Unlocking the benefits of spaceborne imaging spectroscopy for sustainable agriculture

With the Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) mission, launched on April 1st 2022, new opportunities unfold for precision farming and agricultural monitoring. The recurring acquisition of spectrometric imagery from space, contiguously resolving the electromagnetic spectrum in the optical domain (400—2500 nm) within close narrow bands, provides unprecedented data about the interaction of radiation with biophysical and biochemical crop constituents. These interactions manifest in spectral reflectance, carrying important information about crop status and health. This information may be incorporated in agricultural management systems to support necessary efforts to maximize yields against the backdrop of an increased food demand by a growing world population. At the same time, it enables the effective optimization of fertilization and pest control to minimize environmental impacts of agriculture. Deriving biophysical and biochemical crop traits from hyperspectral reflectance thereby always relies on a model. These models are categorized into (1) parametric, (2) nonparametric, (3) physically-based, and (4) hybrid retrieval schemes. Parametric methods define an explicit parameterized expression, relating a number of spectral bands or derivates thereof with a crop trait of interest. Nonparametric methods comprise linear techniques, such as principal component analysis (PCA) which addresses collinearity issues between adjacent bands and enables compression of full spectral information into dimensionality reduced, maximal informative principal components (PCs). Nonparametric nonlinear methods, i.e., machine learning (ML) algorithms apply nonlinear transformations to imaging spectroscopy data and are therefore capable of capturing nonlinear relationships within the contained spectral features. Physically-based methods represent an umbrella term for radiative transfer models (RTMs) and related retrieval schemes, such as look-up-table (LUT) inversion. A simple, easily invertible and specific RTM is the Beer-Lambert law which may be used to directly infer plant water content. The most widely used general and invertible RTM is the one-dimensional canopy RTM PROSAIL, which is coupling the Leaf Optical Properties Spectra model PROSPECT and the canopy reflectance model 4SAIL: Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves. Hybrid methods make use of synthetic data sets created by RTMs to calibrate parametric methods or to train nonparametric ML algorithms. Due to the ill-posed nature of RTM inversion, potentially unrealistic and redundant samples in a LUT need to be removed by either implementing physiological constraints or by applying active learning (AL) heuristics. This cumulative thesis presents three different hybrid approaches, demonstrated within three scientific research papers, to derive agricultural relevant crop traits from spectrometric imagery. In paper I the Beer-Lambert law is applied to directly infer the thickness of the optically active water layer (i.e., EWT) from the liquid water absorption feature at 970 nm. The model is calibrated with 50,000 PROSPECT spectra and validated over in situ data. Due to separate water content measurements of leaves, stalks, and fruits during the Munich-North-Isar (MNI) campaigns, findings indicate that depending on the crop type and its structure, different parts of the canopy are observed with optical sensors. For winter wheat, correlation between measured and modelled water content was most promising for ears and leaves, reaching coefficients of determination (R2) up to 0.72 and relative RMSE (rRMSE) of 26%, and in the case of corn for the leaf fraction only (R2 = 0.86, rRMSE = 23%). These results led to the general recommendation to collect destructive area-based plant organ specific EWT measurements instead of the common practice to upscale leaf-based EWT measurements to canopy water content (CWC) by multiplication of the leaf area index (LAI). The developed and calibrated plant water retrieval (PWR) model proved to be transferable in space and time and is ready to be applied to upcoming EnMAP data and any other hyperspectral imagery. In paper II the parametric concept of spectral integral ratios (SIR) is introduced to retrieve leaf chlorophyll a and b content (Cab), leaf carotenoid content (Ccx) and leaf water content (Cw) simultaneously from imaging spectroscopy data in the wavelength range 460—1100 nm. The SIR concept is based on automatic separation of respective absorption features through local peak and intercept analysis between log-transformed reflectance and convex hulls. The approach was validated over a physiologically constrained PROSAIL simulated database, considering natural Ccx-Cab relations and green peak locations. Validation on airborne spectrometric HyMAP data achieved satisfactory results for Cab (R2 = 0.84; RMSE = 9.06 µg cm-2) and CWC (R2 = 0.70; RMSE = 0.05 cm). Retrieved Ccx values were reasonable according to Cab-Ccx-dependence plausibility analysis. Mapping of the SIR results as multiband images (3-segment SIR) allows for an intuitive visualization of dominant absorptions with respect to the three considered biochemical variables. Hence, the presented SIR algorithm allows for computationally efficient and RTM supported robust retrievals of the two most important vegetation pigments as well as of water content and is applicable on satellite imaging spectroscopy data. In paper III a hybrid workflow is presented, combining RTM with ML for inferring crop carbon content (Carea) and aboveground dry and fresh biomass (AGBdry, AGBfresh). The concept involves the establishment of a PROSAIL training database, dimensionality reduction using PCA, optimization in the sampling domain using AL against the 4-year MNI campaign dataset, and training of Gaussian process regression (GPR) ML algorithms. Internal validation of the GPR-Carea and GPR-AGB models achieved R2 of 0.80 for Carea, and R2 of 0.80 and 0.71 for AGBdry and AGBfresh, respectively. Validation with an independent dataset, comprising airborne AVIRIS NG imagery (spectrally resampled to EnMAP) and in situ measurements, successfully demonstrated mapping capabilities for both bare and green fields and generated reliable estimates over winter wheat fields at low associated model uncertainties (< 40%). Overall, the proposed carbon and biomass models demonstrate a promising path toward the inference of these crucial variables over cultivated areas from upcoming spaceborne hyperspectral acquisitions, such as from EnMAP. As conclusions, the following important findings arise regarding parametric and nonparametric hybrid methods as well as in view of the importance of in situ data collection. (1) Uncertainties within the RTM PROSAIL should always be considered. A possible reduction of these uncertainties is thereby opposed to the invertibility of the model and its intended simplicity. (2) Both physiological constraints and AL heuristics should be applied to reduce unrealistic parameter combinations in a PROSAIL calibration or training database. (3) State-of-the-art hybrid ML approaches with the ability to provide uncertainty intervals are anticipated as most promising approach for solving inference problems from hyperspectral Earth observation data due to their synergistic use of RTMs and the high flexibility, accuracy and consistency of nonlinear nonparametric methods. (4) Parametric hybrid approaches, due to their algorithmic transparency, enable deeper insights into fundamental physical limitations of optical remote sensing as compared to ML approaches. (5) Integration-based indices that make full use of available hyperspectral