Correlating Leaf Area Index of Ponderosa Pine with Hyperspectral CASI Data

Abstract

Des évaluations de l'indice de surf ace foliaire (ISF) d'un peuplement de pins Ponderosa, en Oregon, ont été corrélées avec des données hyperspectrales acquises à l'aide d'un spectromètre-imageur compact CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager). Huit valeurs d'ISF allant de 0,87 à 2,72 ont été mesurées au moyen d'un analyseur de couvert forestier LAI-2000 sur le site d'étude. Les dérivées spectrales de premier et de deuxième ordre des spectres de réflectance des données de l'imageur CASI ont été utilisées en vue d'éliminer les effets du sol sur les réflectances spectrales de la forêt. Une régression multiple par étapes a été utilisée pour examiner la relation existant entre l'ISF et les données de l'imageur CASI. Cette méthode donne comme résultat des équations linéaires à plusieurs variables et les valeurs correspondantes pour les coefficients de détermination (CD) et les estimations d'erreurs-types (EET) pour les valeurs estimées de l'ISF. Les résultats montrent que la technique des dérivées spectrales peut améliorer les corrélations entre l'ISF et les spectres dérivés de l'imageur CASI comparativement aux corrélations entre l'ISF et les spectres de réflectance des données de l'imageur CASI lorsque des facteurs de variabilité environnementale tels que la réflectance du sol et les effets atmosphériques varient moins rapidement que les signaux spectraux. Par conséquent, la méthode des dérivées spectrales permet d'améliorer l'exactitude des valeurs estimées de l'ISF. Par exemple, le plus haut coefficient de détermination, dans l'estimation de l'ISF, obtenu â partir d'une seule bande spectrale, est 0,681 avec une erreur-type estimée de 0,345. Ces valeurs respectives ont été considérablement améliorées pour devenir 0,904 et 0,189, après avoir utilisé les dérivées de premier ordre, et 0,898 et 0,195, avec les dérivées de deuxième ordre.