Inimtegevuse mõju looduskeskkonnale võib ilmneda peaaegu kõikjal. Puutumata ei ole jäänud ka Eesti rannikumeri, lahesopid ja siseveekogud. Seda enam on tekkinud vajadus hinnata nende ökoloogilist seisundit n.-ö. kiirmeetoditega. Kaugseire on üks võimalus.

Kes meist poleks selgetel öödel püüdnud taevas silmata langevaid tähti ja seejuures märganud seal aeglaselt liikuvaid tulukesi. Need on Maa tehiskaaslased ehk satelliidid, millelt peegelduvat päikesekiirgust me näeme.

Kes meist poleks selgetel öödel püüdnud taevas silmata langevaid tähti ja seejuures märganud seal aeglaselt liikuvaid tulukesi. Need on Maa tehiskaaslased ehk satelliidid, millelt peegelduvat päikesekiirgust me näeme.

Satelliitide täpset arvu on tänapäeval juba raske kokku lugeda. “The Satellite Encyclopedia” andmetel tiirles 1997. aastal Maa ümber üle 25 000 objekti, millest peaaegu 7000 olid orbiidil töökorras ning ülejäänud vedelesid niisama [3]. Ühtekokku arvatakse Maa-lähedases ruumis olevat umbes 2200 tonni inimeste valmistatud kosmoseaparaate ja nende tükke. Väiksem osa sellest kogusest, sõjaväe- ja majandusluure satelliitide kõrval, on teaduslikke seadmeid kandvad tehiskaaslased. Nendega saab väga edukalt jälgida looduskeskkonda ja inimtegevuse mõju keskkonnale. Meetodit, mille alusel kogutakse objekti kohta teavet sellelt peegeldunud või kiiratud elektromagnetkiirguse abil, nimetatakse kaugseireks ehk kaugsondeerimiseks.

Tõenäoliselt oleme kõik mingil moel tegelnud vee kaugseirega. Näiteks kuumal suvepäeval Pärnu rannas merevett vaadeldes otsustame ühtäkki, et selle soga sisse täna küll ei taha minna. Samas meenutades kas või postkaardilt nähtud lasuursinist ookeani Prantsuse Rivieras ... Inimsilm ongi meie oma vastuvõtja, mis reageerib nähtavale elektromagnetkiirgusele.

Tehnilise kaugseire vanim meetod on aerofotograafia. Kosmosest hakati ülesvõtteid tegema eelmise sajandi keskel, esmalt küll sõjanduseesmärkidel. Nüüdisaegsete sensoritega on võimalik salvestada multispektraalseid (üle kolme spektripiirkonna) digitaalkujutisi. Need töödeldakse ja jäädvustatakse tehiskaaslase arvutimälus ning edastatakse maapealsetesse vastuvõtujaamadesse. Olenevalt sensori ülesannetest võib kasutatav spektripiirkond hõlmata peaaegu kogu elektromagnetkiirguse ulatuse: ultraviolettkiirgusest mikrolaineteni.

Miks peaks vett eemalt seirama? Vee hulk, selle ringlus ja kvaliteet on inimesele elutähtsad nii otseselt (joogi- ja tarbevesi) kui ka kaudselt (elukeskkond, ilm, looduskatastroofid). Maa pinnast katab vesi 74%, sellest omakorda 94% on ookeanides. Ülejäänud osa leidub aga mageveena maapinnal või maa sees, veeauruna õhus, kuid ka vihma, lume ja jääna [2]. Et veeringet ja sellega seotud nähtusi paremini tunda, on paljudele jõgedele paigaldatud veetaseme ja voolukiiruse mõõtjad; ilmajaamad koguvad andmeid vihma ja lume kohta, tervisekaitse- ja keskkonnateenistused analüüsivad veeproove. Sellised punktmõõtmised on kahtlemata olulised.

Siiski pole igalt poolt ja alati võimalik koguda nii palju andmeid, et nende põhjal saaks statistiliselt usaldusväärseid tulemusi oluliste hüdroloogiliste näitajate kohta, nagu veekogude pindala, loodusvee orgaaniline ja anorgaaniline koostis, veekogude sügavus, veepinna temperatuur, lumega kaetud alade pindala, lume veesisaldus, jäävälja pindala, jää veesisaldus, pilvisus, sademed, veeaur jms. Seetõttu on hakatud üha enam välja töötama ja arendama vee kaugseire meetodeid. Vaevalt et kaugseire kunagi suudaks asendada maa peal tehtavaid mõõtmisi, kuid siiski annab see uurimisviis väärtuslikku teavet ulatuslike protsesside ning raskesti ligipääsetavate piirkondade kohta.

