Co-authors: José Gálvez, Erin Sanders

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Abstract

[Vea la versión en español a continuación.]

We learn conscientiously and unconscientiously. Sometimes our biases prevent us from seeing an obvious and simple approach or solution. In this exercise we will explore the concepts of ‘homework’ preconditioning, the influence of language, and the influence of peers and experience. During the past year, we delivered the materials on image interpretation to three separate virtual workshops. In a previous year, the materials were delivered at an in-person workshop. Building on what the instructors have gained from reflection on the outcome of the various sessions, a small portion of the exercise is being adapted for this training audience to highlight aspects of preconditioning, language, and the influence of peers and experience. We aim to have the audience participate in the exercise by answering observational questions, followed by participation in forums on the review of the responses to the questions. We welcome the opportunity for an open discussion on linking the approach to aspects of diversity, equity, and inclusion. The materials are relevant for both English and Spanish audiences. We look forward to gaining new aspects on the influence of expertise to this training exercise.

El resumen

Aprendemos consciente e inconscientemente. Algunas veces nuestros sesgos previenen que veamos una solución simple y evidente. En este ejercicio, exploraremos los conceptos de precondicionamiento de tareas, la influencia del lenguaje y la influencia de nuestros colegas y su experiencia. En años pasados, los materiales fueron presentados en talleres personales. Construyendo sobre la experiencia ganada por los instructores en base a reflexiones sobre los resultados de varias sesiones, una parte menor del ejercicio está siendo adaptada para la audiencia actual para resaltar los efectos del precondicionamiento, lenguaje, influencia de colegas y su experiencia. Queremos que la audiencia participe en el ejercicio respondiendo preguntas observacionales, seguidas por la participación en foros y en la revisión de las respuestas a las preguntas. Bienvenimos la oportunidad para una discusión abierta que vincule este método a aspectos de diversidad, equidad e inclusión. Los materiales son relevantes para audiencias anglófonas e hispanohablantes. Estamos interesados en aprender nuevos aspectos sobre la influencia de la experiencia en este ejercicio de entrenamiento.


Pre-Conference Exercise: Spectral Features in the Visible and Near Infrared

[Vea la versión en español a continuación.]

AVIRIS Sensor

 AVIRIS, the Airborne Visible / Infrared Imaging Spectrometer, is a sensor mounted on a high altitude airplane (20 km).  This animation is an excellent learning tool, allowing the viewer to take a ride across the visible to near infrared portion of the spectrum and see how various surface and atmospheric constituents are viewed from above.

Spectral animation of a single AVIRIS scene reveals the power of being able to observe with high spectral resolution.  Beginning at 0.4 um (400 nanometers) ground features are difficult to discern, mainly due to molecular scattering.  As we observe the scene at longer wavelengths, some features become distinct, for example ground features - due to less atmospheric molecular scattering, while others become obscure. Land surface brightness is different depending on wavelength and surface type (clay soil, sand, green vegetation, water); at the same time, various atmospheric gasses (such as water vapor, carbon dioxide, methane, ozone and molecular oxygen) are active absorbers at certain wavelengths. Watch what happens when we view those absorption regions.

Instructions 

View the animation of 235 channels here: http://rammb.cira.colostate.edu/visitview/custom/AmeriGEOweek_Aug2019/AVIRIS_fire/HAniS_AVIRIS_fire.html

To start the animation, press the button ‘Loop’.  After viewing the animation, choose two questions to answer and respond to them in the appropriate section below.


AVIRIS RGB composite showing areas of cloud, smoke, and active fires. 

Linden, California, USA. August 20, 1992. Number of spectral bands: 224. Wavelength range: 0.4 to 2.5 um.  Pixel size: 20m x 20m. Scene: 10km x 10km.

Questions:

  1. In which channel does the northern smoke (large particles) disappear?
  2. In which channel does the southern smoke (small particles) disappear?
  3. In which channel does the fire and hot area begin to glow white?
  4. How many times does the earth's surface disappear (everything that is outside the cloud)?
  5. List a channel in which the lower left vegetation surface (less reflective/darker) becomes brighter/more reflective (use channel 25 for comparison).
  6. Name one channel in which water surfaces (lake and river) are easy to discern from the background.
  7. Which direction is the wind from? What assumption(s) did you make?

Spectral Reflectance

The graph below depicts the apparent spectral reflectance (from 0.4 to 2.5 mm) for the features shown in the previous AVIRIS image (Figure 1) and the animation. The unique characteristics of the spectral signatures provide a way to identify and characterize each feature and to derive other useful information about the scene.  Note the dip in reflectance for the various features in the absorption regions.

