774 research outputs found

    Joint leaf chlorophyll content and leaf area index retrieval from Landsat data using a regularized model inversion system (REGFLEC)

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    Leaf area index (LAI) and leaf chlorophyll content (Chll) represent key biophysical and biochemical controls on water, energy and carbon exchange processes in the terrestrial biosphere. In combination, LAI and Chll provide critical information on vegetation density, vitality and photosynthetic potentials.However, simultaneous retrieval of LAI and Chll fromspace observations is extremely challenging. Regularization strategies are required to increase the robustness and accuracy of retrieved properties and enable more reliable separation of soil, leaf and canopy parameters. To address these challenges, the REGularized canopy reFLECtance model (REGFLEC) inversion system was refined to incorporate enhanced techniques for exploiting ancillary LAI and temporal information derived from multiple satellite scenes. In this current analysis, REGFLEC is applied to a time-series of Landsat data. A novel aspect of the REGFLEC approach is the fact that no site-specific data are required to calibrate the model, which may be run in a largely automated fashion using information extracted entirely from image-based and other widely available datasets. Validation results, based upon in-situ LAI and Chll observations collected over maize and soybean fields in centralNebraska for the period 2001–2005, demonstrate Chll retrievalwith a relative root-mean-square-deviation (RMSD) on the order of 19% (RMSD = 8.42 μg cm−2). While Chll retrievals were clearly influenced by the version of the leaf optical properties model used (PROSPECT), the application of spatio-temporal regularization constraints was shown to be critical for estimating Chll with sufficient accuracy. REGFLEC also reproduced the dynamics of in-situ measured LAI well (r2 = 0.85), but estimates were biased low, particularly over maize (LAI was underestimated by ~36 %). This disparity may be attributed to differences between effective and true LAI caused by significant foliage clumping not being properly accounted for in the canopy reflectance model (SAIL). Additional advances in the retrieval of canopy biophysical and leaf biochemical constituents will require innovative use of existing remote sensing data within physically realistic canopy reflectancemodels along with the ability to exploit the enhanced spectral and spatial capabilities of upcoming satellite systems

    Retrieving leaf area index with a neural network method: simulation and validation

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    Scaling up Semi-Arid Grassland Biochemical Content from the Leaf to the Canopy Level: Challenges and Opportunities

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    Remote sensing imagery is being used intensively to estimate the biochemical content of vegetation (e.g., chlorophyll, nitrogen, and lignin) at the leaf level. As a result of our need for vegetation biochemical information and our increasing ability to obtain canopy spectral data, a few techniques have been explored to scale leaf-level biochemical content to the canopy level for forests and crops. However, due to the contribution of non-green materials (i.e., standing dead litter, rock, and bare soil) from canopy spectra in semi-arid grasslands, it is difficult to obtain information about grassland biochemical content from remote sensing data at the canopy level. This paper summarizes available methods used to scale biochemical information from the leaf level to the canopy level and groups these methods into three categories: direct extrapolation, canopy-integrated approach, and inversion of physical models. As for semi-arid heterogeneous grasslands, we conclude that all methods are useful, but none are ideal. It is recommended that future research should explore a systematic upscaling framework which combines spatial pattern analysis, canopy-integrated approach, and modeling methods to retrieve vegetation biochemical content at the canopy level

    Potential of using remote sensing techniques for global assessment of water footprint of crops

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    Remote sensing has long been a useful tool in global applications, since it provides physically-based, worldwide, and consistent spatial information. This paper discusses the potential of using these techniques in the research field of water management, particularly for ‘Water Footprint’ (WF) studies. The WF of a crop is defined as the volume of water consumed for its production, where green and blue WF stand for rain and irrigation water usage, respectively. In this paper evapotranspiration, precipitation, water storage, runoff and land use are identified as key variables to potentially be estimated by remote sensing and used for WF assessment. A mass water balance is proposed to calculate the volume of irrigation applied, and green and blue WF are obtained from the green and blue evapotranspiration components. The source of remote sensing data is described and a simplified example is included, which uses evapotranspiration estimates from the geostationary satellite Meteosat 9 and precipitation estimates obtained with the Climatic Prediction Center Morphing Technique (CMORPH). The combination of data in this approach brings several limitations with respect to discrepancies in spatial and temporal resolution and data availability, which are discussed in detail. This work provides new tools for global WF assessment and represents an innovative approach to global irrigation mapping, enabling the estimation of green and blue water use

