无人机高光谱影像多尺度评估地球资源观测卫星8号雪粒径和反照率

介绍

至关重要的时机和幅度量化季节性融雪从世界的山。季节性融雪从山上游主导下游水文和水提供了数十亿美元;控制水的可用性,洪水潜在、农业、水力发电、水质量(Barnett et al ., 2005;Mankin et al ., 2015)。融雪在大多数山地环境中主要的能源来自太阳辐射、净贡献最大积雪的能量平衡,这主要是由积雪反照率(标志与生气,1992年;DeWalle Rango, 2008)。因此,准确估计的积雪反照率是不确定性的主要来源的能量平衡计算积雪。此外,知识有限的积雪反照率,在空间和时间在北极和趋势,森林地区,和苔原直接传播控制的不确定性,积雪对气候、生态、物候学。

尽管积雪反照率的重要性,很少有原位测量,那些确实存在很少的代表周围的地形,尤其是在山区。有相对较长的卫星记录的多光谱卫星表面反射,但检索积雪反照率,这不同于地表反照率不能完全被白雪覆盖的像素时,复杂的地形和频率混合像素在复杂的地形。目前,没有公开的分布式全球遥感积雪反照率产品适合在雪的山,虽然估计已经部分被白雪覆盖的产品中分辨率成像光谱仪(MODIS)的部分地区(拜尔et al ., 2019)。鉴于积雪反照率的重要性很可能检索将为更好的开发规模多光谱卫星,像陆地卫星的运行陆地成像仪(奥利),但是粗糙的卫星数据,空间或暂时的,相对于雪过程尺度意味着产品是具有挑战性的评估。然而,给予的挑战原位测量数据的代表性和无法理解的地形,卫星遥感是唯一可行的方法来持续观察山雪和理解它是如何随着时间和空间变化。

这种激励方法的发展可以填补这一差距稀疏非代表性点测量和粗卫星观测,可以用来验证或降尺度和量化模式和时空变异性。在这里,我们提出一个新的“飞行器高光谱成像(UAV-HSI)映射方法有效的雪粒径和反照率在高分辨率(20厘米)在研究沼泽天使情节在参议员贝克盆地,圣胡安山脉,有限公司检索演示UAV-HSI雪的实用属性,空间分辨率的地图重新取样的地球资源观测卫星8号奥利(30米),然后用来评估多光谱纹理大小和反照率检索和亚像素的变化。光谱成像越来越适合无人机部署工具减少尺寸和提高数据质量,但迄今为止,没有研究使用UAV-HSI雪进行定量属性检索或评估粗多光谱卫星检索。

背景

冰雪反照率

积雪反照率被定义为传入的半球形的比率(直接和扩散)太阳辐射的反射辐射在各个方向的雪面(bi-hemispherical)。重要的工作改进的模型和测量冰雪光学性质,和光谱反射率不同控制好理解(沃伦和Wiscombe, 1980年;Wiscombe和沃伦,1980年;沃伦,1982;Grenfell和沃伦,1999年;沃伦和布兰德,2008年;加德纳和夏普,2010年)。可见光波冰是透明的,由于散射颗粒之间,干净的雪地反射99%的入射光线。可见积雪反照率的减少发生在吸光粒子(圈)出席或接近表面,从而增加光吸收的可能性(沃伦,2019)。在不久,短波红外冰越来越吸收和雪粒径的积雪反照率是主要的推动力。如雪谷物生长,通常是一个循序渐进的过程随着时间的推移,冰的路径长度的增加,从而增加吸收的可能性。陡峭的温度梯度和melt-freeze周期会导致晶粒生长迅速,因此加速反照率下降。

比较多个散射辐射传输模型和实验测量表明,清洁雪(没有圈)的光谱反射率可以well-simulated代表雪为“等效球”的集合,表示为是一种有效的颗粒半径或比表面积(Grenfell和沃伦,1999年;画家和生气,2004年;老爷et al ., 2006;皮卡德et al ., 2009)。下文中,有效的颗粒半径也将简化和称为粒度。晶粒尺寸之间的关系和反照率导致的发展从测量表面反射率不同的粒度检索方法,这提供了一个途径来检索从光学遥感反射率。

虽然有时术语交替使用,重要的是要区分反照率和反射率测量从遥感仪器,如卫星或机载成像光谱仪。一般来说,被动光学传感器测量hemispherical-conical反射率因子(HCRF)这意味着它只有感官的一部分光反射到乐器,虽然反照率是一个衡量反射光集成在各个角度(Schaepman-Strub et al ., 2006)。因为雪是优先向前散射,瞬时反射测量不捕获所有相关的光交互,建模是要求翻译HCRF反照率占查看和太阳能几何(画家et al ., 2009)。

