GIS OSTRAVA 2008

VŠB - TU OSTRAVA, 27. - 30. 1. 2008

Abstract of paper No. 7
Title: APPLICATION OF RADIATIVE TRANSFER MODELS FOR INVERSION OF NORWAY SPRUCE CANOPY CHLOROPHYLL CONTENT FROM AIRBONE HYPERSPECTRAL DATA OF VERY HIGH SPATIAL RESOLUTION
Author(s): Lukeš, P., Malenovský, Z., Zurita-Milla,R., Homolová, L., Kaplan, V., Hanuš,J., Martin, E., Gastellu-Etchegorry, J-P.,Schaepman, M.E. & Cudlín, P.
Text:

Výhodou fyzikálního mapování založeného na optických datech dálkového průzkumu Země s velmi vysokým prostorovým rozlišením (velikost základní jednotky obrazu ≤ 1m) je poskytnutí velmi detailní prostorové informace. Zároveň však tato data kladou vysoké nároky na (1) předzpracováni obrazu (tzn. geometrické, radiometrické a atmosférické korekce nezpracovaných leteckých/satelitních obrazových dat), (2) precizní modelování přenosu slunečního záření (PSZ) přes objekty zemského povrchu (např. schopnost modelu simulovat komplexní heterogenní lesní porosty s velmi vysokým prostorovým rozlišením), (3) sběr reprezentativních optických a geometrických vlastností těchto objektů pro správnou parametrizaci modelů PSZ a ověření kvality výsledků, a (4) výběr vhodného algoritmu pro odhad požadovaných biochemických/fyzikálních charakteristik objektů zájmu. Hlavním vědeckým záměrem této studie bylo navržení metody odhadu obsahu chlorofylu a+b (Cab) v listoví korun smrku ztepilého (Picea abies (L.) Karst.) pomocí metod obrazové spektrometrie dálkového průzkumu Země a modelů PSZ. Jako výzkumný objekt byl vybrán mladý smrkový porost (stáří 28 let) v lokalitě Bílý kříž (Moravsko-slezské Beskydy, Česká republika; 18.54E, 49.50N; nadmořská výška 937 m.n.m). Mapa obsahu chlorofylu smrkového porostu byla vytvořena z dat leteckého VNIR hyperspektrálního senzoru AISA Eagle inverzí modelů PSZ PROSPECT-DART pomocí umělé neurální sítě (ANN - artificial neural network). Přesnost prostorové distribuce obsahu chlorofylu byla ohodnocena pomocí mapy získané skrze vegetační chlorofylový index ANCB650-720 (continuum removed reflectance Area between 650-720 nm Normalized to Chlorophyll absorption Band depth). Regresní koeficient (R2) mezi laboratorně měřenými hodnotami Cab a hodnotami získanými z hyperspektrálních dat byl 0,81 pro ANN a 0,83 pro ANCB650-720, se střední kvadratickou odchylkou (Root mean square error - RMSE) 2.72 g cm-2 a 3.27 g cm-2. Navržená metodika odhadu obsahu chlorofylu korun smrku ztepilého je aktuálně adaptována pro data hyperspektrálního senzoru CHRIS na palubě vědeckého satelitu Evropské kosmické agentury PROBA.

The physically-based mapping using optical remote sensing data of very high spatial resolution (pixel size ≤ 1 m) offers, on one hand, very detailed spatial information. On the other hand, use of these data rises strong requirements in terms of: (1) image pre-processing (i.e., geometric, radiometric, and atmospheric corrections of the airborne/satellite raw data), (2) precise modelling of radiative transfer (RT) through the objects of Earth surface (for instance, the RT model must be capable of handling the 3D complexity of heterogeneous forest scenes with a very high spatial resolution), (3) collection of representative optical and geometrical properties of the ground objects for a reliable parameterization of the RT models and quality assessment of the results, and (4) selection of suitable algorithm for retrieval of desired biochemical/physical object parameters. The main scientific objective of this study was to design a suitable approach retrieving the total leaf chlorophyll a+b (Cab) content of the Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) crowns, using methods of imaging spectroscopy and radiative transfer models. As the study test site was selected a young (28 years old) Norway spruce forest stand located near by the permanent ecological experimental research station Bily Kriz (the Moravian-Silesian Beskydy Mountains, Czech Republic; 18.54E, 49.50N; altitude 937 m above sea level). An operational approach mapping the Cab content from an airbone VNIR AISA Eagle hyperspectral image was proposed by inversion of the PROSPECT-DART radiative transfer models employing an artificial neural network (ANN). Accuracy of estimated Cab spatial pattern was successfully validated against the Cab map produced by the chlorophyll vegetation index ANCB650-720 (continuum removed reflectance Area between 650-720 nm Normalized to Chlorophyll absorption Band depth). Coefficient of determination (R2) between ground measured and image retrieved Cab were 0.81 for ANN and 0.83 for ANCB650-720, with root mean square error (RMSE) of 2.72 g cm-2 and 3.27 g cm-2, respectively. Proposed methodology of total chlorophyll a+b estimation for Norway spruce canopy is currently being up-scaled to the hyperspectral data of CHRIS sensor onboard of the European Space Agency scientific satellite mission PROBA.


Return to List of papers