Combining remote sensing and crop modeling techniques to derive a nitrogen fertilizer application strategy

The crucial question in this thesis was how can remote sensing data and crop models be used to derive a N fertilizer strategy that is capable to lower the environmental side effects of N fertilizer application. This raised the following detailed objectives: The first objective (i) how N content determination via spectral reflectance is influenced by different leaves and positions on the leaf was investigated in Publication I. Different wheat plants were cultivated under different N levels and under drought stress in two hydroponic greenhouse trials. Spectral reflectance measurements were taken from three leaves and at three positions on the leaf for each plant. In total, 16 vegetation indices broadly used in the literature were calculated based on the spectral reflectance for each combination of leaf and position. The plant N content was determined by lab analyses. Neither the position on the leaf nor leaf number had an impact on the accuracy of plant N determination via spectral reflectance measurements. Therefore measurements taken at the canopy level seem to be a valid approach. However, if other stress symptoms like drought or disease infection occur, a differentiation between leaves and positions on the leaf might play a more crucial role. Publication II dealt with the second objective on (ii), how to incorporate leaf disease into the DSSAT wheat model to enable the simulation of the impact of leaf disease on yield. An integration of sensor information in crop growth models requires the update of model state variables. A model extension was developed by adding a pest damage module to the existing wheat model. The approach was tested on a two-year dataset from Argentina with different wheat cultivars and on a one-year dataset from Germany with different inoculum levels of septoria tritici blotch (STB). After the integration of disease infection, the accuracy of the simulated yield and leaf area index (LAI) was improved. The Root mean squared error (RMSE) values for yield (1144 kg ha−1) and LAI (1.19 m2 m−2) were reduced by half (499 kg ha−1) for yield and LAI (0.69 m2 m−2). A sensitivity analysis also showed a strong responsiveness of the model by the integration of different STB disease infection scenarios. Increasing the modeling accuracy even further a MM approach seems to be suitable. Assembling more models increases the complexity of the simulation and the involved calibration procedure especially if the user is not familiar with all models. To avoid these conflicts, Publication III evaluated the third objective (iii) if an automatic calibration procedure in a MM approach for winter wheat can eliminate the subjectivity factor in model calibration. The model calibration was performed on a 4-yr N wheat fertilizer trial in southwest Germany. The evaluation mean showed satisfying results for the calibration (d-Index 0.93) and evaluation dataset (d-Index 0.81). This lead to the fourth (iv) objective to use a MM approach to improve the overall modeling accuracy. The evaluation of a fertilizer trial showed an improved modeling accuracy in most cases, especially in the drought season 2018. Based on the combination of a MM approach and the incorporation of sensor data, a Nitrogen Application Prescription System (NAPS) was developed. The initial NAPS setup requires long term recorded data (yield, weather, and soil) to ensure proper MM calibration. After calibration, the current growing season conditions are required (weather, management information) until the N application date. Afterward, the NAPS incorporates remote sensing information and generated weather for running future N application scenarios. The selection of the proper amount of N is determined by economic and ecological criteria. Furthermore, in order to account for differences in in-field variabilities and to deliver a N prescription site-specifically, the NAPS concept has to be applied on a geospatial scale by adjusting soil parameters spatially. The NAPS concept has the potential to adjust the N application more economically and ecologically by using current sensor data, historical yield records, and future weather prediction to derive a more precise N application strategy. Finally, this concept exhibits the potential for reconciliation of the issue of an economic, agricultural production without harming the environment.In dieser Arbeit wurde eruiert, ob mit Hilfe von Sensordaten und Pflanzenwachstumsmodellen eine N-Düngemittelstrategie abgeleitet werden kann, die in der Lage ist die ökologischen Belastung zu verringern. Dies umfasste die Evaluation folgender Fragestellungen: (I) Wird die spektrale Reflexion und somit die Bestimmung der N-Konzentration durch die Messung an verschiedenen Blattetagen und -Positionen beeinflusst (Publikation I)? Für die Klärung dieser ersten Frage wurden in zwei hydroponischen Gewächshausversuchen Weizenpflanzen bei unterschiedlicher N-Exposition und Trockenstress kultiviert. Für jede Pflanze wurden spektrale Reflexionsmessungen an drei Blattetagen und an drei Positionen auf dem Blatt durchgeführt. Insgesamt wurden die 16 üblichsten auf spektraler Reflexion basierenden Vegetationsindizes für jede Kombination von Blattetage und -Position berechnet. Die N-Konzentration der Pflanze wurde durch Laboranalysen bestimmt. Weder die Position auf dem Blatt noch die Blattetage hatten einen Einfluss auf die Genauigkeit der Bestimmung der N-Konzentration der Pflanze durch spektrale Reflexionsmessungen. Daher sind Messungen auf Bestandsebene ausreichend. Falls jedoch weitere Stressfaktoren wie Trockenheit oder Krankheitsbefall auftreten, kann eine Differenzierung zwischen verschiedenen Blattetagen notwendig oder von Vorteil sein. In der nächsten Fragestellung (Publikation II) wurde untersucht, wie Blattkrankheiten in ein DSSAT-Weizenmodell integriert werden können, um so die Auswirkungen von Blattkrankheiten auf den Ertrag zu simulieren. Eine Modellerweiterung wurde entwickelt, durch die Integration eines Blattkrankheitsmoduls in das bestehende DSSAT Weizenmodell. Das Modul simuliert die Auswirkungen des täglichen Schadens durch die Krankheit auf die Photosynthese und den Blattflächenindex. Der Ansatz wurde an einem zweijährigen Datensatz aus Argentinien mit verschiedenen Weizensorten und an einem einjährigen Datensatz aus Deutschland mit verschiedenen Inokulumniveaus von Septoria tritici-Blotch (STB) getestet. Die Sensitivitätsanalyse zeigte die Möglichkeit des Modells, den Ertrag in einer exponentiellen Beziehung mit zunehmendem Infektionsgrad (0-70%) zu reduzieren. Das erweiterte Modell stellt somit eine Möglichkeit dar, STB-Infektionen standortspezifisch in Verbindung mit verfügbaren Sensordaten zu simulieren. Um die Modellierungsgenauigkeit noch weiter zu erhöhen, wurde der Einsatz eines MM-Ansatz geprüft. Die Kombination von verschiedenen Modellen erhöht die Komplexität der Simulation und des damit verbundenen Kalibrierungsverfahrens, insbesondere wenn der Benutzer nicht mit allen Modellen vertraut ist. Die dritte Fragestellung (iii) untersuchte daher, ob objektive Kalibrierungsergebnisse gewährleitet werden könnten, wenn die cultivar coefficients im Modell auf Basis tatsächlich gemessener Daten mittels eines neu entwickelten automatischen Calibrator-Programms optimiert wurden. Die Modellkalibrierung wurde an einem 4-jährigen-Weizendüngungsversuch in Südwestdeutschland durchgeführt. Die statistische Auswertung des Kalibrierverfahrens zeigte zufriedenstellende Ergebnisse und führte zur vierten Fragestellung. Die vierte Fragestellung befasste sich mit dem Thema, ob ein MM-Ansatz die Gesamtmodelliergenauigkeit verbessern kann. Die Auswertung des Düngemittelversuchs zeigte in den meisten Fällen eine verbesserte Modellierungsgenauigkeit, insbesondere in einem durch Wasserstress geprägten Versuchsjahr wie 2018. Unter Verwendung eines MM-Ansatzes, durch Anpassung der Modellvariablen und durch die Integration von Sensordaten wurde ein Nitrogen Application Prescription System (NAPS) entwickelt. Eine Voraussetzung für das NAPS-Konzepts ist das Vorhandensein von Langzeit-Daten (Ertrag, Klima- und Bodenbedingungen), um eine korrekte MM-Kalibrierung zu gewährleisten. Nach der Kalibrierung werden die Bedingungen der aktuellen Wachstumssaison (Wetter, Managementinformationen) bis zum Düngetermin benötigt. Anschließend berechnet das NAPS basierend auf Sensorinformationen und simulierten Wetterbedingungen verschiedene Düngeszenarien. Ökonomische und ökologische Kriterien bestimmen die optimierte Düngemenge. Darüber hinaus muss das NAPS-Konzept auf räumlicher Ebene arbeiten, indem es die Bodenparameter berücksichtigt. So kann unter Beachtung der Feldvariabilität eine standortspezifische N-Ausbringung gewährleistet werden. In Summe zeigte sich, dass NAPS die Düngung an ökonomische und ökologische Faktoren anpasst, indem es aktuelle Sensordaten, historische Ertragsaufzeichnungen und zukünftige Wettervorhersagen zur Ermittlung einer präziseren N-Ausbringung nutzt. Das Konzept hat so das Potenzial, die nachteiligen Auswirkungen einer Überdüngung zu begrenzen, so dass eine umweltfreundlichere Agrarproduktion gewährleistet wird

