Automated proximal sensing for estimation of the bidirectional reflectance distribution function in a Mediterranean tree-grass ecosystem

espanolLos sistemas automaticos de proximal sensing permiten adquirir informacion espectral de las cubiertas terrestres elevada frecuencia temporal, que puede relacionarse con observaciones remotas o de otros tipos de sensores como los sistemas de eddy covariance. Si bien inicialmente los sistemas automaticos empleaban sensores multi-banda, en los ultimos anos ha incrementado el uso sensores hiperespectrales. Si bien estos sensores ofrecen informacion redundante y de alta resolucion espectral, las mediciones estan sujetas multiples fuentes de incertidumbre; tanto instrumentales (dependencias de la temperatura o el nivel de senal) como direccionales (dependencia de la geometria de observacion e iluminacion). Las dependencias instrumentales pueden ser minimizadas, por ejemplo, controlando la temperatura del instrumento o el nivel de senal registrado. En otros casos, es necesario parametrizar y emplear modelos para corregir los datos. En la presente tesis doctoral los capitulos 1 al 3 presentan la caracterizacion completa de un espectrometro de campo instalado en un sistema automatico. Los capitulos 1 y 2 analizan las fuentes de no linealidad en este instrumento, una de las cuales no habia sido anteriormente descrita en este tipo de instrumentos. El tercer capitulo muestra el conjunto completo de modelos de correccion de los efectos instrumentales y la cadena de procesado correspondiente.Por otro lado, los sistemas automaticos se enfrentan a efectos direccionales ya que adquieren mediciones continuamente durante el ciclo solar diario y bajo cualquier condicion de iluminacion. Esto maximiza los rangos de los angulos de iluminacion y tambien de la fraccion difusa de la irradiancia. Esta variabilidad de condiciones de iluminacion, combinada con una variacion de los angulos de observacion permite obtener la informacion necesaria para caracterizar las respuestas direccionales de la cubierta observada. Algunos sistemas automaticos multi-angulares ya han sido empleados para realizar esta caracterizacion mediante la estimacion de la Funcion de Distribucion de Reflectividad Bidireccional (BRDF) en ecosistemas homogeneos. Sin embargo, esto no se ha conseguido aun en areas heterogeneas, como es el caso de los ecosistemas tree-grass o de sabana. Asi mismo, los trabajos previos no han considerado los efectos de la radiacion difusa en el estudio del BRDF. En el capitulo 4 proponemos una metodologia que permite desmezclar y caracterizar simultaneamente la funcion de distribucion de reflectividad hemisferica-direccional de las dos cubiertas de vegetacion presentes en el ecosistema, pasto y arbolado. Tambien se analizan los efectos de las diferentes caracteristicas del metodo. Finalmente, los resultados se escalan y se comparan con productos globales de satelite como el producto BRDF de MODIS.La conclusion obtenida es que se requieren mas esfuerzos en el desarrollo y caracterizacion de sensores hiperespectrales instalados en sistemas automaticos de campo. Estos sistemas deberian adoptar configuraciones multi-angulares de modo que puedan caracterizarse las respuestas direccionales. Para ello, sera necesario considerar los efectos de la radiacion difusa; y en algunos casos tambien la heterogeneidad de la escena EnglishAutomated proximal sensing is a useful tool to acquire spectral information of earth covers and vegetation with a high temporal frequency. This information can be connected with remote observations as well as with information provided by other field sensors, such as those included in the eddy covariance systems. Though initially, simple multiband sensors were used in automated systems; in the last years the use of hyperspectral sensors is increasing. These provide overdetermined spectral information that allows the analysis of specific spectral features, the use of complex models and the spectral convolution to other sensors´ bands, improving data integration. However, field spectroscopy is subject to multiple sources of uncertainty. On one hand, the instrumentation is sensible to environmental variables such as the temperature or signal levels among others. On the other hand, radiometric quantities depend on the illumination and observation geometry. Automated systems operate continuously and, therefore, deal with large ranges of these variables, which can introduce significant biases in the measurements. Instrumental dependencies can be characterized or prevented in several ways, e.g. controlling the instrument temperature or the signal level measured by the sensors. In other cases, the parametrization and use of sensor models to correct the data is necessary. In this PhD dissertation a complete characterization of a portable field spectroradiometer installed in an automated system is presented in chapters 1 to 3. Chapters 1 and 2 intensively analyze the sources of nonlinearity of this instrument, one of which had not been previously reported in this type of instruments. The third chapter shows the complete set of sensor models and the correction chain process. Automated systems measurements also experience strong directional effects since measurements are acquired continuously during the daily solar cycle and under any sky condition. This maximizes the ranges of illumination angles and diffuse fraction of irradiance. Combining this variability in the illumination with simultaneous variation of the observation angles can provide the information necessary to characterize the directional responses of the observed cover. Automated multi-angular systems have been already used to accomplish this characterization by retrieving the Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) in homogeneous ecosystems. However, this has not yet achieved in heterogeneous areas such as tree-grass ecosystems or savannas. Also, previous works have not accounted for the effect of diffuse irradiance in the retrieval of BRDF. In chapter 4 we propose a methodology to simultaneously unmix and characterize the hemispherical-directional reflectance distribution function of the two vegetation covers in a tree-grass ecosystem. The effects of the different features of the approach are analyzed. Moreover, results are up-scaled and compared with satellite global products as the MODIS BRDF product. We concluded that further efforts are necessary in the deployment and characterization of hyperspectral sensors operating in outdoors automated systems. These systems should take multi-angular configurations so that the directional responses can be characterized. To do so diffuse radiation must be accounted for, and in some cases, scene heterogeneity should be characterized