Spectrally derived values of community leaf dry matter content link shifts in grassland composition with change in biomass production

Leaf traits link environmental effects on plant species abundances to changes in ecosystem processes but are a challenge to measure regularly and over large areas. We used measurements of canopy reflectance from grassland communities to derive a regression model for one leaf trait, leaf dry matter content (LDMC). Partial least squares regression (PLSR) analysis was used to model community‐weighted (species abundance‐weighted) values of LDMC as a function of canopy reflectance in visible and near‐infrared (NIR) wavebands. The PLSR model then was applied to airborne measurements of canopy reflectance to determine how community LDMC interacts with inter‐annual variation in precipitation to influence the normalized difference vegetation index (NDVI), a surrogate of aboveground biomass production, of restored grassland during spring over 4 years. LDMC was well‐described by a PLSR model that included reflectance measurements located primarily in red edge and NIR portions of the spectrum. Community LDMC decreased as annual forb species became more abundant and was negatively correlated with maximum values of NDVI. Decreased precipitation reduced NDVI (biomass production) both by increasing community LDMC (LDMC response) and reducing the slope of the NDVI‐LDMC relationship (LDMC effect on NDVI). We find that grassland LDMC is well‐described by a regression model using canopy reflectance in red edge and NIR wavebands. Our results demonstrate the utility of spectral estimates of LDMC for discerning shifts in grassland composition and predicting consequences for production‐related ecosystem functions

Effects of Canopy Structural Variables on Retrieval of Leaf Dry Matter Content and Specific Leaf Area From Remotely Sensed Data

Leaf dry matter content (LDMC) and specific leaf area (SLA) are two important traits in measuring biodiversity. To use remote sensing for the estimation of these traits, it is essential to understand the underlying factors that influence their relationships with canopy reflectance. The effect of canopy structures—particularly stem density (SD), leaf area index (LAI), stand height (SH), crown diameter (CD), and average leaf angle (ALA)—on the relationship between LDMC and SLA with the canopy reflectance were investigated using a canopy reflectance dataset simulated by the invertible forest reflectance model (INFORM) radiative transfer model. The parameterization of the model was based on the range of the field parameters collected in the Bavarian National Park in July 2013 and the configuration of the HYSpex hyperspectral sensor. Strong correlations were observed between the two leaf traits and indices derived from simulated canopy spectra in the NIR and SWIR region ( {math\bf{R}^math\bf{2}} values of 0.87 for LDMC and 0.85 for SLA). Among the tested HYSpex wavelengths, the bands most sensitive to variation were 2298.69 nm for LDMC and 2280.71 nm for SLA. The effects of the stated structural variables on the relationships were best controlled by the modified normalized difference (mND) vegetation index (VI): ( [math\bf{R2275} - math\bf{R1920}]/[math\bf{R2275} + math\bf{R1920} - math\bf{2}{\ast }math\bf{R1520}] ). The structural variables that most affected the relationship were forest SD and CD. The modeling results suggest that the spectral variation due to changes in LDMC and SLA is best captured for stands with math\bf{SD} > math\bf{400};math\bf{trees}/math\bf{ha} and math- f{CD} \geq math\bf{5};math\bf{m} . The influence of LAI and SH on the relationships can be greatly reduced using VIs. We conclude that LDMC and SLA can be accurately estimated from canopy reflectance, irrespective of the heterogeneity of structural variables, providing that canopy cover exceeds 50%

Exploring the relationship between spectral reflectance and tree species diversity in the savannah woodlands.

Doctor of Philosophy in Environmental Sciences. University of KwaZulu-Natal, Pietermaritzburg, 2018.Abstract available in PDF file

