipaistev kiht (Transparent). Teiseks Minge kihtide (Layers)

Pintsli otsade juurde tegemine Esiteks Looge pilt suurusega 64x64 ja tema taustaks olgu läbipaistev kiht (Transparent). Teiseks Minge kihtide (Layers) Pintsli otsade juurde tegemine Esiteks Looge pilt suurusega 64x64 ja tema taustaks olgu läbipaistev kiht (Transparent). Teiseks Minge kihtide (Layers) aknasse ja looge kaks läbipaistvat kihti juurde. Pange

Rohkem

Skriptimiskeeli, mida ei käsitletud Perl Python Visual Basic Script Edition (VBScript) MS DOS/cmd skriptid Windows PowerShell midagi eksootilisemat: G

Skriptimiskeeli, mida ei käsitletud Perl Python Visual Basic Script Edition (VBScript) MS DOS/cmd skriptid Windows PowerShell midagi eksootilisemat: G Skriptimiskeeli, mida ei käsitletud Perl Python Visual Basic Script Edition (VBScript) MS DOS/cmd skriptid Windows PowerShell midagi eksootilisemat: GIMP Script-Fu 1 Skriptimiskeeli: Perl v1.0 loodud Larry

Rohkem

Õppimine Anne Villems, Margus Niitsoo ja Konstantin Tretjakov

Õppimine Anne Villems, Margus Niitsoo ja Konstantin Tretjakov Õppimine Anne Villems, Margus Niitsoo ja Konstantin Tretjakov Kava Kuulame Annet Essed ja Felder Õppimise teooriad 5 Eduka õppe reeglit 5 Olulisemat oskust Anne Loeng Mida uut saite teada andmebaasidest?

Rohkem

2016 aasta märtsi tulumaksu laekumine omavalitsustele See ei olnud ette arvatav Tõesti ei olnud, seda pole juhtunud juba tükk aega. Graafikult näeme,

2016 aasta märtsi tulumaksu laekumine omavalitsustele See ei olnud ette arvatav Tõesti ei olnud, seda pole juhtunud juba tükk aega. Graafikult näeme, 2016 märtsi tulumaksu laekumine omavalitsustele See ei olnud ette arvatav Tõesti ei olnud, seda pole juhtunud juba tükk aega. Graafikult näeme, et märtsis laekus tulumaksu eelmise märtsist vähem ka 2009

Rohkem

Makett 209

Makett 209 Veerežiimi muutuste modelleerimine füüsilise ja arvutimudeli abil Karin Robam, Veiko Karu, Ingo Valgma, Helena Lind. TTÜ mäeinstituut Abstrakt Tänapäeval on mitmete keskkonnaprobleemide lahendamiseks ja

Rohkem

Microsoft Word - Mesi, kestvuskatsed, doc

Microsoft Word - Mesi, kestvuskatsed, doc MEEPROOVIDE KESTVUSKATSED Tallinn 2017 Töö nimetus: Meeproovide kestvuskatsed. Töö autorid: Anna Aunap Töö tellija: Eesti Mesinike Liit Töö teostaja: Marja 4D Tallinn, 10617 Tel. 6112 900 Fax. 6112 901

Rohkem

1 TÜ Eesti Mereinstituut TALLINNA LAHES PIRITA TEE ÄÄRSES PIIRKONNAS VETIKATE KASVU VÕIMALDAVATE KASVUTINGIMUSTE MÄÄRATLEMINE JA KASVU SOODUSTAVATE TI

1 TÜ Eesti Mereinstituut TALLINNA LAHES PIRITA TEE ÄÄRSES PIIRKONNAS VETIKATE KASVU VÕIMALDAVATE KASVUTINGIMUSTE MÄÄRATLEMINE JA KASVU SOODUSTAVATE TI 1 TÜ Eesti Mereinstituut TALLINNA LAHES PIRITA TEE ÄÄRSES PIIRKONNAS VETIKATE KASVU VÕIMALDAVATE KASVUTINGIMUSTE MÄÄRATLEMINE JA KASVU SOODUSTAVATE TINGIMUSTE HINDAMISE METOODIKA KOOSTAMINE Leping nr 4-1/16/83