Combining remote sensing and crop modeling techniques to derive a nitrogen fertilizer application strategy

The crucial question in this thesis was how can remote sensing data and crop models be used to derive a N fertilizer strategy that is capable to lower the environmental side effects of N fertilizer application. This raised the following detailed objectives: The first objective (i) how N content determination via spectral reflectance is influenced by different leaves and positions on the leaf was investigated in Publication I. Different wheat plants were cultivated under different N levels and under drought stress in two hydroponic greenhouse trials. Spectral reflectance measurements were taken from three leaves and at three positions on the leaf for each plant. In total, 16 vegetation indices broadly used in the literature were calculated based on the spectral reflectance for each combination of leaf and position. The plant N content was determined by lab analyses. Neither the position on the leaf nor leaf number had an impact on the accuracy of plant N determination via spectral reflectance measurements. Therefore measurements taken at the canopy level seem to be a valid approach. However, if other stress symptoms like drought or disease infection occur, a differentiation between leaves and positions on the leaf might play a more crucial role. Publication II dealt with the second objective on (ii), how to incorporate leaf disease into the DSSAT wheat model to enable the simulation of the impact of leaf disease on yield. An integration of sensor information in crop growth models requires the update of model state variables. A model extension was developed by adding a pest damage module to the existing wheat model. The approach was tested on a two-year dataset from Argentina with different wheat cultivars and on a one-year dataset from Germany with different inoculum levels of septoria tritici blotch (STB). After the integration of disease infection, the accuracy of the simulated yield and leaf area index (LAI) was improved. The Root mean squared error (RMSE) values for yield (1144 kg ha−1) and LAI (1.19 m2 m−2) were reduced by half (499 kg ha−1) for yield and LAI (0.69 m2 m−2). A sensitivity analysis also showed a strong responsiveness of the model by the integration of different STB disease infection scenarios. Increasing the modeling accuracy even further a MM approach seems to be suitable. Assembling more models increases the complexity of the simulation and the involved calibration procedure especially if the user is not familiar with all models. To avoid these conflicts, Publication III evaluated the third objective (iii) if an automatic calibration procedure in a MM approach for winter wheat can eliminate the subjectivity factor in model calibration. The model calibration was performed on a 4-yr N wheat fertilizer trial in southwest Germany. The evaluation mean showed satisfying results for the calibration (d-Index 0.93) and evaluation dataset (d-Index 0.81). This lead to the fourth (iv) objective to use a MM approach to improve the overall modeling accuracy. The evaluation of a fertilizer trial showed an improved modeling accuracy in most cases, especially in the drought season 2018. Based on the combination of a MM approach and the incorporation of sensor data, a Nitrogen Application Prescription System (NAPS) was developed. The initial NAPS setup requires long term recorded data (yield, weather, and soil) to ensure proper MM calibration. After calibration, the current growing season conditions are required (weather, management information) until the N application date. Afterward, the NAPS incorporates remote sensing information and generated weather for running future N application scenarios. The selection of the proper amount of N is determined by economic and ecological criteria. Furthermore, in order to account for differences in in-field variabilities and to deliver a N prescription site-specifically, the NAPS concept has to be applied on a geospatial scale by adjusting soil parameters spatially. The NAPS concept has the potential to adjust the N application more economically and ecologically by using current sensor data, historical yield records, and future weather prediction to derive a more precise N application strategy. Finally, this concept exhibits the potential for reconciliation of the issue of an economic, agricultural production without harming the environment.In dieser Arbeit wurde eruiert, ob mit Hilfe von Sensordaten und Pflanzenwachstumsmodellen eine N-Düngemittelstrategie abgeleitet werden kann, die in der Lage ist