    Remote Sensing of Biophysical Parameters

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    Vegetation plays an essential role in the study of the environment through plant respiration and photosynthesis. Therefore, the assessment of the current vegetation status is critical to modeling terrestrial ecosystems and energy cycles. Canopy structure (LAI, fCover, plant height, biomass, leaf angle distribution) and biochemical parameters (leaf pigmentation and water content) have been employed to assess vegetation status and its dynamics at scales ranging from kilometric to decametric spatial resolutions thanks to methods based on remote sensing (RS) data.Optical RS retrieval methods are based on the radiative transfer processes of sunlight in vegetation, determining the amount of radiation that is measured by passive sensors in the visible and infrared channels. The increased availability of active RS (radar and LiDAR) data has fostered their use in many applications for the analysis of land surface properties and processes, thanks to their insensitivity to weather conditions and the ability to exploit rich structural and texture information. Optical and radar data fusion and multi-sensor integration approaches are pressing topics, which could fully exploit the information conveyed by both the optical and microwave parts of the electromagnetic spectrum.This Special Issue reprint reviews the state of the art in biophysical parameters retrieval and its usage in a wide variety of applications (e.g., ecology, carbon cycle, agriculture, forestry and food security)

    Using middle-infrared reflectance for burned area detection

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    Tese de doutoramento, Ciências Geofísicas e da Geoinformação (Meteorologia), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2011A strategy is presented that allows deriving a new index for burned area discrimination over the Amazon and Cerrado regions of Brazil. The index is based on information from the near-infrared (NIR) and middle-infrared (MIR) channels of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). A thorough review is undertaken of existing methods for retrieving MIR reflectance and an assessment is performed, using simulated and real data, about the added value obtained when using the radiative transfer equation (RTE) instead of the simplified algorithm (KR94) developed by Kaufman and Remer (1994), the most used in the context of burned area studies. It is shown that use of KR94 in tropical environments to retrieve vegetation reflectance may lead to errors that are at least of the same order of magnitude of the reflectance to be retrieved and considerably higher for large values of land surface temperature (LST) and solar zenith angle (SZA). Use of the RTE approach leads to better estimates in virtually all cases, with the exception of high values of LST and SZA, where results from KR94 are also not usable. A transformation is finally defined on the MIR/NIR reflectance space aiming to enhance the spectral information such that vegetated and burned surfaces may be effectively discriminated. The transformation is based on the difference between MIR and NIR in conjunction with the distance from a convergence point in the MIR/NIR space, representative of a totally burnt surface. The transformation allows defining a system of coordinates, one coordinate having a small scatter for pixels associated to vegetation, burned surfaces and soils containing organic matter and the other coordinate covering a wide range of values, from green and dry/stressed vegetation to burned surfaces. The new set of coordinates opens interesting perspectives to applications like drought monitoring and burned area discrimination using remote-sensed information.O coberto vegetal da superfície da Terra tem vindo a sofrer mudanças, por vezes drásticas, que conduzem a alterações tanto na rugosidade da superfície terrestre como no seu albedo, afectando directamente as trocas de calor sensível e latente e de dióxido de carbono entre a superfície terrestre e a atmosfera (Sellers et al., 1996). Neste contexto, as queimadas assumem um papel de extremo relevo (Nobre et al., 1991; O’Brien, 1996; Xue, 1996) na medida em que constituem uma das mais importantes fontes de alteração do coberto vegetal, resultando na destruição de florestas e de recursos naturais, libertando carbono da superfície continental