Data infra merah dekat dapat melihat sesuatu diluar kemampuan mata manusia. Mata manusia dapat menangkap frekuensi elektromagnetik hanya di 400-700 nanometer, sangat kecil sekali dibandingkan spektrum lengkap. Melakukan analisis pantulan pada inframerah dekat dan inframerah gelombang pendek dapat digunakan untuk mengetahui kesehatan tanaman, sebaran penyakit, waktu panen dan lain lain.
selama beberapan dekade , peneliti telah mengetahui pentingnya mengkoleks data inframerah dekat ketika melakukan analisis kesehatan tanaman, tetapi baru pada pertengahan 1990 mulai dilakukan analisis mendalam terkait SWIR untuk mengetahui pantulan permukaan dapat mengindikasikan kesehatan tanaman, kandugan karbon dan nitogen dan lain lain. Analisis SWIR sangat berguna dalam bidang kehutanan dan pertanian.
Seorang peneliti, Greg Asner, membantu meningkatkan pemahaman tentang bagaimana cahaya berinteraksi dengan vegetasi dan bagaimana kita dapat menggunakan citra optik untuk lebih memahami kesehatan tanaman. Makalahnya, Biophysical and Biochemical Sources of Variability in Canopy Reflectance (Asner 1998), membantu membentuk dasar untuk memahami bagaimana tanaman berinteraksi dengan cahaya. Dia mengambil ini lebih lanjut dengan makalah lain yang berfokus pada data SWIR sebagaimana berlaku untuk vegetasi berjudul: A Biogeophysical Approach for Automated SWIR Unmixing of Soils and Vegetation (Asner dan Lobell, 2000). Kami akan menyelami hanya satu aspek dari makalah ini dan memvisualisasikan temuan yang dibuat oleh Asner dan Lobell menggunakan ENVI; menggambarkan antara vegetasi tua dan tanah menggunakan fitur penyerapan yang hanya hadir di wilayah spektral SWIR.
Kisaran SWIR adalah sekitar 1400-3000 nanometer. Secara historis rentang spektrum EM ini telah digunakan untuk deteksi dan identifikasi material di bidang minerologi, geologi, dan pengelolaan lahan. Pada akhir 1990-an pekerjaan ditingkatkan untuk mengidentifikasi rentang spesifik dalam SWIR yang dapat digunakan untuk menentukan kesehatan vegetatif, kadar air, kadar karbon, dll. daerah inframerah dan gelombang pendek-inframerah. Seperti yang Anda lihat, banyak fitur penyerapan yang dapat diidentifikasi ditemukan di wilayah spektral SWIR.
Kisaran spektrum EM yang terlihat dapat digunakan untuk mengidentifikasi pigmen vegetasi Anda. Tanaman berdaun sehat tampak berwarna hijau karena konsentrasi Klorofil a dan b yang lebih tinggi, vegetasi yang stres dan tua tampak lebih kuning karena peningkatan kehadiran karotenoid, dan vegetasi dapat tampak lebih merah karena anthocyanin dalam daun yang baru terbentuk, yang meningkat seiring dengan meningkatnya pertumbuhan. penuaan. Sebuah contoh yang bagus untuk menggunakan pigmen untuk mengidentifikasi kesehatan dan penuaan vegetasi adalah musim gugur, ketika milyaran daun berubah warna dari hijau cerah menjadi rona kuning / merah saat membusuk sebelum mati bersama-sama. Meskipun memahami pigmen tanaman Anda sangat penting, kami tidak dapat mengidentifikasi kadar air, kadar nitrogen, atau kadar karbon hanya dengan menggunakan rentang yang terlihat. Pada gambar di bawah, plot kedua menunjukkan pantulan daun hijau, daun kuning, dan daun merah; Anda dapat dengan jelas melihat perbedaan profil tergantung pada kandungan klorofil, karotenoid, dan antrosianin.
(Plot courtesy of D.A. Sims, J.A. Gamon, Remote Sensing of Environment1)
Rentang SWIR dari spektrum EM memungkinkan pengguna untuk melihat fitur penyerapan tertentu dengan sangat jelas karena material tertentu hanya menampilkan fitur penyerapan dalam rentang itu, yang memungkinkan Anda untuk menentukan kesehatan vegetasi serta menggambarkan antara tanah dan kanopi yang membusuk. Seperti yang kami sebutkan di atas, Anda dapat mengidentifikasi kesehatan relatif tanaman berdasarkan bagaimana hijau / kuning / merah daun muncul. Melihat profil spektral yang membandingkan spektra daun dan tanah yang membusuk dalam rentang yang terlihat, relatif sulit untuk melihat perbedaan reflektansi permukaan. Ketika Anda memasukkan bagian dari kisaran SWIR dalam profil spektral, nilai reflektansi permukaan jelas berbeda. Plot atas menunjukkan rata-rata reflektansi hemisferis daun dan sifat trasmittance yang dikumpulkan dari situs di AS dan Brasil dari spesies tanaman berkayu, dan plot bawah menunjukkan reflektansi dan transmisi untuk spesies herba. Plot di bawah ini menunjukkan peningkatan fitur penyerapan dan fitur spektral yang ada di SWIR dibandingkan dengan rentang Terlihat dan NIR.
(Plot courtesy of G. Asner, Remote Sensing of Environment2)
Menurut beberapa penelitian yang dilakukan oleh Dr. Asner dan rekan-rekannya, “spektra tanah yang dikumpulkan oleh Asner (1998) memiliki fitur penyerapan khas yang berpusat di dekat 2.200 nm, yang dihasilkan dari kombinasi dan nada penyerapan hidroksil dalam struktur kisi tanah dari tanah. yang mendominasi banyak lingkungan gersang dan semi-gersang. ” (Asner, 2000). Apa artinya ini dalam istilah orang awam adalah bahwa fitur penyerapan yang kita lihat dalam reflektansi permukaan tanah pada 2.200 nm adalah karena adanya tanah liat, dan fakta ini dapat membuatnya sangat mudah untuk digambarkan antara tanah dan kanopi yang membusuk. Kanopi yang membusuk akan memiliki lignin dan selulosa sedangkan tanah tidak, dan sebaliknya spektra tanah akan mengandung penyerapan tanah liat sedangkan spektrum kanopi yang membusuk tidak. Lihat video di bawah ini untuk memahami konsep ini sepenuhnya.
sumber:
http://www.exelisvis.com/Company/PressRoom/Blogs/TabId/836/ArtMID/2928/ArticleID/14700/Using-SWIR-to-Delineate-Between-Soil-and-Decaying-Canopy-Vegetation.aspx