information may serve as physics-aware dimensionality reduced input for ML algorithms to either improve estimations or to serve as endmember for crop type discrimination when additional time series information is available. (6) The validation of quantitative model-based estimations is crucial to evaluate and improve their performance in terms of the underlying assumptions, model parameterizations, and input data. (7) In the face of soon-to-be-available EnMAP data, collection of in situ data for validation of retrieval methods should aim at high variability of measured crop types, high temporal variability over the whole growing season, as well as include area- and biomass-based destructive measurements instead of LAI-upscaled leaf measurements. Provided the perfect functionality of the payload instruments, the success of the EnMAP mission and the here presented methods depend critically on a low-noise, accurate atmospherically corrected reflectance product. High-level outputs of the retrieval methods presented in this thesis may be incorporated into agricultural decision support systems for fertilization and irrigation planning, yield estimation, or estimation of the soil carbon sequestration potential to enable a sustainable intensive agriculture in the future.Mit der am 1. April 2022 gestarteten Satellitenmission Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Präzisionslandwirtschaft und das landwirtschaftliche Monitoring. Die wiederkehrende Erfassung spektrometrischer Bilder aus dem Weltraum, welche das elektromagnetische Spektrum im optischen Bereich (400—2500 nm) innerhalb von engen, schmalen Bändern zusammenhängend auflösen, liefert nie dagewesene Daten über die Interaktionen von Strahlung und biophysikalischen und biochemischen Pflanzenbestandteilen. Diese Wechselwirkungen manifestieren sich in der spektralen Reflektanz, die wichtige Informationen über den Zustand und die Gesundheit der Pflanzen enthält. Vor dem Hintergrund einer steigenden Nachfrage nach Nahrungsmitteln durch eine wachsende Weltbevölkerung können diese Informationen in landwirtschaftliche Managementsysteme einfließen, um eine notwendige Ertragsmaximierung zu unterstützen. Gleichzeitig können sie eine effiziente Optimierung der Düngung und Schädlingsbekämpfung ermöglichen, um die Umweltauswirkungen der Landwirtschaft zu minimieren. Die Ableitung biophysikalischer und biochemischer Pflanzeneigenschaften aus hyperspektralen Reflektanzdaten ist dabei immer von einem Modell abhängig. Diese Modelle werden in (1) parametrische, (2) nichtparametrische, (3) physikalisch basierte und (4) hybride Ableitungsmethoden kategorisiert. Parametrische Methoden definieren einen expliziten parametrisierten Ausdruck, der eine Reihe von Spektralkanälen oder deren Ableitungen mit einem Pflanzenmerkmal von Interesse in Beziehung setzt. Nichtparametrische Methoden umfassen lineare Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA). Diese adressieren Kollinearitätsprobleme zwischen benachbarten Kanälen und komprimieren die gesamte Spektralinformation in dimensionsreduzierte, maximal informative Hauptkomponenten (PCs). Nichtparametrische nichtlineare Methoden, d. h. Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), wenden nichtlineare Transformationen auf bildgebende Spektroskopiedaten an und sind daher in der Lage, nichtlineare Beziehungen innerhalb der enthaltenen spektralen Merkmale zu erfassen. Physikalisch basierte Methoden sind ein Oberbegriff für Strahlungstransfermodelle (RTM) und damit verbundene Ableitungsschemata, d. h. Invertierungsverfahren wie z. B. die Invertierung mittels Look-up-Table (LUT). Ein einfaches, leicht invertierbares und spezifisches RTM stellt das Lambert-Beer'sche Gesetz dar, das zur direkten Ableitung des Wassergehalts von Pflanzen verwendet werden kann. Das am weitesten verbreitete, allgemeine und invertierbare RTM ist das eindimensionale