Vee heledustegur on passiivse ehk looduslikku kiirgust kasutava optilise kaugseire peamine uuritav näitaja. Tavaliselt mõõdetakse aluspinnalt tagasi hajunud kiirguse hulka ning normitakse see pinnale langeva kiirguse suhtes ja saadakse heledusteguri spekter sensori spektrikanalite alusel.

Mõõtes veepinna heledusspektrit, tuleb arvestada mitmesuguseid mõjutegureid (#1): veekogu põhjast või veekihtidest tagasi hajunud päikesekiirgust, veepinnalt peegeldunud kiirgust, veepinna ja mõõtesensori vahel olevas atmosfääris hajunud kiirgust. Neist ainult esimene annab teavet veekogus olevate optiliselt aktiivsete ainete ja vee läbipaistvuse kohta. Teine, pinnalt peegeldunud kiirgus, võimaldab määrata veepinna omadusi, näiteks lainetust või seda, kas on tekkinud vahtu või ujub veepinnal hoopis naftalaik. Segavaks teguriks vee omaduste uurimisel osutub veepinna ja mõõtesensori vahel olevas atmosfääris hajutatud kiirgus. Vee värvust (heledusspektrit) mõjutavad ka valgusolud: pilvisus, päikese kõrgus ja vaatlusnurk.

Kui veepinnale tekkinud vaht üldiselt suurendab vee heledustegurit, siis lainetuse mõju on erisugune: paljuski oleneb see tuule kiirusest ja suunast, samuti päikese ja sensori vastastikusest asendist. Veepinnale valgunud õli muudab aga nii pinna optilisi omadusi kui ka lainete kuju. Enamikul juhtudel on saastunud vee heledustegur suurem puhta veepinna omast, kuid see erinevus oleneb samuti vaatlussuunast. Seega: kui sensoritel on piisavalt hea ruumiline lahutus ja/või piirkonda saab jälgida mitme nurga alt, on õlireostust võimalik hõlpsasti avastada saastunud ja puhta vee heledustegurite erinevuse alusel. Selliseid mõõtmisi saab teha näiteks aktiivse kaugseire meetoditega, kus kasutatav kiirgusallikas on osa mõõtesüsteemist (radarsensorid).

Nähtavas ja lähisinfrapunases spektripiirkonnas on vee omadusi kõige parem uurida, kuid ka neis vahemikes on vee heledustegur palju väiksem kui maapinna, jää või pilvede oma. Tavaliselt on see kuni üks protsent, äärmisel juhul võib küündida aga kümne protsendini (#2). Samas tuleb arvestada, et tavalistes tingimustes on peegeldus veepinnalt 2–4%, atmosfäärist tagasi hajunud kiirgus ulatub aga ligikaudu 90%ni sensori mõõdetud kiirgusest. Seetõttu näivadki veekogud satelliidipildil sageli lihtsalt tumedad (#3). Jää ja lumega kaetud ala on aga kergesti eristatav nii tumeda vee kui ka palja maapinna taustal (#4). Keerulisem on optiliste sensoritega vahet teha pilvedel ja jääl (#2).

Vee sügavust määratakse optiliste sensoritega vaid siis, kui vesi on piisavalt läbipaistev. Puhta merevee korral on see võimalik ligikaudu viiekümne meetrini, sogases ja pruunikas vees – sellised on suurem osa Eesti järvi [1] – ainult paari meetri ulatuses.

Üsna tõhusalt saab kaugseire abil määrata vee pinnakihi temperatuuri (#5). Seda uuritakse infrapunases piirkonnas mõõdetud signaali järgi. Siinjuures mõjutab tulemust oluliselt atmosfääris sisalduv veeaur. Et veeauru mõju vähendada, arvutatakse temperatuur vee pinnakihis kahe spektrikanali suhtena. Saadud tulemusi saab edukalt rakendada mereuuringutes, näiteks selgitades hoovuste liikumist, aga ka kalade arengu- ja toitumistingimusi. Samuti annab vee pinnakihi temperatuur teavet nii merel oleva ilma kui ka atmosfääri dünaamika ning ilmastiku kohta laiemalt.

Vee koostisest oleneb, milline on tagasihajunud kiirguse hulk ja vee spektraalsed omadused. Näiteks külma kliimaga Antarktikas võivad järvede vee omadused olla lähedased destilleeritud veele. Mujal on veekogude vesi aga enamasti lihtsustatult segu eri suurusega osakestest.

