Atmospheric correction of visible to middle-infrared EOS-MODIS data over land surfaces: Background, operational algorithm and validation

The NASA moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) instrument will provide a global and improved source of information for the study of land surfaces with a spatial resolution of up to 250 m

Remote Sensing of Biophysical Parameters

Vegetation plays an essential role in the study of the environment through plant respiration and photosynthesis. Therefore, the assessment of the current vegetation status is critical to modeling terrestrial ecosystems and energy cycles. Canopy structure (LAI, fCover, plant height, biomass, leaf angle distribution) and biochemical parameters (leaf pigmentation and water content) have been employed to assess vegetation status and its dynamics at scales ranging from kilometric to decametric spatial resolutions thanks to methods based on remote sensing (RS) data.Optical RS retrieval methods are based on the radiative transfer processes of sunlight in vegetation, determining the amount of radiation that is measured by passive sensors in the visible and infrared channels. The increased availability of active RS (radar and LiDAR) data has fostered their use in many applications for the analysis of land surface properties and processes, thanks to their insensitivity to weather conditions and the ability to exploit rich structural and texture information. Optical and radar data fusion and multi-sensor integration approaches are pressing topics, which could fully exploit the information conveyed by both the optical and microwave parts of the electromagnetic spectrum.This Special Issue reprint reviews the state of the art in biophysical parameters retrieval and its usage in a wide variety of applications (e.g., ecology, carbon cycle, agriculture, forestry and food security)

Monitoramento global e regional da cobertura vegetal: uma abordagem dos atuais sistemas de observação da Terra

A partir da década de 80, estudos pioneiros para mapear e monitorar a cobertura vegetal em termos regionais e globais, usando dados adquiridos pelo AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), iniciaram um novo paradigma no sensoriamento remoto, derivando dados, até então, destinados para estudos locais para dados regionais e globais. A partir do final da década de 80, com a crescente necessidade de se monitorar a cobertura vegetal, novos sensores a bordo de novos satélites estão adquirindo dados com maior qualidade, no que se refere aos domínios temporal, espacial, espectral, radiométrico e angular. Este artigo destaca algumas destas realizações a partir da década de 80, indicando alguns desafios para o estudo do sensoriamento remoto, além de relacionar os principais sistemas atuais de observação da Terra

The Segmentation of Reflectances from Moderate Resolution Remote Sensing Data for the Retrieval of Land Cover Specific Leaf Area Index

A method is developed to incorporate prior fuzzy knowledge about reflectance behavior of land cover types into the segmentation of reflectances from moderate scale remote sensing data. The procedure is applied to aggregated Landsat TM data and to MODIS data and used to derive land cover type specific leaf area index

Assessing uncertainties of in situ FAPAR measurements across different forest ecosystems