Rohkem

Eesti mereala planeering Lähteseisukohtade (LS) ja mõjude hindamise väljatöötamise kavatsuse (VTK) piirkondlik avalik arutelu. Merekultuuri ja selle v

Eesti mereala planeering Lähteseisukohtade (LS) ja mõjude hindamise väljatöötamise kavatsuse (VTK) piirkondlik avalik arutelu. Merekultuuri ja selle v Eesti mereala planeering Lähteseisukohtade (LS) ja mõjude hindamise väljatöötamise kavatsuse (VTK) piirkondlik avalik arutelu. Merekultuuri ja selle väärtuste kaardistamine Toimumise aeg: 05.06.2018 Toimumise

Rohkem

VL1_praks6_2010k

VL1_praks6_2010k Biomeetria praks 6 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht (Insert / Lisa -> Worksheet / Tööleht), nimetage

Rohkem

Sissejuhatus GRADE metoodikasse

Sissejuhatus GRADE metoodikasse Sissejuhatus GRADE metoodikasse Eriline tänu: Holger Schünemann ja GRADE working group www.gradeworkinggroup.org Kaja-Triin Laisaar TÜ peremeditsiini ja rahvatervishoiu instituut kaja-triin.laisaar@ut.ee

Rohkem

EVS standardi alusfail

EVS standardi alusfail EESTI STANDARD Avaldatud eesti keeles: veebruar 2019 Jõustunud Eesti standardina: september 2008 VEE KVALITEET Juhend kõva põhja koosluste merebioloogilisteks uuringuteks Water quality Guidance on marine

Rohkem

Microsoft PowerPoint - veinikaaritamine

Microsoft PowerPoint - veinikaaritamine Veini kääritamine Martin Sööt Käärimisprotsessi mõjutavad tegurid Temperatuur ja selle mõju veini kvaliteedile: Käärimine on eksotermiline protsess ja seetõttu eraldub käärimisel soojusenergiat punased

Rohkem

Microsoft PowerPoint - Loodusteaduslik uurimismeetod.ppt

Microsoft PowerPoint - Loodusteaduslik uurimismeetod.ppt Bioloogia Loodusteaduslik uurimismeetod Tiina Kapten Bioloogia Teadus, mis uurib elu. bios - elu logos - teadmised Algselt võib rääkida kolmest teadusharust: Botaanika Teadus taimedest Zooloogia Teadus

Rohkem

Uudiseid k-meride abil bakterite leidmisest [Compatibility Mode]

Uudiseid k-meride abil bakterite leidmisest [Compatibility Mode] Uudiseid k-meride abil bakterite leidmisest CLARK: fast and accurate classification of metagenomic and genomic sequences using discriminative k-mers(2015) Rachid Ounit, Steve Wanamaker, Timothy J. Close

Rohkem

Microsoft Word - PKT_hindamine_soomullad_2011_LYHI

Microsoft Word - PKT_hindamine_soomullad_2011_LYHI Soostunud ja soomuldade orgaanilise süsiniku sisaldus ja vastavalt sellele 1:1 mullakaardi võimalik korrigeerimine Töö teostajad: Põllumajandusuuringute Keskuse Mullaseire büroo, kontaktisik Priit Penu

Rohkem

Slide 1

Slide 1 Hiiumaa Mesinike Seltsing Mesilasperede talvitumine, soojusrežiim ja ainevahetus talvel Uku Pihlak Tänast üritust toetab Euroopa Liit Eesti Mesindusprogrammi raames Täna räägime: Natuke füüsikast ja keemiast

