Generating Global Leaf Area Index from Landsat: Algorithm Formulation and Demonstration

This paper summarizes the implementation of a physically based algorithm for the retrieval of vegetation green Leaf Area Index (LAI) from Landsat surface reflectance data. The algorithm is based on the canopy spectral invariants theory and provides a computationally efficient way of parameterizing the Bidirectional Reflectance Factor (BRF) as a function of spatial resolution and wavelength. LAI retrievals from the application of this algorithm to aggregated Landsat surface reflectances are consistent with those of MODIS for homogeneous sites represented by different herbaceous and forest cover types. Example results illustrating the physics and performance of the algorithm suggest three key factors that influence the LAI retrieval process: 1) the atmospheric correction procedures to estimate surface reflectances; 2) the proximity of Landsatobserved surface reflectance and corresponding reflectances as characterized by the model simulation; and 3) the quality of the input land cover type in accurately delineating pure vegetated components as opposed to mixed pixels. Accounting for these factors, a pilot implementation of the LAI retrieval algorithm was demonstrated for the state of California utilizing the Global Land Survey (GLS) 2005 Landsat data archive. In a separate exercise, the performance of the LAI algorithm over California was evaluated by using the short-wave infrared band in addition to the red and near-infrared bands. Results show that the algorithm, while ingesting the short-wave infrared band, has the ability to delineate open canopies with understory effects and may provide useful information compared to a more traditional two-band retrieval. Future research will involve implementation of this algorithm at continental scales and a validation exercise will be performed in evaluating the accuracy of the 30-m LAI products at several field sites

THE USE OF NARROW SPECTRAL BANDS FOR IMPROVING REMOTE SENSING ESTIMATIONS OF FRACTIONALLY ABSORBED PHOTOSYNTHETICALLY ACTIVE RADIATION

Most remote sensing estimations of vegetation variables such as leaf area index (LAI), absorbed photosynthetically active radiation (Apar,), and primary production are made using broad band sensors with a bandwidth of approximately 100 nm. However, high resolution spectrometers are available and have not been fully exploited for the purpose of improving estimates of vegetation variables. The study was directed to investigate the use of high spectral resolution spectroscopy for remote sensing estimates of f apar in vegetation canopies in the presence of nonphotosynthetic background materials such as soil and leaf litter. A high spectral resolution measure defined as the chlorophyll absorption ratio index (CARI) was developed for minimizing the effects of nonphotosynthetic materials in the remote estimates of f apar CARI utilizes three bands at 550, 670, and 700 nm with bandwidth of 10 nm. Simulated canopy reflectance of a range of leaf area index (LAI) were generated with the SAIL model using measurements of 42 different soil types as canopy background. CARI calculated from the simulated canopy reflectance was compared with the broad band vegetation indices such as normalized difference vegetation index (NDVI), soil adjusted vegetation index (SAVI), and simple ratio (SR). CARI reduced the effect of nonphotosynthetic background materials in the assessment of vegetation canopy f apar more effectively than broad band vegetation indices

Measurement of evapotranspiration with combined reflective and thermal infrared radiance observations

The broad goal of the research summarized in this report was 'To facilitate the evaluation of regional evapotranspiration (ET) through the combined use of solar reflective and thermal infrared radiance observations.' The specific objectives stated by Goward and Hope (1986) were to: (1) investigate the nature of the relationship between surface temperature (T(sub S)) and the normalized difference vegetation index (NDVI) and develop an understanding of this relationship in terms of energy exchange processes, particularly latent flux heat (LE); (2) develop procedures to estimate large area LE using combined T(sub S) and NDVI observations obtained from AVHRR data; and (3) determine whether measurements derived from satellite observations relate directly to measurements made at the surface or from aircraft platforms. Both empirical and modeling studies were used to develop an understanding of the T(sub S)-NDVI relationship. Most of the modeling was based on the Tergra model as originally proposed by Goward. This model, and modified versions developed in this project, simulates the flows of water and energy in the soil-plant-atmosphere system using meteorological, soil and vegetation inputs. Model outputs are the diurnal course of soil moisture, T(sub S), LE and the other individual components of the surface energy balance

Examining spatiotemporal changes in the phenology of Australian mangroves using satellite imagery

Nicolás Younes investigated the phenology of Australian mangroves using satellite imagery, field data, and generalized additive models. He found that satellite-derived phenology changes with location, frequency of observation, and spatial resolution. Nicolás challenges the common methods for detecting phenology and proposes a data-driven approach

Partitioning of carbon dioxide exchange in rapidly and slowly changing ecosystems