Carbon balances are important for understanding global climate change. Assessing such balances on a local scale depends on accurate measurements of material flows to calculate the productivity of the ecosystem. The productivity of the Earth's biosphere, in turn, depends on the ability of plants to absorb sunlight and assimilate biomass. Over the past decades, numerous Earth observation missions from satellites have created new opportunities to derive so-called “essential climate variables” (ECVs), including important variables of the terrestrial biosphere, that can be used to assess the productivity of our Earth's system. One of these ECVs is the “fraction of absorbed photosynthetically active radiation” (FAPAR) which is needed to calculate the global carbon balance. FAPAR relates the available photosynthetically active radiation (PAR) in the wavelength range between 400 and 700 nm to the absorption of plants and thus quantifies the status and temporal development of vegetation. In order to ensure accurate datasets of global FAPAR, the UN/WMO institution “Global Climate Observing System” (GCOS) declared an accuracy target of 10% (or 0.05) as acceptable for FAPAR products. Since current satellite derived FAPAR products still fail to meet this accuracy target, especially in forest ecosystems, in situ FAPAR measurements are needed to validate FAPAR products and improve them in the future. However, it is known that in situ FAPAR measurements can be affected by significant systematic as well as statistical errors (i.e., “bias”) depending on the choice of measurement method and prevailing environmental conditions. So far, uncertainties of in situ FAPAR have been reproduced theoretically in simulations with radiation transfer models (RTMs), but the findings have been validated neither in field experiments nor in different forest ecosystems. However, an uncertainty assessment of FAPAR in field experiments is essential to develop practicable measurement protocols. This work investigates the accuracy of in situ FAPAR measurements and sources of uncertainties based on multi-year, 10-minute PAR measurements with wireless sensor networks (WSNs) at three sites on three continents to represent different forest ecosystems: a mixed spruce forest at the site “Graswang” in Southern Germany, a boreal deciduous forest at the site “Peace River” in Northern Alberta, Canada and a tropical dry forest (TDF) at the site “Santa Rosa”, Costa Rica. The main statements of the research results achieved in this thesis are briefly summarized below: Uncertainties of instantaneous FAPAR in forest ecosystems can be assessed with Wireless Sensor Networks and additional meteorological and phenological observations. In this thesis, two methods for a FAPAR bias assessment have been developed. First, for assessing the bias of the so-called two-flux FAPAR estimate, the difference between FAPAR acquired under diffuse light conditions and two-flux FAPAR acquired during clear-sky conditions can be investigated. Therefore, measurements of incoming and transmitted PAR are required to calculate the two-flux FAPAR estimate as well as observations of the ratio of diffuse-to-total incident radiation. Second, to assess the bias of not only the two- but also the three-flux FAPAR estimate, four-flux FAPAR observations must be carried out, i.e. measurements of top-of-canopy (TOC) PAR albedo and PAR albedo of the forest background. Then, to quantify the bias of the two and three-flux estimate, the difference with the four-flux estimate can be calculated. Main sources of uncertainty of in situ FAPAR measurements are high solar zenith angle, occurrence of colored leaves and increased wind speed. At all sites, FAPAR observations exhibited considerable seasonal variability due to the phenological development of the forests (Graswang: 0.89 to 0.99 ±0.02; Peace River: 0.55 to 0.87 ±0.03; Santa Rosa: 0.45 to 0.97 ±0.06). Under certain environmental conditions, FAPAR was affected by systemic errors, i.e. bias that go beyond phenologically explainable fluctuations. The in situ observations confirmed a significant overestimation of FAPAR by up to 0.06 at solar zenith angles above 60° and by up to 0.05 under the occurrence of colored leaves of deciduous trees. The results confirm theoretical findings from radiation transfer simulations, which could now for the first time be quantified under field conditions. As a new finding, the influence of wind speed could be shown, which was particularly evident at the boreal location with a significant bias of FAPAR values at wind speeds above 5 ms-1. The uncertainties of the two-flux FAPAR estimate are acceptable under typical summer conditions. Three-flux or four-flux FAPAR measurements do not necessarily increase the accuracy of the estimate. The highest average relative bias of different FAPAR estimates were 2.1% in Graswang, 8.4% in Peace River and -4.5% in Santa Rosa. Thus, the GCOS accuracy threshold of 10% set by the GCOS was generally not exceeded. The two-flux FAPAR estimate was only found to be biased during high wind speeds, as changes in the TOC PAR albedo are not considered in two-flux FAPAR measurements. Under typical summer conditions, i.e. low wind speed, small solar zenith angle and green leaves, two-flux FAPAR measurements can be recommended for the validation of satellite-based FAPAR products. Based on the results obtained, it must be emphasized that the three-flux FAPAR estimate, which has often been preferred in previous studies, is not necessarily more accurate, which was particularly evident in the tropical location. The discrepancies between ground measurements and the current Sentinel-2 FAPAR product still largely exceed the GCOS target accuracy at the respective study sites, even when