Joint leaf chlorophyll content and leaf area index retrieval from Landsat data using a regularized model inversion system (REGFLEC)

Leaf area index (LAI) and leaf chlorophyll content (Chll) represent key biophysical and biochemical controls on water, energy and carbon exchange processes in the terrestrial biosphere. In combination, LAI and Chll provide critical information on vegetation density, vitality and photosynthetic potentials.However, simultaneous retrieval of LAI and Chll fromspace observations is extremely challenging. Regularization strategies are required to increase the robustness and accuracy of retrieved properties and enable more reliable separation of soil, leaf and canopy parameters. To address these challenges, the REGularized canopy reFLECtance model (REGFLEC) inversion system was refined to incorporate enhanced techniques for exploiting ancillary LAI and temporal information derived from multiple satellite scenes. In this current analysis, REGFLEC is applied to a time-series of Landsat data. A novel aspect of the REGFLEC approach is the fact that no site-specific data are required to calibrate the model, which may be run in a largely automated fashion using information extracted entirely from image-based and other widely available datasets. Validation results, based upon in-situ LAI and Chll observations collected over maize and soybean fields in centralNebraska for the period 2001–2005, demonstrate Chll retrievalwith a relative root-mean-square-deviation (RMSD) on the order of 19% (RMSD = 8.42 μg cm−2). While Chll retrievals were clearly influenced by the version of the leaf optical properties model used (PROSPECT), the application of spatio-temporal regularization constraints was shown to be critical for estimating Chll with sufficient accuracy. REGFLEC also reproduced the dynamics of in-situ measured LAI well (r2 = 0.85), but estimates were biased low, particularly over maize (LAI was underestimated by ~36 %). This disparity may be attributed to differences between effective and true LAI caused by significant foliage clumping not being properly accounted for in the canopy reflectance model (SAIL). Additional advances in the retrieval of canopy biophysical and leaf biochemical constituents will require innovative use of existing remote sensing data within physically realistic canopy reflectancemodels along with the ability to exploit the enhanced spectral and spatial capabilities of upcoming satellite systems

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

Monitoring of Plant Chlorophyll and Nitrogen Status Using the Airborne Imaging Spectrometer AVIS

Airborne hyperspectral remote sensing enables not only spatial monitoring of vegetation cover, but also the derivation of individual plant constituents such as chlorophyll and nitrogen content. These are important parameters for optimised agricultural management on a field basis through the possibility of spatially differentiated fertilisation and for hydrological and vegetation yield modelling. The use of existing airborne imaging spectrometers is cost-intensive. Moreover, it is difficult to obtain these sensors for multitemporal applications. The imaging spectrometer AVIS (Airborne Visible/Near Infrared Imaging Spectrometer) was built at the Chair of Geography and Geographical Remote Sensing of the Ludwig Maximilians University Munich, Germany, to overcome these difficulties. AVIS is designed as a cost-effective tool for environmental monitoring using commonly available components. AVIS enables the deployment of a hyperspectral sensor for both scientific research and educational purposes. It is based on a direct sight spectrograph coupled to a standard B/W CCD camera. The signal received by the CCD is read out and sent via a frame grabber card to a personal computer, where the data is stored on the hard disc together with additional GPS data. The radiometric, spectral and geometric properties of AVIS resulting from the calibration procedure are summarised in Table 7-1. Table 7-1: AVIS characteristics Parameter Description Spectral range 553-999nm Spectral resolution 6nm Spectral sampling rate / resampling 2nm / 6nm Number of used bands 74 SNR 45dB (year 1999), 47dB (year 2000) Spatial resolution 300 pixels per image line Spatial sampling rate 390 pixels per image line FOV 1.19rad IFOV across track 3.1mrad IFOV along track 2.98mrad One aim of this thesis was to test the potential of AVIS for the purpose of environmental monitoring, especially of the chlorophyll and nitrogen status of plants. The land cover types under investigation were grassland, maize ( Zea mays L.) and winter wheat ( Triticum aestivum L.). Within this scope, a total of 21 AVIS flights were carried out during the vegetation periods of the years 1999 and 2000. The AVIS data were preprocessed before analysis, including dark current and flat field correction, resampling as well as atmospheric correction and reflectance calibration. The test area chosen for the validation of the AVIS data is located in the northern Bavarian foothills, 25km southwest of Munich, Germany (48° 6’ N, 11° 17’ E). It is situated between the Ammersee in the west and the Starnberger See in the east. The municipalities Gilching and Andechs define the northern and southern borders respectively. Within this area, three water protection areas were chosen as test sites. In these test sites, most of the farmers are under contract to the local agricultural office “ Amt für Landwirtschaft” resulting in detailed management data for each field. This data include useful information for the interpretation of ground and AVIS data. Two weather stations of the Bavarian network of agro-meteorological stations, namely No.72 (Gut Hüll) and No.80 (Rothenfeld), are located in the test area and provide information about precipitation, temperature and radiation. Ten and thirteen stands were selected as test fields in 1999 and 2000 respectively, including three fields each of maize and wheat in 1999 as well as three fields of maize and six fields of wheat in 2000. During both years, four meadows were investigated belonging to the same plant community ( Arrhenatherion elatioris). The meadows differ in the utilisation intensity (non-fertilised meadow with one cut, meadow with one cut, meadow with rotational grazing and meadow with four to five cuts). The ground truth campaigns included weekly measurements of plant parameters, such as height, dry and wet biomass, phenological stage, chlorophyll and nitrogen content, as well as a photographic documentation for each field. The chlorophyll and nitrogen measurements, which were derived from the sampling on ground, are available in contents per area [g/m²] and in contents per mass ([mg/g] for chlorophyll and [%DM] for nitrogen). The