PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Ocena skuteczności modeli transferu promieniowania w badaniach stanu roślinności łąk

Autorzy
Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Evaluation of radiative transfer models to simulate meadows reflectance
Języki publikacji
PL
Abstrakty
EN
Vegetation analysis is an important problem in regional and global scale. Because of pollution of environment and changes in the ecosystems plant monitoring is very important. Remote sensing data can be easily used to plant monitoring. That kind of method is much faster and more reliable than traditional approaches. Spectrometry analyzes the interactions between radiation and object and it uses measurement of radiation intensity as a function of wavelength. Each object emits and absorbs different quantity of radiation, so it is possible to recognise the object and check its characteristics analysing the spectrum. The subject of the researches is Polish meadows. The human usage of the meadows determines its proper functioning. Grasslands, which consist of meadows and pastures, cover 10% of Poland. Meadows are most extensively use. In Poland the crops from meadows (hay and green forage) are very low. The meadows in Poland are floristically and morphologically very diverse. Many factors influence on this ecosystem and that is why the monitoring is very important. The aim of the researches is to study the possibility of use of the Radiative Transfer Models in modelling the state of the heterogeneous vegetation cover of seminatural meadows in Poland. Two approaches are used to canopy analysis: statistical and modelling. In the statistic approach, biophysical parameters calculated from the image are correlated with reflectance or transmittance from fi eld measurements. In second approach physically based model is used to represent the photon transport inside leaves and canopy. The Radiative Transfer Models are based on the laws of optics. Developing the model results in better understanding of the interaction of light in canopy and leaves. The Radiative Transfer Models are often applied to vegetation modelling. The Radiative Transfer Models are physically based models which describe the interactions of radiation in atmosphere and vegetation. Adjusted models can be used to fast and precise analysis of biophysical parameters of the canopy. The canopy can be described as homogeneous layer consisting of leaves and spaces. The Radiative Transfer Models are algorithms which vary by input and output parameters, the level of the analysis, kinds of plants and other modifications. Models are used on two levels: single leaf and whole canopy. The first model, which is used in this research, is PROSPECT, which describes the multidirectional refl ectance and diffusion on a leaf level. It is often employed with other models that describe whole canopy. Leaf has the same properties on both sides, the reflection from the leaves is Lambertian. The input parameters in the model are: chlorophyll and carotenoid content, Equivalent Water Thickness and dry matter content and also leaf structure parameter that describe the leaf structure and complexity. Second model, which is used in the study, is the canopy reflectance model SAIL (Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves). It simulates the top of the canopy bidirectional reflectance and it describes the canopy structure in a fairly simple way. In this analysis the 4-SAIL model will be used. This version has few input parameters that describe plants and soil: spectrometric data – reflectance and transmittance from leaves (the output parameters form PROSPECT model), biophysical canopy parameters (Leaf Area Index, brown pigment content, mean leaf inclination angle), soil brightness parameter, reflectance geometry (solar zenith angle, observer zenith angle, relative azimuth angle), ratio of diffuse to total incident radiation and two hot spot size parameters. The SAIL model is often combined with the model on leaf level – the PROSAIL model. The PROSPECT and SAIL are very rarely used to meadows, this kind of ecosystem is normally rather heterogeneous and modelling is quite difficult. In this study two Radiative Transfer Models (PROSPECT-5 and 4SAIL) were used on single leaves and a whole canopy level. In order to acquire the input data to both, models model and reference spectrums the fi eld measurements were done. The input parameters were recalculated using fields measurements and put into the models: PROSPECT and PROSAIL. Only one leaf structure parameter was fitted for each polygon individually. The spectral reflectance obtained from the model was compared with field data. Based on the calculated Root Mean Square Error the simulation was verified. The RMSE values were calculated for whole range from 400 to 2500 nm and for specific ranges. The correctness of simulated spectra were analysed dependent on the type of meadows (cultivated meadows with reduced amount of biomass, cultivated meadows with high amount of biomass and not cultivated meadows) and the value of three different biophysical parameters (Leaf Area Index, fresh biomass content and water content). Better results were obtained using PROSPECT model than PROSAIL. In the visible light more accurate values were calculated using PROSAIL and in the infrared using PROSPECT. Generally bigger errors were noticed in the infrared, especially middle infrared range. The effectiveness of the reflectance simulation was not influenced by different kind of meadows. Apart from that, better results were obtained on meadows with higher biomass value, bigger Leaf Area Index and lower water content. Generally, the PROSPECT and PROSAIL radiative transfer models can be used to simulate the spectral reflectance of vegetation on heterogeneous meadows. The models can be used to estimate the biophysical parameters, but it is necessary to correct the values of input variables (especially water content). Meadows are very complex environment and some of the parameters should be adjusted.
Rocznik
Tom
Strony
1--52
Opis fizyczny
Bibliogr. 159 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
  • Wydział Geografii i Studiów Regionalnych, Uniwersytet Warszawski
Bibliografia
  • 1. Abdul-Rahman A., Chen M., 2005, Spectral Volume Rendering based on the Kubelka-Munk Theory. Eurographics, vol. 24, nr 3.
  • 2. Andrieu B., Baret F., Jacquemoud S., Malthus T., Steven M., 1997, Evaluation of an Improved Version of SAIL Model for Simulating Bidirectional Reflectance of Sugar Beet Canopy. Remote Sensing of Environment, nr 40, str. 247-257.