Vee molekulid, orgaanilised ja mineraalsed osakesed ning teatud osa vees lahustunud orgaanilistest ainetest neelavad ja hajutavad kiirgust. Elektromagnetkiirguse skaalas on puhta vee nn. läbipaistvuse aken vahemikus 350–750 nanomeetrit, mis vastab ligikaudu nähtavale kiirgusele. Ülejäänud osa looduslikust lühilainelisest kiirgusest (290–2500 nm), mis on pärit Päikeselt, neeldub vees juba mõnekümne sentimeetri läbimisel. Samamoodi kui atmosfäär hajutab vesi peamiselt lühema lainepikkusega valgust (s.t. violetset ja sinist). Veest tagasi hajunult jõuabki see vaataja silma või satelliidi sensorisse: vesi näib sinisena. Eesti kaugseire grand old man akadeemik Juhan Ross on toonud näite, et kui inimsilm oleks tundlik infrapunakiirguse suhtes, siis näeksime rohelisi taimi infrapunastena. Puhas vesi oleks siiski sinine, sest tema heledusteguri maksimum asubki nähtava spektri sinises osas.

Mineraalosakesed (savi ja liiv), mis satuvad kallastelt vette vihmaveega või ka jõgede sissevooluga, muudavad vee sogaseks. Seetõttu hajub rohkem kiirgust tagasi kogu nähtava spektri ulatuses. Kui aga osakesed on värvunud (näiteks punakas liiv), siis mõjutab see omakorda ka vee värvust.

Veekogu ökoloogilist seisundit iseloomustab fütoplanktoni ehk vees hõljuvate taimsete organismide hulk ja juurdekasv. Taimhõljumi pigmendid neelavad kiirgust ainult teatud piirkonnas – näiteks klorofüll a (Chla) 440 nm ja 668 nm –, kuid ka hajutavad kiirgust. Puhtas ookeanivees on fütoplankton peamine vee optiliste omaduste kujundaja. Seetõttu saab Chla-sisaldust seal võrdlemisi lihtsalt määrata, isegi kui väärtused on väga väikesed: alla 1 mg/m3.

Fütoplanktoni lagunemise ja teiste elusorganismide elutegevuse tagajärjel tekib vees lahustunud orgaaniline aine (huumusaine). Siiski on suurem osa sellest rannikumerre ja järvedesse kantud hoopis jõeveega. Huumusained neelavad kõige rohkem valgust spektri sinises osas ja annavad veele kollaka või isegi pruuni värvuse: veeoptikud nimetavad lahustunud orgaanilist ainet ka kollaseks aineks. Eriti suur on selle sisaldus jõesuudmetes ja kallaste lähedal (#6, #7 ja #8). Tugeva neeldumise tõttu on selliste veekogude heledus väike ja spektri maksimum nihutatud pikemate lainepikkuste (s.t punase spektriosa) poole.

Rannikuvees ja järvedes tuleb suvel sageli ette veeõitsenguid. Sel ajal võetud veeproovides võib Chla-sisaldus tunduvalt suureneda, ulatudes isegi kuni 1000 mg/m3 (#9). Kui Läänemeres vohavad sinivetikad, võib neist ja nende jääkidest tekkida nii paks kiht, et silmaga vaadates ja ka heledusnäitaja poolest meenutab veepind hoopis taimestikuga kaetud maapinda. Sellised vetikakogumid võivad omakorda anda teavet vee liikumise (keerised, hoovused) kohta (#10).

Satelliidipiltide töötlus on omajagu keeruline. Vaistlik tunne, et sinine ookean on puhtam kui sogasevõitu Läänemeri, ongi õige. Kuid ka atmosfäär näib meile sinine! Vee kaugseirajad murravadki pead, kuidas läbi sügava ja heleda atmosfääri määrata suhteliselt väikest vee heledustegurit ja selle muutlikkust.

Kuna veest satelliidisensorini jõudev signaal on väga nõrk, tuleb seda koguda suuremalt alalt. Seetõttu on vee kaugseire sensorite (nt. AVHRR, SeaWiFS, MODIS, MERIS) ruumiline lahutus väike, võrreldes teiste sensoritega: piksli ehk väikseima pildielemendi suurus ulatub 0,25 kuni 1,2 kilomeetrini. Eelkõige maapinna kaugseireks väljatöötatud sensoritel on lahutus muutunud aga järjest paremaks: näiteks 1999. aastal startinud Landsat-7 ruumiline lahutus on kuni 15 meetrit, IKONOSel üks meeter ja 2001. aastal kosmosesse saadetud QuickBird’il isegi 61 sentimeetrit. Praegusel ajal töötavad tsiviilkasutuses ka sensorid Hyperion/EO-1 ja Chris/PROBA, mis mõõdavad kogu spektri 5–15-nanomeetrise lahutusega nähtavas ja lähisinfrapunases piirkonnas ning salvestavad pildi 15–40-meetrise ruumilise lahutusega.

