SkyBathy: Satellite Derived Bathymetry

1. Input Data Multispectral GeoTIFF: Calibration Points (CSV): Format: x, y, depth (Positive values for depth) World File (.tfw) (Optional):

2. Band Configuration

Blue Band Index:

Green Band Index:

Red Band Index:

NIR Band Index (for Water Mask): Set to -1 if NIR is missing (will use visible threshold) DN Scaling Factor: Convert Digital Number to Reflectance (e.g. 0.0001)

3. Algorithm & Model Lyzenga (Log-Linear / Multi-Band) Z = a₀ + a₁ln(Blue-B∞) + a₂ln(Green-G∞)...
Best for general bathymetry. Stumpf (Ratio Transform) Z = m₁ * (ln(n*Blue) / ln(Green)) - m₀
Best for varying bottom types.

4. CSV Projection (CRS) Lat/Lon WGS84 (EPSG:4326) UTM Zone

Custom EPSG:

CSV Columns (Header Names):

5. Water Masking Water Threshold (NIR Quantile): Lower = Stricter water mask.

System Log

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RGB Preview

Hover over image for coordinates

Calculated Bathymetry

Run model to see depths

Help & Theory

This tool allows you to derive bathymetry (water depth) from multispectral satellite imagery (e.g., Sentinel-2, Landsat, WorldView) using in-situ depth data (CSV) for calibration.

1. The Models

Lyzenga (Log-Linear) Method

Based on Lyzenga (1978, 2006). It assumes that radiance decays exponentially with depth. The linearized equation used here is:

      Z = a₀ + a₁ * X₁ + a₂ * X₂ ...
    

Where:

Z: Estimated Depth.
Xᵢ: ln(Lᵢ - L∞ᵢ), the natural log of the radiance in band i minus the deep water radiance.
aᵢ: Coefficients determined via Multiple Linear Regression against your CSV data.

Pros: Uses all available visible bands to minimize errors due to bottom type variations.

Stumpf (Ratio) Method

Based on Stumpf et al. (2003). It uses the ratio of absorption between two bands (usually Blue and Green).

      Z = m₁ * ( ln(n * Blue) / ln(Green) ) - m₀
    

Pros: Mathematically robust against changing bottom albedo (sand vs. seagrass), as the ratio cancels out the bottom reflectance term.

2. Workflow

Input: Upload your GeoTIFF and a CSV file containing known depth points (x, y, z).
Config: Select which bands correspond to Blue, Green, Red, and NIR in your image.
Load: Click "Load Preview" to visualize the image and calculate the water mask.
Calibrate: Click "Calibrate Model". The tool will extract pixel values at the CSV locations and perform a regression to find the model parameters.
Result: The bathymetry map is generated, and statistics (RMSE, R²) are displayed.

Aiuto e Teoria

Questo strumento permette di calcolare la batimetria (profondità) da immagini satellitari multispettrali (es. Sentinel-2, Landsat) utilizzando punti di calibrazione noti (CSV).

1. I Modelli

Metodo Lyzenga (Log-Lineare)

Basato su Lyzenga (1978, 2006). Assume che la radianza decada esponenzialmente con la profondità. L'equazione linearizzata usata è:

      Z = a₀ + a₁ * X₁ + a₂ * X₂ ...
    

Dove:

Z: Profondità stimata.
Xᵢ: ln(Lᵢ - L∞ᵢ), il logaritmo naturale della radianza nella banda i corretta per l'acqua profonda.
aᵢ: Coefficienti determinati tramite Regressione Lineare Multipla sui dati del tuo CSV.

Vantaggi: Utilizza tutte le bande visibili riducendo il rumore.

Metodo Stumpf (Ratio)

Basato su Stumpf et al. (2003). Usa il rapporto di attenuazione tra due bande (solitamente Blu e Verde).

      Z = m₁ * ( ln(n * Blu) / ln(Verde) ) - m₀
    

Vantaggi: Molto robusto contro le variazioni del tipo di fondale (es. sabbia vs alghe), poiché il rapporto cancella il termine di riflettanza del fondo.

2. Flusso di lavoro

Input: Carica il GeoTIFF e il file CSV con i punti di profondità noti.
Configurazione: Indica quali bande corrispondono a Blu, Verde, Rosso e NIR.
Caricamento: Clicca "Load Preview" per vedere l'immagine e calcolare la maschera acqua.
Calibrazione: Clicca "Calibrate Model". Il tool estrarrà i valori dei pixel alle coordinate del CSV ed eseguirà la regressione matematica.
Risultato: Viene generata la mappa batimetrica e mostrati i grafici di errore (RMSE).

SkyBathy Satellite Derived Bathymetry