Data quality analysis after hyperspectral LiDAR sequentially mapping trees
Description
Abstract. Light detection and ranging (LiDAR), as an innovative remote sensing tool, not only captures target reflectance but also provides its morphological parameters. Traditional single/multi-band LiDAR and multispectral LiDAR (MSL) are presently employed in applications such as 3D modeling and plant biochemical parameter inversion albeit with effectiveness limited. Moreover, hyperspectral LiDAR (HSL) distinguished by its expanded array of spectral detection channels and enhanced spectral resolution, has proven more effective in meeting these requirements and also exhibits superior capabilities in both feature and land cover classification tasks. Nevertheless, point clouds acquired through HSL frequently exhibit quality deficiencies, including uneven density and excessive noise. Meanwhile, there exists a notable absence of technical specifications and operational standards governing the measurement protocols for HSL systems globally. To address this gap, this study constructed a systematic analysis framework of data quality in hyperspectral point clouds and endeavors to qualitatively analyse 30 tree point clouds continuously scanned with Finnish Geospatial Research Institute (FGI) 8-band hyperspectral laser scanner. Furthermore, this research validated the theoretical feasibility of employing the 8-band HSL system for inversion processes aimed at quantifying chlorophyll leaf content. Apart from detecting the time-varying patterns of reflectance within birch canopy point clouds, the results of this study also effectively pinpointed the band exhibiting heightened noise level of the HSL system, demonstrating the efficacy of our proposed quality analysis methodology. The endeavor presented in this study can serve as a cornerstone for advancing hyperspectral LiDAR across a diverse array of related remote sensing and earth observation applications.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
الملخص. كشف الضوء وتحديد المدى (ليدار)، كأداة مبتكرة للاستشعار عن بعد، لا يلتقط انعكاس الهدف فحسب، بل يوفر أيضًا معالمه المورفولوجية. يتم استخدام LiDAR التقليدي أحادي/متعدد النطاقات و LiDAR متعدد الأطياف (MSL) حاليًا في تطبيقات مثل النمذجة ثلاثية الأبعاد وعكس المعلمات البيوكيميائية النباتية وإن كان ذلك بفاعلية محدودة. علاوة على ذلك، أثبتت تقنية ليدار فائقة الطيف (HSL) التي تتميز بمجموعتها الموسعة من قنوات الكشف الطيفي والدقة الطيفية المحسنة، أنها أكثر فعالية في تلبية هذه المتطلبات، كما أنها تُظهر قدرات فائقة في كل من مهام تصنيف الميزات والغطاء الأرضي. ومع ذلك، فإن السحب النقطية المكتسبة من خلال HSL تظهر في كثير من الأحيان أوجه قصور في الجودة، بما في ذلك الكثافة غير المتكافئة والضوضاء المفرطة. وفي الوقت نفسه، هناك غياب ملحوظ للمواصفات الفنية والمعايير التشغيلية التي تحكم بروتوكولات القياس لأنظمة HSL على مستوى العالم. لمعالجة هذه الفجوة، أنشأت هذه الدراسة إطارًا للتحليل المنهجي لجودة البيانات في السحب النقطية الفائقة الطيف وتسعى إلى التحليل النوعي لـ 30 سحابة نقطية شجرية يتم مسحها باستمرار باستخدام الماسح الضوئي الليزري فائق الطيف ثماني النطاقات من المعهد الفنلندي للبحوث الجغرافية المكانية (FGI). علاوة على ذلك، تحقق هذا البحث من الجدوى النظرية لاستخدام نظام HSL ذي 8 نطاقات لعمليات الانقلاب التي تهدف إلى قياس محتوى أوراق الكلوروفيل. بصرف النظر عن اكتشاف أنماط الانعكاس المتغيرة زمنيًا داخل سحب نقطة مظلة البتولا، حددت نتائج هذه الدراسة أيضًا بشكل فعال النطاق الذي يظهر مستوى ضوضاء مرتفعًا لنظام HSL، مما يدل على فعالية منهجية تحليل الجودة المقترحة. يمكن أن يكون المسعى المقدم في هذه الدراسة بمثابة حجر الزاوية لتطوير تقنية ليدار فائقة الطيفية عبر مجموعة متنوعة من تطبيقات الاستشعار عن بعد ومراقبة الأرض ذات الصلة.Translated Description (French)
Résumé. La détection et la télémétrie de la lumière (LiDAR), en tant qu'outil de télédétection innovant, capture non seulement la réflectance de la cible, mais fournit également ses paramètres morphologiques. Le LiDAR monobande/multibande traditionnel et le LiDAR multispectral (MSL) sont actuellement utilisés dans des applications telles que la modélisation 3D et l'inversion des paramètres biochimiques des plantes, mais avec une efficacité limitée. De plus, le LiDAR hyperspectral (HSL), qui se distingue par son réseau élargi de canaux de détection spectrale et sa résolution spectrale améliorée, s'est avéré plus efficace pour répondre à ces exigences et présente