Rohkem

Keskkonnakaitse ja ruumilise planeerimise analüüsist Erik Puura Tartu Ülikooli arendusprorektor

Keskkonnakaitse ja ruumilise planeerimise analüüsist   Erik Puura   Tartu Ülikooli arendusprorektor Keskkonnakaitse ja ruumilise planeerimise analüüsist Erik Puura Tartu Ülikooli arendusprorektor Teemapüstitused eesmärkidena 1. Ruumiline suunamine ja planeerimine edukalt toimiv 2. Valikute tegemine konkureerivate

Rohkem

Septik

Septik Septik Ecolife 2000 paigaldusjuhend 1. ASUKOHT Septiku asukoha valikul tuleb arvestada järgmiste asjaoludega: pinnase liik, pinnavormid, põhjavee tase, krundi piirid ja vahemaad veekogudeni. Asukoha valikul

Rohkem

No Slide Title

No Slide Title MAASTIKE TALITUS Maastike üldkursus ja tüploogia Kaija Käärt Maastike talitus määratakse kui kõigi ainete ja energia ümberpaiknemise, vahetuse ja muundumise protsesside kogust maastikes. Maastike talitus

Rohkem

Võistlusülesanne Vastutuulelaev Finaal

Võistlusülesanne Vastutuulelaev Finaal Võistlusülesanne Vastutuulelaev Finaal CADrina 2016 võistlusülesannete näol on tegemist tekst-pilt ülesannetega, milliste lahendamiseks ei piisa ainult jooniste ülevaatamisest, vaid lisaks piltidele tuleb

Rohkem

Welcome to the Nordic Festival 2011

Welcome to the Nordic Festival 2011 Lupjamine eile, täna, homme 2016 Valli Loide vanemteadur Muldade lupjamise ajaloost Eestis on muldade lupjamisega tegeletud Lääne-Euroopa eeskujul juba alates 1814 aastast von Sieversi poolt Morna ja Heimtali

Rohkem

1 Keskkonnamõju analüüs Koostajad: Koostamise aeg: metsaparandusspetsialist Jüri Koort algus: bioloogilise mitmekesisuse spetsialist Toomas

1 Keskkonnamõju analüüs Koostajad: Koostamise aeg: metsaparandusspetsialist Jüri Koort algus: bioloogilise mitmekesisuse spetsialist Toomas 1 Keskkonnamõju analüüs Koostajad: Koostamise aeg: metsaparandusspetsialist Jüri Koort algus: 04.04.2016 bioloogilise mitmekesisuse spetsialist Toomas Hirse lõpp: 08.12.2017 Tabel 1. Objekti üldandmed

Rohkem

BIOPUHASTI M-BOŠ BOX KASUTUS- JA PAIGALDUSJUHEND 2017

BIOPUHASTI M-BOŠ BOX KASUTUS- JA PAIGALDUSJUHEND 2017 BIOPUHASTI M-BOŠ BOX KASUTUS- JA PAIGALDUSJUHEND 2017 Biopuhasti tööprotsessi kirjeldus M-Bos biopuhastit kasutatakse puhastamaks reovett eramajades, koolides, hotellides ja teistes reovee puhastamist

Rohkem

Tartu Ülikool

Tartu Ülikool Tartu Ülikool Code coverage Referaat Koostaja: Rando Mihkelsaar Tartu 2005 Sissejuhatus Inglise keelne väljend Code coverage tähendab eesti keeles otse tõlgituna koodi kaetust. Lahti seletatuna näitab

Rohkem

Sihtuuring Joogivee kvaliteedi ja terviseohutuse hindamine salvkaevudes ja isiklikes veevärkides (Järvamaa ja Jõgevamaa) Sotsiaalministri

