■|C\
V/
/H-
4*
-it
$L
A-
without feedback
I
I"
with feedback
J
1 ft JT^! x x
v
A
j"-^'
X
1 km
Andere toepassingen
HYMAP
2fV
<&/k
■Jr c-
it nit s
J>>"
V
t'-.f
Nf,
Grain yield 1995
in dt/ha
20 - 40
E3 60 - 70
EH 70 - 75
HU 80-85
I I 85 -90
I 90-95
r~1 95 - 100
MB loo -105
EZ3105-110
HE] 115-120
Fig. 5. Opbrengstvoorspelling in de Bovenrijnse Vallei (Duitsland) met een gewasgroei
model, zonder (links) en met (rechts) gebruikmaking van remote sensing beeldinformatie.
In dit geval zijn vijf Landsat-opnames gebruikt gedurende het groeiseizoen van 1995.
sie op beeldniveau en koppeling aan
een gewasgroeimodel goede perspectie
ven opent voor opbrengstschatting. In
dit geval worden er twee terugkoppe
lingslussen toegepast, de eerste om ge
wasparameters te schatten, en de twee
de om aan de hand van het dynamisch
verloop van de bepaalde LAI (leaf area
index) de gewasgroei te karakteriseren.
In fig. 5 wordt de opbrengstschatting,
afkomstig uit het gewasgroeimodel op
grond van alleen weerinformatie en ge
wassoort, vergeleken met de uitkomst
wanneer ook remote sensing informa
tie wordt gebruikt. In het laatste geval
is het groeimodel bijgewerkt met actue
le informatie over de toestand van het
gewas, en komt er ook veel meer ruim
telijk detail naar boven.
Enkele reeds bekende toepassingen
waarbij remote sensing waarnemin
gen worden verwerkt in een GIS-omge-
ving zijn:
lancering tegen het einde van dit
decennium) zijn hyperspectrale en
multi-directionele beeldsimulaties
uitgevoerd om een indruk te krijgen
van de informatie die deze missie
kan opleveren. Hierbij is een keten
van optische modellen toegepast, het
bladmodel PROSPECT [3], het bodem-
gewasmodel GeoSAIL [1] en het atmos
feer MODTRANA [2], Gesimuleerd is de
Barrax-site in Spanje, een gebied waar
veel onderzoek naar remote sensing
toepassingen plaatsvindt. Aan de
hand van een geclassificeerd Landsat
TM-beeld van het gebied (fig. 3) zijn de
bodem-, blad- en gewaseigenschappen
per pixel geschat en vervolgens met
behulp van de keten van modellen
omgezet in gesimuleerde beelden van
de SPECTRA-missie. In fig. 4 zijn de
beeldsimulatieresultaten onder zeven
verschillende waarnemingsrichtingen
en in drie spectrale kanalen samenge
bracht (de SPECTRA-missie gaat ook
uit van zeven kijkrichtingen en bijna
200 spectrale bandjes), zowel op de
grond als boven de atmosfeer. Uit dit
voorbeeld blijkt dat beeld simulatie
zeer wel haalbaar is en dat dit realisti
sche beelden oplevert die de vergelij
king met actuele satellietbeelden
goed kunnen doorstaan.
In een andere ESA-studie (het GeoBIRD
project) is aangetoond dat model-inver-
Iteratieve bepaling van de bodemtopografie aan de hand
van radarbeelden en met een model dat de invloed van
de aangenomen bodemtopografie op de golfjes aan het
wateroppervlak beschrijft, en daardoor op het radar
beeld;
Het verwerken van laser altimetrie data tot 3D-bestanden
van stedelijk gebied, waarbij modellen worden gehan
teerd die de vorm beschrijven die huizen en andere ge
bouwen kunnen hebben.
Het geïntegreerd verwerken van remote sensing beelden in
een GIS-omgeving, al dan niet gekoppeld via aardobservatie-
Fig. 4. Gesimuleerde beelden onder diverse waamemingsrichtingen in drie spectrale banden,
van de reflectie op de grond (boven) en op satelliethoogte (midden). De hot spot markeert het
geval waarin de kijkrichting en de richting van de zon precies samenvallen. Ter vergelijking
onder een opname met een hyperspectrale sensor vanuit een vliegtuig in dezelfde spectrale
banden, waarin de hot spot verschijnt als een horizontale streep.
nadir view
BOA directional reflectance
TOA racSance at sensor
atmospheric visibility
40 km
ret^enith
0° I hot spot
660 nm, 730 rim, 840 nm
GEO-INFO 2003-0
