Accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data
Narrow-band spectral indices are quite informative and important in various applications of remote sensing – to assess the condition of vegetation, soils, water bodies and other land surface formations. However, direct measurement of narrow-band spectral indices requires hyperspectral imaging. But m...
Збережено в:
| Дата: | 2022 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2022
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/209 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Репозитарії
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| id |
uajuacgovua-article-209 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-08-31T20:30:08Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
narrow-band spectral index multispectral imagery spectral band regressional dependence accuracy estimation spectral library |
| spellingShingle |
narrow-band spectral index multispectral imagery spectral band regressional dependence accuracy estimation spectral library Stankevich, Sergey Accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data |
| topic_facet |
вузькосмуговий спектральний індекс багатоспектральне зображення спектральний діапазон регресійна залежність оцінка точності бібліотека спектрів narrow-band spectral index multispectral imagery spectral band regressional dependence accuracy estimation spectral library узкополосный спектральный индекс многоспектральное изображения спектральный диапазон регрессионная зависимость оценка точности библиотека спектров |
| format |
Article |
| author |
Stankevich, Sergey |
| author_facet |
Stankevich, Sergey |
| author_sort |
Stankevich, Sergey |
| title |
Accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data |
| title_short |
Accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data |
| title_full |
Accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data |
| title_fullStr |
Accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data |
| title_full_unstemmed |
Accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data |
| title_sort |
accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data |
| title_alt |
Точность оценки узкополосных спектральных индексов по широкополосным данным дистанционного зондирования Точність оцінки вузькосмугових спектральних індексів за широкосмуговими даними дистанційного зондування |
| description |
Narrow-band spectral indices are quite informative and important in various applications of remote sensing – to assess the condition of vegetation, soils, water bodies and other land surface formations. However, direct measurement of narrow-band spectral indices requires hyperspectral imaging. But most of modern multispectral aerospace imaging systems are wide-band. Accordingly, it is not possible to calculate the narrow-band index directly from wide-band remote sensing data. This paper discusses approaches to the narrow-band spectral indices restoration by wide-band remote sensing data using statistical models of interrelations of narrow- and wide-band indices itself, of source wide-band and narrow-band signals in close spectral bands, as well as of land surface reflectance quasi-continuous spectra translation from wide bands to narrow ones.The experimental accuracy estimation of narrow-band spectral indices restoration by wide-band multispectral satellite image is performed. Three most complicated narrow-band spectral indices, which covering a range of spectrum from visible to short-wave infrared, were considered, namely – the transformed chlorophyll absorption in reflectance index (TCARI), the optimized soil-adjusted vegetation index (OSAVI) and the normalized difference nitrogen index (NDNI). All three mentioned methods for narrow-band spectral indices restoration are analyzed. The worst result is demonstrated for regression-restored signals in spectral bands, and the best result is for the spectra translation method. Therefore, the method on the basis of spectra translation is recommended for practical implementation. |
| publisher |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| publishDate |
2022 |
| url |
https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/209 |
| work_keys_str_mv |
AT stankevichsergey accuracyofnarrowbandspectralindicesestimationbywidebandremotesensingdata AT stankevichsergey točnostʹocenkiuzkopolosnyhspektralʹnyhindeksovpoširokopolosnymdannymdistancionnogozondirovaniâ AT stankevichsergey točnístʹocínkivuzʹkosmugovihspektralʹnihíndeksívzaširokosmugovimidanimidistancíjnogozonduvannâ |
| first_indexed |
2025-07-17T11:22:40Z |
| last_indexed |
2025-09-17T09:27:07Z |
| _version_ |
1850411138749038592 |
| spelling |
uajuacgovua-article-2092025-08-31T20:30:08Z Accuracy of narrow-band spectral indices estimation by wide-band remote sensing data Точность оценки узкополосных спектральных индексов по широкополосным данным дистанционного зондирования Точність оцінки вузькосмугових спектральних індексів за широкосмуговими даними дистанційного зондування Stankevich, Sergey вузькосмуговий спектральний індекс багатоспектральне зображення спектральний діапазон регресійна залежність оцінка точності бібліотека спектрів narrow-band spectral index multispectral imagery spectral band regressional dependence accuracy estimation spectral library узкополосный спектральный индекс многоспектральное изображения спектральный диапазон регрессионная зависимость оценка точности библиотека спектров Narrow-band spectral indices are quite informative and important in various applications of remote sensing – to assess the condition of vegetation, soils, water bodies and other land surface formations. However, direct measurement of narrow-band spectral indices requires hyperspectral imaging. But most of modern multispectral aerospace imaging systems are wide-band. Accordingly, it is not possible to calculate the narrow-band index directly from wide-band remote sensing data. This paper discusses approaches to the narrow-band spectral indices restoration by wide-band remote sensing data using statistical models of interrelations of narrow- and wide-band indices itself, of source wide-band and narrow-band signals in close spectral bands, as well as of land surface reflectance quasi-continuous spectra translation from wide bands to narrow ones.The experimental accuracy estimation of narrow-band spectral indices