Medidas de reflectividad y transmisividad (esferas de integración) y su aplicación en
modelos de transferencia radiativa
Dr. Pablo J. Zarco-TejadaInstituto de Agricultura Sostenible (IAS)
Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)Córdoba
[email protected]://quantalab.ias.csic.es
Seminario: Avances en Espectro-radiometría
Madrid, 3 y 4 de Diciembre de 2009
Leaf Level
Canopy Level0
0.1
0.20.3
0.40.5
0.6
40 0 50 0 6 00 7 00 8 00
Wa ve leng th (nm )
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
Conexión de Modelos Foliares y de Cubierta
Modelo de Cubierta
ModeloFoliar
Scaling up
Leaf Level
Canopy Level0
0.10.20.30.40.50.6
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
Conexión de Modelos Foliares y de Cubierta
Modelo de Cubierta
ModeloFoliar
Scaling “down”
5 km
1 km
0.5 km
0.5
km
20 m
20 m0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
400 500 600 700 800 900
Longitud de onda (nm)
Ref
lect
anci
a
Hyperspectral ReflectanceImage
2x2 m pixel size
High stressed siteMeasured: 19.1 μg/cm2
Estimated: 20.2 μg/cm2
Scaling up … Scaling down ?
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
400 450 500 550 600 650 700 750Wavelength (nm)
Ref
lect
ance
Cubierta Foliar !!
ProductosCabLAI
% Cob
Cab LAI
IV
Inversiones de Modelos Físicos
- Modelos RT- Funciones de mérito
(Jacquemoud et al., Kuusk; Demarez, Weiss, Zarco-Tejada
et al.)
Relaciones Físicas de Scaling up RT
- Indices calculados a partir de modelosfísicos CR
(Zarco-Tejada et al., 1999a, 2000a, 2000b;2003;2004)
III
Relaciones Estadísticas
- Variables medidas- Reflectancia de cubierta
(Johnson et al., 1994;Matson et al., 1994)
Relaciones Estadísticas
- Índices ópticos y var.- Reflectancia de cubierta
(Peterson et al., 1988;Yoder et al., 1995);
Zagolsky et al., 1996)
III
Imagen0
0.10.20.30.40.50.6
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
Imagen del SensorReflectancia de Cubierta
Métodos de Estimación de Parámetros a partir de Imágenes Espectrales
Modelos de Reflectancia: Ejecución Directa e Inversa
CA B D E
RMS
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
ρ,τ
Modo Inverso
MODELO
(ρ,τ)medida
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
Modo Directo
Modelos de cubiertaModelos de cubierta
ModelizaciModelizacióón de Cubierta estimacin de Cubierta estimacióón n parparáámm. Biof. Biofíísicossicos
Cubiertas Cerradas (continuo)
Cubiertas Cerradas (discreto)
ModelizaciModelizacióón de Cubierta estimacin de Cubierta estimacióón n parparáámm. Biof. Biofíísicossicos
Cubiertas Abiertas
Modelos de cubiertaModelos de cubierta
ModelizaciModelizacióón de Cubierta estimacin de Cubierta estimacióón n parparáámm. Biof. Biofíísicossicos
Simular arquitecturas forestales complejas
efectos del suelo + estructura + óptica foliar
Modelos de cubiertaModelos de cubierta
ModelizaciModelizacióón de Cubierta estimacin de Cubierta estimacióón n parparáámm. Biof. Biofíísicossicos
Modelización efectos del suelo, sombras, arquitectura reflectancia / índices
Modelos de cubiertaModelos de cubierta
xi
LoLs
SolSensor
Tx
H
Dxv
tsto
psi
Conexión Hoja – Cubierta mediante modelos Físicos
Estructura
N
E
S
Z
ϕiϕv
θiθv
LAI
Arqui-tectura
...
Geometría de Visión
Modelo Cubierta(TR)
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
Reflectancia + Transmitancia !!
Prod
ucto
Fin
al
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0 10 20 30 40 50 60 70Chlorophyll Content (μg/cm2)
Rat
io T
CA
RI/O
SAV
I
LAI_0.3LAI_0.5LAI_1.0LAI_1.5LAI_2.0LAI_2.5LAI_3.0LAI_4.0LAI_5.0LAI_6.0LAI_7.0LAI_8.0
Func
. Pre
dicc
ión
00.10.20.30.40.50.6
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)Sim
ulac
ión
CR
Conexión Hoja – Cubierta mediante modelos Físicos
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
Reflectancia + Transmitancia !!