former can be used to evaluate the photosynthetic capacity or productivity of a canopy, which is an important input parameter for hydrological or vegetation models; the latter may be an indicator for plant physiological status or level of stress, which is a valuable source of information for optimising field management. The relationship between chlorophyll and nitrogen based on the ground measurements showed that a differentiation of the land cover types is necessary for significant correlation. When the plant species are investigated separately, the chlorophyll and nitrogen content per area are always highly correlated, especially for chlorophyll a and total chlorophyll content (r²≥0.8). For all investigated land cover types, the nitrogen and chlorophyll contents per mass are uncorrelated. For wheat, the results improve when the phenological state and the cultivar are considered (r²>0.67). For maize, distinct variations in the chlorophyll content per mass during the vegetation period reduced correlation with these parameters. The use of a fitted chlorophyll trend curve instead of the original measurements does not lead to a significant improvement of the results. For grassland, no significant correlation above r²=0.67 could be observed except for chlorophyll and nitrogen, both per area, where a decreasing strength of correlation could be monitored with increasing fertilisation level. These results lead to the conclusion that the chlorophyll and nitrogen contents per mass of the investigated land covers are decoupled when the compensation point for effective photosynthesis is exceeded. Beyond this limit the nitrogen in the plants is no longer incorporated into chlorophylls, but mainly into proteins, alkaloids and nucleic acids, whereas the proteins especially are used for internal storage of nitrogen. The derivation of the chlorophyll and nitrogen content of the plant leaves on a mean field basis was conducted using three hyperspectral spectral approaches, namely the hyperspectral NDVI (hNDVI), the Optimised Soil Adjusted Vegetation Index OSAVI as well as the relatively unknown Chlorophyll Absorption Integral CAI. The multispectral NDVITM was simulated as established reference. The results of the derivation of both chlorophyll and nitrogen content of plants with the investigated approaches depend strongly on a priori knowledge about the canopies monitored. In general, the use of contents per area rather than contents per mass has been found more suitable for the investigated remote sensing applications. A significant correlation between any index and the chlorophyll or nitrogen content for the whole sample size could not be derived. The optimal spectral approach for derivation is species-dependent, but also dependent on the cultivar. The chlorophyll and nitrogen level of the plants under observation as well as their temperature sensitivity mainly caused this dependence. The NDVITM, hNDVI and OSAVI became insensitive for high chlorophyll content above about 1g/m² (1.5mg/g) chlorophyll a and 0.2g/m² (0.4mg/g) chlorophyll b, respectively. A saturation of the indices was also found for nitrogen content above 2.5g/m². The saturation limit of nitrogen in percentage of dry matter could be rated at about 4%. The positive correlation between the indices and this parameter for wheat leads to insensitivity at values above this limit, while the negative correlation for maize results in saturation for values below 2.5%. The CAI is not affected by saturation as much as the other spectral approaches, leading to higher coefficients of determination, especially for contents per area. The CAI becomes insensitive at chlorophyll contents per area above 2g/m². The results lead to the assumption, that the flattening and narrowing of the chlorophyll absorption feature at 680nm most probably causes the saturation of the NDVITM, hNDVI and OSAVI. The ratios are directly affected by an increase in reflectance in the red wavelength region. The high correlations between the CAI and contents per area can be ascribed to the fact that the CAI is based on an integrated measurement over an area and therefore is less affected by an increase of reflectance in the red wavelengths. The CAI probably becomes insensitive at the point where the narrowing of the absorption feature leads to a shift of the red edge position towards the blue wavelength region. This saturation limit lies at approximately 2g chlorophyll per m². In contrast, the chlorophyll content per mass, which indicates the plant’s physiological status or level of stress, could be estimated more accurately using spectral indices such as hNDVI and OSAVI, especially for wheat. The low correlations derived for maize are caused by its higher temperature dependence, leading to daily variations in the chlorophyll content per mass. The chlorophyll and nitrogen contents of the grassland canopies could not be derived with the spectral approaches investigated. When the meadows were investigated separately, correlations could only be found between the CAI and the chlorophyll content per area for the most intensely utilised meadow (four to five cuts), which on the one side is characterised by the highest level of fertilisation, but on the other side is affected by the highest nutrient offtake. The low potential of the investigated indices can be mainly assigned to the fact that the chlorophyll and nitrogen values of the meadows mostly exceeded the saturation limits of the applied indices. The possibility of deriving chlorophyll and nitrogen accurately enough to map within field heterogeneities was discussed on the basis of a wheat field, which was analysed separately at three sampling points for chlorophyll and nitrogen content. The approaches found to be most suitable for the parameter estimation of wheat were applied. The CAI was used for the estimation of the chlorophyll content per area and mass as well as for the nitrogen content per area. The hNDVI was applied to estimate the canopy’s nitrogen content per mass. Both approaches were able to reproduce the chlorophyll contents of the different sampling points accurately enough to derive the differences between the measurement points when the saturation limits were not exceeded. Beyond these limits the index values decreased with increasing measurement values. The spatial pattern of the nutrient supply was discussed by comparing nitrogen pattern images, which were derived from CAI measurements acquired in 2000 with the yield measurement map of the same field. The phenological stage of stem elongation (EC 30) turned out to be most suitable for the derivation of the nitrogen pattern. On the one hand, the crop condition at these stages determine yield and on the other hand the nitrogen pattern images were able to map