également des capacités supérieures dans les tâches de classification des caractéristiques et de la couverture terrestre. Néanmoins, les nuages de points acquis par HSL présentent fréquemment des déficiences de qualité, notamment une densité inégale et un bruit excessif. Pendant ce temps, il existe une absence notable de spécifications techniques et de normes opérationnelles régissant les protocoles de mesure pour les systèmes HSL à l'échelle mondiale. Pour combler cette lacune, cette étude a construit un cadre d'analyse systématique de la qualité des données dans les nuages de points hyperspectraux et s'efforce d'analyser qualitativement 30 nuages de points d'arbre scannés en continu avec un scanner laser hyperspectral à 8 bandes de l'Institut finlandais de recherche géospatiale (FGI). De plus, cette recherche a validé la faisabilité théorique de l'utilisation du système HSL à 8 bandes pour les processus d'inversion visant à quantifier la teneur en feuilles de chlorophylle. En plus de détecter les modèles de réflectance variant dans le temps dans les nuages de points de la canopée de bouleau, les résultats de cette étude ont également permis de repérer la bande présentant un niveau de bruit accru du système HSL, démontrant l'efficacité de notre méthodologie d'analyse de la qualité proposée. L'effort présenté dans cette étude peut servir de pierre angulaire pour faire progresser le LiDAR hyperspectral dans un large éventail d'applications connexes de télédétection et d'observation de la Terre.Translated Description (Spanish)
Resumen. La detección y alcance de la luz (LiDAR), como herramienta innovadora de teledetección, no solo captura la reflectancia del objetivo, sino que también proporciona sus parámetros morfológicos. El LiDAR tradicional de banda única/múltiple y el LiDAR multiespectral (MSL) se emplean actualmente en aplicaciones como el modelado 3D y la inversión de parámetros bioquímicos de plantas, aunque con una eficacia limitada. Además, el LiDAR hiperespectral (HSL), que se distingue por su amplia gama de canales de detección espectral y su resolución espectral mejorada, ha demostrado ser más efectivo para cumplir con estos requisitos y también exhibe capacidades superiores tanto en tareas de clasificación de características como de cobertura terrestre. Sin embargo, las nubes de puntos adquiridas a través de HSL con frecuencia exhiben deficiencias de calidad, incluida una densidad desigual y un ruido excesivo. Mientras tanto, existe una notable ausencia de especificaciones técnicas y estándares operativos que rijan los protocolos de medición para los sistemas HSL a nivel mundial. Para abordar esta brecha, este estudio construyó un marco de análisis sistemático de la calidad de los datos en nubes de puntos hiperespectrales y se esfuerza por analizar cualitativamente 30 nubes de puntos de árbol escaneadas continuamente con el escáner láser hiperespectral de 8 bandas del Instituto Finlandés de Investigación Geoespacial (FGI). Además, esta investigación validó la viabilidad teórica de emplear el sistema HSL de 8 bandas para procesos de inversión destinados a cuantificar el contenido de hojas de clorofila. Además de detectar los patrones de reflectancia variables en el tiempo dentro de las nubes de puntos del dosel de abedul, los resultados de este estudio también identificaron de manera efectiva la banda que exhibe un mayor nivel de ruido del sistema HSL, lo que demuestra la eficacia de nuestra metodología de análisis de calidad propuesta. El esfuerzo presentado en este estudio puede servir como piedra angular para el avance del LiDAR hiperespectral en una amplia gama de aplicaciones relacionadas con la teledetección y la observación de la Tierra.Files
isprs-annals-X-1-2024-49-2024.pdf.pdf
Files
(2.6 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:88c622970ef50bf76fc7a2efa64661df
|
2.6 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تحليل جودة البيانات بعد تعيين أشجار ليدار الطيفية بالتسلسل
- Translated title (French)
- Analyse de la qualité des données après cartographie séquentielle des arbres LiDAR hyperspectraux
- Translated title (Spanish)
- Análisis de la calidad de los datos después del mapeo secuencial de árboles LiDAR hiperespectrales
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4396781523
- DOI
- 10.5194/isprs-annals-x-1-2024-49-2024