¿ Cómo simulamos la ρ + τ foliar ?
¿ Cómo validamos los modelos foliares ?
¿ y si en lugar de modelos preferimosutilizar inputs de ρ + τ medidos ?
¿ y si queremos investigar nuevos índices ?
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
400 900 1400 1900 2400
Longitud de onda (nm)
Ref
lect
anci
aE R
T
A
Wavelength (nm)
Ref
lect
ance
Chlorophyll a+b
Water
Dry Matter
Coeficientes de A
bsorción Específicos
Absorption Coefficients for Biochemical Constituents
Constituyentes Bioquímicos Foliares de interés
Violaxanthin
Carnuba Wax
Modelos “plate”
Modelos basados en Partículas Esféricas
Modelos Estocásticos
Ic
Id
Jc
Jd
I0 ρ
τs = scattering coefficientk = absorption coefficient
Modelos N-Flux
Teoría de la Transferencia Radiativa
Modelos Ray Tracing (Monte Carlo)
EvoluciEvolucióón de modelos fn de modelos fíísicos foliaressicos foliares
¿ Cómo validamos estos modelos foliares ?
¿ Cómo medimos las propiedades ópticasfoliares ?
¿ Cómo desarrollamos modelos paradistintas geometrías foliares ? (hojas / acículas)
Medidas de BRDF y BTDF foliar mediante goniómetros
interacción luz con la LADF / ángulo solar
Parte opto-mecánica
Sensor Óptico
Ordenador
CNRS INRA CNES CEA MENRT
Goniómetro Foliar (CNRS, Francia)
Estudios a Nivel de Hoja (esfera integrante, condiciones de control)
Espectrómetro
Esfera Integrante
Fuente Luminosa
Desarrollo Protocolos medidas Opticas Foliares
Hojas (Arce) Acículas (Pino)
Desarrollo de Protocolos para Medidas Foliares
Fiber Optics
Lamp
White Plug
Dark Plug
C A
B
attached toSpectrometer
Sample Port
Table 3. Sequence of measurements with the Li-Cor 1800 integrating sphere and fiber spectrometer to enable the calculation of reflectance and transmittance with Equations [4] to [8] and the schematic view shown in Figure 3.
Step Setup Lamp White Plug
Dark Plug Sample
1 RSA C (ON) B A OUT 2 RSS C (ON) B A IN 3 RTS B (ON) C A IN 4 TSP A (ON) C B IN 5 DRK OFF B A OUT
IN : adaxial leaf surface facing sample port A IN : adaxial leaf surface facing sphere
Zarco-Tejada et al,(2005), basado en metodología de Harron
Ejemplo de Medidas Espectrales Foliares en muestras de Olivo y Vid
Olivo (ρ & τ)
Zarco-Tejada et al. (2004)
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
R (T
)
R (Cab=26.68)T (Cab=26.68)
Vid (ρ & τ)
Zarco-Tejada et al. (2005)
Transmitancia !!!!!!!!!!!!!!!
Desarrollo Protocolos medidas Opticas Foliares
0
0.2
0.4
0.6
0.8
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
Refle
ctan
ce &
Tra
nsm
ittan
ce
-0.03
-0.02
-0.01
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
r(measured)-r(PRO
SPECT)
r (measured)t (measured)r (PROSPECT)t (PROSPECT)r (measured) - r (PROSPECT)
y = 1.3245x + 33.816R2 = 0.2186
y = 1.145x - 354.43R2 = 0.4011
1000
2000
3000
4000
1000 2000 3000 4000
PROSPECT estimated chla+b [ug/g]
Mea
sure
d ch
la+b
[ug/
g]
Daughtry's method Harron's method
AcículasZarco-Tejada et al.
(2004)
0
0.2
0.4
0.6
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
R &
T
Measured R Modeled R
Measured T Modeled T
R
T
y = 0.937x - 2.6738r2 = 0.95
RMSE=5.3 μg/cm2
0
20
40
60
80
0 20 40 60 80
Cab (μg/cm2) (estimated)
C ab (
g/cm
2 ) (m
easu
red)
HojasZarco-Tejada et al.
(2001)
¿ necesitamos siempre esferas para caracterizarlas propiedades ópticas foliares ?
¿ … y si necesitamos múltiples medidas en condiciones naturales ?
¿ … y si estamos interesados en un índiceconcreto exclusivamente ?