considering uncertainties of FAPAR ground measurements. It was found that the Sentinel-2 (S2) FAPAR product systematically underestimated the ground observations at all three study sites (i.e. negative values for the mean relative bias in percent). The highest agreement was observed at the boreal site Peace River with a mean relative deviation of -13% (R²=0.67). At Graswang and Santa Rosa, the mean relative deviations were -20% (R²=0.68) and -25% (R²=0.26), respectively. It was argued that these high discrepancies resulted from both the generic nature of the algorithm and the higher ecosystem complexity of the sites Graswang and Santa Rosa. It was also found that the temporal aggregation method of FAPAR ground data should be well considered for comparison with the S2 FAPAR product, which refers to daily averages, as overestimation of FAPAR during high solar zenith angles could distort validation results. However, considering uncertainties of ground measurements, the S2 FAPAR product met the GCOS accuracy requirements only at the boreal study site. Overall, it has been shown that the S2 FAPAR product is already well suited to assess the temporal variability of FAPAR, but due to the low accuracy of the absolute values, the possibilities to feed global production efficiency models and evaluate global carbon balances are currently limited. The accuracy of satellite derived FAPAR depends on the complexity of the observed forest ecosystem. The highest agreement between satellite derived FAPAR product and ground measurements, both in terms of absolute values and spatial variability, was achieved at the boreal site, where the complexity of the ecosystem is lowest considering forest structure variables and species richness. These results have been elaborated and presented in three publications that are at the center of this cumulative thesis. In sum, this work closes a knowledge gap by displaying the interplay of different environmental conditions on the accuracy of situ FAPAR measurements. Since the uncertainties of FAPAR are now quantifiable under field conditions, they should also be considered in future validation studies. In this context, the practical recommendations for the implementation of ground observations given in this thesis can be used to prepare sampling protocols, which are urgently needed to validate and improve global satellite derived FAPAR observations in the future.Projektionen zukünftiger Kohlenstoffbilanzen sind wichtig für das Verständnis des globalen Klimawandels und sind auf genaue Messungen von Stoffflüssen zur Berechnung der Produktivität des Erdökosystems angewiesen. Die Produktivität der Biosphäre unserer Erde wiederum ist abhängig von der Eigenschaft von Pflanzen, Sonnenlicht zu absorbieren und Biomasse zu assimilieren. Über die letzten Jahrzehnte haben zahlreiche Erdbeobachtungsmissionen von Satelliten neue Möglichkeiten geschaffen, sogenannte „essentielle Klimavariablen“ (ECVs), darunter auch wichtige Variablen der terrestrischen Biosphäre, aus Satellitendaten abzuleiten, mit deren Hilfe man die Produktivität unseres Erdsystems computergestützt berechnen kann. Eine dieser „essenziellen Klimavariablen“ ist der Anteil der absorbierten photosynthetisch aktiven Strahlung (FAPAR) die man zur Berechnung der globalen Kohlenstoffbilanz benötigt. FAPAR bezieht die verfügbare photosynthetisch aktive Strahlung (PAR) im Wellenlängenbereich zwischen 400 und 700 nm auf die Absorption von Pflanzen und quantifiziert somit Status und die zeitliche Entwicklung von Vegetation. Um möglichst präzise Informationen aus dem globalen FAPAR zu gewährleisten, erklärte die UN/WMO-Institution zur globalen Klimabeobachtung, das “Global Climate Observing System“ (GCOS), ein Genauigkeitsziel von 10% (bzw. 0.05) FAPAR-Produkte als akzeptabel. Da aktuell satellitengestützte FAPAR-Produkte dieses Genauigkeitsziel besonders in Waldökosystemen immer noch verfehlen, werden dringen in situ FAPAR-Messungen benötigt, um die FAPAR-Produkte validieren und in Zukunft verbessern zu können. Man weiß jedoch, dass je nach Auswahl des Messsystems und vorherrschenden Umweltbedingungen in situ FAPAR-Messungen mit erheblichen sowohl systematischen als auch statistischen Fehlern beeinflusst sein können. Bisher wurden diese Fehler in Simulationen mit Strahlungstransfermodellen zwar theoretisch nachvollzogen, aber die dadurch abgeleiteten Befunde sind bisher weder in Feldversuchen noch in unterschiedlichen Waldökosystemen validiert worden. Eine Unsicherheitsabschätzung von FAPAR im Feldversuch ist allerdings essenziell, um praxistaugliche Messprotokolle entwickeln zu können. Die vorliegende Arbeit untersucht die Genauigkeit von in situ FAPAR-Messungen und Ursachen von Unsicherheit basierend auf mehrjährigen, 10-minütigen PAR-Messungen mit drahtlosen Sensornetzwerken (WSNs) an drei verschiedenen Waldstandorten auf drei Kontinenten: der Standort „Graswang“ in Süddeutschland mit einem Fichten-Mischwald, der Standort „Peace River“ in Nord-Alberta, Kanada mit einem borealen Laubwald und der Standort „Santa Rosa“, Costa Rica mit einem tropischen Trockenwald. Die Hauptaussagen der in dieser Arbeit erzielten Forschungsergebnisse werden im Folgenden kurz zusammengefasst: Unsicherheiten von FAPAR in Waldökosystemen können mit drahtlosen Sensornetzwerken und zusätzlichen meteorologischen und phänologischen Beobachtungen quantifiziert werden. In dieser Arbeit wurden zwei Methoden für die Bewertung von Unsicherheiten entwickelt. Erstens, um den systematischen Fehler der sogenannten „two-flux“ FAPAR-Messung zu beurteilen, kann die Differenz zwischen FAPAR, das unter diffusen Lichtverhältnissen aufgenommen wurde, und FAPAR, das unter klaren Himmelsbedingungen aufgenommen wurde, untersucht werden. Für diese Methode sind Messungen des