以前的工作

乐队目前的多光谱卫星的位置属性检索雪并不理想,因为有有限的乐队在近红外(NIR)和由此产生的“步骤”像光谱不解决地球资源观测卫星8号雪反射特性(奥利的例子图1)。不过,雪属性检索算法开发。近红外波段比值被用来计算归一化粒度指数(NDGSI)对MODIS (画家et al ., 2012)。这种方法已经隐式地假定像素完全被白雪覆盖的。对于还没有完全被白雪覆盖的像素,光谱分离可以用来同时检索白雪覆盖的分数和晶粒尺寸在这个分数,这是雪属性使用的方法从遥感反演(尖塔;拜尔et al ., 2020)和MODIS白雪覆盖的面积和晶粒尺寸解决方案(MODSCAG;画家et al ., 2009)。干净积雪反照率产品,源自于粒度,也是由MODSCAG提供。因为制作精确原位测量范围的卫星检索(MODIS)例如,500是具有挑战性的,地面验证评估这些产品的稀缺。例如,报道的不确定性MODSCAG粒度是64μm,偏见的30μm,基于只有12个手动测量可见粒径放大镜(画家et al ., 2009),这并不代表的“有效”粒度检索。

MODIS雪产品最发达,因为记录的长度(> 20年),附近的日常时间分辨率和辐射分辨率山雪的最好选择。在30米空间分辨率陆地卫星雪似乎更适合监控流程,但从历史上看,陆地卫星传感器的辐射分辨率导致饱和度超过雪(Rittger et al ., 2021),时间重复是粗(16天),限制应用季节性雪雪程度的评估。在研究应用陆地卫星数据被用来评估或缩减规模粗尺度MODIS检索,但只有有限的空间和时间的子集(杜兰et al ., 2008;Rittger et al ., 2012)。适合雪属性检索与奥利的推出改变了地球资源观测卫星8 2013年,现代把扫帚传感器更好的辐射分辨率和信噪比。陆地卫星的发射9奥利在2021年进一步增加陆地卫星的轨道是否适合雪因为从地球资源观测卫星8所抵消,减少一半的时间重复8天。当前美国地质调查局雪雪产品可用于陆地卫星部分程度上(三级产品),但尚未有雪粒径或积雪反照率产品。

机载成像光谱仪,也称为高光谱传感器由于其大量的持续的乐队,一直用于检索粒度特征有关的幽灵似地解决冰吸收特性来模拟值。这是通过使用比例带面积法(图1连续线(下)于一体的红线,图1),整个冰吸收特性(灰色阴影区域,图1)集中在1030 nm (Nolin生气》,2000年),光谱斜率方法计算从肩膀到基地的1030 nm冰吸收特性(斯科尔斯et al ., 2018 b)、光谱最适合(塞德尔et al ., 2016),或者最优估计(Bohn et al ., 2021)。光谱积雪反照率可以从粒度建模使用逐像素光照和视角,并进一步通过光谱辐照度的卷积集成宽带反照率和光谱反照率(画家et al ., 2013;塞德尔et al ., 2016;斯科尔斯et al ., 2018 b)。这些比卫星检索算法更准确,因为他们利用雪的连续光谱特征在每个像素,和更高的空间分辨率(2 - 20米)减少混合像素的频率。这种方法的局限性是罕见的集合由于成本和物流与载人飞机。

越来越多的无人机雪应用程序正在使用。很多人专注于微分积雪深度映射使用基于无人机摄影测量或激光雷达(困难et al ., 2016;Miziński Niedzielski, 2017;Redpath et al ., 2018;困难et al ., 2020;雅各布斯et al ., 2021)。有案例研究,展示了映射的宽带反照率在白雪覆盖的环境中。这些研究使用成对的日射强度计安装在向上和向下方向的配置(韦伯斯特和乔纳斯,2018年;Sproles et al ., 2020;马伦et al ., 2022)或一个向下方向的日射强度计无人机和静止upward-looking日射强度计飞行区域内(利维et al ., 2018)。这些测量返回一个可怕地综合价值的反射光和入射辐射,可以计算宽带反照率。如果是小心飞只在雪,这将是一个有效的积雪反照率(马伦et al ., 2022),否则,雪离不开其他地表类型与一个可怕地综合测量。相反,我们的目标是来衡量混合土地表面理解异质性与其他地表类型(雪存在时韦伯斯特和乔纳斯,2018年)。测量被称为有效因为即将离任的测量比入射太阳辐射是相对于照明和向上和向下方向的空间占用时间的测量,在通量无人机飞行过程中由于仪器180°的视野。

在地面的尺度上类似的方法已经被应用于地图雪粒径沿垂直雪在实验室和snowpit规模从光谱反射率测量近红外高光谱成像仪(NIR-HSI)。这些检索是基于相同的概念作为机载成像光谱,采用逐像素比例带区(多纳休et al ., 2021),或者最适合模拟近红外光谱反射率(多纳休et al ., 2022)。这些检索建立映射的可行性从相对廉价的粒度,NIR-HSI紧凑,同时证明申请解释雷达遥感的检索(多纳休和哈蒙德,2022)。当前的研究动机,有两个主要目标;1)验证定量检索雪粒径,反照率,从UAV-HSI测量反射,和2)演示这些检索的效用评估单像素值的粒度和反照率和亚像素的变化,从陆地卫星9奥利。

方法

研究网站

无人机飞越领空发生在2022年5月31日,在研究沼泽天使情节(SASP;37.906914°N,−107.711,322°W;3368米),位于参议员贝克盆地研究区域(兰德里et al ., 2014)。参议员贝克盆地(图2一个)是一个小(∼3公里²)研究盆地西南部圣胡安山脉的科罗拉多州,2004年以来美国一直操作的水,和之前一直作为主要的地面验证网站多个机载成像光谱的努力(雪画家et al ., 2013;塞德尔et al ., 2016;斯科尔斯et al ., 2018 b)。SASP位于开放的草地(∼18000米²)盆地倾点附近的林木线以下,是一个相当机械化研究访问情节在盆地边界(图2)。研究图包含一个仪表塔坐落在货车旁边被绳子隔开的区域(∼200米²),以限制雪干扰。