para a atmosfera (Sellers et al., 1995) e perturbando as interacções biosfera-atmosfera (Levine et al., 1995; Scholes, 1995) através de mudanças na rugosidade do solo, na área foliar e noutros parâmetros biofísicos associados ao coberto vegetal. Ora, neste particular, a Amazónia Brasileira constitui um exemplo notável de mudanças no uso da terra e do coberto vegetal nas últimas décadas, como resultado da desflorestação induzida pelo homem bem como por causas naturais (Gedney e Valdes, 2000; Houghton, 2000; Houghton et al., 2000; Lucas et al., 2000), estimando-se que as regiões tropicais sejam responsáveis por cerca de 32% da emissão global de carbono para a atmosfera (Andreae, 1991). Neste contexto, a disponibilidade de informações pormenorizadas e actualizadas sobre as distribuições espacial e temporal de queimadas e de áreas ardidas em regiões tropicais afigura-se crucial, não só para uma melhor gestão dos recursos naturais, mas também para estudos da química da atmosfera e de mudanças climáticas (Zhan et al., 2002). A detecção remota constitui, neste âmbito, uma ferramenta indispensável na medida em que permite uma monitorização em tempo quase real, a qual se revela especialmente útil em áreas extensas e/ou de difícil acesso afectadas pelo fogo (Pereira et al., 1997). Diversos instrumentos, tais como o Land Remote Sensing Satellite/Thematic Mapper (LANDSAT/TM) e o National Oceanic and Atmospheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR) têm vindo a ser extensivamente utilizados na gestão dos fogos florestais, em particular aos níveis da detecção de focos de incêndio e da monitorização de áreas queimadas. Mais recentemente, o instrumento VEGETATION a bordo do Satellite Pour l'Observation de la Terre (SPOT) tem vindo a ser utilizado com sucesso na monitorização de fogos. Finalmente, são de referir os sensores da série Along Track Scanning Radiometer (ATSR) para os quais têm vindo a ser desenvolvidos algoritmos de identificação de focos de incêndio, e ainda o sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) que tem vindo a demonstrar capacidades óptimas no que respeita à observação global de fogos, plumas e áreas queimadas. Neste contexto, os métodos actuais de detecção de áreas ardidas através da detecção remota têm vindo a dar prioridade à utilização das regiões do vermelho (0.64 μm) e infravermelho-próximo (0.84 μm) do espectro eletromagnético. No entanto, tanto a região do vermelho quanto a do infravermelho-próximo apresentam a desvantagem de serem sensíveis à presença de aerossóis na atmosfera (Fraser e Kaufman, 1985; Holben et. al., 1986). Desta forma, em regiões tropicais como a Amazónia, onde existem grandes camadas de fumo devido à queima de biomassa, a utlização destas duas regiões do espectro eletromagnético torna-se insatisfatória para a detecção de áreas ardidas. Por outro lado, a região do infravermelho médio (3.7 – 3.9 μm) tem a vantagem de não ser sensível à presença da maior parte dos aerossóis, exceptuando a poeira (Kaufman e Remer, 1994) mostrando-se, ao mesmo tempo, sensível a mudanças na vegetação devido à absorção de água líquida. Com efeito, estudos acerca dos efeitos do vapor de água na atenuação do espectro eletromagnético demonstraram que a região do infravermelho médio é uma das únicas regiões com relativamente pouca atenuação (Kerber e Schut, 1986). Acresce que a região do infravermelho médio apresenta uma baixa variação da irradiância solar (Lean, 1991), tendo-se ainda que a influência das incertezas da emissividade na estimativa da temperatura da superfície é pequena quando comparada com outras regiões térmicas tais como as de 10.5 e 11.5 μm (Salysbury e D’Aria, 1994). A utilização da radiância medida através de satélites na região do infravermelho médio é, no entanto, dificultada pelo facto de esta ser afectada tanto pelo fluxo térmico quanto pelo fluxo solar, contendo, desta forma, duas componentes, uma emitida e outra reflectida, tendo-se que a componente reflectiva contém os fluxos térmico e solar reflectidos pela atmosfera e pela superfície enquanto que as emissões térmicas são oriundas da atmosfera e da superfície. Ora, a componente solar reflectida é de especial interesse para a detecção de áreas ardidas pelo que se torna necessário isolá-la do sinal total medido pelo sensor. Devido à ambiguidade deste sinal, a distinção dos efeitos da reflectância e da temperatura torna-se uma tarefa muito complexa, verificando-se