Polarised Multiangular Reflectance Measurements Using the Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer

The design, operation, and properties of the Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer (FIGIFIGO) are presented. FIGIFIGO is a portable instrument for the measurement of surface Bidirectional Reflectance Factor (BRF) for samples with diameters of 10 – 50 cm. A set of polarising optics enable the measurement of linearly polarised BRF over the full solar spectrum (350 – 2,500 nm). FIGIFIGO is designed mainly for field operation using sunlight, but operation in a laboratory environment is also possible. The acquired BRF have an accuracy of 1 – 5% depending on wavelength, sample properties, and measurement conditions. The angles are registered at accuracies better than 2°. During 2004 – 2008, FIGIFIGO has been used in the measurement of over 150 samples, all around northern Europe. The samples concentrate mostly on boreal forest understorey, snow, urban surfaces, and reflectance calibration surfaces

Empirical Studies on Multiangular, Hyperspectral, and Polarimetric Reflectance of Natural Surfaces

The reflectance factor is a quantity describing the efficiency of a surface to reflect light and affecting the observed brightness of reflected light. It is a complex property that varies with the view and illumination geometries as well as the wavelength and polarization of the light. The reflectance factor response is a peculiar property of each target surface. In optical remote sensing, the observed reflectance properties of natural surfaces are used directly for, e.g., classifying targets. Also, it is possible to extract target physical properties from observations, but generally this requires an understanding and modeling of the reflectance properties of the target. The most direct way to expand our understanding of the reflectance properties of natural surfaces is through empirical measurements. This thesis presents three original measurement setups for obtaining the reflectance properties of natural surfaces and some of the results acquired using them. The first instrument is the Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer (FIGIFIGO); an instrument for measuring the view angle dependency of polarized hyperspectral reflectance factor on small targets. The second instrument is an unmanned aerial vehicle (UAV) setup with a consumer camera used for taking measurements. The procedure allows 2D-mapping of the reflectance factor view angle dependency over larger areas. The third instrument is a virtual hyperspectral LiDAR, i.e. a setup for acquiring laser scanner point clouds with 3D-referenced reflectance spectra ([x,y,z,R(λ)]). During the research period 2005 2011, the FIGIFIGO was used to measure the angular reflectance properties of nearly 400 remote sensing targets, making the acquired reflectance library one of the largest of its kind in the world. These data have been exploited in a number of studies, including studies dealing with the vicarious calibration of airborne remote sensing sensors and satellite imagery and the development and characterization of reflectance reference targets for airborne remote sensing sensors, and the reflectance measurements have been published as a means of increasing the general understanding of the scattering of selected targets. The two latter instrument prototypes demonstrate emerging technologies that are being used in a novel way in remote sensing. Both measurement concepts have shown promising results, indicating that, in some cases, it can be beneficial to use such a methodology in place of the traditional remote sensing methods. Thus, the author believes that such measurement concepts will be used more widely in the near future. Heijastuskerroin on kullekin kohteelle yksilöllinen ominaisuus joka kuvaa kohteesta heijastuneen valon määrää. Heijastuskertoimen arvo riippuu havainto- ja valaistusgeometriasta sekä valon aallonpituudesta ja polarisaatiosta. Useimmissa optisen kaukokartoituksen menetelmissä mitataan kohteiden heijastuskerrointa. Näitä heijastuskerroinhavaintoja käytetään suoraan esim. kohteiden luokittelussa. Kehittyneemmissä menetelmissä havainnoista on myös mahdollista irrottaa joitain kohteen fysikaalisia ominaisuuksia, mutta yleensä tämä edellyttää kohteen ymmärtämistä sekä valonsironnan mallintamista. Suorin tapa laajentaa ymmärrystä luonnon pintojen valonsironnasta on tehdä empiirisiä mittauksia. Tässä väitöskirjassa esitellään kolme mittalaitetta luonnon pintojen valonsironnan mittaamiseksi sekä näillä laitteilla kerättyjä tuloksia. Ensimmäinen esiteltävä mittalaite on Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer (FIGIFIGO), jolla voidaan mitata kohteen sirottaman valon suuntariippuvuutta valon aallonpituuden sekä polarisaation funktiona. Toinen mittalaite on automaattinen miehittämätön helikopteri. Kopteriin asennetun kameran sekä kuvien yhdistämismenetelmän avulla maaston valonsironnan suuntariippuvuutta voidaan kartoittaa laajemmilla alueilla kuin FIGIFIGO:a käyttäen. Kolmas mittalaite on virtuaalinen valkean valon LiDAR, jolla voidaan mitata laboratoriokohteen 3D rakenne yhdessä heijastusspektrien kanssa ([x,y,z,R(λ)]). Tutkimusjakson (2005 2011) aikana FIGIFIGO:a on käytetty lähes 400 kaukokartoituskohteen sironnan suuntariippuvuuden mittaamiseen. Näillä mittauksilla kerätty datakirjasto on yksi maailman suurimmista ja kattavimmistaan lajissaan. FIGIFIGO-mittauksia on hyödynnetty useissa tutkimuksissa esim. satelliitti havaintojen ja kaukokartoitus sensoreiden lennonaikaisessa kalibroinnissa ja validoinnissa, sekä ilmakuvauksen heijastuskerroinreferenssikohteiden kehittämisessä. Mittaustulokset on myös julkaistu tieteellisissä julkaisuissa laajentaen yleistä ymmärrystä kaukokartoituskohteiden valonsironnasta. Kaksi jälkimmäistä mittalaitetta ovat prototyyppejä joilla on testattu ja demonstroitu uutta tekniikkaa jota ei ole aiemmin hyödynnetty kaukokartoituksessa tällä tavoin. Molemmat mittauskonseptit tuottivat lupaavia tuloksia mahdollistaen uudentyyppisten mittausten tekemisen. Saadut tulokset antavat ymmärtää että mittauskonseptien kehittämistä kannattaa jatkaa ja on todennäköistä että tämän kaltaiset mittausmenetelmät tulevat jo lähitulevaisuudessa leviämään laajempaan käyttöön kaukokartoituksessa

