Gefördert durch: 29.01.2015 Phänologische Strukturierung von zeitlich hochauflösenden Sentinel-2-Datensätzen zur Optimierung von Landnutzungsklassifikationen Prof. Dr. Cornelia Gläßer, Henning Gerstmann , Dr. Markus Möller, Dr. Detlef Thürkow (Uni Halle) Prof. Dr. Christopher Conrad, Patrick Knöfel (Uni Würzburg) Dr. Daniel Doktor, Xingmei Xu (UFZ) Workshop: "Nutzung der Sentinels und nationalen Erdbeobachtungs-Missionen" Bonn
55
Embed
Phänologische Strukturierung von zeitlich hochauflösenden ...paradigmaps.geo.uni-halle.de/phenos/sites/default/files/Uni_Halle... · Phänologische Strukturierung von Sentinel-2-Daten
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Gefördert durch:
29.01.2015
Phänologische Strukturierung von zeitlich hochauflösenden Sentinel-2-Datensätzen zur
Optimierung von Landnutzungsklassifikationen
Prof. Dr. Cornelia Gläßer, Henning Gerstmann, Dr. Markus Möller, Dr. Detlef Thürkow (Uni Halle)
Prof. Dr. Christopher Conrad, Patrick Knöfel (Uni Würzburg)
Dr. Daniel Doktor, Xingmei Xu (UFZ)
Workshop: "Nutzung der Sentinels und nationalen Erdbeobachtungs-Missionen"
Bonn
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Motivation
• Klassifikation von Ackerfrüchten nach Arten ist Voraussetzung für Anwendung von Sentinel-2-Daten für EU-Agrarpolitik, Umweltfragen etc.
• Defizite durch große spektrale Ähnlichkeiten
• Phänologische Phasen können als Indikator für optimale Zeitfensterauswahl dienen
Henning Gerstmann
Projektüberblick
Genauere Klassifikationsergebnisse
Partner • Verbundprojekt der Universitäten Halle und Würzburg,Department CLE des
UFZ sowie Fa. UmGeoDat • Laufzeit: März 2013 bis Oktober 2016
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
• Methodenentwicklung für operationelle Detektion phänologischer Zeitfenster
PHASE: • Modellierung phänologischer Phasen als Indikator für Zeitfensterdetektion von
Fernerkundungsdaten
• Tagesgenaue Interpolationen kann das Modell nicht leisten
• Benötigt keine Parametrisierung durch Nutzer, optimale Parametrisierung wird durch Kreuzvalidierung bestimmt
• Retrospektiv unter Nutzung von Jahresmelder-Daten und aktuell bei Nutzung von phänologischen Sofortmeldern
Henning Gerstmann
Phänologische Modellierung
Zweites Modell: PIM
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten Promoter-Inhibitor-Model (PIM)
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten Promoter-Inhibitor-Model (PIM)
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten PIM: Fitting, Sensitivity Analysis and Prediction
Fitting with differential evolution algorithm (R-package 'DE optim'), which
uses selection, mutation and crossover for optimisation Sensitivity analysis: check influence of model parameters on modelled
phenological phases and goodness of fit Training and test on observed phenology from 1951-2012 Prediction of phenological phases based on climate scenarios until 2100
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten PIM: Fitting, Sensitivity Analysis and Prediction
Fitting with differential evolution algorithm (R-package 'DE optim'), which
uses selection, mutation and crossover for optimisation Sensitivity analysis: check influence of model parameters on modelled
phenological phases and goodness of fit Training and test on observed phenology from 1951-2012 Prediction of phenological phases based on climate scenarios until 2100
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten PIM: Fitting, Sensitivity Analysis and Prediction
Fitting with differential evolution algorithm (R-package 'DE optim'), which
uses selection, mutation and crossover for optimisation Sensitivity analysis: check influence of model parameters on modelled
phenological phases and goodness of fit Training and test on observed phenology from 1951-2012 Prediction of phenological phases based on climate scenarios until 2100
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten PIM: Fitting, Sensitivity Analysis and Prediction
Fitting with differential evolution algorithm (R-package 'DE optim'), which
uses selection, mutation and crossover for optimisation Sensitivity analysis: check influence of model parameters on modelled
phenological phases and goodness of fit Training and test on observed phenology from 1951-2012 Prediction of phenological phases based on climate scenarios until 2100
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten PIM: Fitting, Sensitivity Analysis and Prediction
Fitting with differential evolution algorithm (R-package 'DE optim'), which
uses selection, mutation and crossover for optimisation Sensitivity analysis: check influence of model parameters on modelled
phenological phases and goodness of fit Training and test on observed phenology from 1951-2012 Prediction of phenological phases based on climate scenarios until 2100
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten PIM: Outlook
Adapt the model to agricultural species
• Implement sowing date
Potential integration of other model concepts:
• non-linear dependencies
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten Spektrale Maße
WPA-PhenoS
Operationelle Zeitfensterdetektion
Klassifikationsrahmen
Spektrale Maße Phänologische Modellierung
Fernerkundungsdaten Beobachtungsdaten, Höhenmodelle, weitere
Sekundärdaten
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
MODIS RapidEye AISA
Time period 2000-2013 2010-2014 2010-2013
Temporal resolution daily ~15 days during
vegetation period ~2 per year
Spatial resolution (m) 250 5 1/2/3
Data
Phänologische Maße aus Satellitendaten
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
MODIS GQ09 Surface reflectance
RapidEye radiance