Remote Sensing of the Ecosystem Impact of Invasive Alien Plant Species

Invasive Pflanzenarten können Ökosysteme durch Beeinflussung von einheimischen Pflanzengesellschaften und Ökosystemprozessen verändern. Solche Ökosystemauswirkungen wurden mit Hilfe von Experimenten oder Feldaufnahmen umfassend untersucht. Großflächige Auswirkungen, zum Beispiel auf Habitat- oder Landschaftsebene wurden bisher jedoch kaum untersucht. Mit Hilfe von Fernerkundung können räumlich explizite Informationen über die Verteilung von Arten und Ökosystemeigenschaften erfasst werden und somit die Lücke in der Erforschung der großflächigen Auswirkungen invasiver Arten geschlossen werden. Bisher wurde Fernerkundung vor allem zur Kartierung von Vorkommen invasiver Pflanzenarten eingesetzt, jedoch nur selten zur Abschätzung ihrer Auswirkungen. Diese Arbeit zielt darauf ab, das Potential der Fernerkundung für die Bewertung von Ökosystemauswirkungen invasiver Pflanzenarten zu analysieren. Zu diesem Zweck wurden drei Forschungsarbeiten angefertigt, die verschiedene Aspekte dieses Potenzials beleuchten: (1) Die Ermittlung von Vegetationseigenschaften in von Invasionen betroffenen Ökosystemen, (2) die Analyse von Auswirkungen invasiver Arten auf unterschiedlichen räumlichen Skalen und (3) eine räumlich explizite Darstellung von Ökosystemauswirkungen invasiver Pflanzenarten. Die erste Studie beschäftigt sich mit der Kartierung von Blattstickstoff (N) und -phosphorgehalten (P) in einem Laubmischwald mit Vorkommen der frühblühenden Traubenkirsche (Prunus serotina Ehrh.). Für die Kartierung wurden hyperspektrale und Laserscanning (LiDAR) Daten kombiniert. Die Studie ergab, dass die Bestimmung von N und P aus hyperspektalen Fernerkundungdaten in Baumkronen mit hoher struktureller Heterogenität erschwert wird. Allerdings konnte auch ein Zusammenhang zwischen chemischer Zusammensetzung und der Struktur des Kronendaches festgestellt werden. So konnten die von LiDAR-Daten abgeleiteten Strukturinformationen genutzt werden, um die Vorhersagen von N und P zu verbessern. In der zweiten Studie wurden aus Fernerkundungsdaten erstellte Karten von Ökosystemeigenschaften genutzt, um Gebiete mit und ohne P. serotina zu vergleichen. Die Karten umfassten N und P, sowie das N:P-Verhältnis von Blättern, das Holzvolumen und den Blattflächenindex (LAI). Es wurden sowohl Unterschiede in den Werten von Blattinhaltsstoffen als auch in der Waldstruktur für Standorte mit und ohne P. serotina festgestellt. Diese Unterschiede waren auch auf Bestandsebene erkennbar, wenn auch in geringem Maße. In der dritten Studie wurden hyperspektrale Luftbilder verwendet um die prozentuale Deckung des Kaktusmooses (Campylopus introflexus (Hedw.) Brid.) in einem Dünenökosystem großflächig zu kartieren. Darüber hinaus wurde der Zusammenhang zwischen dem Deckungsgrad von C. introflexus und der Artenvielfalt von Pflanzen untersucht. In Kombination wurden diese Ergebnisse verwendet, um potenzielle Bereiche mit hohen Auswirkungen zu kennzeichnen. Basierend auf diesen drei Studien wurden in dieser Arbeit zwei grundlegende methodische Ansätze zur Analyse von Ökosystemauswirkungen invasiver Pflanzenarten per Fernerkundung identifiziert und angewandt. Der erste Ansatz besteht darin, mit Hilfe von Fernerkundung erstellte Karten von Ökosystemeigenschaften zu verwenden, um diese Eigenschaften in Abhängigkeit des Vorkommens invasiver Arten auszuwerten. Wie gezeigt werden konnte, ist dies auch für große Flächen, beispielsweise auf der Habitat- oder Landschaftsebene, möglich. Somit kann Fernerkundung zu einem besseren Verständnis der Auswirkungen von invasiven Arten beitragen. Der zweite Ansatz basiert auf der Kartierung von Abundanzen invasiver Pflanzenarten. Diese können als Indikator für die Stärke der Auswirkungen genutzt werden. Die resultierenden Karten können verwendet werden, um Bereiche mit hohen Auswirkungen zu identifizieren. Darüber hinaus ermöglicht dieser zweite Ansatz den Vergleich der Auswirkungen zwischen verschiedenen Arten oder Lebensraumtypen und kann somit wertvolle Informationen für Managemententscheidungen liefern. Da die Ableitung vieler Ökosystemeigenschaften aus Fernerkundungsdaten nach wie vor eine Herausforderung darstellt, sollte die zukünftige Forschung darauf abzielen, die Zusammenhänge zwischen den Eigenschaften und der Reflektanz der Vegetation besser zu verstehen. Dies ist eine wesentliche Voraussetzung für eine zuverlässige Vorhersage über verschiedene Lebensräume hinweg. Zukünftige Fernerkundungsstudien, mit dem Ziel invasive Arten zu kartieren, sollten sich auf die Vorhersage von Deckungsgraden konzentrieren. Darüber hinaus sind generalisierte Verfahren wünschenswert, die eine erfolgreiche Identifizierung von Arten unter verschiedenen ökologischen Gegebenheiten gewährleisten. Nicht zuletzt sollte diese Arbeit Invasionsökologen ermutigen, existierende Fernerkundungsprodukte häufiger zu verwenden, um großflächige Auswirkungen von invasiven Pflanzenarten auf Ökosysteme zu analysieren

