Andmebaas taimkatte peegeldusmudelite testimiseks3.06.2009Andres Kuusk, Mait Lang ja Joel Kuusk koostöös kolleegidega Tartu Observatooriumist (Tiit Nilson, Matti Mõttus, Tõnu Lükk), Eesti Maaülikoolist (Alo Eenmäe), Helsingi Ülikoolist (Miina Rautiainen) ja EL Ühendatud Uurimiskeskusest Ispras (Jean-Luc Widlowski) koostasid ulatusliku andmebaasi metsade kiirguslevi ja peegeldusmudelite testimiseks. Loodud andmebaas kirjeldab nii üksikute puude kui kogu puistute struktuuri ja optilisi omadusi. Andmestiku detailsus ja mitmekülgsus lubab andmebaasi kasutada metsade kiirguslevi ja peegeldusmudelite testimiseks. Andmebaasi kaks puistut (männik ja kaasik) on valitud rahvusvahelise taimkatte peegeldusmudelite võrdluse RAMI neljanda faasi testobjektideks. Looduses mõõdetud andmestiku kasutamine metsade kiirguslevi mudelite võrdlusel on esmakordne, eelmised kolm võrdlust viidi läbi simuleeritud andmestikul. Puistutes mõõdeti iga puu täpne asukoht ja rinnasdiameeter. Mitmekümnel mudelpuul mõõdeti ka puu kõrgus, võra pikkus ning võra raadius. Mudelpuudel tuletati allomeetrilised seosed rinnasdiameetrist (ja puu kõrgusest) võra mõõtmete arvutamiseks, mille abil leiti kõigi puuvõrade mõõtmed. Allomeetriliste seoste abil leiti ka puude lehepindala ja/või okkapindala. Võrastiku katteväärtus mõõdeti taimkatte analüsaatoriga LAI-2000 ja metsa all tehtud poolsfäärifotodelt.
Eksperimentaalsatelliidi PROBA kujutise spektromeetriga CHRIS mõõdeti Järvselja metsade peegeldumisspektreid 10. juulil 2005. Kujutise spektromeetri CHRIS ruumiline lahutus on 17 m nadiiris, puistute heledusi mõõdeti samal ülelennul kolmest suunast – nadiiris ja 37° ning 57° suunas orbiidi tasandis 18 lainepikkusel spektri nähtavas ja lähis infrapuna piirkonnas spektraalse lahutusega umbes 10 nm. Satelliidipiltide atmosfäärikorrektsioon on tehtud Tõraveres töötava AERONET päikesefotomeetri ja satelliidi ülelennul Järvseljal tehtud spektraalse valgustatuse mõõtmisandmete toel. Artikkel: Andres Kuusk, Joel Kuusk, and Mait Lang, A dataset for the validation of reflectance models, Remote Sensing of Environment, 113, 889-892 (2009) |
||