Automated proximal sensing for estimation of the bidirectional reflectance distribution function in a Mediterranean tree-grass ecosystem

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2015-2016Los sistemas automáticos de proximal sensing permiten adquirir información espectral de las cubiertas terrestres elevada frecuencia temporal, que puede relacionarse con observaciones remotas o de otros tipos de sensores como los sistemas de eddy covariance. Si bien inicialmente los sistemas automáticos empleaban sensores multi-banda, en los últimos años se ha incrementado el uso de sensores hiperespectrales. Si bien estos sensores ofrecen información redundante y de alta resolución espectral, las mediciones están sujetas a múltiples fuentes de incertidumbre; tanto instrumentales (dependencias de la temperatura o el nivel de señal) como direccionales (dependencia de la geometría de observación e iluminación). Las dependencias instrumentales pueden ser minimizadas, por ejemplo, controlando la temperatura del instrumento o el nivel de señal registrado. En otros casos, es necesario parametrizar y emplear modelos para corregir los datos. En la presente tesis doctoral los capítulos 1 al 3 presentan la caracterización completa de un espectrómetro de campo instalado en un sistema automático. Los capítulos 1 y 2 analizan las fuentes de no linealidad en este instrumento, una de las cuales no había sido anteriormente descrita en este tipo de instrumentos. El tercer capítulo muestra el conjunto completo de modelos de corrección de los efectos instrumentales y la cadena de procesado correspondiente. Por otro lado, los sistemas automáticos se enfrentan a efectos direccionales ya que adquieren mediciones continuamente durante el ciclo solar diario y bajo cualquier condición de iluminación. Esto maximiza los rangos de los ángulos de iluminación y también de la fracción difusa de la irradiancia. Esta variabilidad de condiciones de iluminación, combinada con una variación de los ángulos de observación permite obtener la información necesaria para caracterizar las respuestas direccionales de la cubierta observada. Algunos sistemas automáticos multi-angulares ya han sido empleados para realizar esta caracterización mediante la estimación de la Función de Distribución de Reflectividad Bidireccional (BRDF) en ecosistemas homogéneos. Sin embargo, esto no se ha conseguido aún en áreas heterogéneas, como es el caso de los ecosistemas tree-grass o de sabana. Así mismo, los trabajos previos no han considerado los efectos de la radiación difusa en el estudio del BRDF. En el capítulo 4 proponemos una metodología que permite desmezclar y caracterizar simultáneamente la función de distribución de reflectividad hemisférica-direccional de las dos cubiertas de vegetación presentes en el ecosistema, pasto y arbolado. También se analizan los efectos de las diferentes características del método. Finalmente, los resultados se escalan y se comparan con productos globales de satélite como el producto BRDF de MODIS. La conclusión obtenida es que se requieren más esfuerzos en el desarrollo y caracterización de sensores hiperespectrales instalados en sistemas automáticos de campo. Estos sistemas deberían adoptar configuraciones multi-angulares de modo que puedan caracterizarse las respuestas direccionales. Para ello, será necesario considerar los efectos de la radiación difusa; y en algunos casos también la heterogeneidad de la escena

Automated proximal sensing for estimation of the bidirectional reflectance distribution function in a Mediterranean tree-grass ecosystem

