Workshop on Strategies for Calibration and Validation of Global Change Measurements

The Committee on Environment and Natural Resources (CENR) Task Force on Observations and Data Management hosted a Global Change Calibration/Validation Workshop on May 10-12, 1995, in Arlington, Virginia. This Workshop was convened by Robert Schiffer of NASA Headquarters in Washington, D.C., for the CENR Secretariat with a view toward assessing and documenting lessons learned in the calibration and validation of large-scale, long-term data sets in land, ocean, and atmospheric research programs. The National Aeronautics and Space Administration (NASA)/Goddard Space Flight Center (GSFC) hosted the meeting on behalf of the Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)/Working Group on Calibration/walidation, the Global Change Observing System (GCOS), and the U. S. CENR. A meeting of experts from the international scientific community was brought together to develop recommendations for calibration and validation of global change data sets taken from instrument series and across generations of instruments and technologies. Forty-nine scientists from nine countries participated. The U. S., Canada, United Kingdom, France, Germany, Japan, Switzerland, Russia, and Kenya were represented

Integrated Data Fusion And Mining (idfm) Technique For Monitoring Water Quality In Large And Small Lakes

Monitoring water quality on a near-real-time basis to address water resources management and public health concerns in coupled natural systems and the built environment is by no means an easy task. Furthermore, this emerging societal challenge will continue to grow, due to the ever-increasing anthropogenic impacts upon surface waters. For example, urban growth and agricultural operations have led to an influx of nutrients into surface waters stimulating harmful algal bloom formation, and stormwater runoff from urban areas contributes to the accumulation of total organic carbon (TOC) in surface waters. TOC in surface waters is a known precursor of disinfection byproducts in drinking water treatment, and microcystin is a potent hepatotoxin produced by the bacteria Microcystis, which can form expansive algal blooms in eutrophied lakes. Due to the ecological impacts and human health hazards posed by TOC and microcystin, it is imperative that municipal decision makers and water treatment plant operators are equipped with a rapid and economical means to track and measure these substances. Remote sensing is an emergent solution for monitoring and measuring changes to the earth’s environment. This technology allows for large regions anywhere on the globe to be observed on a frequent basis. This study demonstrates the prototype of a near-real-time early warning system using Integrated Data Fusion and Mining (IDFM) techniques with the aid of both multispectral (Landsat and MODIS) and hyperspectral (MERIS) satellite sensors to determine spatiotemporal distributions of TOC and microcystin. Landsat satellite imageries have high spatial resolution, but such application suffers from a long overpass interval of 16 days. On the other hand, free coarse resolution sensors with daily revisit times, such as MODIS, are incapable of providing detailed water quality information because of low spatial resolution. This iv issue can be resolved by using data or sensor fusion techniques, an instrumental part of IDFM, in which the high spatial resolution of Landsat and the high temporal resolution of MODIS imageries are fused and analyzed by a suite of regression models to optimally produce synthetic images with both high spatial and temporal resolutions. The same techniques are applied to the hyperspectral sensor MERIS with the aid of the MODIS ocean color bands to generate fused images with enhanced spatial, temporal, and spectral properties. The performance of the data mining models derived using fused hyperspectral and fused multispectral data are quantified using four statistical indices. The second task compared traditional two-band models against more powerful data mining models for TOC and microcystin prediction. The use of IDFM is illustrated for monitoring microcystin concentrations in Lake Erie (large lake), and it is applied for TOC monitoring in Harsha Lake (small lake). Analysis confirmed that data mining methods excelled beyond two-band models at accurately estimating TOC and microcystin concentrations in lakes, and the more detailed spectral reflectance data offered by hyperspectral sensors produced a noticeable increase in accuracy for the retrieval of water quality parameters

Extending Landsat 8: Retrieval of an Orange contra-Band for Inland Water Quality Applications

