Issue
Agronomie
Volume 20, Number 1, January-February 2000
Page(s) 65 - 77
DOI http://dx.doi.org/10.1051/agro:2000108
DOI: 10.1051/agro:2000108

Agronomie 20 (2000) 65-77

Statistical framework of the inverse problem in the retrieval of vegetation parameters

Bruno Combal, Sergey L. Ochshepkov, Alexander Sinyuk,
Harumi Isaka

Laboratoire de Météorologie Physique (LaMP), Université Blaise Pascal, 24 avenue des Landais, 63177 Aubière Cedex, France

(Received 3 June 1999; accepted 22 November 1999)

Abstract:

The accuracy of the vegetation properties retrieved from radiometric data depends mainly on the information about the target parameters contained within each measurement. We postulate that a measurement provides the more information the more it contributes to decrease the uncertainty in the retrieved parameters. The mathematical definition of the information contents based on the statistical estimation theory, reveals clearly the role played by both the sensitivities of the measurements with respect to the desired parameters and the correlation between these sensitivities. In this paper, we discuss especially the application of this formal framework to the retrieval of the vegetation properties, and investigate some fundamental problems such as the limitation of the accuracy of the target parameters in their retrieval. We also show how this limitation depends on the biome properties and on the geometrical configuration of the illumination-observation. Furthermore, it should be emphasised that the present formalism provides a theoretical framework to treat different aspects of the retrieval of medium properties. In particular, it enables to define how to organise sampling of most informative measurements.

Remote Sensing / information contents / inverse problem / accuracy / vegetation

Résumé:

Cadre statistique du problème inverse pour la restitution de paramètres de la végétation. La précision des propriétés de la végétation estimées à partir d'un jeu de données radiométriques dépend principalement de l'information relative aux paramètres de la cible contenue dans chacune des mesures. On peut considérer qu'une mesure fournit d'autant plus d'information qu'elle contribue à diminuer l'incertitude relative aux paramètres inversés. La définition mathématique du contenu en information, basée sur la théorie de l'estimation statistique, montre clairement le rôle joué à la fois par la sensibilité des mesures aux paramètres que l'on désire estimer et par les corrélations de ces sensibilités. Dans cet article, nous discutons l'application de ce formalisme à la restitution des propriétés de la végétation et examinons quelques problèmes fondamentaux tels que la limitation de la précision de l'estimation des propriétés de la cible. Nous montrons aussi comment ces limitations dépendent des propriétés du milieu végétal et de la configuration géométrique des angles d'éclairage et d'observation. De plus, il faut souligner que ce formalisme fournit un cadre théorique permettant de traiter différents aspects de la restitution des propriétés d'un milieu. En particulier, il permet de définir l'organisation de l'échantillonnage des mesures contenant le plus d'information.

Télédétection / contenu en information / problème inverse / précision / végétation

Communicated by Andres Kuusk (Toravere, Estonia)

Correspondence and reprints: Bruno Combal
combal@opgc.univ-bpclermont.fr

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