Empirical Studies on Multiangular, Hyperspectral, and Polarimetric Reflectance of Natural Surfaces

The reflectance factor is a quantity describing the efficiency of a surface to reflect light and affecting the observed brightness of reflected light. It is a complex property that varies with the view and illumination geometries as well as the wavelength and polarization of the light. The reflectance factor response is a peculiar property of each target surface. In optical remote sensing, the observed reflectance properties of natural surfaces are used directly for, e.g., classifying targets. Also, it is possible to extract target physical properties from observations, but generally this requires an understanding and modeling of the reflectance properties of the target. The most direct way to expand our understanding of the reflectance properties of natural surfaces is through empirical measurements. This thesis presents three original measurement setups for obtaining the reflectance properties of natural surfaces and some of the results acquired using them. The first instrument is the Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer (FIGIFIGO); an instrument for measuring the view angle dependency of polarized hyperspectral reflectance factor on small targets. The second instrument is an unmanned aerial vehicle (UAV) setup with a consumer camera used for taking measurements. The procedure allows 2D-mapping of the reflectance factor view angle dependency over larger areas. The third instrument is a virtual hyperspectral LiDAR, i.e. a setup for acquiring laser scanner point clouds with 3D-referenced reflectance spectra ([x,y,z,R(λ)]). During the research period 2005 2011, the FIGIFIGO was used to measure the angular reflectance properties of nearly 400 remote sensing targets, making the acquired reflectance library one of the largest of its kind in the world. These data have been exploited in a number of studies, including studies dealing with the vicarious calibration of airborne remote sensing sensors and satellite imagery and the development and characterization of reflectance reference targets for airborne remote sensing sensors, and the reflectance measurements have been published as a means of increasing the general understanding of the scattering of selected targets. The two latter instrument prototypes demonstrate emerging technologies that are being used in a novel way in remote sensing. Both measurement concepts have shown promising results, indicating that, in some cases, it can be beneficial to use such a methodology in place of the traditional remote sensing methods. Thus, the author believes that such measurement concepts will be used more widely in the near future. Heijastuskerroin on kullekin kohteelle yksilöllinen ominaisuus joka kuvaa kohteesta heijastuneen valon määrää. Heijastuskertoimen arvo riippuu havainto- ja valaistusgeometriasta sekä valon aallonpituudesta ja polarisaatiosta. Useimmissa optisen kaukokartoituksen menetelmissä mitataan kohteiden heijastuskerrointa. Näitä heijastuskerroinhavaintoja käytetään suoraan esim. kohteiden luokittelussa. Kehittyneemmissä menetelmissä havainnoista on myös mahdollista irrottaa joitain kohteen fysikaalisia ominaisuuksia, mutta yleensä tämä edellyttää kohteen ymmärtämistä sekä valonsironnan mallintamista. Suorin tapa laajentaa ymmärrystä luonnon pintojen valonsironnasta on tehdä empiirisiä mittauksia. Tässä väitöskirjassa esitellään kolme mittalaitetta luonnon pintojen valonsironnan mittaamiseksi sekä näillä laitteilla kerättyjä tuloksia. Ensimmäinen esiteltävä mittalaite on Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer (FIGIFIGO), jolla voidaan mitata kohteen sirottaman valon suuntariippuvuutta valon aallonpituuden sekä polarisaation funktiona. Toinen mittalaite on automaattinen miehittämätön helikopteri. Kopteriin asennetun kameran sekä kuvien yhdistämismenetelmän avulla maaston valonsironnan suuntariippuvuutta voidaan kartoittaa laajemmilla alueilla kuin FIGIFIGO:a käyttäen. Kolmas mittalaite on virtuaalinen valkean valon LiDAR, jolla voidaan mitata laboratoriokohteen 3D rakenne yhdessä heijastusspektrien kanssa ([x,y,z,R(λ)]). Tutkimusjakson (2005 2011) aikana FIGIFIGO:a on käytetty lähes 400 kaukokartoituskohteen sironnan suuntariippuvuuden mittaamiseen. Näillä mittauksilla kerätty datakirjasto on yksi maailman suurimmista ja kattavimmistaan lajissaan. FIGIFIGO-mittauksia on hyödynnetty useissa tutkimuksissa esim. satelliitti havaintojen ja kaukokartoitus sensoreiden lennonaikaisessa kalibroinnissa ja validoinnissa, sekä ilmakuvauksen heijastuskerroinreferenssikohteiden kehittämisessä. Mittaustulokset on myös julkaistu tieteellisissä julkaisuissa laajentaen yleistä ymmärrystä kaukokartoituskohteiden valonsironnasta. Kaksi jälkimmäistä mittalaitetta ovat prototyyppejä joilla on testattu ja demonstroitu uutta tekniikkaa jota ei ole aiemmin hyödynnetty kaukokartoituksessa tällä tavoin. Molemmat mittauskonseptit tuottivat lupaavia tuloksia mahdollistaen uudentyyppisten mittausten tekemisen. Saadut tulokset antavat ymmärtää että mittauskonseptien kehittämistä kannattaa jatkaa ja on todennäköistä että tämän kaltaiset mittausmenetelmät tulevat jo lähitulevaisuudessa leviämään laajempaan käyttöön kaukokartoituksessa

