158 research outputs found

    The EnMAP Managed Vegetation Scientific Processor

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    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

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    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

    Remote Sensing

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    This dual conception of remote sensing brought us to the idea of preparing two different books; in addition to the first book which displays recent advances in remote sensing applications, this book is devoted to new techniques for data processing, sensors and platforms. We do not intend this book to cover all aspects of remote sensing techniques and platforms, since it would be an impossible task for a single volume. Instead, we have collected a number of high-quality, original and representative contributions in those areas

    a Berlin case study

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    Durch den Prozess der Urbanisierung verändert die Menschheit die Erdoberfläche in großem Ausmaß und auf unwiederbringliche Weise. Die optische Fernerkundung ist eine Art der Erdbeobachtung, die das Verständnis dieses dynamischen Prozesses und seiner Auswirkungen erweitern kann. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwiefern hyperspektrale Daten Informationen über Versiegelung liefern können, die der integrierten Analyse urbaner Mensch-Umwelt-Beziehungen dienen. Hierzu wird die Verarbeitungskette von Vorverarbeitung der Rohdaten bis zur Erstellung referenzierter Karten zu Landbedeckung und Versiegelung am Beispiel von Hyperspectral Mapper Daten von Berlin ganzheitlich untersucht. Die traditionelle Verarbeitungskette wird mehrmals erweitert bzw. abgewandelt. So wird die radiometrische Vorverarbeitung um die Normalisierung von Helligkeitsgradienten erweitert, welche durch die direktionellen Reflexionseigenschaften urbaner Oberflächen entstehen. Die Klassifikation in fünf spektral komplexe Landnutzungsklassen wird mit Support Vector Maschinen ohne zusätzliche Merkmalsextraktion oder Differenzierung von Subklassen durchgeführt...thesi

    Unlocking the benefits of spaceborne imaging spectroscopy for sustainable agriculture