Im Hinblick auf den aktuellen Klimawandel besteht die Frage, wie die Biosphäre auf den Globalen Wandel und die daraus hervorgehende lokale Landnutzungsänderung bezüglich ihres Kohlenstoffkreislaufes reagiert. Die Landoberfläche ist zum gegenwärtigen Zeitpunkt eine Senke für anthropogene Emissionen von Kohlenstoffdioxid (CO2), jedoch wird gleich-zeitig durch Landnutzungsänderungen zusätzliches CO2 freigesetzt. Nach wie vor ist nicht eindeutig geklärt, wie sensitiv die photosynthetische CO2-Aufnahme und die atmungsbedingte CO2-Freisetzung eines Ökosystems gegenüber Umweltparametern reagieren. Eine Möglichkeit, den vertikalen Fluss der Treibhausgase in ihre Quellen und Senken aufzuspalten, bietet das sogenannte Source-Partitioning. Hierbei werden z. B. vertikale CO2-Flüsse in Photosynthese und Respiration oder im Fall von Wasserdampfflüssen (H2O) in Evaporation und Transpiration aufgetrennt. Derzeitig existieren mehrere Ansätze und Verfahren für das Source-Partitioning, jedoch besitzt jede Methode auch gewisse Nachteile und läßt Raum für Erweiterungen und Verbesserungen. In dieser Arbeit wird zum einen ein Ansatz getestet, der sogenannte Zusatzmessungen benötigt und zum anderen eine analytische Partitionierungsmethode aufgegriffen. Beide Ansätze werden anhand von Fallbeispielen in Agrar- und Waldökosystemen demonstriert und untersucht. Zuerst wird der Prototyp einer mobilen Liftanlage präsentiert, mit der zeitlich sowie räumlich hochaufgelöste Messung von CO2-, H2O-, Temperatur- und Windgeschwindigkeitsprofilen zwischen der Bodenoberfläche und der erdnahen atmosphärischen Grenzschicht über der Pflanzenoberfläche eines Ackers durchgeführt wurden. Die vertikale Verteilung der Konzentrationen von CO2 und H2O kann somit qualitativ für einen dichten Pflanzenbestand bestimmt werden. Dafür wurden zwischen Frühjahr 2015 und Herbst 2016 Kampagnenmessungen in Winterweizen, Wintergerste und einer Zwischenfruchtmischung während verschiedenen Stadien der Pflanzenentwicklung und zu unterschiedlichen Tageszeiten durchgeführt. Mit Hilfe eines Gasanalysators wurden kontinuierlich über eine Profilhöhe von 2 m die Konzentrationen mit einer Frequenz von 20 s-1 aufgezeichnet. Wir demonstrieren die Nachbearbeitung der Messungen (z. B. die Korrektur von Zeitverzögerungen) und zeigen die resultierenden vertikalen Profile als 30-minütige Mittel mit einer Auflösung von 0.025 m. Die Profile zeigen innerhalb des Planzenbestandes deutlich die Effekte der Bodenatmung und der photosynthetischen Kohlenstoffaufnahme, die sowohl innerhalb der Tageszeiten als auch während der Vegetationsperiode variieren. Mit Hilfe der Monin-Obukhov'schen Ähnlichkeitstheorie wurden Messungen über unbewachsenem Boden und einer niedrigen Pflanzendecke analysiert, um die Validität der Profilmessungen und der Rohdatenverarbeitung zu überprüfen. Die abgeleiteten Flüsse von CO2, latente und sensible Wärme und Impuls zeigen eine gute Übereinstimmung zu den parallel durchgeführten Eddy-Kovarianz-Messungen. Während die Kohlenstoffbilanz einer Ackerfläche im Laufe einer Vegetationsperiode zwischen Quelle und Senke wechselt, dauert dieser Prozess in bewirtschafteten Waldökosystemen meist Jahrzehnte. Im Allgemeinen nehmen Wälder in Mitteleuropa im Jahresmittel mehr CO2 auf, als sie abgeben und stellen somit eine Senke für atmosphärisches CO2 dar. Diese Situation kann sich ändern, sobald ein Eingriff in das Waldökosystem stattfindet. Ein Extrembeispiel eines solchen Eingriffs sind flächenhafte Kahlschläge, die den Wald nach der Abholzung von einer ehemaligen Senke zu einer Quelle für CO2 umwandeln. In dieser Arbeit präsentiert werden sieben Jahre CO2-Flussmessungen über einer rund 70 Jahre alten Fichten-Monokulturfläche im Nationalpark Eifel, von der rund 20% drei Jahre nach Beginn der Messung abgeholzt wurden. Ein Eddy-Kovarianz-System, das auf einem 37.8 m hohen Turm innerhalb des Waldes montiert wurde, erfasste kontinuierlich Flüsse sensibler und latenter Wärme, CO2 und Impuls. Nach der teilweisen Entfichtung wurde eine zweite EC-Station innerhalb der Entfichtungsfläche installiert und parallel zur Waldstation betrieben. Komplette Zeitreihen und jährliche Kohlenstoffbilanzen des Netto-Ökosystemaustauschs von CO2 (NEE) und seiner Komponenten Brutto-Primärproduktion (GPP) und Ökosystematmung (Reco) wurden mit Hilfe von Gapfilling- und Source-Partition-ing Methoden berechnet. Daneben wird die gemessene Bodenatmung berücksichtigt und dich sich gegenüberstehenden Klimaeffekte der durch die Entfichtung veränderten CO2-Sequestrierung und dem biophysikalischen Effekt der geänderten Albedo betrachtet. Im Gegensatz zur abgeholzten Fläche zeigten die über dem Wald gemessenen jährlichen NEE-Summen eine starke Kohlenstoffsenke mit geringer zwischenjährlicher Variabilität. Ein Jahr nach der Entfichtung bestand die Vegetation auf der abgeholzten Fläche hauptsächlich aus Gräsern und Sträuchern; ab dem zweiten Jahr konnte ein vermehrter Zuwachs neuer Bäume (vorwiegend Eberesche) beobachtet werden. Die wiederaufkommende Vegetation spiegelte sich in den jährlichen Summen des NEE wieder, so entwickelte sich die Entfichtungsfläche von einer Kohlenstoffquelle (ca. 500 g C m-2 