The Operational Land Imager (OLI) onboard Landsat 8 has found successful application in inland and coastal water remote sensing. Its radiometric specification and high spatial resolution allows quantification of water-leaving radiance while resolving small water bodies. However, its limited multispectral band set restricts the range of water quality parameters that can be retrieved. Identification of cyanobacteria biomass has been demonstrated for sensors with a band centered near 620 nm, the absorption peak of the diagnostic pigment phycocyanin. While OLI lacks such a band in the orange region, superposition of the available multispectral and panchromatic bands suggests that it can be calculated by a scaled difference. A set of 428 in situ spectra acquired in diverse lakes in Belgium and The Netherlands was used to develop and test an orange contra-band retrieval algorithm, achieving a mean absolute percentage error of 5.39 % and a bias of −0.88 % in the presence of sensor noise. Atmospheric compensation error propagated to the orange contra-band was observed to maintain about the same magnitude (13 % higher) observed for the red band and thus results in minimal additional effects for possible base line subtraction or band ratio algorithms for phycocyanin estimation. Generality of the algorithm for different reflectance shapes was tested against a set of published average coastal and inland Optical Water Types, showing robust retrieval for all but relatively clear water types (Secchi disk depth > 6 m and chlorophyll a < 1.6 mg m−3). The algorithm was further validated with 79 matchups against the Ocean and Land Colour Imager (OLCI) orange band for 10 globally distributed lakes. The retrieved band is shown to convey information independent from the adjacent bands under variable phycocyanin concentrations. An example application using Landsat 8 imagery is provided for a knowncyanobacterialbloominLakeErie,US.ThemethodisdistributedintheACOLITEatmospheric correction code. The contra-band approach is generic and can be applied to other sensors with overlapping bands. Recommendations are also provided for development of future sensors with broad spectral bands with the objective to maximize the accuracy of possible spectral enhancement

Land Surface Temperature Product Validation Best Practice Protocol Version 1.0 - October, 2017

The Global Climate Observing System (GCOS) has specified the need to systematically generate andvalidate Land Surface Temperature (LST) products. This document provides recommendations on goodpractices for the validation of LST products. Internationally accepted definitions of LST, emissivity andassociated quantities are provided to ensure the compatibility across products and reference data sets. Asurvey of current validation capabilities indicates that progress is being made in terms of up-scaling and insitu measurement methods, but there is insufficient standardization with respect to performing andreporting statistically robust comparisons.Four LST validation approaches are identified: (1) Ground-based validation, which involvescomparisons with LST obtained from ground-based radiance measurements; (2) Scene-based intercomparisonof current satellite LST products with a heritage LST products; (3) Radiance-based validation,which is based on radiative transfer calculations for known atmospheric profiles and land surface emissivity;(4) Time series comparisons, which are particularly useful for detecting problems that can occur during aninstrument's life, e.g. calibration drift or unrealistic outliers due to undetected clouds. Finally, the need foran open access facility for performing LST product validation as well as accessing reference LST datasets isidentified

EJP-CONCERT. D3.7 Second joint roadmap for radiation protection research

EJP-CONCERT Work Package 3, Deliverable 3.7

Carbon dynamics and management in Canadian boreal forests : triplex-flux model development, validation, and applications