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    With the Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) mission, launched on April 1st 2022, new opportunities unfold for precision farming and agricultural monitoring. The recurring acquisition of spectrometric imagery from space, contiguously resolving the electromagnetic spectrum in the optical domain (400—2500 nm) within close narrow bands, provides unprecedented data about the interaction of radiation with biophysical and biochemical crop constituents. These interactions manifest in spectral reflectance, carrying important information about crop status and health. This information may be incorporated in agricultural management systems to support necessary efforts to maximize yields against the backdrop of an increased food demand by a growing world population. At the same time, it enables the effective optimization of fertilization and pest control to minimize environmental impacts of agriculture. Deriving biophysical and biochemical crop traits from hyperspectral reflectance thereby always relies on a model. These models are categorized into (1) parametric, (2) nonparametric, (3) physically-based, and (4) hybrid retrieval schemes. Parametric methods define an explicit parameterized expression, relating a number of spectral bands or derivates thereof with a crop trait of interest. Nonparametric methods comprise linear techniques, such as principal component analysis (PCA) which addresses collinearity issues between adjacent bands and enables compression of full spectral information into dimensionality reduced, maximal informative principal components (PCs). Nonparametric nonlinear methods, i.e., machine learning (ML) algorithms apply nonlinear transformations to imaging spectroscopy data and are therefore capable of capturing nonlinear relationships within the contained spectral features. Physically-based methods represent an umbrella term for radiative transfer models (RTMs) and related retrieval schemes, such as look-up-table (LUT) inversion. A simple, easily invertible and specific RTM is the Beer-Lambert law which may be used to directly infer plant water content. The most widely used general and invertible RTM is the one-dimensional canopy RTM PROSAIL, which is coupling the Leaf Optical Properties Spectra model PROSPECT and the canopy reflectance model 4SAIL: Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves. Hybrid methods make use of synthetic data sets created by RTMs to calibrate parametric methods or to train nonparametric ML algorithms. Due to the ill-posed nature of RTM inversion, potentially unrealistic and redundant samples in a LUT need to be removed by either implementing physiological constraints or by applying active learning (AL) heuristics. This cumulative thesis presents three different hybrid approaches, demonstrated within three scientific research papers, to derive agricultural relevant crop traits from spectrometric imagery. In paper I the Beer-Lambert law is applied to directly infer the thickness of the optically active water layer (i.e., EWT) from the liquid water absorption feature at 970 nm. The model is calibrated with 50,000 PROSPECT spectra and validated over in situ data. Due to separate water content measurements of leaves, stalks, and fruits during the Munich-North-Isar (MNI) campaigns, findings indicate that depending on the crop type and its structure, different parts of the canopy are observed with optical sensors. For winter wheat, correlation between measured and modelled water content was most promising for ears and leaves, reaching coefficients of determination (R2) up to 0.72 and relative RMSE (rRMSE) of 26%, and in the case of corn for the leaf fraction only (R2 = 0.86, rRMSE = 23%). These results led to the general recommendation to collect destructive area-based plant organ specific EWT measurements instead of the common practice to upscale leaf-based EWT measurements to canopy water content (CWC) by multiplication of the leaf area index (LAI). The developed and calibrated plant water retrieval (PWR) model proved to be transferable in space and time and is ready to be applied to upcoming EnMAP data and any other hyperspectral imagery. In paper II the parametric concept of spectral integral ratios (SIR) is introduced to retrieve leaf chlorophyll a and b content (Cab), leaf carotenoid content (Ccx) and leaf water content (Cw) simultaneously from imaging spectroscopy data in the wavelength range 460—1100 nm. The SIR concept is based on automatic separation of respective absorption features through local peak and intercept analysis between log-transformed reflectance and convex hulls. The approach was validated over a physiologically constrained PROSAIL simulated database, considering natural Ccx-Cab relations and green peak locations. Validation on airborne spectrometric HyMAP data achieved satisfactory results for Cab (R2 = 0.84; RMSE = 9.06 µg cm-2) and CWC (R2 = 0.70; RMSE = 0.05 cm). Retrieved Ccx values were reasonable according to Cab-Ccx-dependence plausibility analysis. Mapping of the SIR results as multiband images (3-segment SIR) allows for an intuitive visualization of dominant absorptions with respect to the three considered biochemical variables. Hence, the presented SIR algorithm allows for computationally efficient and RTM supported robust retrievals of the two most important vegetation pigments as well as of water content and is applicable on satellite imaging spectroscopy data. In paper III a hybrid workflow is presented, combining RTM with ML for inferring crop carbon content (Carea) and aboveground dry and fresh biomass (AGBdry, AGBfresh). The concept involves the establishment of a PROSAIL training database, dimensionality reduction using PCA, optimization in the sampling domain using AL against the 4-year MNI campaign dataset, and training of Gaussian process regression (GPR) ML algorithms. Internal validation of the GPR-Carea and GPR-AGB models achieved R2 of 0.80 for Carea, and R2 of 0.80 and 0.71 for AGBdry and AGBfresh, respectively. Validation with an independent dataset, comprising airborne AVIRIS NG imagery (spectrally resampled to EnMAP) and in situ measurements, successfully demonstrated mapping capabilities for both bare and green fields and generated reliable estimates over winter wheat fields at low associated model uncertainties (< 40%). Overall, the proposed carbon and biomass models demonstrate a promising path toward the