Development of new remote sensing retrievals for snow/ice characteristics and phytoplankton properties

Abstract

This dissertation introduces two new remote sensing retrieval methods for snow and ice characteristics and phytoplankton properties. A synergistic usage might be a promising advanced application to investigate ice algae in high latitudes. The retrievals exploit the discrimination power of emissivity and phytoplankton absorption, scattering, and fluorescence due to specific dependency of the properties on object and wavelength. The cryospheric algorithm sorts three surface emissivities, which are converted from remotely sensed thermal infra-red (TIR) brightness temperatures from Advanced Along-Track Spectro-Radiometer (AATSR) 11 μm and 12 μm bands in nadir and forward view, in a classification scheme. The scheme is based on measurements of Hori et al. (2006) and discriminates between fine, medium, coarse grained snow and suncrust and ice. Depending on the physical surface temperature wet areas are detected. Invalid pixels mostly occur at topographically complex areas and due to collocation of the two views. Scenes in Antarctica and Greenland exhibit classified pixels between 60% to 90%. Phytoplankton is characterized with Total Algae Peak Integration Retrieval (TAPIR) linking the local reflectance maximum in the chlorophyll-a fluorescence domain from 650 nm to 730 nm with the local chlorophyll-a absorption maximum at 670 nm a670. Radiative transfer simulations show high sensitivity on chlorophyll-a absorption, phytoplankton scattering and chlorophylla fluorescence, which are combined in a670 in TAPIR. The peak’s shape, magnitude and spectral location is mainly influenced from those properties which are considered by a spectral peak integration in the retrieval. TAPIR functions are retrieved for several hyper-spectral instruments such as Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) and can be applied to multi-spectral sensors, e.g. Ocean and Land Colour Imager (OLCI), with a fitting function. An application of both algorithms to Lake Erie at the Canadian/American border reveals good performance of TAPIR for high algae concentrations but insufficient results for low phytoplankton amount. A qualitative comparison between classification of snow and ice with meteorological quantities show good agreement. Therefore, the cryospheric algorithm qualifies for detection of snow types and TAPIR for medium to high chlorophyll-a concentration with promising potential to retrieve phytoplankton species and fluorescence.

Diese Dissertation führt zwei neue Methoden zur fernerkundlichen Ableitung einer Schnee/Eis-Charakterisierung und von Phytoplankton-Eigenschaften ein. Eine synergetische Anwendung könnte eine vielversprechende weitergehende Anwendung zur Erforschung von Eis-Algen in höheren Breiten sein. Die Ableitungen schöpfen das Abgrenzungsvermögen von Emissivität und Phytoplankton-Absorption, -Streuung und -Fluoreszenz durch die spezifische Abhängigkeit von Objekt und Wellenlänge dieser Eigenschaften aus. Der Kryosphären-Algorithmus sortiert drei Boden-Emissivitäten, welche aus fernerkundeten thermalen infra-roten (TIR) Helligkeitstemperaturen in Nadirund Vorwärts-Blickrichtung in den 11 μm und 12 μm-Bändern von Advanced Along-Track Spectro-Radiometer (AATSR) berechnet wurden, in ein Klassifizierungsschema ein. Das Schema basiert auf Messungen von Hori et al. (2006) und unterscheidet zwischen fein, mittel und grob gekörnten Schnee sowie suncrust (Harsch) und Eis. Topographisch komplexe Regionen oder die Kollokation der beiden Beobachtungsrichtungen können zu ungültigen Pixeln führen. Szenen in der Antarktis und auf Grönland weisen zwischen 60% und 90% klassifizierte Pixel auf. Phytoplankton wird mit dem Total Algae Peak Integration Retrieval (TAPIR) charakterisiert, welches das lokale Reflektanzmaximum im Bereich der Chlorophyll-a-Fluoreszenz von 650 nm bis 730 nm mit der Chlorophyll-a- Absorption bei 670 nm a670 in Zusammenhang bringt. Strahlungstransport- Simulationen zeigen eine hohe Sensitivität auf Chlorophyll-a-Absorption, Phytoplankton-Streuung und Chlorophyll-a-Fluoreszenz, welche in TAPIR mit a670 zusammengefasst sind. Die Form, die Größe und die spektrale Position des Reflektanzmaximums wird hauptsächlich durch jene Eigenschaften beeinflusst, was in der Methode durch eine spektrale Integration des Maximums berücksichtigt wird. Für hyperspektrale Instrumente wie das Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) werden TAPIR-Funktionen erstellt und die Ableitung kann auch auf multispektrale Sensoren, z.B. den Ocean and Land Colour Imager (OLCI), mit einer Annäherungsfunktion angewendet werden. Die Anwendung beider Algorithmen auf den Eriesee an der kanadischamerikanischen Grenze zeigt eine gute Durchführbarkeit von TAPIR für hohe Algenkonzentrationen aber unzureichende Ergebnisse für geringe Phytoplanktonmengen. Ein qualitativer Vergleich der Schnee- und Eisklassifizierung mit meteorologischen Größen zeigt eine gute Übereinstimmung. Deshalb qualifiziert sich der Kryosphärenalgorithmus für die Erkennung von Schneearten und TAPIR für mittlere bis hohe Chlorophyll-a-Konzentrationen mit einem vielversprechenden Potenzial Phytoplanktonspezies und Fluoreszenz abzuleiten.