Three dimensional estimation of vegetation moisture content using dual-wavelength terrestrial laser scanning

PhD ThesisLeaf Equivalent Water Thickness (EWT) is a water status metric widely used in vegetation health monitoring. Optical Remote Sensing (RS) data, spaceborne and airborne, can be used to estimate canopy EWT at landscape level, but cannot provide information about EWT vertical heterogeneity, or estimate EWT predawn. Dual-wavelength Terrestrial Laser Scanning (TLS) can overcome these limitations, as TLS intensity data, following radiometric corrections, can be used to estimate EWT in three dimensions (3D). In this study, a Normalized Difference Index (NDI) of 808 nm wavelength, utilized in the Leica P20 TLS instrument, and 1550 nm wavelength, employed in the Leica P40 and P50 TLS systems, was used to produce 3D EWT estimates at canopy level. Intensity correction models were developed, and NDI was found to be able to minimize the incidence angle and leaf internal structure effects. Multiple data collection campaigns were carried out. An indoors dry-down experiment revealed a strong correlation between NDI and EWT at leaf level. At canopy level, 3D EWT estimates were generated with a relative error of 3 %. The method was transferred to a mixed-species broadleaf forest plot and 3D EWT estimates were generated with relative errors < 7 % across four different species. Next, EWT was estimated in six short-rotation willow plots during leaf senescence with relative errors < 8 %. Furthermore, a broadleaf mixed-species urban tree plot was scanned during and two months after a heatwave, and EWT temporal changes were successfully detected. Relative error in EWT estimates was 6 % across four tree species. The last step in this research was to study the effects of EWT vertical heterogeneity on forest plot reflectance. Two virtual forest plots were reconstructed in the Discrete Anisotropic Radiative Transfer (DART) model. 3D EWT estimates from TLS were utilized in the model and Sentinel-2A bands were simulated. The simulations revealed that the top four to five metres of canopy dominated the plot reflectance. The satellite sensor was not able to detect severe water stress that started in the lower canopy layers. This study showed the potential of using dual-wavelength TLS to provide important insights into the EWT distribution within the canopy, by mapping the EWT at canopy level in 3D. EWT was found to vary vertically within the canopy, with EWT and Leaf Mass per Area (LMA) being highly correlated, suggesting that sun leaves were able to hold more moisture than shade leaves. The EWT vertical profiles varied between species, and trees reacted in different ways during drought conditions, losing moisture from different canopy layers. The proposed method can provide time series of the change in EWT at very high spatial and temporal resolutions, as TLS instruments are active sensors, independent of the solar illumination. It also has the potential to provide EWT estimates at the landscape level, if coupled with automatic tree ii segmentation and leaf-wood separation techniques, and thus filling the gaps in the time series produced from satellite data. In addition, the technique can potentially allow the characterisation of whole-tree leaf water status and total water content, by combining the EWT estimates with Leaf Area Index (LAI) measurements, providing new insights into forest health and tree physiology.Egyptian Ministry of Higher Educatio