塔测量被用于这项研究把雪在上下文属性检索条件和雪雪高度、气温、积雪反照率,计算从传入和传出的太阳能辐射。数据来自参议员贝克发表在年底水(9月30日),没有用于这项研究。使用实时数据相反,这是临时(MesoWest站点ID: CASWP)。填写的数据差异临时记录雪高度,质量评估结束天值填写使用附近的红色山口SNOTEL网站(网站713)。

除了这里给出的UAV-HSI数据收集,无人机与RGB激光相机在同一天SASP飞。这个数据不详细描述了,因为它不是一个本文提供的分析的一部分,但orthomosaic RGB图像和激光雷达的1米雪表面民主党对可视化飞行条件时间(图2 b, C)。草地山坡缓缓地向上的东南角,由山界边缘北部和南部边界上的溪。当天航班,雪地面坡度在大多数的草地上介于1和4°之间,平均积雪表面海拔3363米(2.75标准偏差)。

字段集合

无人机近红外高光谱成像

在这项研究中一个Resonon鼠兔nir - 320高光谱成像仪是直接安装到收矩阵600 Pro Hexacopter (M600) nadir-looking配置(图3一)。近红外光谱- 320是一个扫描(即。,push broom) imager with 168 continuous spectral bands, measuring spectral radiance between 900–1700 nm at 4.9 nm bandwidth and 14-bit radiometric resolution. The output data product is a spectral data cube, which has two spatial dimensions (x,y) and a spectral dimension (λ= 168),每个空间像素包含at-sensor光谱辐射签名。成像仪重2.6公斤,11.0×29.6×8.9厘米大小。跟踪位置和运动在飞行过程中,惯性测量单元(IMU)和全球导航卫星系统(GNSS)接收机安装在成像仪,用于georectify图像通。

三行飞行的航班由20%重叠;第一行开始11:29:46和最后一行在当地时间11:33:21完成,总飞行时间约为4分钟。在飞行的时候,发生在两个小时内的太阳能(当地时间13:15),中午太阳天顶角是41°,雪的表面是完全照亮。高,光卷云,但他们没有遮蔽太阳。飞行高度离地面20米(3388榴弹炮),产生图像像素的分辨率在20厘米。区域覆盖∼13250²研究,包括货车旁边被绳子隔开的情节和周围的草地(图2)。参考问题资产救助计划由三个幽灵似地平面反射灰色面板(11%、32%、54%),这是用于后处理,放置在飞行区域飞行前(图3 b)。

场光谱

对于无人机的评估和验证测试,离散点收集测量表面光谱反射率的因素原位有自闭症^®FieldSpec4光谱仪。FieldSpec 4,为快速、精确的光谱测量,设计连续样本的光谱范围350 - 2500 nm,与相邻波段3海里(700 nm) 10 nm(在1400和2100海里)在全宽最大的一半。光谱是重新取样和花键1纳米分辨率和波长重复性和准确性是0.1和0.5 nm,分别。有20总反射率测量在飞行区域内,以限制雪扰动测量收集对原状雪附近现有滑雪跟踪研究情节(用于访问图3 b)。测量发生在飞行之前,数到当地时间上午11点26分。的反射率测量横断面始于Spectralon^®白色参考面板校准,接着通过雪HCRF定期测量沿横断面nadir-looking配置使用手枪握和8°视野缩小前视。每次测量收集∼1米雪表面,测量光斑大小是∼28厘米。每个测量位置记录卢比RTK Emlid GNSS接收机,加上一个固定Emlid平日基站。在飞行期间,野外光谱仪也用来测量传入的太阳光谱辐照度(W m⁻²使用远程余弦upward-looking受体水平)。

数据处理

概述数据收集和处理工作流所示图4。每个航线georectified使用Spectronon处理软件,由Resonon提供,使用位置数据和仪器参数。飞行线路被马赛克使用环境^®图像处理和分析软件,它使用了运用信息个人行对齐,然后使用立方卷积在重叠区域。由于位置错误,一些可识别的特性(树,树的阴影,和滑雪轨道)没有最初完全一致时,马赛克是由手动修正飞行线路转向特性一致。

剩下的工作流开发并在MATLAB环境下进行^®。首先,HCRF计算为每个NIR-HSI像素光辉使用中心面板(32%)的灰色参考tarp。减少噪音的光谱反射率曲线最小二乘Savitzky-Golay过滤器(Savitzky戈利,19645)应用多项式学位。使用反射阈值在35%冰吸收特性(1029海里),像素包含NIR-HSI non-snow和阴影是蒙面的地图,包括树木和参考tarp。

然后,对于每个NIR-HSI像素和野外光谱仪测量了乐队区( ${\mathrm{一个}}_b$ )计算冰吸收功能集中在1030海里(Nolin生气》,2000年)。按比例缩小的乐队面积测量的反射率之间的区域( $R_{\mathrm{年代}now,\lambda }$ )和连续反射(R_续,λ;显示为红色的线图1),按比例缩小的R_续,λ、集成在27个乐队之间的两个肩膀集中在962和1092海里。