RapidEye reflectance
Respective NDVI time series
ATCOR
Phenological matrices
“phenex”--R package[1]
• Green-up + senescence dates
• Length of growing season
• Growing season Integrated NDVI
• Maximum and minimum NDVI
• Dates of the year with highest and lowest NDVI
Phänologische Maße aus Satellitendaten
Data processing
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
MODIS GQ09 Surface reflectance
RapidEye radiance
RapidEye reflectance
Respective NDVI time series
ATCOR
Phenological matrices
“phenex”--R package[1]
• Green-up + senescence dates
• Length of growing season
• Growing season Integrated NDVI
• Maximum and minimum NDVI
• Dates of the year with highest and lowest NDVI
Phänologische Maße aus Satellitendaten
Data processing
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Year: 2012
Satellite: MODIS aqua
Method: BISE
Model: Linear interpolation
Phenophase: senescence
Threshold: local 0.55
Phänologische Maße aus Satellitendaten
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Year: 2012
Satellite: MODIS aqua
Method: BISE
Model: Linear interpolation
Phenophase: senescence
Threshold: local 0.55
Year: 2012
Satellite: RapidEye
Method: BISE
Model: Linear interpolation
Phenophase: Green-up
Threshold: Local 0.55
White area: no data
affected by clouds
Phänologische Maße aus Satellitendaten
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
AISA data processing
Radiometric correction (with Caligeo)
Adjustment of AISA Hawk (SWIR) signal
Destriping (ROME)
Geometric correction (with Caligeo)
Georeferencing Orthorectification
(with PARGE)
Atmospheric correction with BRDF correction
(with ATCOR 4)
Atmospheric correction (with ATCOR 4)
Geometric correction (with Caligeo)
Georeferencing
Mosaicing
Phänologische Maße aus Satellitendaten
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Spatial resolution: 60m
Band combination:
R-band 9(945nm)
G-band 1(443nm)
B-band 10(1375nm)
Spatial resolution: 10m
Band combination:
R-band 8(842nm)
G-band 4(665nm)
B-band 3(560nm)
Simulated Sentinel-2 images
signali
——the plot-based simulated signal of Sentinel-2 in band i
srci —— the spectral response curve for band i of Sentinel-2; ∑src
i=1
ref —— the plot-based canopy reflectance observed by AISA
rad —— the radiometric resolution
[1]
Phänologische Maße aus Satellitendaten
[1] Hannes Feilhauer et al., 2013, Assessing floristic composition with multispectral sensors—A comparison based on monotemporal and multiseasonal field spectra, Int. Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21(218–229).
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Spatial resolution: 20m
Band combination:
R-band 5(705nm)
G-band 7(783nm)
B-band 6(740nm)
Simulated Sentinel-2 images
signali
——the plot-based simulated signal of Sentinel-2 in band i
srci —— the spectral response curve for band i of Sentinel-2; ∑src
i=1
ref —— the plot-based canopy reflectance observed by AISA
rad —— the radiometric resolution
[1]
Phänologische Maße aus Satellitendaten
[1] Hannes Feilhauer et al., 2013, Assessing floristic composition with multispectral sensors—A comparison based on monotemporal and multiseasonal field spectra, Int. Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21(218–229).
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Spatial resolution: 60m
Band combination:
R-band 9(945nm)
G-band 1(443nm)
B-band 10(1375nm)
Simulated Sentinel-2 images
signali
——the plot-based simulated signal of Sentinel-2 in band i
srci —— the spectral response curve for band i of Sentinel-2; ∑src
i=1
ref —— the plot-based canopy reflectance observed by AISA
rad —— the radiometric resolution
[1]
Phänologische Maße aus Satellitendaten
[1] Hannes Feilhauer et al., 2013, Assessing floristic composition with multispectral sensors—A comparison based on monotemporal and multiseasonal field spectra, Int. Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 21(218–229).
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Period Fields covered Data Measurements
11-03-2014
⁞
11-11-2014
from Aschersleben
to Straßberg
Fields number: 70 in total---50 per week
Data types: BBCH code
plant height
BBCH Code (Biologische Bundesanstalt für Land- und Forstwirtschaft,
Bundessortenamt und CHemische Industrie) :
• Oilseed rape : 39---9 or more visibly extended internodes
50---Flower buds present, still enclosed by leaves
60---First flowers open
• Cereal : 13---3 leaves unfolded
39---Flag leaf stage
51---Beginning of heading
Field observations
Phänologische Maße aus Satellitendaten
62
55
Xingmei Xu
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Henning Gerstmann
Spektrale Maße
WPA-PhenoS
Operationelle Zeitfensterdetektion
Klassifikationsrahmen
Spektrale Maße Phänologische Modellierung
Fernerkundungsdaten Beobachtungsdaten, Höhenmodelle, weitere
Sekundärdaten
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
Henning Gerstmann
Spektrale Maße
Vegetationsindizes: • Vergleich Standard-Indizes mit sensorspezifischen neuen Indizes im VIS/NIR
• Automatisierte Bestimmung des optimalen Index zur Trennung bestimmter Feldfrüchte:
o Gütemaß η2 zur Zusammenhangsanalyse zwischen Klassenzugehörigkeit und mittlerem Indexwert
• Berechnung von fruchtartspezifischen Index-Zeitreihen
• Berechnung der Indexdifferenz der Zielarten als Trennbarkeitsindikator
• Kopplung an modellierte phänologische Phasen
• Erweiterung des Klassifikationsrahmens
cd2*Β2d1*Β1Β1Β2Β1Ιndex
B1-B3: Spektralkanäle
d1,d2: Wichtungsfaktoren
c: Absolutglied
Phänologische Strukturierung von
Sentinel-2-Daten
• Beispiel
Henning Gerstmann
Spektrale Maße
Monotemporale Trennung von Gerste und Roggen am 4. Juni 2011 mit RapidEye: