شبیه ‌سازی تصاویر ماهواره‌ای ابرطیفی بالای اتمسفر از طریق مدل‌های انتقال تابش

نویسندگان
استادیار گروه سنجش از دور دانشگاه تربیت مدرس
چکیده
شبیه سازی تصاویر ماهواره ای اهمیت بسزایی در مطالعات سنجش از دوری دارد. این شبیه سازی می تواند قبل از پرتاب ماهواره جهت توسعه الگوریتم های مختلف، طراحی سنجنده برای کاربردهای خاص و یا در تخمین کمی پارامترهای مختلف گیاهی و خاک مورد استفاده قرار گیرد. رادیانس ثبت شده بوسیله سنجنده‏ در بالای اتمسفر، تابعی پیچیده از برهمکنش تابش خورشید با اتمسفر و عوارض موجود در سطح زمین است. این رادیانس بصورت ترکیبی از رادیانس های بازتابیده از پیکسل مورد مطالعه، اتمسفر و همچنین نواحی پیرامون پیکسل می باشد. برای مدلسازی این فرآیند، مدل های فیزیک-پایه مختلفی پیشنهاد شده اند که می توانند رادیانس بازتابیده از سطح زمین و اتمسفر را بازسازی کنند. در این مطالعه، شبیه سازی بازتابندگی و رادیانس تصاویر سنجش از دوری ابرطیفی بالای اتمسفر با ترکیب مدل فیزیک-پایه SLC و مدل اتمسفری MODTRAN4 و با استفاده از مدل بهبود یافته چهار-جریانه ارائه شده است. جهت ارزیابی مدل، با استفاده از داده های زمینی منطقه باراکس اسپانیا سال 2009، تصاویر ماهواره ای ابرطیفی CHRIS-Proba و چندطیفی LANDSAT5 شبیه سازی شده اند. مقایسه تصاویر شبیه سازی شده با تصاویر واقعی بیانگر عملکرد مناسب مدل پیشنهادی با متوسط خطای RMSE بهتر از 0.02 برای بازتابندگی پوشش گیاهی می باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Adler, S. M., Matthew, M. W., Bernstein, L. S., Levine, R. Y., Berk, A., Richtsmeier, S. C., Burke, H. H. (1999). Atmospheric Correction for Short-wave Spectral Imagery Based on MODTRAN4. Paper Presented at the Proceedings of SPIE Conference on Imaging Spectrometry. doi: 10.1117/12.366315.
Berk, A., Anderson, G. P., Bernstein, L. S., Acharya, P. K., Dothe, H., Matthew, M. W., Hoke, M. L. (1999). MODTRAN4 Radiative Transfer Modeling for Atmospheric Correction. Paper Presented at the SPIE Proceeding, Optical Spectroscopic Techniques and Instrumentation for Atmospheric and Space Research III. doi: 10.1117/12.366388.
Börner, A., Wiest, L., Keller, P., Reulke, R., Richter, R., Schaepman, M., & Schläpfer, D. (2001). SENSOR: a Tool for the Simulation of Hyperspectral Remote Sensing Systems. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 55(5–6), 299-312. doi:10.1016/s0924-2716(01)00022-3.
Guanter, L., Richter, R., & Kaufmann, H. (2009). On the Application of the MODTRAN4 Atmospheric Radiative Transfer Code to Optical Remote Sensing. Remote Sensing, 30(6), 1407-1424. doi: 10.1080/01431160802438555.
Guanter, L., Segl, K., & Kaufmann, H. (2009). Simulation of Optical Remote-sensing Scenes with Application to the EnMAP Hyperspectral Mission. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 47(7), 2340-2351. doi: 10.1109/TGRS.2008.2011616.
Hapke, B. (1981). Bidirectional Reflectance Spectroscopy 1. Theory. Geophysical Research, 86(B4), 3039-3054. doi: 10.1029/JB086iB04p03039.
Isaacs, R. G., & Vogelmann, A. M. (1988). Multispectral Sensor Data Simulation Modeling Based on the Multiple Scattering LOWTRAN code. Remote Sensing of Environment, 26(1), 75-99. doi: 10.1016/0034-4257(88)90120-4.
Jacquemoud, S., & Baret, F. (1990). PROSPECT: A Model of Leaf Optical Properties Spectra. Remote Sensing of Environment, 34(2), 75-91. doi: 10.1016/0034-4257(90)90100-z.
Jacquemoud, S., Verhoef, W., Baret, F., Bacour, C., Zarco-Tejada, P. J., Asner, G. P., Ustin, S. L. (2009). PROSPECT+SAIL Models: A Review of Use for Vegetation Characterization. Remote Sensing of Environment, 113, S56–S66. https://doi.org/10.1016/j.rse.2008.01.026.