粒度检索到相关的测量扩展带区域理论扩展带地区从directional-hemispherical反射因素(DHRF)模拟使用雪,冰,气溶胶辐射传输模型(SNICAR-ADv3;“弗兰纳et al . (2021))。比例带区域查找表生成的有效晶粒半径从30到1500μm 1μm增量和直接太阳能照明几何对应太阳飞行的时候(41°太阳天顶角)。测量与模拟DHRF HCRF的比较是一个合适的方法,因为他们几乎相同的最低点视角(杜蒙et al . 2010)的NIR-HSI和野外光谱仪在平坦的草地。

评估无人机检索,NIR-HSI反射率签名和晶粒大小从野外光谱仪相比,用作参考测量。有一些不确定性的绝对和相对位置NIR-HSI像素,由于GNSS的结合不确定性和飞行的手动对齐线。因此,野外光谱仪点测量,在滑雪赛道的手动移动(最多10厘米)外的滑雪赛道,因为所有测量接管安静的雪。占这个,田野的大光斑大小光谱仪(28厘米)相对于UAV-HSI像素(20厘米),包含野外光谱仪的比较包括NIR-HSI像素点位置和周围最近邻像素(9像素总数)。

后最初的比较有一个一致的低偏差的晶粒大小,更详细地讨论替代校准部分。为了解决这种偏见,一个野外光谱仪反射率测量被用来进行替代校准(里希特et al ., 2001;塞克et al ., 2001;弥尔顿et al ., 2009)NIR-HSI图像。这计算per-band校正因子,迫使NIR-HSI光谱反射率匹配字段光谱仪,然后应用场景中每个像素校正因子。在这个实例中平均反射系数是用来表示NIR-HSI光谱反射率。替代校准点,测量点# 14 (图5一个),被选中是因为1)是在两个飞行线路之间的重叠区域,2)九邻近像素低变异性配合的非常好,和3)反射率签名类似在ASD大小,但冰的形状变化的吸收特性。这导致纠正了乐队,而不是反射级,所示的例子和post-calibration UAV-HSI像素在野外光谱仪点# 2 (图5 b)。

最后,宽带积雪反照率逐像素映射使用post-calibration晶粒大小和照明几何。光谱bihemispherical积雪反照率 $\left(\mathrm{\alpha }\left(r,\lambda \right)\right)$ 模拟使用SNICAR检索每个像素颗粒大小(r)。幽灵似地加权宽带反照率( $\mathrm{\alpha }(r$ )在350年和2500 nm模拟计算使用SNICAR反照率在每个像素和光谱辐照度( $E\left(\lambda \right)$ )测量原位与野外光谱仪除以辐照度的乘积的积分和积分反射率的辐照度:

我们注意到,这种方法是完全基于粒度和不占反照率减少圈,由于表面变暗,因此将被视为‘干净’积雪反照率。对于这个案例研究,这是一个合理的方法,因为雪是新鲜和清洁。如果不干净,雪雪反射率的测量需要可见光波,除了近红外光谱,量化观测积雪反照率。

地球资源观测卫星8号奥利

地球资源观测卫星8号天桥发生UAV-HSI飞行两天后,4月2日上午12点。部分场景都被云笼罩,但SASP云是免费的。虽然天桥与无人机飞行并不重合,比较适用于考虑到条件相似的地球资源观测卫星8号天桥,用新鲜的雪在表面和收集时间< 30分钟后UAV-HSI飞行(太阳天顶角38°)。地球资源观测卫星8号2级表面反射场景(L2SP路径:035行:034年,一级)是第一个子集的边界框NIR-HSI飞行。然后,像素NIR-HSI区域覆盖率不到25%被排除在外,和17像素保持NIR-HSI重叠的飞行区域。检索粒度,NDGSI计算使用带5 (850 - 880 nm)和带6 (1570 - 1650 nm):

晶粒尺寸,这尺度对数与指数价值(见图1在画家et al ., 2012),检索到匹配的陆地卫星NDGSI理论NDGSI值基于SNICAR模拟光谱范围的颗粒大小在38°直接照明。相应的宽带反照率在每个像素使用检索到的粒度计算和照明几何使用情商如前所述。2。比较两个数据集,NIR-HSI粒度和反照率从20厘米地球资源观测卫星8号决议重新取样(30米)。量化每个30米内的次像素变化像素,纬向统计数据粒度和反照率是计算每个陆地卫星从NIR-HSI图像像素使用本机20厘米决议。统计数据用于描述和解释变化百分比覆盖率,标准差,以及最高和最低值之间的范围。

结果

现场条件和无人机飞行参数

飞行的一天(3月31日)之前是云量和降水;3月28日至3月31日25厘米的降雪。峰雪身高174厘米的仪表塔发生在当地时间凌晨4点飞行,那天之后,天空开始清晰。在飞行的时候雪高度定居到171厘米(图6)。气温接近冰点;夜间飞行前的温度达到了低−10°C和飞行期间达到略高于1°C。情节附近的一个雪坑出土的研究表明,前十厘米的积雪是疏松的新雪小和分解降水粒子,在一个新的,更巩固,积雪层。表面积雪层的温度是0°C,但落在雪冷保留内容,−1°C的最低温度在70厘米高。风轻,不到1米⁻¹,典型的保护草地,来自东方的早上,转向南上午9点。SASP的盛行风向西南(兰德里et al ., 2014)。