  • 3. Aspinall R. J., 2002, Use of logistic regression for validation of maps of the spatial distribution of vegetation species derived from high spatial resolution hyperspectral remotely sensed data. Ecological Modelling, nr 157, str. 301-312.
  • 4. Atzberger C., 2004, Object-based retrieval of biophysical canopy variables using artificial neural nets and radiative transfer models. Remote Sensing of Environment, nr 93, str. 53-67.
  • 5. Bacour C., Jacquemoud S., Tourbier Y., Dechambre M., Frangi J.-P., 2002, Design and analysis of numerical experiments to compare four canopy reflectance models. Remote Sensing of Environment, nr 79, str. 72-83.
  • 6. Bałuch-Małecka A., Olszewska M., 2008, Produkcyjność przemiennych użytków zielonych w zależności od rodzaju mieszanki i poziomu nawożenia w warunkach Pojezierza Olsztyńskiego. Łąkarstwo w Polsce, nr 11, str. 9-14.
  • 7. Bański J., 2007, Geografi a rolnictwa Polski. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  • 8. Bartold M., 2008, Klasyfi kacja drzewostanów na obrazie hiperspektralnym Hyperion (EO-1). Teledetekcja Środowiska, nr 39, str. 6-29.
  • 9. Blackburn G. A., Ferwerda J. G., 2008, Retrieval of chlorophyll concentration from leaf reflectance spectra using wavelet analysis. Remote Sensing of Environment, nr 112, str. 1614-1632.
  • 10. Bochenek Z., 1990, Wykorzystanie zdjęć satelitarnych AVHRR NOAA do określania stanu użytków zielonych. Prace Instytutu Geodezji i Kartografii, tom 27, zeszyt 1-2 (84-85), str. 49-61.
  • 11. Borawska-Jarmułowicz B., 2004, Wpływ 12-letniego użytkowania na trwałość gatunków i odmian traw w mieszankach łąkowych zróżnicowanych wczesnością, Annales Universitas Mariae Curie-Skłodowska Lublin – Polonia. vol. 59, nr. 3, sectio E., str. 1397-1406.
  • 12. Bowyer P., Danson F. M., 2004, Sensivity of spectral reflectance to variation in live fuel moisture content at leaf and canopy level. Remote Sensing of Environment, nr 92., str. 297-308.
  • 13. Budzyńska M., Dąbrowska-Zielińska K., Turlej K., Małek I., Bartold M., 2011, Monitoring przyrodniczy Bagien Biebrzańskich z zastosowaniem teledetekcji. Woda Środowisko-Obszary Wiejskie, t. 11, z. 3, str. 39-64.
  • 14. Burs W., Jankowska-Hufl ejt H., Wróbel B., Zastawny J., 2004, Użytkowanie kośne użytków zielonych. Materiały dla rolników. Krajowe Centrum Rolnictwa Ekologicznego – Regionalne Centrum Doradztwa Rozwoju Rolnictwa i Obszarów Wiejskich w Radomiu, Radom.
  • 15. Burzyńska I., 2009, Wpływ zaniechania nawożenia oraz zbioru runi łąkowej na zawartość RWO oraz rozpuszczalnych form potasu i magnezu w glebie i płytkich wodach gruntowych. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 9, z. 3 (27), str. 19-28.
  • 16. Carli B., 2006, Basics about radiative transfer, Dragon advanced training course in atmosphere remote sensing. http://earth.eo.esa.int/dragon/D2_L2_Carli.pdf.
  • 17. Casa R., Baret F., Buis S., Lopez-Lozano R., Pascucci S., Palombo A., Jones H. G., 2010, Estimation of maize canopy properties from remote sensing by inversion of 1-D and 4-D models. Precision Agriculture, nr 11, str. 319-334.
  • 18. Ceccato P., Flasse S., Tarantola S., Jacquemoud S., Grégorie J-M., 2001, Detecing vegetation leaf water content using reflectance on the optical domain. Remote Sensing of Environment, nr 77, str. 22-33.
  • 19. Ciołkosz A., Dąbrowska-Zielińska K., 1993, Zastosowanie zdjęć satelitarnych do szacowania wielkości produkcji z trwałych użytków zielonych w Polsce. Fotointerpretacja w geografii, 20. nr 23, str. 53-67.
  • 21. Clevers J. G. P. W., Kooistra L., Schaepman M. E., 2010, Estimating canopy water content using hyperspectral remote sensing data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, nr 12, str. 119-125.
  • 22. Combal B., Baret F., Weiss M., Trubuil A., Macé D., Pragnère A., Myneni R., Knyazikhin Y., Wang L., 2002, Retrieval of canopy biophysical variables from bidirectional reflectance Using prior information to solve the ill-posed inverse problem. Remote Sensing of Environment, nr 84, str. 1-15.
  • 23. Dąbrowska-Zielińska K., Budzyńska M., Lewiński S., Hościło A., Bojanowski J., 2009, Application of remote and in situ information to the management of wetlands in Poland. Journal of Environmental Management, nr 90, str. 2261–2269
  • 24. Dąbrowska-Zielińska K., Kowalik W., Gruszczyńska M, Hościło A., 2003, Wskaźniki roślinne dla obszaru bagien Biebrzańskich wyprowadzone ze zdjęć satelitarnych. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, nr. 13B, str. 349-359.
  • 25. Damarez V., Gastellu-Etchegorry J. P., 2000, A modeling approach for studying forest chlorophyll content. Remote Sensing of Environment, nr 71, str. 226-238.
