Faculté des sciences

Extracting quantitative sub-pixel heterogeneity information from optical remote sensing data

Widlowski, Jean-Luc ; Beniston, Martin (Dir.)

Thèse de doctorat : Université de Fribourg, 2001 ; no 1358.

This work describes two approaches for the extraction of quantitative information on the degree of surface heterogeneity at the subpixel scale of optical remote sensing data. The first approach is a look-up-table based inversion scheme, where the spectral reflectances of realistically modelled three-dimensional vegetation canopies are pre-computed for a variety of atmospheric optical depths, and... More

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    Résumé
    Ce travail présente le développement et l’utilisation de deux approches pour quantifier le degré d’hétérogénéité intra-pixel des surfaces terrestres à partir de données de télédétection spatiale. La première approche utilise une technique d’inversion qui consiste à comparer les données mesurées par un satellite avec celles contenues dans une table de recherche pour les mêmes conditions géométriques de mesures. La table contient les valeurs modélisées de champs radiatifs émergeant du système couple végétation-atmosphère dans le cas de plusieurs types d’atmosphère et de couverts végétaux. Les réflectances spectrales sont modélisées de manière réaliste puisque que le transfert radiatif dans les couverts végétaux est représenté selon les trois dimensions de l’espace. Parmi les milieux géophysiques possibles proposés dans la table, une solution probable est sélectionnée grâce à des critères de convergence, tels que la cohérence temporelle et un niveau d’incertitude, qui peut être défini par une valeur minimale de différence entre les réflectances modélisées et celles mesurées. Une caractérisation complète de l’hétérogénéité intra-pixel de surface peut être déduite à partir de critères imposés sur les propriétés de structure et optiques des surfaces. Une série d’études portant sur l’estimation de l’unicité de différents types d’hétérogénéité de structure de surface est conduite à plusieurs échelles spatiales et montre que la modélisation radiative de surfaces terrestres homogènes est généralement capable de représenter les mesures (spectrales et angulaires) de réflectance, au moins pour un éventail donné de résolution spatiale. La seconde approche est basée sur l’étude de la «forme» de la courbe de la réflectance en fonction des angles d’observation, qui représente les propriétés d’anisotropie radiatives. On utilise le paramètre k de la fonction modifiée de Minnaert (incluse dans le modèle paramétrique RPV développé par Rahman et al. 1993 pour quantifier le degré d’hétérogénéité intra-pixel des surfaces terrestres Une valeur de k < 1 se réfère à une courbe en «cratère» (les bords incurvés vers le haut) qui est indicative d’une représentation radiative 1-D des couverts végétaux. La valeur de k > 1 se réfère à la courbe en «cloche» (les bords incurvés vers le bas) qui correspond soit à une structure homogène soit à une structure hétérogène d’un couvert végétal, à condition que ses objets présentent une structure érectophile, suffisamment sombres et opaques et avec une distribution clairsemée sur une surface relativement plus brillante. De telles conditions se produisent la plupart du temps dans la bande rouge du spectre solaire. Elles dépendent de la résolution spatiale et varient avec la brillance du sol sous-jacent. Dans un premier temps, une étude est menée sur les variations des valeurs de k en fonction de l’angle zénithal solaire pour caractériser l’orientation principale des feuilles dans les canopées homogènes, c’est-à-dire la distribution normale des feuilles. Dans un deuxième temps, on montre que la structure des couverts végétaux peut être caractérisée par des statistiques décrivant la non-stationnarité (‹H1›) et l’intermittence (‹C1›). Finalement, le plus important est la documentation de l’organisation des types de surfaces avec des propriétés d’anisotropie k > 1 dans le repère (‹H1›, ‹C1›), pour la bande rouge du spectre solaire. L’essentiel de ce manuscrit montre que l’information sur la structure des couverts végétaux peut être dérivée à partir de données multi-angulaires de télédétection spatiale. La disponibilité récente d’instruments multi-angulaires (tel que MISR) permet d’évaluer les performances de ces deux approches, et la validité des concepts qui leur sont associés. Ces résultats vont à la fois permettre d’améliorer les cartes d’occupation du sol et surtout aider à l’élaboration innovatrice de futurs instruments d’observation de la Terre.
    Summary
    This work describes two approaches for the extraction of quantitative information on the degree of surface heterogeneity at the subpixel scale of optical remote sensing data. The first approach is a look-up-table based inversion scheme, where the spectral reflectances of realistically modelled three-dimensional vegetation canopies are pre-computed for a variety of atmospheric optical depths, and subsequently compared against actual satellite observations under identical conditions of observation and illumination. An optimal solution is selected from amongst the set of predefined surface type candidates, using criteria such as temporal consistency and required accuracy, as defined by the difference between the simulated and measured reflectance. An exhaustive characterization of the surface heterogeneity at the subpixel scale can subsequently be derived from the imposed set of optical and structural surface properties. A series of multi-scale assessments concerning the radiative uniqueness of structurally heterogeneous surface types lead to the conjecture that structurally homogeneous surface representations will generally be capable of explaining the measured (angular and spectral) reflectance data, at least over some range of spatial resolutions. The second approach is based on quantifying “the shape” of the spectral reflectance field using the modified Minnaert function parameter, k in the parametric RPV model of Rahman et al. (1993a). Values of k < 1 refer to “bowl-shaped” reflectance anisotropy patterns which may be indicative of optically thick 1-D leaf canopies, for example. Values of k > 1 refer to “bell-shaped” anisotropy patterns that may occur for both, structurally homogeneous and heterogeneous vegetation canopies, if their dominant structures are dark, vertically oriented, sufficiently opaque and sparsely distributed over a relatively brighter background surface Bell shaped reflectance anisotropy patterns are most likely to occur in the red spectral band. They are spatial resolution dependent and vary with the degree of soil brightness. Variations of k as a function of the solar zenith angle were shown to characterize the preferred vertical orientation of the dominant structures in spatially homogeneous leaf canopies i.e., the leaf normal distribution. Finally it is shown that vegetation canopy structure may be characterized in the small scale limit by statistical measures such as non-stationarity (‹H1›) and intermittency (‹C1›) exponents, using an ensemble of canopy height transects of different orientations and origins. More importantly, however, surface types with a bell-shaped reflectance field (in the red) are documented to form clusters with illumination dependent sizes in ‹H1› ‹C1› space. In essence, this thesis shows that information on the structure of vegetation canopies can be derived from satellite remote sensing data, provided such measurements are acquired as a function of observation angles. The recent availability of multiangular instruments (such as MISR) permitted to evaluate the feasibility of these approaches and the validity of the associated Concepts. These results, in turn, will lead to improved land cover classifications and innovative designs for future Earth Observation instruments.