La forêt boréale, seconde aire biotique terrestre sur Terre, est actuellement considérée comme un réservoir important de carbone pour l'atmosphère. Les modèles basés sur le processus des écosystèmes terrestres jouent un rôle important dans l'écologie terrestre et dans la gestion des ressources naturelles. Cette thèse examine le développement, la validation et l'application aux pratiques de gestion des forêts d'un tel modèle. Tout d'abord, le module récemment développé d'échange du carbone TRIPLEX-Flux (avec des intervalles de temps d'une demi heure) est utilisé pour simuler les échanges de carbone des écosystèmes d'une forêt au peuplement boréal et mixte de 75 ans dans le nord est de l'Ontario, d'une forêt avec un peuplement d'épinette noire de 110 ans localisée dans le sud de Saskatchewan, et d'une forêt avec un peuplement d'épinette noire de 160 ans située au nord du Manitoba au Canada. Les résultats des échanges nets de l'écosystème (ENE) simulés par TRIPLEX-Flux sur l'année 2004 sont comparés à ceux mesurés par les "tours de mesures de covariance des turbulences" et montrent une bonne correspondance générale entre les simulations du modèle et les observations de terrain. Le coefficient de détermination moyen (R2) est approximativement de 0.77 pour le peuplement mixte boréal, et de 0.62 et 0.65 pour les deux forêts d'épinette noire situées au centre du Canada. Le modèle est capable d'intégrer les variations diurnes de l'échange net de l'écosystème (ENE) de la période de pousse (de mai à août) de 2004 sur les trois sites. Le peuplement boréal mixte ainsi que les peuplements d'épinette noire agissaient tous deux comme des réservoirs de carbone pour l'atmosphère durant la période de pousse de 2004. Cependant le peuplement boréal mixte montre une plus grande productivité de l'écosystème, un plus grand piégeage du carbone ainsi qu'un meilleur taux de carbone utilisé comparé aux peuplements d'épinette noire. L'analyse de la sensibilité a mis en évidence une différence de sensibilité entre le matin et le milieu de journée, ainsi qu'entre une concentration habituelle et une concentration doublée de CO2. De plus, la comparaison de différents algorithmes pour calculer la conductance stomatale a montré que la production nette de l'écosystème (PNE) modélisée, utilisant une itération d'algorithme est conforme avec les résultats utilisant des rapports Ci/Ca constants de 0.74 et de 0.81 respectivement pour les concentrations courantes et doublées de CO2. Une variation des paramètres et des données variables de plus ou moins 10% a entrainé, respectivement pour les concentrations courantes et doublées de CO2, une réponse du modèle inférieure ou égale à 27.6% et à 27.4%. La plupart des paramètres sont plus sensibles en milieu de journée que le matin excepté pour ceux en lien avec la température de l'air, ce qui suggère que la température a des effets considérables sur la sensibilité du modèle pour ces paramètres/variables. L'effet de la température de l'air était plus important dans une atmosphère dont la concentration de CO2 était doublée. En revanche, la sensibilité du modèle au CO2 qui diminuait lorsque la concentration de CO2 était doublée. \ud Sachant que, les incertitudes de prédiction des modèles proviennent majoritairement des hétérogénéités spatio-temporelles au cœur des écosystèmes terrestres, à la suite du développement du modèle et de l'analyse de sa sensibilité, sept sites forestiers à tour de mesures de flux (comportant trois forêts à feuilles caduques, trois forêts tempérées à feuillage persistant et une forêt boréale à feuillage persistant) ont été sélectionnés pour faciliter la compréhension des variations mensuelles des paramètres du modèle. La méthode de Monte Carlo par Markov Chain (MCMC) à été appliquée pour estimer les paramètres clefs de la sensibilité dans le modèle basé sur le processus de l'écosystème, TRIPLEX-Flux. Les quatre paramètres clefs sélectionnés comportent: un taux maximum de carboxylation photosynthétique à 25°C (Vmax), un taux du transport d'un électron (Jmax) saturé en lumière lors du cycle photosynthétique de réduction du carbone, un coefficient de conductance stomatale (m), et un taux de référence de respiration à 10°C (R10). Les mesures de covariance des flux turbulents du CO2 échangé ont été assimilées afin d'optimiser les paramètres pour tous les mois de l'année 2006. Après que l'optimisation et l'ajustement des paramètres ait été réalisée, la prédiction de la production nette de l'écosystème s'est améliorée significativement (d'environ 25%) en comparaison avec les mesures de flux de CO2 réalisés sur les sept sites d'écosystèmes forestiers. Les résultats suggèrent, dans le respect des paramètres sélectionnés, qu'une variabilité plus importante se produit dans les forêts à feuilles larges que dans les forêts d'arbres à aiguilles. De plus, les résultats montrent que l'approche par la fusion des données du modèle incorporant la méthode MCMC peut être utilisée pour estimer les paramètres basés sur les mesures de flux, et que des paramètres saisonniers optimisés peuvent considérablement améliorer la précision d'un modèle d'écosystème lors de la simulation de sa productivité nette et cela pour différents écosystèmes forestiers situés à travers l'Amérique du Nord. Finalement, quelques uns de ces paramètres et algorithmes testés ont été utilisés pour mettre à jour l'ancienne version de TRIPLEX comportant des intervalles de temps mensuels. En outre, le volume d'un peuplement et la quantité de carbone de la biomasse au dessus du sol des forêts d'épinette noire au Québec sont simulés en relation avec un peuplement des âges, cela à des fins de gestion forestière. Ce modèle a été validé en utilisant à la fois une tour de mesure de flux et des données d'un inventaire forestier. Les simulations se sont avérées réussies. Les corrélations entre les données observées et les données simulées (R2) étaient de 0.94, 0.93 et 0.71 respectivement pour le diamètre à l.3 m, la moyenne de la hauteur du peuplement et la productivité nette de l'écosystème. En se basant sur les résultats à long terme de la simulation, il est possible de déterminer l'âge de maturité du carbone du peuplement considéré comme prenant place à l'époque où le peuplement de la forêt prélève le maximum de carbone, avant que la récolte finale ne soit réalisée. Après avoir comparé l'âge de maturité du volume des peuplements considérés (d'environ 65 ans) et l'âge de maturité du carbone des peuplements considérés (d'environ 85 ans), les résultats suggèrent que la récolte d'un même peuplement à son âge de maturité de volume est prématuré. Décaler la récolte d'environ vingt ans et permettre au peuplement considéré d'atteindre l'âge auquel sa maturité du carbone prend place, mènera à la formation d'un réservoir potentiellement important de carbone. Aussi, un nouveau diagramme de la gestion de la densité du carbone du peuplement considéré, basé sur les résultats de la simulation, a été développé pour démontrer quantitativement les relations entre les densités de peuplement, le volume de peuplement et la quantité de carbone de la biomasse au dessus du sol à des stades de développement variés, dans le but d'établir des régimes de gestion de la densité optimaux pour le rendement de volume et le stockage du carbone. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : écosystème forestier, flux de CO2, production nette de l'écosystème, eddy covariance, TRIPLEX-Flux module, validation d'un modèle, Markov Chain Monte Carlo, estimation des paramètres, assimilation des données, maturité du carbone, diagramme de gestion de la densité de peuplemen

