Influência da geometria de aquisição sobre índices de vegetação e estimativas de IAF com dados MODIS, Hyperion e simulações PROSAIL para a soja

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Fábio Marcelo Breunig
• Orientador(a): Lênio Soares Galvão, Antonio Roberto Formaggio
• Banca de defesa: Mauro Antonio Homem Antunes, Rodrigo Rizzi
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
• País: BR
• Resumo em Inglês: In order to reduce cloud cover effects on the acquisition of optical images, the temporal resolution of the satellites can be improved by using large swath width sensors such as the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). MODIS acquires data over a given agricultural area with distinct view directions and angles in a short period of time. The off-nadir viewing provides important data to generate products using radiative transfer models, but it also introduces variability in the crop spectral response, especially when daily images are analysed. Even the hyperspectral Hyperion sensor, which acquires images over comparatively small areas (7.7 x 50 km) at nadir, can have its revisit time improved through side looking. Thus, crop studies using MODIS must consider directional effects (backscattering and forward scattering) resultant from the illumination-viewing geometry. The objective of this research was to evaluate directional effects, considering also different illumination and view configurations, on the reflectance of soybean canopies observed in distinct phenological stages. For this purpose, data acquired by MODIS and Hyperion, and reflectance simulation from the radiative transfer model PROSAIL, were used. A large soybean area located in Querência municipality, in Mato Grosso state (Brazil), was selected as study area. Two growing seasons were studied: 2004-2005 and 2005-2006. Initially, the PROSAIL was used to evaluate the influence of different soybean canopy parameters (e.g., leaf area index - LAI) and of distinct geometries of data acquisition (e.g., view zenith angle (VZA); solar zenith angle (SZA); relative azimuth angle (RAA) on the reflectance and vegetation indices. The other model parameters were kept constant. Using MODIS daily images (product MOD09), the impact of the directional effects on reflectance spectra of different soybean varieties were evaluated as a function of the crop development. Subsequently, the vegetation index (e.g., Normalized Difference Vegetation Index - NDVI; Enhanced Vegetation Index - EVI; modified Normalized Difference Water Index - NDWI) dependence on the directional effects was evaluated. The Wilcoxon non-parametric statistical test and a directional normalization of these indices, determined for backscattering and forward scattering, were used to identify the less sensible vegetation indices to VZA. Finally, the impact of the directional effects on LAI derived from empirical models, based on the relationship between NDVI and LAI, was performed. Results from PROSAIL simulations showed that the reflectance of the backscattering direction (predominance of sunlit canopy components viewed by the sensor) was higher than the reflectance of the forward scattering direction (predominance of shadow). Despite the LAI increase, the evaluation of the vegetation indices showed that the directional effects were still present. The comparison between the reflectance spectra simulated through PROSAIL and the observed MODIS reflectance spectra showed that PROSAIL underestimated the magnitude of the directional effects. However, as LAI increased, the similarity between both simulated and observed spectra was higher. Based on MODIS daily reflectance images, it was verified that the VZA can generate differences up to 20 \% in the near infrared (NIR) reflectance. With the soybean canopy closure, the reflectance was less affected by the MODIS VZA. Results showed that NDVI and Greenness Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) were lesser sensible to directional effects and VZA than EVI and the remaining indices based on the NIR and short wave infrared (NDWI$_{1640}$ e NDWI$_{2120}$). The NDVI retrieved from the forward scattering direction was always higher than that derived from the backscattering viewing, but the contrary was observed for EVI. This result is associated with the higher dependence of NDVI on the red reflectance and of EVI on the NIR reflectance. The "Main Algorithm" (radiative transfer modelling) used in the generation of the MODIS LAI Product (MOD15A2) was gradually replaced by the "Backup Algorithm" (empirical modelling) with the soybean development, which is coincident with the peak of regional cloud cover. When the same soybean phenological stage and MODIS images acquired at consecutive days and in opposite view zenith angles were considered in the analysis, LAI estimates from empirical models presented larger values in the forward scattering than in the backscattering viewing. The largest LAI differences were found for NDVI values ranging from 0.70 to 0.85 (critical range). Results showed differences up to 3.2 when the global empirical model was used, which were reduced to values up to 1.5 when the "local" empirical model was utilized. In spite of the high temporal resolution of MODIS, due to factors such as cloud cover and viewing geometry, care is necessary when using their products and daily images for soybean studies.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2011/03.25.19.13

