Prediction of topsoil organic carbon using airborne and satellite hyperspectral imagery

The Airborne Hyperspectral Scanner (AHS) and the Hyperion satellite hyperspectral sensors were evaluated for their ability to predict topsoil organic carbon (C) in burned mountain areas of northwestern Spain slightly covered by heather vegetation. Predictive models that estimated total organic C (TOC) and oxidizable organic C (OC) content were calibrated using two datasets: a ground observation dataset with 39 topsoil samples collected in the field (for models built using AHS data), and a dataset with 200 TOC/OC observations predicted by AHS (for models built using Hyperion data). For both datasets, the prediction was performed by stepwise multiple linear regression (SMLR) using reflectances and spectral indices (SI) obtained from the images, and by the widely-used partial least squares regression (PLSR) method. SMLR provided a performance comparable to or even better than PLSR, while using a lower number of channels. SMLR models for the AHS were based on a maximum of eight indices, and showed a coefficient of determination in the leave-one-out cross-validation R2 = 0.60–0.62, while models for the Hyperion sensor showed R2 = 0.49–0.61, using a maximum of 20 indices. Although slightly worse models were obtained for the Hyperion sensor, which was attributed to its lower signal-to-noise ratio (SNR), the prediction of TOC/OC was consistent across both sensors. The relevant wavelengths for TOC/OC predictions were the red region of the spectrum (600–700 nm), and the short wave infrared region between ~2000–2250 nm. The use of SMLR and spectral indices based on reference channels at ~1000 nm was suitable to quantify topsoil C, and provided an alternative to the more complex PLSR method

Comparison of MODIS-derived land surface temperatures with in situ temperatures measured in the Hurd Peninsula, Livingston Island, Antarctica: first results

Ponencia presentada en: XVII Congreso de la Asociación Española de Teledetección celebrado en Murcia, del 3 al 7 de octubre de 2017.[ES]En el marco del proyecto PERMASNOW estamos comparando los datos térmicos MODIS (LST, 1-km) con los obtenidos in situ (Ta y Ts) en las estaciones meteorológicas de la AEMET y las propias del proyecto en la península Hurd, isla Livingston (Antártida). Este trabajo muestra los primeros resultados obtenidos para las estaciones de la AEMET: Juan Carlos I (JCI), Glaciar Johnson (GJ) y Glaciar Hurd (GH) en el periodo marzo-2000/julio-2002 y febrero-2016. Se comparan los datos diarios LST con los valores medios diarios de Ta y Ts. Se observa una alta correlación lineal entre Ta y Ts, restringiéndose entonces la comparación a Ta. Se confirma también la tendencia lineal ligeramente decreciente de Ta en el periodo estudiado. Aunque la nubosidad limita la disponibilidad de datos LST, sin embargo, el mayor problema proviene de la calidad de los datos LST, observando que los que no son de “good quality” generalmente subestiman mucho LST y no son fiables. El producto MODIS-albedo diario (500-m) nos ayuda a mejorar el filtrado de datos de “other quality” y “cloud”, además de clasificar la cubierta en tierra (con/sin nieve) o agua (nieve/hielo fundido). El filtrado reduce a un 3-8% los días con datos disponibles en JCI y GJ y elimina todos en GH. Un ajuste lineal simple no explica bien la relación LST (tierra/agua)-Ta (R2=0,1-0,4), recurriendo a regresiones lineales múltiples para tener en cuenta las variaciones anuales/estacionales en esta relación. Así R2 sube a 0,3-0,6, siendo mejor en JCI (R2=0,6 y RSE~2°C). Se concluye que los datos LST-MODIS sirven para estimar tendencias a largo plazo en Ta a nivel global en la isla Livingston. Mejorar la calidad de los datos LST en este tipo de ambientes fríos es esencial.[EN]In the framework of the PERMASNOW project, we are comparing the MODIS thermal data (LST, 1-km) with those obtained in situ (Ta and Ts) at the AEMET meteorological stations and the project’s stations in the Hurd Peninsula, Livingston Island (Antarctica). This article shows the first results obtained at the AEMET stations: Juan Carlos I (JCI), Glacier Johnson (GJ) and Glacier Hurd (GH) in the period of March-2000/July-2002 and February-2016. The daily LST data are compared with the daily mean values of Ta and Ts. A high linear correlation between Ta and Ts is observed, and thus, the comparison being restricted to Ta. The slightly decreasing linear trend of Ta in the studied period is also confirmed. Although the cloudiness limits the availability of LST data, however, the main problem proceeds from the quality of the LST data, observing that those with no “good quality” usually underestimate LST and are not reliable. The daily MODIS albedo product (500-m) helps us to improve the filtering of data with “other quality” and “cloud”, besides of classifying the cover in land (with/without snow) or water (melting snow/ice). The filtering reduces to 3-8% the days with available data at JCI and GJ, and eliminates all of them in GH. A simple linear fit does not explain well the relationship LST (land/water)-Ta (R2=0.1-0.4), appealing to multiple linear regressions to take into account the annual/seasonal variations in this relationship. So, R2 goes up to 0.3-0.6, being better at JCI (R2=0.6 and RSE~2°C). It is concluded that the MODIS-LST data are useful for estimating long-term trends in Ta at a global level in the Livingston Island. Improving the quality of the LST data in this type of cold environments is essential.Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO), a través del proyecto PERMASNOW (CTM2014-52021-R)