Improvements, calibration and accuracy of the Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer

Tässä diplomityössä esitellään Geodeettisen laitoksen kenttägoniospektrometri, FIGIFIGO, siihen tehdyt kalibraatiot, tarkkuusmittaukset ja parannukset. Työssä esitellään myös muita samankaltaisia laitteita, selitetään mittauksen teoria ja esitellään joitakin saatuja tuloksia. FIGIFIGO on kenttäkäyttöön suunniteltu mittalaite, jolla voidaan määrittää erilaisista pinnoista heijastuneen valon spektri useista eri suunnista. Tätä tietoa voidaan käyttää pintojen heijastavuuden mallintamiseen, satelliiteista saadun datan varmentamiseen ja ilmakuviin tehtäviin korjauksiin. FIGIFIGO on suunniteltu mahdollisimman varmatoimiseksi, nopeaksi ja kevyeksi. Tämän työn kuluessa laitteistoon on lisätty muun muassa kalansilmälinssillä varustettu kamera, jolla määritetään laitteen asento suhteessa aurinkoon, sekä uudet optiikat, joilla voi mitata valon polarisaatiota. Nämä lisäykset ovat mahdollistaneet entistä monipuolisemmat mittaukset ja siten uusien tieteellisten tulosten hankkimisen. Laitteiston kalibraatio on antanut lisää varmuutta saatujen tulosten oikeellisuudesta ja tarkkuustestien perusteella tehdyt muutokset ja parannukset ovat entisestään lisänneet laitteiston mittatarkkuutta ja luotettavuuttaThis work presents the features of Finnish Geodetic Institute Field Goniospectrometer (FIGIFIGO), concentrating on recent improvements, calibrations, and accuracy of the device. Several similar instruments by international research colleagues are introduced and the theories of bidirectional reflectance factor and bidirectional reflectance distribution function are briefly explained. Some data are presented to give an idea of the measurement results. FIGIFIGO is a device for multiangular reflectance factor measurements under field conditions. Some most noteworthy features of the instrument, compared to similar devices, include: fast operation and assembly, high portability, possibility for both laboratory and field measurements, and high degree of automation. The most important improvements to the system include: a sky camera for device orientation, optics with rotatable linear polarizer, and a fine tune mirror for spatial correction of optics footprint. With the addition of these features, FIGIFIGO has became more reliable and accurate, and scientifically more useful. Calibration of the system has increased the reliability of the data, and has provided the operators with information on how to operate the instrument most efficiently and accurately. The utilization of this information translates directly to more reliable and scientifically more important data

