Индекс расстояния до момента - Moment distance index

В индекс моментного расстояния (MDI) - это метрика на основе формы или индекс формы, которую можно использовать для анализа спектральная отражательная способность кривые и форма волны LiDAR, предложенный Саласом и Хенебри в 2014 году.^[1] В случае спектральных данных форма кривой отражения должна демаскировать тонкие точки спектра, которые обычно не учитываются существующими индексами для конкретных полос. Он использовался для определения спектральных областей хлорофилла и каротиноидов,^[2] обнаруживать теплицы с помощью WorldView-2 и Landsat спутниковые данные,^[3] определить тепличные культуры,^[4] вычислить высоту навеса,^[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 использовать преимущества видимого и ближнего инфракрасного диапазонов, двух важных спектральных полос для исследований растительности, при измерении фотосинтетической активности растений и изучении динамики растительности. Существует обширный список таких индексов, в том числе нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI), индексы на основе отношений, такие как модифицированный simplerRatio индексы почвенного расстояния, такие как модифицированный индекс вегетации с поправкой на почву (MSAVI), и много других. В то время как большинство индексов включают двух- 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 учитывает исходную форму 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.

Полная форма волны Обнаружение света и дальность (LiDAR) Система 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 тонкие детали сигнатуры перехваченных поверхностей или пропорции купола. сложность. Информация, связанная с освещенным 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 Гауссовское моделирование при обнаружении пиков (купола и земли), например, при оценке высоты купола, и больше сосредотачивайтесь на полной геометрии (исходная форма) и радиометрии (исходная мощность) формы сигнала 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 заданном 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 т а ордината - коэффициент отражения ρ или обратно рассеянная мощность п. Пусть индекс LP обозначает левая точка поворота (Находится в более короткой длине волны для спектральных кривого и более ранних временных точки отсчета для сигнала) и нижний индекс РП обозначает правая ось (расположен на большей длине волны для спектральной кривой и более поздней временной контрольной точке для формы волны). Позволять λ_LP и λ_RP быть местоположениями длин волн, наблюдаемыми на левой и правой оси для данных коэффициента отражения, соответственно, где левая (правая) указывает более короткую (большую) длину волны. Позволять т_LP и т_RP быть значением времени, наблюдаемым на левой и правой оси для данных сигнала, соответственно, где левый (правый) указывает более раннее (позднее) время. Предлагаемый подход МД может быть описан системой уравнений.

Принципиальная диаграмма индекса расстояния до момента (MDI) для кривой спектральной отражательной способности (вверху) и сигнала LiDAR (внизу). Обратите внимание, что количество точек между опорами может варьироваться.

Для спектральных данных индекс задается как:

${\displaystyle MDI=MD_{RP}-MD_{LP}}$

${\displaystyle MD_{RP}=\textstyle \sum _{i=\lambda _{RP}}^{\lambda _{LP}}\displaystyle (\rho _{i}^{2}+({\lambda _{RP}}-i)^{2})^{0.5}}$

${\displaystyle MD_{LP}=\textstyle \sum _{i=\lambda _{LP}}^{\lambda _{RP}}\displaystyle (\rho _{i}^{2}+(i-{\lambda _{LP}})^{2})^{0.5}}$

куда ${\displaystyle MDI_{RP}}$- моментное расстояние от правого стержня, ${\displaystyle MDI_{LP}}$- моментное расстояние от левого стержня, ${\displaystyle {\lambda _{LP}}}$- расположение длины волны на левой оси, ${\displaystyle {\lambda _{RP}}}$- длина волны на правом стержне, ${\displaystyle \rho _{i}}$- спектральный коэффициент отражения на данной длине волны, а ${\displaystyle i}$ является последовательным местоположением длины волны.

Для данных LiDAR формы волны индекс задается как:

${\displaystyle MDI=MD_{LP}-MD_{RP}}$

${\displaystyle MD_{RP}=\textstyle \sum _{i=t_{RP}}^{t_{LP}}\displaystyle (\rho _{i}^{2}+({t_{RP}}-i)^{2})^{0.5}}$

${\displaystyle MD_{LP}=\textstyle \sum _{i=t_{LP}}^{t_{RP}}\displaystyle (\rho _{i}^{2}+(i-{t_{LP}})^{2})^{0.5}}$

где моментное расстояние от левого стержня (MD_LP) - сумма гипотенуз, построенных от левого стержня к степени в последовательно более поздние моменты времени (индекс ${\displaystyle i}$ из т_LP к т_RP): одно основание каждого треугольника отличается от левой оси (${\displaystyle i}$ − т_LP) по оси абсцисс, а другое основание - это просто мощность обратного рассеяния на ${\displaystyle i}$. Точно так же момент расстояние от правого стержня (MD_RP) - сумма гипотенуз, построенных от правого стержня до степени в последовательно более ранние моменты времени (индекс ${\displaystyle i}$ из т_RP к т_LP): одно основание каждого треугольника - это разница от правой оси (т_RP − ${\displaystyle i}$) по оси абсцисс, а другое основание - это просто мощность обратного рассеяния на ${\displaystyle i}$.

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 полного экстента или подмножеств кривой).

Рекомендации

1. Салас, Эрик Ариэль Л .; Хенебри, Джеффри М. (2013-12-19). «Новый подход к анализу гиперспектральных данных: теория и анализ чувствительности метода мгновенного расстояния». Дистанционное зондирование. 6 (1): 20–41. Bibcode:2013RemS .... 6 ... 20S. Дои:10.3390 / RS6010020.
2. 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 наук о растениях. 60 (1–2): 65–76. Дои:10.1560 / IJPS.60.1-2.65. ISSN  0792-9978.
3. 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. Дои:10.3390 / RS8060513.
4. Неммауи, Абдеррахим; Агилар, Мануэль А .; Агилар, Фернандо Дж .; Новелли, Антонио; Гарсиа Лорка, Андрес (2018-11-06). «Идентификация тепличных культур на основе многосенсорных спутниковых изображений с несколькими датчиками с использованием объектно-ориентированного подхода: пример из Альмерии (Испания)». Дистанционное зондирование. 10 (11): 1751. Дои:10.3390 / RS10111751.
5. 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. Дои:10.3934 / geosci.2016.4.366.
6. Dutta, D .; Das, P.K .; Alam, K. A .; Safwan, P .; Paul, S .; Нанда, М. К .; Дадхвал, В. К. (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. Дои:10.1109 / JSTARS.2016.2539359. ISSN  1939-1404.