Joint retrieval of growing season corn canopy LAI and leaf chlorophyll content by fusing Sentinel-2 and MODIS images

Continuous and accurate estimates of crop canopy leaf area index (LAI) and chlorophyll content are of great importance for crop growth monitoring. These estimates can be useful for precision agricultural management and agricultural planning. Our objectives were to investigate the joint retrieval of corn canopy LAI and chlorophyll content using filtered reflectances from Sentinel-2 and MODIS data acquired during the corn growing season, which, being generally hot and rainy, results in few cloud-free Sentinel-2 images. In addition, the retrieved time series of LAI and chlorophyll content results were used to monitor the corn growth behavior in the study area. Our results showed that: (1) the joint retrieval of LAI and chlorophyll content using the proposed joint probability distribution method improved the estimation accuracy of both corn canopy LAI and chlorophyll content. Corn canopy LAI and chlorophyll content were retrieved jointly and accurately using the PROSAIL model with fused Kalman filtered (KF) reflectance images. The relation between retrieved and field measured LAI and chlorophyll content of four corn-growing stages had a coefficient of determination (R2) of about 0.6, and root mean square errors (RMSEs) ranges of mainly 0.1-0.2 and 0.0-0.3, respectively. (2) Kalman filtering is a good way to produce continuous high-resolution reflectance images by synthesizing Sentinel-2 and MODIS reflectances. The correlation between fused KF and Sentinel-2 reflectances had an R2 value of 0.98 and RMSE of 0.0133, and the correlation between KF and field-measured reflectances had an R2 value of 0.8598 and RMSE of 0.0404. (3) The derived continuous KF reflectances captured the crop behavior well. Our analysis showed that the LAI increased from day of year (DOY) 181 (trefoil stage) to DOY 236 (filling stage), and then increased continuously until harvest, while the chlorophyll content first also increased from DOY 181 to DOY 236, and then remained stable until harvest. These results revealed that the jointly retrieved continuous LAI and chlorophyll content could be used to monitor corn growth conditions

Proximal hyperspectral sensing and data analysis approaches for field-based plant phenomics

Field-based plant phenomics requires robust crop sensing platforms and data analysis tools to successfully identify cultivars that exhibit phenotypes with high agronomic and economic importance. Such efforts will lead to genetic improvements that maintain high crop yield with concomitant tolerance to environmental stresses. The objectives of this study were to investigate proximal hyperspectral sensing with a field spectroradiometer and to compare data analysis approaches for estimating four cotton phenotypes: leaf water content (Cw), specific leaf mass (Cm), leaf chlorophyll a+b content (Cab), and leaf area index (LAI). Field studies tested 25 Pima cotton cultivars grown under well-watered and water-limited conditions in central Arizona from 2010 to 2012. Several vegetation indices, including the normalized difference vegetation index (NDVI), the normalized difference water index (NDWI), and the physiological (or photochemical) reflectance index (PRI) were compared with partial least squares regression (PLSR) approaches to estimate the four phenotypes. Additionally, inversion of the PROSAIL plant canopy reflectance model was investigated to estimate phenotypes based on 3.68 billion PROSAIL simulations on a supercomputer. Phenotypic estimates from each approach were compared with field measurements, and hierarchical linear mixed modeling was used to identify differences in the estimates among the cultivars and water levels. The PLSR approach performed best and estimated Cw,Cm,Cab, and LAI with root mean squared errors (RMSEs) between measured and modeled values of 6.8%, 10.9%, 13.1%, and 18.5%, respectively. Using linear regression with the vegetation indices, no index estimated Cw,Cm,Cab, and LAI with RMSEs better than 9.6%, 16.9%, 14.2%, and 28.8%, respectively. PROSAIL model inversion could estimate Cab and LAI with RMSEs of about 16% and 29%, depending on the objective function. However, the RMSEs for Cw and Cm from PROSAIL model inversion were greater than 30%. Compared to PLSR, advantages to the physically-based PROSAIL model include its ability to simulate the canopy's bidirectional reflectance distribution function (BRDF) and to estimate phenotypes from canopy spectral reflectance without a training data set. All proximal hyperspectral approaches were able to identify differences in phenotypic estimates among the cultivars and irrigation regimes tested during the field studies. Improvements to these proximal hyperspectral sensing approaches could be realized with a high-throughput phenotyping platform able to rapidly collect canopy spectral reflectance data from multiple view angles

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

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

Model-Based Optimization of Spectral Sampling for the Retrieval of Crop Variables with the PROSAIL Model

Satellite hyperspectral Earth observation missions have strong potential to support sustainable agriculture by providing accurate spatial and temporal information of important vegetation biophysical and biochemical variables. To meet this goal, possible error sources in the modelling approaches should be minimized. Thus, first of all, the capability of a model to reproduce the measured spectral signals has to be tested before applying any retrieval algorithm. For an exemplary demonstration, the coupled PROSPECT-D and SAIL radiative transfer models (PROSAIL) were employed to emulate the setup of future hyperspectral sensors in the visible and near-infrared (VNIR) spectral regions with a 6.5 nm spectral sampling distance. Model uncertainties were determined to subsequently exclude those wavelengths with the highest mean absolute error (MAE) between model simulation and spectral measurement. The largest mismatch could be found in the green visible and red edge regions, which can be explained by complex interactions of several biochemical and structural variables in these spectral domains. For leaf area index (LAI, m(2)m(-2)) retrieval, results indicated only a small improvement when using optimized spectral samplings. However, a significant increase in accuracy for leaf chlorophyll content (LCC, mu gcm(-2)) estimations could be obtained, with the relative root mean square error (RMSE) decreasing from 26% (full VNIR range) to 15% (optimized VNIR) for maize and from 77% to 29% for soybean, respectively. We therefore recommend applying a specific model-error threshold (MAE of similar to 0.01) to stabilize the retrieval of crop biochemical variables

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

Evaluation of the PROSAIL Model Capabilities for Future Hyperspectral Model Environments: A Review Study

Upcoming satellite hyperspectral sensors require powerful and robust methodologies for making optimum use of the rich spectral data. This paper reviews the widely applied coupled PROSPECT and SAIL radiative transfer models (PROSAIL), regarding their suitability for the retrieval of biophysical and biochemical variables in the context of agricultural crop monitoring. Evaluation was carried out using a systematic literature review of 281 scientific publications with regard to their (i) spectral exploitation, (ii) vegetation type analyzed, (iii) variables retrieved, and (iv) choice of retrieval methods. From the analysis, current trends were derived, and problems identified and discussed. Our analysis clearly shows that the PROSAIL model is well suited for the analysis of imaging spectrometer data from future satellite missions and that the model should be integrated in appropriate software tools that are being developed in this context for agricultural applications. The review supports the decision of potential users to employ PROSAIL for their specific data analysis and provides guidelines for choosing between the diverse retrieval techniques

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

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