Kahden varpukasvin spektrien kaksisuuntaiset heijastussuhdetekijämittaukset

Recent studies have shown the benefits of multiangular remote sensing techniques for characterizing vegetation reflection properties. The study of spectral anisotropy of understory vegetation enables methods for improved plant species identification, and provides valuable input data for radiation scattering models of forests. This thesis presents the applied methods and results of a research effort carried out over the growing season of 2017 for the temporal spectral characterization of two of the economically most important wild berry species in Finland: lingonberry (Vaccinium vitis-idaea) and blueberry (Vaccinium myrtillus). The spectral bidirectional reflectance factor (BRF) data on lingonberry and blueberry shrub samples were collected in a multidirectional measurement geometry using the Finnish Geodetic Institute Goniospectrometer (FIGIFIGO) in laboratory conditions. Leaf reflectance and transmittance spectra on both species were collected with SpectroClip-TR spectral probe. The anisotropic characteristics were analysed in the spectral range from 400 to 2200 nm for view angle dependence (-40° to +40°), illumination angle dependence (+40°, +55°), seasonal dynamics over the growing season (2017), and for berry and flower detection. Both lingonberry and blueberry shrubs have strong backward and notable forward scattering characteristics on the principal plane. In the interspecies comparison, lingonberry is brighter into all view direction in the visible and near infrared wavelengths but darker in the short-wave infrared. Increasing the illumination zenith angle by 15° improves the spectral discrimination of the two dwarf shrub species by inducing a 12% ratio of the spectral responses. Vegetation indices that are commonly used in remote sensing of forests (NDVI, NDVI705, MSI, PSRI) show low sensitivity to the changes in the view- and illumination angles. The presence of lingonberries and lingonberry flowers is indicated as a spectral peak around 679 nm in the spectral ratio of samples with berries or flowers to samples without berries or flowers. It was shown that the analysis of spectral data on the reflectance anisotropy improves the spectral discrimination of the dwarf shrub species. The contribution of the berries on the obtained shrub spectra was shown to be notable enough to justify further studies by applying unmanned aerial vehicle (UAV) platforms. Future studies on the aerial spectral data are suggested to evaluate the potential of berry mapping in larger-scale.Viimeaikaiset tutkimukset ovat osoittaneet monisuunta-spektrometrian hyödyt kasvillisuuden heijastusominaisuuksien karakterisoinnissa kaukokartoituksessa. Aluskasvillisuuden spektrien anisotropian tutkiminen edesauttaa kehittämään menetelmiä kasvilajien tunnistamiseksi ja tarjoaa validointiaineistoa metsien sirontamalleihin. Tämä diplomityö esittää menetelmät ja tulokset Suomen kahden taloudellisesti tärkeimmän luonnonmarjoja tuottavan varpukasvin, mustikan (Vaccinium myrtillus) ja puolukan (Vaccinium vitis-idaea), spektrien temporaalisesta karakterisointikampanjasta kasvukauden 2017 yli. Kaksisuuntainen heijastussuhdetekijä spektriaineisto mitattiin mustikan ja puolukan varpunäytteistä monisuuntamittausgeometriassa FIGIFIGO (Finnish Geodetic Institute Goniospectrometer) goniospektrometrillä laboratorio-olosuhteissa. Lehtien heijastus- ja läpäisyspektrit mitattiin molemmista lajeista käyttäen SpectroClip-TR mittalaitetta. Anisotropiset ominaispiirteet analysointiin aallonpituuksien 400 - 2200 nm välillä katselukulmariippuvuudelle (-40° to +40°), valaistuskulmariippuvuudelle (+40°, +55°), vuodenajan aiheuttamille muutoksille (kasvukausi 2017) sekä marja ja kukintojen tunnistamiselle. Sekä puolukka että mustikka osoittavat voimakasta taaksepäin suuntautuvaa ja huomattavaa eteenpäin suuntautuvaa ominaissirontaa päätasossa. Lajien välisessä vertailussa puolukka on kirkkaampi kaikkiin mitattuihin katselukulmiin näkyvän valon ja lähi-infrapunan aallonpituuksilla, mutta tummempi lyhytaaltoisen infrapunan alueella. Valaistuskulman zeniitin kasvattaminen 15° parantaa lajien spektrien erotettavuutta aiheuttamalla 12 %:n eron lajien heijastusvasteisiin. Yleisesti metsän kaukokartoituksessa käytetyt kasvillisuusindeksit (NDVI, NDVI705, MSI, PSRI) osoittavat matalaa herkkyyttä katselu- ja valaistuskulman muutoksille. Näytteessä olevat puolukanmarjat ja -kukat erottuvat spektrissä piikkinä 679 nm:n kohdalla, kun tarkastellaan marjallisten ja kukallisten näytteiden suhdetta marjattomiin ja kukattomiin. Spektriaineiston heijastus-anisotropian analysoinnin näytettiin edesauttavan varpukasvien erotettavuutta. Marjojen vahva kontribuutio varpunäytteistä mitattuihin spektreihin osoitettiin niin selkeästi, että jatkotutkimuksia UAV (unmanned aerial vehicle) -alustalla voidaan pitää perusteltuina. Ilma-aluksilla kerättyä aineistoa ehdotetaan käytettävän marjojen laajemman kartoituksen potentiaalin selvittämiseksi