¿ nos llevamos la esfera al campo ?
y = -282.74x + 10.116r2 = 0.87
0
20
40
60
80
100
-0.3 -0.2 -0.1 0
VOG2 (R734 – R747)/(R715 + R726)
C ab (
g/cm
2 )
y = 22.87x - 18.248r2 = 0.89
0
20
40
60
80
0 1 2 3 4 5
Z & M (R750) / (R710)
C ab (
g/cm
2 )
y = 33.562e-18.126x
r2 = 0.45
0
20
40
60
80
-0.05 0 0.05 0.1
PRI3 (R570 – R539)/(R570 + R539)
C ab (
g/cm
2 )
y = 63.541e-2.1792x
r2 = 0.9
0
20
40
60
80
0 0.5 1 1.5
TCARI / OSAVI
C ab (
g/cm
2 )
y = 0.4963e3.6243x
r2 = 0.49
0
4
8
12
16
0.25 0.5 0.75 1
SIPI = (R800 – R450)/(R800 + R650)
C x+c (
g/cm
2 )
y = 4.2206e-9.1789x
r2 = 0.5
1
3
5
7
-0.05 0 0.05 0.1
PRI3 (R570 – R539)/(R570 + R539)C ab
/ C x+
c
Relaciones entre Cab, Cx+c & Indices a Nivel de Hoja en Vid
Zarco-Tejada et al. (2005)
VegetationVegetation IndexIndex EquationEquation ReferenceReference
Structural
Pigments
Water Content
Vegetation Index
Equation Reference
Structural Indices
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) NDVI = (RNIR - Rred )/(RNIR + Rred) Rouse et al. (1974)
Modified Triangular Vegetation Index (MTVI1)
[ ])(*5.2)(*2.1*2.11 550670550800 RRRRMTVI −−−= Haboudane et al. (2004)
Modified Triangular Vegetation Index (MTVI2)
[ ]5.0)*5*6()1*2(
)(*5.2)(*2.1*5.12670800
2800
550670550800
−−−+
−−−=
RRR
RRRRMTVI
Haboudane et al. (2004)
Renormalized Difference Vegetation Index (RDVI) )()( 670800670800 RRRRRDVI +−= Rougean and Breon, (1995)
Simple Ratio Index (SR) SR = RNIR/Rred Jordan (1969);
Rouse et al. (1974)
Modified Simple Ratio (MSR) MSR = 1)/(
1/5.0 +−
redNIR
redNIR
RRRR Chen (1996)
Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance
Index (MCARI1) [ ])(*3.1)(*5.2*2.11 550800670800 RRRRMCARI −−−= Haboudane et al. (2004)
Modified Chlorophyll Absorption in Reflectance
Index (MCARI2)
[ ]5.0)*5*6()1*2(
)(*3.1)(*5.2*5.12670800
2800
550800670800
−−−+
−−−=
RRR
RRRRMCARI
Haboudane et al. (2004)
Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI)
)()(*)1( 670800670800 LRRRRLSAVI ++−+= [ L ε (0,1) ]
Huete (1988) Qi et al. (1994)
Improved SAVI with self-adjustment factor L (MSAVI) ⎥⎦
⎤⎢⎣⎡ −−+−+= )(*8)1*2(1*2
21
6708002
800800 RRRRMSAVI
Qi et al. (1994)
Optimized Soil-Adjusted Vegetation Index (OSAVI)
OSAVI = (1 + 0.16) * (R800 – R670) / (R800 + R670 + 0.16) Rondeaux et al. (1996)
Chlorophyll Indices
Greenness Index (G) G = (R554)/(R677) - Modified Chlorophyll
Absorption in Reflectance Index (MCARI)
MCARI = [(R700 – R670) – 0.2* (R700 – R550)]* (R700 / R670)
Daughtry et al. (2000)
Transformed CARI (TCARI) TCARI = 3* [(R700 – R670) – 0.2* (R700 – R550)* (R700 / R670)]
Haboudane et al (2002)
Triangular Vegetation Index (TVI)
[ ])(*200)(*120*5.0 550670550750 RRRRTVI −−−= Broge and Leblanc (2000)
Zarco-Tejada & Miller ZTM = (R750)/(R710) Zarco-Tejada et al. (2001) Water Indices
Normalized Difference Water Index (NDWI) NDWI=(R860-R1240)/ (R860+R1240) Gao, (1996)
Simple Ratio Water Index (SRWI) SRWI=R858/R1240 Zarco-Tejada et al., (2003)
Plant Water Index (PWI) PWI= R970/R900 Peñuelas et al. (1997)
Other Indices mentioned but not used in this Study
Simple Ratio Pigment Index (SRPI) SRPI = (R430)/(R680) Peñuelas et al. (1995)
Normalized Phaeophytinization Index (NPQI) NPQI = (R415 – R435)/ (R415 + R435) Barnes et al. (1992)