einfallenden und transmittierten PAR sowie Beobachtungen des Verhältnisses von diffuser zur gesamten einfallenden Strahlung erforderlich. Zweitens, um den systematischen Fehler nicht nur der „two-flux“ FAPAR-Messung, sondern auch der „three-flux“ FAPAR-Messung zu beurteilen, müssen „four-flux“ FAPAR-Messungen durchgeführt werden, d.h. zusätzlich Messungen der PAR Albedo des Blätterdachs sowie des Waldbodens. Zur Quantifizierung des Fehlers der „two-flux“ und „three-flux“ FAPAR-Messung kann die Differenz zur „four-flux“ FAPAR-Messung herangezogen werden. Die Hauptquellen für die Unsicherheit von in situ FAPAR-Messungen sind ein hoher Sonnenzenitwinkel, Blattfärbung und erhöhte Windgeschwindigkeit. An allen drei Untersuchungsstandorten zeigten die FAPAR-Beobachtungen natürliche saisonale Schwankungen aufgrund der phänologischen Entwicklung der Wälder (Graswang: 0,89 bis 0,99 ±0,02; Peace River: 0,55 bis 0,87 ±0,03; Santa Rosa: 0,45 bis 0,97 ±0,06). Unter bestimmten Umweltbedingungen war FAPAR von systematischen Fehlern, d.h. Verzerrungen betroffen, die über phänologisch erklärbare Schwankungen hinausgehen. So bestätigten die in situ Beobachtungen eine signifikante Überschätzung von FAPAR um bis zu 0,06 bei Sonnenzenitwinkeln von über 60° und um bis zu 0,05 bei Vorkommen gefärbter Blätter der Laubbäume. Die Ergebnisse bestätigen theoretische Erkenntnisse aus Strahlungstransfersimulationen, die nun erstmalig unter Feldbedingungen quantifiziert werden konnten. Als eine neue Erkenntnis konnte der Einfluss der Windgeschwindigkeit gezeigt werden, der sich besonders am borealen Standort mit einer signifikanten Verzerrung der FAPAR-Werte bei Windgeschwindigkeiten über 5 ms-1 äußerte. Die Unsicherheiten der „two-flux“ FAPAR-Messung sind unter typischen Sommerbedingungen akzeptabel. „Three-flux“ oder „four-flux“ FAPAR-Messungen erhöhen nicht unbedingt die Genauigkeit der Abschätzung. Die höchsten durchschnittlichen relativen systematischen Fehler verschiedener Methoden zur FAPAR-Messung betrugen 2,1% in Graswang, 8,4% in Peace River und -4,5% in Santa Rosa. Damit wurde der durch GCOS festgelegte Genauigkeitsschwellenwert von 10% im Allgemeinen nicht überschritten. Die „two-flux“ FAPAR-Messung wurde nur als fehleranfällig bei hohe Windgeschwindigkeiten befunden, da Änderungen der PAR-Albedo des Blätterdachs bei der „two-flux“ FAPAR-Messung nicht berücksichtigt werden. Unter typischen Sommerbedingungen, also geringe Windgeschwindigkeit, kleiner Sonnenzenitwinkel und grüne Blätter, kann die „two-flux“ FAPAR-Messung für die Validierung von satellitengestützten FAPAR-Produkten empfohlen werden. Auf Basis der gewonnenen Ergebnisse muss betont werden, dass die „three-flux“ FAPAR-Messung, die in bisherigen Studien häufig bevorzugt wurde, nicht unbedingt weniger fehlerbehaftet sind, was sich insbesondere am tropischen Standort zeigte. Die Abweichungen zwischen Bodenmessungen und dem aktuellen Sentinel-2 FAPAR-Produkt überschreiten auch unter Berücksichtigung von Unsicherheiten in der Messmethodik immer noch weitgehend die GCOS-Zielgenauigkeit an den jeweiligen Untersuchungsstandorten. So zeigte sich, dass das S2 FAPAR-Produkt die Bodenbeobachtungen an allen drei Studienstandorten systematisch unterschätzte (d.h. negative Werte für die mittlere relative Abweichung in Prozent). Die höchste Übereinstimmung wurde am borealen Standort Peace River mit einer mittleren relativen Abweichung von -13% (R²=0,67) beobachtet. An den Standorten Graswang und Santa Rosa betrugen die mittleren relativen Abweichungen jeweils -20% (R²=0,68) bzw. -25% (R²=0,26). Es wurde argumentiert, dass diese hohen Abweichungen auf eine Kombination sowohl des generisch ausgerichteten Algorithmus als auch der höheren Komplexität beider Ökosysteme zurückgeführt werden können. Es zeigte sich außerdem, dass die zeitlichen Aggregierung der FAPAR-Bodendaten zum Vergleich mit S2 FAPAR-Produkt, das sich auf Tagesmittelwerte bezieht, gut überlegt sein sollte, da die Überschätzung von FAPAR während eines hohen Sonnenzenitwinkels in den Bodendaten die Validierungsergebnisse verzerren kann. Unter Berücksichtigung der Unsicherheiten der Bodendaten erfüllte das S2 FAPAR Produkt jedoch nur am boreale Untersuchungsstandort die Genauigkeitsanforderungen des GCOS. Insgesamt hat sich gezeigt, dass das S2 FAPAR-Produkt bereits gut zur Beurteilung der zeitlichen Variabilität von FAPAR geeignet ist, aber aufgrund der geringen Genauigkeit der absoluten Werte sind die Möglichkeiten, globale Produktionseffizienzmodelle zu speisen und globale Kohlenstoffbilanzen zu bewerten, derzeit begrenzt. Die Genauigkeit von satellitengestützten FAPAR-Produkten ist abhängig von der Komplexität des beobachteten Waldökosystems. Die höchste Übereinstimmung zwischen satellitengestütztem FAPAR und Bodenmessungen, sowohl hinsichtlich der Darstellung von absolutem Werten als auch der räumlichen Variabilität, wurde am borealen Standort erzielt, für den die Komplexität des Ökosystems unter Berücksichtigung von Waldstrukturvariablen und Artenreichtum am geringsten ausfällt. Die dargestellten Ergebnisse wurden in drei Publikationen dieser kumulativen Arbeit erarbeitet. Insgesamt schließt diese Arbeit eine Wissenslücke in der Darstellung des Zusammenspiels verschiedener Umgebungsbedingungen auf die Genauigkeit von situ FAPAR-Messungen. Da die Unsicherheiten von FAPAR nun unter Feldbedingungen quantifizierbar sind, sollten sie in zukünftigen Validierungsstudien auch berücksichtigt werden. In diesem Zusammenhang können die in dieser Arbeit genannten praktische Empfehlungen für die Durchführung von Bodenbeobachtungen zur Erstellung von Messprotokollen herangezogen werden, die dringend erforderlich sind, um globale satellitengestützte FAPAR-Beobachten validieren und zukünftig verbessern zu können