the inner field patterns of nitrogen supply. After anthesis the nitrogen images can map areas with different degrees of maturity. Therefore they can be used for the monitoring of maturity stages for the determination of the most favourable harvest date. As described here, AVIS is still in its early stages. It has the potential to become a costeffectiveAVIS2, which covers the spectral range of 400-900nm, has been in commercial use since 2001. tool for the monitoring of the environment. A modification of AVIS, namelyDie Arbeit mit hyperspektralen Fernerkundungssensoren ermöglicht nicht nur eine flächenhafte Aufnahme der Vegetationsdecke, sondern vor allem auch die Beurteilung des phänologischen und gesundheitlichen Zustandes der Pflanzen. Dies geschieht über die Ableitung einzelner Pflanzeninhaltsstoffe, wie z. B. Chlorophyll und Stickstoff, beides bedeutende Parameter für ein optimales Feldmanagement . Daneben spielen diese Pflanzeninhaltsstoffe eine bedeutende Rolle als Inputparameter für hydrologische und pflanzenkundliche Modelle. Da sich derzeit noch keine operationell arbeitenden, satellitengestützten Spektrometer im Orbit befinden, beschränkt sich die flächenhafte Anwendung von hyperspektralen Fernerkundungssensoren auf den Einsatz flugzeuggetragener Spektrometer. Die Arbeit mit kommerziellen Sensoren, wie AVIRIS, DAIS, HYMAP oder ROSIS, ist aber mit einem hohen finanziellen Aufwand verbunden. Eine für das Vegetationsmonitoring erforderliche multitemporale Anwendung wird sowohl durch die hohen Kosten als auch durch die limitierte Verfügbarkeit dieser Systeme erschwert. Diese Einschränkungen gaben am Institut für Geographie der Ludwig-Maximilians-Universität München den Anlass für die Entwicklung und den Bau eines institutseigenen flugzeuggetragenen abbildenden Spektrometers. Das vorrangige Ziel dabei war ein kostengünstiges System für Forschung und Lehre. Diese Vorgaben führten zur Entwicklung des flugzeuggetragenen abbildenden Spektrometers AVIS (Airborne Visible/near Infrared imaging Spektrometer). Diese Arbeit beschäftigt sich sowohl mit der Kalibrierung als auch dem Einsatz von AVIS im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG geförderten Projektes „Bestimmung des Stickstoffgehaltes von Vegetation – ein Beitrag zur deutschen BAHC Forschung“ (DFG MA 875 6). Die Kalibrierung von AVIS beinhaltet eine Beschreibung des Aufbaus mit den daraus resultierenden radiometrischen, spektralen und geometrischen Eigenschaften des Systems: AVIS ist ein Zeilenscanner, d.h. eine Bildzeile repräsentiert eine Aufnahme. Durch die Bewegung des Sensors über der Erdoberfläche hinweg entsteht durch die Aneinanderreihung mehrerer Aufnahmen ein Bildstreifen. Der Kern von AVIS ist ein direct sight Spektrograph, der zwischen ein Objektiv und eine Standard schwarz-weiß Videokamera montiert ist. Das einfallende Licht wird im Objektiv gebündelt und passiert dann den Spektrographen, wo es entlang einer spektralen Achse in verschiedene Wellenlängen dispergiert wird. Im Fall von AVIS wird für jeden Bildpunkt einer Zeile die spektrale Information in 240 einzelnen Wellenlängen oder Kanälen abgebildet. Die Information wird auf dem CCD der Videokamera als elektrische Ladung registriert und über eine Frame-Grabber-Karte auf der Festplatte eines angeschlossenen PCs gespeichert. Die Daten eines an AVIS gekoppelten GPS-Gerätes, wie z.B. geographische Länge und Breite, Flughöhe über NN und Zeitpunkt der Aufnahme, werden in einem header für jede Bildzeile gespeichert. Die radiometrischen, spektralen und geometrischen Eigenschaften, welche sich aus der Kalibrierung von AVIS ergeben, sind in Tabelle 8-1 zusammengefasst. Tabelle 8-1: AVIS Spezifikationen Parameter Beschreibung Spektralbereich 553-999nm Spektrale Auflösung 6nm Spektrale Abtastrate / Resamplingrate 2nm / 6nm Anzahl verwendeter Kanäle 74 Signal-Rausch-Verhältnis 45dB (Jahr 1999), 47dB (Jahr 2000) Räumliche Auflösung 300 Pixel pro Bildzeile Räumliche Abtastrate 390 Pixel pro Bildzeile FOV 1.19rad IFOV across track 3.1mrad IFOV along track 2.98mrad Der Einsatz von AVIS in der Vegetationsaufnahme, und hier speziell die Bestimmung des Chlorophyll- und Stickstoffgehaltes von Pflanzen, wird anhand drei verschiedener Landnutzungstypen erprobt, nämlich Mais ( Zea mays L.), (Winter-) Weizen ( Triticum aestivum L.) und Grünland. Dabei beschränken sich die Untersuchungen auf die Blätter der Pflanzen. Die Untersuchung der Landnutzungstypen erfolgte während der Vegetationsperioden der Jahre 1999 und 2000 in einem Testgebiet im nördlichen Alpenvorland, 25km südwestlich von München. Das Untersuchungsgebiet erstreckt sich von der Stadt Gilching im Norden bis zur Gemeinde Andechs im Süden. Die westliche bzw. östliche Grenze bilden der Ammersee und der Starnberger See. Innerhalb dieses Untersuchungsgebietes wurden drei Wasserschutzgebiete gewählt, in welchen die Testfelder liegen. Diese Gebiete zeichnen sich dadurch aus, dass die Mehrzahl der Landwirte vertraglich an das örtliche Landwirtschaftsamt gebunden ist. Diese Verträge beinhalten u.a. die genaue Aufzeichnung der Bewirtschaftung im Rahmen der sog. Schlagkartei und stellen damit eine wertvolle Informationsquelle dar. Des weiteren ermöglichen zwei Wetterstationen des Bayerischen agrarmeteorologischen Messnetzes (Nr.72 „Gut Hüll“ und Nr.80 „Rothenfeld“) die Erfassung der meteorologischer Daten innerhalb des Untersuchungsgebietes in einer stündlichen Auflösung. Im Jahr 1999 wurden insgesamt zehn Testfelder untersucht, wobei je drei Felder mit Winterweizen (Sorte Bussard) und Mais (Sorte Narval und Sortenmischung Bristol/Korus) einbezogen waren. Im Jahr 2000 wurden sechs Weizenfelder (Sorten Bussard und Capo) und drei Maisfelder (Sorte Magister) untersucht. Außerdem wurden über beide Jahre hinweg vier Felder mit der Nutzung als permanentes Grünland bearbeitet (einschürig ungedüngt, einschürig gedüngt, vier- bis fünfschürig und Mähweide). Im Laufe der Vegetationsperioden von 1999 und 2000 wurden im Untersuchungsgebiet insgesamt 21 AVIS Überflüge durchgeführt. Dabei wurden die Testgebiete aus einer Höhe von 4000ft bzw. 10000ft über NN erfasst, was bei einer mittleren Geländehöhe von 680m zu einer räumlichen Pixelauflösung von 3 bzw. 10m führt. Vor der quantitativen Auswertung der hyperspektralen Daten mussten die Rohdaten vorprozessiert werden. Dies beinhaltete folgende Korrekturen: a) die Korrektur des Dunkelstromes und den Ausgleich von Inhomogenitäten des CCD’s (Flatfield); b) ein Resampling der ursprünglich 240 Kanäle mit einer Abtastrate von 2nm zu einem 80-kanaligem Datensatz mit einer Abtastrate von 6nm, welche der spektralen Auflösung von AVIS entspricht; c) Atmosphärenkorrektur und Reflexionskalibrierung. Die bodengestützte Geländekampagne beinhaltete wöchentlich durchgeführte Messungen verschiedener