  • 26. Darvishzadeh R., Atzberger C., Skidmore A., Schlerf M., 2011, Mapping grassland leaf area index with airborne hyperspectral imagery: A comparison study of statistical approaches and inversion of radiative transfer models. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, nr 66 (6), str. 894-906.
  • 27. Darvishzadeh R., Skidmore A., Atzberger C., van Wieren S., 2008, Estimation of vegetation LAI from hyperspectral term reflectance data: Effects of soil type and plant architecture. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, nr 10 (3), str. 358-373.
  • 28. Darvishzadeh R., Skidmore A., Schlerf M., Atzberger C., 2008, Inversion of a radiative transfer model for estimating vegetation LAI and chlorophyll in heterogeneous grassland, Remote Sensing of Environment, nr 112, str. 2592-2604.
  • 29. Dawson T. P., Curran P. J., Plummer S. E., 1999, LIBERTY — Modeling the Effects of Leaf Biochemical Concentration on Reflectance Spectra. Remote Sensing of Environment, nr 65, str. 50-60.
  • 30. Dradrach A., Zdrojewski Z., 2008, Ocena produkcyjności runi łąkowej po podsiewie mieszanką jednoroczną (doniesienie naukowe). Łąkarstwo w Polsce, nr 11, str. 247-259.
  • 31. Duke C., Guérif M., 1998, Crop Reflectance Estimate Errors from the SAIL Model Due to Spatial and Temporal Variability of Canopy and Soil Characteristics. Remote Sensing of Environment, nr 66, str. 286-297.
  • 32. Duveiller G., Weiss M., Baret F., Defourny P., 2011, Retrieving wheat Green Area Index during the growing season from optical time series measurements based on neural network radiative transfer inversion. Remote Sensing of Environment, nr 115, str. 887–896.
  • 33. Fava F., Colombo R., Bocchi S., Meroni M., Sitzia M., Fois N., Zucca C., 2009, Identification of hyperspectral term vegetation indices for Mediterranean pasture characterization. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, nr 11 (4), str. 233-243.
  • 34. Feret J.-B., Frençois C., Asner G. P., Gitelson A. A., Martin R. E., Bidel L. P. R., Ustin S., le Maire G., Jacquemoud S., 2008, PROSPECT-4 and 5: Advances in the leaf optical properties model separating photosynthetic pigments. Remote Sensing of Environment, nr 112, str. 3030-3043.
  • 35. Feret J.-B., François C., Gitelson A., Asner G. P., Barry K. M., Panigada C., Richardson A. D., Jacquemoud S., 2011, Optimizing spectral indices and chemometric analysis of leaf chemical properties using radiative transfer modeling. Remote Sensing of Environment, nr 115, str. 2742–2750.
  • 36. Fourty T., Baret F., Jacquemoud S., Schmuck G., Verdebout J., 1996, Leaf optical properties with explicit description of its biochemical composition: direct and inverse problems. Remote Sensing of Environment, nr 56, str. 104-117.
  • 37. Ganapol B. D., Johnson L. F., Hammer P. D., Hlavka C. A., Peterson D. L., 1998, LEAFMOD: A New Within-Leaf Radiative Transfer Model. Remote Sensing of Environment, nr 63, str. 182-193.
  • 38. Ganapol B. D., Johnson L. F., Hlavka C. A., Peterson D. L., Bond B., 1999, LCM2: A coupled Leaf/Canopy Radiative Transfer Model. Remote Sensing of Environment, nr 70, str. 153-166.
  • 39. Gao W., Lesht M., 1997, Model inversion of satellite-measured reflectances for obtaining surface biophysical and bidirectional reflectance characteristics of grassland. Remote Sensing of Environment, nr 59, str. 461-471.
  • 40. Gastellu-Etchegorry J. P., Zagolski F., Romier J., 1996, A Simple Anisotropic Reflectance Model for Homogeneous Multilayer Canopies. Remote Sensing of Environment, nr 57, str. 22-38.
  • 41. Goetz A. F. H., Vane G., Solomon J. E., Rock B. N., 1985 Imaging Spectrometry for Earth Remote Sensing. Science, vol. 228, nr 4704, str. 1147-1153.
  • 42. Grzegorczyk S., Grabowski K., 2010, Wpływ zaniechania rolniczego użytkowania zbiorowisk trawiastych obiektu Bezludy na zamiany w składzie gatunkowym. Łąkarstwo w Polsce, nr 13, str. 57-63.
  • 43. Haboudane D., Miller J. R., Pattey E., Zarco-Tejada P., Strachan I. B., 2004, Hyperspectral vegetation indices and novel algorithms for predicting green LAI for crop canopies: Modeling and validation in the context of precision agriculture. Remote Sensing of Environment, nr 90, str. 337-352.
  • 44. Haboudane D., Miller J. R., Tremblay N., Zarco-Tejada P., Dextraze L., 2002, Integrated narrow-band vegetation indices for prediction of crop chlorophyll content for application to precision agriculture. Remote Sensing of Environment, nr 81, str. 416-426.
  • 45. Hedley J., Roeslfsema C., Phinn S. R., 2009, Efficient radiative transfer model inversion for remote sensing applications. Remote Sensing of Environment, nr 113, str. 2527-2532.
  • 46. Hejmanowska B., 2007, Porównanie wyników klasyfikacji obrazów satelitarnych HYPERION i ALI. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, vol. 17a, str. 292-300.