在飞行期间,无人机是相对稳定和一致的,滚,偏航,被记录在每个飞行线在图像收集来自乌兹别克斯坦伊斯兰运动(图7)。这是很重要的,因为传感器直接安装在无人机上,而不是在常平架。横摇角,或运动一边到另一边,高0.6°,在飞行线路1和3。螺旋角,或向上或向下运动,略“下来”(负)飞行线路1和3,和稍微“了”(积极)航线2,整体平均−距1.4°。偏航或标题,每飞行线也是一致的。总的来说,飞行参数提供成像仪信心普遍nadir-looking飞行期间,只有小偏差由于无人机的运动。

粒度检索

Pre-vicarious校准

UAV-HSI粒度值分布相对较小,符合预期新雪。在完整的场景(图8),由296864像素,平均粒径为79μm (图8 b)。晶粒尺寸范围从30到250μm和略倾向于较小的颗粒大小、分布的标准差21μm。晶粒尺寸地图显示空间可变性在草地上,与不同的模式在雪面。值得注意的是,滑雪轨道用于访问研究情节和在草地上,用于野外光谱仪测量,有明显大的颗粒由于滑雪压实的雪。较大的颗粒,和最宽的变化值,发现周围树木的西部草原上东北角。安静的雪在开阔的草地上最小的谷物。视觉这一领域是最一致的,但晶粒尺寸地图显示有趣的和不同的模式在新雪,可能与微貌由于风和结算的新雪老雪表面。

初步检索,NIR-HSI晶粒尺寸偏差低相对于参考粒度从字段中检索光谱仪在20离散测量位置,RMSE 24μm。野外光谱仪测量平均值较高(98μm)和偏差是一致的;对几乎所有点(1)值高于四分位范围从周围的邻居NIR-HSI像素(图8 c, D)。作为讨论的方法(数据处理部分),测量# 14点被选来校准UAV-HSI光谱(灰色的明星图8校准的原因),可能需要将5.2.1节中进一步讨论。

替代校准

替代校准因素,决定从比较点# 14,是应用于整个场景。时间越长波长的反射率的大小调整,接近预期的雪,这是吸收过去的1500海里(图5一个)。不过,整体校准的结果并不是一个明显的转变在近红外光谱反射率大小而调整光谱曲线的形状,显示为点# 2图5 b。例如,不同的“下拉”特性的最短波长,不是雪吸收,但工件的特性传感器本身,不再存在。此外,吸收功能略深化和扩大在右边,导致增加了带区域,因此,晶粒尺寸。

校准不改变粒度模式(图9),而是结果是整体增加晶粒尺寸在现场,提高参考字段分光计值的比较。校准后,平均粒径为100μm,增加26μm相对于pre-calibration价值。整体柱状图(图9 b)保持其形状,轻微的斜向小颗粒和一个小增加标准差μm 21日至23日。晶粒尺寸的更新带来了价值更符合参考价值从野外光谱仪;参考价值更贴近了相邻像素的四分位范围(图9 c),一致的低偏差不再是(图9 d)。校准后比较显示值下降上下1:1的RMSE减少到12μm。正如人们预期的那样,校准点本身的1:1线(红星图9 d)。

反照率

的反照率检索代理地校准颗粒大小(图10)显示高值,也符合我们可以期望从新鲜的雪。反照率的范围是83% - -89%平均反射率为86% (图10 b)。这是一场势均力敌的比赛的反射率测量仪器塔,在上午11点是87%和85%,12点。(每小时数据报告)。使用传入的太阳辐射从野外飞行时间谱仪,633 W m⁻²,相应的意思是反射太阳辐射543 W m⁻²,从525年到563年W m⁻²。雪雪反射吸收,补充或太阳辐射、净雪能量平衡的主要感兴趣的变量建模。平均净太阳辐射是90 W m⁻²,70和108 W m⁻²。

因为反照率检索是基于粒度检索,整体模式在雪表面两者之间是相似的。沿着滑雪反照率是最低的跟踪和大多数变量树,可变性和高反射率较低的开放部分草甸。虽然值的范围相对较小,积雪反照率的地图展示了独特的相干模式似乎与植被和景观功能,或在开放,遵循长取回的草地上。这样的高分辨率的地图展示高数量的变化,可以出现在新雪,即使它会出现视觉上同质由于一致的可见光波的反射率较高。这也显示了一个相对较小的积雪反照率的差异会导致净太阳辐射相对较大的差异在小尺度(分表)。

地球资源观测卫星8号奥利

条件4月2日,这一天地球资源观测卫星8号天桥,是类似于当天UAV-HSI飞越领空在3月31日(图6)。集合之间的空气温度保持零度以下,较低的−7°C 31日和低-10°C的1^圣白天,高点约5°C。天空很清楚31日下午,云层和1日降雪。雪达到峰值180厘米深度在1日当地时间下午1点左右。第二天空又开始清晰,雪解决地球资源观测卫星8号170厘米的天桥。NDGSI颗粒大小在地球资源观测卫星8号17像素相对较小,代表新雪,而重新取样比例带区域UAV-HSI粒度值(图11 a, B)。

