Индекс моментного расстояния (MDI) - это метрика на основе формы или показатель формы, который можно использовать для анализа кривых спектрального отражения и формы сигнала LiDAR , предложенного Саласом и Хенебри в 2014 году. [1] В случае спектральных данных форма кривая отражательной способности должна демонстрировать тонкие точки спектра, которые обычно не учитываются существующими индексами для конкретных полос. Он использовался для определения спектральных областей для хлорофилла и каротиноидов, [2] обнаружения теплиц с использованием спутниковых данных WorldView-2 и Landsat , [3] идентификации тепличных культур, [4] вычисления высоты растительного покрова, [5]и оценить долю зеленой растительности. [6]
Были разработаны различные подходы для анализа данных среднего и высокого спектрального разрешения и максимального их использования для извлечения конкретной информации о биофизических и биохимических свойствах растительности. Комбинации спектральных диапазонов, называемые индексами, использовались для уменьшения влияния почвенного фона и / или атмосферных условий при одновременном выделении конкретных спектральных характеристик, связанных со свойствами растений или растительного покрова. Индексы растительности (VI) используют концепцию соотношения полос и различий или взвешенных линейных комбинаций, чтобы воспользоваться преимуществами видимого и ближнего инфракрасного диапазонов, двух важных спектральных диапазонов для исследований растительности, при измерении фотосинтетической активности растений и изучении динамики растительности. Существует обширный список таких индексов, включая нормализованный разностный индекс растительности (NDVI) , индексы на основе отношений, такие как модифицированное simplerRatio , индексы на основе расстояния от почвы, такие как модифицированный индекс растительности, скорректированный с поправкой на почву (MSAVI) , и многие другие. . В то время как большинство индексов включают двухполосные или трехполосные отношения - на основе уклона, на основе расстояния на основе линии почвы или оптимизированные (объединенные концепции на основе уклона и расстояния), - ни один подход не касается исходной формы спектральной кривой. Однако MDI исследует форму кривой отражения с использованием нескольких спектральных полос, не учитываемых другими индексами, которые могут нести дополнительную спектральную информацию, полезную для мониторинга растительности.
Система обнаружения и определения дальности света с полной формой волны (LiDAR) имеет возможность записывать множество отраженных сигналов на каждый излучаемый импульс в зависимости от времени, чтобы выявить вертикальную структуру освещаемого объекта, показать положение отдельных целей и более мелкие детали изображения. подпись перехваченных поверхностей или пропорция сложности купола. Информация, связанная с освещаемым объектом, может быть декодирована из сгенерированной формы сигнала обратного рассеяния, поскольку ключевые характеристики формы сигнала, такие как форма, площадь и мощность, напрямую связаны с геометрией освещаемого объекта. Богатство формы волны LiDAR обещает решить задачу детального описания геометрических и отражательных характеристик структуры растительности, например, распределения объема вертикального покрова. MDI использует необработанный сигнал и придает большое значение его форме и возвращаемой мощности. MDI отходит от обычного гауссовского моделирования при обнаружении пиков (купола и грунта), например, при оценке высоты купола, и уделяет больше внимания полной геометрии (необработанная форма) и радиометрии (исходная мощность) формы волны LiDAR, чтобы сохранить богатство данных.
Моментное расстояние - это матрица расстояний, вычисленных от двух опорных точек (точек поворота) до каждой спектральной точки или точки формы сигнала в указанном диапазоне.
Предположим, что кривая (кривая отражения или поглощения или форма волны обратного рассеяния) отображается в декартовых координатах с абсциссой, отображающей длину волны λ или промежуток времени t, и ординатой, отображающей коэффициент отражения ρ или мощность обратного рассеяния p . Пусть нижний индекс LP обозначает левую опорную точку (расположенную на более короткой длине волны для спектральной кривой и более раннюю временную опорную точку для формы волны), а индекс RP обозначает правую опорную точку (расположенную на большей длине волны для спектральной кривой и более позднюю временную опорную точку для сигнал). Пусть λ LP и λ RP - местоположения длин волн, наблюдаемые на левом и правом поворотах для данных коэффициента отражения, соответственно, где левый (правый) указывает более короткую (более длинную) длину волны. Пусть t LP и t RP будут значениями времени, наблюдаемыми для левого и правого поворота для данных формы сигнала, соответственно, где левый (правый) указывает более раннее (позднее) время. Предлагаемый подход МД может быть описан системой уравнений.