  • 47. Houborg R., Anderson M., Daughtry C., 2009, Utility of an image-based canopy reflectance modeling tool for remote estimation of LAI and leaf chlorophyll content at the field scale. Remote Sensing of Environment, nr 113, str. 259–274.
  • 48. Houborg R., Soegaard H., Boegh E., 2007, Combining vegetation index and model inversion methods for the extraction of key vegetation biophysical parameters using Terra and Aqua MODIS reflectance data. Remote Sensing of Environment, nr. 106, str 39–58.
  • 49. Huemmrich K. F., 2001, The GeoSail model: a simple addition to the SAIL model to describe discontinuous canopy reflectance. Remote Sensing of Environment, nr 75, str. 423-431.
  • 50. Ishii J., Lu S., Funakoshi S., Shimizu Y., Omasa K., Washitani ., 2009, Mapping potential habitats of threatened plant species in a moist tall grassland using hyperspectral imagery. Biodivers Conserv, nr 18, str. 2521–2535.
  • 51. Jacquemoud S., 1993, Inversion of the PROSPECT+SAIL Canopy Reflectance Model from AVIRIS Equvalent Spectra: Theoretical Study. Remote Sensing of Environment, nr 44, str. 281-292.
  • 52. Jacquemoud S., Bacour C., Poilvé H., Frangi J. P., 2000, Comparison of Four Radiative Transfer Models to Simulate Plant Canopies Reflectance: Direct and Inverse Mode. Remote Sensing of Environment, nr 74, str. 471-481.
  • 53. Jacquemoud S., Baret F., 1990, PROSPECT: A Model of Leaf Optical properties Spectra. Remote Sensing of Environment, nr 34, str. 75-91.
  • 54. Jacquemoud S., Baret F., Andrieu B., Danson F. M., Jaggard K., 1995, Extracting of vegetation biophysical parameters by inversion of the PROSPECT + SAIL models on sugar beet canopy refl ectance data. Application to TM and AVIRIS sensors. Remote Sensing of Environment, nr 52, str. 163-172.
  • 55. Jacquemoud S., Baret F., Hanocq J. F., 1992, Modeling spectral and bidirectional soil reflectance. Remote Sensing of Environment, nr 41, str. 123-132.
  • 56. Jacquemoud S., Ustin S. L., Verdebout J., Schmuck G., Anderoli G., Hosgood B., 1996, Estimating Leaf Biochemistry Using the PROSPECT Leaf Optical Properties Model. Remote Sensing of Environment, nr 56, str. 194-202.
  • 57. Jacquemoud S., Verhoef W., Baret F., Bacour C., Zarco-Tejada P. J., Asner G. P., François H., Ustin S. L., 2009, PROSPECT+SAIL models: A review of use for vegetation characterization. Remote Sensing of Environment, nr 113, str. S56–S66.
  • 58. Jankowska-Huflejt H., Domański P. J., 2008, Aktualne i możliwe kierunki wykorzystania trwałych użytków zielonych w Polsce. Woda-Środowisko-Obszary Wiejskie, t. 8, z 2b, str. 31-49.
  • 59. Jarocińska A., Zagajewski B., 2008, Korelacje naziemnych i lotniczych teledetekcyjnych wskaźników roślinności dla zlewni Bystrzanki. Teledetekcja Środowiska, tom 40, str. 100-124.
  • 60. Jensen J. R., 1983, Biophysical Remote sensing – Review Article. Annals of the Associations of American Geographers, t. 73, nr 1, 111-132
  • 61. Kamiński J., 2004, Wpływ wykaszania na zmiany w zbiorowisku łąki turzycowej zarastającej trzciną. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 4., z.1 (10), str. 241-246.
  • 62. Kamiński J., Chrzanowski S., 2009, Zróżnicowanie florystyczne i walory przyrodnicze łąk na tle zasobności gleb torfowo-murszowych w fosfor. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 9, z. 3 (27), str. 77-88.
  • 63. Kasperczyk M., Kacprzyk P., 2008, Wpływ rodzaju nawożenia na wartość gospodarczą łąki górskiej. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 8., z. 1 (22), str. 143-150.
  • 64. Kasperczyk M., Szewczyk W., 2006, Skuteczność wapnowania łąki górskiej. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 6, z. 1 (16), str. 153-159.
  • 65. Kawamura K., Watanabe N., Sakanoue S., Inoue Y., 2008, Estimating forage biomass and quality in a mixed sown pasture based on partial least squares regression with waveband selection. Grassland Science, nr 54, str. 131–145.
  • 66. Kim Y., Glenn D. M., Park J., Ngugi H. K., Lehman B. L., 2011, Hyperspectral image analysis for water stress detection of apple trees. Computers and Electronics in Agriculture, nr 77, str. 155–160.
  • 67. Kiryluk A., 2008, Wpływ 20-letniego użytkowania łąk pobagiennych na zmianę niektórych właściwości fi zyczno-wodnych gleb oraz kształtowanie się zbiorowisk roślinnych. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 8, z. 1 (22), str. 151-160.
  • 68. Kitczak T., Czyż H., 2003, Wpływ użytkowania trwałych użytków zielonych na użytkowanie oraz skład florystyczny i chemiczny runi. Acta Agrophysica, nr 1, str. 109-114.
  • 69. Koetz B., Schaepman M., MorsdorfF., Bowyer P., Itten K., Allgöwer B., 2004, Radiative transfer modeling within a heterogeneous canopy for estimation of forest fire fuel properties. Remote Sensing of Environment, nr 92, str. 332–344.