地球资源观测卫星8号的平均晶粒尺寸是97μmμm标准差(2.7)和意味着重新取样UAV-HSI粒度是106μm(8.4μm标准差)。这个结果表明NDGSI是一个合适的方法映射雪粒径从陆地卫星9这些条件;平坦的地形,主要是白雪覆盖的像素。然而,地球资源观测卫星8号显示总体变化而重新取样UAV-HSI。来自美国UAV-HSI最大的晶粒大小和变化场景的边缘像素包含蒙面的树和树的阴影中看到完整的高分辨率的地图(图9)。这些像素也有最大的区别(42岁和31μm)相对于陆地卫星(图11 c),但相反,这些像素也至少覆盖(< 30%;图12)。可能相关的差异,至少部分UAV-HSI部分覆盖,但其他因素也可能发挥作用,这将进一步讨论相比陆地卫星9部分。

因为粒度是基线检索从雪反射,陆地卫星9亚像素可变性分析粒度呈现在这里图11,12。可以找到相应的情节积雪反照率补充图S1。反照率结果类似于粒度、地球资源观测卫星8号比较好,UAV-HSI。平均值分别为86.0%和85.7%,分别。4月2日的太阳辐射时天桥是659 W m⁻²从这个值,计算净太阳辐射会导致的差异只有2 W m⁻²地球资源观测卫星8号和UAV-HSI之间。整体模式也类似于晶粒尺寸,最大的差异相比,在边缘的反射率值区域。

虽然平均值相比地球资源观测卫星8号和UAV-HSI之间,亚晶粒尺寸和反射率分布显示相对较高的变异性(图12晶粒尺寸,补充图S1反照率)。有五个陆地卫星像素与100%的覆盖率,包括∼22500 UAV-HSI像素。高覆盖率像素在UAV-HSI场景的中心,被发现在开放获取的草甸雪粒径最小变量,和反照率最高(图12)。标准差在UAV-HSI粒度之间的陆地卫星9像素的脚印是8和13μm和范围之间的最小和最大粒径每像素之间μm 60和160μm (图12 b、C)。相应的反照率,这些像素的标准偏差在0.5%和0.4之间,总范围3.0 - -6.2%。

25至30%,最低的报道是在两个边缘像素,仍包含∼6000 UAV-HSI像素。这些像素的西部和东北部边缘飞行区域,高可变性在粒径和反照率在场的树木。地球资源观测卫星8号这些像素也最亚像素的变化,晶粒尺寸与标准差33和22μm和197年和152年μm粒径范围。相应的标准差值反照率分别为0.7 -1.3%,从8.3%至5.3不等。相对较高的标准差和范围也看到晶粒尺寸和反照率在像素较高的覆盖率,表明表面的可变性是代表,而非仅仅是一个函数的低覆盖率和像素计数。

讨论

无人机数据收集

数据收集与无人机越来越方便和灵活的相对于载人飞机,但是,它并非没有挑战。恒生指数仪用于本研究需要一个相对较大的和更少的便携式无人机,像M600 Pro,高负载能力。空气稀薄的结合,由于网站的高海拔,寒冷的温度,传感器的重量大大减少典型的飞行时间。这意味着M600职业必须深入研究网站上雪橇滑雪,而不是从马路上飞,覆盖面积相对较小,低于预期的飞行线路重叠。飞行线路本身也没有完全对齐由于GNSS位置错误,尽管无人机和传感器微分(实时运动学)GNSS接收器。在这种情况下,它可能相关的退化信号由于山地环境或临时基站,但位置的不确定性,因此georectification可能仅仅是一个现实的小传感器和接收器所必需的无人机系统。

此外,数据收集和数据处理需要一组独特的技能,这限制了当前该方法的可访问性。相对较大的无人机和重型负载,拥有总成本超过50 k美元,飞行员既擅长飞行,熟悉高光谱成像是必要的。获得高质量的数据需要集中在仪器飞行时间,需要选择合适的积分时间和帧速率,照明条件需要一致的飞行期间,无人机需要稳定和稳定。同时,需要一个相对较大的领域团队在这项研究中,问题资产救助计划,收集near-coincident野外光谱仪测量和记录的位置,测量飞行期间传入的辐照度,挖掘雪snowpit记录属性,需要熟悉野外光谱和雪的观察。最后,数据处理所需的专业知识分析光谱数据立方体和雪辐射传输模型。

随着时间的推移,这些障碍会降低。随着光谱图象处理技术变得更轻,他们将能够乘坐小型无人机,这将有可能解决的挑战与网站访问和飞行时间。随着不确定性的限制和更好的理解,需要一致地面观测会减少。使用大气校正转换传感器辐射反射率可以消除在场景的需要参考问题资产救助计划,并允许更大的灵活性在可变光照条件或视图角度跨飞行。最后,雪辐射传输建模是变得更容易在线和开源的代码库(Libois et al ., 2013;“弗兰纳et al ., 2021),这可能与处理工作流集成支持自动或半自动UAV-HSI数据集的处理。