Для спектральных данных индекс задается как:
где - моментное расстояние от правого стержня, - моментное расстояние от левого стержня, - расположение длины волны на левой оси, - длина волны на правом стержне, - спектральный коэффициент отражения на данной длине волны, а является последовательным местоположением длины волны.
Для данных LiDAR формы сигнала индекс задается как:
где моментное расстояние от левой оси (MD LP ) - это сумма гипотенуз, построенных от левой оси до степени в последовательно более поздние моменты времени (индексот t LP до t RP ): одно основание каждого треугольника отличается от левого стержня (- t LP ) по оси абсцисс, а другое основание - это просто мощность, рассеянная в обратном направлении на. Точно так же моментное расстояние от правой оси (MD RP ) - это сумма гипотенуз, построенных от правой оси до степени в последовательно более ранние моменты времени (индексот t RP до t LP ): одно основание каждого треугольника представляет собой разницу от правой оси поворота ( t RP -) по оси абсцисс, а другое основание - это просто мощность обратного рассеяния на .
MDI - это неограниченная метрика. Он увеличивается или уменьшается как нетривиальная функция количества рассматриваемых спектральных полос или элементов разрешения и формы спектра или формы волны, которые охватывают эти смежные диапазоны или элементы разрешения. Количество полос или интервалов является функцией спектрального разрешения спектрометра формирования изображений или временного разрешения LiDAR (скорость оцифровки) и длины анализируемого эталонного диапазона (то есть полной протяженности или подмножеств кривой).
Рекомендации
- ^ Салас, Эрик Ариэль Л .; Хенебри, Джеффри М. (19 декабря 2013 г.). «Новый подход к анализу гиперспектральных данных: теория и анализ чувствительности метода мгновенного расстояния» . Дистанционное зондирование . 6 (1): 20–41. Bibcode : 2013RemS .... 6 ... 20S . DOI : 10,3390 / rs6010020 .
- ^ Салас, Эрик Ариэль Л .; Хенебри, Джеффри М. (01.01.2012). «Разделимость кукурузы и сои в спектральных областях хлорофилла и каротиноидов с использованием индекса расстояния по моменту». Израильский журнал растениеводства . 60 (1–2): 65–76. DOI : 10.1560 / IJPS.60.1-2.65 . ISSN 0792-9978 .
- ^ Агилар, Мануэль А .; Неммауи, Абдеррахим; Новелли, Антонио; Агилар, Фернандо Дж .; Гарсиа Лорка, Андрес (18.06.2016). «Объектно-ориентированное картирование теплиц с использованием спутниковых данных очень высокого разрешения и временных рядов Landsat 8» . Дистанционное зондирование . 8 (6): 513. Bibcode : 2016RemS .... 8..513A . DOI : 10,3390 / rs8060513 .
- ^ Неммауи, Абдеррахим; Агилар, Мануэль А .; Агилар, Фернандо Дж .; Новелли, Антонио; Гарсиа Лорка, Андрес (2018-11-06). «Идентификация тепличных культур на основе многосенсорных спутниковых снимков с несколькими датчиками с использованием объектно-ориентированного подхода: пример из Альмерии (Испания)» . Дистанционное зондирование . 10 (11): 1751. Bibcode : 2018RemS ... 10.1751N . DOI : 10,3390 / rs10111751 .
- ^ Салас, Эрик Ариэль; Хенебри, Джеффри (24.11.2016). «Оценка высоты купола путем определения геометрии LiDAR формы волны на основе метрики« форма-расстояние »» . AIMS Geosciences . 2 (4): 366–390. Bibcode : 2016AIMSG ... 2..366S . DOI : 10,3934 / geosci.2016.4.366 .
- ^ Dutta, D .; Дас, ПК; Алам, Калифорния; Safwan, P .; Paul, S .; Нанда, МК; Дадхвал, ВК (сентябрь 2016 г.). «Площадь дельты в ближней инфракрасной области ($ textDA_textNIR $) # x2014; новый подход к оценке доли зеленой растительности с использованием полевых гиперспектральных данных». Журнал IEEE по избранным темам прикладных наблюдений Земли и дистанционного зондирования . 9 (9): 3970–3981. DOI : 10.1109 / JSTARS.2016.2539359 . ISSN 1939-1404 . S2CID 31461877 .