  • 70. Koetz B., Baret F., Poilvé H., Hill J., 2005, Use of coupled canopy structure dynamic and Radiative transfer models to estimate biophysical canopy characteristics. Remote Sensing of Environment, nr 95, str. 115-124.
  • 71. Kosiński K., Hoffmann-Niedek A., 2008, Klasyfikacja obiektowa użytków zielonych z wykorzystaniem wieloletnich zmian NDVI i filtracji kierunkowych obrazu satelitarnego. Archiwum Fotogrametrii, Kartografi i i Teledetekcji, Vol. 18, str. 273-281.
  • 72. Kosiński K., Kozłowska T., 2003, Zastosowanie wskaźnika NDVI i filtracji kierunkowej do rozpoznawania użytków zielonych oraz analizy zmian siedlisk i zbiorowisk łąkowych. Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji, Vol. 13 B, str. 387-395.
  • 73. Köts B., Schaepman M., Morsdorf F., Bowyer P., Itten K., Allgöwer B., 2004, Radiative transfer modeling within a heterogeneous canopy for estimation of forest fire fuel properties. Remote Sensing of Environment, nr 92, str. 332-344.
  • 74. Kozłowska T., Dąbrowska-Zielińska K., Ostrowski J., Ciołkosz A., Stankiewicz K., Bochenek Z., 2000, Szacowanie plonów z użytków zielonych w skali regionalnej z zastosowaniem teledetekcji satelitarnej. wyd. IMUZ, Falenty.
  • 75. Kozłowska T., Kosiński K., Kwiecień R., Ziaja W., 2004, Zastosowanie wskaźnika NDVI do wyróżniania łąk o różnym poziomie użytkowania i uwilgotnienia. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 4., z.1., str. 201-218.
  • 76. Kozłowska T., Rogowski W., Banaszek P., 1994, Ocena uwilgotnienia siedlisk łąkowych metodą tradycyjną oraz teledetekcji satelitarnej. Fotointerpretacja w geografii, nr 24, str. 62-67.
  • 77. Kryszak A., 2004, Synantropizacja wybranych zbiorowisk łąkowych. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 4., z.1.(10), str. 201-208.
  • 78. Kucharski L., 2009, Trwałe użytki zielone w programie rolnośrodowiskowym, Biblioteczka Programu Rolnośrodowiskowego 2007-2013. Ministerstwo Rolnictwa i Rozwoju Wsi, Warszawa.
  • 79. Kumar L., Schmidt K., Dury S., Skidmore A., 2006, Imaging spectrometry and vegetation science, W: van der Meer F. D., de Jong S. M. (red.) Imaging Spectrometry. Basic principles and Prospective Applications. wyd. Springer, Holandia, str. 111-155.
  • 80. Kuusk A., 1991, The angular-distribution of reflectance and vegetation indexes on barley and clover canopies. Remote Sensing of Environment, nr 37, str. 143-151.
  • 81. Kuusk A., 1994, A computer-efficient plant reflectance model. Comuters & Geosciences, nr 22 (2), str. 194-163.
  • 82. Łabędzki L., 2003, Wpływ czynników meteorologicznych i roślinnych oraz wilgotności gleby na temperaturę radiacyjną roślin w różnych siedliskach łąkowych. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 3., z.1 (9), str. 99-112.
  • 83. le Maire G.,François C., Soudani K., Berveiller D., Pontailler J.-Y., Bréda N., Genet H., Davi H., Dufrêne E., 2008, Calibration and validation of hyperspectral indices for the estimation of broadleaved forest leaf chlorophyll content, leaf mass per area, leaf area index and leaf canopy biomass. Remote Sensing of Environment, nr 112, str. 3846–3864.
  • 84. le Maire G., Francois C., Dufrêne E., 2004, Towards universal broad leaf chlorophyll indices using PROSPECT simulated database and hyperspectral reflectance measurements. Remote Sensing of Environment, nr 89, str. 1-28.
  • 85. le Maire G., Marsden C., Verhoef W., Ponzoni F. J., Seen D. L., Bégué A., Stape J.-L., Nouvellon Y., 2011, Leaf area index estimation with MODIS reflectance time series and model inversion during full rotations of Eucalyptus plantations. Remote Sensing of Environment, nr 115, str. 586–599.
  • 86. Lewiński S., Gruszczyńska M., 1992, Badanie zależności między temperaturą radiacyjną mierzoną z pułapu lotniczego i satelitarnego a LAI, biomasą i wilgotnością gleby użytków zielonych. Prace Instytutu Geodezji i Kartografii, tom 39, zeszyt 1 (87), str. 127-133.
  • 87. Liu Y., Chen H., Wua G., Wua W., 2010, Feasibility of estimating heavy metal concentrations in Phragmites australis using laboratory-based hyperspectral data-A case study along Le’an River, China. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, nr 12S, str. S166–S170.
  • 88. Lucas K. L., Carter G. A., 2008, The use of hyperspectral remote sensing to assess vascular plant species richness on Horn Island, Mississippi. Remote Sensing of Environment, nr 112, str. 3908-3915.
  • 89. Meroni, M., Colombo R., Panigada C., 2004, Inversion of a radiative transfer model with hyperspectral observations for LAI mapping in poplar plantations. Remote Sensing of Environment, nr 92, str. 195-206.
  • 90. Miao X., Gong P., Swope S., Pu R., Carruthers R., Anderson G. L., Heaton J. S., Tracy C.R., 2006, Estimation of yellow star thistle abundance through CASI-2 hyperspectral imagery using linear spectral mixture models. Remote Sensing of Environment, nr 101, str. 329–341.
