department of physical geography – utrecht...

Department of Physical Geography – Utrecht University

Van Pixels, Patronen en Spectra naar Informatie...... de keten in onderzoek ......

Steven M. de Jong Freek D. van der Meer Michael SchaepmanUtrecht University TU Delft & ITC Wageningen Universiteit


Inhoud:

I. Een terugblik met een geografisch perspectief

II. Wapenfeiten & succesvolle producten in de afgelopen jaren

III. De toekomst


Nederlandse onderzoekers erkende al zeer vroeg het belang van aardobservatie, getuige deze handleiding voor interpretatie:

Bron (KNAG, 1948):

een voorbeeld.....


14: uitgegraven plasB&W 1937

14

Grebbeberg, Rhenen

CIR 1997

14: natuurreservaat Blauwe kamer

Landsat TM1993


~ 1958: TNO – FysLab & ITC beten de spits af:navigatie grondradar voor golf en stromingspatronen, rivier & kust

~1967: CABO-WU start onderzoek naar grassen en vegetatie met:- Engelse SLAR Q & C band van de Royal Radar Establishment- Infrared Line Scanner Reconofax (IRLS) van TNO onder een

Beechcraft Queen Air NLR vliegtuig

~1969: ITC/TNO voorstel voor interdepartementaal applicatie-onderzoekrichting 5 minsteries

~1971: NIWARS werd geboren. Nederlands Interdepartmentale Werkgemeenschap voor het Applicatieonderzoek van Remote Sensing technieken


NIWARS 1971 – 1976 wapenfeiten:

- NIWARS veldspectrometer- NIWARS X-band SLAR (NLR, TNO)- NIWARS bibliotheek, inmiddels opgegaan in De Haaff- Diverse jonge RS onderzoekers kregen een kans

3 opmerkelijke punten in die tijd:

1) in 1975 gaf ERIM Ann Arbor directeur al toe:US has an excellent remote sensing technology available but Europe has good knowledge about the physics behind remote sensing

2) Het in die tijd practisch totaal ontbreken van Geografie bij aardobservatie-onderzoek en toepassingen, anders dan luchtfoto's

3) Een stelling uit een proefschrift (1978):het toepassen van resultaten bereikt via innoverend onderzoek aan de universiteiten dient te worden bevorderd door het leggen van meer en betere contacten met het bedrijfsleven

(Dr Nico Bunnik, 18 januari 1978)


Aardobservatie in het Geografie onderwijs komen pas laat opgang:

In Utrecht (1985): Epema & Riezebos

In A'dam (1989): Seijmonsbergen & Berkhout

'Density prints' (matrix printer)- grijs tinten door tekens

over elkaar heen te printen- rechthoekige pixels

Bron: UU REMO practicumbundel, 1985


Mijn toetreden tot de remote sensing wereld:Kurhaus, Scheveningen, 1988 10 jaar Kring voor Remote Sensing


II. Wapenfeiten:

Nederlandse bijdrage aan diverse experimentele campagnesbeeldvormende spectroscopie, diverse radarsystemen

Koppeling van ruimtelijke (proces)modellen en aardobservatieSEBS, Sebal, SAIL & GeoSAIL, Lisflood, Semmed......

Koppeling aardobservatie en ruimtelijke analyse (geostatistiek)

Waterkwaliteit: inverse modelering en operationeel gebruik

Nederlandse rol in JRC MARS project & FAO ARTEMIS project

MKB bedrijven die tot ontwikkeling kwamen:Synoptics, NEO, K&M, Geodan, Argoss, Geoserve, CSO, .....

..................


Europese experimentele campagne's met vliegtuigsensoren:EISAC89: European Airborne Remote Sensing CapabilitiesMACEurope91: Multi-Sensor Airborne Campaign in Europe 1991LSF97: Large Scale Facility 1997LSF98: Large Scale Facility 1998HySens2001/2002HyEurope2003

Sensoren: NASA AirSAR C & L band, fully polarizedGER Imaging Spectrometer GERIS 79 ch.NLR CAESARCASIDAIS7915 & ROSISHyMAP

Testsites: Flevopolder, Vechtse Plassen, Ardèche, La Peyne, Barrax, etc.