Assessing uncertainties of in situ FAPAR measurements across different forest ecosystems

Carbon balances are important for understanding global climate change. Assessing such balances on a local scale depends on accurate measurements of material flows to calculate the productivity of the ecosystem. The productivity of the Earth's biosphere, in turn, depends on the ability of plants to absorb sunlight and assimilate biomass. Over the past decades, numerous Earth observation missions from satellites have created new opportunities to derive so-called “essential climate variables” (ECVs), including important variables of the terrestrial biosphere, that can be used to assess the productivity of our Earth's system. One of these ECVs is the “fraction of absorbed photosynthetically active radiation” (FAPAR) which is needed to calculate the global carbon balance. FAPAR relates the available photosynthetically active radiation (PAR) in the wavelength range between 400 and 700 nm to the absorption of plants and thus quantifies the status and temporal development of vegetation. In order to ensure accurate datasets of global FAPAR, the UN/WMO institution “Global Climate Observing System” (GCOS) declared an accuracy target of 10% (or 0.05) as acceptable for FAPAR products. Since current satellite derived FAPAR products still fail to meet this accuracy target, especially in forest ecosystems, in situ FAPAR measurements are needed to validate FAPAR products and improve them in the future. However, it is known that in situ FAPAR measurements can be affected by significant systematic as well as statistical errors (i.e., “bias”) depending on the choice of measurement method and prevailing environmental conditions. So far, uncertainties of in situ FAPAR have been reproduced theoretically in simulations with radiation transfer models (RTMs), but the findings have been validated neither in field experiments nor in different forest ecosystems. However, an uncertainty assessment of FAPAR in field experiments is essential to develop practicable measurement protocols. This work investigates the accuracy of in situ FAPAR measurements and sources of uncertainties based on multi-year, 10-minute PAR measurements with wireless sensor networks (WSNs) at three sites on three continents to represent different forest ecosystems: a mixed spruce forest at the site “Graswang” in Southern Germany, a boreal deciduous forest at the site “Peace River” in Northern Alberta, Canada and a tropical dry forest (TDF) at the site “Santa Rosa”, Costa Rica. The main statements of the research results achieved in this thesis are briefly summarized below: Uncertainties of instantaneous FAPAR in forest ecosystems can be assessed with Wireless Sensor Networks and additional meteorological and phenological observations. In this thesis, two methods for a FAPAR bias assessment have been developed. First, for assessing the bias of the so-called two-flux FAPAR estimate, the difference between FAPAR acquired under diffuse light conditions and two-flux FAPAR acquired during clear-sky conditions can be investigated. Therefore, measurements of incoming and transmitted PAR are required to calculate the two-flux FAPAR estimate as well as observations of the ratio of diffuse-to-total incident radiation. Second, to assess the bias of not only the two- but also the three-flux FAPAR estimate, four-flux FAPAR observations must be carried out, i.e. measurements of top-of-canopy (TOC) PAR albedo and PAR albedo of the forest background. Then, to quantify the bias of the two and three-flux estimate, the difference with the four-flux estimate can be calculated. Main sources of uncertainty of in situ FAPAR measurements are high solar zenith angle, occurrence of colored leaves and increased wind speed. At all sites, FAPAR observations exhibited considerable seasonal variability due to the phenological development of the forests (Graswang: 0.89 to 0.99 ±0.02; Peace River: 0.55 to 0.87 ±0.03; Santa Rosa: 0.45 to 0.97 ±0.06). Under certain environmental conditions, FAPAR was affected by systemic errors, i.e. bias that go beyond phenologically explainable fluctuations. The in situ observations confirmed a significant overestimation of FAPAR by up to 0.06 at solar zenith angles above 60° and by up to 0.05 under the occurrence of colored leaves of deciduous trees. The results confirm theoretical findings from radiation transfer simulations, which could now for the first time be quantified under field conditions. As a new finding, the influence of wind speed could be shown, which was particularly evident at the boreal location with a significant bias of FAPAR values at wind speeds above 5 ms-1. The uncertainties of the two-flux FAPAR estimate are acceptable under typical summer conditions. Three-flux or four-flux FAPAR measurements do not necessarily increase the accuracy of the estimate. The highest average relative bias of different FAPAR estimates were 2.1% in Graswang, 8.4% in Peace River and -4.5% in Santa Rosa. Thus, the GCOS accuracy threshold of 10% set by the GCOS was generally not exceeded. The two-flux FAPAR estimate was only found to be biased during high wind speeds, as changes in the TOC PAR albedo are not considered in two-flux FAPAR measurements. Under typical summer conditions, i.e. low wind speed, small solar zenith angle and green leaves, two-flux FAPAR measurements can be recommended for the validation of satellite-based FAPAR products. Based on the results obtained, it must be emphasized that the three-flux FAPAR estimate, which has often been preferred in previous studies, is not necessarily more accurate, which was particularly evident in the tropical location. The discrepancies between ground measurements and the current Sentinel-2 FAPAR product still largely exceed the GCOS