Sihtuuring Joogivee kvaliteedi ja terviseohutuse hindamine salvkaevudes ja isiklikes veevärkides (Järvamaa ja Jõgevamaa) Sotsiaalministri Sihtuuring Joogivee kvaliteedi ja terviseohutuse hindamine salvkaevudes ja isiklikes veevärkides (Järvamaa ja Jõgevamaa) Sotsiaalministri 06.02.2015. käskkirjaga nr 18 Sotsiaalministeeriumi osakondade

Rohkem

Microsoft PowerPoint - BPP_MLHvaade_juuni2012 (2)

Microsoft PowerPoint - BPP_MLHvaade_juuni2012 (2) Balti pakendi protseduur MLH kogemus Iivi Ammon, Ravimitootjate Liit Ravimiameti infopäev 13.06.2012 Eeltöö ja protseduuri algus Päev -30 MLH esindajad kolmes riigis jõuavad arusaamani Balti pakendi protseduuri

Rohkem

Microsoft Word - OceanLim_Notes05a.doc

Microsoft Word - OceanLim_Notes05a.doc 5a. Magevee juurdevool ja veevahetus ääremeredes 5.1. Aurumine ja sademed, magevee voog atmosfäärist Läänemeres on sademed ja aurumine ligikaudu tasakaalus. Läbi viidud täpsemad arvutused, arvestades ka

Rohkem

I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Kons

I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Kons I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Konstruktorile antakse andmed, mis iseloomustavad mingit

Rohkem

Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid

Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid A bit about bit Bitt, (ingl k bit) on info mõõtmise ühik, tuleb mõistest binary digit nö kahendarv kahe võimaliku väärtusega 0 ja 1. Saab näidata kahte võimalikku olekut

Rohkem

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Marek Alliksoo Export Sales Manager 01 November 2018 Targa linna lahendused linnaplaneerimises Tark linn Tark asjade internet (Tark Pilv) Tark automatiseeritus Tark energia Tark juhtimine Tark kodanik

Rohkem

SINU UKS DIGITAALSESSE MAAILMA Ruuter Zyxel LTE3302 JUHEND INTERNETI ÜHENDAMISEKS

SINU UKS DIGITAALSESSE MAAILMA Ruuter Zyxel LTE3302 JUHEND INTERNETI ÜHENDAMISEKS SINU UKS DIGITAALSESSE MAAILMA Ruuter Zyxel LTE3302 JUHEND INTERNETI ÜHENDAMISEKS OLULINE TEAVE: LOE ENNE RUUTERI ÜHENDAMIST! Ruuter on sinu uks digitaalsesse maailma. Siit saavad alguse kõik Telia teenused

Rohkem

1 Keskkonnamõju analüüs Koostajad: Koostamise aeg: metsaparandusspetsialist Jüri Koort algus: bioloogilise mitmekesisuse spetsialist Toomas

1 Keskkonnamõju analüüs Koostajad: Koostamise aeg: metsaparandusspetsialist Jüri Koort algus: bioloogilise mitmekesisuse spetsialist Toomas Koostajad: Koostamise aeg: metsaparandusspetsialist Jüri Koort algus: 03.2.206 bioloogilise mitmekesisuse spetsialist Toomas Hirse lõpp: 28.2.207 Tabel. Objekti üldandmed Jõgevamaa metskond Nr Maaprandussüsteemi

Rohkem

Microsoft Word - Operatiivseire 2011.doc

Microsoft Word - Operatiivseire 2011.doc TÜ Eesti Mereinstituut RANNIKUMERE OPERATIIVSEIRE 2011 ARUANNE Leping: 4-1.1/123 Lepingu lõpptähtaeg: 1.02.2012 Tellija: EV Keskkonnaministeerium G. Martin Lepingu vastutav täitja TALLINN 2012 SISUKORD

Rohkem

(10. kl. I kursus, Teisendamine, kiirusega, kesk.kiirusega \374lesanded)

(10. kl. I kursus, Teisendamine, kiirusega, kesk.kiirusega  \374lesanded) TEISENDAMINE Koostanud: Janno Puks 1. Massiühikute teisendamine Eesmärk: vajalik osata teisendada tonne, kilogramme, gramme ja milligramme. Teisenda antud massiühikud etteantud ühikusse: a) 0,25 t = kg