que os métodos em que se não assume nenhuma simplificação, levando-se, portanto, em consideração todos os constituintes do sinal do infravermelho médio se tornam complexos e difíceis de serem aplicados na prática, na medida em que requerem dados auxiliares (e.g. perfis atmosféricos) e ferramentas computacionais (e.g. modelos de tranferência radiativa). Kaufman e Remer (1994) desenvolveram um método simples para estimar a reflectância do infravermelho médio o qual assenta em diversas hipóteses simplificadoras. Apesar do objectivo primário que levou ao desenvolvimento do método ser a identificação de áreas cobertas por vegetação densa e escura em regiões temperadas, este método tem sido lagarmente utilizado nos estudos acerca da discriminação de áreas queimadas, algumas das vezes em regiões tropicais (Roy et al., 1999; Barbosa et al., 1999; Pereira, 1999). Na literatura não existe, no entanto, nenhum estudo acerca da exactidão e precisão deste método quando aplicado com o objectivo de detectar áreas ardidas, em especial em regiões tropicais. Neste sentido, no presente trabalho procedeu-se a um estudo de viabilidade do método proposto por Kaufman e Remer (1994) em simultâneo com a análise da equação de tranferência radiativa na região do infravermelho médio, tendo sido realizados testes de sensibilidade dos algoritmos em relação aos erros nos perfis atmosféricos, ruído do sensor e erros nas estimativas da temperatura da superfície. Para tal recorreu-se ao modelo de transferência radiativa Moderate Spectral Resolution Atmospheric Transmittance and Radiance Code (MODTRAN), dando-se especial atenção ao caso do sensor MODIS. Os resultados demonstraram que a utilização do método proposto por Kaufman e Remer (1994) em regiões tropicais para a estimativa da reflectância no infravermelho médio, leva a erros que são pelo menos da mesma ordem de magnitude do parâmetro estimado e, em alguns casos, muito maior, quando ocorre a combinação de altas temperaturas da superfície terrestre com baixos ângulos zenitais solares. A utilização da equação de transferência radiativa mostrouse uma boa alternativa, desde que estejam disponíveis dados acerca da temperatura da superfíce terrestre assim como dos perfis atmosféricos. Entretanto, nas regiões onde ocorrem altos valores de temperatura da superfície terrestre e baixos ângulos zenitais solares, quaisquer dos dois métodos se mostra pouco utilizável, já que nesta região a estimativa da reflectância constitui um problema mal-posto. Em paralelo, utilizaram-se informações sobre aerossóis de queimada para efectuar simulações do MODTRAN que permitiram avaliar a reposta do canal do infravermelho-médio à este tipo de perturbação do sinal, muito comum na Amazónia Brasileira. A fim de tornar o estudo o mais realístico possível, procedeu-se à coleta de material resultante de queimadas na região Amazónica, mais especificamente em Alta Floresta, Mato Grosso, Brasil. Estes resultado foram então integrados nos estudos em questão, possibilitando a caracterização espectral das áreas ardidas. Com base nos resultados obtido definiu-se uma tranformação no espaço do infravermelho próximo e médio com o objetivo de maximizar a informação espectral de forma a que as superfícies vegetadas pudessem ser efectivamente discriminadas e as áreas ardidas identificadas. A tranformação baseia-se na diferença entre a reflectância nos infravermelhos próximo e médio, em conjunto com a distância a um ponto de convergência no espaço espectral dos infravermelhos próximo e médio, ponto esse representativo de uma área completamente ardida. A tranformação permitiu a definição de um novo sistema de coordenadas, o qual provou ser bastante útil no que diz respeito á identificação de áreas ardidas. Este novo espaço de coordenadas constitui uma inovação na área dos estudos de queimadas, já que permite ao mesmo tempo definir dois tipos de índices, o primeiro dos quais identifica superfícies que contém ou não biomassa e o segundo identifica, de entre as superfícies que contêm biomassa, a quantidade de água presente, podendo variar de vegetação verde (abundância de água) até áreas ardidas (ausência de água). Além de distiguir áreas ardidas, os índices desenvolvidos podem ainda ser aplicados em outros casos como, por exemplo, estudos de estresse hídrico e secas.DSA/INPE; Portuguese Foundation of Science and Technology (Fundação para a Ciência e Tecnologia / FCT)(SFRH/BD/21650/2005