Beeldvormende spectroscopie


De techniek verbeterde met sprongen over de jaren:

1989 GERISSNR ~ 16:1

band 28 failure 810 nm

1991 AVIRISSNR ~ 80:1

Optical fibre broken SWIR

2003 HyMap SNR ~ 500:1

PARGE & ATCOR


Een regionale methode voor het semi-kwantitatief karteren

vangedegradeerde bodems

met behulp van hyperspectale aardobservatie


Doel: het regionaal in kaart brengen van 'bodem degradatie status'

toename bodemverlies & degradatie

Werkwijze: spectral unmixing van hyperspectrale beelden met behulp van een 'spectral library van bodem- en gesteentenspectra' inclusiefbodemfysische factoren


Opbouwen van spectral library 'MedSpec':

- spectra van bodems, vegetatie, moedermateriaal

- beschrijving van degradatie status & processen

- veld- & laboratoriumanalyses (mineralen, Ksat, etc)

- veldfoto's

Exotech

ASD FieldSpec

Ksat

θ


Drempelwaarde voor degradatie statusworden bepaald & beelden unmixed

Soils

Marls Limestone0 25 50 75 100

25

50

75

100

0

0

25

50

100

75

GER-SIRIS measurements,sampled to Landsat-TM spectral bands

Soil ConditionsIIIIIIIVaIVb User-defined threshold, based

on field and laboratory work

UndisturbedSoils

Degraded orEroded Soils

I: Developed, II/III: Degraded, IV: Parent material

SMA


Kwantitatief monitoren van waterkwaliteitmet

inverse modellering & beeldvormende spectrometrie

IVM-VUMD-RWS


Laboratorium & in situ spectrale metingen van water optische eigenschappen

Bron: Marnix Laanen


Voorwaarts & inverse modelleren leveren goede fysische basis voor waterkwaliteitskartering

Bron: Steef Peters

model simulatie van toenemendeTSM concentratiein rood


Series van kwantitatieve waterkwaliteitsproductenTSM concentratie

Chlorofyl concentratie

CDOM concentratieBron: Marnix Laanen


Karteren van Hydrocarbon seepages met

Beeldvormende Spectrometrie


Oppervlaktekenmerken van hydrocarbon seepages

Bron: Yang, 1999 (ITC)


In het veld, of op zee, soms duidelijk herkenbaar:

op zee(ERS-SAR)

verbleekterots

brandende seeps,Azerbaijan

teermeerPitch Lake

Trinidad

Bron: Scholte, 2003 (TUD)


Deze seeps zijn redelijk te karteren met:- anomalieën van mineraalomzettingen (Fe2+ -> Fe 3+; veldspaat->kaoliniet)- anomalieën van REP (Red Edge Positie) van gewassen a.g.v. seeps

Bron: Yang, 1999 (ITC)


Soms zijn seeps echter minder duidelijk herkenbaar:

maar: ze hebben wel een cirkelvormige of ovale vorm

Bron: Van der Werff, 2004


Een combinatie van spectrale analyse enpatroonherkenning lijkt een veelbelovendkarteringsmiddel voor moeilijke seeps

Werkwijze: - spectra worden gemeten van bodems en seeps

- een gesimuleerd beeld van de seep wordt gebouwdmet behulp van de veldspectra

- spectra & noise vloeien samen tot gesimuleerde beelden

- een ruimtelijk algoritme dat ovale vormen herkent is gebouwd en toegepast op de gesimuleerde beeldenmet variable zoekstraal en spectrale match



Identificatie van seepsin diverse beeld simulatie's:

Effect van verschillende zoekstralenen spectrale hoeken op gesimuleerde beelden:

Top-left: R = 10, N = 8. Top-right: R = 25, N = 10. Bottom-left: R = 40, N = 20. Bottom-right: 1882 nm simulated image



Overstromingsmodellen en aardobservatie voor

directe schade-schatting en 'flood simulations'

Department of Physical Geography – Utrecht UniversityBorgharen in January 1995

Dam


Werkwijze:Overstromingssimulatiemodel bootst overstromingsgebeurtenis naals ƒ(neerslagduur, neerslag intensiteit, topografie, landgebruik, etc.)

