Mit der hyperspektralen Lichtdetektion und Entfernungsmessung (LiDAR) sind in einer einzigen Messung sowohl die geometrischen als auch die spektralen Informationen des Ziels verfügbar. Diese fortschrittliche Technik erweitert den Anwendungsbereich der bildgebenden Spektroskopie auf die spektrale dreidimensionale (3D) Erfassung.
Bei hyperspektralem LiDAR gibt es jedoch zwei große geometrische Strahlungseffekte, nämlich den Abstandseffekt und den Einfallswinkeleffekt, die seine quantitativen Fernerkundungsanwendungen erheblich einschränken.
Ein Forschungsteam unter der Leitung von Prof. Niu Zheng vom Aerospace Information Research Institute (AIR) der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (CAS) hat Korrekturalgorithmen vorgeschlagen und gleichzeitig die geometrischen Strahlungseffekte im hyperspektralen LiDAR untersucht.
Die Forscher fanden heraus, dass die Analyse und Korrektur des Abstandseffekts und des Einfallswinkeleffekts unabhängig voneinander durchgeführt werden kann. Sie schlugen ein stückweises Funktionsmodell vor, das eine quadratische Funktion und eine exponentielle Zerfallsfunktion koppelt, um den Abstandseffekt zu analysieren und zu korrigieren, und entwickelten einen verbesserten Poullain-Algorithmus zur Analyse und Korrektur des Einfallswinkeleffekts.
Die Ergebnisse wurden veröffentlicht in ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Und IEEE-Transaktionen zu Geowissenschaften und Fernerkundung.
Sie fanden heraus, dass der Abstandseffekt vom System selbst herrührt und alle Wellenlängen eine einheitliche Abstandseffektfunktion haben. Auf dieser Grundlage schlugen sie ein stückweises Funktionsmodell vor, das eine quadratische Funktion und eine exponentielle Zerfallsfunktion koppelt, um den Abstandseffekt zu analysieren und zu korrigieren.
Bei verschiedenen Arten von Vegetationsblattzielen weisen sie aufgrund ihrer unterschiedlichen mikroskopischen physikalischen Oberflächenstrukturen und internen biochemischen Parameter normalerweise unterschiedliche Einfallswinkeleffekte auf. Dieser Effekt steht in engem Zusammenhang mit den bidirektionalen Reflexionseigenschaften der gemessenen Zielarten unter hyperspektralen LiDAR-Bedingungen.
Daher wies das Team darauf hin, dass der genauere Ausdruck des Einfallswinkeleffekts von hyperspektralem LiDAR „der Einfallswinkeleffekt eines bestimmten Ziels unter hyperspektralem LiDAR“ sein sollte. Sie entwickelten einen neuen, verbesserten Poullain-Algorithmus, um den Einfallswinkeleffekt des Ziels zu korrigieren.
Im Vergleich zum traditionellen Lambert-Kosinus-Gesetz, das auf der Annahme isotroper Streuung und dem ursprünglichen Poullain-Algorithmus basiert, berücksichtigt dieser Algorithmus die Heterogenität des Zielrauheitsfaktors und des diffusen Reflexionskoeffizienten unter verschiedenen Einfallswinkeln und Wellenlängen, was eher den Reflexionseigenschaften entspricht natürlicher Zielechos.
Die Ergebnisse verschiedener Experimente mit Vegetationsblättern zeigten, dass die Standardabweichungen der Korrekturergebnisse im Vergleich zur Echointensität und dem Reflexionsvermögen unter dem standardmäßigen Einfallswinkel von 0 Grad um 30 bis 60 % reduziert waren.
Der Algorithmus bietet eine wichtige theoretische Grundlage und technische Unterstützung für die genaue Umkehrung biochemischer 3D-Parameter der Vegetation in der Zukunft.
Derzeit hat das Forschungsteam den Entwurf und die Entwicklung des hyperspektralen LiDAR-Systems der zweiten Generation mit Hochgeschwindigkeitserfassungsfähigkeit abgeschlossen, das derzeit Leistungstests unterzogen wird und voraussichtlich bis Ende 2023 in Betrieb genommen wird.
Mehr Informationen:
Jie Bai et al., Ein neuartiger Algorithmus zur Korrektur des Blatteinfallswinkeleffekts von hyperspektralem LiDAR, IEEE-Transaktionen zu Geowissenschaften und Fernerkundung (2021). DOI: 10.1109/TGRS.2021.3070652
Jie Bai et al., Eine Untersuchung, Analyse und Korrektur des Entfernungseffekts auf terrestrische hyperspektrale LiDAR-Daten, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (2023). DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2023.03.001