View angle effects on MODIS snow mapping in forests

Binary snow maps and fractional snow cover data are provided routinely from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). This paper investigates how the wide observation angles of MODIS influence the current snow mapping algorithm in forested areas. Theoretical modeling results indicate that large view zenith angles (VZA) can lead to underestimation of fractional snow cover (FSC) by reducing the amount of the ground surface that is viewable through forest canopies, and by increasing uncertainties during the gridding of MODIS data. At the end of the MODIS scan line, the total modeled error can be as much as 50% for FSC. Empirical analysis of MODIS/Terra snow products in four forest sites shows high fluctuation in FSC estimates on consecutive days. In addition, the normalized difference snow index (NDSI) values, which are the primary input to the MODIS snow mapping algorithms, decrease as VZA increases at the site level. At the pixel level, NDSI values have higher variances, and are correlated with the normalized difference vegetation index (NDVI) in snow covered forests. These findings are consistent with our modeled results, and imply that consideration of view angle effects could improve MODIS snow monitoring in forested areas

Modeling the angular dependence of satellite retrieved Land Surface Temperature (LST)

Tese de mestrado em Ciências Geofísicas, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013A temperatura de superfície do solo (Land Surface Temperature - LST) é definida como a temperatura radiométrica da superfície sobre terra, correspondendo à radiação emitida no infravermelho (IV) térmico por uma camada com espessura da ordem da profundidade de penetração da radiação IV, da ordem do comprimento de onda. A LST é uma variável climatológica importante e, também, um parâmetro de diagnóstico das condições da superfície do solo. Pode ser utilizada para estimar fluxos de calor sensível à superfície, a humidade do solo, a evapotranspiração e propriedades da vegetação, incluindo o seu stress hídrico. A deteção remota, nomeadamente a efetuada através de satélites, constitui o único meio disponível para a obtenção de LST a uma escala espacial global e regular e com elevada frequência temporal. A Land Surface Analysis Satellite Application Facility (LSA-SAF) dissemina, de forma operacional e em tempo quase real, um produto de LST obtido por aplicação de um algoritmo do tipo “generalized split-window” a observações de temperatura de brilho no topo da atmosfera efetuadas pelo Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager (SEVIRI) a bordo dos satélites da série Meteosat Second Generation (MSG). A validação da LST da LSA-SAF envolve não só a sua comparação com medições in situ mas também com a LST obtida por sensores a bordo de outros satélites. As principais fontes de discrepâncias de LST entre satélites são: 1) a calibração do sensor, 2) as funções de resposta, 3) a resolução espacial e temporal, 4) a correção atmosférica aplicada, 5) as estimativas de emissividade de superfície adotadas, 6) a máscara de nuvens utilizadas e 7) a anisotropia angular. Destas, a sensibilidade da LST à anisotropia angular é um dos tópicos menos estudados. No entanto, os produtos de satélite de LST são, em geral, variáveis direcionais, isto é, a LST obtida para uma dada cena, utilizando o mesmo sensor, mas com ângulos de visão diferentes, frequentemente apresenta valores diferentes, dependendo de fatores como o tipo de superfície, as características do solo e a inclinação do terreno. A estrutura da superfície tem uma influência importante na temperatura, devido particularmente a efeitos de sombreamento pelos elementos de vegetação e inclinação do terreno que resultam numa dependência da LST dos ângulos zenital e azimutal de visão. Para superfícies homogéneas, a variabilidade da LST é essencialmente função da direccionalidade da emissividade, enquanto para superfícies heterogéneas a variabilidade angular está na sua maioria associada às proporções observadas pelo satélite de diferentes componentes que possuem as suas próprias temperatura e emissividade. Existem diversos modelos de transferência radiativa que tratam de diferentes formas a anisotropia da radiação em zonas vegetadas. Os modelos Ótico-Geométricos foram desenvolvidos em particular para descrever florestas e outros cobertos vegetais descontínuos. Estes modelos operam assumindo que a copa da vegetação pode ser descrita por objetos geométricos distribuídos espacialmente de acordo com determinado modelo estatístico. A interseção e reflecção de luz são calculadas analiticamente a partir de considerações geométricas. Nestes modelos a radiância de uma dada região é estimada como sendo uma média pesada das radiâncias de cada componente básico (normalmente, o solo ao sol e à sombra e a copa ao sol e à sombra). Neste estudo apresenta-se um modelo geométrico que permite estimar as áreas projetadas de cada componente utilizando geometria de raios paralelos para descrever a iluminação de um único elemento de vegetação tridimensional e a sombra que origina. Dada a forma e tamanho do elemento de vegetação e a geometria de visão e iluminação, as diferentes proporções podem ser estimadas recorrendo ao formalismo do modelo Booleano, desde que se possa assumir que os objetos possuem uma distribuição espacial aleatória. O modelo Booleano inclui ainda a possibilidade de sombreamento mútuo entre objetos e a sobreposição de copas. Este tipo de modelo ótico-geométrico tem sido bastante utilizado por vários autores em estudos de anisotropia de