y-1) innerhalb der betrachteten vier Jahre aufgrund der Zunahme photosynthetischer Aktivitäten zunehmend zu einem CO2 neutralen Zustand. Im anschließenden Kapitel wird die Kohlenstoffbilanz eines Ackers über eine drei Jahre andauernde Fruchtwechselfolge untersucht. Der Versuchsstandort Selhausen befindet sich in einer landwirtschaftlich intensiv genutzen Region innerhalb der Niederrheinischen Bucht. Rund 34% der Fläche Deutschlands war im Jahr 2015 durch Landwirtschaft genutzt (FAO, 2015). Die Fähigkeit von landwirtschaftlichen Flächen Kohlenstoff zu binden, aber auch zu emittieren, ist von großer Bedeutung für den lokalen und globalen Kohlenstoffkreislauf. Um eine lokale Kohlenstoffbilanz für ein Agrarökosystem aufstellen und modellieren zu können, benötigt man neben dem gemessenen vertikalen Netto-Ökosystemaustausch zusätzliche Informationen bezüglich seiner Zusammensetzung aus Brutto-Primärproduktion und Ökosystematmung. Die in Ökosystemstudien am häufigsten genutzten Partitionierung-Methoden sind die sogenannten datenbasierenden nichtlinearen Funktionen (NLR). Sie beschreiben den nichtlinearen Zusammenhang zwischen dem gemessenen NEE und Umgebungsvariablen wie Lufttemperatur oder solare Strahlung, die maßgeblich Atmungs- und Photosyntheseprozesse steuern. In der hier vorgestellten Studie wird für die Aufteilung der gemessenen NEE über einer 3-jährigen Fruchtwechselfolge, bestehend aus Winterweizen / Wintergerste / Zwischenfrucht und Zuckerrübe, der Ansatz einer reinen Nacht- (NT) und einer größtenteils Tagdaten (DT) basierenden NLR benutzt. Zusätzlich wurde ein eigener Algorithmus entwickelt und implementiert, der NLR ohne eine vorangehende Aufteilung in Tag- und Nachtdaten berechnet. Der Verlauf der saisonalen und zwischenjährlichen Flüsse von NEE, GPP und Reco zeigten typische Muster und Größenordnungen einer landwirtschaftlich genutzen Fläche innerhalb Mitteleuropas. Die kumulierten Tagessummen der NEE variierten je nach angebauter Frucht und Jahreszeit zwischen +10 und -14 g C m-2 d-1. Die höchste CO2-Aufnahme fand zwischen Mai und Juni im Winterweizen statt. Die höchsten Emissionen wurden nach der Ernte von Wintergerste beobachtet, wobei vermutlich untergepflügte Erntereste im Boden einen Anstieg der Bodenatmung durch Dekompositionsvorgänge begünstigt haben. Über die komplette Fruchtwechselfolge und bei reiner Betrachtung des vertikalen CO2-Flusses zeigte das Ökosystem, je nach verwendetem Partitionierungsmodell, eine Netto-CO2-Aufnahme von -1.3 bis -1,6 kg C m-2 und stellte somit eine Senke für Kohlenstoff dar. Werden zusätzlich zum NEE der Kohlenstoffeintrag und -austrag durch Sähen und Ernte, sowie die Emissionen aus Feldbewirtschaftungsmaßnahmen in der Kohlenstoffbilanzierung berücksichtigt, wird der Acker eine Kohlenstoffquelle (0.7 bis 1.0 kg C m-2). Beim Vergleich der unterschiedlichen NLR fiel auf, dass die Anwendung, die ausschließlich auf Nachtdaten basiert, grundsätzlich höhere Werte der Ökosystematmung ermittelt, als die anderen verwendeten Methoden. So kam es in den kummulierten Flüssen zu Abweichungen von 16%, 6% und 15% zwischen NEE, GPP und Reco im Vergleich zwischen NT und DT. Geringer fielen die Unterschiede zwischen NT und der eigenen Methode aus. Auch andere Studien berichten von Diskrepanzen in der Partitionierung von NEE bei der Verwendung der oben beschriebenen Methoden. Diese und auch unsere Arbeit zeigen, dass weiterhin Forschungsbedarf hinsichtlich der Anwendung von Source-Partitioning besteht.A key question in times of climate change is, how the biosphere responds to global change and the local land use management in regard to its carbon cycle. At the present time, the land surface acts as a sink for anthropogenic carbon dioxide (CO2) emissions. However, additional CO2 is released simultaneously by land use change. There is still no clear understanding of the sensitivity of photosynthetic CO2 uptake and respiratory CO2 release to environmental parameters. One possible way to disentangle the flux of greenhouse gases is source-partitioning, e.g. into photosynthesis and respiration (CO2) or into evaporation and transpiration (H2O). Currently, there are a number of procedures for source-partitioning, however, each method has its disadvantages and allows for extensions and improvements. In this thesis, one instrumental and a data-driven partitioning approaches are taken up and demonstrated by examples of an agro- and forest ecosystem. First, we present the prototype of a portable elevator based device for measuring temporal and spatial high-resolution profiles of CO2, H2O, temperature and wind velocity between the soil surface and the atmospheric surface layer above crop canopies. The vertical distribution of CO2 and H2O concentrations can thus be determined qualitatively for dense crop stands. Between spring 2015 and autumn 2016, campaign measurements were carried out in winter wheat, winter barley, and in an intercrop mixture during different plant development stage and at different times of day. A gas analyzer continuously records the concentrations at a frequency of 20 s-1 over a 2 m profile height. We present a post-processing technique of the measurements (e.g. the