  • 91. Migdall S., Bach H., Bobert J., Wehrhan M., Mauser W., 2009, Inversion of a canopy reflectance model using hyperspectral imagery for monitoring wheat growth and estimating yield. Precision Agriculture, nr 10, str. 508-524.
  • 92. Muhammed H. H., Larsolle A., 2003, Feature Vector Based Analysis of Hyperspectral Crop Reflectance Data for Discrimination and Quantification of Fungal Disease Severity in Wheat. Biosystems Engineering, nr 86 (2), str. 125–134.
  • 93. Mutanga O., Skidmore A. K., 2004, Integrating imaging spectroscopy and neural networks to map grass quality in the Kruger National Park, South Africa. Remote Sensing of Environment, nr 90, str. 104– 115.
  • 94. Mutanga O., Skidmore A. K., van Wieren S., 2003, Discriminating tropical grass (Cenchrus ciliaris) canopies grown under different nitrogen treatments using spectroradiometry. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, nr 57, str. 263– 272.
  • 95. Nadolna L., Paszkiewicz-Jasińska A., 2007, Plonowanie łąki górskiej Sudetach na podstawie wyników badań w świetle zmieniających się trendów nawożenia użytków zielonych. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 7, z. 2a (20), str. 257-270.
  • 96. Nawara Z., 2006, Rośliny łąkowe. wyd. MULTICO, Warszawa
  • 97. North P. R. J., 1996, Three-dimensional forest light interaction model using a Monte Carlo metod, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, nr 34, str. 946−956.
  • 98. Nouvellon Y., Moran M. S., Seen D. L., Bryant R., Rambal S., Ni W., Bégué E., Chehbouni A., Emmerich W. E., Heilman P., Qi J., 2001, Coupling a grassland ecosystem model with Landsat imagery for a 10-year simulation of carbon and water budgets. Remote Sensing of Environment, nr 78, str. 131– 149.
  • 99. Olędzki J. R., 2007, Regiony geograficzne Polski. Teledetekcja Środowiska, nr 38, str. 1-337.
  • 100. Olesiuk D., Zagajewski B., 2008, Wykorzystanie obrazów hiperspektralnych do klasyfikacji pokrycia terenu zlewni Bystrzanki. Teledetekcja środowiska, tom 40, Str. 125-148.
  • 101. Olszewska M., Grzegorczyk S., Olszewski J., Bałuch-Małecka A., 2010, Porównanie reakcji wybranych gatunków traw na stres wodny. Łąkarstwo w Polsce, nr 13, str. 127-136.
  • 102. Osińska-Skotak K., 2009, Możliwości teledetekcyjnego monitorowania zawartości chlorofilu w wodach śródlądowych. Teledetekcja Środowiska, nr 42, str. 59-68.
  • 103. Piekarczyk J., Sulewska H., 2010, Assessment of winter pelt and wheat growth and yield by ground spectral measurements. Acta Agrophysica, nr 15 (2), str. 371-381.
  • 104. Prokopowicz J., Jankowska-Hufl ejt H., 2007, Wyniki ekonomiczno-rolnicze produkcji łąkarskich gospodarstw ekologicznych. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 7., z.1 (19), str. 141-157.
  • 105. Prokopowicz J., Jurczyk S., 2008, Ocena ekonomiczna nawodnień podsiąkowych na łąkach położonych na glebach torfowo-murszowych. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 8., z. 1 (22), str. 247-261.
  • 106. Prokopowicz J., Kowalczyk J., 2007, Różnice w plonowaniu łąk i pastwisk na glebach torfowych w doświadczeniach łąkarskich i skali produkcyjnej. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, t. 7., z.1 (19), str. 159-170.
  • 107. Radkowski A., Kuboń M., 2006, Wpływ rodzaju koszenia na bioróżnorodność i wartość użytkową runi łąkowej. Inżynieria Rolnicza, nr 13, str. 403-408.
  • 108. Rahman A. F., Gamon J. A., 2004, Detecting biophysical properties of a semi-arid grassland and distinguishing burned from unburned areas with hyperspectral term reflectance. Journal of Arid Environments, nr 58 (4), str. 597-610.
  • 109. Richter R., Schläpfer D., 2002, Geo-atmospheric processing of airborne spectrometry data. Part 2: atmospheric/topographic correction. International Journal of Remote Sensing, nr 23, str. 2631-2649.
  • 110. Schaepman M. E., Koetz B., Schaepman-Strub G., Itten K. I., 2005, Spectrodirectional remote sensing for the improved estimation of biophysical and -chemical variables: two case studies. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, nr 6, str. 271–282.
  • 111. Schmidtlein S., Sassin J., 2004, Mapping of continuous floristic gradients in grasslands using hyperspectral imagery. Remote Sensing of Environment, nr 92, str. 126-138.
  • 112. Schut A. G. T.,Ketelaars J. J. M. H., Meuleman J., Kornet J. G., Lokhorst C., 2002, Novel Imaging Spectroscopy for Grass Sward Characterization. Biosystems Engineering, nr 82 (2), str. 131–141.
  • 113. Siedlecka M., Wróblewska B., 2009, 5.3. Fotosyntetyczne podstawy pomiarów biometrycznych. W: Olędzki J. R. (red.) Zintegrowane badania środowiska, Uniwersytet Warszawski Wydział Geografi i i Studiów Regionalnych, Warszawa.