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2015-2016Los sistemas automáticos de proximal sensing permiten adquirir información espectral de las cubiertas terrestres elevada frecuencia temporal, que puede relacionarse con observaciones remotas o de otros tipos de sensores como los sistemas de eddy covariance. Si bien inicialmente los sistemas automáticos empleaban sensores multi-banda, en los últimos años se ha incrementado el uso de sensores hiperespectrales. Si bien estos sensores ofrecen información redundante y de alta resolución espectral, las mediciones están sujetas a múltiples fuentes de incertidumbre; tanto instrumentales (dependencias de la temperatura o el nivel de señal) como direccionales (dependencia de la geometría de observación e iluminación). Las dependencias instrumentales pueden ser minimizadas, por ejemplo, controlando la temperatura del instrumento o el nivel de señal registrado. En otros casos, es necesario parametrizar y emplear modelos para corregir los datos. En la presente tesis doctoral los capítulos 1 al 3 presentan la caracterización completa de un espectrómetro de campo instalado en un sistema automático. Los capítulos 1 y 2 analizan las fuentes de no linealidad en este instrumento, una de las cuales no había sido anteriormente descrita en este tipo de instrumentos. El tercer capítulo muestra el conjunto completo de modelos de corrección de los efectos instrumentales y la cadena de procesado correspondiente. Por otro lado, los sistemas automáticos se enfrentan a efectos direccionales ya que adquieren mediciones continuamente durante el ciclo solar diario y bajo cualquier condición de iluminación. Esto maximiza los rangos de los ángulos de iluminación y también de la fracción difusa de la irradiancia. Esta variabilidad de condiciones de iluminación, combinada con una variación de los ángulos de observación permite obtener la información necesaria para caracterizar las respuestas direccionales de la cubierta observada. Algunos sistemas automáticos multi-angulares ya han sido empleados para realizar esta caracterización mediante la estimación de la Función de Distribución de Reflectividad Bidireccional (BRDF) en ecosistemas homogéneos. Sin embargo, esto no se ha conseguido aún en áreas heterogéneas, como es el caso de los ecosistemas tree-grass o de sabana. Así mismo, los trabajos previos no han considerado los efectos de la radiación difusa en el estudio del BRDF. En el capítulo 4 proponemos una metodología que permite desmezclar y caracterizar simultáneamente la función de distribución de reflectividad hemisférica-direccional de las dos cubiertas de vegetación presentes en el ecosistema, pasto y arbolado. También se analizan los efectos de las diferentes características del método. Finalmente, los resultados se escalan y se comparan con productos globales de satélite como el producto BRDF de MODIS. La conclusión obtenida es que se requieren más esfuerzos en el desarrollo y caracterización de sensores hiperespectrales instalados en sistemas automáticos de campo. Estos sistemas deberían adoptar configuraciones multi-angulares de modo que puedan caracterizarse las respuestas direccionales. Para ello, será necesario considerar los efectos de la radiación difusa; y en algunos casos también la heterogeneidad de la escena

Vliv atmosférické a topografické korekce na přesnost odhadu množství chlorofylu ve smrkových lesních porostech

Odstraňování efektů zemské atmosféry (tzv. atmosférická korekce) je jednou z klíčových součástí předzpracování obrazových dat dálkového průzkumu Země používaných pro kvantitativní nebo semi-kvantitativní analýzu. Přestože v současné době existuje velké množství robustních výpočetních technik kvantitativního odhadu různých parametrů zemského povrchu, vliv atmosférické korekce na výsledky těchto odhadů zpravidla není brán dostatečně v úvahu. Hlavním cílem této práce je zhodnocení vlivu použití různých technik atmosférické korekce na přesnost kvantitativního odhadu množství chlorofylu v lesních porostech smrku ztepilého (Picea abies). Obsah chlorofylu byl určován na podkladě výpočtu vybraných vegetačních indexů, které jsou na obsah chlorofylu citlivé (ANCB650-720, MSR, N718, TCARI/OSAVI a D718/D704). Hodnoty těchto indexů byly simulovány pomocí kombinace modelů radiativního transferu PROSPECT a DART. Výsledné odhady obsahu chlorofylu byly na závěr validovány pomocí výsledků laboratorního stanovení obsahu chlorofylu v odebraných vzorcích smrkových jehlic. Kromě toho byl v rámci práce odvozen nový index pro hodnocení podobnosti dvou srovnávaných spekter nazvaný normalized Area Under Difference Curve (nAUDC). V rámci této práce byla testována potenciální možnost náhrady standardní atmosférické korekce...Removal of atmospheric effects (atmospheric correction) is an essential step in a pre-processing chain of all remotely sensed image data used for any quantitative or semi-quantitative analysis. Although there are many robust computing techniques allowing quantitative estimation of various parameters of the Earth's surface, the influence of atmospheric correction on the accuracy of such estimation is usually not taken into account at all. The main focus of this thesis is to assess the influence of the use of different atmospheric correction techniques on the Norway spruce (Picea abies) canopy chlorophyll content estimation accuracy. Canopy chlorophyll content was estimated using values of chlorophyll sensitive vegetation indices (ANCB650-720, MSR, N718, TCARI/OSAVI and D718/D704) simulated by a coupling of PROSPECT and DART radiative transfer models and validated by a ground-truth dataset. A new spectral similarity index called normalized Area Under Difference Curve (nAUDC) was developed to allow mutual comparison of two spectra originating from hyperspectral datasets corrected by different atmospheric correction methods. Potential substitutability of the standard physically-based ATCOR-4 atmospheric correction by the empirical correction based on the data acquired by the downwelling irradiance...Department of Applied Geoinformatics and CartographyKatedra aplikované geoinformatiky a kartografiePřírodovědecká fakultaFaculty of Scienc