Pflanzenparameter wie Höhe des Triebes und der Blätter, feuchte und trockene Biomasse, phänologischer Zustand, Chlorophyll- und Stickstoffgehalt getrennt nach Blatt, Stängel und Frucht. Außerdem wurde jedes Feld zu Dokumentationszwecken wöchentlich fotografiert. Die Chlorophyll- und Stickstoffgehalte, welche von den bodengestützten Messungen abgeleitet wurden, liegen in Gehalten pro Fläche [g/m²] und in Gehalten pro Masse (bei Chlorophyll [mg/g] und bei Stickstoff [% der trockenen Biomasse]). Mit Hilfe des Gehaltes pro Fläche können Aussagen über die photosynthetische Produktivität oder Kapazität eines Bestandes getroffen werden – ein wichtiger Eingabeparameter für hydrologische oder vegetationskundliche Modelle. Gehalte pro Masse dagegen geben Aufschluss über den physiologischen Zustand der Pflanzen sowie über Auswirkungen von Stress oder Krankheiten – wichtige Informationen für ein optimales Feldmanagement durch den Landwirt. Der in den Pflanzen befindliche Stickstoff weist im sichtbaren und nahen infraroten Wellenlängenbereich keine spezifischen Absorptions- oder Reflexionsmuster auf. Aufgrund seines engen Zusammenhanges mit dem Pflanzenchlorophyll (jedes Chlorophyllmolekül enthält vier Stickstoffatome) wird sein Gehalt über die Menge des Chlorophylls abgeleitet. Der erste Teil der Auswertungen beschäftigte sich deshalb mit dem Zusammenhang des Gehaltes an Chlorophyll und Stickstoff in den Blättern. Dabei konnte bei der gemeinsamen Analyse der drei Landnutzungsarten kein signifikanter Zusammenhang zwischen dUntersuchung konnte ein signifikant hoher Zusammenhang (r²≥0.67) zwischen dem Stickstoff und Chlorophyll gefunden werden, wenn beide Parameter in Gehalten pro Fläche vorliegen. Dabei korreliert insbesondere Chlorophyll a stark mit dem Stickstoffgehalt bei den untersuchten Mais-, Weizen- und Grünlandpflanzen (r²≥0.8). Dagegen konnten bei allen drei Landnutzungstypen keine signifikanten Beziehungen zwischen dem Chlorophyll- und Stickstoffgehalt pro Masse nachgewiesen werden. Im Fall von Weizen verbesserten sich die Ergebnisse nach der Trennung in die unterschiedlichen Sorten (r²≥0.67). Eine Unterscheidung der Wachstumsphasen ergab ebenfalls eine Verbesserung der Ergebnisse, wenn die Zeiten vor und nach der Blüte getrennt untersucht wurden (r²≥0.67). Die untersuchten Maissorten sind dagegen durch auffällige Schwankungen im Chlorophyllgehalt pro Masse geprägt. Diese Schwankungen werden von den aktuell herrschenden Temperaturen im Untersuchungsgebiet beeinflusst. Der Mais als ursprünglich tropische Pflanze stellt bei Temperaturen unter 15° das Wachstum ein und reduziert seinen Stoffwechsel erheblich, was Auswirkungen auf den Gehalt an aktivem Chlorophyll in den Pflanzen hat. Bei steigenden Temperaturen erholt sich der Stoffwechsel und die Pflanzen beginnen wieder zu wachsen. Diese Erkältungssymptome ebenso wie die Erholungszeiten sind bei den verschiedenen Maissorten unterschiedlich ausgeprägt. Diese Temperaturabhängigkeit führt im Untersuchungsgebiet, in dem während der Sommermonate des öfteren Temperaturen unter 15°C erreicht werden, zu Variationen im Chlorophyllgehalt pro Masse, welche die Beziehung zum Stickstoff vermindern. Bei der Analyse der Graslandflächen ergab sich, außer bei den oben bereits erwähnten Gehalten pro Fläche, kein signifikanter Zusammenhang zwischen Chlorophyll und Stickstoff. Die Analyse dieser Resultate führen zu dem Schluss, dass die Stickstoff- und Chlorophyllgehalte pro Masse der untersuchten Landnutzungsarten ab einem bestimmten Level, dem Kompensationspunkt, entkoppelt sind. Dieser Kompensationspunkt wird dann erreicht, wenn das in der Luft enthaltene CO2 limitierend auf die Photosyntheserate wirkt. Wird dieses Limit überschritten, hat ein weiterer Aufbau von Chlorophyllmolekülen keine Erhöhung der Photosyntheserate der Pflanze zur Folge. Eventuell vorhandener pflanzenverfügbarer Stickstoff wird somit nicht mehr für den Einbau in Chlorophylle verwendet, sondern vermehrt für die Synthese von Speicherproteinen genutzt. Ein weiterer Schwerpunkt dieser A

The EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor

Nach jahrelanger wissenschaftlicher und technischer Vorbereitungszeit wird voraussichtlich Ende des Jahres 2020 der Start der orbitalen Phase einer unbemannten deutschen Weltraum-Mission initiiert. Das Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) wird an Bord des gleichnamigen Satelliten einen hyperspektralen Sensor zur Erfassung terrestrischer Oberflächen tragen. In den Umweltdisziplinen zur Erforschung von Ökosystemen, landwirtschaftlicher, forstwirtschaftlicher und urbaner Flächen, im Bereich der Küsten- und Inlandsgewässer sowie der Geologie und Bodenkunde bereitete man sich im Vorfeld des Starts auf die kommenden Daten vor. Zwar existiert bereits eine Vielzahl an Algorithmen zur wissenschaftlichen Analyse von spektralen Daten, allerdings ergeben sich auch neue Herausforderungen, da die EnMAP-Mission bislang im weltweiten Kontext der Fernerkundung einzigartig ist. Die Abdeckung des vollen optischen Spektrums (420 nm – 2450 nm) in Verbindung mit einer moderaten räumlichen Auflösung von 30 m und einem hohen Signal-Rausch-Verhältnis von mindestens 180 im kurzwelligen Infrarot und über 400 im sichtbaren Spektrum, ermöglichen eine Aufnahmequalität, die bislang nur von flugzeuggestützten Systemen erreicht werden konnte. Die Bemühungen in dieser Dissertation umfassen Aktivitäten in der wissenschaftlichen Vorbereitungsphase zu agrargeographischen Fragestellungen. Algorithmen und Tools zur Analyse der hyperspektralen Daten werden kostenlos im QGIS-Plugin EnMAP-Box 3 zur Verfügung gestellt. Die drängenden Fragen im Agrarsektor drehen sich hierbei um die Ableitung biochemischer und biophysikalischer Parameter aus Fernerkundungsdaten, weshalb die übergeordnete Problemstellung des Promotionsvorhabens die Entwicklung eines wissenschaftsbasierten EnMAP-Tools für bewirtschaftete Vegetationsflächen (EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor) darstellt. Zu Beginn wurde eine umfassende Feldkampagne geplant, welche ab April 2014 umgesetzt wurde. Neben der spektralen Erfassung von Blatt-, Bestands- und Bodensignaturen in einem Winterweizen- und einem Maisfeld erfolgte auch die Messung wesentlicher Pflanzenparameter an den exakt gleichen Positionen. Hierzu zählt die non-destruktive Ableitung des Blattflächenindex (LAI), des Blattchlorophyllgehalts (Ccab), des Blattwassergehalts (EWT oder Cw), des relativen Blatttrockengewichts (LMA oder Cm), des mittleren Blattneigungswinkels im Bestand (ALIA) sowie weiterer sekundärer Parameter wie Wuchshöhe, das phänologisches Stadium und der Sonnenvektor. Um die Fähigkeit des späteren EnMAP-Satelliten sich um bis zu 30° orthogonal zur Flugrichtung zu kippen nachzustellen, wurden die spektralen