die ökologischen Belastung zu verringern. Dies umfasste die Evaluation folgender Fragestellungen: (I) Wird die spektrale Reflexion und somit die Bestimmung der N-Konzentration durch die Messung an verschiedenen Blattetagen und -Positionen beeinflusst (Publikation I)? Für die Klärung dieser ersten Frage wurden in zwei hydroponischen Gewächshausversuchen Weizenpflanzen bei unterschiedlicher N-Exposition und Trockenstress kultiviert. Für jede Pflanze wurden spektrale Reflexionsmessungen an drei Blattetagen und an drei Positionen auf dem Blatt durchgeführt. Insgesamt wurden die 16 üblichsten auf spektraler Reflexion basierenden Vegetationsindizes für jede Kombination von Blattetage und -Position berechnet. Die N-Konzentration der Pflanze wurde durch Laboranalysen bestimmt. Weder die Position auf dem Blatt noch die Blattetage hatten einen Einfluss auf die Genauigkeit der Bestimmung der N-Konzentration der Pflanze durch spektrale Reflexionsmessungen. Daher sind Messungen auf Bestandsebene ausreichend. Falls jedoch weitere Stressfaktoren wie Trockenheit oder Krankheitsbefall auftreten, kann eine Differenzierung zwischen verschiedenen Blattetagen notwendig oder von Vorteil sein. In der nächsten Fragestellung (Publikation II) wurde untersucht, wie Blattkrankheiten in ein DSSAT-Weizenmodell integriert werden können, um so die Auswirkungen von Blattkrankheiten auf den Ertrag zu simulieren. Eine Modellerweiterung wurde entwickelt, durch die Integration eines Blattkrankheitsmoduls in das bestehende DSSAT Weizenmodell. Das Modul simuliert die Auswirkungen des täglichen Schadens durch die Krankheit auf die Photosynthese und den Blattflächenindex. Der Ansatz wurde an einem zweijährigen Datensatz aus Argentinien mit verschiedenen Weizensorten und an einem einjährigen Datensatz aus Deutschland mit verschiedenen Inokulumniveaus von Septoria tritici-Blotch (STB) getestet. Die Sensitivitätsanalyse zeigte die Möglichkeit des Modells, den Ertrag in einer exponentiellen Beziehung mit zunehmendem Infektionsgrad (0-70%) zu reduzieren. Das erweiterte Modell stellt somit eine Möglichkeit dar, STB-Infektionen standortspezifisch in Verbindung mit verfügbaren Sensordaten zu simulieren. Um die Modellierungsgenauigkeit noch weiter zu erhöhen, wurde der Einsatz eines MM-Ansatz geprüft. Die Kombination von verschiedenen Modellen erhöht die Komplexität der Simulation und des damit verbundenen Kalibrierungsverfahrens, insbesondere wenn der Benutzer nicht mit allen Modellen vertraut ist. Die dritte Fragestellung (iii) untersuchte daher, ob objektive Kalibrierungsergebnisse gewährleitet werden könnten, wenn die cultivar coefficients im Modell auf Basis tatsächlich gemessener Daten mittels eines neu entwickelten automatischen Calibrator-Programms optimiert wurden. Die Modellkalibrierung wurde an einem 4-jährigen-Weizendüngungsversuch in Südwestdeutschland durchgeführt. Die statistische Auswertung des Kalibrierverfahrens zeigte zufriedenstellende Ergebnisse und führte zur vierten Fragestellung. Die vierte Fragestellung befasste sich mit dem Thema, ob ein MM-Ansatz die Gesamtmodelliergenauigkeit verbessern kann. Die Auswertung des Düngemittelversuchs zeigte in den meisten Fällen eine verbesserte Modellierungsgenauigkeit, insbesondere in einem durch Wasserstress geprägten Versuchsjahr wie 2018. Unter Verwendung eines MM-Ansatzes, durch Anpassung der Modellvariablen und durch die Integration von Sensordaten wurde ein Nitrogen Application Prescription System (NAPS) entwickelt. Eine Voraussetzung für das NAPS-Konzepts ist das Vorhandensein von Langzeit-Daten (Ertrag, Klima- und Bodenbedingungen), um eine korrekte MM-Kalibrierung zu gewährleisten. Nach der Kalibrierung werden die Bedingungen der aktuellen Wachstumssaison (Wetter, Managementinformationen) bis zum Düngetermin benötigt. Anschließend berechnet das NAPS basierend auf Sensorinformationen und simulierten Wetterbedingungen verschiedene Düngeszenarien. Ökonomische und ökologische Kriterien bestimmen die optimierte Düngemenge. Darüber hinaus muss das NAPS-Konzept auf räumlicher Ebene arbeiten, indem es die Bodenparameter berücksichtigt. So kann unter Beachtung der Feldvariabilität eine standortspezifische N-Ausbringung gewährleistet werden. In Summe zeigte sich, dass NAPS die Düngung an ökonomische und ökologische Faktoren anpasst, indem es aktuelle Sensordaten, historische Ertragsaufzeichnungen und zukünftige Wettervorhersagen zur Ermittlung einer präziseren N-Ausbringung nutzt. Das Konzept hat so das Potenzial, die nachteiligen Auswirkungen einer Überdüngung zu begrenzen, so dass eine umweltfreundlichere Agrarproduktion gewährleistet wird