  • Water displays its characteristic low reflectance at most all wavelengths and appears dark.
  • Water clouds are highly reflective across the spectrum. 

The channels overlaid represent broader multi-spectral regions that are found on the GOES ABI and JPSS VIIRS sensors.


Questions:

  1. Can you pick a combination of the multi-spectral channels to distinguish smoke from background or vegetated area from bare soil area?
  2. Are you familiar with any of the Red/Green/Blue (RGB) image composites that use this region of the spectrum?
  3. Do these spectra help show why we use RGBs? Explain.


Ejercicio previo a la conferencia: Rasgos espectrales en el visible y el infrarrojo cercano

Sensor AVIRIS

El sensor AVIRIS (Espectrómetro Aerotransportado de Imágenes Visibles e Infrarrojas) es un sensor hiperespectral, transportado en un avión de gran altitud (~20km). Esta animación es una excelente herramienta de aprendizaje, pues permite explorar la porción visible e infrarroja cercana del espectro electromagnético y ver como varias superficies y componentes atmosféricas se observan desde arriba.

Esta animación revela el poder de observar con alta resolución espectral. Comenzando en 0.4 um (400 nm) es difícil diferenciar las propiedades de la superficie, principalmente debido a dispersión molecular. Al observar la escena en longitudes de onda mayores algunas propiedades se comienzan a diferenciar, debido a la disminución en dispersión molecular se observan características de la superficie, mientras otras zonas se oscurecen. El brillo de la superficie es diferente dependiendo de la longitud de onda y tipo de superficie (arcilla, arena, vegetación verde, agua); y al mismo tiempo, varios gases atmosféricos (como vapor de agua, dióxido de carbono, metano, ozono y oxígeno molecular) absorben activamente en algunas longitudes de onda. Observe lo que ocurre cuando vemos esas regiones de absorción.

Instrucciones: 

Ver la animación disponible aquí: http://rammb.cira.colostate.edu/visitview/custom/AmeriGEOweek_Aug2019/AVIRIS_fire/HAniS_AVIRIS_fire.html

Para ver la animación, presionar el botón Loop. Según la animación, escoja dos preguntas; y respóndalas en Moodle.


Compuesto AVIRIS RGB de áreas de nube, humo y quemaduras activas.

Imagen AVIRIS. Linden, California, Estados Unidos. 20-Ago-1992. Cantidad de bandas espectrales: 24. Longitudes de onda: 0.4 a 2.5 um. Pixel: 20m x 20m. Dominio: 10km x 10km

Preguntas de la tarea:

  1. ¿En qué canal desaparece el humo del norte (partículas grandes)? 
  2. ¿En qué canal desaparece el humo del sur (partículas pequeñas)? 
  3. ¿En qué canal la zona caliente empieza a brillar de color blanco? 
  4. ¿Cuántas veces desaparece la superficie terrestre (todo lo que se encuentra fuera de la nube)? 
  5. Enumere un canal y su longitud de onda en la que la superficie de la vegetación inferior izquierda (menos reflectante / más oscura) se vuelve más brillante / más reflectante (use el canal 25 para comparar).
  6. Mencione un canal en el que las superficies líquidas (lago y río) son fáciles de discernir con respecto al fondo.
  7. ¿De qué dirección viene el viento?¿Qué suposiciones hizo?

La reflectancia espectral

El gráfico debajo detecta la temperatura aparente de la reflectancia espectral (de 0.4 a 2.5 mm) para las estructuras mostradas en la figura de AVIRIS (Figure 1) y la animación. Las características únicas de las señales espectrales proveed un método para identificar y caracterizar cada estructura y para comprender otras informaciones útiles de la escena. Nótese la disminución de la reflectancia para las diferentes superficies en las regiones donde ocurre absorción.

  • El agua tiene una característica de baja reflectancia en la mayoría de las longitudes de onda y por ello aparece oscura.
  • Las nubes de agua son altamente reflectivas a través del espectro.

Los canales sobrepuestos representan regiones multiespectrales más anchas, como las que pueden verse en los sensores ABI del GOES y VIIRS del JPSS.


Preguntas:

  1. ¿Puede escoger una combinación de canales multiespectrales para distinguir entre humo del fondo; o un área con vegetación de un suelo sin ella?
  2. ¿Está familiarizado con alguna de las imágenes compuestas RGB (Rojo/Verde/Azul) que utilizan esta región del espectro?
  3. ¿Puede entender por qué usamos productos RGB a partir de estas diferencias en el espectro? Explicar.


Last modified: Wednesday, 27 October 2021, 10:18 PM