Para reduzir os efeitos de cobertura de nuvens sobre a aquisição de imagens ópticas, a resolução temporal dos satélites tem sido melhorada para o acompanhamento adequado dos cultivos agrícolas com o uso de sensores de ampla faixa de imageamento, como o \textit{Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer} (MODIS). O MODIS adquire dados sobre um mesmo alvo agrícola com direções de espalhamento e ângulos de visada distintos em um curto espaço de tempo. A visada fora do nadir fornece informações importantes para a geração de produtos usando modelos físicos, mas também introduz variabilidade na resposta espectral dos cultivos quando imagens diárias são analisadas. Mesmo o sensor hiperespectral Hyperion, que imageia uma área relativamente pequena (7,7 x 50 km) da superfície terrestre, pode ter seu tempo de revisita melhorado por apontamento lateral. Desta forma, o estudo de alvos agrícolas com sensores como o MODIS deve necessariamente considerar os efeitos direcionais (retroespalhamento e espalhamento frontal) resultantes da geometria de iluminação e de visada. O objetivo desta pesquisa foi avaliar as implicações dos efeitos direcionais, considerando diferentes ângulos de visada, sobre a reflectância de dosséis de soja em distintos estádios de desenvolvimento, com dados do sensor multiespectral MODIS, hiperespectral Hyperion e simulações da reflectância com o modelo de transferência radiativa PROSAIL. Selecionou-se uma grande área de soja localizada no município de Querência (MT). Foram avaliados dois anos-safra: 2004-2005 e 2005-2006. Inicialmente, em caráter exploratório, o modelo PROSAIL foi utilizado para avaliar a influência de diferentes parâmetros dos dosséis de soja (p.ex., índice de área foliar (IAF)) e de geometria de aquisição de dados (p.ex., ângulo zenital de visada (AZV); ângulo zenital solar (AZS); ângulo azimutal relativo (AAR)) sobre a reflectância e índices de vegetação. Os demais parâmetros do modelo foram mantidos constantes. Com base na análise de imagens MODIS diárias (produto MOD09), o impacto dos efeitos direcionais sobre os espectros de reflectância de diferentes variedades da soja foi avaliado em função do estádio de desenvolvimento da cultura. Na sequência, a dependência dos índices de vegetação (\textit{Normalized Difference Vegetation Index} - NDVI; \textit{Enhanced Vegetation Index} - EVI; modified \textit{Normalized Difference Water Index} - NDWI) dos efeitos direcionais foi avaliada. Foi utilizado o teste estatístico não paramétrico de Wilcoxon e uma normalização direcional entre índices de vegetação, determinados para as direções do retroespalhamento e espalhamento frontal, para identificar os índices de vegetação menos afetados pelo AZV. Por fim, foi feita a avaliação da influência dos efeitos direcionais sobre as estimativas de IAF derivadas de modelos empíricos, baseados na relação entre NDVI e IAF. Os resultados das simulações no PROSAIL mostraram que a reflectância na direção do retroespalhamento (predominância de componentes iluminados do dossel sendo vistos pelo sensor) foi maior do que a reflectância da direção do espalhamento frontal (predominância de sombra). A avaliação dos índices de vegetação mostrou que, mesmo com o aumento do IAF, os efeitos direcionais estiveram presentes. A comparação entre os espectros de reflectância das simulações no PROSAIL e os espectros reais do MODIS mostrou que o PROSAIL subestimou a magnitude dos efeitos direcionais. Contudo, à medida que o IAF aumentou, a semelhança entre ambos os espectros de reflectância reais e simulados foi maior. Com base nas imagens de reflectância diárias do MODIS, verificou-se que o AZV pode gerar diferenças de até 20\% na reflectância da banda do infravermelho próximo (IVP). Quando o dossel da soja fechou, a reflectância foi menos influenciada pelo AZV do MODIS. Resultados da avaliação dos índices de vegetação mostraram que o NDVI e o \textit{Greenness Normalized Difference Vegetation Index} (GNDVI) foram menos sensíveis aos efeitos direcionais do que os demais índices. Por outro lado, o EVI e os índices que exploram a relação entre o IVP e o infravermelho de ondas curtas (NDWI$_{1640}$ e NDWI$_{2120}$) apresentaram uma maior dependência do AZV do MODIS. O NDVI obtido da direção do espalhamento frontal foi sempre superior ao derivado da imagem de retroespalhamento, mas o contrário foi observado para o EVI. Esse resultado está associado às maiores dependências do NDVI e EVI das bandas do vermelho e do IVP, respectivamente. O "Algoritmo Principal" (modelo de transferência radiativa), utilizado na geração do produto IAF (MOD15A2), foi gradualmente substituído pelo "Algoritmo Backup" (modelo empírico) com o desenvolvimento fenológico da soja, período que é coincidente com a frequência máxima de cobertura de nuvens. As estimativas de IAF dos modelos empíricos, considerando um mesmo estádio fenológico da soja e pares de imagens MODIS adquiridas em dias consecutivos, mas com ângulos zenitais de visada opostos, apresentaram maiores valores de IAF na direção do espalhamento frontal do que na de retroespalhamento. As maiores diferenças ocorreram para a faixa de NDVI entre 0,70 e 0,85 (faixa crítica). Os resultados mostraram diferenças de IAF de até 3,2 quando um modelo empírico global foi utilizado, que foram reduzidas para valores de até 1,5 quando um modelo empírico local foi utilizado. Decorrentes de fatores como cobertura de nuvens e geometria de visada, recomendam-se cuidados na utilização dos produtos MODIS e de suas imagens diárias para o estudo da soja, apesar da alta resolução temporal deste sensor.