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

Remote Sensing for Precision Nitrogen Management

This book focuses on the fundamental and applied research of the non-destructive estimation and diagnosis of crop leaf and plant nitrogen status and in-season nitrogen management strategies based on leaf sensors, proximal canopy sensors, unmanned aerial vehicle remote sensing, manned aerial remote sensing and satellite remote sensing technologies. Statistical and machine learning methods are used to predict plant-nitrogen-related parameters with sensor data or sensor data together with soil, landscape, weather and/or management information. Different sensing technologies or different modelling approaches are compared and evaluated. Strategies are developed to use crop sensing data for in-season nitrogen recommendations to improve nitrogen use efficiency and protect the environment

Quantifying Vegetation Biophysical Variables from Imaging Spectroscopy Data: A Review on Retrieval Methods

An unprecedented spectroscopic data stream will soon become available with forthcoming Earth-observing satellite missions equipped with imaging spectroradiometers. This data stream will open up a vast array of opportunities to quantify a diversity of biochemical and structural vegetation properties. The processing requirements for such large data streams require reliable retrieval techniques enabling the spatiotemporally explicit quantification of biophysical variables. With the aim of preparing for this new era of Earth observation, this review summarizes the state-of-the-art retrieval methods that have been applied in experimental imaging spectroscopy studies inferring all kinds of vegetation biophysical variables. Identified retrieval methods are categorized into: (1) parametric regression, including vegetation indices, shape indices and spectral transformations; (2) nonparametric regression, including linear and nonlinear machine learning regression algorithms; (3) physically based, including inversion of radiative transfer models (RTMs) using numerical optimization and look-up table approaches; and (4) hybrid regression methods, which combine RTM simulations with machine learning regression methods. For each of these categories, an overview of widely applied methods with application to mapping vegetation properties is given. In view of processing imaging spectroscopy data, a critical aspect involves the challenge of dealing with spectral multicollinearity. The ability to provide robust estimates, retrieval uncertainties and acceptable retrieval processing speed are other important aspects in view of operational processing. Recommendations towards new-generation spectroscopy-based processing chains for operational production of biophysical variables are given

Mehitamata õhusõiduki rakendamine põllukultuuride saagikuse ja maa harimisviiside tuvastamisel