Puiden runkojen monikulmamittaus kannettavalla hyperspektrikameralla

Laboratory measurement settings that can acquire spectral and multi-angular information on canopy elements (e.g. leaves and woody tree structures) provide invaluable data for the interpretation and development of forest reflectance models and other optical remote sensing techniques. Previous studies have pointed out that the spectral properties of woody tree structures of boreal tree species have been studied little in comparison to leaves, and that there is a need to fill this gap in knowledge. This thesis presents a custom-built multi-angular measurement system with imaging capabilities that was used to acquire a hyperspectral dataset of boreal woody tree structures of the three most common tree species found in Finland. A total of six trees, two trees per species of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst), Scots pine (Pinus sylvestris L.) and silver birch (Betula pendula Roth) stems were sampled at different heights (at every meter of height between 1–10 m) and sides (northward and southward facing sides of the stem), and the stem surface (bark) was measured with a novel mobile hyperspectral camera called Specim IQ. The camera operates in the wavelength range of 400–1000 nm. The acquired dataset contains hyperspectral images of 120 stem samples, each imaged from six different view angles. A designed pixel-by-pixel data processing chain is described. It can calculate and extract accurate pixel specific reflectance information that is invariant to uneven spatial distribution of incident irradiance from the lamp. Finally, the processed data was analyzed to reveal within- and between-species, angular, and spatial variations in stem bark reflectance for the three species. In concordance to previous studies, this thesis found that the species varied highly in their mean spectra and were distinguishable from one another. In addition, the within-species variation and standard deviation between mean spectra of samples was surprisingly low with very similar spectral signatures between samples of the same species. Investigating angular variation revealed that both pine and birch present strong specular reflections in the forward-scattering angles, in comparison to spruce, which presented a hot spot effect in the backward-scattering angles when measured near the lamp. Birch and spruce showed weak trends when looking at the spatial variations occurring in reflectance due to sampling height or side of the stem. However, pine displayed a clear increase in reflectance from 1 m to 4 m height at 663.81 nm (red band) and from 1 m to 5 m height at 865.5 nm (near-infrared band). The data obtained in this study show potential for future tasks such as tree species classification and the further development of forest reflectance models. The methods and materials presented in this study can give ideas for developing imaging goniometer systems that can acquire even more information on various vegetation canopy elements than what were presented in this thesis.Laboratorio-olosuhteissa käytettävät mittausjärjestelmät, jotka pystyvät keräämään spektriaineistoa eri mittauskulmista, tuottavat arvokasta tietoa metsien heijastusmallien ja muiden kaukokartoitustekniikoiden tulkintaa ja kehittämistä varten. Aikaisemmat tutkimukset ovat osoittaneet, että boreaalisen vyöhykkeen puulajien puumaisten osien spektriominaisuuksia ei ole tutkittu yhtä paljon kuin lehtien, ja tämän takia kyseiselle tiedolle on selkeä tarve. Tässä diplomityössä rakennettiin monikulmainen kuvantava mittausasetelma, jolla mitattiin hyperspektriaineisto kolmesta Suomen yleisimmästä puulajista: kuusesta (Picea abies (L.) Karst), männystä (Pinus sylvestris L.) ja rauduskoivusta (Betula pendula Roth). Mitattavat näytteet kerättiin yhteensä kuudesta puusta, kahdesta puusta per puulaji. Näytteitä otettiin rungon eri korkeuksilta (metrin välein kymmeneen metriin asti) ja ilmansuunnista (pohjoinen ja eteläinen puoli runkoa). Rungon pintaosan (kuoren) heijastusspektri mitattiin uudella kannettavalla Specim IQ -hyperspetrikameralla, joka pystyy keräämään tietoa 400–1000 nanometrin aallonpituuksilta. Kerätty spektriaineisto koostuu Specim IQ:lla mitatuista hyperspektrikuvista, joita otettiin 120 näytteestä. Jokainen näyte kuvattiin kuudesta eri kulmasta. Mittausasetelman lisäksi tässä diplomityössä kehitettiin pikselikohtainen prosessointimenetelmä, jonka avulla voi laskea näytteen heijastusspektrin siten, että siihen ei vaikuta lampusta epätasaisesti jakautuva valo. Prosessoitujen hyperspektrikuvien avulla tutkittiin, kuinka heijastusspektri vaihtelee puulajien välillä sekä sisäisesti puulajin näytteiden välillä. Lopuksi tutkittiin, kuinka eri mittauskulmat ja näytteenottokorkeus vaikuttavat kuusen, männyn ja koivun heijastusspektreihin. Yhtenevästi aikaisempien tutkimusten kanssa tämän diplomityön tulokset osoittavat, että puulajien väliset erot heijastusspektreissä olivat suuria ja puulajit toisistaan erotettavissa. Toisaalta puulajin sisäinen vaihtelu oli yllättävän pientä ja saman puulajin näytteiden spektrit olivat samanlaisia toisiinsa nähden. Mittauskulman vaikutuksen selvittäminen osoitti, että männyllä ja rauduskoivulla heijastus suuntautuu voimakkaasti eteenpäin. Toisaalta kuusi osoitti voimakkaampaa taaksepäin valonlähdettä kohti suuntautuvaa heijastusta. Kuusella ja rauduskoivulla oli havaittavissa vähäistä heijastuksen spatiaalista vaihtelua näytteenottokorkeuksien ja ilmansuuntien välillä. Toisin kuin kuusi ja rauduskoivu, mänty osoitti selkeää nousevaa heijastusta 663.81 nm aallonpituudella (punainen kanava) 1 m korkeudelta 4 m korkeuteen. Lähi-infrapunakanavalla (865.5 nm) vastaava kasvu havaittiin välillä 1–5 m. Tässä diplomityössä kerättyä tietoa on mahdollista käyttää puulajien tunnistusmenetelmien sekä metsien heijastusmallien kehittämisessä. Tämän lisäksi esitetyt koetekniikat ja tutkimusmenetelmät voivat auttaa kehittämään kuvantavia goniometrijärjestelmiä, joilla voisi kerätä vieläkin laajempaa tietoa kasvillisuudesta ja sen eri heijastusominaisuuksista

Radiometric calibration, validation and correction of multispectral photogrammetric imagery

