Assessment of maize nitrogen uptake from PRISMA hyperspectral data through hybrid modelling

The spaceborne imaging spectroscopy mission PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa (PRISMA), launched on 22 March 2019 by the Italian Space Agency, opens new opportunities in many scientific domains, including precision farming and sustainable agriculture. This new Earth Observation (EO) data stream requires new-generation approaches for the estimation of important biophysical crop variables (BVs). In this framework, this study evaluated a hybrid approach, combining the radiative transfer model PROSAIL-PRO and several machine learning (ML) regression algorithms, for the retrieval of canopy chlorophyll content (CCC) and canopy nitrogen content (CNC) from synthetic PRISMA data. PRISMA-like data were simulated from two images acquired by the airborne sensor HyPlant, during a campaign performed in Grosseto (Italy) in 2018. CCC and CNC estimations, assessed from the best performing ML algorithms, were used to define two relations with plant nitrogen uptake (PNU). CNC proved to be slightly more correlated to PNU than CCC (R-2 = 0.82 and R-2 = 0.80, respectively). The CNC-PNU model was then applied to actual PRISMA images acquired in 2020. The results showed that the estimated PNU values are within the expected ranges, and the temporal trends are compatible with plant phenology stages

Detection of Xylella fastidiosa in almond orchards by synergic use of an epidemic spread model and remotely sensed plant traits

The early detection of Xylella fastidiosa (Xf) infections is critical to the management of this dangerous plan pathogen across the world. Recent studies with remote sensing (RS) sensors at different scales have shown that Xf-infected olive trees have distinct spectral features in the visible and infrared regions (VNIR). However, further work is needed to integrate remote sensing in the management of plant disease epidemics. Here, we research how the spectral changes picked up by different sets of RS plant traits (i.e., pigments, structural or leaf protein content), can help capture the spatial dynamics of Xf spread. We coupled a spatial spread model with the probability of Xf-infection predicted by a RS-driven support vector machine (RS-SVM) model. Furthermore, we analyzed which RS plant traits contribute most to the output of the prediction models. For that, in almond orchards affected by Xf (n = 1426 trees), we conducted a field campaign simultaneously with an airborne campaign to collect high-resolution thermal images and hyperspectral images in the visible-near-infrared (VNIR, 400–850 nm) and short-wave infrared regions (SWIR, 950–1700 nm). The best performing RS-SVM model (OA = 75%; kappa = 0.50) included as predictors leaf protein content, nitrogen indices (NIs), fluorescence and a thermal indicator (Tc), alongside pigments and structural parameters. Leaf protein content together with NIs contributed 28% to the explanatory power of the model, followed by chlorophyll (22%), structural parameters (LAI and LIDFa), and chlorophyll indicators of photosynthetic efficiency. Coupling the RS model with an epidemic spread model increased the accuracy (OA = 80%; kappa = 0.48). In the almond trees where the presence of Xf was assayed by qPCR (n = 318 trees), the combined RS-spread model yielded an OA of 71% and kappa = 0.33, which is higher than the RS-only model and visual inspections (both OA = 64–65% and kappa = 0.26–31). Our work demonstrates how combining spatial epidemiological models and remote sensing can lead to highly accurate predictions of plant disease spatial distribution.Data collection was partially supported by the European Union's Horizon 2020 research and innovation program through grant agreements POnTE (635646) and XF-ACTORS (727987). R. Calderón was supported by a post-doctoral research fellowship from the Alfonso Martin Escudero Foundation (Spain)

Linking Canopy Reflectance and Plant Functioning through Radiative Transfer Models