Remote Sensing of Environment: Current status of Landsat program, science, and applications

Formal planning and development of what became the first Landsat satellite commenced over 50 years ago in 1967. Now, having collected earth observation data for well over four decades since the 1972 launch of Landsat- 1, the Landsat program is increasingly complex and vibrant. Critical programmatic elements are ensuring the continuity of high quality measurements for scientific and operational investigations, including ground systems, acquisition planning, data archiving and management, and provision of analysis ready data products. Free and open access to archival and new imagery has resulted in a myriad of innovative applications and novel scientific insights. The planning of future compatible satellites in the Landsat series, which maintain continuity while incorporating technological advancements, has resulted in an increased operational use of Landsat data. Governments and international agencies, among others, can now build an expectation of Landsat data into a given operational data stream. International programs and conventions (e.g., deforestation monitoring, climate change mitigation) are empowered by access to systematically collected and calibrated data with expected future continuity further contributing to the existing multi-decadal record. The increased breadth and depth of Landsat science and applications have accelerated following the launch of Landsat-8, with significant improvements in data quality. Herein, we describe the programmatic developments and institutional context for the Landsat program and the unique ability of Landsat to meet the needs of national and international programs. We then present the key trends in Landsat science that underpin many of the recent scientific and application developments and followup with more detailed thematically organized summaries. The historical context offered by archival imagery combined with new imagery allows for the development of time series algorithms that can produce information on trends and dynamics. Landsat-8 has figured prominently in these recent developments, as has the improved understanding and calibration of historical data. Following the communication of the state of Landsat science, an outlook for future launches and envisioned programmatic developments are presented. Increased linkages between satellite programs are also made possible through an expectation of future mission continuity, such as developing a virtual constellation with Sentinel-2. Successful science and applications developments create a positive feedback loop—justifying and encouraging current and future programmatic support for Landsat