Osajulkaisut: Publication 1: Lauri Markelin, Eija Honkavaara, Jouni Peltoniemi, Eero Ahokas, Risto Kuittinen, Juha Hyyppä, Juha Suomalainen, and Antero Kukko. 2008. Radiometric calibration and characterization of large-format digital photogrammetric sensors in a test field. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, volume 74, number 12, pages 1487-1500. © 2008 American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS). Publication 2: Lauri Markelin, Eija Honkavaara, Teemu Hakala, Juha Suomalainen, and Jouni Peltoniemi. 2010. Radiometric stability assessment of an airborne photogrammetric sensor in a test field. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, volume 65, number 4, pages 409-421. doi:10.1016/j.isprsjprs.2010.05.003. © 2010 International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS). Publication 3: Eija Honkavaara, Lauri Markelin, Tomi Rosnell, and Kimmo Nurminen. 2012. Influence of solar elevation in radiometric and geometric performance of multispectral photogrammetry. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, volume 67, pages 13-26. doi:10.1016/j.isprsjprs.2011.10.001. © 2011 International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS). Publication 4: L. Markelin, E. Honkavaara, U. Beisl, and I. Korpela. 2010. Validation of the radiometric processing chain of the Leica ADS40 airborne photogrammetric sensor. In: Wolfgang Wagner and Balázs Székely (editors). 100 Years ISPRS, Advancing Remote Sensing Science. ISPRS Technical Commission VII Symposium. Vienna, Austria. 5-7 July 2010. International Society for Photogrammetry and Remote Sensing. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, volume 38, part 7A, pages 145-150. ISSN 1682-1777. © 2010 by authors. Publication 5: Lauri Markelin, Eija Honkavaara, Daniel Schläpfer, Stéphane Bovet, and Ilkka Korpela. 2012. Assessment of radiometric correction methods for ADS40 imagery. Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation (PFG), volume 2012, number 3, pages 251-266. doi:10.1127/1432-8364/2012/0115Vast amounts of remote sensing data are acquire daily all over the globe from satellites, from manned or unmanned airborne platforms, and from the ground. Airborne photogrammetry provides a flexible method for acquiring high-resolution imagery in a timely manner over large areas. Aerial images are increasingly being used in a more automatic and quantitative way for applications such as land cover classification and environmental monitoring. Apart from the high geometric quality of photogrammetric sensors, also their radiometric properties are important. Different objects reflect solar irradiance according to their individual spectral and directional properties, and radiometric analysis can be used to identify such objects and changes in them. The perquisite for quantitative radiometry is the absolute radiometric calibration of the sensor, which links the recorded digital numbers to physical units. The major benefit of a radiometrically calibrated sensor is the possibility to radiometrically correct images form atmospheric effects to surface reflectance. Radiometric correction becomes a necessity, when imagery from different dates and sensors are used for quantitative image analysis. The objectives of this study were, first, to develop a vicarious method for the radiometric calibration and validation (Cal/Val) of a photogrammetric sensor in a test field. Second, three radiometric correction methods suitable for reflectance image product generation from photogrammetric images were evaluated. Finally, the influence of the solar elevation angle in the radiometric performance of multispectral photogrammetry was evaluated. The Cal/Val method developed in this study utilizes field measured nadir reflectance factors of the reference targets to match the reflectance factors measured at a laboratory in an exact imaging geometry to the current weather conditions. When evaluating the radiometric correction methods, a reflectance accuracy level of 5 % was achievable with all of the evaluated methods when using well-defined isotropic reference targets. For other targets, reflectance accuracies of between 5 and 20 % were possible. The results showed that a low solar elevation of 25° did not cause the general performance of the photogrammetric processes and 3D point cloud generation to deteriorate. The radiometric Cal/Val method presented in this study presents a step towards developing traceable processes for photogrammetric sensors. The results also confirmed the high radiometric quality of photogrammetric sensors and proved the suitability of the photogrammetric imagery for radiometric correction. This makes possible the rigorous radiometric processing of photogrammetric images and improves the quality and accuracy of automatic image interpretation and classification tasks.Kaukokartoitusdataa kerätään päivittäin suuria määriä ympäri maailmaa satelliiteista, miehitetyistä ja miehittämättömistä lentokoneista sekä maasta käsin. Fotogrammetrinen ilmakuvaus on erinomainen tapa kerätä tarkkoja kuvia haluttuna ajankohtana suuriltakin alueilta. Ilmakuvia käytetään yhä enemmän automaattisissa ja kvantitatiivisissa sovelluksissa kuten maan pinnan luokittelussa ja ympäristön seurannassa. Laadukkaiden geometristen ominaisuuksien lisäksi olennaista fotogrammetrisissa sensoreissa on niiden radiometriset ominaisuudet. Koska kohteet heijastavat auringon säteilyä yksilöllisesti aallonpituudesta ja havaintogeometriasta riippuen, voidaan radiometrisiä ominaisuuksia hyödyntää kohteiden tunnistamisessa ja muutosten seurannassa. Kvantitatiivisen radiometrian perusvaatimus on radiometrialtaan absoluuttisesti kalibroitu sensori. Radiometrisen kalibroinnin avulla sensorin tallentamat sävyarvot voidaan muuntaa fysikaalisiksi suureiksi. Kalibroidun sensorin kuvilla näkyvät ilmakehän aiheuttamat häiriöt voidaan korjata ja kuvat muuntaa vastaamaan maanpinnan heijastusta radiometrisillä korjausmenetelmillä. Radiometrinen korjaus on välttämätöntä, kun halutaan käyttää eri ajankohtina ja eri sensoreilla kerättyjä kuva-aineistoja kvantitatiivisessa analyysissä. Tämän työn tarkoituksena oli ensinnäkin kehittää menetelmä fotogrammetristen sensorien epäsuoraan radiometriseen kalibrointiin ja arviointiin (Cal/Val) testikentällä. Toiseksi tutkittiin kolmen eri radiometrisen korjausmenetelmän soveltuvuutta fotogrammetrisille ilmakuville. Kolmanneksi tutkittiin auringon korkeuskulman vaikutusta ilmakuvien radiometriaan ja siten fotogrammetristen prosessien suorituskykyyn. Kehitetty radiometrinen Cal/Val menetelmä hyödyntää laboratoriossa tarkassa havaintogeometriassa tehtyjä heijastusmittauksia, jotka muunnetaan vastaamaan kuvausaikaisia sääolosuhteita maastossa tehtyjen referenssikohteiden nadiiriheijastusmittauksilla. Työssä tutkituilla radiometrisen korjauksen menetelmillä pystyttiin saavuttamaan 5 % heijastustarkkuus, kun käytettiin tarkkoja referenssikohteita. Muita kohteita käyttäen oli mahdollista saavuttaa 5-20 % heijastustarkkuus. Tulokset osoittivat myös, että 25° auringonkulma ei vaikuttanut fotogrammetristen prosessien suorituskykyyn eikä kolmiulotteisten pistepilvien luomiseen. Tässä työssä esitetty radiometrinen Cal/Val menetelmä on askel kohti fotogrammetrisen sensorien jäljitettävää kuvienkäsittelyketjua. Tulokset vahvistivat sensorien hyvät radiometriset ominaisuudet sekä todistivat niiden kuvien soveltuvan radiometriseen korjaukseen. Tämä mahdollistaa ilmakuvien radiometrian kvantitatiivisen käsittelyn sekä lisää automaattisten kuvantulkintamenetelmien tarkkuutta