A Thesis for applying for the degree of Doctor of Philosophy in Environmental Protection.Väitekiri filosoofiadoktori kraadi taotlemiseks keskkonnakaitse erialal.This thesis aims to examine how machine learning (ML) technologies have aided significant advancements in image analysis in the area of precision agriculture. These multimodal computing technologies extend the use of machine learning to a broader spectrum of data collecting and selection for the advancement of agricultural practices (Nawar et al., 2017) These techniques will assist complicated cropping systems with more informed decisions with less human intervention, and provide a scalable framework for incorporating expert knowledge of the PA system. (Chlingaryan et al., 2018). Complexity, on the other hand, can be seen as a disadvantage in crop trials, as machine learning models require training/testing databases, limited areas with insignificant sampling sizes, time and space-specificity, and environmental factor interventions, all of which complicate parameter selection and make using a single empirical model for an entire region impractical. During the early stages of writing this thesis, we used a relatively traditional machine learning method to address the regression problem of crop yield and biomass prediction [(i.e., random forest regression (RFR), support vector regression (SVR), and artificial neural network (ANN)] to predicted dry matter (DM) yields of red clover. It obtained favourable results, however, the choosing of hyperparameters, the lengthy algorithms selection process, data cleaning, and redundant collinearity issues significantly limited the way of the machine learning application. We will further discuss the recent trend of automated machine learning (AutoML) that has been driving further significant technological innovation in the application of artificial intelligence from its automated algorithm selection and hyperparameter optimization of the deployable pipeline model for unravelling substance problems. However, a present knowledge gap exists in the integration of machine learning (ML) technology with unmanned aerial systems (UAS) and hyperspectral-based imaging data categorization and regression applications. In this thesis, we explored a state-of-the-art (SOTA) and entirely open-source AutoML framework, Auto-sklearn, which was built on one of the most frequently used machine learning systems, Scikit-learn. It was integrated with two unique AutoML visualization tools to examine the recognition and acceptance of multispectral vegetation indices (VI) data collected from UAS and hyperspectral narrow-band VIs across a varied spectrum of agricultural management practices (AMP). These procedures incorporate soil tillage method (STM), cultivation method (CM), and manure application (MA), and are classified as four-crop combination fields (i.e., red clover-grass mixture, spring wheat, pea-oat mixture, and spring barley). Additionally, they have not been thoroughly evaluated and lack characteristics that are accessible in agriculture remote sensing applications. This thesis further explores the existing gaps in the knowledge base for several critical crop categories and cultivation management methods referring to biomass and yield analysis, as well as to gain a better understanding of the potential for remotely sensed solutions to field-based and multifunctional platforms to meet precision agriculture demands. To overcome these knowledge gaps, this research introduces a rapid, non-destructive, and low-cost framework for field-based biomass and grain yield modelling, as well as the identification of agricultural management practices. The results may aid agronomists and farmers in establishing more accurate agricultural methods and in monitoring environmental conditions more effectively.Doktoritöö eesmärk oli uurida, kuidas masinõppe (MÕ) tehnoloogiad võimaldavad edusamme täppispõllumajanduse valdkonna pildianalüüsis. Multimodaalsed arvutustehnoloogiad laiendavad masinõppe kasutamist põllumajanduses andmete kogumisel ja valimisel (Nawar et al., 2017). Selline täpsemal informatsioonil põhinev tehnoloogia võimaldab keerukate viljelussüsteemide puhul teha otsuseid inimese vähema sekkumisega, ja loob skaleeritava raamistiku täppispõllumajanduse jaoks (Chlingaryan et al., 2018). Põllukultuuride katsete korral on komplekssete masinõppemudelite kasutamine keerukas, sest alad on piiratud ning valimi suurus ei ole piisav; vaja on testandmebaase, kindlaid aja- ja ruumitingimusi ning keskkonnategureid. See komplitseerib parameetrite valikut ning muudab ebapraktiliseks ühe empiirilise mudeli kasutamise terves piirkonnas. Siinse uurimuse algetapis rakendati suhteliselt traditsioonilist masinõppemeetodit, et lahendada saagikuse ja biomassi prognoosimise regressiooniprobleem (otsustusmetsa regression, tugivektori regressioon ja tehisnärvivõrk) punase ristiku prognoositava kuivaine saagikuse suhtes. Saadi sobivaid tulemusi, kuid hüperparameetrite valimine, pikk algoritmide valimisprotsess, andmete puhastamine ja kollineaarsusprobleemid takistasid masinõpet oluliselt. Automatiseeritud masinõppe (AMÕ) uusimate suundumustena rakendatakse tehisintellekti, et lahendada põhiprobleemid automatiseeritud algoritmi valiku ja rakendatava pipeline-mudeli hüperparameetrite optimeerimise abil. Seni napib teadmisi MÕ tehnoloogia integreerimiseks mehitamata õhusõidukite ning hüperspektripõhiste pildiandmete kategoriseerimise ja regressioonirakendustega. Väitekirjas uuriti nüüdisaegset ja avatud lähtekoodiga AMÕ tehnoloogiat Auto-sklearn, mis on ühe enimkasutatava masinõppesüsteemi Scikit-learn edasiarendus. Süsteemiga liideti kaks unikaalset AMÕ visualiseerimisrakendust, et uurida mehitamata õhusõidukiga kogutud andmete multispektraalsete taimkatteindeksite ja hüperspektraalsete kitsaribaandmete taimkatteindeksite tuvastamist ja rakendamist põllumajanduses. Neid võtteid kasutatakse mullaharimisel, kultiveerimisel ja sõnnikuga väetamisel nelja kultuuriga põldudel (punase ristiku rohusegu, suvinisu, herne-kaera segu, suvioder). Neid ei ole põhjalikult hinnatud, samuti ei hõlma need omadusi, mida kasutatatakse põllumajanduses kaugseire rakendustes. Uurimus käsitleb biomassi ja saagikuse seni uurimata analüüsivõimalusi oluliste põllukultuuride ja viljelusmeetodite näitel. Hinnatakse ka kaugseirelahenduste potentsiaali põllupõhiste ja multifunktsionaalsete platvormide kasutamisel täppispõllumajanduses. Uurimus tutvustab kiiret, keskkonna suhtes kahjutut ja mõõduka hinnaga tehnoloogiat põllupõhise biomassi ja teraviljasaagi modelleerimiseks, et leida sobiv viljelusviis. Töö tulemused võimaldavad põllumajandustootjatel ja agronoomidel tõhusamalt valida põllundustehnoloogiaid ning arvestada täpsemalt keskkonnatingimustega.Publication of this thesis is supported by the Estonian University of Life Scieces and by the Doctoral School of Earth Sciences and Ecology created under the auspices of the European Social Fund