correction of time lags) and show the resulting vertical profiles as 30-minute averages over height steps of 0.025 m. The profiles clearly show the effects of soil respiration and photosynthetic carbon uptake within the plant stand, which vary both during the time of day and during the vegetation period. Using the Monin-Obukhov similarity theory, measurements over bare soil and a short plant canopy were analyzed to check the validity of the elevator measurements and the raw data processing. It was found that the derived fluxes of CO2, latent and sensible heat, and momentum correlated well with eddy-covariance (EC) measurements. While the carbon balance of an agricultural area alternates between source and sink during a vegetation period, this process usually requires decades for the management of forest ecosystems. In general, forests in Central Europe assimilate more CO2 on an annual average than they emit and thus are a sink for atmospheric CO2. This may change as soon as the forest ecosystem is intervened. An extreme example of such an intervention is clear cutting. After deforestation, the forest changes from a former sink to a source of CO2. We present seven years of CO2 flux measurements over a 70 year old spruce monoculture in the Eifel National Park, from which about 20% were deforested three-years after beginning of the observation period. An EC system mounted on top of a 37.8 m high tower within the forest, continuously collects fluxes of sensible and latent heat, CO2 and momentum. After partial deforestation, a second EC station was installed within the deforested area and was running parallel to the forest station. Complete time series and annual carbon budgets of the net ecosystem exchange (NEE) of CO2 and its components, gross primary production (GPP) and ecosystem respiration (Reco), were calculated using gap-filling and source-partitioning methods. In addition, local chamber measurements of soil respiration are taken into account and the climatic effects of the changed CO2 sequestration and the biophysical effect of changed albedo are compared. In contrast to the deforested area, the annual sums of NEE measured above the forest show a strong carbon sink with low inter-annual variability. One year after deforestation, the vegetation on the deforested area consisted mainly of grasses and shrubs; from the second year onwards, an increased growth of new trees (mainly mountain ash) could be observed. The recovering vegetation is reflected in the annual sums of NEE, which decreased from a carbon source (500 g C m-2 y-1) towards neutral over the past four years, due to an increase in the photosynthetic activities. In the last chapter, the carbon balance of a three-year crop rotation cycle was examined. The study site Selhausen is located in an intensively managed agricultural region within the Lower Rhine Embayment. About 34% of the area of Germany was covered by agriculture in 2015 (FAO, 2015). The ability of agricultural areas to sequester or also to emit carbon gives them an important role in the local and global carbon cycle. In order to calculate or to model the local carbon balance for an agroecosystem, information about the measured NEE and its components GPP and Reco are needed. The most frequently used partitioning methods in ecosystem studies are the so-called data-based nonlinear regression functions (NLR). NLR describes the nonlinear relationship between the measured NEE and environmental variables, such as air temperature or solar radiation, which are the main drivers of respiration and photosynthetic processes. The study presented here uses a nighttime (NT) and daytime data based (DT) NLR approach for the partitioning of measured NEE in a 3-year crop rotation cycle, consisting of winter wheat / winter barley / catch-crop and sugar beet. In addition, an own algorithm was developed and implemented that calculates NLR without a previous separation of the dataset into day- and nighttime data. The seasonal and inter-annual fluxes of NEE, GPP and Reco showed typical patterns and orders of magnitude of an agroecosystem within Central Europe. The cumulated daily sums of the NEE varied between +10 and -14 g C m-2 d-1 depending on the cultivated crop and season. The highest CO2 uptake took place between May and June in winter wheat. The highest emissions were observed after harvest of winter barley, when crop residues in the soil favoring an increase in soil respiration due to decomposition processes. Over the 3-year crop rotation, the ecosystem acted as a carbon source with a release of 0.7 to 1.0 kg C m-2, depending on the used source-partitioning model. Comparing the different NLR methods, it became apparent that the NT based application overestimated Reco compared to the other methods, resulting in deviations in NT vs. DT of 16%, 6% and 15% between the cumulated fluxes of NEE, GPP and Reco. The differences between NT and the own method were in general smaller. Other studies also reported discrepancies in the partitioning of NEE using the methods described above. Their and our work shows that there is still a need for further investigation regarding source-partitioning strategies