Enhanced processing of SPOT multispectral satellite imagery for environmental monitoring and modelling

The Taita Hills in southeastern Kenya form the northernmost part of Africa’s Eastern Arc Mountains, which have been identified by Conservation International as one of the top ten biodiversity hotspots on Earth. As with many areas of the developing world, over recent decades the Taita Hills have experienced significant population growth leading to associated major changes in land use and land cover (LULC), as well as escalating land degradation, particularly soil erosion. Multi-temporal medium resolution multispectral optical satellite data, such as imagery from the SPOT HRV, HRVIR, and HRG sensors, provides a valuable source of information for environmental monitoring and modelling at a landscape level at local and regional scales. However, utilization of multi-temporal SPOT data in quantitative remote sensing studies requires the removal of atmospheric effects and the derivation of surface reflectance factor. Furthermore, for areas of rugged terrain, such as the Taita Hills, topographic correction is necessary to derive comparable reflectance throughout a SPOT scene. Reliable monitoring of LULC change over time and modelling of land degradation and human population distribution and abundance are of crucial importance to sustainable development, natural resource management, biodiversity conservation, and understanding and mitigating climate change and its impacts. The main purpose of this thesis was to develop and validate enhanced processing of SPOT satellite imagery for use in environmental monitoring and modelling at a landscape level, in regions of the developing world with limited ancillary data availability. The Taita Hills formed the application study site, whilst the Helsinki metropolitan region was used as a control site for validation and assessment of the applied atmospheric correction techniques, where multiangular reflectance field measurements were taken and where horizontal visibility meteorological data concurrent with image acquisition were available. The proposed historical empirical line method (HELM) for absolute atmospheric correction was found to be the only applied technique that could derive surface reflectance factor within an RMSE of < 0.02 ps in the SPOT visible and near-infrared bands; an accuracy level identified as a benchmark for successful atmospheric correction. A multi-scale segmentation/object relationship modelling (MSS/ORM) approach was applied to map LULC in the Taita Hills from the multi-temporal SPOT imagery. This object-based procedure was shown to derive significant improvements over a uni-scale maximum-likelihood technique. The derived LULC data was used in combination with low cost GIS geospatial layers describing elevation, rainfall and soil type, to model degradation in the Taita Hills in the form of potential soil loss, utilizing the simple universal soil loss equation (USLE). Furthermore, human population distribution and abundance were modelled with satisfactory results using only SPOT and GIS derived data and non-Gaussian predictive modelling techniques. The SPOT derived LULC data was found to be unnecessary as a predictor because the first and second order image texture measurements had greater power to explain variation in dwelling unit occurrence and abundance. The ability of the procedures to be implemented locally in the developing world using low-cost or freely available data and software was considered. The techniques discussed in this thesis are considered equally applicable to other medium- and high-resolution optical satellite imagery, as well the utilized SPOT data.Taitavuoret sijaitsevat Kaakkois-Keniassa ja muodostavat pohjoisimman osan Itäisistä Kaarivuorista. Conservation International -järjestön mukaan Itäisten Kaarivuorten alue kuuluu luonnon monimuotoisuuden (biodiversiteetin) kannalta kymmenen tärkeimmän joukkoon maailmassa. Taitavuorilla, kuten monilla muilla kehittyvien maiden alueilla, viime vuosikymmenten aikana väestönkasvu on johtanut merkittäviin maankäytön muutoksiin kuten esimerkiksi kiihtyvään maan heikkenemiseen, erityisesti maaperäeroosion muodossa. Moniaikaiset optisen alueen SPOT-satelliittikuvat tarjoavat arvokasta tietoa ympäristön tilan seurantaan ja ympäristömallinnukseen paikallisella ja alueellisella tasolla. SPOT-satelliittikuva-aineiston hyödyntäminen kvantitatiivisessa kaukokartoituksessa vaatii kuitenkin ilmakehän vaikutuksen poistamista sekä maanpinnan heijastussuhteen määrittämistä. Lisäksi alueilla, joilla maasto on epätasaista, kuten Taitavuorilla, satelliittikuvalle on tehtävä topografinen korjaus, jotta maanpinnan heijastusarvot olisivat vertailukelpoisia koko satelliittikuvan alueella. Maankäytön muutosten monitorointi ja maaperän huononemisen sekä väestön levinneisyyden ja runsauden mallintaminen ovat ratkaisevan tärkeitä kestävälle kehitykselle, luonnonvarojen hallinnalle, biologisen monimuotoisuuden suojelulle ja ilmastonmuutoksen hillitsemiselle ja sen vaikutusten vähentämiselle. Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli kehittää ja arvioida tehostettuja prosessointimenetelmiä SPOT-satelliittikuville. Tutkimuksessa kehitettyjä menetelmiä voidaan hyödyntää ympäristön tilan seurannassa ja mallintamisessa kehittyvissä maissa alueilla, joilla täydentävä tutkimusaineisto on puutteellista. Tässä tutkimuksessa Taitavuoret oli varsinainen tutkimusalue, jossa sovellukset kehitettiin ja Helsinki toimi kontrollialueena validoinnissa ja ilmakehäkorjausten hyvyyden arvioinnissa. Tutkimuksessa esitetty ilmakehäkorjaus menetelmä, ns. historical empirical line method (HELM), osoittautui ainoaksi menetelmäksi, jolla maanpinnan heijastussuhteen arvion keskivirhe (RMSE) oli < 0.02 ja suhteellinen tarkkuus < 10%. Yllä mainittu tarkkuustaso on yleisesti hyväksytty vertailuarvo osoittamaan ilmakehäkorjauksen onnistumisen. Monitasoista kuvasegmentointia ja objekti-orientoitunutta mallintamista (MSS/ORM) hyödynnettiin Taitavuorten maankäytön kartoittamisessa SPOT-satelliittikuvalta. Objekti-orientoitunut menetelmä onnistui parantamaan huomattavasti yksi-tasoista maximum-likelihood -luokitusta. Kuvasegmentoinnilla tuotettua Taitavuorten maankäyttöaineistoa käytettiin maaperän huonontumisen mallintamisessa yhdessä alhaisen kustannuksen geospatiaalisten karttatasojen kanssa, jotka kuvaavat mm. Taitavuorten topografiaa, sadantaa ja maaperää. Mallintamisessa arvioitiin potentiaalista maa-aineksen häviämistä ns. USLE-eroosiomallin avulla. Lisäksi Taitavuorten väestön leviämistä ja väestön määrää mallinnettiin SPOT-satelliittikuvalta ja paikkatieto-aineistoista saaduilla geospatiaalisilla muuttujilla. Ennustemallit kalibroitiin käyttäen epälineaarista regressiota. Mallinnuksessa pyrkimyksenä oli sen toistettavuus myös kehittyvissä maissa. Täten mallinnuksessa pyrittiin hyödyntämään alhaisen kustannuksen tai vapaasti saatavilla olevia aineistoja ja ohjelmistoja