target accuracy at the respective study sites, even when considering uncertainties of FAPAR ground measurements. It was found that the Sentinel-2 (S2) FAPAR product systematically underestimated the ground observations at all three study sites (i.e. negative values for the mean relative bias in percent). The highest agreement was observed at the boreal site Peace River with a mean relative deviation of -13% (R²=0.67). At Graswang and Santa Rosa, the mean relative deviations were -20% (R²=0.68) and -25% (R²=0.26), respectively. It was argued that these high discrepancies resulted from both the generic nature of the algorithm and the higher ecosystem complexity of the sites Graswang and Santa Rosa. It was also found that the temporal aggregation method of FAPAR ground data should be well considered for comparison with the S2 FAPAR product, which refers to daily averages, as overestimation of FAPAR during high solar zenith angles could distort validation results. However, considering uncertainties of ground measurements, the S2 FAPAR product met the GCOS accuracy requirements only at the boreal study site. Overall, it has been shown that the S2 FAPAR product is already well suited to assess the temporal variability of FAPAR, but due to the low accuracy of the absolute values, the possibilities to feed global production efficiency models and evaluate global carbon balances are currently limited. The accuracy of satellite derived FAPAR depends on the complexity of the observed forest ecosystem. The highest agreement between satellite derived FAPAR product and ground measurements, both in terms of absolute values and spatial variability, was achieved at the boreal site, where the complexity of the ecosystem is lowest considering forest structure variables and species richness. These results have been elaborated and presented in three publications that are at the center of this cumulative thesis. In sum, this work closes a knowledge gap by displaying the interplay of different environmental conditions on the accuracy of situ FAPAR measurements. Since the uncertainties of FAPAR are now quantifiable under field conditions, they should also be considered in future validation studies. In this context, the practical recommendations for the implementation of ground observations given in this thesis can be used to prepare sampling protocols, which are urgently needed to validate and improve global satellite derived FAPAR observations in the future.Projektionen zukünftiger Kohlenstoffbilanzen sind wichtig für das Verständnis des globalen Klimawandels und sind auf genaue Messungen von Stoffflüssen zur Berechnung der Produktivität des Erdökosystems angewiesen. Die Produktivität der Biosphäre unserer Erde wiederum ist abhängig von der Eigenschaft von Pflanzen, Sonnenlicht zu absorbieren und Biomasse zu assimilieren. Über die letzten Jahrzehnte haben zahlreiche Erdbeobachtungsmissionen von Satelliten neue Möglichkeiten geschaffen, sogenannte „essentielle Klimavariablen“ (ECVs), darunter auch wichtige Variablen der terrestrischen Biosphäre, aus Satellitendaten abzuleiten, mit deren Hilfe man die Produktivität unseres Erdsystems computergestützt berechnen kann. Eine dieser „essenziellen Klimavariablen“ ist der Anteil der absorbierten photosynthetisch aktiven Strahlung (FAPAR) die man zur Berechnung der globalen Kohlenstoffbilanz benötigt. FAPAR bezieht die verfügbare photosynthetisch aktive Strahlung (PAR) im Wellenlängenbereich zwischen 400 und 700 nm auf die Absorption von Pflanzen und quantifiziert somit Status und die zeitliche Entwicklung von Vegetation. Um möglichst präzise Informationen aus dem globalen FAPAR zu gewährleisten, erklärte die UN/WMO-Institution zur globalen Klimabeobachtung, das “Global Climate Observing System“ (GCOS), ein Genauigkeitsziel von 10% (bzw. 0.05) FAPAR-Produkte als akzeptabel. Da aktuell satellitengestützte FAPAR-Produkte dieses Genauigkeitsziel besonders in Waldökosystemen immer noch verfehlen, werden dringen in situ FAPAR-Messungen benötigt, um die FAPAR-Produkte validieren und in Zukunft verbessern zu können. Man weiß jedoch, dass je nach Auswahl des Messsystems und vorherrschenden Umweltbedingungen in situ FAPAR-Messungen mit erheblichen sowohl systematischen als auch statistischen Fehlern beeinflusst sein können. Bisher wurden diese Fehler in Simulationen mit Strahlungstransfermodellen zwar theoretisch nachvollzogen, aber die dadurch abgeleiteten Befunde sind bisher weder in Feldversuchen noch in unterschiedlichen Waldökosystemen validiert worden. Eine Unsicherheitsabschätzung von FAPAR im Feldversuch ist allerdings essenziell, um praxistaugliche Messprotokolle entwickeln zu können. Die vorliegende Arbeit untersucht die Genauigkeit von in situ FAPAR-Messungen und Ursachen von Unsicherheit basierend auf mehrjährigen, 10-minütigen PAR-Messungen mit drahtlosen Sensornetzwerken (WSNs) an drei verschiedenen Waldstandorten auf drei Kontinenten: der Standort „Graswang“ in Süddeutschland mit einem Fichten-Mischwald, der Standort „Peace River“ in Nord-Alberta, Kanada mit einem borealen Laubwald und der Standort „Santa Rosa“, Costa Rica mit einem tropischen Trockenwald. Die Hauptaussagen der in dieser Arbeit erzielten Forschungsergebnisse werden im Folgenden kurz zusammengefasst: Unsicherheiten von FAPAR in Waldökosystemen können mit drahtlosen Sensornetzwerken und zusätzlichen meteorologischen und phänologischen Beobachtungen quantifiziert werden. In dieser Arbeit wurden zwei Methoden für die Bewertung von Unsicherheiten entwickelt. Erstens, um den systematischen Fehler der sogenannten „two-flux“ FAPAR-Messung zu beurteilen, kann die Differenz zwischen FAPAR, das unter diffusen Lichtverhältnissen aufgenommen wurde, und FAPAR, das unter klaren Himmelsbedingungen aufgenommen wurde, untersucht werden. Für diese