Projekt:FE Auswerteverfahren 1/Schnee/Painter et al. 1998

Literatur Schnee

Startseite Appel, 2002 Bettems, 2006 Borel and Gerstl, 1994 De Ruyter de Wildt, 2005 De Ruyter de Wildt, 2007 Dozier, Jeff, 1989 Hall, 1995 Hall et al., 2002 Hall et al., 2005 Hauber, 2000 Klein, 1998 Krijger and Schrijver, 2005 Martinez et al., 2005 Painter et al., 1998 Paul, 2000 Rau, 2004 Riggs and Hall, 2002 Riggs et al., 2006 Robinson, 1993 Romanov et al., 2003 Salomonson et al., 2004 Sokol et al., 1999 Srivastava et al., 2003 Storvold et al., 2005 Trepte et al., 2002 Vikhamar et al., 2002 Willmes, 2003 Wiscombe and Warren, 1980

Weitere Teilprojekte

Wettersatelliten Oberflächentemperaturen Vegetationsindizes Schnee Niederschlag

Painter et al. (1998)

Painter,T.H., Roberts,D.A., Green, R.O., Dozier, J. - The Effects of Grain Size on Spectral Mixture Analysis of Snow-Covered Area from AVIRIS Data, Remote Sensing of Environment, 65, 320-332, 1998

Modell

Auch Painter beschreibt in dieser Veröffentlichung die Ableitung der Schneefraktion unter Verwendung eines linearen Mischungsansatzes. Als Besonderheit wird jedoch die Verwendung mehrerer Reflexionsspektren für Schnee untersucht. Üblichweise wird die Mischungsanalyse unter Verwendung eines mittleren Reflexionsspektrums für Schnee durchgeführt. Painter erachtet dieses Vorgehen für unzureichend, da Schnee insbesondere im alpinen Bereich einen weiten Bereich an Korngrößen aufweisen kann. Wie von Dozier (Dozier (1989)) beschrieben wurde, geht damit auch eine starke Variabilität der Reflexionsgrade einher. Die Mischungsanalyse wird also mit einem Modell der Form

$R_{c}=\sum _{i=1}^{n}F_{i}\cdot R_{i,c}+E_{c}$

ausgeführt. Dabei bezeichnet R_c den Reflexionsgrad des gesamten Pixels im Spektralband c, F_i den Flächenanteil der Oberflächenkomponente i innerhalb des Pixels, R_i,c den Reflexionsgrad des Oberflächentyps i im Spektralband c und E_c das Residuum bzw. den Fehlerterm bei der Modellierung der Reflexion im Spektralband c. Die Regression erfolgt ohne Beschränkung der F_i auf Werte zwischen 0 und 1, da so auch Bereiche identifiziert werden können, in denen die Modellierung physikalisch schlecht ist, und das Modell so verbessert werden kann.

Mischungssimulationen

Zunächst wurden Mischungssimulationen durchgeführt, um die Auswirkungen der Verwendung eines fixen Schneespektrums in der Mischungsanalyse zu illustrieren. Dazu wurden Reflexionsspektren für Schnee verschiedener Korngrößen erstellt. Diese wurden jeweils mit der Reflexion von Quarz für verschiedene Schneeanteile im Pixel kombiniert und damit jeweils die Reflexion eines Pixels bestimmt. Das Resultat war ein dreidimensionales Feld von Reflexionsgraden für

• verschiedene Korngrößen
• verschiedene Schneefraktionen
• in verschiedenen Wellenlängenbereichen

Anschließend wurde jeder dieser Reflexionsgrade wieder entmischt und die Schneefraktion F_s bestimmt. Für die Schneereflexion R_s wurde jetzt aber konstant das Reflexionsspektrum für eine Korngröße von 200 μm angesetzt. Die Residuen E_c waren null für Reflexionswerte, die in der Mischung mit einer Korngröße von 200 μm erstellt wurden. Für alle anderen Korngrößen ergaben sich Residuen größer null. Der schnellste Anstieg der Fehler war bei großen Schneefraktionen und kleinen Korngrößen zu verzeichnen. Für Korngrößen oberhalb 200 μm wird die Schneereflexion bei der Entmischung überschätzt. Zur Kompensation wurde der Quarzanteil im Pixel unterschätzt, die Schneefraktion erscheint damit zu groß. Für Korngrößen kleiner 200 μm ergibt sich das umgekehrte Bild. Es konnte also klar demonstriert werden, wie sich die Annahme einer falschen Korngröße des Schnees auf die Ergebnisse der Entmischungsanalyse auswirkt.

Anwendung auf Satellitenmessungen

Durch Entmischung von AVIRIS-Messungen wurde überprüft, ob sich verbesserte Ergebnisse bei der Bestimmung der Schneefraktion durch Verwendung mehrerer Reflexionsspektren für Schnee (Endmember) erzielen lassen. Dazu wurden fixe Reflexionsspektren für Vegetation und Fels verwendet. Schatten wurden bei der Entmischung durch Bereiche ohne Reflexion berücksichtigt. Die Entmischung wurde für jedes Pixel in jedem Wellenlängenbereich fünfmal durchgeführt, wobei jeweils unterschiedliche Reflexionsspektren für Schnee verwendet wurden. Diese bildeten die verschiedenen, im Bild auftretenden Korngrößen des Schnees ab. Als Ergebnis wurde aus jedem Pixel die Schneefraktion der Variante ausgewählt, die über alle Wellenlängenbereiche die insgesamt geringsten Residuen produzierte. In der Tat konnten in der auf diesem Weg erstellten Karte der Schneefraktion die Residuen der Pixel klein gehalten werden, während sich in den Karten, die mit nur einem Endmember für Schnee erstellt wurden, immer Bereiche ausbildeten, in denen die Residuen groß, die Qualität der bestimmten Schneefraktion somit schlecht war. Auch bei Verwendung mehrerer Endmember traten Fehler auf. Problematisch waren insbesondere beschattete Schneebereiche, und Schneeflächen, die Krongrößen aufwiesen, die nicht durch eins der 5 verwendeten Endmember abgedeckt wurden. Der Vergleich der anhand minimaler Residuen erstellten Karte der Schneefraktionen aus AVIRIS-Messungen mit Luftbildaufnahmen zeigte eine gute Übereinstimmung.

Schlussfolgerungen

Die Autoren schlussfolgern, dass bei der Entmischung mehrere Reflexionsspektren für Schnee nötig sind, um die Schneefraktion korrekt abzuleiten. In Zukunft sollen zusätzliche Effekte wie Schatten, nichtlineare Mischung und die Reflexionsanisotropie berücksichtigt werden. Die Methode wurde für AVIRIS-Messungen entwickelt, sollte jedoch prinzipiell auch übertragbar z.B. auf MODIS- oder Landsat-Aufnahmen sein.