Multitemporal assessment of crop parameters using multisensorial flying platforms

UAV sensors suitable for precision farming (Sony NEX-5n RGB camera; Canon Powershot modified to infrared sensitivity; MCA6 Tetracam; UAV spectrometer) were compared over differently treated grassland. The high resolution infrared and RGB camera allows spatial analysis of vegetation cover while the UAV spectrometer enables detailed analysis of spectral reflectance at single points. The high spatial and six-band spectral resolution of the MCA6 combines the opportunities of spatial and spectral analysis, but requires huge calibration efforts to acquire reliable data. All investigated systems were able to provide useful information in different distinct research areas of interest in the spatial or spectral domain. The UAV spectrometer was further used to assess multiangular reflectance patterns of wheat. By flying the UAV in a hemispherical path and directing the spectrometer towards the center of this hemisphere, the system acts like a large goniometer. Other than ground based goniometers, this novel method allows huge diameters without any need for infrastructures on the ground. Our experimental results shows good agreement with models and other goniometers, proving the approach valid. UAVs are capable of providing airborne data with a high spatial and temporal resolution due to their flexible and easy use. This was demonstrated in a two year survey. A high resolution RGB camera was flown every week over experimental plots of barley. From the RGB imagery a time series of the barley development was created using the color values. From this analysis we could track differences in the growth of multiple seeding densities and identify events of plant development such as ear pushing. These results lead towards promising practical applications that could be used in breeding for the phenotyping of crop varieties or in the scope of precision farming. With the advent of high endurance UAVs such as airships and the development of better light weight sensors, an exciting future for remote sensing from UAV in agriculture is expected

Multiangular crop differentiation and LAI estimation using PROSAIL model inversion

xiii, 161 leaves : ill., map ; 29 cmUnderstanding variations in remote sensing data with illumination and sensor angle changes is important in agricultural crop monitoring. This research investigated field bidirectional reflectance factor (BRF) in crop differentiation and PROSAIL leaf area index (LAI) estimation. BRF and LAI data were collected for planophile and erectophile crops at three growth stages. In the solar principal plane, BRF differed optimally at 860 nm 60 days after planting (DAP) for canola and pea, at 860 nm 45 and 60 DAP for wheat and barley, and at 860 nm and 670 nm 45 and 60 DAP for planophiles versus erectophiles. The field BRF data helped better understand PROSAIL LAI estimation. NDVI was preferred for estimating LAI, however the MTVI2 vegetation index showed high sensitivity to view angles, particularly for erectophiles. The hotspot was important for crop differentiation and LAI. Availability of more along-track, off-nadir looking spaceborne sensors was recommended for agricultural crop monitoring