Et saada sobivat tulemust, peab satelliidipilte töötlema mitmes etapis. Esmalt tuleb mõõdetud signaal siduda geofüüsikaliste suurustega ehk kujutis kalibreerida, samuti viia vastavusse geograafiliste koordinaatidega (ingl. geolocation – geolokatsioon). Seejärel tuleb eemaldada atmosfääri mõju – teha nn. atmosfääri korrektsioon. Järgnev etapp hõlmab vajalike näitajate arvutusi, milleks rakendatakse erisuguseid algoritme.

Uuemate sensorite korral tehakse geolokatsioon ja kalibreerimine suurtes andmearhiivides (Goddard Earth Science DAAC, NASA; Earth Observation Help Desk, ESA jt.). Ka andmed atmosfääri mõju eemaldamise ja veega seotud näitajate kohta on kättesaadavad, näiteks SeaWiFSi, MODISe ja MERISe andmepankadest. Siiski on selgunud, et need tulemused pole sageli sobivad rannikuvee ja järvede uurimiseks.

Atmosfääri korrektsiooni puhul on võrdlemisi täpselt teada, kuidas arvestada Rayleigh’i hajumist ning kiirguse neeldumist atmosfääri gaasides. Samas pole ühtset meetodit, millega kõrvaldada aerosoolide mõju sensori signaalis. Selleks kasutatakse nii mudelarvutusi kui ka maapealseid mõõtmisi ning ühitatakse eri satelliitide andmeid.

Lihtsamaid kaarte vett iseloomustavate näitajate kohta saab klassifitseerimismeetodil, kuid peale selle on veel palju keerukamaid pilditöötlusviise. Neist ehk kõige tavalisem moodus algoritme leida on seotud satelliidipiltide kalibreerimisega maapealsete mõõtmiste abil. Sel juhul tuleb veeproovid koguda satelliidi ülelennuga samal ajal. Korrelatsioonianalüüsiga leitakse sobivad empiirilised seosed spektrikanalite või nende suhetega. Paraku on selle meetodi tarvis vajalike andmete kogumine kallis ja aeganõudev. Mõneti on siin abiks iseseisvad poi- ja ujuvjaamad, mida on hakatud kasutama üha rohkem.

Veekaugseire edeneb tasapisi. Paljud kaugseire meetodid on välja töötatud maapinna uurimiseks ning neid ei saa nii lihtsalt rakendada veekogude jaoks. Põhjus peitub vee väikeses ja suhteliselt vähe muutuvas heleduses (värvis), mida on üsna keeruline määrata: tulemusi mõjutab tugevasti kiirguse levik atmosfääris. Kuna hoovuste, vee segunemise ja bioloogiliste protsesside tõttu muutuvad vee omadused kiiresti, on olulist hetke tabada raske ja seepärast peaks vaatlusi tegema küllaltki sageli. Paljusid veega seotud hüdroloogilisi tegureid (põhjavesi, veeaur) ei saa otseselt jälgida. Seega on vee kaugseire üks keerukaim, kuid ühtlasi põnevaim kaugseire liik.

Siiski võimaldavad praegused meetodid küllaltki tõhusalt uurida ulatuslike ookeanide vett ning kogunenud on suur andmebaas. Märksa vähem on arenenud aga rannikumere ja siseveekogude kaugseire. Siiski on satelliitide tehnilised omadused (ruumiline ja spektraalne lahutus, tundlikkus) sedavõrd paranenud, et neid saaks kasutada ka optiliselt keerulise vee korral. Samuti on nüüdseks hõlpsamini kättesaadavad mõõteriistad, mille tehnilised omadused, lihtsus, suurus ja ka hind võimaldavad neid kasutada väiksematel veekogudel.

Eestis arendatakse ja täiendatakse passiivse kaugseire meetodeid Tartu observatooriumis, Tartu ülikooli Eesti mereinstituudis ja Tallinna tehnikaülikooli meresüsteemide instituudis. Eesti siseveekogude ja rannikumere vee optiliselt aktiivsete lisandite (hõljum, lahustunud orgaaniline aine), vee läbipaistvuse, temperatuuri ja jääkatte uuringud annavad olulist teavet nende seisundi ja arengu kohta ning hõlbustavad pikaajalist ja mitmekülgset seiretööd.