High-throughput estimation of crop traits: A review of ground and aerial phenotyping platforms

Crop yields need to be improved in a sustainable manner to meet the expected worldwide increase in population over the coming decades as well as the effects of anticipated climate change. Recently, genomics-assisted breeding has become a popular approach to food security; in this regard, the crop breeding community must better link the relationships between the phenotype and the genotype. While high-throughput genotyping is feasible at a low cost, highthroughput crop phenotyping methods and data analytical capacities need to be improved. High-throughput phenotyping offers a powerful way to assess particular phenotypes in large-scale experiments, using high-tech sensors, advanced robotics, and imageprocessing systems to monitor and quantify plants in breeding nurseries and field experiments at multiple scales. In addition, new bioinformatics platforms are able to embrace large-scale, multidimensional phenotypic datasets. Through the combined analysis of phenotyping and genotyping data, environmental responses and gene functions can now be dissected at unprecedented resolution. This will aid in finding solutions to currently limited and incremental improvements in crop yields

Leaf orientation and the spectral reflectance of field crops

Leaf angle distribution (LAD) is one of the most important parameters used to describe the structure of horizontally homogeneous vegetation canopies, such as field crops. LAD affects how incident photosynthetically active radiation is distributed on plant leaves, thus directly affecting plant productivity. However, the LAD of crops is difficult to quantify; usually it is assumed to be spherical. The purpose of this dissertation is to develop leaf angle estimation methods and study their effect on leaf area index (LAI) and chlorophyll a and b content (Cab) measured from optical observation. The study area was located in Viikki agricultural experimental field, Helsinki, Finland. Six crop species, faba bean, narrow-leafed lupin, turnip rape, oat, barley and wheat, were included in this study. A digital camera was used to take photographs outside the plot to record crop LAD. LAI and Cab were determined for each plot. Airborne imaging spectroscopy data was acquired using an AISA Eagle II imaging spectrometer covering the spectral range in visible and near-infrared (400 1000 nm). A recently developed method for the determination of leaf inclination angle was applied in field crops. This method was previously applied only to small and flat leaves of tree species. The error of LAI determination caused by the assumption of spherical LAD varied between 0 and 1.5 LAI units. The highest correlation between leaf mean tilt angle (MTA) and spectral reflectance was found at a wavelength of 748 nm. MTA was retrieved from imaging spectroscopy data using two algorithms. One method was to retrieve MTA from reflectance at 748 nm using a look-up table. The second method was to estimate MTA using the strong dependence of blue (479 nm) and red (663 nm) on MTA. The two approaches provide a new means to determine crop canopy structure from remote sensing data. LAI and MTA effects on Cab sensitive vegetation indices were examined. Three indices (REIP, TCARI/OSAVI and CTR6) showed strong correlations with Cab and similar performance in model-simulated and empirical datasets. However, only two (TCARI/OSAVI and CTR6) were independent from LAI and MTA. These two indices were considered as robust proxies of crop leaf Cab. Keywords: leaf angle; leaf area index; leaf chlorophyll; digital photograph; imaging spectroscopy; PROSAIL model; vegetation indice

Use of sensor technologies to estimate and assess the effect of various plant diseases on crop growth and development