Kerekes, J. P., & Landgrebe, D. A. (1989). Simulation of Optical Remote Sensing Systems. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 27, 762–771. doi: 10.1109/36.35965.
Laurent, V. C. E., Verhoef, W., Clevers, J. G. P. W., & Schaepman, M. E. (2011). Estimating Forest Variables From Top-of-atmosphere Radiance Satellite Measurements Using Coupled Radiative Transfer Models. Remote Sensing of Environment, 115(4), 1043-1052. doi: 10.1016/j.rse.2010.12.009.
Laurent, V. C. E., Verhoef, W., Damm, A., Schaepman, M. E., & Clevers, J. G. P. W. (2013). A Bayesian Object-based Approach for Estimating Vegetation Biophysical and Biochemical Variables from APEX at-sensor Radiance Data. Remote Sensing of Environment, 139(0), 6-17. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2013.07.032.
Laurent, V. C. E., Verhoef, W., Schaepman, M. E., Damm, A., & Clevers, J. G. P. W. (2012, 22-27 July 2012). Mapping LAI and Chlorophyll Content from at-sensor APEX Data Using a Bayesian Optimisation of a Coupled Canopy-atmosphere Model. Paper Presented at the Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2012 IEEE International. doi: 10.1109/IGARSS.2012.6352321.
Liu, B., Zhang, L., Zhang, X., Zhang, B., & Tong, Q. (2009) Simulation of EO-1 Hyperion Data from ALI Multispectral Data Based on the Spectral Reconstruction Approach. Sensors, 9, 3090–310. doi: 10.3390/s90403090.
Mousivand, A., Menenti, M., Gorte, B., & Verhoef, W. (2014). Global sensitivity analysis of the spectral radiance of a soil–vegetation system. Remote Sensing of Environment, 145(0), 131-144. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2014.01.023.
Mousivand, A., Menenti, M., Gorte, B., & Verhoef, W. (2015). Multi-temporal, Multi-sensor Retrieval of Terrestrial Vegetation Properties from Spectral–directional Radiometric Data. Remote Sensing of Environment, 158(0), 311-330. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2014.10.030.
Mousivand, A., Verhoef, W., Menenti, M., & Gorte, B. (2015). Modeling Top of Atmosphere Radiance over Heterogeneous Non-Lambertian Rugged Terrain. Remote Sensing, 7(6), 8019. doi:10.3390/rs70608019.
Parente, M., Clark, J. T., Brown, A. J., & Bishop, J. L. (2010). End-to-End Simulation and Analytical Model of Remote-Sensing Systems: Application to CRISM. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 48(11), 3877-3888. doi: 10.1109/TGRS.2010.2050000.
Schläpfer, D., Borel, C. C., Keller, J., & Itten, K. I. (1998). Atmospheric Precorrected Differential Absorption Technique to Retrieve Columnar Water Vapor. Remote Sensing of Environment, 65(3), 353-366. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(98)00044-3.
Schläpfer, D., & Nieke, J. (2005). Operational Simulation of at Sensor Radiance Sensitivity Using the MODO / MODTRAN4 Environment Paper Presented at the 4th EARSeL Workshop on Imaging Spectroscopy. New Quality in Environmental Studies, Warsaw.
Verhoef, W. (1984). Light scattering by Leaf Layers with Application to Canopy Reflectance Modeling: the SAIL model. Remote Sensing of Environment, 16, 125-141. https://doi.org/10.1016/0034-4257(84)90057-9.
Verhoef, W., & Bach, H. (2003). Simulation of Hyperspectral and Directional Radiance Images Using Coupled Biophysical and Atmospheric Radiative Transfer Models. Remote Sensing of Environment, 87, 23-41. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00143-3.
Verhoef, W., & Bach, H. (2007). Coupled Soil-leaf-canopy and Atmosphere Radiative Transfer Modeling to sSimulate Hyperspectral Multi-angular Surface Reflectance and TOA Radiance Data. Remote Sensing of Environment, 109(2), 166-182. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.12.013.
Verhoef, W., & Bach, H. (2012). Simulation of Sentinel-3 images by Four-stream Surface–atmosphere Radiative Transfer Modeling in the Optical and Thermal Domains. Remote Sensing of Environment, 120(0), 197-207. http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2011.10.034.
Zhang, J., Zhang, X., Zou, B., & Chen, D. (2010). On Hyperspectral Image Simulation of a Complex Woodland Area. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 48(11), 3889-3902. doi: 10.1109/TGRS.2010.2063435.