inference of these crucial variables over cultivated areas from upcoming spaceborne hyperspectral acquisitions, such as from EnMAP. As conclusions, the following important findings arise regarding parametric and nonparametric hybrid methods as well as in view of the importance of in situ data collection. (1) Uncertainties within the RTM PROSAIL should always be considered. A possible reduction of these uncertainties is thereby opposed to the invertibility of the model and its intended simplicity. (2) Both physiological constraints and AL heuristics should be applied to reduce unrealistic parameter combinations in a PROSAIL calibration or training database. (3) State-of-the-art hybrid ML approaches with the ability to provide uncertainty intervals are anticipated as most promising approach for solving inference problems from hyperspectral Earth observation data due to their synergistic use of RTMs and the high flexibility, accuracy and consistency of nonlinear nonparametric methods. (4) Parametric hybrid approaches, due to their algorithmic transparency, enable deeper insights into fundamental physical limitations of optical remote sensing as compared to ML approaches. (5) Integration-based indices that make full use of available hyperspectral information may serve as physics-aware dimensionality reduced input for ML algorithms to either improve estimations or to serve as endmember for crop type discrimination when additional time series information is available. (6) The validation of quantitative model-based estimations is crucial to evaluate and improve their performance in terms of the underlying assumptions, model parameterizations, and input data. (7) In the face of soon-to-be-available EnMAP data, collection of in situ data for validation of retrieval methods should aim at high variability of measured crop types, high temporal variability over the whole growing season, as well as include area- and biomass-based destructive measurements instead of LAI-upscaled leaf measurements. Provided the perfect functionality of the payload instruments, the success of the EnMAP mission and the here presented methods depend critically on a low-noise, accurate atmospherically corrected reflectance product. High-level outputs of the retrieval methods presented in this thesis may be incorporated into agricultural decision support systems for fertilization and irrigation planning, yield estimation, or estimation of the soil carbon sequestration potential to enable a sustainable intensive agriculture in the future.Mit der am 1. April 2022 gestarteten Satellitenmission Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP) eröffnen sich neue Möglichkeiten für die Präzisionslandwirtschaft und das landwirtschaftliche Monitoring. Die wiederkehrende Erfassung spektrometrischer Bilder aus dem Weltraum, welche das elektromagnetische Spektrum im optischen Bereich (400—2500 nm) innerhalb von engen, schmalen Bändern zusammenhängend auflösen, liefert nie dagewesene Daten über die Interaktionen von Strahlung und biophysikalischen und biochemischen Pflanzenbestandteilen. Diese Wechselwirkungen manifestieren sich in der spektralen Reflektanz, die wichtige Informationen über den Zustand und die Gesundheit der Pflanzen enthält. Vor dem Hintergrund einer steigenden Nachfrage nach Nahrungsmitteln durch eine wachsende Weltbevölkerung können diese Informationen in landwirtschaftliche Managementsysteme einfließen, um eine notwendige Ertragsmaximierung zu unterstützen. Gleichzeitig können sie eine effiziente Optimierung der Düngung und Schädlingsbekämpfung ermöglichen, um die Umweltauswirkungen der Landwirtschaft zu minimieren. Die Ableitung biophysikalischer und biochemischer Pflanzeneigenschaften aus hyperspektralen Reflektanzdaten ist dabei immer von einem Modell abhängig. Diese Modelle werden in (1) parametrische, (2) nichtparametrische, (3) physikalisch basierte und (4) hybride Ableitungsmethoden kategorisiert. Parametrische Methoden definieren einen expliziten parametrisierten Ausdruck, der eine Reihe von Spektralkanälen oder deren Ableitungen mit einem Pflanzenmerkmal von Interesse in Beziehung setzt. Nichtparametrische Methoden umfassen lineare Techniken wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA). Diese adressieren Kollinearitätsprobleme zwischen benachbarten Kanälen und komprimieren die gesamte Spektralinformation in dimensionsreduzierte, maximal informative Hauptkomponenten (PCs). Nichtparametrische nichtlineare Methoden, d. h. Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), wenden nichtlineare Transformationen auf bildgebende Spektroskopiedaten an und sind daher in der Lage, nichtlineare Beziehungen innerhalb der enthaltenen spektralen Merkmale zu erfassen. Physikalisch basierte Methoden sind ein Oberbegriff für Strahlungstransfermodelle (RTM) und damit verbundene Ableitungsschemata, d. h. Invertierungsverfahren wie z. B. die Invertierung mittels Look-up-Table (LUT). Ein einfaches, leicht invertierbares und spezifisches RTM stellt das Lambert-Beer'sche Gesetz dar, das zur direkten Ableitung des Wassergehalts von Pflanzen verwendet werden kann. Das am weitesten verbreitete, allgemeine und invertierbare RTM ist das eindimensionale Bestandsmodell PROSAIL, eine Kopplung des Blattmodells Leaf Optical Properties Spectra (PROSPECT) mit dem Bestandsreflexionsmodell 4SAIL (Scattering by Arbitrarily Inclined Leaves). Bei hybriden Methoden werden von RTMs generierte, synthetische Datenbanken entweder zur Kalibrierung parametrischer Methoden oder zum Training nichtparametrischer ML-Algorithmen verwendet. Aufgrund der Äquifinalitätsproblematik bei der RTM-Invertierung, müssen potenziell unrealistische und redundante Simulationen in einer solchen Datenbank durch die Implementierung natürlicher physiologischer Beschränkungen oder durch die Anwendung von Active Learning (AL) Heuristiken entfernt werden. In dieser kumulativen Dissertation werden drei verschiedene hybride Ansätze zur Ableitung landwirtschaftlich relevanter Pflanzenmerkmale aus spektrometrischen Bilddaten vorgestellt, die anhand von drei wissenschaftlichen Publikationen demonstriert werden. In Paper I wird das Lambert-Beer'sche Gesetz angewandt, um die Dicke der optisch aktiven Wasserschicht (bzw. EWT) direkt aus dem Absorptionsmerkmal von flüssigem Wasser bei 970 nm abzuleiten. Das Modell wird mit 50.000 PROSPECT-Spektren kalibriert und anhand von In-situ-Daten validiert. Aufgrund separater Messungen des Wassergehalts von Blättern, Stängeln