The topic of this study was ?Use of sensor technologies to estimate and assess the effect of various plant diseases on crop growth and development?. The background of the investigation can be seen in the challenge of developing a sensor system for the site-specific identification of plant diseases. The most widely used practice in disease control is still to spray fungicides uniformly over fields at different times during the vegetation period. However, most diseases are not distributed uniformly across a field, but occur in patches. During the early stage of epidemics large areas of the field are disease free. Excessive use of fungicides increases costs and can increase fungicides residue levels on agricultural products. As there is an increasing pressure to reduce their use by targeting fungicide spraying only on those places in the field where they are needed, the challenge is to provide farmers the the appropriate technological solutions. A simple and cost-effective optical device, based on the measurement of canopy reflectance in several wavebands, would allow disease patches to be identified and thus controlled. The implementation of these reflectance measurement data into crop growth models would allow for the development of site-specific decision rules whether to spray or not to spray. The specific objectives of the Ph.D. thesis were to: develop and test reflectance measurements as a possible technology to identify reflectance signatures of various plant diseases; develop suitable sets of calibrations that can be used for the identification and quantification of plant diseases; test different sensor systems at different spatial resolutions for their ability to identify plant diseases; develop a strategy to use plant disease information gained from sensor measurements as input dataset for the simulation of wheat growth under disease pressure in CERES-Wheat. In greenhouse experiments at the University of Hohenheim and in field experiments at the experimental station ?Ihinger Hof? of the University of Hohenheim the influence of the diseases powdery mildew, septoria leaf blotch and wheat eyespot on the reflectance of winter wheat was analyzed. To measure the reflectance of the plants three different sensor systems were used. Plant reflectance was measured with a digital camera (LEICA S1 PRO, LEICA Kamera AG, Solms, Germany) at leaf scale (0.5 cm²) and with the spectroradiometer Field Spec® Hand Held (ASD, Inc. Boulder, CO, USA) (0.5 m²) and the Yara N-Sensor in the field-scan modus (12 m²) 2 m above the canopy. The diseases powdery mildew, septoria leaf blotch and wheat eyespot have been analyzed. In a first approach it was tested if it is possible to detect plant diseases using reflectance measurements. The greenhouse studies showed that powdery mildew could be identified especially in the visible wavelength range. Also a correlation between powdery mildew pustules and reflectance changes was possible. Powdery mildew is a leaf disease and changes could directly be detected by a sensor system (Chapter 5). Out of this the second approach was to analyze if a stem disease that cannot directly be detected could be identified using a sensor system. The influence of wheat eyespot was investigated in a field experiment with winter wheat. The results showed that wheat eyespot could not be detected with the digital camera and the spectroradiometer. The problem was the low infection level and the distance between the measuring place and the infection place (Chapter 6). In a next step common vegetation indices were tested for their ability to identify plant diseases. Different vegetation indices were selected out of the literature to detect powdery mildew and septoria leaf blotch in the field using a spectroradiometer. Results indicated that the common vegetation index REIP was able to detect powdery mildew at an infection level of 7 %. With the common vegetation indices septoria leaf blotch could be detected only at a late infection level of 13.7 %. Out of this the new vegetation index DII was developed, which was able to detect septoria leaf blotch at an early infection level of 4 % (Chapter 7). Not only the place of infection but also the spatial resolution seems to play an important role in the identification of plant diseases. In a further approach different sensor systems with different spatial resolutions were tested in a field experiment for the identification of septoria leaf blotch. The results showed in general that septoria leaf blotch could be identified especially in the infrared wavelength range compared to powdery mildew that could especially identified in the visible wavelength range. The results showed further that the lower the spatial resolutionthe more difficult it gets to identify plant diseases site-specifically. With a spatial resolution of 0.5 cm² a identification and quantification was possible. With a spatial resolution of 0.5 m² only a identification was possible and with a spatial resolution of 12 m² not identification and quantification was possible. That might be because of the resulting mixture of healthy and diseased plants (Chapter 8). The last step of this work was then to show how reflectance measurements could be implemented into crop growth models to calculate decisions whether to spray or not to spray fungicides on a site-specific level. Summarizing, the overall results of this study indicated that an identification of plant diseases was possible under certain conditions. An identification was possible if the infection place was also the measuring place and if a sensor system was used with a high spatial resolution. The results also showed that it was possible in a certain way to differ between biotroph and necrotroph plant diseases. For a holistic farming concept it is necessary in the future that reflectance measurements are integrated in a crop growth model to give farmers a decision tool that decides whether the infection is critical enough to spray or not.Die vorliegende Arbeit stand unter dem Titel ?Use of sensor technologies to estimate and assess the effect of various plant diseases on crop growth and development?. Hintergrund der Untersuchung war die Entwicklung eines Sensor Systems für die teilflächenspezifische Identifizierung von Pflanzenkrankheiten. Die