Aufnahmen aus verschiedenen Betrachtungswinkeln erstellt, die dieser Aufnahme-Geometrien nachempfunden sind. Ein gängiges Verfahren zur Ableitung der relevanten Pflanzenparameter ist die Verwendung des Strahlungstransfermodells PROSAIL, welches das spektrale Signal einer Vegetationsfläche auf Basis der zugrundeliegenden biophysikalischen und biochemischen Parameter simuliert. Bei der Umkehr dieses Prozesses können ebendiese Variablen von gemessenen spektralen Daten abgeleitet werden. Hierzu wurde eine Datenbank (Look-Up-Table, LUT) aus PROSAIL-Modellläufen aufgebaut und die in den Feldkampagnen gemessenen Spektren mit dieser abgeglichen. Mit dieser Methode der LUT-Invertierung aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln konnten Genauigkeiten bei der LAI-Schätzung von 18 % und bei Blattchlorophyll von 20 % erzielt werden. Eine starke Anisotropie, also eine Reflexionsabhängigkeit von der Beleuchtungs- und Aufnahmerichtung, wurde bei Winterweizen vor allem für frühe Entwicklungsstadien festgestellt. Bei einer anschließenden Studie zur Unsicherheitsanalyse des Spektralmodells wurden PROSAIL-Ergebnisse, bei denen real gemessene Pflanzenparameter als Input dienten, den zugehörigen Reflektanzspektren gegenübergestellt. Es zeigten sich hierbei mitunter starke Abweichungen zwischen gemessenen und modellierten Spektren, die im Falle des Winterweizens einen saisonalen Verlauf zeichneten. Vor allem während frühen Wachstumsstadien tendierte das Modell dazu die Reflektanz im nahen Infrarot zu überschätzen, während es gegen Ende der Wachstumsperiode eher eine Unterschätzung aufwies. Als Unsicherheitsfaktor wurde die Parametrisierung des Modells ausgemacht, wenn der ALIA-Parameter als echter physikalische Blattwinkel interpretiert wird. Es wurde geschlussfolgert, dass eine Separierung von LAI und ALIA bei der Invertierung von PROSAIL eine korrekte Abschätzung der weniger sensitiven Parameter behindert. Die Erstellung des Vegetations-Prozessors erforderte die Verwendung von Regressions-Algorithmen des maschinellen Lernens (MLRA), da eine Verteilung von großen LUTs an die User nicht praktikabel wäre. Die MLRAs wurden an synthetischen Datensätzen trainiert, wobei zunächst die Optimierung der Hyperparameter im Vordergrund stand, bevor die Anwendung an echten Spektraldaten unternommen wurde. Es konnten dabei erst aussagekräftige Ergebnisse produziert werden, als die Trainingsdaten mit einem künstlichen Rauschen belegt wurden, da die Algorithmen unter einer Überanpassung an die Modellumgebung litten. Mithilfe des Prozessors konnten schließlich LAI, ALIA, Ccab und Cw aus hyperspektralen Daten abgeleitet werden. Künstliche neuronale Netze dienen dabei als Blackbox-Modelle, die in kurzer Zeit große Datenmengen verarbeiten können und somit einen entscheidenden Beitrag zur modernen angewandten Fernerkundung für eine breite User-Community leisten.After years of scientific and technical preparation, the launch of an unmanned German space-mission is planned to be initiated in 2020. The Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) is going to provide an equally named hyperspectral imager to map land surfaces. Scientists of environmental disciplines of monitoring of ecosystems, agricultural, forestry and urban areas as well as coastal and inland waters, geology and soils prepared themselves for the upcoming data prior to the actual launch. Although there already exists a variety of useful algorithms for a profound analysis of spectral data, new challenges will arise given the uniqueness of the EnMAP-mission in the global context of remote sensing; i.e. coverage of the full range of the optical spectrum (420 nm – 2450 nm) in combination with a moderate spatial resolution of 30 m and a high signal-to-noise ratio of at least 180 in the shortwave infrared and above 400 in the visible spectrum. This enables an imaging quality which to this date has only been reached by airborne systems. The efforts of this dissertation comprise activities in the scientific preparation phase for agro-geographical tasks. Algorithms and tools for an analysis of hyperspectral data are being provided for free in the QGIS-plugin EnMAP-Box 3. Urgent questions in the agricultural sector revolve around the derivation of biochemical and biophysical parameters from remote sensing data. For this reason, the overarching objective of this promotion is the development of a scientific EnMAP-tool for managed areas of vegetation (EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor). At first, an extensive field campaign was planned and then started in April, 2014. Apart from spectral observations of leaves, canopies and soils in a winter wheat and a maize field, also relevant plant parameters were acquired at the exact same spots. Namely, they are the Leaf Area Index (LAI), leaf chlorophyll content (Ccab), leaf water content (EWT or Cw), relative dry leaf weight (LMA or Cm), Average Leaf Inclination Angle (ALIA) as well as other secondary parameters like canopy height, phenological stage and the solar vector. Spectral measurements were captured from different observation angles to match ground data with the sensing geometry of the future EnMAP-satellite, which can be tilted up to 30° orthogonal to its direction of flight. A common procedure to derive relevant crop parameters is to make use of the radiative transfer model PROSAIL, which simulates the spectral signal of a vegetated surface based on biophysical and biochemical input parameters. If this process is reverted, said parameters can be derived from measured spectral data. To do so, a Look-Up-Table (LUT) is built containing model runs of PROSAIL and then subsequently compared against spectra from the field campaigns. With this approach of LUT-inversions from different observation angles, an accuracy of 18 % could be achieved for LAI and 20 % for Ccab. Strong anisotropic effects, i.e. dependence on illumination geometry and sensor orientation, were identified for winter wheat mainly in the early stages of plant development. In a consecutive study about uncertainties of the spectral model, PROSAIL results fed with in situ measured crop parameters as input, were opposed to their associated reflectance signatures. A strong deviation between measured and modelled spectra was observed, which – in the case of winter wheat – showed a seasonal behavior. The model tended to overestimate reflectances in the near infrared for early phenological stages and to underestimate them at end of the growing period. The parametrization of the model was identified as an uncertainty factor if the ALIA parameter is interpreted as true physical leaf inclinations. It was concluded that a separation of LAI and ALIA at inversion of PROSAIL prevents an adequate estimation of the less sensitive parameters. The development of the vegetation processor required the use of Machine Learning Regression Algorithms (MLRA), since distribution of large LUTs to the user would be impracticable. The MLRAs were trained with synthetic datasets with primary importance to optimize their hyperparameters, before attempting to apply the algorithms to real spectral data. Significant results could not be obtained until training data were altered with artificial noise, because algorithms suffered from overfitting to the model environment. Executing the processor allowed to derive LAI, ALIA, Ccab and Cw from hyperspectral data. Artificial neural networks served as black box models, which digest great amount of data in a short period of time and thus make a decisive contribution to modern applied remote sensing with relevance for a broad user-community

The EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor

Nach jahrelanger wissenschaftlicher und technischer Vorbereitungszeit wird voraussichtlich Ende des Jahres 2020 der Start der orbitalen Phase einer unbemannten deutschen Weltraum-Mission initiiert. Das Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) wird an Bord des gleichnamigen Satelliten einen hyperspektralen Sensor zur Erfassung terrestrischer Oberflächen tragen. In den Umweltdisziplinen zur Erforschung von Ökosystemen, landwirtschaftlicher, forstwirtschaftlicher und urbaner Flächen, im Bereich der Küsten- und Inlandsgewässer sowie der Geologie und Bodenkunde bereitete man sich im Vorfeld des Starts auf die kommenden Daten vor. Zwar existiert bereits eine Vielzahl an Algorithmen zur wissenschaftlichen Analyse von spektralen Daten, allerdings ergeben sich auch neue Herausforderungen, da die EnMAP-Mission bislang im weltweiten Kontext der Fernerkundung einzigartig ist. Die Abdeckung des vollen optischen Spektrums (420 nm – 2450 nm) in Verbindung mit einer moderaten räumlichen Auflösung von 30 m und einem hohen Signal-Rausch-Verhältnis von mindestens 180 im kurzwelligen Infrarot und über 400 im sichtbaren Spektrum, ermöglichen eine Aufnahmequalität, die bislang nur von flugzeuggestützten Systemen erreicht werden konnte. Die Bemühungen in dieser Dissertation umfassen Aktivitäten in der wissenschaftlichen Vorbereitungsphase zu agrargeographischen Fragestellungen. Algorithmen und Tools zur Analyse der hyperspektralen Daten werden kostenlos im QGIS-Plugin EnMAP-Box 3 zur Verfügung gestellt. Die drängenden Fragen im Agrarsektor drehen sich hierbei um die Ableitung biochemischer und biophysikalischer Parameter aus Fernerkundungsdaten, weshalb die übergeordnete Problemstellung des Promotionsvorhabens die Entwicklung eines wissenschaftsbasierten EnMAP-Tools für bewirtschaftete Vegetationsflächen (EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor) darstellt. Zu Beginn wurde eine umfassende Feldkampagne geplant, welche ab April 2014 umgesetzt wurde. Neben der spektralen Erfassung von Blatt-, Bestands- und Bodensignaturen in einem Winterweizen- und einem Maisfeld erfolgte auch die Messung wesentlicher Pflanzenparameter an den exakt gleichen Positionen. Hierzu zählt die non-destruktive Ableitung des Blattflächenindex (LAI), des Blattchlorophyllgehalts (Ccab), des Blattwassergehalts (EWT oder Cw), des relativen Blatttrockengewichts (LMA oder Cm), des mittleren Blattneigungswinkels im Bestand (ALIA) sowie weiterer sekundärer Parameter wie Wuchshöhe, das phänologisches Stadium und der Sonnenvektor. Um die Fähigkeit des späteren EnMAP-Satelliten sich um bis zu 30° orthogonal zur Flugrichtung zu kippen nachzustellen, wurden die spektralen Aufnahmen aus verschiedenen Betrachtungswinkeln erstellt, die dieser Aufnahme-Geometrien nachempfunden sind. Ein gängiges Verfahren zur Ableitung der relevanten Pflanzenparameter ist die Verwendung des Strahlungstransfermodells PROSAIL, welches das spektrale Signal einer Vegetationsfläche auf Basis der zugrundeliegenden biophysikalischen und biochemischen Parameter simuliert. Bei der Umkehr dieses Prozesses können ebendiese Variablen von gemessenen spektralen Daten abgeleitet werden. Hierzu wurde eine Datenbank (Look-Up-Table, LUT) aus PROSAIL-Modellläufen aufgebaut und die in den Feldkampagnen gemessenen Spektren mit dieser abgeglichen. Mit dieser Methode der LUT-Invertierung aus unterschiedlichen Aufnahmewinkeln konnten Genauigkeiten bei der LAI-Schätzung von 18 % und bei Blattchlorophyll von 20 % erzielt werden. Eine starke Anisotropie, also eine Reflexionsabhängigkeit von der Beleuchtungs- und Aufnahmerichtung, wurde bei Winterweizen vor allem für frühe Entwicklungsstadien festgestellt. Bei einer anschließenden Studie zur Unsicherheitsanalyse des Spektralmodells wurden PROSAIL-Ergebnisse, bei denen real gemessene Pflanzenparameter als Input dienten, den zugehörigen Reflektanzspektren gegenübergestellt. Es zeigten sich hierbei mitunter starke Abweichungen zwischen gemessenen und modellierten Spektren, die im Falle des Winterweizens einen saisonalen Verlauf zeichneten. Vor allem während frühen Wachstumsstadien tendierte das Modell dazu die Reflektanz im nahen Infrarot zu überschätzen, während es gegen Ende der Wachstumsperiode eher eine Unterschätzung aufwies. Als Unsicherheitsfaktor wurde die Parametrisierung des Modells ausgemacht, wenn der ALIA-Parameter als echter physikalische Blattwinkel interpretiert wird. Es wurde geschlussfolgert, dass eine Separierung von LAI und ALIA bei der Invertierung von PROSAIL eine korrekte Abschätzung der weniger sensitiven Parameter behindert. Die Erstellung des Vegetations-Prozessors erforderte die Verwendung von Regressions-Algorithmen des maschinellen Lernens (MLRA), da eine Verteilung von großen LUTs an die User nicht praktikabel wäre. Die MLRAs wurden an synthetischen Datensätzen trainiert, wobei zunächst die Optimierung der Hyperparameter im Vordergrund stand, bevor die Anwendung an echten Spektraldaten unternommen wurde. Es konnten dabei erst aussagekräftige Ergebnisse produziert werden, als die Trainingsdaten mit einem künstlichen Rauschen belegt wurden, da die Algorithmen unter einer Überanpassung an die Modellumgebung litten. Mithilfe des Prozessors konnten schließlich LAI, ALIA, Ccab und Cw aus hyperspektralen Daten abgeleitet werden. Künstliche neuronale Netze dienen dabei als Blackbox-Modelle, die in kurzer Zeit große Datenmengen verarbeiten können und somit einen entscheidenden Beitrag zur modernen angewandten Fernerkundung für eine breite User-Community leisten.After years of scientific and technical preparation, the launch of an unmanned German space-mission is planned to be initiated in 2020. The Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) is going to provide an equally named hyperspectral imager to map land surfaces. Scientists of environmental disciplines of monitoring of