Rohkem

MEREPRÜGI Ookeanidesse jõuab väga Globaalne plasti tootmine kahekordistub iga 10 aastaga. Globaalselt toodetud plastist moodustavad ühe kolmandiku pak

MEREPRÜGI Ookeanidesse jõuab väga Globaalne plasti tootmine kahekordistub iga 10 aastaga. Globaalselt toodetud plastist moodustavad ühe kolmandiku pak Ookeanidesse jõuab väga Globaalne plasti tootmine kahekordistub iga 10 aastaga. Globaalselt toodetud plastist moodustavad ühe kolmandiku pakkematerjalid. Suurem osa sellest on mõeldud ühekordseks kasutamiseks.

Rohkem

EVS standardi alusfail

EVS standardi alusfail EESTI STANDARD PÕLEVKIVI Niiskuse määramine Oil shale Determination of moisture EESTI STANDARDI EESSÕNA See Eesti standard on standardi EVS 668:1996 uustöötlus; jõustunud sellekohase teate avaldamisega

Rohkem

ELUPUU Eestikeelne nimi Harilik elupuu, levinud ka hiigelelupuu Ladinakeelne nimi Thuja occidentalis ja thuja plicata Rahvapärased nimed Ilmapuu, tule

ELUPUU Eestikeelne nimi Harilik elupuu, levinud ka hiigelelupuu Ladinakeelne nimi Thuja occidentalis ja thuja plicata Rahvapärased nimed Ilmapuu, tule ELUPUU Eestikeelne nimi Harilik elupuu, levinud ka hiigelelupuu Ladinakeelne nimi Thuja occidentalis ja thuja plicata Rahvapärased nimed Ilmapuu, tulelaps Süstemaatiline kuuluvus Puittaimede perekond,

Rohkem

Microsoft PowerPoint - Loeng2www.ppt [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - Loeng2www.ppt [Compatibility Mode] Biomeetria 2. loeng Lihtne lineaarne regressioon mudeli hindamisest; usaldusintervall; prognoosiintervall; determinatsioonikordaja; Märt Möls martm@ut.ee Y X=x~ N(μ=10+x; σ=2) y 10 15 20 2 3 4 5 6 7 8

Rohkem

QUANTUM SPIN-OFF - Experiment UNIVERSITEIT ANTWERPEN

QUANTUM SPIN-OFF - Experiment UNIVERSITEIT ANTWERPEN 1 Kvantfüüsika Tillukeste asjade füüsika, millel on hiiglaslikud rakendusvõimalused 3. osa: PRAKTILISED TEGEVUSED Elektronide difraktsioon Projekti Quantum Spin-Off rahastab Euroopa Liit programmi LLP

Rohkem

Microsoft Word - TallinnLV_lihtsustatud_manual_asutuse_juhataja_ doc

Microsoft Word - TallinnLV_lihtsustatud_manual_asutuse_juhataja_ doc Tallinna Linnavalitsuse sõnumisaatja kasutusjuhend asutuse juhatajale Sisukord 1. Süsteemi sisenemine...2 2. Parooli lisamine ja vahetamine...2 3. Ametnike lisamine ametiasutuse juurde...2 4. Saatjanimede

Rohkem

Microsoft Word - Toetuste veebikaardi juhend

Microsoft Word - Toetuste veebikaardi juhend Toetuste veebikaardi juhend Toetuste veebikaardi ülesehitus Joonis 1 Toetuste veebikaardi vaade Toetuste veebikaardi vaade jaguneb tinglikult kaheks: 1) Statistika valikute osa 2) Kaardiaken Statistika

Rohkem

Avatud ja läbipaistev e-riik: Ees6 kui rajaleidja Andrus Kaarelson RIA peadirektori asetäitja riigi infosüsteemi alal 10. oktoober 2017