temperatura da superfície. O procedimento proposto no presente trabalho tem a vantagem de recorrer a um método computacional simples para calcular as projeções, em vez de utilizar um método analítico mais rígido e complexo. O método consiste em projetar um elemento de vegetação tridimensional (copa elipsoidal ou cónica) numa malha de elevada resolução, o que permite a utilização de qualquer forma e tamanho para a vegetação e até mesmo a combinação de diferentes formas e tamanhos. As radiâncias das componentes são obtidas a partir de medições in situ da temperatura de brilho provenientes da estação de validação de LSA-SAF em Évora. Estas medições são efetuadas a cada minuto por quatro radiómetros que observam o solo ao sol (em dois pontos diferentes), a copa de uma árvore e o céu a um ângulo zenital de 53º, sendo a última medição utilizada para estimar a componente de fluxo radiativo descendente refletido. Assume-se ainda que a temperatura da sombra é determinada pelos valores máximos diários das temperaturas do ar e do solo ao sol. O modelo é posteriormente aplicado ao pixel do MSG que contém a estação de Évora, utilizando-se informação de terreno sobre a densidade de árvores e a sua forma e tamanho médios. A temperatura do compósito resultante da combinação do modelo geométrico e das medições in situ é então comparada com a LST operacional disseminada pela LSA-SAF. Os resultados mostram uma boa concordância entre a temperatura do compósito e a LST, apresentando um viés de cerca de 1ºC e um erro médio quadrático de cerca de 1.5ºC. Acresce que os resultados mostram que existe um impacto significativo de heterogeneidades da superfície na LST e, especialmente, que esse impacto varia ao longo do dia e do ano uma vez que depende das temperaturas relativas do solo ao sol e à sombra e da copa. Em relação a outros estudos efetuados, o presente trabalho proporciona uma avaliação mais pormenorizada deste efeito, em particular graças à análise efetuada a uma grande variedade de ângulos de visão e iluminação, emissividades de superfície e coberto vegetal. A simplicidade do modelo permite a sua aplicação a qualquer satélite, geoestacionário ou de orbita polar. A LST foi, assim, igualmente comparada com o respetivo produto do sensor MODIS. A comparação dos dois produtos mostra a presença de um viés e de um desvio padrão dos erros de cerca de 3ºC. O modelo geométrico foi mais uma vez aplicado às medições in situ, de forma a estimar e corrigir desvios entre as estimativas de LST com base nos dois sensores, que estão associados a geometrias de visão diferentes. A aplicação desta correção resulta numa redução significativa do desvio padrão dos erros, resultado este expectável, dada a geometria de visão variável do MODIS. Quanto ao viés observado entre os dois sensores, este não pode ser atribuído a diferenças na geometria de visão, estando provavelmente relacionado com outras fontes persistentes de erro. As diferenças observadas podem eventualmente ser atribuídas às discrepâncias significativas observadas entre as emissividades utilizadas pela LSA-SAF e pelo MODIS. Com efeito, no período de estudo, as diferenças variam entre 0.005 e 0.01, com o MODIS a apresentar sempre valores mais elevados, facto consistente com o viés negativo observado. Os resultados obtidos sugerem que o procedimento proposto pode constituir uma ferramenta útil para a validação e comparação de LST de diferentes sensores. O modelo geométrico apresentado representa um ponto de partida para a compreensão dos efeitos direcionais na LST. Pode antecipar-se que este modelo virá a ser utilizado num estudo alargado de sensibilidade, a ser realizado para todo o disco MSG – e por isso para uma vasta variedade de tipos de superfície e geometrias de visão e iluminação – de modo a que sejam identificadas áreas e períodos do dia e do ano em que estes efeitos são mais pronunciados.Satellite retrieved values of Land Surface Temperature (LST) over heterogeneous pixels generally depend on viewing and illumination angles as well as on the characteristics of the land cover. A geometrical model is presented that allows estimating LST of a given pixel for any viewing and illumination angles. The Boolean scene model is used to estimate the per-pixel fractions covered by the following three scene components: sunlit background, shaded background and vegetation. Estimates of the average area covered by canopies and by shadow are derived from the projection of a single arbitrarily-shaped vegetation element (e.g. ellipsoidal or conical tree canopies) onto a fine scale regular grid. The model is applied to time-series of continuous in situ brightness temperature measurements as obtained at the LSA-SAF validation site in Évora (Portugal) during 2011 and 2012. Measurements are performed every minute by four radiometers, two of them observing the sunlit background and the other two a tree crown and the sky at 53° zenith angle. It is assumed that the shadow temperature is determined by daily maxima of air and sunlit background temperatures. The resulting composite temperature is compared against LSA-SAF operational LST data as retrieved from the SEVIRI instrument on-board Meteosat-8. Results show a bias of order of 1 K and a RMSE of about 1.5K. LST data are also compared against MODIS (level 3) daily LST. The LST difference between MSG and MODIS shows a strong dependence on viewing geometry that suggests relying on the geometrical model to generate estimates of LST differences between the two sensors.Results obtained with the model reveal a significant decreasing of the standard deviation error between the sensors

