Gerhard Meister, Dissertation, Fachbereich Physik der Universität Hamburg, 2000 :

"Bidirectional Reflectance of Urban Surfaces"


Schlagwörter: reflectance, remote sensing, specular peak, rough surfaces
Summary

Kurzfassung

Die Reflektanz einer Oberfläche ist im Allgemeinen eine Funktion der Ein- und Ausfallswinkel, der sogenannten 'Bidirectional Reflectance Distribution Function' (BRDF). In dieser Arbeit wurden die BRDFs von Proben gemessen, die für die Fernerkundung von städtischen Gebieten wichtig sind (Dachziegel, Asphalt, etc.). Die Messungen wurden im Labor der European Goniometric Facility (EGO) in Ispra, Italien unter Verwendung hyperspektraler Sensoren durchgeführt. Die grundlegenden Merkmale der gemessen BRDF's sind das Spiegelungsmaximum, ein Anstieg in der Rückstreurichtung für die rauhesten Oberflächen und eine konstante diffuse Komponente für Flächen mittlerer Rauhigkeit. Letztere Flächen werden durch das BRDF Modell von Torrance Sparrow (1967) gut beschrieben, während für sehr rauhe Oberflächen das BRDF Modell von Oren Nayar (1995) bessere Ergebnisse liefert. Oberflächentopographiemessungen deuten an, dass die Grösse der Strukturen, an denen das Licht gestreut wird, im Bereich um 20 Mikrometer liegt. Bei Reflektanzmessungen bezieht sich der Ausdruck 'Hauptebene' auf die Ebene, die durch die Oberflächennormale und den einfallenden Lichtstrahl aufgespannt wird. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass die Winkelbreite des Spiegelungsmaximums rechtwinklig zur Hauptebene proportional mit dem Kosinus des Einfallszenitwinkels abfällt. Dieses Ergebnis ist wichtig für Anwendungen in der computergestützten Bilderkennung und Bilderzeugung, es ist aber auch von theoretischem Interesse. Des weiteren wurden die BRDF Messungen benutzt, um ein BRDF Modell für städtische Gebiete zu erstellen für die Auswertung von Daten von satellitengeststützten Sensoren mit Pixelgrössen von mehr als 500 m. Das Modell basiert auf der Strassen- struktur städtischer Gebiete. Ein starker Anstieg der Reflektanz in Rückstreu- richtung wird vorhergesagt. Modellergebnisse stimmen gut mit simulierten Daten überein, die aus Bilddaten eines multispektralen, flugzeuggestützten Sensors abgeleitet wurden. Hauptanwendungsgebiete sind Albedobestimmung und Landklassen- identifikation in globalen Bilddaten.

Titel

Kurzfassung

Summary

The reflectance of a surface usually depends on the angles, at which the surface is illuminated and viewed. The dependence can be described by the 'Bidirectional Reflectance Distribution Function' (BRDF). In this study, the BRDFs of several samples typically found in urban areas (roof tiles, asphalt, etc.) were measured at the European Goniometric Facility (EGO) in Ispra, Italy with hyperspectral sensors. The basic characteristics of the measured BRDFs are a specular peak, an increase in backscattering direction for the roughest surfaces and a constant diffuse component for the surfaces of moderate roughness. Surfaces of moderate roughness can be well described by the BRDF model for specular reflection of rough surfaces by Torrance Sparrow (1967), whereas for very rough surfaces the model by Oren Nayar (1995) is more appropriate. Surface topography measurements suggest that the size of the scattering structure is in the 20 micrometer range. In reflectance terminology, the principal plane is the plane formed by the surface normal and the illuminating light ray. We found that the angular width of the specular peak of rough surfaces perpendicular to the principal plane decreases proportionally to the cosine of the illumination zenith angle. This result is important in computer vision applications, but it is also of theoretical interest. The BRDF measurements were also used to develop a BRDF model for urban areas remotely sensed from spaceborne sensors with pixel-sizes above 500 m. The model is built on the street structure of urban areas. It shows a strong increase of reflectance in backscattering direction. Model predictions and simulated data derived from multispectral imagery of an airborne scanner agree well. The major areas of application are albedo calculation and landcover identification in global image data.