Zarówno informacje geometryczne, jak i spektralne celu są dostępne za pomocą hiperspektralnej detekcji światła i określania odległości (LiDAR) w jednym pomiarze. Ta zaawansowana technika rozszerza zakres spektroskopii obrazowej na widmowe wykrywanie trójwymiarowe (3D).

Jednak w hiperspektralnym LiDAR istnieją dwa główne geometryczne efekty radiacyjne, a mianowicie efekt odległości i efekt kąta padania, które poważnie ograniczają jego ilościowe zastosowania w teledetekcji.

Zespół badawczy kierowany przez prof. Niu Zhenga z Aerospace Information Research Institute (AIR) Chińskiej Akademii Nauk (CAS) zaproponował algorytmy korygujące podczas badania geometrycznych efektów radiacyjnych występujących w hiperspektralnym LiDAR.

Naukowcy odkryli, że analizę i korekcję efektu odległości i efektu kąta padania można przeprowadzić niezależnie. Zaproponowali model funkcji odcinkowej, który łączy funkcję kwadratową i funkcję rozpadu wykładniczego, aby analizować i korygować efekt odległości, oraz opracowali ulepszony algorytm Poullaina do analizy i korygowania efektu kąta padania.

Wyniki opublikowano w ISPRS Journal of Photogrametry and Remote Sensing I Transakcje IEEE dotyczące nauk o Ziemi i teledetekcji.

Odkryli, że efekt odległości pochodzi z samego systemu, a wszystkie długości fal mają ujednoliconą funkcję efektu odległości. Na tej podstawie zaproponowali model funkcji fragmentarycznej, który łączy funkcję kwadratową i funkcję rozkładu wykładniczego w celu analizy i skorygowania efektu odległości.

W przypadku różnych rodzajów docelowych liści roślinnych zwykle wykazują one różne efekty kąta padania ze względu na różne mikroskopijne struktury fizyczne powierzchni i wewnętrzne parametry biochemiczne. Efekt ten jest ściśle powiązany z dwukierunkową charakterystyką odbicia mierzonych gatunków docelowych w hiperspektralnych warunkach LiDAR.

Dlatego zespół zwrócił uwagę, że dokładniejszym wyrażeniem efektu kąta padania hiperspektralnego LiDAR powinien być „efekt kąta padania określonego celu pod hiperspektralnym LiDAR”. Opracowali nowy, ulepszony algorytm Poullaina, aby skorygować efekt kąta padania celu.

W porównaniu z tradycyjnym prawem kosinusowym Lamberta opartym na założeniu rozpraszania izotropowego i oryginalnym algorytmem Poullaina, algorytm ten uwzględnia heterogeniczność docelowego współczynnika chropowatości i współczynnika odbicia rozproszonego przy różnych kątach padania i długościach fal, co jest bardziej zgodne z charakterystyką odbicia naturalnych ech celu.

Wyniki różnych eksperymentów z liśćmi wegetacji wykazały, że odchylenia standardowe wyników korekcji zostały zmniejszone o 30% do 60% w porównaniu z intensywnością echa i współczynnikiem odbicia przy standardowym 0-stopniowym kącie padania.

Algorytm zapewnia ważną podstawę teoretyczną i wsparcie techniczne dla dokładnej inwersji trójwymiarowych parametrów biochemicznych roślinności w przyszłości.

Obecnie zespół badawczy zakończył projektowanie i rozwój systemu hiperspektralnego LiDAR drugiej generacji z możliwością szybkiej akwizycji, który przechodzi testy wydajnościowe i ma zostać oddany do użytku do końca 2023 roku.