Photochemical Reflectance Index (PRI)
PRI1 = (R528 - R567)/(R528 + R567) PRI2 = (R531 - R570)/(R531 + R570)
Gamon et al. (1992)
Normalized Pigment Chlorophyll Index (NPCI) NPCI = (R680 - R430)/ (R680 + R430) Peñuelas et al. (1994)
Carter Indices Ctr1 = (R695)/(R420) Ctr2 = (R695)/(R760)
Carter (1994) Carter et al. (1996)
Lichtenthaler indices
Lic1 = (R800 - R680)/ (R800 + R680) Lic2 = (R440)/(R690) Lic3 = (R440)/(R740)
∫=680
450
4 RLic Lichtenthaler et al. (1996)
Structure Intensive Pigment Index (SIPI) SIPI = (R800 - R450)/ (R800 + R650) Peñuelas et al. (1995)
Vogelmann indices
Vog1 = (R740)/(R720) Vog2 = (R734 – R747)/(R715 + R726) Vog3 = (R734 – R747)/(R715 + R720)
Vog4 = D715/D705
Vogelmann et al. (1993); Zarco-Tejada et al. (1999)
Gitelson and Merzlyak G_M1 = (R750)/(R550) G_M2 = (R750)/(R700)
Gitelson and Merzlyak (1997)
Curvature Index (Fluorescence) CUR = (R675·R690)/(R6832) Zarco-Tejada et al. (2000)
Double-Peak Ratio Indices
DPR1 = Dλp[680-750]/Dλ0+12 DPR2 = Dλp[680-750]/Dλ0+22 DP21 = Dλp[680-750]/D703 DP22 = Dλp[680-750]/D720
Zarco-Tejada et al. (2001)
Area Red Edge Peak (ADR) ∫=760
680
DADR Zarco-Tejada et al. (2001)
y = 0.9589x - 1.8089R2 = 0.8005
20
30
40
50
60
70
20 30 40 50 60 70
SPAD readings
Cho
roph
yll m
easu
rem
ent (
ug/c
m2)
… y si necesitamos un índice concreto ?
… y si necesitamos el espectro completo ?
SAILHLeaf (ρ,τ), ρs viewing θs, θv, ψLAI, LADF, hs
PROSPECTN, Cab, Cm, Cw
ρs τs
FLIMTreeδ CD CH CLAICα θs Cρ Sρ
CR
crown ρ
Zarco-Tejada et al. (2004)
Estimación de Contenido Clorofílico a escala de árbol
Zarco-Tejada et al. (2004)
Cab N
PROSPECT
Cw Cp CcChlorophyll
contentsLeaf internal
structureLeaf equivalentwater thickness
Leaf proteincontent
Leaf celluloseand lignin
ρ τ
SAIL
LAI
SKYL ρs
θs ψsθvLADF
CR ImagenRMS
HOJA
CUBIERTA
Iteración
⇒ CARI minimize effects of non-photosynthetic materials
⇒ MCARI depth of chlorophyll absorption at 670 nm relativeto the reflectance at 550 nm and 700 nmstill sensitive to non-photosynthetic element effects
⇒ TCARI improving its sensitivity at low chlorophyll values
⇒ Influence by soil reflectance for low values of LAIOSAVI minimizes soil effects with MCARI
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0.45
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75
Chlorophyll Content (μg/cm2)
Inde
x TC
ARI (
MC
ARI) TCARI MCARI
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0 10 20 30 40 50 60 70Chlorophyll Content (μg/cm2)
Rat
io T
CA
RI/O
SAV
I
LAI_0.3LAI_0.5LAI_1.0LAI_1.5LAI_2.0LAI_2.5LAI_3.0LAI_4.0LAI_5.0LAI_6.0LAI_7.0LAI_8.0
Funciones de Predicción: de Hoja a Cubierta
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅−⋅−−=
670
700550700670700 )](2.0)[(MCARI
RRRRRR
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅−⋅−−⋅=
670
700550700670700 )(2.0)(3TCARI
RRRRRR
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡++
−⋅+=
16.0)16.01(OSAVI
670800
670800
RRRR
TCARI/OSAVI
⇒ CARI minimize effects of non-photosynthetic materials
⇒ MCARI depth of chlorophyll absorption at 670 nm relativeto the reflectance at 550 nm and 700 nmstill sensitive to non-photosynthetic element effects
⇒ TCARI improving its sensitivity at low chlorophyll values
⇒ Influence by soil reflectance for low values of LAIOSAVI minimizes soil effects with MCARI
0.00
0.05
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40
0.45
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75
Chlorophyll Content (μg/cm2)
Inde
x TC
ARI (
MC
ARI) TCARI MCARI
Funciones de Predicción: de Hoja a Cubierta
⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅−⋅−−=
670
700550700670700 )](2.0)[(MCARI
RRRRRR
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡⎟⎟⎠
⎞⎜⎜⎝
⎛⋅−⋅−−⋅=
670
700550700670700 )(2.0)(3TCARI
RRRRRR
⎥⎦
⎤⎢⎣
⎡++
−⋅+=
16.0)16.01(OSAVI
670800
670800
RRRR
TCARI/OSAVI
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0 10 20 30 40 50 60 70Chlorophyll Content (μg/cm2)
Rat
io T
CA
RI/O
SAV
ILAI_0.3LAI_0.5LAI_1.0LAI_1.5LAI_2.0LAI_2.5LAI_3.0LAI_4.0LAI_5.0LAI_6.0LAI_7.0LAI_8.0
Estimación de LAI mediante Modelos RT y DatosHiperespectrales
y = 1.2735x - 0.1873R2 = 0.9628
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0
Measured LAI (LAI-2000)
Estim
ated
Gre
en L
AIy = 1.1115x - 0.0586
R2 = 0.8593
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0Measured LAI (LAI-2000)
Estim
ated
Gre
en L
AI
y = 0.619x - 0.0846R2 = 0.9046
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0Measured LAI (LAI-2000)
Estim
ated
Gre
en L
AI
y = 1.1328x - 0.2746R2 = 0.8243
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0Measured LAI (LAI-2000)
Estim
ated
Gre
en L
AI
Soybean
Wheat
Corn
Soybean + Corn + Wheat
Cambios Temporales de LAI
Estimación de LAI medianteMCARI2 en imágenes CASI
Inversión de Modelos a partir de Imágenes MODIS
(Zarco-Tejada et al., 2003)
Estimación de Contenido de Agua con MODIS
y = 0.0141x - 0.0063r2 = 0.7
0.00
0.01
0.02
0.03
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
Ground Truth [(fw-dw)/dw]
Est
imat
ed C
w (c
m) u
sing
all
MO
DIS
ban
ds
Inversión de 7 bandas MODIS
Zarco-Tejada et al. (2003)
Estimación Temporal del Contenido de Agua con MODIS
Cw=0.03
Cw=0.02
Cw=0.01
Cw=0
ProductosCabLAI
% Cob
Cab LAI
IV
Inversiones de Modelos Físicos
- Modelos RT- Funciones de mérito
(Jacquemoud et al., Kuusk; Demarez, Weiss, Zarco-Tejada
et al.)
Relaciones Físicas de Scaling up RT
- Indices calculados a partir de modelosfísicos CR
(Zarco-Tejada et al., 1999a, 2000a, 2000b;2003;2004)
III
Relaciones Estadísticas
- Variables medidas- Reflectancia de cubierta
(Johnson et al., 1994;Matson et al., 1994)
Relaciones Estadísticas
- Índices ópticos y var.- Reflectancia de cubierta
(Peterson et al., 1988;Yoder et al., 1995);
Zagolsky et al., 1996)
III
Imagen0
0.10.20.30.40.50.6
400 500 600 700 800
Wavelength (nm)
Imagen del SensorReflectancia de Cubierta
Métodos de Estimación de Parámetros a partir de Imágenes Espectrales
Medidas de reflectividad y transmisividad (esferas de integración) y su aplicación en
modelos de transferencia radiativa
Dr. Pablo J. Zarco-TejadaInstituto de Agricultura Sostenible (IAS)
Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)Córdoba
[email protected]://quantalab.ias.csic.es
Seminario: Avances en Espectro-radiometría
Madrid, 3 y 4 de diciembre de 2009
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