Remote sensing of leaf area index : enhanced retrieval from close-range and remotely sensed optical observations

A wide range of models used in agriculture, ecology, carbon cycling, climate and other related studies require information on the amount of leaf material present in a given environment to correctly represent radiation, heat, momentum, water, and various gas exchanges with the overlying atmosphere or the underlying soil. Leaf area index (LAI) thus often features as a critical land surface variable in parameterisations of global and regional climate models, e.g., radiation uptake, precipitation interception, energy conversion, gas exchange and momentum, as all areas are substantially determined by the vegetation surface. Optical wavelengths of remote sensing are the common electromagnetic regions used for LAI estimations and generally for vegetation studies. The main purpose of this dissertation was to enhance the determination of LAI using close-range remote sensing (hemispherical photography), airborne remote sensing (high resolution colour and colour infrared imagery), and satellite remote sensing (high resolution SPOT 5 HRG imagery) optical observations. The commonly used light extinction models are applied at all levels of optical observations. For the sake of comparative analysis, LAI was further determined using statistical relationships between spectral vegetation index (SVI) and ground based LAI. The study areas of this dissertation focus on two regions, one located in Taita Hills, South-East Kenya characterised by tropical cloud forest and exotic plantations, and the other in Gatineau Park, Southern Quebec, Canada dominated by temperate hardwood forest. The sampling procedure of sky map of gap fraction and size from hemispherical photographs was proven to be one of the most crucial steps in the accurate determination of LAI. LAI and clumping index estimates were significantly affected by the variation of the size of sky segments for given zenith angle ranges. On sloping ground, gap fraction and size distributions present strong upslope/downslope asymmetry of foliage elements, and thus the correction and the sensitivity analysis for both LAI and clumping index computations were demonstrated. Several SVIs can be used for LAI mapping using empirical regression analysis provided that the sensitivities of SVIs at varying ranges of LAI are large enough. Large scale LAI inversion algorithms were demonstrated and were proven to be a considerably efficient alternative approach for LAI mapping. LAI can be estimated nonparametrically from the information contained solely in the remotely sensed dataset given that the upper-end (saturated SVI) value is accurately determined. However, further study is still required to devise a methodology as well as instrumentation to retrieve on-ground green leaf area index . Subsequently, the large scale LAI inversion algorithms presented in this work can be precisely validated. Finally, based on literature review and this dissertation, potential future research prospects and directions were recommended.Ei saatavill

The Laegeren site: an augmented forest laboratory combining 3-D reconstruction and radiative transfer models for trait-based assessment of functional diversity