Variabilidad ultravioleta del núcleo de la galaxia Seyfert 1 Fairall 9

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Física Teórica. Fecha de lectura: 25-03-1994

A New Method for the Estimation of Broadband Apparent Albedo Using Hyperspectral Airborne Hemispherical Directional Reflectance Factor Values

The broadband albedo values retrieved from satellite sensors are usually compared directly to ground measurements. Some authors have noted the necessity of high spatial resolution albedo estimates to fill the gap between ground measurements and satellite retrievals. In this respect, hyperspectral airborne data with high spatial resolution is a powerful tool. Here, a new operational method for the calculation of airborne broadband apparent albedo over the spectral range of 350–2500 nm is presented. This new method uses the Hemispherical Directional Reflectance Factor (HDRF) as a proxy for the narrowband albedo, assuming a Lambertian approximation. The broadband apparent albedo obtained is compared to that estimated using theapparent albedo equation devised for the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Airborne data were collected using the Airborne Hyperspectral Scanner (AHS). Field data were acquired at three sites: a camelina field, a green grass field, and a vineyard.  The HDRF can be used to approximate the narrowband albedo for all View Zenith Angle (VZA) values for flights parallel to the solar principal plane (SPP); for flights orthogonal to the SPP, discrepancies are observed when the VZA approaches −45°. Root Mean Square Error (RMSE) values in the range 0.009–0.018 were obtained using the new method, improving upon previous results over the same area (RMSEs of 0.01–0.03). The relative error in the albedo estimation using the new method is 12% for −36.2° < VZA < 40.8° in the case of flights parallel to the SPP and less than 15% for −13° < VZA < 45° and 45% for VZA = −45° for flights orthogonal to the SPP. The good performance of the new method lies in the use of the at-surface solar irradiance and the proposed integration method

Espectrorradiometría de rango cercano aplicada a la detección de biofilms

Trabajo presentado en el XIX Congreso de la Asociación Española de Teledetección, celebrado en Pamplona (España), del 29 de junio al 1 de julio de 2022Los biofilms, o biopelículas bacterianas, constituyen una importante fuente dr problemas sanitarios y pérdidas económicas en la industria alimentaria. El presente trabajo se focaliza en la evaluación de la idoneidad de la detección de rango cercano a través de la observación de firmas espectrales mediante espectrorradiómetro en el espectro óptico para la detección de superficies contamninadas por biofilms de Staphylococcus aureus. Se estudiaron 3 cepas de dicha bacteria con diferentes capacidades de formación de biofilm, y se muestrearon a las 24 h de su formación. El análisis discriminatorio por mínimos cuadrados parciales permitió verificar mediante validación cruzada la separabilidad de las muestras contaminadas respecto a la superficie de referencia con una precisión mayor al 97%.El presente trabajo ha sido financiado por el programa de "Ayudas para Grupos de Investigación de Organismos del Principado de Asturias 2021-2023", número de referencia AYUD/2021!5212

Frozen ground and snow cover monitoring in Livingston and Deception islands, Antarctica: preliminary results of the 2015-2019 PERMASNOW project