Contribution à la caractérisation de sites sableux : signature spectro-directionnelle, distribution en taille et minéralogie extraites d'échantillons de sables

International audienceThe characterization of sands detailed in this paper has been performed in order to support the in-flight radiometric performance assessment of space-borne optical sensors over so-called Pseudo-Invariant Calibration Sites (PICS). Although the physical properties of PICS surface are fairly stable in time, the signal measured from space varies with the illumination and the viewing geometries. Thus there is a need to characterize the spectro-directional properties of PICS. This can be done, at a broad scale, thanks to multi-spectral multi-directional space-borne sensors such as the POLDER instrument (with old data). However, interpolating or extrapolating the spectro-directional reflectances measured from space to spectral bands of another sensor is not straightforward. The hyperspectral characterization of sand samples collected within or nearby PICS can contribute to a solution. In this context, a set of 31 sand samples was compiled. The BiConical Reflectance Factor (BCRF) was measured between 0.4 and 2.5 µm, over a quarter hemisphere when the amount of sand in the sample was large enough and for only a single fixed angular configuration for small samples. These optical measurements were complemented by grain size distribution measurements and mineralogical analysis and compiled together with previously published measurements in the so-called PICSAND database, freely available on line.La caractérisation des sables détaillée dans cet article a été faite en soutien à l'estimation en vol des performances radiométriques des capteurs optiques spatiaux à partir des sites appelés PICS pour Pseudo-Invariant Calibration Sites. Bien que les propriétés physiques des PICS soient relativement stables dans le temps, le signal mesuré depuis l'espace varie en fonction des géométries d'illumination et d'observation. De ce fait, il est nécessaire de caractériser les propriétés spectro-directionnelles des PICS. Ceci peut être fait, à une grande échelle, à partir de capteurs spatiaux multi-spectraux et multi-directionnels tels que le capteur POLDER (avec des données anciennes). Cependant, l'interpolation ou l'extrapolation des réflectances spectro-directionnelles obtenues depuis l'espace aux bandes spectrales d'un autre capteur est délicate. La caractérisation hyperspectrale d'échantillons de sable issus de PICS ou de leur voisinage peut participer à une solution. Dans ce contexte, 31 échantillons de sable ont été collectés. Le Facteur de Reflectance BiConique (BCRF) a été mesuré entre 0,4 et 2,5 µm, pour une demi-hémisphère lorsque la quantité de sable était suffisante, et pour une seule géométrie pour les échantillons plus petits. Ces mesures optiques ont été complétées par des mesures de distribution en taille et par une analyse minéralogique, et mises dans une base de données appelée PICSAND avec d'autres mesures publiées dans la littérature. Cette base de donnée est en libre accès en ligne