und Früchten während der München-Nord-Isar (MNI)-Kampagnen, zeigen die Ergebnisse, dass je nach Kulturart und -struktur, unterschiedliche Teile des Bestandes mit optischen Sensoren beobachtet werden können. Bei Winterweizen wurde die höchste Korrelation zwischen gemessenem und modelliertem Wassergehalt für Ähren und Blätter erzielt und sie erreichte Bestimmtheitsmaße (R2) von bis zu 0,72 bei einem relativen RMSE (rRMSE) von 26%, bei Mais entsprechend nur für die Blattfraktion (R2 = 0,86, rRMSE = 23%). Diese Ergebnisse führten zu der allgemeinen Empfehlung, Kompartiment-spezifische EWT-Bestandsmessungen zu erheben, anstatt der üblichen Praxis, blattbasierte EWT-Messungen durch Multiplikation mit dem Blattflächenindex (LAI) auf den Bestandswassergehalt (CWC) hochzurechnen. Das entwickelte und kalibrierte Modell zur Ableitung des Pflanzenwassergehalts (PWR) erwies sich als räumlich und zeitlich übertragbar und kann auf bald verfügbare EnMAP-Daten und andere hyperspektrale Bilddaten angewendet werden. In Paper II wird das parametrische Konzept der spektralen Integralratios (SIR) eingeführt, um den Chlorophyll a- und b-Gehalt (Cab), den Karotinoidgehalt (Ccx) und den Wassergehalt (Cw) simultan aus bildgebenden Spektroskopiedaten im Wellenlängenbereich 460-1100 nm zu ermitteln. Das SIR-Konzept basiert auf der automatischen Separierung der jeweiligen Absorptionsmerkmale durch lokale Maxima- und Schnittpunkt-Analyse zwischen log-transformierter Reflektanz und konvexen Hüllen. Der Ansatz wurde anhand einer physiologisch eingeschränkten PROSAIL-Datenbank unter Berücksichtigung natürlicher Ccx-Cab-Beziehungen und Positionen der Maxima im grünen Wellenlängenbereich validiert. Die Validierung mit flugzeuggestützten spektrometrischen HyMAP-Daten ergab zufriedenstellende Ergebnisse für Cab (R2 = 0,84; RMSE = 9,06 µg cm-2) und CWC (R2 = 0,70; RMSE = 0,05 cm). Die ermittelten Ccx-Werte wurden anhand einer Plausibilitätsanalyse entsprechend der Cab-Ccx-Abhängigkeit als sinnvoll bewertet. Die Darstellung der SIR-Ergebnisse als mehrkanalige Bilder (3 segment SIR) ermöglicht zudem eine auf die drei betrachteten biochemischen Variablen bezogene, intuitive Visualisierung der dominanten Absorptionen. Der vorgestellte SIR-Algorithmus ermöglicht somit wenig rechenintensive und RTM-gestützte robuste Ableitungen der beiden wichtigsten Pigmente sowie des Wassergehalts und kann in auf jegliche zukünftig verfügbare Hyperspektraldaten angewendet werden. In Paper III wird ein hybrider Ansatz vorgestellt, der RTM mit ML kombiniert, um den Kohlenstoffgehalt (Carea) sowie die oberirdische trockene und frische Biomasse (AGBdry, AGBfresh) abzuschätzen. Das Konzept umfasst die Erstellung einer PROSAIL-Trainingsdatenbank, die Dimensionsreduzierung mittels PCA, die Reduzierung der Stichprobenanzahl mittels AL anhand des vier Jahre umspannenden MNI-Kampagnendatensatzes und das Training von Gaussian Process Regression (GPR) ML-Algorithmen. Die interne Validierung der GPR-Carea und GPR-AGB-Modelle ergab einen R2 von 0,80 für Carea und einen R2 von 0,80 bzw. 0,71 für AGBdry und AGBfresh. Die Validierung auf einem unabhängigen Datensatz, der flugzeuggestützte AVIRIS-NG-Bilder (spektral auf EnMAP umgerechnet) und In-situ-Messungen umfasste, zeigte erfolgreich die Kartierungsfähigkeiten sowohl für offene Böden als auch für grüne Felder und führte zu zuverlässigen Schätzungen auf Winterweizenfeldern bei geringen Modellunsicherheiten (< 40%). Insgesamt zeigen die vorgeschlagenen Kohlenstoff- und Biomassemodelle einen vielversprechenden Ansatz auf, der zur Ableitung dieser wichtigen Variablen über Anbauflächen aus künftigen weltraumgestützten Hyperspektralaufnahmen wie jenen von EnMAP genutzt werden kann. Als Schlussfolgerungen ergeben sich die folgenden wichtigen Erkenntnisse in Bezug auf parametrische und nichtparametrische Hybridmethoden sowie bezogen auf die Bedeutung der In-situ-Datenerfassung. (1) Unsicherheiten innerhalb des RTM PROSAIL sollten immer berücksichtigt werden. Eine mögliche Verringerung dieser Unsicherheiten steht dabei der Invertierbarkeit des Modells und dessen beabsichtigter Einfachheit entgegen. (2) Sowohl physiologische Einschränkungen als auch AL-Heuristiken sollten angewendet werden, um unrealistische Parameterkombinationen in einer PROSAIL-Kalibrierungs- oder Trainingsdatenbank zu reduzieren. (3) Modernste ML-Ansätze mit der Fähigkeit, Unsicherheitsintervalle bereitzustellen, werden als vielversprechendster Ansatz für die Lösung von Inferenzproblemen aus hyperspektralen Erdbeobachtungsdaten aufgrund ihrer synergetischen Nutzung von RTMs und der hohen Flexibilität, Genauigkeit und Konsistenz nichtlinearer nichtparametrischer Methoden angesehen. (4) Parametrische hybride Ansätze ermöglichen aufgrund ihrer algorithmischen Transparenz im Vergleich zu ML-Ansätzen tiefere Einblicke in die grundlegenden physikalischen Grenzen der optischen Fernerkundung. (5) Integralbasierte Indizes, die die verfügbare hyperspektrale Information voll ausschöpfen, können als physikalisch-basierte dimensionsreduzierte Inputs für ML-Algorithmen dienen, um entweder Schätzungen zu verbessern oder um als Eingangsdaten die verbesserte Unterscheidung von Kulturpflanzen zu ermöglichen, sobald zusätzliche Zeitreiheninformationen verfügbar sind. (6) Die Validierung quantitativer modellbasierter Schätzungen ist von entscheidender Bedeutung für die Bewertung und Verbesserung ihrer Leistungsfähigkeit in Bezug auf die zugrunde liegenden Annahmen, Modellparametrisierungen und Eingabedaten. (7) Angesichts der bald verfügbaren EnMAP-Daten sollte die Erhebung von In-situ-Daten zur Validierung von Ableitungsmethoden auf eine hohe Variabilität der gemessenen Pflanzentypen und eine hohe zeitliche Variabilität über die gesamte Vegetationsperiode abzielen sowie flächen- und biomassebasierte destruktive Messungen anstelle von LAI-skalierten Blattmessungen umfassen. Unter der Voraussetzung, dass die Messinstrumente perfekt funktionieren, hängt der Erfolg der EnMAP-Mission und der hier vorgestellten Methoden entscheidend von einem rauscharmen, präzise atmosphärisch korrigierten Reflektanzprodukt ab. Die Ergebnisse der in dieser Arbeit vorgestellten Methoden können in landwirtschaftliche Entscheidungsunterstützungssysteme für die Dünge- oder Bewässerungsplanung, die Ertragsabschätzung oder die Schätzung des Potenzials der Kohlenstoffbindung im Boden integriert werden, um eine nachhaltige Intensivlandwirtschaft in der Zukunft zu ermöglichen