restoration by wide-band multispectral satellite image is performed. Three most complicated narrow-band spectral indices, which covering a range of spectrum from visible to short-wave infrared, were considered, namely – the transformed chlorophyll absorption in reflectance index (TCARI), the optimized soil-adjusted vegetation index (OSAVI) and the normalized difference nitrogen index (NDNI). All three mentioned methods for narrow-band spectral indices restoration are analyzed. The worst result is demonstrated for regression-restored signals in spectral bands, and the best result is for the spectra translation method. Therefore, the method on the basis of spectra translation is recommended for practical implementation. Узкополосные спектральные индексы довольно информативны и важны в различных приложениях дистанционного зондирования – для оценки состояния растительности, почв, водоёмов и других образований земной поверхности. Однако для прямого измерения узкополосных спектральных индексов требуется гиперспектральная съёмка. Большинство же современных многоспектральных аэрокосмических съёмочных систем являются широкополосными. Соответственно, невозможно рассчитать узкополосный индекс непосредственно по широкополосным данным дистанционного зондирования. В данной статье рассматриваются подходы к восстановлению узкополосных спектральных индексов по широкополосным данным дистанционного зондирования с использованием статистических моделей взаимосвязей собственно узко- и широкополосных индексов, исходных широкополосных и узкополосных сигналов в близких спектральных диапазонах, а также трансляции квазибеспрерывных спектров отражения земной поверхности из широких диапазонов в узкие.Выполнена экспериментальная оценка точности восстановления узкополосных спектральных индексов по широкополосным многоспектральным спутниковым изображениям. Рассматривались три наиболее сложных узкополосных спектральных индекса, охватывающие спектральный диапазон от видимого до коротковолнового инфракрасного, а именно – TCARI (transformed chlorophyll absorption in reflectance index), OSAVI (optimized soil-adjusted vegetation index) и NDNI (normalized difference nitrogen index). Проанализированы все три упомянутых метода восстановления узкополосных спектральных индексов. Наихудший результат продемонстрирован для регрессионно восстановленных сигналов в спектральных диапазонах, а наилучший результат – для метода трансляции спектров. Поэтому метод на основе трансляции спектров рекомендован для практического применения. Выполнена экспериментальная оценка точности восстановления узкополосных спектральных индексов по широкополосным многоспектральным спутниковым изображениям. Рассматривались три наиболее сложных узкополосных спектральных индекса, охватывающие спектральный диапазон от видимого до коротковолнового инфракрасного, а именно – TCARI (transformed chlorophyll absorption in reflectance index), OSAVI (optimized soil-adjusted vegetation index) и NDNI (normalized difference nitrogen index). Проанализированы все три упомянутых метода восстановления узкополосных спектральных индексов. Наихудший результат продемонстрирован для регрессионно восстановленных сигналов в спектральных диапазонах, а наилучший результат – для метода трансляции спектров. Поэтому метод на основе трансляции спектров рекомендован для практического применения. Вузькосмугові спектральні індекси досить інформативні та важливі в різних застосуваннях дистанційного зондування – для оцінки стану рослинності, ґрунтів, водойм та інших утворень земної поверхні. Проте для прямого вимірювання вузькосмугових спектральних індексів потрібне гіперспектральне знімання. Більшість же сучасних багатоспектральних аерокосмічних знімальних систем є широкосмуговими. Відповідно, неможливо розрахувати вузькосмуговий індекс безпосередньо за широкосмуговими даними дистанційного зондування. У цій статті розглядаються підходи до відновлення вузькосмугових спектральних індексів за широкосмуговими даними дистанційного зондування з використанням статистичних моделей взаємозв’язків власне вузько- і широкосмугових індексів, вхідних широкосмугових і вузькосмугових сигналів у близьких спектральних діапазонах, а також трансляції квазібезперервних спектрів відбиття земної поверхні з широких діапазонів у вузькі.Виконано експериментальну оцінку точності відновлення вузькосмугових спектральних індексів за широкосмуговими багатоспектральними супутниковими зображеннями. Розглядалися три найбільш складні вузькосмугові спектральні індекси, які охоплюють спектральний діапазон від видимого до короткохвильового інфрачервоного, а саме – TCARI (transformed chlorophyll absorption in reflectance index), OSAVI (optimized soil-adjusted vegetation index) та NDNI (normalized difference nitrogen index). Проаналізовано усі три згадані методи відновлення вузькосмугових спектральних індексів. Найгірший результат продемонстровано для регресійно відновлених сигналів в спектральних діапазонах, а найкращий результат – для методу трансляції спектрів. Тому метод на основі трансляції спектрів рекомендовано для практичного застосування. Виконано експериментальну оцінку точності відновлення вузькосмугових спектральних індексів за широкосмуговими багатоспектральними супутниковими зображеннями. Розглядалися три найбільш складні вузькосмугові спектральні індекси, які охоплюють спектральний діапазон від видимого до короткохвильового інфрачервоного, а саме – TCARI (transformed chlorophyll absorption in reflectance index), OSAVI (optimized soil-adjusted vegetation index) та NDNI (normalized difference nitrogen index). Проаналізовано усі три згадані методи відновлення вузькосмугових спектральних індексів. Найгірший результат продемонстровано для регресійно відновлених сигналів в спектральних діапазонах, а найкращий результат – для методу трансляції спектрів. Тому метод на основі трансляції спектрів рекомендовано для практичного застосування. Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2022-03-17 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/209 10.36023/ujrs.2022.9.1.209 Ukrainian journal of remote sensing; Vol. 9 No. 1 (2022); 4-7 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; Том 9 № 1 (2022); 4-7 Український журнал дистанційного зондування Землі; Том 9 № 1 (2022); 4-7 2313-2132 en https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/209/226 Copyright (c) 2022 Ukrainian journal of remote sensing |