Avatud ja läbipaistev e-riik: Ees6 kui rajaleidja Andrus Kaarelson RIA peadirektori asetäitja riigi infosüsteemi alal 10. oktoober 2017 Avatud ja läbipaistev e-riik: Ees6 kui rajaleidja Andrus Kaarelson RIA peadirektori asetäitja riigi infosüsteemi alal 10. oktoober 2017 Eesti kui rajaleidja e-riigi rajamisel E-teenused meie elu loomulik

Rohkem

Microsoft PowerPoint - Kindlustuskelmus [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - Kindlustuskelmus [Compatibility Mode] Olavi-Jüri Luik Vandeadvokaat Advokaadibüroo LEXTAL 21.veebruar 2014 i iseloomustab Robin Hood ilik käitumine kindlustus on rikas ja temalt raha võtmine ei ole kuritegu. Näiteks näitavad Saksamaal ja USA-s

Rohkem

HCB_hinnakiri2018_kodukale

HCB_hinnakiri2018_kodukale Betooni baashinnakiri Hinnakiri kehtib alates 01.01.2018 Töödeldavus S3 Töödeldavus S4 / m 3 /m 3 km-ga / m 3 /m 3 km-ga C 8/10 73 87 75 89 C 12/15 77 92 79 94 C 16/20 79 94 81 96 C 20/25 82 98 84 100

Rohkem

Tootmise digitaliseerimine

Tootmise digitaliseerimine Pildi autor: Meelis Lokk Tootmise digitaliseerimise toetus Raimond Tamm, Tartu abilinnapea 20.03.2019 Tootmise digitaliseerimise toetus Eesti on avalike teenuste digitaliseerimise osas Euroopa liider Töötlevas

Rohkem

Microsoft PowerPoint - loeng2.pptx

Microsoft PowerPoint - loeng2.pptx Kirjeldavad statistikud ja graafikud pidevatele tunnustele Krista Fischer Pidevad tunnused ja nende kirjeldamine Pidevaid (tihti ka diskreetseid) tunnuseid iseloomustatakse tavaliselt kirjeldavate statistikute

Rohkem

(Estonian) DM-RBCS Edasimüüja juhend MAANTEE MTB Rändamine City Touring/ Comfort Bike URBAN SPORT E-BIKE Kasseti ketiratas CS-HG400-9 CS-HG50-8

(Estonian) DM-RBCS Edasimüüja juhend MAANTEE MTB Rändamine City Touring/ Comfort Bike URBAN SPORT E-BIKE Kasseti ketiratas CS-HG400-9 CS-HG50-8 (Estonian) DM-RBCS001-02 Edasimüüja juhend MAANTEE MTB Rändamine City Touring/ Comfort Bike URBAN SPORT E-BIKE Kasseti ketiratas CS-HG400-9 CS-HG50-8 SISUKORD OLULINE MÄRKUS... 3 OHUTUSE TAGAMINE... 4

Rohkem

ANDMEKAITSE INSPEKTSIOON Valvame, et isikuandmete kasutamisel austatakse eraelu ning et riigi tegevus oleks läbipaistev ISIKUANDMETE KAITSE EEST VASTU

ANDMEKAITSE INSPEKTSIOON Valvame, et isikuandmete kasutamisel austatakse eraelu ning et riigi tegevus oleks läbipaistev ISIKUANDMETE KAITSE EEST VASTU ANDMEKAITSE INSPEKTSIOON Valvame, et isikuandmete kasutamisel austatakse eraelu ning et riigi tegevus oleks läbipaistev ISIKUANDMETE KAITSE EEST VASTUTAV ISIK Juhend kehtestatakse isikuandmete kaitse seaduse