    Estimating causal networks in biosphere–atmosphere interaction with the PCMCI approach

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    Local meteorological conditions and biospheric activity are tightly coupled. Understanding these links is an essential prerequisite for predicting the Earth system under climate change conditions. However, many empirical studies on the interaction between the biosphere and the atmosphere are based on correlative approaches that are not able to deduce causal paths, and only very few studies apply causal discovery methods. Here, we use a recently proposed causal graph discovery algorithm, which aims to reconstruct the causal dependency structure underlying a set of time series. We explore the potential of this method to infer temporal dependencies in biosphere-atmosphere interactions. Specifically we address the following questions: How do periodicity and heteroscedasticity influence causal detection rates, i.e. the detection of existing and non-existing links? How consistent are results for noise-contaminated data? Do results exhibit an increased information content that justifies the use of this causal-inference method? We explore the first question using artificial time series with well known dependencies that mimic real-world biosphere-atmosphere interactions. The two remaining questions are addressed jointly in two case studies utilizing observational data. Firstly, we analyse three replicated eddy covariance datasets from a Mediterranean ecosystem at half hourly time resolution allowing us to understand the impact of measurement uncertainties. Secondly, we analyse global NDVI time series (GIMMS 3g) along with gridded climate data to study large-scale climatic drivers of vegetation greenness. Overall, the results confirm the capacity of the causal discovery method to extract time-lagged linear dependencies under realistic settings. The violation of the method's assumptions increases the likelihood to detect false links. Nevertheless, we consistently identify interaction patterns in observational data. Our findings suggest that estimating a directed biosphere-atmosphere network at the ecosystem level can offer novel possibilities to unravel complex multi-directional interactions. Other than classical correlative approaches, our findings are constrained to a few meaningful set of relations which can be powerful insights for the evaluation of terrestrial ecosystem models