Methode sind Messungen des einfallenden und transmittierten PAR sowie Beobachtungen des Verhältnisses von diffuser zur gesamten einfallenden Strahlung erforderlich. Zweitens, um den systematischen Fehler nicht nur der „two-flux“ FAPAR-Messung, sondern auch der „three-flux“ FAPAR-Messung zu beurteilen, müssen „four-flux“ FAPAR-Messungen durchgeführt werden, d.h. zusätzlich Messungen der PAR Albedo des Blätterdachs sowie des Waldbodens. Zur Quantifizierung des Fehlers der „two-flux“ und „three-flux“ FAPAR-Messung kann die Differenz zur „four-flux“ FAPAR-Messung herangezogen werden. Die Hauptquellen für die Unsicherheit von in situ FAPAR-Messungen sind ein hoher Sonnenzenitwinkel, Blattfärbung und erhöhte Windgeschwindigkeit. An allen drei Untersuchungsstandorten zeigten die FAPAR-Beobachtungen natürliche saisonale Schwankungen aufgrund der phänologischen Entwicklung der Wälder (Graswang: 0,89 bis 0,99 ±0,02; Peace River: 0,55 bis 0,87 ±0,03; Santa Rosa: 0,45 bis 0,97 ±0,06). Unter bestimmten Umweltbedingungen war FAPAR von systematischen Fehlern, d.h. Verzerrungen betroffen, die über phänologisch erklärbare Schwankungen hinausgehen. So bestätigten die in situ Beobachtungen eine signifikante Überschätzung von FAPAR um bis zu 0,06 bei Sonnenzenitwinkeln von über 60° und um bis zu 0,05 bei Vorkommen gefärbter Blätter der Laubbäume. Die Ergebnisse bestätigen theoretische Erkenntnisse aus Strahlungstransfersimulationen, die nun erstmalig unter Feldbedingungen quantifiziert werden konnten. Als eine neue Erkenntnis konnte der Einfluss der Windgeschwindigkeit gezeigt werden, der sich besonders am borealen Standort mit einer signifikanten Verzerrung der FAPAR-Werte bei Windgeschwindigkeiten über 5 ms-1 äußerte. Die Unsicherheiten der „two-flux“ FAPAR-Messung sind unter typischen Sommerbedingungen akzeptabel. „Three-flux“ oder „four-flux“ FAPAR-Messungen erhöhen nicht unbedingt die Genauigkeit der Abschätzung. Die höchsten durchschnittlichen relativen systematischen Fehler verschiedener Methoden zur FAPAR-Messung betrugen 2,1% in Graswang, 8,4% in Peace River und -4,5% in Santa Rosa. Damit wurde der durch GCOS festgelegte Genauigkeitsschwellenwert von 10% im Allgemeinen nicht überschritten. Die „two-flux“ FAPAR-Messung wurde nur als fehleranfällig bei hohe Windgeschwindigkeiten befunden, da Änderungen der PAR-Albedo des Blätterdachs bei der „two-flux“ FAPAR-Messung nicht berücksichtigt werden. Unter typischen Sommerbedingungen, also geringe Windgeschwindigkeit, kleiner Sonnenzenitwinkel und grüne Blätter, kann die „two-flux“ FAPAR-Messung für die Validierung von satellitengestützten FAPAR-Produkten empfohlen werden. Auf Basis der gewonnenen Ergebnisse muss betont werden, dass die „three-flux“ FAPAR-Messung, die in bisherigen Studien häufig bevorzugt wurde, nicht unbedingt weniger fehlerbehaftet sind, was sich insbesondere am tropischen Standort zeigte. Die Abweichungen zwischen Bodenmessungen und dem aktuellen Sentinel-2 FAPAR-Produkt überschreiten auch unter Berücksichtigung von Unsicherheiten in der Messmethodik immer noch weitgehend die GCOS-Zielgenauigkeit an den jeweiligen Untersuchungsstandorten. So zeigte sich, dass das S2 FAPAR-Produkt die Bodenbeobachtungen an allen drei Studienstandorten systematisch unterschätzte (d.h. negative Werte für die mittlere relative Abweichung in Prozent). Die höchste Übereinstimmung wurde am borealen Standort Peace River mit einer mittleren relativen Abweichung von -13% (R²=0,67) beobachtet. An den Standorten Graswang und Santa Rosa betrugen die mittleren relativen Abweichungen jeweils -20% (R²=0,68) bzw. -25% (R²=0,26). Es wurde argumentiert, dass diese hohen Abweichungen auf eine Kombination sowohl des generisch ausgerichteten Algorithmus als auch der höheren Komplexität beider Ökosysteme zurückgeführt werden können. Es zeigte sich außerdem, dass die zeitlichen Aggregierung der FAPAR-Bodendaten zum Vergleich mit S2 FAPAR-Produkt, das sich auf Tagesmittelwerte bezieht, gut überlegt sein sollte, da die Überschätzung von FAPAR während eines hohen Sonnenzenitwinkels in den Bodendaten die Validierungsergebnisse verzerren kann. Unter Berücksichtigung der Unsicherheiten der Bodendaten erfüllte das S2 FAPAR Produkt jedoch nur am boreale Untersuchungsstandort die Genauigkeitsanforderungen des GCOS. Insgesamt hat sich gezeigt, dass das S2 FAPAR-Produkt bereits gut zur Beurteilung der zeitlichen Variabilität von FAPAR geeignet ist, aber aufgrund der geringen Genauigkeit der absoluten Werte sind die Möglichkeiten, globale Produktionseffizienzmodelle zu speisen und globale Kohlenstoffbilanzen zu bewerten, derzeit begrenzt. Die Genauigkeit von satellitengestützten FAPAR-Produkten ist abhängig von der Komplexität des beobachteten Waldökosystems. Die höchste Übereinstimmung zwischen satellitengestütztem FAPAR und Bodenmessungen, sowohl hinsichtlich der Darstellung von absolutem Werten als auch der räumlichen Variabilität, wurde am borealen Standort erzielt, für den die Komplexität des Ökosystems unter Berücksichtigung von Waldstrukturvariablen und Artenreichtum am geringsten ausfällt. Die dargestellten Ergebnisse wurden in drei Publikationen dieser kumulativen Arbeit erarbeitet. Insgesamt schließt diese Arbeit eine Wissenslücke in der Darstellung des Zusammenspiels verschiedener Umgebungsbedingungen auf die Genauigkeit von situ FAPAR-Messungen. Da die Unsicherheiten von FAPAR nun unter Feldbedingungen quantifizierbar sind, sollten sie in zukünftigen Validierungsstudien auch berücksichtigt werden. In diesem Zusammenhang können die in dieser Arbeit genannten praktische Empfehlungen für die Durchführung von Bodenbeobachtungen zur Erstellung von Messprotokollen herangezogen werden, die dringend erforderlich sind, um globale satellitengestützte FAPAR-Beobachten validieren und zukünftig verbessern zu können