am meist verbreiteste Technik im Bereich der Krankheitskontrolle ist immer noch die einheitliche Bearbeitung von Feldern mit Fungiziden zu verschiedenen Zeitpunkten innerhalb der Vegetationsperiode. Jedoch sind die meisten Pflanzenkrankheiten nicht einheitlich über einem Feld verbreitet, sondern treten nur auf einzelnen Teilflächen auf. Während der anfänglichen Krankheitsentwicklung sind viele Teile des Feldes noch frei von Krankheiten. Der übermäßige Gebrauch von Pflanzenschutzmitteln erhöht die Kosten und kann die Rückstände von Pflanzenschutzmitteln auf landwirtschaftlichen Produkten erhöhen. Da ein erheblicher Druck besteht, den Gebrauch von Pflanzenschutzmitteln zu reduzieren und nur noch an den Stellen im Feld einzusetzen, an denen Pflanzenkrankheiten auftreten, ist die Herausforderung, Landwirten eine geeignete technologische Lösung bereit zu stellen. Eine einfache und kostengünstige optische Erfindung, basierend auf der Messung der Bestandesreflexion in verschiedenen Wellenlängenbereiche, würde es ermöglichen, Krankheiten im Feld teilflächenspezifisch zu erkennen und zu kontrollieren. Die Einbindung dieser Reflexionsmessungen in Pflanzenwachstumsmodellen würde es ermöglichen, teilflächenspezifische Entscheidungsregeln zu entwickeln, die entscheiden, ob es notwendig ist zu behandeln oder nicht. Die einzelnen Ziele der Arbeit waren: die Entwicklung und das Testen von Reflexionsmessungen als eine geeignete Technologie um Pflanzenkrankheiten anhand der Reflexion zu erkennen; die Entwicklung von geeigneten Kalibrierungsserie, die zur Identifizierung und Quantifizierung von Pflanzenkrankheiten verwendet werden können; das Testen von unterschiedlichen Sensor-Technologien mit einer unterschiedlichen räumlichen Auflösung im Hinblick auf die Erkennung von Pflanzenkrankheiten; die Entwicklung von Strategien um die Information über Pflanzenkrankheiten, gewonnen von den Sensormessungen, als Eingangsparameter in CERES-Wheat zu integrieren, um die Entwicklung von Weizen unter Krankheiten zu simulieren. In Gewächshausversuchen an der Universität Hohenheim und in Feldversuchen auf der Versuchsstation ?Ihinger Hof? der Universität Hohenheim wurde der Einfluss der Krankheiten Mehltau, Blattdürre und Halmbruch auf die Reflexion von Winterweizen untersucht. Um die Reflexion der Pflanzen zu untersuchen wurden drei verschiedenen Sensoren verwendet. Die Reflexion wurde mit einer digitalen Kamera (LEICA S1 Pro, LEICA Kamera AG, Solms, Deutschland) auf der Blattebene (0,5 m2) und mit dem Spectroradiometer Field Spec® Hand Held (ASD, Ic. Boulder, CO, USA) (0,5 m2) und dem Yara N-Sensor im field-scan Modus (12 m2) 2 m über dem Bestand gemessen. In einem ersten Ansatz wurde getestet, ob es möglich ist, Pflanzenkrankheiten mittels Reflexionsmessungen zu erkennen. Die Gewächshausversuche zeigten, dass es möglich ist, Mehltau zu erkennen, vor allem im sichtbaren Wellenlängenbereich. Auch eine Korrelation zwischen Mehltaupusteln und der Reflexionsänderung war möglich. Mehltau ist eine Blattkrankheit und kann somit direkt von den Sensoren erkannt werden (Kapitel 5). Daraufhin wurde in einem zweiten Ansatz untersucht ob es möglich ist ein Stängelkrankheit, die nicht direkt von Sensoren erkannt werden kann zu identifizieren. Der Einfluss von Halmbruch wurde in einem Feldversuch mit Winterweizen untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass Halmbruch nicht mit der digitalen Kamera und dem Spectroradiometer erkannt werden konnte. Das Problem war die geringe Infektionsrate und der Abstand zwischen Ort der Messung und Ort der Infektion (Kapitel 6). In einem nächsten Schritt wurden gebräuchliche Vegetationsindizes im Hinblick auf ihre Fähigkeit, Pflanzenkrankheiten zu erkennen, getestet. Verschiedenen Vegetationsindizes wurden aus der Literatur ausgewählt, um Mehltau und Blattdürre im Feld mittels des Spectroradiometers zu erkennen. Die Ergebnisse zeigten, dass der gebräuchliche Index REIP Mehltau bei einem Infektionslevel von 7 % erkennen konnte. Blattdürre konnte jedoch mittels den gebräuchlichen Indizes erst ab einem Infektionslevel von 13.7 % erkannt werden. Aus diesem Grund wurde der neue Vegetationsindex DII entwickelt, der Blattdürre bei einem frühen Infektionslevel von 4 % erkennen konnte (Kapitel 7). Aber nicht nur der Ort der Infektion, sondern auch die räumliche Auflösung scheint eine wichtige Rolle bei der Erkennung von Pflanzenkrankheiten zu spielen. In einem weiteren Ansatz wurden unterschiedliche Sensorsysteme mit einer unterschiedlichen räumlichen Auflösung in Feldversuchen für die Erkennung von Blattdürre getestet. Die Ergebnisse zeigen generell, dass Blattdürre besonders im infraroten Wellenlängenbereich erkannt werden konnte verglichen mit Mehltau, der besonders im sichtbaren Wellenlängenbereich erkennbar war. Die Ergebnisse zeigen ferner, dass je geringer die räumliche Auflösung ist, desto schwieriger wird es, Pflanzenkrankheiten teilflächenspezifisch zu erkennen. Mit einer räumlichen Auflösung von 0,5 cm² war eine Erkennung und Quantifizierung möglich. Mit einer räumlichen Auflösung von 0,5 m² war nur noch eine Erkennung, aber keine Quantifizierung und mit einer räumlichen Auflösung von 12 m² war keine Erkennung und Quantifizierung möglich. Eine mögliche Ursache hierfür liegt in der Mischung aus gesunden und kranken Pflanzen (Kapitel 8). Der letzte Schritt dieser Arbeit war dann aufzuzeigen, wie Reflexionsmessungen in Pflanzenwachstumsmodellen integriert werden können, um Entscheidungen teilflächenspezifisch zu ermitteln, die entscheiden, ob es notwendig ist Fungizide auszubringen oder nicht. Zusammenfassend zeigten die Ergebnisse, dass ein Erkennen von Pflanzenkrankheiten unter gewissen Bedingungen möglich war. Ein Erkennen war dann möglich, wenn der Messort dem Infektionsort entsprach und wenn ein Sensor mit einer hohen räumlichen Auflösung verwendet wurde. Die Ergebnisse zeigten auch, dass es möglich war, in gewisser Weise zwischen biotrophen und nekrotrophen Krankheiten zu unterscheiden. Für ein ganzheitliches Bewirtschaftungskonzept ist es in der Zukunft notwendig, dass Reflexionsmessungen in Pflanzenwachstumsmodellen integriert werden, um dem Landwirt eine Entscheidungshilfe zu geben, die ermittelt, ob die Infektion kritisch genug ist für eine Behandlung mit einem Fungizid