Towards a metadata standard for field spectroscopy

This thesis identifies the core components for a field spectroscopy metadata standard to facilitate discoverability, interoperability, reliability, quality assurance and extended life cycles for datasets being exchanged in a variety of data sharing platforms. The research is divided into five parts: 1) an overview of the importance of field spectroscopy, metadata paradigms and standards, metadata quality and geospatial data archiving systems; 2) definition of a core metadataset critical for all field spectroscopy applications; 3) definition of an extended metadataset for specific applications; 4) methods and metrics for assessing metadata quality and completeness in spectral data archives; 5) recommendations for implementing a field spectroscopy metadata standard in data warehouses and ‘big data’ environments. Part 1 of the thesis is a review of the importance of field spectroscopy in remote sensing; metadata paradigms and standards; field spectroscopy metadata practices, metadata quality; and geospatial data archiving systems. The unique metadata requirements for field spectroscopy are discussed. Conventional definitions and metrics for measuring metadata quality are presented. Geospatial data archiving systems for data warehousing and intelligent information exchange are explained. Part 2 of the thesis presents a core metadataset for all field spectroscopy applications, derived from the results of an international expert panel survey. The survey respondents helped to identify a metadataset critical to all field spectroscopy campaigns, and for specific applications. These results form the foundation of a field spectroscopy metadata standard that is practical, flexible enough to suit the purpose for which the data is being collected, and/or has sufficient legacy potential for long-term sharing and interoperability with other datasets. Part 3 presents an extended metadataset for specific application areas within field spectroscopy. The key metadata is presented for three applications: tree crown, soil, and underwater coral reflectance measurements. The performance of existing metadata standards in complying with the field spectroscopy metadataset was measured. Results show they consistently fail to accommodate the needs of both field spectroscopy scientists in general as well as the three application areas. Part 4 presents criteria for measuring the quality and completeness of field spectroscopy metadata in a spectral archive. Existing methods for measuring quality and completeness of metadata were scrutinized against the special requirements of field spectroscopy datasets. Novel field spectroscopy metadata quality parameters were defined. Two spectral libraries were examined as case studies of operationalized metadata. The case studies revealed that publicly available datasets are underperforming on the quality and completeness measures. Part 5 presents recommendations for adoption and implementation of a field spectroscopy standard, both within the field spectroscopy community and within the wider scope of IT infrastructure for storing and sharing field spectroscopy metadata within data warehouses and big data environments. The recommendations are divided into two main sections: community adoption of the standard, and integration of standardized metadatasets into data warehouses and big data platforms. This thesis has identified the core components of a metadata standard for field spectroscopy. The metadata standard serves overall to increase the discoverability, reliability, quality, and life cycle of field spectroscopy metadatasets for wide-scale data exchange

The acquisition of Hyperspectral Digital Surface Models of crops from UAV snapshot cameras

This thesis develops a new approach to capture information about agricultural crops by utilizing advances in the field of robotics, sensor technology, computer vision and photogrammetry: Hyperspectral digital surface models (HS DSMs) generated with UAV snapshot cameras are a representation of a surface in 3D space linked with hyperspectral information emitted and reflected by the objects covered by that surface. The overall research aim of this thesis is to evaluate if HS DSMs are suited for supporting a site-specific crop management. Based on six research studies, three research objectives are discussed for this evaluation. Firstly the influences of environmental effects, the sensing system and data processing of the spectral data within HS DSMs are discussed. Secondly, the comparability of HS DSMs to data from other remote sensing methods is investigated and thirdly their potential to support site-specific crop management is evaluated. Most data within this thesis was acquired at a plant experimental-plot experiment in Klein-Altendorf, Germany, with six different barley varieties and two different fertilizer treatments in the growing seasons of 2013 and 2014. In total, 22 measurement campaigns were carried out in the context of this thesis. HS DSMs acquired with the hyperspectral snapshot cameras Cubert UHD 185-Firefly show great potential for practical applications. The combination of UAVs and the UHD allowed data to be captured at a high spatial, spectral and temporal resolution. The spatial resolution allowed detection of small-scale heterogeneities within the plant population. Additionally, with the spectral and 3D information contained in HS DSMs, plant parameters such as chlorophyll, biomass and plant height could be estimated within individual, and across different growing stages. The techniques developed in this thesis therefore offer a significant contribution towards increasing cropping efficiency through the support of site-specific management