Bestandsmodell PROSAIL, eine Kopplung des Blattmodells Leaf Optical Properties Spectra (PROSPECT) mit dem Bestandsreflexionsmodell 4SAIL (Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves). Bei hybriden Methoden werden von RTMs generierte, synthetische Datenbanken entweder zur Kalibrierung parametrischer Methoden oder zum Training nichtparametrischer ML-Algorithmen verwendet. Aufgrund der Äquifinalitätsproblematik bei der RTM-Invertierung, müssen potenziell unrealistische und redundante Simulationen in einer solchen Datenbank durch die Implementierung natürlicher physiologischer Beschränkungen oder durch die Anwendung von Active Learning (AL) Heuristiken entfernt werden. In dieser kumulativen Dissertation werden drei verschiedene hybride Ansätze zur Ableitung landwirtschaftlich relevanter Pflanzenmerkmale aus spektrometrischen Bilddaten vorgestellt, die anhand von drei wissenschaftlichen Publikationen demonstriert werden. In Paper I wird das Lambert-Beer'sche Gesetz angewandt, um die Dicke der optisch aktiven Wasserschicht (bzw. EWT) direkt aus dem Absorptionsmerkmal von flüssigem Wasser bei 970 nm abzuleiten. Das Modell wird mit 50.000 PROSPECT-Spektren kalibriert und anhand von In-situ-Daten validiert. Aufgrund separater Messungen des Wassergehalts von Blättern, Stängeln und Früchten während der München-Nord-Isar (MNI)-Kampagnen, zeigen die Ergebnisse, dass je nach Kulturart und -struktur, unterschiedliche Teile des Bestandes mit optischen Sensoren beobachtet werden können. Bei Winterweizen wurde die höchste Korrelation zwischen gemessenem und modelliertem Wassergehalt für Ähren und Blätter erzielt und sie erreichte Bestimmtheitsmaße (R2) von bis zu 0,72 bei einem relativen RMSE (rRMSE) von 26%, bei Mais entsprechend nur für die Blattfraktion (R2 = 0,86, rRMSE = 23%). Diese Ergebnisse führten zu der allgemeinen Empfehlung, Kompartiment-spezifische EWT-Bestandsmessungen zu erheben, anstatt der üblichen Praxis, blattbasierte EWT-Messungen durch Multiplikation mit dem Blattflächenindex (LAI) auf den Bestandswassergehalt (CWC) hochzurechnen. Das entwickelte und kalibrierte Modell zur Ableitung des Pflanzenwassergehalts (PWR) erwies sich als räumlich und zeitlich übertragbar und kann auf bald verfügbare EnMAP-Daten und andere hyperspektrale Bilddaten angewendet werden. In Paper II wird das parametrische Konzept der spektralen Integralratios (SIR) eingeführt, um den Chlorophyll a- und b-Gehalt (Cab), den Karotinoidgehalt (Ccx) und den Wassergehalt (Cw) simultan aus bildgebenden Spektroskopiedaten im Wellenlängenbereich 460-1100 nm zu ermitteln. Das SIR-Konzept basiert auf der automatischen Separierung der jeweiligen Absorptionsmerkmale durch lokale Maxima- und Schnittpunkt-Analyse zwischen log-transformierter Reflektanz und konvexen Hüllen. Der Ansatz wurde anhand einer physiologisch eingeschränkten PROSAIL-Datenbank unter Berücksichtigung natürlicher Ccx-Cab-Beziehungen und Positionen der Maxima im grünen Wellenlängenbereich validiert. Die Validierung mit flugzeuggestützten spektrometrischen HyMAP-Daten ergab zufriedenstellende Ergebnisse für Cab (R2 = 0,84; RMSE = 9,06 µg cm-2) und CWC (R2 = 0,70; RMSE = 0,05 cm). Die ermittelten Ccx-Werte wurden anhand einer Plausibilitätsanalyse entsprechend der Cab-Ccx-Abhängigkeit als sinnvoll bewertet. Die Darstellung der SIR-Ergebnisse als mehrkanalige Bilder (3 segment SIR) ermöglicht zudem eine auf die drei betrachteten biochemischen Variablen bezogene, intuitive Visualisierung der dominanten Absorptionen. Der vorgestellte SIR-Algorithmus ermöglicht somit wenig rechenintensive und RTM-gestützte robuste Ableitungen der beiden wichtigsten Pigmente sowie des Wassergehalts und kann in auf jegliche zukünftig verfügbare Hyperspektraldaten angewendet werden. In Paper III wird ein hybrider Ansatz vorgestellt, der RTM mit ML kombiniert, um den Kohlenstoffgehalt (Carea) sowie die