检索敏感性和不确定性

有效晶粒尺寸

反相雪从遥感数据属性基于辐射传输模型有一些不确定性的方法适合测量和模拟光谱,环境和地形条件。比例带区域方法,用在这里,有一个报道的不确定性50μm使用机载可见光/红外成像光谱仪(AVIRIS经典)的数据(Nolin生气》,2000年)显著降低空间和光谱分辨率和较低的信噪比,而NIR-HSI或野外光谱仪。在控制的实验室环境中,多纳休et al . (2021)发现,晶粒大小相同的NIR-HSI用于这项研究有相同的平均粒径从重合,检索字段值谱仪测量,验证粗光谱分辨率的检索。然而,相对于体视学晶粒大小是41μm低(23%),也报告了相似的结果Gergely et al。(2013)“光学”,表明低的偏见晶粒尺寸相对于物理粒度参数如比表面积。

这里,颗粒大小的差异相对于参考野外光谱仪测量,2μm平均差和12μm RMSE,表明不确定性的光学检索较低相对于经典AVIRIS检索,但高于在实验室中发现。值得承认的是,这是1)替代校准后,和2)参考测量并不是没有错误。粒度从一个字段检索光谱仪的敏感性,由于环境的变化和收集在实地测量条件,据报道20μm (斯基尔斯和画家,2017年)。还有敏感性在检索相关的辐射传输模型,和必须注意代表条件时测量,例如太阳能几何,错误的输入会偏向检索(公平et al ., 2022)。如果相同的辐射传输模拟被用于野外光谱仪和UAV-HSI粒度检索,晶粒尺寸的误差由于不正确的输入会出现在这两个模型,因此将是未知的。此外,扩大乐队的冰吸收功能集中在1030海里不适合湿雪;只是基于冰粒子模拟,不能代表冰的扩大造成的吸收特性存在液态水(多纳休et al ., 2022)。

未来工作在更复杂的环境中,还有其他考虑检索粒度,反照率,与地形的影响在at-sensor光辉。比例带区域方法据说是有点迟钝的绝对测量反射率(Nolin生气》,2000年),尽管这不是严格准确,从测量转换at-sensor辐射表面反射率可以引入不确定性粒度检索通过改变区域的吸收特性。在这里,我们使用校准tarp放在平坦的地面将反射的光辉。这将不是一个合适的方法对倾斜的地形,山还是山,影响的大小at-sensor光辉。在这种情况下,大气校正,如ATCOR4 (里希特和Schlapfer, 2002),可能是最好的方法,因为它将正确的照明根据地形。同理,SNICAR不会合适的辐射传输模型的选择,因为传感器将不再是在nadir-looking配置斜坡之上(里希特,1998)。在这种情况下,辐射传输模型,模拟角强度,如离散纵坐标辐射传输(DISORT)或渐近辐射传输(ART)模型(Stamnes et al ., 2000;Kokhanovsky Zege, 2004),需要模拟定向反射。

在这项研究中,间接地NIR-HSI需要校准,以检索与野外光谱仪的晶粒尺寸,和反照率值与插装的塔。需要替代校准可以由于传感器的组合特征、噪声、传感器偏差或运动,环境条件和方法用于转换从反射的光辉。正确使用更高的确定性实地测量重合与飞越领空和规模反射率值是一种常见的做法在卫星和机载成像光谱尺度(塞克et al ., 2001;Teillet et al ., 2001;布鲁克和金龟子,2011;斯科尔斯et al ., 2018 b;Bruegge et al ., 2021)。不过,实际上,这是一个后勤挑战需要时间,需要精度高原位光谱仪测量。在未来这将是有用的额外UAV-HSI案例研究,雪在各种环境和条件下,为了更好地理解反射率值的不确定性的来源,以及不确定性如果未校准的反射率值被用于检索。

最后,本文提供的案例研究了飞行时间短(∼4分钟)在照明条件没有改变。在未来的应用程序在长途飞行,覆盖更多的地区,太阳角将会改变在飞行和可能导致反射梯度之间的飞行线路。虽然没有实现,完成飞行航线,跨越所有其他行可能有助于平衡改变照明的任何影响。

反照率

记得,这里的反照率产品检索,使用NIR-HSI,是‘干净’积雪反照率,不考虑任何影响圈。这就是为什么基线比较数据集主要集中在晶粒尺寸。这是适合雪条件在这个案例研究中,但如果存在,它将占圈的关键,因为他们可见光波的反射率较低,太阳辐照度的峰值和施加更强的重量在宽带反照率(斯科尔斯et al ., 2018 a)。占雪变暗和减少圈额外的积雪反照率测量可见光波反射的需要。实际上,这需要一个额外的传感器co-aligned近红外传感器,从而增加有效载荷的重量。这是本研究的手段和范围之外。

没有占圈,这里介绍的方法获取反照率直接与雪粒径。的关系是非线性的,较小的颗粒大小与反照率变化更敏感。例如,在光照条件下和辐射传输模型出现在这项研究中,晶粒大小25μm跨度,从99年到124年μm,会导致相同的检索反照率值85%(四舍五入到最近的整数)。而相同的反照率值75%将从跨度112μm结果,从668年到780年μm。这意味着,对于一个干净的雪,晶粒尺寸,基于估计的反照率,较大的误差预计将在更高的反射率和较小的晶粒尺寸,如条件在这项研究中,年长的和更低的错误),老化的雪,稍后将在春季融化条件。

