DIGITALNA ARHIVA ŠUMARSKOG LISTA
prilagođeno pretraživanje po punom tekstu



ŠUMARSKI LIST 3-4/2020 str. 10     <-- 10 -->        PDF

Uvod
Hiperspektralni senzori preletom preko nekog područja skeniraju tlo i skupljaju svjetlosne „potpise“ (čiste spektralne uzorke, endmembere) biljaka, minerala i svih ostalih objekata (Rajendran, S. i dr. 2009, Santonu G. i Kuldeep M. 2015). Na hiperspektralnim snimkama apsorpcija i raspršivanje čestica formira karakteristične potpise i na taj način omogućava detekciju objekata (Buckingham i dr. 2002).
Svi objekti reflektiraju, apsorbiraju ili emitiraju elektromagnetsko zračenje (svjetlost) ovisno o njihovom sastavu, stvarajući na taj način jedinstveni uzorak zvan „spektralni potpis“ (Rajendran, S. i dr. 2009, Santonu G. i Kuldeep M. 2015).
Čistim spektralnim uzorcima smatramo najekstremnije ili spektralno „čiste“ elemente (npr. jela, dolomit, i dr.). Oni se najčešće definiraju u idealnim terenskim ili laboratorijskim uvjetima, gdje je spektar refleksije dobiven uporabom prijenosnog spektroradiometra fokusiranog na jednu površinu (npr. na jedan list na stablu). U slučaju kada nije moguće terensko mjerenje, endmemberi se mogu izdvojiti iz čistih elemenata snimke (Piwowar 1999), uz pretpostavku kako se na snimljenoj sceni nekog područja nalaze takvi čisti spektralni uzorci, te da je prostorna rezolucija u takvom slučaju dovoljno velika (<1 m), jer se u tom slučaju povećava mogućnost odabira spektralno čistog uzorka (Ticehurst i dr. 2001, Culvenor 2002, Held i dr. 2003).
Većina spektralno čistih uzoraka odnosi se na geološka istraživanja minerala, dok su spektralni potpisi vegetacije dinamični u spektralnoj, prostornoj i vremenskoj dimenziji, te bi ih s oprezom trebalo ugraditi u spektralne knjižnice (Elvidge 1990, Salisbury i dr. 1991, Grove i dr. 1992, Clark i dr. 1993, Salisbury i dr. 1994, Korb i dr. 1996, Asner i Heiderbrecht 2002, Shippert 2003, Lucas i dr. 2004).
Spektralna geometrija potpisa vegetacije varira u skladu s biokemijskim sadržajem i fizičkom strukturom biljnog tkiva i daljnjim utjecajem fenoloških, prirodnih i antropogeno izazvanih čimbenika. Poznavanje uzroka variranja od temeljne je važnosti za razumijevanje informacijskih sadržaja spektra dobivenih mjerenjem na terenu, laboratoriju ili izravnim očitavanjem sa zrakoplovnih ili svemirskih snimaka (Lucas i dr. 2004).
Postoji nekoliko knjižnica čistih spektralnih potpisa, dvije velike knjižnice: USGS, (Clark i dr. 2007, Kokaly i dr. 2017) i ASTER (Baldridge i dr. 2009), te nekoliko manjih spektralnih knjižnica (Christensen i dr. 2000), a organizirane su po poglavljima (tablica 1).
Idealna spektralna knjižnica sastoji se od uzoraka koji pokrivaju širok raspon materijala, ima velik opseg valnih duljina, dovoljno analiza uzoraka i dokumentaciju za utvrđivanje kvalitete spektra (Clark i dr. 2007, Kokaly i dr. 2017).
Uzorci vegetacije i vegetacijom obrasla područja znatno su zahtjevniji u prikupljanju podataka i dokumentiranju. Osnovna dokumentacija zahtijeva datum uzimanja uzorka i točnu identifikaciju vrste. Poželjna je dodatna dokumentacija o koncentraciji vode i pigmenata u listu, što zahtijeva povezivanje s laboratorijskim analizama tih uzoraka. Za terenska mjerenja vegetacijom obraslih područja (vegetacijske zajednice) potrebno je evidentirati vrste mjerenog područja i postotni udio pokrivanja površine po svakoj vrsti (Clark i dr. 2007).
Ključni opisni elementi spektralnih potpisa vegetacije uključuju značajke poput „Green peak“ (zeleni vrh), „Chlorpohyll well“ (klorofilni zdenac), „Red edge“ (crveni rub) i „NIR plateau“ (slika 1) (Kumar 1998, Huber i dr. 2005). Od posebnog značaja je „Red edge“, koji je definiran kao porast refleksije na granici između apsorpcije klorofila u crvenom dijelu i raspršivanja unutar lista u području bližeg infracrvenog dijela spektra (Treitz i Howarth 1999). Red edge prikazuje najveću promjenu refleksije s obzirom na promjenu spektralnih značajki, bilo kojeg zelenog lista u VNIR području (Elvidge i dr. 1990), a obično se identificira pomoću točke infleksije crvenog ruba (REIP – Red-Edge Inflection Point) ili točkom maksimalnog nagiba, a nalazi se između 680 i 750 nm, bez obzira na vrstu (Kumar i dr. 2001).
Prva hiperspektralna istraživanja u Hrvatskoj započela su u okviru programa Europske zajednice, u sklopu dva međunarodna projekta (ARC 1998.–2002. i SMART 2001.–2004.) financiranih od strane Europske komisije, vezanim za smanjivanje minsko sumnjivih površina u Hrvatskoj. Na