ecosystems, agricultural, forestry and urban areas as well as coastal and inland waters, geology and soils prepared themselves for the upcoming data prior to the actual launch. Although there already exists a variety of useful algorithms for a profound analysis of spectral data, new challenges will arise given the uniqueness of the EnMAP-mission in the global context of remote sensing; i.e. coverage of the full range of the optical spectrum (420 nm – 2450 nm) in combination with a moderate spatial resolution of 30 m and a high signal-to-noise ratio of at least 180 in the shortwave infrared and above 400 in the visible spectrum. This enables an imaging quality which to this date has only been reached by airborne systems. The efforts of this dissertation comprise activities in the scientific preparation phase for agro-geographical tasks. Algorithms and tools for an analysis of hyperspectral data are being provided for free in the QGIS-plugin EnMAP-Box 3. Urgent questions in the agricultural sector revolve around the derivation of biochemical and biophysical parameters from remote sensing data. For this reason, the overarching objective of this promotion is the development of a scientific EnMAP-tool for managed areas of vegetation (EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor). At first, an extensive field campaign was planned and then started in April, 2014. Apart from spectral observations of leaves, canopies and soils in a winter wheat and a maize field, also relevant plant parameters were acquired at the exact same spots. Namely, they are the Leaf Area Index (LAI), leaf chlorophyll content (Ccab), leaf water content (EWT or Cw), relative dry leaf weight (LMA or Cm), Average Leaf Inclination Angle (ALIA) as well as other secondary parameters like canopy height, phenological stage and the solar vector. Spectral measurements were captured from different observation angles to match ground data with the sensing geometry of the future EnMAP-satellite, which can be tilted up to 30° orthogonal to its direction of flight. A common procedure to derive relevant crop parameters is to make use of the radiative transfer model PROSAIL, which simulates the spectral signal of a vegetated surface based on biophysical and biochemical input parameters. If this process is reverted, said parameters can be derived from measured spectral data. To do so, a Look-Up-Table (LUT) is built containing model runs of PROSAIL and then subsequently compared against spectra from the field campaigns. With this approach of LUT-inversions from different observation angles, an accuracy of 18 % could be achieved for LAI and 20 % for Ccab. Strong anisotropic effects, i.e. dependence on illumination geometry and sensor orientation, were identified for winter wheat mainly in the early stages of plant development. In a consecutive study about uncertainties of the spectral model, PROSAIL results fed with in situ measured crop parameters as input, were opposed to their associated reflectance signatures. A strong deviation between measured and modelled spectra was observed, which – in the case of winter wheat – showed a seasonal behavior. The model tended to overestimate reflectances in the near infrared for early phenological stages and to underestimate them at end of the growing period. The parametrization of the model was identified as an uncertainty factor if the ALIA parameter is interpreted as true physical leaf inclinations. It was concluded that a separation of LAI and ALIA at inversion of PROSAIL prevents an adequate estimation of the less sensitive parameters. The development of the vegetation processor required the use of Machine Learning Regression Algorithms (MLRA), since distribution of large LUTs to the user would be impracticable. The MLRAs were trained with synthetic datasets with primary importance to optimize their hyperparameters, before attempting to apply the algorithms to real spectral data. Significant results could not be obtained until training data were altered with artificial noise, because algorithms suffered from overfitting to the model environment. Executing the processor allowed to derive LAI, ALIA, Ccab and Cw from hyperspectral data. Artificial neural networks served as black box models, which digest great amount of data in a short period of time and thus make a decisive contribution to modern applied remote sensing with relevance for a broad user-community

Monitoring of the Biophysical Status of Vegetation: Using Multi-angular, Hyperspectral Remote Sensing for the Optimization of a Physically-based SVAT Mode

Diese Arbeit ist das Ergebnis der letzten acht Jahre meines wissenschaftlichen Lebensweges und spiegelt die Schwerpunkte meiner Forschungsinteressen wider: Einen wesentlichen Schwerpunkt bildet das Thema Pflanzen, das nahezu unerschöpfliche Möglichkeiten der Forschung bietet. Der Großteil aller Austauschprozesse zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre werden durch Landpflanzen vermittelt (Schurr et al. 2006). Dabei stellt die Photosynthese den primären Energiewandlungsprozess dar, der die Sonnenenergie in chemisch nutzbare Energie überführt, der Biomasseproduktion und Wachstum treibt. Photosynthese, Stoffproduktion und Pflanzenwachstum sind dynamische, in hohem Maße geregelte Prozesse, die von den verschiedensten Umweltfaktoren beeinflusst werden und zur Ausbildung vielfältiger räumlicher und zeitlicher Muster – von der Ebene der einzelnen Zelle bis zum Ökosystem – führen. Das Verstehen der komplexen Prozesse und ihrer Interaktionen führt dabei über die Analyse ihrer raumzeitlichen Dynamik auf verschiedenste Ebenen. Die Zukunft vieler Themen der Menschheit ist eng mit dem Verständnis der raumzeitlichen Dynamik der Entwicklung und Funktion der Landpflanzen verbunden, wozu unter anderem die Sicherung der Ernährung und der Versorgung der Atmosphäre mit Sauerstoff gehört (Osmond et al. 2004). Die Spannbreite der relevanten Muster reicht dabei von der subzellulären Ebene bis hin zu raum-zeitlichen Prozessen, die sogar aus dem Weltraum beobachtet werden können. Dies verdeutlicht die vielfältigen Möglichkeiten, welche Pflanzen für einen Wissenschaftler bieten und vielleicht erklärt sich damit mein Interesse an diesem Themenkomplex. Dabei liegt mir die Einbeziehung der Pflanzenphysiologie in die klassische Vegetationsgeographie besonders am Herzen. Wer sich mit Vegetation beschäftigt, stößt bald auf Fragestellungen zum Pflanzenbau und zu modernen Methoden des Managements von Pflanzen im Rahmen derer ackerbaulichen Nutzung, die in den letzten Jahren aufgrund der geänderten Anforderungen des Landbaus an den Umweltschutz vermehrt auftauchten. Insbesondere im teilflächenspezifischen Anbau (precision farming) spielt die flächenhafte Untersuchung von Ackerkulturen eine