    Estimating Crop Primary Productivity with Sentinel-2 and Landsat 8 using Machine Learning Methods Trained with Radiative Transfer Simulations

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    Satellite remote sensing has been widely used in the last decades for agricultural applications, {both for assessing vegetation condition and for subsequent yield prediction.} Existing remote sensing-based methods to estimate gross primary productivity (GPP), which is an important variable to indicate crop photosynthetic function and stress, typically rely on empirical or semi-empirical approaches, which tend to over-simplify photosynthetic mechanisms. In this work, we take advantage of all parallel developments in mechanistic photosynthesis modeling and satellite data availability for advanced monitoring of crop productivity. In particular, we combine process-based modeling with the soil-canopy energy balance radiative transfer model (SCOPE) with Sentinel-2 {and Landsat 8} optical remote sensing data and machine learning methods in order to estimate crop GPP. Our model successfully estimates GPP across a variety of C3 crop types and environmental conditions even though it does not use any local information from the corresponding sites. This highlights its potential to map crop productivity from new satellite sensors at a global scale with the help of current Earth observation cloud computing platforms

    Estimating the crop leaf area index using hyperspectral remote sensing

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    AbstractThe leaf area index (LAI) is an important vegetation parameter, which is used widely in many applications. Remote sensing techniques are known to be effective but inexpensive methods for estimating the LAI of crop canopies. During the last two decades, hyperspectral remote sensing has been employed increasingly for crop LAI estimation, which requires unique technical procedures compared with conventional multispectral data, such as denoising and dimension reduction. Thus, we provide a comprehensive and intensive overview of crop LAI estimation based on hyperspectral remote sensing techniques. First, we compare hyperspectral data and multispectral data by highlighting their potential and limitations in LAI estimation. Second, we categorize the approaches used for crop LAI estimation based on hyperspectral data into three types: approaches based on statistical models, physical models (i.e., canopy reflectance models), and hybrid inversions. We summarize and evaluate the theoretical basis and different methods employed by these approaches (e.g., the characteristic parameters of LAI, regression methods for constructing statistical predictive models, commonly applied physical models, and inversion strategies for physical models). Thus, numerous models and inversion strategies are organized in a clear conceptual framework. Moreover, we highlight the technical difficulties that may hinder crop LAI estimation, such as the “curse of dimensionality” and the ill-posed problem. Finally, we discuss the prospects for future research based on the previous studies described in this review

    Generating Global Leaf Area Index from Landsat: Algorithm Formulation and Demonstration

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    This paper summarizes the implementation of a physically based algorithm for the retrieval of vegetation green Leaf Area Index (LAI) from Landsat surface reflectance data. The algorithm is based on the canopy spectral invariants theory and provides a computationally efficient way of parameterizing the Bidirectional Reflectance Factor (BRF) as a function of spatial resolution and wavelength. LAI retrievals from the application of this algorithm to aggregated Landsat surface reflectances are consistent with those of MODIS for homogeneous sites represented by different herbaceous and forest cover types. Example results illustrating the physics and performance of the algorithm suggest three key factors that influence the LAI retrieval process: 1) the atmospheric correction procedures to estimate surface reflectances; 2) the proximity of Landsatobserved surface reflectance and corresponding reflectances as characterized by the model simulation; and 3) the quality of the input land cover type in accurately delineating pure vegetated components as opposed to mixed pixels. Accounting for these factors, a pilot implementation of the LAI retrieval algorithm was demonstrated for the state of California utilizing the Global Land Survey (GLS) 2005 Landsat data archive. In a separate exercise, the performance of the LAI algorithm over California was evaluated by using the short-wave infrared band in addition to the red and near-infrared bands. Results show that the algorithm, while ingesting the short-wave infrared band, has the ability to delineate open canopies with understory effects and may provide useful information compared to a more traditional two-band retrieval. Future research will involve implementation of this algorithm at continental scales and a validation exercise will be performed in evaluating the accuracy of the 30-m LAI products at several field sites
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