Rohkem

ArcGIS Online Konto loomine Veebikaardi loomine Rakenduste tegemine - esitlus

ArcGIS Online Konto loomine Veebikaardi loomine Rakenduste tegemine - esitlus PILVI TAUER Tallinna Tehnikagümnaasium ArcGIS Online 1.Konto loomine 2.Veebikaardi loomine 3.Rakenduste tegemine - esitlus Avaliku konto loomine Ava ArcGIS Online keskkond http://www.arcgis.com/ ning logi

Rohkem

EESTI STANDARD EVS-EN 1790:1999 This document is a preview generated by EVS Teemärgistusmaterjalid. Kasutusvalmid teekattemärgised Road marking materi

EESTI STANDARD EVS-EN 1790:1999 This document is a preview generated by EVS Teemärgistusmaterjalid. Kasutusvalmid teekattemärgised Road marking materi EESTI STANDARD EVS-EN 1790:1999 Teemärgistusmaterjalid. Kasutusvalmid teekattemärgised Road marking materials - Preformed road markings EESTI STANDARDIKESKUS EESTI STANDARDI EESSÕNA NATIONAL FOREWORD Käesolev

Rohkem

Microsoft Word - EHR.docx

Microsoft Word - EHR.docx earvekeskus E-ARVE TELLIMUSTE JUHEND 1 Sisukord E-arvete tellimused... 3 Klientide tellimused... 3 E-arve tellimuse lisamine... 3 E-arve tellimuse muutmine... 9 Minu tellimused... 10 Minu tellimuse sisestamine...

Rohkem

Tuuleenergeetika võimalikkusest Eestis

Tuuleenergeetika võimalikkusest Eestis Noppeid energeetikast 9.03.2011 Võimsus = = 3 MW 1500 x 2 kw 272727 x 11 W 1 MW=1000 kw=1 000 000 W Energia x = 2000 W 2h 4 kwh 1 kwh = 1,4 kg põlevkivi 1 kwh = 160 g šokolaadi Istudes ja õppides kulutate

Rohkem

DVD_8_Klasteranalüüs

DVD_8_Klasteranalüüs Kursus: Mitmemõõtmeline statistika Seminar IX: Objektide grupeerimine hierarhiline klasteranalüüs Õppejõud: Katrin Niglas PhD, dotsent informaatika instituut Objektide grupeerimine Eesmärk (ehk miks objekte

Rohkem

Microsoft Word - Järvamaa_KOVid_rahvastiku analüüs.doc

Microsoft Word - Järvamaa_KOVid_rahvastiku analüüs.doc Töömaterjal. Rivo Noorkõiv. Käesolev töö on koostatud Siseministeeriumi poolt osutatava kohalikeomavalitsuste ühinemist toetava konsultatsioonitöö raames. Järvamaa omavalitsuste rahvastiku arengu üldtrendid

Rohkem

TELLIJAD Riigikantselei Eesti Arengufond Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium KOOSTAJAD Olavi Grünvald / Finantsakadeemia OÜ Aivo Lokk / Väärtusi

TELLIJAD Riigikantselei Eesti Arengufond Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium KOOSTAJAD Olavi Grünvald / Finantsakadeemia OÜ Aivo Lokk / Väärtusi TELLIJAD Riigikantselei Eesti Arengufond Majandus- ja Kommunikatsiooniministeerium KOOSTAJAD Olavi Grünvald / Finantsakadeemia OÜ Aivo Lokk / Väärtusinsener OÜ Tallinnas 14.04.2014 Uuring Energiamajanduse

Rohkem

Microsoft PowerPoint - Rutherfordi tagasihajumise spektroskoopia (RBS)

Microsoft PowerPoint - Rutherfordi tagasihajumise spektroskoopia (RBS) Rutherfordi tagasihajumise spektroskoopia (RBS) Professor Jüri Krustok krustok@staff.ttu.ee http://staff.ttu.ee/~krustok Rutherford Backscattering Spectrometry (RBS) RBS sai alguse 1911. a. RBS-i "isa"

Rohkem