Evaluating Canopy Spectral Invariants Derived from Imaging Spectroscopy Data : A Case Study on Southern Boreal Forests

As an alternative to complex 3D-modelling of structure, the canopy spectral invariants are a novel concept to describe the average behavior of photons in a vegetated canopy. The probabilities of canopy absorption and scattering can be summarized with only three parameters (?L, p and R): The green leaf single scattering albedo (?L) describes the wavelength-dependent probabilities of absorption for each time a photon interacts with a leaf. In the event of scattering, a photon’s probabilities of reinteraction (photon recollision probability p) and exiting the canopy in a given direction (directional escape factor R) can be described as independent of wavelength; as the size of the scattering elements is considerably larger than wavelengths in the shortwave radiation budget, p and R depend only upon the structural arrangement of the scattering elements. In this work, a recently published (2011) approach to infer remotely sensed (spaceborne) hyperspectral imagery (also referred to as imaging spectroscopy data) based on the canopy spectral invariants was tested in a case study on southern boreal forests at full leaf development. An atmospherically corrected image taken with the Hyperion imaging spectrometer aboard the National Aeronautics and Space Administration’s (NASA) Earth Observing-1 (EO-1) spacecraft was interpreted with a single reference transformed green leaf scattering albedo. Transforming of a traditionally defined leaf albedo means correcting the measurements for the effect of surface reflectance, resulting in probabilities of leaf scattering and absorption given a photon interacts with the leaf internal constituents. Utilizing such transformed albedo as reference results in reference (canopy) spectral invariants describing the relative difference between the reference and the scattering properties of (theoretical) mean leaves at the scale of inference (pixel). The results of the study are parallel to those of previously published and ongoing research: In essence, even while the individual parameters p and R depend on the reference, the ratio R/(1–p) (directional escape factor to total escape probability) was found practically independent of the selection of the reference, thus implicating a possibility to develop a physically-based algorithm to infer hyperspectral imagery in vegetated areas. Moreover, the reference (canopy) spectral invariants were found as highly applicable in retrieval of forest structural properties such as dominant forest type (broadleaved, coniferous, mixed) and a quantitative estimate of the broadleaf fraction of a forest area.“Spectral invariants” -teorian mukaan metsikön rakenteen kuvaus voidaan yksinkertaistaen tiivistää kolmeen rakenteelliseen tunnuslukuun (?L, p and R) perustuen fotonien ja lehtien keskimääräisiin vuorovaikutussuhteisiin. Tällaista lähestymistapaa voidaan kaukokartoitussovelluksissa käyttää vaihtoehtona yksityiskohtaiselle, kolmiulotteiselle mallintamiselle. Aallonpituudelle herkkiä absorptio- ja sirontatodennäköisyyksiä kuvataan vihreän lehden albedolla (?L) eli sirontakertoimella. Mikäli fotoni siroaa osuessaan lehteen, se voi joko törmätä toiseen lehteen (photon recollision probability p) tai poistua latvuksesta satunnaiseen suuntaan (directional escape factor R). Koska fotoneja sirottavat latvuksen rakenneyksiköt (lehdet) ovat kooltaan paljon suurempia kuin lyhytaaltoisen sähkömagneettisen säteilyn aallonpituudet, tunnusluvut p ja R riippuvat ainoastaan rakenneyksiköiden tilajakaumasta, eivätkä aallonpituudesta. Tässä pro gradu -tutkielmassa on sovellettu vuonna 2011 julkaistua, spectral invariants -teoriaan perustuvaa kuvantavan spektroskopian keinoin kaukokartoitetun aineiston (tai hyperspektristen kaukokartoituskuvien) tulkintamenetelmää. Työ on toteutettu eteläboreaalisia metsiä käsittelevänä tapaustutkimuksena, jonka maasto-aineisto on kerätty Hyytiälästä, Keski-Suomesta. Kaukokartoitusaineistona on käytetty ilmakehäkorjattua Hyperion-kuvaa. (Hyperion, kuvantava spektrometri, on yksi Yhdysvaltain avaruushallinnon eli NASA:n EO-1-satelliitin kolmesta pääsensorista.) Hyperion-kuvan tulkinta on suoritettu perustuen yhteen vertailuspektrinä käytettävään, muunnettuun lehden albedoon. Albedon muuntaminen tarkoittaa mitatun albedon korjaamista lehden pintaheijastukseen perustuen siten, että muunnettu albedo kuvaa lehden sisäisistä rakenneosasista siroavan säteilyn osuutta. Käytettäessä vertailukohtana muunnettua sirontakerrointa, kuvaavat tulkinnan välivaiheena syntyvät vertailutunnusluvut p and R kyseisen muunnetun albedon sekä tulkintayksikkökohtaisten (pikselikohtaisten) latvuston (teoreettisten) keskiarvolehtien sirontaominaisuuksien suhteellista eroa. Työn tulokset ovat yhdenmukaisia aiemmin julkaistujen- sekä meneillään olevien tutkimusten tulosten kanssa: Vaikka vertailutunnusluvut p and R riippuvat valitusta vertailukohdasta, havaittiin niistä muodostetun suhdeluvun R/(1–p) olevan käytännössä vertailukohdasta riippumaton. Tämä antaa viitteitä siitä, että työssä sovelletun teorian pohjalta olisi mahdollista kehittää fysikaalisesti pätevä malli, jota voitaisiin soveltaa metsäkasvillisuuden tulkinnassa hyperspektrisiltä kaukokartoituskuvilta. Erityisen hyvin vertailutunnuslukuihin perustuvalla tulkinnalla näytettäisiin voitavan arvioida vallitseva metsikkötyyppi (lehtimetsä, havumetsä, sekametsä), sekä metsien lehti- ja havupuuosuudet