wichtige Rolle, wobei hier eine besondere Rolle der Fernerkundung als Möglichkeit zur Beobachtung raumzeitlicher Prozesse zwischen und innerhalb von Pflanzenbeständen zukommt. Dabei stehen insbesondere hyperspektrale Instrumente im Zentrum des Interesses, da die Vielzahl der engbandigen Kanäle die Analyse von Pflanzeninhaltsstoffen, wie z. B. Chlorophyll, ermöglicht. Damit bietet sich eine Vielzahl von Möglichkeiten zur Beobachtung von pflanzenphysiologischen Vorgängen und deren raum-zeitlichen Mustern. Im Rahmen dieser Arbeit werden dabei C3 und C4 Pflanzen untersucht, welche die gängigsten Wege der Kohlenstoffassimilierung darstellen. Als Beispielpflanzen dienen Weizen (Triticum aestivum L.) und Mais (Zea mays L.), welche im Rahmen von Geländekampagnen in den Jahren 2004 und 2005 intensiv beprobt wurden und mit Hilfe von Fernerkundungssensoren im Laufe der Vegetationsperioden dieser beiden Jahre überflogen wurden, so oft es die örtlichen Wetterbedingungen erlaubten. Die Fernerkundungssensorik bestand aus dem satellitengestützten, Abbildenden Spektrometer CHRIS sowie dem flugzeuggetragenen Hyperspektralsensor AVIS. Die Analyse der Frage zur winkelabhängigen Beobachtung von Sonnen- und Schattenchlorophyll basiert auf regelmäßigen CHRIS Überflügen, welche die fernerkundliche Datengrundlage liefern. Räumlich hochaufgelöste, winkelabhängige Aufnahmen konnten im Jahr 2004 mit dem lehrstuhleigenen Sensor AVIS erhoben werden, dessen Daten als wertvolle Ergänzung dienen. Neben der Analyse von Pflanzenbeständen hinsichtlich ihres Chlorophyllgehaltes und dessen raum-zeitlicher Dynamik stellt die modellhafte Abbildung dieser Dynamik einen weiteren Schwerpunkt dieser Arbeit dar. Pflanzen reagieren aufgrund ihrer sessilen Lebensweise auf globale Klimaveränderungen und auf regionale Umwelteinflüsse sehr sensibel. Dies verdeutlicht das seit Jahren wachsende Interesse an der Abbildung des pflanzlichen Stoffwechsels und der Photosynthese im Rahmen von Modellen (von Caemmerer 2000). Dafür ist ein vertieftes Verständnis des Metabolismus von Pflanzen erforderlich sowie eben die raum-zeitliche Dynamik, welche mit Hilfe von Fernerkundungsdaten abgebildet werden kann. Daher sollen die fernerkundlich abgeleiteten Chlorophyllgehalte von Sonnen- und Schattenbereichen in das physikalisch-basierte SVAT Modell PROMET implementiert werden. In PROMET wird die Photosynthese von Pflanzenbeständen bereits in einen Sonnen- und Schattenbereich unterteilt vorgenommen. Die obere Bestandesschicht unterliegt dabei einem Strahlungsregime, welches hauptsächlich von direkter Strahlung dominiert wird. Die untere, beschattete Bestandesschicht unterliegt einem Strahlungsregime, das von der diffusen Strahlungskomponente dominiert wird

Generation of 360 Degree Point Cloud for Characterization of Morphological and Chemical Properties of Maize and Sorghum

Recently, imaged-based high-throughput phenotyping methods have gained popularity in plant phenotyping. Imaging projects the 3D space into a 2D grid causing the loss of depth information and thus causes the retrieval of plant morphological traits challenging. In this study, LiDAR was used along with a turntable to generate a 360-degree point cloud of single plants. A LABVIEW program was developed to control and synchronize both the devices. A data processing pipeline was built to recover the digital surface models of the plants. The system was tested with maize and sorghum plants to derive the morphological properties including leaf area, leaf angle and leaf angular distribution. The results showed a high correlation between the manual measurement and the LiDAR measurements of the leaf area (R2\u3e0.91). Also, Structure from Motion (SFM) was used to generate 3D spectral point clouds of single plants at different narrow spectral bands using 2D images acquired by moving the camera completely around the plants. Seven narrow band (band width of 10 nm) optical filters, with center wavelengths at 530 nm, 570 nm, 660 nm, 680 nm, 720 nm, 770 nm and 970 nm were used to obtain the images for generating a spectral point cloud. The possibility of deriving the biochemical properties of the plants: nitrogen, phosphorous, potassium and moisture content using the multispectral information from the 3D point cloud was tested through statistical modeling techniques. The results were optimistic and thus indicated the possibility of generating a 3D spectral point cloud for deriving both the morphological and biochemical properties of the plants in the future. Advisor: Yufeng G

Randomizable phenology-dependent corn canopy for simulated remote sensing of agricultural scenes

Crop health assessment and yield prediction from multi-spectral remote sensing imagery are ongoing areas of interest in precision agriculture. It is in these contexts that simulation-based techniques are useful to investigate system parameters, perform preliminary experiments, etc., because remote sensing systems can be prohibitively expensive to design, deploy, and operate. However, such techniques require realistic and reliable models of the real world. We thus present a randomizable time-dependent model of corn (Zea mays L.) canopy, which is suitable for procedural generation of high-fidelity virtual corn fields at any time in the vegetative growth phase, with application to simulated remote sensing of agricultural scenes. This model unifies a physiological description of corn growth subject to environmental factors with a parametric description of corn canopy geometry, and prioritizes computational efficiency in the context of ray tracing for light transport simulation. We provide a reference implementation in C++, which includes a software plug-in for the 5th edition of the Digital Imaging and Remote Sensing Image Generation tool (DIRSIG5), in order to make simulation of agricultural scenes more readily accessible. For validation, we use our DIRSIG5 plug-in to simulate multi-spectral images of virtual corn plots that correspond to those of a United States Department of Agriculture (USDA) site at the Beltsville Agricultural Research Center (BARC), where reference data were collected in the summer of 2018. We show in particular that 1) the canopy geometry as a function of time is in agreement with field measurements, and 2) the radiance predicted by a DIRSIG5 simulation of the virtual corn plots is in agreement with radiance-calibrated imagery collected by a drone-mounted MicaSense RedEdge imaging system. We lastly remark that DIRSIG5 is able to simulate imagery directly as digital counts provided detailed knowledge of the detector array, e.g., quantum efficiency, read noise, and well capacity. That being the case, it is feasible to investigate the parameter space of a remote sensing system via “end-to-end” simulation