Given the increased pressure on forests and their diversity in the context of global change, new ways of monitoring diversity are needed. Remote sensing has the potential to inform essential biodiversity variables on the global scale, but validation of data and products, particularly in remote areas, is difficult. We show how radiative transfer (RT) models, parameterized with a detailed 3-D forest reconstruction based on laser scanning, can be used to upscale leaf-level information to canopy scale. The simulation approach is compared with actual remote sensing data, showing very good agreement in both the spectral and spatial domains. In addition, we compute a set of physiological and morphological traits from airborne imaging spectroscopy and laser scanning data and show how these traits can be used to estimate the functional richness of a forest at regional scale. The presented RT modeling framework has the potential to prototype and validate future spaceborne observation concepts aimed at informing variables of biodiversity, while the trait-based mapping of diversity could augment in situ networks of diversity, providing effective spatiotemporal gap filling for a comprehensive assessment of changes to diversity

Understanding the measurement of forests with waveform lidar

The measurement of forests is essential for monitoring and predicting the role and response of the land surface to global climate change. Globally consistent and frequent measurements can only be made by satellites; unfortunately many current system’s measurements saturate at moderate canopy densities and are not directly related to forest properties, requiring tenuous empirical relationships that are insensitive to many of the Earth’s most important, Carbon rich forests. Lidar (laser radar) is a relatively new technology that offers the potential to make direct measurements of forest height, vertical density and, when ground based, explicit measurements of structure. In addition measurements do not saturate until much higher forest densities. In recent years there has been much interest in the measurement of forests by lidar, with a number of airborne and terrestrial and one spaceborne lidar developed. Measuring a forest leaf by leaf is impractical and very tedious, so more rapid ground based methods are needed to collect data to validate satellite derived estimates. These rapid methods are themselves not directly related to forest properties causing uncertainty in any validation of remotely sensed estimates. This thesis uses Monte Carlo ray tracing to simulate the measurement of forests by full waveform lidars over explicit geometric forest models for both above and below canopy instruments. Existing methods for deriving forest properties from measurements are tested against the known truth of these simulated forests, a process impossible in reality. Causes of disagreements are explored and new methods developed to attempt to overcome any shortcomings. These new methods include dual wavelength lidar for correcting satellite based measurements for topography and a voxel based method for more directly relating terrestrial lidar signals to forest properties

Estimating leaf area index in savanna vegetation using remote sensing and inverse modelling

Leaf area index (LAI), defined as the one sided green leaf area per unit ground area, is a key parameter in ecosystem process models. Owing to the large area of the earth's surface that they occupy, savanna ecosystems represent the third largest terrestrial carbon sink. There is considerable uncertainty however, as to the functioning of these ecosystems, particularly as they respond to land cover changes. Consequently, ecosystem process models constitute one of the best methods available for investigating the effect this may have on terrestrial carbon cycling. If these models are to be used over large areas however, they need to be parameterised.This thesis develops a methodology to estimate LAI in savanna ecosystems, using remotely sensed earth observation (EO) data, laboratory bidirectional reflectance measurements (BRDF), physically based canopy reflectance models (CRMs), and artificial neural networks (ANN). First, the scattering behaviour of Kalahari soils was characterised, by making laboratory BRDF measurements. Soils were shown to be highly non-Lambertian. These measurements were then used to parameterise three different CRMs. Modelled reflectances were assessed with respect to Landsat ETM+ and Terra-MODIS reflectances. Results showed that a 1-D turbid medium provided the closest fit to the measurements. A series of model sensitivity analyses (SA) were performed, and it was shown that reflectance in the red and shortwave infrared displayed greatest sensitivity to LAI, sensitivity in the near-infrared was negligible. Model inversions were performed with ANN and different waveband combinations, and LAI was estimated. The results showed that LAI could be estimated with high accuracy, an RMSE of 0.3 1, and 0.18, from ETM+ and MODIS measurements, respectively. These results were promising, and with further improvements to models, coupled with more accurate input data, will see the use of EO data play an increasingly important role in understanding the functioning of these savanna ecosystems

Exploring Hyperspectral and Very High Spatial Resolution Imagery in Vegetation Characterization

This dissertation describes three contributions in the characterization of vegetation canopies using remote sensing data, with a focus on hyperspectral and very high spatial resolution imagery. The new and innovative methods developed are: 1) integration of contribution theory into a model inversion approach to obtain high accuracy in canopy biophysical parameter estimation; 2) exploration and adoption of tree crown longitudinal profiles to achieve high accuracy in tree species classification; and 3) evaluation of canopy health state for Emerald Ash Borer (EAB) infestation assessment by intelligent combination of multi-sourced data