OFF-30_IV.3.2 Spectrale ratios

IV - VAN DATA TOT INFORMATIE

3- HOE KUNNEN WE BEPAALDE BEELDKENMERKEN BENADRUKKEN?
 

3.2- Spectrale ratios (Indices)

We kunnen teledetectiebeelden voorstellen als een verzameling van getallenrasters (matrices) die bestaan uit een aantal rijen en kolommen. Elk spectraal kanaal wordt weergegeven door een apart raster. Een multispectraal beeld met k spectrale kanalen dat n pixels hoog is en m pixels breed bestaat dus uit k rasters van n rijen op m kolommen. De getallen in het raster geven de waargenomen spectrale respons weer van het deel van het aardoppervlak dat met de positie van de rastercel overeenkomt (zie Wat is een digitaal beeld?).

Bron: Planetscope Visual Mosaic - NICFI Satellite Data Program (Planet University)

Het grote voordeel van het opslaan van teledetectiegegevens in matrices is dat berekeningen in lineaire algebra mogelijk zijn (bvb. matrixmultiplicaties) en dat computers (en vooral grafische processoren) er heel snel mee kunnen rekenen.

Door min of meer complexe wiskundige bewerkingen uit te voeren voor elk pixel, waarbij de numerieke waarden die voor dat pixel in verschillende spectrale banden zijn waargenomen worden betrokken, kunnen we spectrale indices afleiden die zeer nuttig kunnen zijn voor de analyse van teledetectiegegevens.

Men zou bijvoorbeeld de som kunnen berekenen van de spectrale waarden van een beeld met drie componenten: de berekening wordt voor elke pixel uitgevoerd, en het resultaat wordt opgeslagen in een digitaal beeld met hetzelfde aantal pixels als de basisbeelden.

In sommige gevallen kan de uitkomst van de bewerkingen negatief zijn, of groter zijn dan 255, de maximale waarde die een beeldverwerkingssyteem kan verwerken. Men neemt dan zijn toevlucht tot coëfficiënten en/of een constante. Als bijvoorbeeld de 2 componenten A en B elk variëren tussen 0 en 255, dan zal C= (A-B) x 0,5 + 127 zeker tussen 0 en 255 liggen.

De meest gebruikte indices zijn de zogenaamde Normalized Difference Indices (NDI).

Een NDI is ontworpen als de verhouding van het verschil tussen de spectrale reflectantiewaarden van twee banden en de som van dezelfde waarden:

waarbij ρ₁ en ρ₂ de reflectantie zijn voor twee specifieke spectrale kanalen.

De noemer zorgt voor een normalisatie van de belichtingsgraad.

Met een NDI berekenen we in feite een nieuw beeldraster waarmee we bepaalde kenmerken van het aardoppervlak kunnen benadrukken of bestuderen. De meest gebruikte NDI’s dienen om de aanwezigheid of de kenmerken van vegetatie, water, bodem of sneeuw te bestuderen.

Van alle NDI’s is waarschijnlijk de NDVI (normalized difference vegetation index) de meest gebruikte. NDVI is een vegetatie-index die als volgt wordt berekend:

waarbij NIR de reflectantie is in het nabije infrarode kanaal en R de reflectantie in het rode beeldkanaal.

Om het principe van de vegetatie-index NDVI te begrijpen, brengen we in herinnering dat de spectrale signatuur van planten zeer bijzonder is, want deze toont een duidelijke piek in het nabij infrarood, en een lagere reflectantie in het rood.

De noemer van de formule dient om het effect van een verschillende belichting te verminderen: de spectrale signatuur van een zelfde voorwerp behoudt globaal hetzelfde uitzicht, maar wordt naar boven verschoven wanneer het voorwerp beter verlicht wordt (voorwerp 1).De berekening van het eenvoudige verschil IR-R is zeer gevoelig voor het verschil in globale verlichting, terwijl het genormaliseerde verschil constant is.

De NDVI is een eenvoudige index die gebruikt wordt voor het kwantificeren van groene vegetatie en deze te onderscheiden van andere oppervlakken zoals gebouwen. NDVI is ook een indicator voor de gezondheidstoestand van vegetatie die gebaseerd is op de manier waarop planten bepaalde golflengten reflecteren. Het chlorophyl van gezonde vegetatie reflecteert immers meer nabij-infrarood en groen licht terwijl het blauw en rood licht absorbeert.

De index neemt waarden aan tussen -1 en 1. Negatieve waarden komen overeen met water, waarden rond 0 komen meestal overeen met naakte bodem, rots, zand of bebouwing. Lagere, positieve waarden zijn meestal gras, struiken of minder gezonde vegetatie terwijl hoge waarden bijvoorbeeld gezonde bomen en landbouwgewassen met een hoge fotosynthetische activiteit voorstellen.

De Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) getoond op bovenstaande figuur werd berekend op basis van band 8 (nabij infrarood) en band 4 (rood) van een Sentinel-2 beeld genomen boven Brussel op 2 mei 2022. Het dicht bebouwde stedelijke weefsel met lage NDVI waarden contrasteert duidelijk met de hoge waarden van het Zoniënwoud in het zuidoosten, met de stadsparken en enkele begroeide landbouwgronden in het noordoosten. Credit European Union - Contains modified Copernicus Sentinel data 2022 processed with Sentinel Hub EO Browser

Naast NDVI worden ook andere NDI’s gebruikt zoals NDWI (Normalized Difference Water Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), NDSI (Normalized Difference Snow Index),….

Enkele normalized difference indices berekend op Planet NICFI beelden. NDVI (links), NDWI (midden) en MSAVI2 (modified soil- adjusted vegetation index – een variant van NDVI die gecorrigeerd werd voor de invloed van bodemreflectie in gebieden met weinig vegetatie). Gegevensbron : Planet University. Visualisaties gemaakt met Sentinel Hub EO Browser.