03 – Algebraické operace s pásmy – indexy
Spektrální křivka a knihovna
Pro každý objekt lze sestavit závislost mezi jeho odrazivostí a vlnovou délkou a průběh teto závislosti bude pro tento objekt více méně typický. Tuto charakteristiku označujeme jako tzv. spektrální křivku odrazivosti. Křivka odrazivosti je projevem tzv. spektrálního chování objektů. Tvar křivky má velký vliv na výběr vlnové délky, ve které je vhodné data o objektu získávat. Křivky spektrálního chování mají pro stejnou třídu objektů (vegetace, holá půda) vždy typický průběh.
Vyjma polárních oblastí a oblastí pouští se vegetace nachází téměř všech družicových snímcích. K jejímu mapování se využívá poznatků o různé odrazivosti vegetace v různých intervalech elektromagnetického spektra. Tzv. spektrální chování vegetace se vyznačuje především výrazným nárůstem odrazivosti v blízké infračervené části spektra. Jestliže na snímcích ve viditelné části spektra odráží povrchy pokryté vegetací v průměru kolem 20 % dopadajícího záření, v blízké infračervené části spektra je to v průměru kolem 60 %.
Záření ve viditelné části spektra je výrazně pohlcováno především zeleným barvivem – chlorofylem. V důsledku toho jsou povrchy pokryté vegetací na černobílých snímcích poměrně tmavé. Protože pohlcování záření chlorofylem je nejintenzivnější v modré a červené části viditelného záření a méně intenzivní v zelené části kolem 550 nm, jeví se nám vegetace jako zelená.
V oblasti kolem 700 – 800 nm dochází k výraznému nárůstu odrazivosti a v blízké infračervené části spektra (700 – 1300 nm) je tato odrazivost formována především uspořádáním buněk těch částí rostlin, které jsou nejvíce vystaveny dopadajícímu slunečnímu záření – tedy odrazivostí listů. Protože buněčná struktura různých druhů rostlin je odlišná, také jejich odrazivost se liší a toho lze využít pro rozpoznávání druhů rostlin. Na infračervených snímcích lze například poměrně snadno odlišit porosty listnatého a jehličnatého lesa. Porosty listnatého lesa jsou na snímcích podstatně světlejší.
V intervalu spektra 1300 – 3000 nm je odrazivost vegetace formována především přítomností vody v orgánech rostlin. Vyšší obsah vody snižuje odrazivost rostlin.
Povrchy s vegetací lze identifikovat i na snímcích v mikrovlnné části spektra – na radarových snímcích. Odraz mikrovlnného záření od vegetace je však poměrně komplikovaný, protože k němu nedochází pouze na povrchu listů , ale většinou se jedná o několikanásobný odraz v celé vrstvě vegetačního krytu. Na radarových snímcích způsobuje vegetace ve většině případů tzv. difúzní odraz mikrovlnného záření.
Spektrální knihovna: https://speclib.jpl.nasa.gov/
Algebraické operace s pásmy, indexy
Výpočet podílů pásem umožňuje objevit i poměrně malé rozdíly mezi různými typy hornin a vegetace. Většinou nově vypočítané podíly pásem ukáží rozdíly, které není možné vidět na původních neupravených datech. Je zde využito principu, že se podělí ta pásma (nebo provede jiná matematická operace), kde má studovaný objekt (druh povrchu) charakteristický
spektrální projev (maximální absorpci a maximální odrazivost). Hledaný povrch tak získá
nové číslo DN, které je odlišné od pozaďových hodnot ostatních povrchů, které nikdy tuto
charakteristickou maximální absorpci a maximální odrazivost ve sledovaných pásmech
nemají.
Spektrální indexy zahrnují skupinu poměrně jednoduchých aritmetických operací s dvěma či více pásmy multispektrálního obrazu, jejichž cílem je na základě znalostí spektrálního chování zvýraznit například vegetační složku v obraze. Některé z nich však vypovídají i o vlastnostech půdního substrátu. Za určitých předpokladů lze těchto indexů využít i k určování kvalitativních ukazatelů, jako je množství (hmotnost) zelené biomasy v ploše pixelu apod.
Vegetační indexy vyjadřují vztah mezi odrazivostí v intervalu červené viditelné části spektra (600 – 700 nm ) a v blízké infračervené části spektra (přibližně 700 – 900 nm). Pro mapování vegetace se používá především tzv. vegetačních indexů, kterých lze za určitých předpokladů využít i k určování kvantitativních ukazatelů, jako je množství biomasy v ploše pixelu.
Existuje velké množství algoritmů pro výpočet vegetačních indexů, ve většině případů jsou však funkčně ekvivalentní. Indexy lze rozdělit do dvou velkých skupin: poměrové a ortogonální.
Poměrové indexy dávají do vztahu jednoduchým nebo normalizovaným poměrem odrazivost povrchů v červené viditelné a blízké infračervené části spektra. Mezi nejčastěji používané poměrové indexy patří například:
- jednoduchý poměrový vegetační index RVI
- normalizovaný diferenční vegetační index NDVI
- SAVI index
- Transformovaný vegetační index TVI
- normalizovaný diferenční sněhový index NDSI
- normalizovaný diferenční vodní index NDWI
Ortogonální indexy jsou lineární kombinací původních pásem multispektrálního obrazu. Mezi nejběžnější indexy patří:
- PVI (perpendicular vegetation index)
- TASSELED CAP
Úkol č.1 Pro snímky z Ostravy spočítejte následující indexy: RVI, NDVI, SAVI. Index NDVI interpretujte dle tabulky uvedené níže.
Vegetační index NDVI:
Hodnoty NDVI se mohou pohybovat v intervalu (-1,+1) a korelují především s obsahem zelené hmoty v ploše pixelu. Hodnoty NDVI pro určité povrchy prodělávají i typické změny v průběhu roku čehož lze využít v celé řadě zejména zemědělských a lesnických aplikací. V odborné literatuře jsou uváděny některé typické hodnoty NDVI pro určité druhy povrchů:
SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index)
Je určený k minimalizaci vlivu půdního pozadí na vegetační signál začleněním konstanty v podobě půdě přizpůsobeného faktoru L do jmenovatele rovnice pro výpočet NDVI.