oberirdische trockene und frische Biomasse (AGBdry, AGBfresh) abzuschätzen. Das Konzept umfasst die Erstellung einer PROSAIL-Trainingsdatenbank, die Dimensionsreduzierung mittels PCA, die Reduzierung der Stichprobenanzahl mittels AL anhand des vier Jahre umspannenden MNI-Kampagnendatensatzes und das Training von Gaussian Process Regression (GPR) ML-Algorithmen. Die interne Validierung der GPR-Carea und GPR-AGB-Modelle ergab einen R2 von 0,80 für Carea und einen R2 von 0,80 bzw. 0,71 für AGBdry und AGBfresh. Die Validierung auf einem unabhängigen Datensatz, der flugzeuggestützte AVIRIS-NG-Bilder (spektral auf EnMAP umgerechnet) und In-situ-Messungen umfasste, zeigte erfolgreich die Kartierungsfähigkeiten sowohl für offene Böden als auch für grüne Felder und führte zu zuverlässigen Schätzungen auf Winterweizenfeldern bei geringen Modellunsicherheiten (< 40%). Insgesamt zeigen die vorgeschlagenen Kohlenstoff- und Biomassemodelle einen vielversprechenden Ansatz auf, der zur Ableitung dieser wichtigen Variablen über Anbauflächen aus künftigen weltraumgestützten Hyperspektralaufnahmen wie jenen von EnMAP genutzt werden kann. Als Schlussfolgerungen ergeben sich die folgenden wichtigen Erkenntnisse in Bezug auf parametrische und nichtparametrische Hybridmethoden sowie bezogen auf die Bedeutung der In-situ-Datenerfassung. (1) Unsicherheiten innerhalb des RTM PROSAIL sollten immer berücksichtigt werden. Eine mögliche Verringerung dieser Unsicherheiten steht dabei der Invertierbarkeit des Modells und dessen beabsichtigter Einfachheit entgegen. (2) Sowohl physiologische Einschränkungen als auch AL-Heuristiken sollten angewendet werden, um unrealistische Parameterkombinationen in einer PROSAIL-Kalibrierungs- oder Trainingsdatenbank zu reduzieren. (3) Modernste ML-Ansätze mit der Fähigkeit, Unsicherheitsintervalle bereitzustellen, werden als vielversprechendster Ansatz für die Lösung von Inferenzproblemen aus hyperspektralen Erdbeobachtungsdaten aufgrund ihrer synergetischen Nutzung von RTMs und der hohen Flexibilität, Genauigkeit und Konsistenz nichtlinearer nichtparametrischer Methoden angesehen. (4) Parametrische hybride Ansätze ermöglichen aufgrund ihrer algorithmischen Transparenz im Vergleich zu ML-Ansätzen tiefere Einblicke in die grundlegenden physikalischen Grenzen der optischen Fernerkundung. (5) Integralbasierte Indizes, die die verfügbare hyperspektrale Information voll ausschöpfen, können als physikalisch-basierte dimensionsreduzierte Inputs für ML-Algorithmen dienen, um entweder Schätzungen zu verbessern oder um als Eingangsdaten die verbesserte Unterscheidung von Kulturpflanzen zu ermöglichen, sobald zusätzliche Zeitreiheninformationen verfügbar sind. (6) Die Validierung quantitativer modellbasierter Schätzungen ist von entscheidender Bedeutung für die Bewertung und Verbesserung ihrer Leistungsfähigkeit in Bezug auf die zugrunde liegenden Annahmen, Modellparametrisierungen und Eingabedaten. (7) Angesichts der bald verfügbaren EnMAP-Daten sollte die Erhebung von In-situ-Daten zur Validierung von Ableitungsmethoden auf eine hohe Variabilität der gemessenen Pflanzentypen und eine hohe zeitliche Variabilität über die gesamte Vegetationsperiode abzielen sowie flächen- und biomassebasierte destruktive Messungen anstelle von LAI-skalierten Blattmessungen umfassen. Unter der Voraussetzung, dass die Messinstrumente perfekt funktionieren, hängt der Erfolg der EnMAP-Mission und der hier vorgestellten Methoden entscheidend von einem rauscharmen, präzise atmosphärisch korrigierten Reflektanzprodukt ab. Die Ergebnisse der in dieser Arbeit vorgestellten Methoden können in landwirtschaftliche Entscheidungsunterstützungssysteme für die Dünge- oder Bewässerungsplanung, die Ertragsabschätzung oder die Schätzung des Potenzials der Kohlenstoffbindung im Boden integriert werden, um eine nachhaltige Intensivlandwirtschaft in der Zukunft zu ermöglichen