Since 2006, our research team has been establishing in the islands of Livingston and Deception, (South Shetland archipelago, Antarctica) several monitoring stations of the active layer thickness within the international network Circumpolar Active Layer Monitoring (CALM), and the ground thermal regime for the Ground Terrestrial Network-Permafrost (GTN-P). Both networks were developed within the International Permafrost Association (IPA). In the GTN-P stations, in addition to the temperature of the air, soil, and terrain at different depths, the snow thickness is also monitored by snow poles. Since 2006, a delay in the disappearance of the snow layer has been observed, which could explain the variations we observed in the active layer thickness and permafrost temperatures. Therefore, in late 2015 our research group started the PERMASNOW project (2015-2019) to pay attention to the effect of snow cover on ground thermal This project had two different ways to study the snow cover. On the first hand, in early 2017 we deployed new instrumentation, including new time lapse cameras, snow poles with high number of sensors and a complete and complex set of instruments and sensors to configure a snow pack analyzer station providing 32 environmental and snow parameters. We used the data acquired along 2017 and 2018 years with the new instruments, together with the available from all our already existing sensors, to study in detail the snow cover. On the other hand, remote sensing data were used to try to map the snow cover, not only at our monitoring stations but the entire islands in order to map and study the snow cover distribution, as well as to start the way for future permafrost mapping in the entire islands. MODIS-derived surface temperatures and albedo products were used to detect the snow cover and to test the surface temperature. Since cloud presence limited the acquisition of valid observations of MODIS sensor, we also analyzed Terrasar X data to overcome this limitation. Remote sensing data validation required the acquirement of in situ ground-true data, consisting on data from our permanent instruments, as well as ad hoc measurements in the field (snow cover mapping, snow pits, albedo characterization, etc.). Although the project is finished, the data analysis is still ongoing. We present here the different research tasks we are developing as well as the most important results we already obtained about the snow cover. These results confirm how the snow cover duration has been changing in the last years, affecting the ground thermal behavior.Desde el año 2006, nuestro equipo de investigación ha ido estableciendo, en las islas Livingston y Decepción, en el archipiélago de las Shetland del Sur, Antártida, varias estaciones de monitorización del espesor de la capa activa, dentro de la red internacional Circumpolar Active Layer Monitoring (CALM), y del régimen térmico de los suelos para la red Ground Terrestrial Network-Permafrost (GTN-P). Ambas redes resultan de grupos de trabajo de la Asociación Internacional del Permafrost (IPA). En las estaciones GTN-P, además de la temperatura del aire, suelo, y terreno a distintas profundidades, se monitoriza, mediante termonivómetros, el espesor de la cubierta nival. Desde el año 2006 se ha ido observado un retraso en la desaparición de la capa de nieve, lo que podría explicar las variaciones que estábamos midiendo en el espesor y temperatura de la capa activa y el permafrost. Por ello, a finales de 2015 iniciamos el proyecto PERMASNOW (2015-2019) para estudiar el efecto de la capa de nieve en el régimen térmico del suelo. Este proyecto incluía dos vías para el estudio de la nieve. Por un lado, a principios de 2017 se desplegaron nuevos instrumentos en nuestras zonas de estudio, incluyendo cámaras fotográficas automáticas, termonivómetros con mayor número de sensores y un conjunto de sensores que configuran una estación para la observación de 3 variables atmosféricas y de la cubierta nival. Utilizamos los datos adquiridos a lo largo de los años 2017 y 2018 por estos nuevos instrumentos y sensores, junto con los de los demás instrumentos previamente existentes en nuestras estaciones GTN-P, para estudiar en detalle la cubierta de nieve. Por otro lado, se utilizó la teledetección para tratar de cartografiar dicha cubierta nival, no sólo en nuestras estaciones, sino también en la totalidad de estas islas con el fin conocer la distribución de la cubierta de nieve, y abrir así la vía a la futura cartografía de la distribución del permafrost en las mismas. Se utilizaron temperaturas superficiales y albedo derivadas del instrumento MODIS para detectar la cubierta de nieve y para analizar la temperatura superficial. Por otro lado, debido a la limitación de los sensores ópticos en esta región nubosa, también se utilizaron datos de radar Terrasar X. Para el análisis de datos de teledetección se tomaron datos in situ (verdad terreno) como cartografía de la capa nival, catas de nieve, mediciones de albedo, etc. Aunque el proyecto está terminado, el análisis de datos todavía está en curso. Aquí presentamos las diferentes tareas de investigación que estamos desarrollando, así como los resultados más importantes que ya hemos obtenido sobre la cubierta de nieve, que confirman cómo la duración de la cubierta de nieve ha ido cambiando en los últimos años, y está afectando al comportamiento térmico del suelo