  • 114. Smith M. L., Ollinger S. V., Martin M. E., Aber J. D., Hallett R. A., Goodale C. L., 2002, Direct estimation of aboveground forest productivity through hyperspectral remote sensing of canopy nitrogen. Ecological Applications, t. 12, nr. 5, 1286-1302.
  • 115. Sobczak M., Folbrier A., Kozłowska A., Krówczyńska M., Pabjanek P., Wrzesień M., Zagajewski B., 2005, Assessment of the potential of hyperspectral data and techniques for mountain vegetation analysis. Imaging spectroscopy. New quality of Environmental Studies, EARSeL i Uniwersytet Warszawski, Warszawa.
  • 116. Stypiński P., 2009, Zasady typologii i waloryzacji siedlisk łąkowych. http://www.mppl.pl/obserwatorzy/Zasady%20typologii%20i%20waloryzacji%20siedlisk%20lakowych_Piotr%20Stypinski.pdf.
  • 117. Suárez L., Zarco-Tejada P. J., Berni J. A. J., Gonzáles-Dugo V., Fereres E., 2009, Modelling PRI for water stress detection using radiative transfer models. Remote Sensing of Environment, nr 113, str. 730-744.
  • 118. Suzuki Y., Tanaka K., Kato W., Okamoto H., Kataoka T., Shimada H., Sugiura T., Shima E., 2008, Field mapping of chemical composition of forage using hyperspectral imaging in a grass meadow. Grassland Science, nr 54, str. 179–188.
  • 119. Szweykowska A., Szweykowski J., 2008, Botanika tom I. Morfologia. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
  • 120. Tian Y. C., Yao X., Yang J., Cao W. X., Hannaway D. B., Zhu Y., 2011, Assessing newly developed and published vegetation indices for estimating rice leaf nitrogen concentration with ground- and space-based hyperspectral term reflectance. Field Crops Research, nr 120 (2), str. 299-310.
  • 121. Tomimatsu H.,Itano S., 2009, Differences in spectrum reflectance and physiological indices among three typical seminatural grasslands in Japan. Grassland Science, nr 55, str. 221–224.
  • 122. Tretyn A., 2007, Podstawy strukturalno-funkcjonalne komórki roślinnej; W: Kopcewicz J., Lewak S. (red.), Fizjologia roślin, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, str. 22-87.
  • 123. Underwood E. C., Mulitsch M. J., Greenberg J. A., Whiting M. L., Ustin S. L., Kefauver S. C., 2006, Mapping invasive aquatic vegetation in the Sacramento-San Joaquin delta using hyperspectral imagery. Environmental Monitoring and Assessment, nr 121, str. 47–64.
  • 124. Ustin S. L., Roberts D. A., Gamon J. A., Asner G. P., Green R. O., 2004, Using Imaging Spectroscopy to Study Ecosystem Processes and Properties. Bioscience, tom 54, nr 6., str. 523-533.
  • 125. Vaiphasa C., Ongsomwang S., Vaiphasa T., Skidmore A. K., 2005, Tropical mangrove species discrimination using hyperspectral data: A laboratory study, Estuarine. Coastal and Shelf Science, nr 65, str. 371-379.
  • 126. Verger A., Baret F., Camacho F., 2011, Optimal modalities for radiative transfer-neural network estimation of canopy biophysical characteristics: Evaluation over an agricultural area with CHRIS/PROBA observations. Remote Sensing of Environment, nr 115, str. 415–426
  • 127. Verhoef V., 2002, Improved modeling of multiple scattering in leaf canopies: The model SAIL++, W: J. A. Sobrino (red), Proc. 1st Int. Symp. On Recent Advantages in Quantitative Remote Sensing, Spain, Universitat dr Valencia, str, 11-20.
  • 128. Verhoef W., 1984, Light scattering by leaf layers with application to canopy reflectance modeling: The SAIL model. Remote Sensing of Environment, nr 16, str. 125-141.
  • 129. Verhoef W., 1985, Earth observation modeling based on layer scattering matrices. Remote Sensing of Environment, nr 17, str. 165-178.
  • 130. Verhoef W., Bach H., 2003, Simulation of hyperspectral and directional radiance images using coupled biophysical and atmospheric radiative transfer models. Remote Sensing of Environment, nr 87, str. 23-41
  • 131. Verhoef W., Bach H., 2007, Coupled soil–leaf-canopy and atmosphere radiative transfer modeling to simulate hyperspectral multi-angular surface reflectance and TOA radiance data. Remote Sensing of Environment, nr 109, str. 166–182.
  • 132. Verhoef, W., Jia L., Xiao Q., Su Z., 2007, Unified Optical-Thermal Four-Stream Radiative Transfer Theory for Homogeneous Vegetation Canopies. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, nr 45, str. 1808-1822.
  • 133. Verstraete M.M., Pinty B., 2001, Introduction to special section: modeling, measurement, and exploitation of anisotropy in the radiation field. Journal of geophysical research – atmospheres, nr 106, str. 11903–11907.
  • 134. Vohland M., Mader S., Dorigo W., 2010, Applying different inversion techniques to retrieve stand variables of summer barley with PROSPECT + SAIL. International Journal ofApplied Earth Observation and Geoinformation, nr 12, str. 71-80.
  • 135. Weihs P., Suppan F., Richter K., Petritsch R., Hasenauer H., Schneider W., 2008, Validation of forward and inverse modes of a homogeneous canopy reflectance model. International Journal of Remote Sensing, nr 29 (5), str. 1317 -1338.