Model LISFLOOD levert waterdiepteschattingen

IKONOS beeld voor object identificatie

segmentatie&

object identificatie


Gebouw identificatiemet segmentatie en object identificatie algoritmen

IKONOS beeld 1:10.000 Topogr. kaart 1:10.000IKONOS klassificatie 1:10.000

Bron: Van der Sande, 2003


LISFLOOD simulatie:

volstromen van de 'badkuip' van Borgharen en Itteren.......


Damage functions

0.000.100.200.300.400.500.600.700.800.901.00

0.00 2.00 4.00 6.00

Water depth (m)

Dam

age

fact

or w inter w heat

roads

industry

residential building


Ruimtelijke 'schadekaarten' van de Borgharen overstroming

Totaal geschatte schade voor de 1995 overstroming:€ 72.0 miljoen

Dark red: high damage ratesLight red: low damage ratesWhite: no damage/no information


Een van de producten uit de 'Nederlandse school':succesvolle boekserie: Remote Sensing Digital Image Processing

sinds 1999: 4 goedlopende boeken2004/2005: 3 nieuwe titels rollen uit de drukpers

next title:including the spatial domain


III. De Toekomst

Verfijning en verbetering van sensoren voor landtoepassingen

Verdere koppeling Aardobservatie en (proces)modellen

Toenemend gebruik ruimtelijke analyse algorithmen: stratificatie, segmentatie & geostatistiek voor beeldanalyse

Tijdseries van beelden worden belangrijker

Hopelijk een groot Nederlands/internationaal succes: SPECTRA


ESA EARTH EXPLORER MISSION 'SPECTRA'

Doel:Begrijpen en simuleren van:- de rol van terrestische ecosystemen in de mondiale koolstofcyclus- het effect van natuurlijke, of door de mens veroorzaakte klimaatverandering

op deze cyclus

Een deel van de benodigde informatie wordt nu geleverd door flux towers & lage resolutie satellietbeelden

Werkwijze:

koppelen van SPECTRA gegevens aan regionale, dynamische vegetatiemodellen

ecosysteem eigenschappen kwantificeren om 'Mondiale Systeem Aarde modellen'te voeden en te verbeteren........

Bron: Schaepman, 2004


Plaats van 'SPECTRA':

http://rst.gsfc.nasa.gov

Carbon sinks:Waar? Hoe groot?

Welke ecosystemen?

Welke processen reguleren de terrestische C cyclus?

Hoe kwantificeren we de cyclus?

Hoe meten we het effectvan maatregelen tegen C-emissie's?



SPECTRA: van waarnemingen via spectra & patronen naar informatie

Detailed observations and modelling provide estimates and statistics on biome –specific parameters usable in global models.

SPECTRA derived parameterisations will improve the value of data from large scale sensor to model the global terrestrial biosphere

Meten & kwantificeren

Afleiden kwantiatatieve Ecosysteem parameters

Voeden van modellen op regionale en mondiale schaal

Global coverage data

- Fractional vegetation cover- FAPAR- Albedo- LAI- Leaf chlorophyll content- Leaf water content- Leaf dry matter- Foliage temperature- Soil temperature - Fractional cover of biomass



Nico, ik leerde hem kennen.......

als internationaal vertegenwoordiger naar o.a. ESA, EC, NASA etc.....

als onvermoeibaar trekker en bestuurder van BCRS & NRSP.......

als kritisch lid van vele promotiecommissie's........

als belangenvertegenwoordiger voor ontwikkelingslanden......

als lid van de WRSLN: een onuitputbare bron van informatie.....

als zeer actief in vele functie's en organisatie's.......

.....of zoals Suzanne Azzali (SC) hem noemde: Don Nico......

department of physical geography – utrecht...

Documents