地球资源观测卫星8号比较

的一部分,这个案例研究的动机是为了展示UAV-HSI可以用来评估粗尺度卫星检索。底层这动机是理解1)空间数据验证空间是最好的,和2)离散点在异构环境中测量不代表卫星观测数十到数百米的空间分辨率(例如。罗马et al ., 2013;瑞安et al ., 2017))。因为雪的变化本质上是分形的性质,增加与增加分辨率,野外光谱仪,或仪器观测塔,不适合评估陆地卫星直接因为离散测量不是测量过程一样被解决30米内的像素。例如,模式受风或当地规模雪压实的影响。检索的评估提出了在这项研究中,因此,与规模的步进式设计;首先,离散场光谱仪测量(28厘米光斑大小)被用来评估UAV-HSI粒度(20厘米像素),然后,UAV-HSI检索被re-sampled相同的空间尺度陆地卫星9进行比较。

虽然我们的动机是最终更好地监测山雪,这个案例研究开始简单,检索平山地草甸。这是一个重要的基准,因为如果检索不准在理想化的条件下,他们会在更复杂的地形。我们的方法来检索粒度、NDGSI也相对简单,但如下所示,也为平面准确,完全被白雪覆盖的像素。UAV-HSI之间的最大差异和地球资源观测卫星8号与1)像素低覆盖率百分比,和2)树。部分报道可能并不代表陆地卫星是什么在这30 m像素采样,但同时,树木被蒙面的参考UAV-HSI图像。植被相对反射的近红外光谱,当混合着雪,可以积极偏见NDGSI。

使用带比率有着悠久的遗留在雪地里遥感社区(里格斯et al ., 1994;Salomonson Appel, 2004;大厅里格斯,2010年;Gascoin et al ., 2020),计算简单,这使得他们呼吁全球范围检索。波段比值的方法可能适用于积雪高纬度地区,那里完全被白雪覆盖的像素可以预计在30米范围内,甚至高山积雪,当占地形对照明的影响。这不是中间纬度山脉的情况,虽然,超过90%的陆地卫星像素仍然可以混合(Selkowitz福斯特,2016)。下一个合乎逻辑的延伸这项工作将评估使用UAV-HSI光谱混合分析意象在雪与其他土地覆盖类型混合。此外,因为雪是很少清洁,将可见光波段反射率计算占雪变暗的圈会谨慎操作的产品。

结论

在这个案例研究中第一个目标是演示和验证定量雪表面属性的检索,雪粒径和反照率,从一个紧凑的HSI无人机平台上。我们能够映射粒度和反照率在20厘米决议的三个飞行线路覆盖草甸沼泽天使研究阴谋。粒度检索验证使用20场光谱仪测量收集在飞行区域内,和宽带反照率验证使用研究情节上的太阳辐射传感器仪表塔。相对于参考雪属性值是准确的映射,与平均粒径的差异2μm和RMSE 12μm和宽带反照率平均在1%的宽带反照率测量飞行中心附近的区域。然而,好比较参考测量需要一个替代校准,和额外的航班需要评估类似的结果是否会达到不同的雪条件,以及在不同的环境中。这项研究的一个有趣的结果是小规模的相对较高的水平(分表)变异性和空间相干模式的粒度和反照率出现在新雪。

本文的第二个目标是证明申请UAV-HSI雪属性检索;使用更高的空间和光谱分辨率检索评估粗粒度和反照率从卫星多光谱成像。地球资源观测卫星8号有一个天桥UAV-HSI飞行后两天,允许我们评估NDGSI粒径和反照率从地球资源观测卫星8号17像素重叠的检索UAV-HSI飞行区域。理想情况下,卫星天桥和UAV-HSI飞越领空是同一天,但集合之间的雪和照明条件类似的日期。虽然没有卫星粒度值的变化比较,地球资源观测卫星8号值相比,重新取样UAV-HSI参考数据集,平均粒径不同的9μm同样意味着反照率(86%)。高分辨率UAV-HSI数据集也被用来量化亚像素可变性,在开阔的草地最低和最高的植被,这是有用的解释的代表性30 m像素值。在未来,额外UAV-HSI航班可以用于质量评估的陆地卫星奥利雪检索,甚至缩小规模。

数据可用性声明

数据集,和相关代码,在这项研究中可以发现:https://doi.org/10.6084/m9.figshare.20779072.v4。

作者的贡献

女士:开发研究目标,获得资金,进行现场工作,陆地卫星NDGSI处理,分析结果,创建可视化和共同撰写初稿手稿。CD:开发研究目标、工作流过程UAV-HSI和野外光谱仪数据,进行辐射传输模拟,分析结果,创建可视化和共同撰写初稿手稿。啊:驾驶无人机和收集和预处理HSI数据。JJ:获得资助的研究项目,负责项目管理和审查和编辑的手稿。

资金

分布:批准公开发布。分布是无限的。这项研究受到了公告程序和寒冷地区研究和工程实验室批准号W913E518C0005 W913E521C0006。额外的支持来自国家科学基金会奖ear - 2012091。

确认

我们要感谢学生雪犹他大学的先进测量技术研究生研讨会收集数据的支持。我们还要感谢乔纳森·赖安和亚历山大Kokhanovsky审查和提供有用的意见,改善了手稿。我们承认雪和雪崩研究中心管理参议员贝克盆地研究区域。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frsen.2022.1038287/full补充材料

引用