    KfK-SUPRENUM-Seminar 19.-20.10.1989. Tagungsbericht

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    Analysis of the sedimentary characteristics of the tees estuary using remote sensing and GIS techniques

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    This thesis examines the ability of airborne remotely sensed data to provide quantitative information about the characteristics of intertidal sediments. The research was undertaken on Seal Sands in the Tees estuary, UK, and the airborne imagery was acquired by the Natural Environment Research Council (NERC) using a Daedalus 1268 11 channel scanning radiometer. The research focused upon establishing calibration and correction procedures for the airborne imagery as well as developing GIS techniques to process and analyze the data. A database was produced for the National Nature Reserve of Seal Sands to integrate remotely sensed imagery data, primary data from fieldwork (particle size analysis) and digital map data. Quantitative analysis of the relationship between radiance and particle size characteristics was undertaken. Results show that a multiple regression model is able to predict sand fractions in intertidal sediments and explain over 70% of the variance in radiance data. GIS techniques have facilitated predictions of the ATM data and particle size analysis of the intertidal sediments, sediment interpolation, and spatial patterns of birds' feeding behaviour. In addition, a digital elevation model (DEM) was established to investigate the relationship of sediment distribution to topography. Although limited to a single study area, the integrated approach employed in this research should be of use in monitoring estuarine environments elsewhere
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