Impact of Modeling Abstractions When Estimating Leaf Mass per Area and Equivalent Water Thickness Over Sparse Forests Using a Hybrid Method
Impact de la modélisation des abstractions lors de l'estimation de la masse foliaire par surface et de l'épaisseur d'eau équivalente sur des forêts clairsemées à l'aide d'une méthode hybride
Résumé
Equivalent water thickness (EWT) and leaf mass per area (LMA) are important indicators of plant processes, such as photosynthetic and potential growth rates and health status, and are also important variables for fire risk assessment. Retrieving these traits through remote sensing is challenging and often requires calibration with in situ measurements to provide acceptable results. However, calibration data cannot be expected to be available at the operational level when estimating EWT and LMA over large regions. In this study, we assessed the ability of a hybrid retrieval method, consisting of training a random forest regressor (RFR) over the outputs of the discrete anisotropic radiative transfer (DART) model, to yield accurate EWT and LMA estimates depending on the scene modeling within DART and the spectral interval considered. We show that canopy abstractions mostly affect crown reflectance over the 0.75–1.3 μm range. It was observed that excluding these wavelengths when training the RFR resulted in the abstraction level having no effect on the subsequent LMA estimates (RMSE of 0.0019 g/cm2 for both the detailed and abstract models), and EWT estimates were not affected by the level of abstraction. Over AVIRIS-Next Generation images, we showed that the hybrid method trained with a simplified scene obtained accuracies (RMSE of 0.0029 and 0.0028 g/cm2 for LMA and EWT) consistent with what had been obtained from the test dataset of the calibration phase (RMSE of 0.0031 and 0.0032 g/cm2 for LMA and EWT), and the result yielded spatially coherent maps. The results demonstrate that, provided an appropriate spectral domain is used, the uncertainties inherent to the abstract modeling of tree crowns within an RTM do not significantly affect EWT and LMA accuracy estimates when tree crowns can be identified in the images.
L'épaisseur d'eau équivalente (EWT) et la masse foliaire par surface (LMA) sont des indicateurs importants des processus de végétation et de l'état de santé, ainsi que des variables importantes pour l'évaluation des risques d'incendie. La récupération de ces traits par télédétection est difficile et nécessite souvent un étalonnage avec des mesures in situ pour fournir des résultats acceptables. Cependant, les données d'étalonnage ne peuvent pas être attendues au niveau opérationnel lors de l'estimation de l'EWT et de la LMA sur de grandes étendues. Dans cette étude, nous avons évalué la capacité d'une méthode de récupération hybride, consistant à entraîner un régresseur de forêt aléatoire (RFR) sur les sorties du modèle de transfert radiatif anisotrope discret (DART), à produire un EWT et un LMA précis estimés en fonction de la modélisation de la scène. dans DART et l'intervalle spectral considéré. Nous avons montré que les abstractions de la canopée affectaient principalement la réflectance de la couronne sur la plage de 0,75 à 1,3 μm. Il a été mis en évidence que l'exclusion de ces longueurs d'onde lors de l'apprentissage du RFR faisait en sorte que le niveau d'abstraction n'avait aucun effet sur les estimations LMA ultérieures (RMSE de 19 g/cm$^{2}$ pour les modélisations détaillées et abstraites). Les estimations de l'EWT n'étaient cependant pas affectées par le niveau d'abstraction. Sur des images AVIRIS-Next Generation, nous avons montré que la méthode hybride entraînée avec une scène simplifiée obtenait des précisions d'estimations (RMSE de 31 et 30 g/cm$^{2}$ pour LMA et EWT) en accord avec ce qui avait été obtenu sur le jeu de données de test de la phase de calibration (RMSE de 26 et 28 g/cm$^{2}$ pour LMA et EWT) et pourrait produire des cartes spatialement cohérentes. Les résultats démontrent que, à condition qu'un domaine spectral approprié soit utilisé, les incertitudes inhérentes à la modélisation abstraite des cimes des arbres dans un RTM n'affectent toujours pas de manière significative la précision des estimations EWT et LMA lorsque les cimes des arbres peuvent être isolées dans les images.
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