Von den Tropen bis zur Tundra hat sich die Pflanzenwelt durch Anpassungen an lokale Umwelteinflüsse diversifiziert. Diese Anpassungen sind in der Funktionsweise der Pflanzen manifestiert, welche unter anderem Wachstum, Fortpflanzung, Konkurrenzfähigkeit oder Ausdauer beinhalten. Pflanzenfunktionen haben nicht nur direkten Einfluss auf die Artenzusammensetzung, sondern auch auf großräumige Prozesse wie Bio- und Atmossphäreninteraktionen oder Stoffkreisläufe. Folglich wurden viele Forschungsanstrengungen unternommen um Pflanzenfunktionen weiter zu verstehen und zu erfassen, z.B. darauf abzielend generalisierende Modelle von Pflanzenfunktionen zu entwickeln oder individuelle Pflanzenmerkmale als Indikatoren für Pflanzenfunktion zu identifizieren. Trotz der wissenschaftlichen Fortschritte fehlt ein vollständiges Bild der Funktionsvielfalt der Pflanzenwelt, sowohl in geographischer als auch funktioneller Hinsicht. Dies ist im Wesentlichen auf die Komplexität und die logistischen Einschränkungen bei der Messung von Pflanzenfunktionen im Feld zurückzuführen. Um dieses Bild zu vervollständigen wird insbesondere optischen Erdbeobachtungsdaten ein hohes Potenzial zugeschrieben. Optische Erdbeobachtungssensoren erfassen das vom Kronendach reflektierte Sonnenlicht. Letzteres wird durch verschiedene biochemische und strukturelle Pflanzenmerkmale (im Folgenden optische Merkmale) beeinträchtigt (z.B. Blattchlorophyllgehalt oder Blattwinkel). Das Abfangen und Absorbieren von Sonnenlicht ist die Grundlage des pflanzeneigenen Metabolismus und folglich liegt es Nahe, dass diese optischen Merkmale direkt mit Pflanzenfunktionen zusammenhängen. Der Zusammenhang dieser optische Merkmale mit Pflanzenfunktionen wurde jedoch noch nicht systematisch untersucht, und ebenso ist der Zusammenhang zwischen Pflanzenfunktion und Kronendachreflektion noch nicht vollständig untersucht. Die physikalischen Interaktionen von Licht und optischen Pflanzenmerkmalen sind bereits hinreichend verstanden und in Strahlungstransfermodellen (RTM) für Vegetationskronendächer formuliert. RTM können als prozessbasierte Modelle betrachtet werden, die die Reflektion des Kronendachs in Abhängigkeit von optische Merkmalen, dem Bodenhintergrund und der Sonnen-Sensorgeometrie modellieren. Das Ziel und die Innovation dieser Dissertation war die kausalen Zusammenhänge zwischen Kronendachreflektion und Pflanzenfunktion mittels RTM zu verstehen und zu nutzen. Es wurde gezeigt, dass für die Fernerkundung von Pflanzenfunktionen die Kopplung von Kronendachreflektion und Pflanzenfunktionen durch RTM mehrere Potentiale bietet: Erstens, ermöglichen RTM die Kartierung von Pflanzenmerkmalen. Innerhalb einer Fallstudie wurde gezeigt, dass eine Inversion von RTM mit hyperspektralen Daten eine Kartierung von optischen Merkmalen erlaubt, für die keine Felddaten zur Modellkalibrierung benötigt werden. Die kartierten Merkmale zeigten eine hohe Übereinstimmung mit Merkmalsausprägungen aus unabhängigen Datenbanken und spiegelten die im Feld gemessenen ökologischen Gradienten wider. Dies deutet darauf hin, dass RTM-Inversion als äußerst übertragbare Methode betrachtet werden kann, um räumliche Karten von Pflanzenmerkmalen zu erstellen, die als Proxies für Pflanzenfunktionen dienen können. Allerdings erfordert die Implementierung von RTM Inversionen fundierte Kenntnisse über die Prinzipien der Strahlentransfermodellierung und der zu untersuchenden Vegetationscharakteristiken. Zweitens, ermöglichen RTM die Untersuchung von Zusammenhängen zwischen Pflanzenfunktion und der Kronendachreflektion. In der vorliegenden Thesis wurden simulierte Kronendachspektren aus einem RTM verwendet, um den Beitrag der optischen Merkmale zu den spektralen Unterschieden zwischen Pflanzenfunktionstypen zu erfassen. Die Ergebnisse zeigten die dominanten Pflanzenmerkmale und die entsprechenden spektralen Charakteristiken die für eine fernerkundliche Unterscheidung der Pflanzenfunktion von großer Relevanz sind. Darüber hinaus wurde gezeigt, dass RTM-basierte Simulationen Einschränkungen von Fallstudien kompensieren und Kenntnisse über die Zusammenhänge von Pflanzenfunktionen, Pflanzeneigenschaften und Kronendachtreflektion erweitern können. Diese Kenntnisse bilden die Grundlage für die Entwicklung und Verbesserung von Sensoren und Algorithmen zur Fernerkundung von Pflanzenfunktionen. Drittens, erweitern RTM und die darin enthaltenen optischen Merkmale unsere Möglichkeiten Unterschiede in der Pflanzenfunktion zu verstehen und zu quantifizieren. Mit Hilfe von in-situ gemessenen Merkmalsausprägungen konnte gezeigt werden, dass die in RTM enthaltenen optischen Merkmale kausal mit primären Pflanzenfunktionen zusammenhängen. Dies wiederum bedeutet, dass die Reflexion des Kronendachs unmittelbar mit den primären Funktionen der Pflanze zusammenhängt (‘Reflektion folgt Funktion’). Darüber hinaus wurde festgestellt, dass optische Merkmale vergleichbare oder sogar höhere Korrelationen mit den verwendeten pflanzlichen Funktionsgradienten aufweisen als die in der Pflanzenökologie üblich verwendeten Merkmale. Entsprechend bieten RTM sowohl eine alternative Perspektive als auch ein Set von Pflanzenmerkmalen mit denen Unterschiede der Pflanzenfunktion charakterisiert und quantifiziert werden können. Diese Merkmale können somit als wertvolle Ergänzung oder Alternative zu den in der Pflanzenökologie üblichen Merkmalen dienen. Zusammengefasst zeigt diese Thesis, dass RTM unsere Möglichkeiten erweiterten können die funktionelle Vielfalt der globalen Vegetationsbedeckung weiter zu verstehen und zu erfassen und führt zukunftsrelevante Forschungspotentiale auf

Sphagnum physiology in the context of changing climate: emergent influences of genomics, modelling and host-microbiome interactions on understanding ecosystem function.