Caracterización espacial de parámetros biofísicos de la cubierta vegetal para la validación de productos derivados mediante teledetección : aplicación de técnicas geoestadísticas

El objetivo principal de esta tesis doctoral ha sido el desarrollar una metodología que permita la caracterización espacial a alta resolución de los parámetros biofísicos, LAI, FVC y FAPAR a partir de medidas in-situ, para su uso como verdad-terreno en la validación directa de productos biofísicos. Por otra parte, se ha llevado a cabo la validación indirecta de los productos de baja resolución para toda la Península Ibérica.The main objective of this thesis is to develop a methodology for the validation of coarse resolution satellite products, mainly focused on vegetation products derived using the SEVIRI instrument in the context of the LSA SAF projects.the methodology is based on the characterization of high-resolution maps of biohysical variables from in-situ measurements using geoestatistics and robust statistics methods

The development of a temporal-BRDF model-based approach to change detection, an application to the identification and delineation of fire affected areas.

Although large quantities of southern Africa burn every year, minimal information is available relating to the fire regimes of this area. This study develops a new, generic approach to change detection, applicable to the identification of land cover change from high temporal and moderate spatial resolution satellite data. Traditional change detection techniques have several key limitations which are identified and addressed in this work. In particular these approaches fail to account for directional effects in the remote sensing signal introduced by variations in the solar and sensing geometry, and are sensitive to underlying phenological changes in the surface as well as noise in the data due to cloud or atmospheric contamination. This research develops a bi-directional, model-based change detection algorithm. An empirical temporal component is incorporated into a semi-empirical linear BRDF model. This may be fitted to a long time series of reflectance with less sensitivity to the presence of underlying phenological change. Outliers are identified based on an estimation of noise in the data and the calculation of uncertainty in the model parameters and are removed from the sequence. A "step function kernel" is incorporated into the formulation in order to detect explicitly sudden step-like changes in the surface reflectance induced by burning. The change detection model is applied to the problem of locating and mapping fire affected areas from daily moderate spatial resolution satellite data, and an indicator of burn severity is introduced. Monthly burned area datasets for a 2400km by 1200km area of southern Africa detailing the day and severity of burning are created for a five year period (2000-2004). These data are analysed and the fire regimes of southern African ecosystems during this time are characterised. The results highlight the extent of the burning which is taking place within southern Africa, with between 27-32% of the study area burning during each of the five years of observation. Higher fire frequencies are exhibited by savanna and grassland ecosystems, while more dense vegetation types such as shrublands and deciduous broadleaf forests burn less frequently. In addition the areas which burn more frequently do so with a greater severity, with a positive relationship identified between the frequency and the severity of burning