林野火災における大気・海洋変動指標と水文気象要因の定量的分析

Tohoku University博士（工学）thesi

Earth Resources: A continuing bibliography with indexes, issue 5, October 1975

This bibliography lists 601 reports, articles, and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system between January 1975 and March 1975. Emphasis is placed on the use of remote sensing and geophysical instrumentation in spacecraft and aircraft to survey and inventory natural resources and urban areas. Subject matter is grouped according to agriculture and forestry, environmental changes and cultural resources, geodesy and cartography, geology and mineral resources, hydrology and water management, data processing and distribution systems, instrumentation and sensors, and economic analysis

Site-specific seeding using multi-sensor and data fusion techniques : a review

Site-specific seeding (SSS) is a precision agricultural (PA) practice aiming at optimizing seeding rate and depth, depending on the within field variability in soil fertility and yield potential. Unlike other site-specific applications, SSS was not adopted sufficiently by farmers due to some technological and practical challenges that need to be overcome. Success of site-specific application strongly depends on the accuracy of measurement of key parameters in the system, modeling and delineation of management zone maps, accurate recommendations and finally the right choice of variable rate (VR) technologies and their integrations. The current study reviews available principles and technologies for both map-based and senor-based SSS. It covers the background of crop and soil quality indicators (SQI), various soil and crop sensor technologies and recommendation approaches of map-based and sensor-based SSS applications. It also discusses the potential of socio-economic benefits of SSS against uniform seeding. The current review proposes prospective future technology synthesis for implementation of SSS in practice. A multi-sensor data fusion system, integrating proper sensor combinations, is suggested as an essential approach for putting SSS into practice

Advances in Remote Sensing-based Disaster Monitoring and Assessment

Remote sensing data and techniques have been widely used for disaster monitoring and assessment. In particular, recent advances in sensor technologies and artificial intelligence-based modeling are very promising for disaster monitoring and readying responses aimed at reducing the damage caused by disasters. This book contains eleven scientific papers that have studied novel approaches applied to a range of natural disasters such as forest fire, urban land subsidence, flood, and tropical cyclones