Temperature - Emissivity separation assessment in a sub-urban scenario

In this paper, a methodology that aims at evaluating the effectiveness of different TES strategies is presented. The methodology takes into account the specific material of interest in the monitored scenario, sensor characteristics, and errors in the atmospheric compensation step. The methodology is proposed in order to predict and analyse algorithms performances during the planning of a remote sensing mission, aimed to discover specific materials of interest in the monitored scenario. As case study, the proposed methodology is applied to a real airborne data set of a suburban scenario. In order to perform the TES problem, three state-of-the-art algorithms, and a recently proposed one, are investigated: Temperature-Emissivity Separation'98 (TES-98) algorithm, Stepwise Refining TES (SRTES) algorithm, Linear piecewise TES (LTES) algorithm, and Optimized Smoothing TES (OSTES) algorithm. At the end, the accuracy obtained with real data, and the ones predicted by means of the proposed methodology are compared and discussed

Estimating Index of Refraction from Polarimetric Hyperspectral Imaging Measurements

Current material identification techniques rely on estimating reflectivity or emissivity which vary with viewing angle. As off-nadir remote sensing platforms become increasingly prevalent, techniques robust to changing viewing geometries are desired. A technique leveraging polarimetric hyperspectral imaging (P-HSI), to estimate complex index of refraction, N̂(ν̃), an inherent material property, is presented. The imaginary component of N̂(ν̃) is modeled using a small number of “knot” points and interpolation at in-between frequencies ν̃. The real component is derived via the Kramers-Kronig relationship. P-HSI measurements of blackbody radiation scattered off of a smooth quartz window show that N̂(ν̃) can be retrieved to within 0.08 RMS error between 875 cm−1 ≤ ν̃ ≤ 1250 cm−1. P-HSI emission measurements of a heated smooth Pyrex beaker also enable successful N̂(ν̃) estimates, which are also invariant to object temperature

Stima di temperatura ed emissivita' in dati telerilevati nel medio infrarosso

L'osservazione iperspettrale della radiazione emessa dalla Terra nell'infrarosso termico è molto importante per il monitoraggio ambientale della stessa. La zona spettrale dell'infrarosso termico, contraddistinta dalla presenza di forte emissione terrestre e quasi ininfluente riflessione solare, è particolarmente indicata per il recupero della temperatura superficiale. Inoltre, l'estrapolazione dell'emissività spettrale del suolo, ossia della variazione dell'emissione in funzione della lunghezza d'onda, permette di distinguere le diverse tipologie di materiali presenti sulla superficie, e, potendo confrontarli con un archivio di firme spettrali, anche di classificarli. Il recupero dell'emissività spettrale e della temperatura superficiale dai dati osservati è stato più volte affrontato nell'infrarosso termico, esiste infatti un'ampia serie di algoritmi che si adattano ai vari sensori esistenti e alle tipologie di dati che essi forniscono. Tale operazione, nel medio infrarosso (~ 3 ÷ 5 micron), risulta più difficoltosa, poiché questa zona spettrale dell'infrarosso non è favorevole come quella del termico, la radiazione emessa è meno intensa e al contempo vi è la presenza di radianza solare riflessa ad interferire. Estendere il recupero dell'emissività spettrale anche all'infrarosso medio permette di sicuro di ottenere maggiori informazioni e quindi anche una capacità discriminatoria superiore. Ad esempio in questa zona spettrale si riescono ad individuare le linee di assorbimento di diversi gas, quali i gas serra (vapore acqueo H2O, biossido di carbonio CO2, metano CH4, ossido di azoto N20 e ozono O3), di ovvia importanza per la monitorizzazione dello stato di salute dell'ambiente. In questa tesi si è dunque considerato un algoritmo per il recupero di temperatura ed emissività, l'Extended Stepwise Refining, nato dal prolungamento del pre-esistente Stepwise Refining dall'infrarosso termico al medio. Si è innanzitutto verificata la legittimità di tale estensione, indi si è valutato il grado di accuratezza con il quale tali parametri vengono stimati dall'algoritmo. I risultati sono stati analizzati e giustificati, sottolineando le condizioni di malfunzionamento dell'ESR. Il principio di funzionamento dell'algoritmo Extended Stepwise Refining suppone una risoluzione elevata dei dati osservati non disponibile nella realtà. Si è quindi verificato quanto le prestazioni dell'ESR peggiorassero in presenza di dati ottenibili da sensori reali. Si è anche valutato, infine, la bontà nel recupero dell'emissività spettrale supponendo di ottenere un dato di temperatura da osservazioni nell'infrarosso termico