Peatlands harbour more than one-third of terrestrial carbon leading to the argument that the bryophytes, as major components of peatland ecosystems, store more organic carbon in soils than any other collective plant taxa. Plants of the genus Sphagnum are important components of peatland ecosystems and are potentially vulnerable to changing climatic conditions. However, the response of Sphagnum to rising temperatures, elevated CO2 and shifts in local hydrology have yet to be fully characterized. In this review, we examine Sphagnum biology and ecology and explore the role of this group of keystone species and its associated microbiome in carbon and nitrogen cycling using literature review and model simulations. Several issues are highlighted including the consequences of a variable environment on plant-microbiome interactions, uncertainty associated with CO2 diffusion resistances and the relationship between fixed N and that partitioned to the photosynthetic apparatus. We note that the Sphagnum fallax genome is currently being sequenced and outline potential applications of population-level genomics and corresponding plant photosynthesis and microbial metabolic modelling techniques. We highlight Sphagnum as a model organism to explore ecosystem response to a changing climate and to define the role that Sphagnum can play at the intersection of physiology, genetics and functional genomics

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

Discerning Oriental from European beech by leaf spectroscopy: Operational and physiological implications

European beech (Fagus sylvatica L.) forests have recently experienced severe diebacks that are expected to increase in future. Oriental beech (Fagus sylvatica spp. orientalis (Lipsky) Greut. & Burd) is a potential candidate for assisted migration (AM) in European forests due to its greater genetic diversity and potentially higher drought resistance. Yet AM entails not only benefits, but also risks, and it is therefore important to monitor the progression of introduced (sub)species. Here, we demonstrate the potential of leaf spectroscopy to replace resourceintensive genetic analysis and field phenotyping for the discrimination and characterization of these two beech subspecies. We studied two European beech forests, one in France and one in Switzerland, where Oriental beech from the Greater Caucasus was introduced over 100 years ago. During two summers (2021, 2022), we measured leaf spectral reflectance, leaf morphological and biochemical traits from genotyped adult trees. Subspecies prediction models were developed separately for top-of-canopy leaves (amenable to remote sensing) and bottom-of-canopy leaves (easier to harvest) using partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and different sets of spectral predictors. Morphological, biochemical and spectra-derived leaf traits indicated that Oriental beech trees at the sites studied were characterized by higher lignin and nitrogen per unit leaf area than European beech, suggesting more protein-rich leaves on a per-area basis. The model based on top-of-canopy leaf reflectance spectra in the short-wave-infrared region (SWIR I: 1450–1750 nm) most accurately distinguished Oriental from European beech (BA = 0.86 ± 0.08, k = 0.72 ± 0.15), closely followed by models based on SWIR II, and on spectra-derived traits (BA ≥ 0.84, k ≥ 0.67). This study provides a proof-of-principle for the development of spectroscopy-based approaches when monitoring introduced species, subspecies or provenances. Our findings hold promise for upscaling to large forest areas using airborne remote sensing

Plant spectra as integrative measures of plant phenotypes

Spectroscopy at the leaf and canopy scales has attracted considerable interest in plant ecology over the past decades. Using reflectance spectra, ecologists can infer plant traits and strategies—and the community- or ecosystem-level processes they correlate with—at individual or community levels, covering more individuals and larger areas than traditional field surveys. Because of the complex entanglement of structural and chemical factors that generate spectra, it can be tricky to understand exactly what phenotypic information they contain. We discuss common approaches to estimating plant traits from spectra—radiative transfer and empirical models—and elaborate on their strengths and limitations in terms of the causal influences of various traits on the spectrum. Many chemical traits have broad, shallow and overlapping absorption features, and we suggest that covariance among traits may have an important role in giving empirical models the flexibility to estimate such traits. While trait estimates from reflectance spectra have been used to test ecological hypotheses over the past decades, there is also a growing body of research that uses spectra directly, without estimating specific traits. By treating positions of species in multidimensional spectral space as analogous to trait space, researchers can infer processes that structure plant communities using the information content of the full spectrum, which may be greater than any standard set of traits. We illustrate this power by showing that co-occurring grassland species are more separable in spectral space than in trait space and that the intrinsic dimensionality of spectral data is comparable to fairly comprehensive trait datasets. Nevertheless, using spectra this way may make it harder to interpret patterns in terms of specific biological processes. Synthesis. Plant spectra integrate many aspects of plant form and function. The information in the spectrum can be distilled into estimates of specific traits, or the spectrum can be used in its own right. These two approaches may be complementary—the former being most useful when specific traits of interest are known in advance and reliable models exist to estimate them, and the latter being most useful under uncertainty about which aspects of function matter most