  • 136. Weiss M.,Baret F., Myneni R., Pragnère A., Knyazikhin Y., 2000, Investigation of a model inversion technique to estimate canopy biophysical variables from spectral and directional reflectance data. Agronomie, nr 20, str. 3-22.
  • 137. Weiss M., Troufl eau D., Baret F., Chauki H., Prévot L., Olioso A., Bruguier N., Brisson N., 2001, Coupling canopy functioning and radiative transfer models for remote sensing data assimilation. Agricultural and Forest Meteorology, nr 108, str. 113–128.
  • 138. Wężyk P., Wertz B., Waloszek A., 2003, Skaner hiperspektralny AISA (Airborne Imaging Spectrometer for Applications) jako narzędzie pozyskiwania informacji o ekosystemie leśnym. Archiwum Fotogrametrii, Kartografi i i Teledetekcji, vol. 13B., Materiały Ogólnopolskiego Sympozjum Geoinformacji „Geoinformacja zintegrowanym narzędziem badań przestrzennych”, Wrocław – Polanica Zdrój, 15-17 września 2003 r., str. 485-496.
  • 139. Yang C., Everitt J. H., Fernandez C. J., 2010, Comparison of airborne multispectral and hyperspectral imagery for mapping cotton root rot. Biosystems Engineering, nr 107, str. 131-139.
  • 140. Yao Y., Liu Q., Liu Q., Li X., 2008, LAI retrieval and uncertainty evaluations for typical row-planted crops at different growth stages. Remote Sensing of Environment, nr 112, str. 94-106
  • 141. Ye X., Sakai K., Okamoto H., Garciano L. O., 2008, A groundbased hyperspectral term imaging system for characterizing vegetation spectral features. Computers and Electronics in Agriculture, nr 63 (1), str. 13-21.
  • 142. Yerba M., Chuvieco E., Riaño D., 2008, Estimation of live fuel moisture content from MODIS images for fire risk assessment. Agricultural and Forest Meteorology, nr 148, str. 523-536.
  • 143. Zagajewski B., 2010, Ocena przydatności sieci neuronowych i danych hiperspektralnych do klasyfikacji roślinności Tatr Wysokich. Teledetekcja środowiska, tom 43, s. 1-113.
  • 144. Zagajewski B., Kozłowska A., Krówczyńska M., Sobczak M., Wrzesień M., 2005, Mapping high mountains vegetation Rusing hyperspectral data. EARSeL eProceedings, nr 4 (1), str. 70-78.
  • 145. Zagajewski B., Lechnio J., Sobczak M., 2007, Wykorzystanie teledetekcji hiperspektralnej w analizie roślinności zanieczyszczonej metalami ciężkimi. Teledetekcja Środowiska, nr 37, str. 82-100.
  • 146. Zagajewski B., Sobczak M., Wrzesień M., 2004, Badania górskich zbiorowisk roślinnych z użyciem technik hiperspektralnych. Przegląd Geofizyczny, z. 3-4, str.115-129.
  • 147. Zarco-Tejada P.J., Miller J.R., Morales A., Berjón A., Agüera J., 2004, Hyperspectral indices and model simulation for chlorophyll estimation in open canopy-tree crops. Remote Sensing of Environment, nr 90, str. 462-476.
  • 148. Zarco-Tejada P. J., Miller J. R., Harron J., Hu B., Noland T. L., Goel N., Mohammed G. H., Sampson P., 2004, Needle chlorophyll content estimation through model inversion using hyperspectral data from boreal conifer forest canopies. Remote Sensing of Environment, nr 89, str. 189-199.
  • 149. Zarco-Tejada P. J., Rueda C. A., Ustin S. L., 2003, Water content estimation in vegetation with MODIS reflectance data and model inversion methods. Remote Sensing of Environment, nr 85, str. 109-124
  • 150. Zhang M., Qin Z., Liu X., Ustin S. L., 2003, Detection of stress in tomatoes induced by late blight disease in California, USA, using hyperspectral remote sensing. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, nr 4, str. 295–310.
  • 151. Zhang N. Zhao Y., 2009, Estimating leaf area index by inversion of reflectance model for semiarid natural grasslands. Science in China Series D: Earth Sciences, nr. 52 (1), str. 66-84.
  • 152. Zhao D., Starks P. J., Brown M. A., Phillips W. A., Coleman S. W., 2007, Assessment of forage biomass and quality parameters of bermudagrass using proximal sensing of pasture canopy reflectance. Grassland Science, nr 53, str. 39–49.
  • 153. Zwijacz-Kozica M., 2010, Zróżnicowanie kosodrzewiny w Tatrach, w świetle badań teledetekcyjnych. Teledetekcja Środowiska, str. 61
  • 154. CCM-200 plus, http://www.optisci.com/ccm200.htm
  • 155. Earth Observation and Satellite Imagery, www.ga.gov.au/
  • 156. earth-observation/satellites-and-sensors/eo-1-satellite.html
  • 157. Environmental Mapping and Analysis Program, www.enmap.org
  • 158. PROSPECT+SAIL=PROSAIL, http://teledetection.ipgp.jussieu.fr/prosail/
  • 159. Sun or Moon Altitude/Azimuth Table: Locations Worldwide, http://www.usno.navy.mil/USNO/astronomical-applications/data-services/alt-az-world
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-9279925a-a66a-4d5e-9662-6c2c11f0422b
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.