Multi-angular measurement of woody tree structures with mobile hyperspectral camera
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Insinööritieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2019-08-19
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Master's Programme in Geoinformatics (GIS)
Language
en
Pages
67
Series
Abstract
Laboratory measurement settings that can acquire spectral and multi-angular information on canopy elements (e.g. leaves and woody tree structures) provide invaluable data for the interpretation and development of forest reflectance models and other optical remote sensing techniques. Previous studies have pointed out that the spectral properties of woody tree structures of boreal tree species have been studied little in comparison to leaves, and that there is a need to fill this gap in knowledge. This thesis presents a custom-built multi-angular measurement system with imaging capabilities that was used to acquire a hyperspectral dataset of boreal woody tree structures of the three most common tree species found in Finland. A total of six trees, two trees per species of Norway spruce (Picea abies (L.) Karst), Scots pine (Pinus sylvestris L.) and silver birch (Betula pendula Roth) stems were sampled at different heights (at every meter of height between 1–10 m) and sides (northward and southward facing sides of the stem), and the stem surface (bark) was measured with a novel mobile hyperspectral camera called Specim IQ. The camera operates in the wavelength range of 400–1000 nm. The acquired dataset contains hyperspectral images of 120 stem samples, each imaged from six different view angles. A designed pixel-by-pixel data processing chain is described. It can calculate and extract accurate pixel specific reflectance information that is invariant to uneven spatial distribution of incident irradiance from the lamp. Finally, the processed data was analyzed to reveal within- and between-species, angular, and spatial variations in stem bark reflectance for the three species. In concordance to previous studies, this thesis found that the species varied highly in their mean spectra and were distinguishable from one another. In addition, the within-species variation and standard deviation between mean spectra of samples was surprisingly low with very similar spectral signatures between samples of the same species. Investigating angular variation revealed that both pine and birch present strong specular reflections in the forward-scattering angles, in comparison to spruce, which presented a hot spot effect in the backward-scattering angles when measured near the lamp. Birch and spruce showed weak trends when looking at the spatial variations occurring in reflectance due to sampling height or side of the stem. However, pine displayed a clear increase in reflectance from 1 m to 4 m height at 663.81 nm (red band) and from 1 m to 5 m height at 865.5 nm (near-infrared band). The data obtained in this study show potential for future tasks such as tree species classification and the further development of forest reflectance models. The methods and materials presented in this study can give ideas for developing imaging goniometer systems that can acquire even more information on various vegetation canopy elements than what were presented in this thesis.Laboratorio-olosuhteissa käytettävät mittausjärjestelmät, jotka pystyvät keräämään spektriaineistoa eri mittauskulmista, tuottavat arvokasta tietoa metsien heijastusmallien ja muiden kaukokartoitustekniikoiden tulkintaa ja kehittämistä varten. Aikaisemmat tutkimukset ovat osoittaneet, että boreaalisen vyöhykkeen puulajien puumaisten osien spektriominaisuuksia ei ole tutkittu yhtä paljon kuin lehtien, ja tämän takia kyseiselle tiedolle on selkeä tarve. Tässä diplomityössä rakennettiin monikulmainen kuvantava mittausasetelma, jolla mitattiin hyperspektriaineisto kolmesta Suomen yleisimmästä puulajista: kuusesta (Picea abies (L.) Karst), männystä (Pinus sylvestris L.) ja rauduskoivusta (Betula pendula Roth). Mitattavat näytteet kerättiin yhteensä kuudesta puusta, kahdesta puusta per puulaji. Näytteitä otettiin rungon eri korkeuksilta (metrin välein kymmeneen metriin asti) ja ilmansuunnista (pohjoinen ja eteläinen puoli runkoa). Rungon pintaosan (kuoren) heijastusspektri mitattiin uudella kannettavalla Specim IQ -hyperspetrikameralla, joka pystyy keräämään tietoa 400–1000 nanometrin aallonpituuksilta. Kerätty spektriaineisto koostuu Specim IQ:lla mitatuista hyperspektrikuvista, joita otettiin 120 näytteestä. Jokainen näyte kuvattiin kuudesta eri kulmasta. Mittausasetelman lisäksi tässä diplomityössä kehitettiin pikselikohtainen prosessointimenetelmä, jonka avulla voi laskea näytteen heijastusspektrin siten, että siihen ei vaikuta lampusta epätasaisesti jakautuva valo. Prosessoitujen hyperspektrikuvien avulla tutkittiin, kuinka heijastusspektri vaihtelee puulajien välillä sekä sisäisesti puulajin näytteiden välillä. Lopuksi tutkittiin, kuinka eri mittauskulmat ja näytteenottokorkeus vaikuttavat kuusen, männyn ja koivun heijastusspektreihin. Yhtenevästi aikaisempien tutkimusten kanssa tämän diplomityön tulokset osoittavat, että puulajien väliset erot heijastusspektreissä olivat suuria ja puulajit toisistaan erotettavissa. Toisaalta puulajin sisäinen vaihtelu oli yllättävän pientä ja saman puulajin näytteiden spektrit olivat samanlaisia toisiinsa nähden. Mittauskulman vaikutuksen selvittäminen osoitti, että männyllä ja rauduskoivulla heijastus suuntautuu voimakkaasti eteenpäin. Toisaalta kuusi osoitti voimakkaampaa taaksepäin valonlähdettä kohti suuntautuvaa heijastusta. Kuusella ja rauduskoivulla oli havaittavissa vähäistä heijastuksen spatiaalista vaihtelua näytteenottokorkeuksien ja ilmansuuntien välillä. Toisin kuin kuusi ja rauduskoivu, mänty osoitti selkeää nousevaa heijastusta 663.81 nm aallonpituudella (punainen kanava) 1 m korkeudelta 4 m korkeuteen. Lähi-infrapunakanavalla (865.5 nm) vastaava kasvu havaittiin välillä 1–5 m. Tässä diplomityössä kerättyä tietoa on mahdollista käyttää puulajien tunnistusmenetelmien sekä metsien heijastusmallien kehittämisessä. Tämän lisäksi esitetyt koetekniikat ja tutkimusmenetelmät voivat auttaa kehittämään kuvantavia goniometrijärjestelmiä, joilla voisi kerätä vieläkin laajempaa tietoa kasvillisuudesta ja sen eri heijastusominaisuuksista.Description
Supervisor
Rautiainen, MiinaThesis advisor
Hovi, AarneKeywords
multi-angular, BRF, hyperspectral, imaging spectroscopy, Specim IQ, remote sensing