Scientific and technical challenges in remote sensing of plant canopy reflectance and fluorescence

State-of-the-art optical remote sensing of vegetation canopies is reviewed here to stimulate support from laboratory and field plant research. This overview of recent satellite spectral sensors and the methods used to retrieve remotely quantitative biophysical and biochemical characteristics of vegetation canopies shows that there have been substantial advances in optical remote sensing over the past few decades. Nevertheless, adaptation and transfer of currently available fluorometric methods aboard air- and space-borne platforms can help to eliminate errors and uncertainties in recent remote sensing data interpretation. With this perspective, red and blue-green fluorescence emission as measured in the laboratory and field is reviewed. Remotely sensed plant fluorescence signals have the potential to facilitate a better understanding of vegetation photosynthetic dynamics and primary production on a large scale. The review summarizes several scientific challenges that still need to be resolved to achieve operational fluorescence based remote sensing approache

A Global Systematic Review of Improving Crop Model Estimations by Assimilating Remote Sensing Data: Implications for Small-Scale Agricultural Systems

There is a growing effort to use access to remote sensing data (RS) in conjunction with crop model simulation capability to improve the accuracy of crop growth and yield estimates. This is critical for sustainable agricultural management and food security, especially in farming communities with limited resources and data. Therefore, the objective of this study was to provide a systematic review of research on data assimilation and summarize how its application varies by country, crop, and farming systems. In addition, we highlight the implications of using process-based crop models (PBCMs) and data assimilation in small-scale farming systems. Using a strict search term, we searched the Scopus and Web of Science databases and found 497 potential publications. After screening for relevance using predefined inclusion and exclusion criteria, 123 publications were included in the final review. Our results show increasing global interest in RS data assimilation approaches; however, 81% of the studies were from countries with relatively high levels of agricultural production, technology, and innovation. There is increasing development of crop models, availability of RS data sources, and characterization of crop parameters assimilated into PBCMs. Most studies used recalibration or updating methods to mainly incorporate remotely sensed leaf area index from MODIS or Landsat into the WOrld FOod STudies (WOFOST) model to improve yield estimates for staple crops in large-scale and irrigated farming systems. However, these methods cannot compensate for the uncertainties in RS data and crop models. We concluded that further research on data assimilation using newly available high-resolution RS datasets, such as Sentinel-2, should be conducted to significantly improve simulations of rare crops and small-scale rainfed farming systems. This is critical for informing local crop management decisions to improve policy and food security assessments

Estimating the crop leaf area index using hyperspectral remote sensing

AbstractThe leaf area index (LAI) is an important vegetation parameter, which is used widely in many applications. Remote sensing techniques are known to be effective but inexpensive methods for estimating the LAI of crop canopies. During the last two decades, hyperspectral remote sensing has been employed increasingly for crop LAI estimation, which requires unique technical procedures compared with conventional multispectral data, such as denoising and dimension reduction. Thus, we provide a comprehensive and intensive overview of crop LAI estimation based on hyperspectral remote sensing techniques. First, we compare hyperspectral data and multispectral data by highlighting their potential and limitations in LAI estimation. Second, we categorize the approaches used for crop LAI estimation based on hyperspectral data into three types: approaches based on statistical models, physical models (i.e., canopy reflectance models), and hybrid inversions. We summarize and evaluate the theoretical basis and different methods employed by these approaches (e.g., the characteristic parameters of LAI, regression methods for constructing statistical predictive models, commonly applied physical models, and inversion strategies for physical models). Thus, numerous models and inversion strategies are organized in a clear conceptual framework. Moreover, we highlight the technical difficulties that may hinder crop LAI estimation, such as the “curse of dimensionality” and the ill-posed problem. Finally, we discuss the prospects for future research based on the previous studies described in this review

Fundamental remote sensing science research program. Part 1: Scene radiation and atmospheric effects characterization project

Brief articles summarizing the status of research in the scene radiation and atmospheric effect characterization (SRAEC) project are presented. Research conducted within the SRAEC program is focused on the development of empirical characterizations and mathematical process models which relate the electromagnetic energy reflected or emitted from a scene to the biophysical parameters of interest

Improving ecological forecasts using model and data constraints

Terrestrial ecosystems are essential to human well-being, but their future remains highly uncertain, as evidenced by the huge disparities in model projections of the land carbon sink. The existence of these disparities despite the recent explosion of novel data streams, including the TRY plant traits database, the Landsat archive, and global eddy covariance tower networks, suggests that these data streams are not being utilized to their full potential by the terrestrial ecosystem modeling community. Therefore, the overarching objective of my dissertation is to identify how these various data streams can be used to improve the precision of model predictions by constraining model parameters. In chapter 1, I use a hierarchical multivariate meta-analysis of the TRY database to assess the dependence of trait correlations on ecological scale and evaluate the utility of these correlations for constraining ecosystem model parameters. I find that global trait correlations are generally consistent within plant functional types, and leveraging the multivariate trait space is an effective way to constrain trait estimates for data-limited traits and plant functional types. My next two chapters assess the ability to measure traits using remote sensing by exploring the links between leaf traits and reflectance spectra. In chapter 2, I introduce a method for estimating traits from spectra via radiative transfer model inversion. I then use this approach to show that although the precise location, width, and quantity of spectral bands significantly affects trait retrieval accuracy, a wide range of sensor configurations are capable of providing trait information. In chapter 3, I apply this approach to a large database of leaf spectra to show that traits vary as much within as across species, and much more across species within a functional type than across functional types. Finally, in chapter 4, I synthesize the findings of the previous chapters to calibrate a vegetation model's representation of canopy radiative transfer against observed remotely-sensed surface reflectance. Although the calibration successfully constrained canopy structural parameters, I identify issues with model representations of wood and soil reflectance that inhibit its ability to accurately reproduce remote sensing observations