Methods and Applications of 3D Ground Crop Analysis Using LiDAR Technology: A Survey

Light Detection and Ranging (LiDAR) technology is positioning itself as one of the most effective non-destructive methods to collect accurate information on ground crop fields, as the analysis of the three-dimensional models that can be generated with it allows for quickly measuring several key parameters (such as yield estimations, aboveground biomass, vegetation indexes estimation, perform plant phenotyping, and automatic control of agriculture robots or machinery, among others). In this survey, we systematically analyze 53 research papers published between 2005 and 2022 that involve significant use of the LiDAR technology applied to the three-dimensional analysis of ground crops. Different dimensions are identified for classifying the surveyed papers (including application areas, crop species under study, LiDAR scanner technologies, mounting platform technologies, and the use of additional instrumentation and software tools). From our survey, we draw relevant conclusions about the use of LiDAR technologies, such as identifying a hierarchy of different scanning platforms and their frequency of use as well as establishing the trade-off between the economic costs of deploying LiDAR and the agronomically relevant information that effectively can be acquired. We also conclude that none of the approaches under analysis tackles the problem associated with working with multiple species with the same setup and configuration, which shows the need for instrument calibration and algorithmic fine tuning for an effective application of this technology.Fil: Micheletto, Matías Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz | Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz | Universidad Nacional de la Patagonia "san Juan Bosco". Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge: Sede Caleta Olivia - Santa Cruz; ArgentinaFil: Chesñevar, Carlos Iván. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Santos, Rodrigo Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentin

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

Measurement of plant growth in view of an integrative analysis of regulatory networks

As the regulatory networks of growth at the cellular level are elucidated at a fast pace, their complexity is not reduced; on the contrary, the tissue, organ and even whole-plant level affect cell proliferation and expansion by means of development-induced and environment-induced signaling events in growth regulatory processes. Measurement of growth across different levels aids in gaining a mechanistic understanding of growth, and in defining the spatial and temporal resolution of sampling strategies for molecular analyses in the model Arabidopsis thaliana and increasingly also in crop species. The latter claim their place at the forefront of plant research, since global issues and future needs drive the translation from laboratory model-acquired knowledge of growth processes to improvements in crop productivity in field conditions

High-throughput phenotyping of plant leaf morphological, physiological, and biochemical traits on multiple scales using optical sensing

Acquisition of plant phenotypic information facilitates plant breeding, sheds light on gene action, and can be applied to optimize the quality of agricultural and forestry products. Because leaves often show the fastest responses to external environmental stimuli, leaf phenotypic traits are indicators of plant growth, health, and stress levels. Combination of new imaging sensors, image processing, and data analytics permits measurement over the full life span of plants at high temporal resolution and at several organizational levels from organs to individual plants to field populations of plants. We review the optical sensors and associated data analytics used for measuring morphological, physiological, and biochemical traits of plant leaves on multiple scales. We summarize the characteristics, advantages and limitations of optical sensing and data-processing methods applied in various plant phenotyping scenarios. Finally, we discuss the future prospects of plant leaf phenotyping research. This review aims to help researchers choose appropriate optical sensors and data processing methods to acquire plant leaf phenotypes rapidly, accurately, and cost-effectively

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

Exploring and modelling the influence of spectral light composition on soybean (Glycine max (L.) Merr.)

The development of soybean cultivars for the climatic conditions in Europe is an urgent need in order to increase the European production and to decrease the dependence of imported soybean. A speed breeding system can accelerate the process of developing new cultivars by growing more generations per season in climate chambers. The project MoLED-Plant aimed towards the development of a speed breeding system for soybean under LED lighting. The major objectives of this thesis were to: (i) construct a three dimensional model of an LED chamber to simulate micro-light climate, (ii) develop a functional-structural plant (FSP) model of soybean and derive a blue photon flux density (BPFD) response curve from simulations, (iii) apply the FSP model with the integrated response curve for spectral optimization, (iv) explore the influence of BPFD under constant photosynthetic photon flux density (PPFD), and (v) disentangle the influence of red to far-red ratio (R:FR) and PPFD on the shade avoidance response (SAR). The objectives were fulfilled with a combination of FSP modelling in the Growth Grammar-related Interactive Modelling Platform (GroIMP) and plant experiments under multiple spectra in LED chambers. The presented LED chamber model was the first three dimensional environment, which was developed for spectral optimizations in indoor farming using FSP modeling. Measurements performed with a spectrometer in multiple heights and orientations were compared to simulations recorded with a virtual sensor at the same locations. The model was evaluated as a tool for assessment of spectral light heterogeneity under an alternative placement of the LED modules. Applying the model can assist in choosing the best chamber design and placements of LEDs to assure homogeneous light conditions. Subsequently, static soybean plants were incorporated into the chamber model. Comparison of light simulations and measurements from below the soybean canopy in four reconstructed scenarios assured a good simulation of micro-light climate. The model was applied to simulate the effect of an increased plant density in an experiment in the chamber. The simulations of light homogeneity in the experimental setup can assist in choosing the optimal design. The developed dynamic FSP model of soybean within the chamber model represents the first FSP model with an integrated response to BPFD. The soybean model was calibrated with data from BPFD experiments. From simulations, a common response curve of internode elongation to the perceived BPFD was derived for the second and third internode. The response curve was integrated in the model and was applied for spectral optimization in a chamber scenario with an alternative high reflective bottom material. The soybean response to BPFD under constant PPFD and the influence of R:FR and PPFD on SAR was explored by designing specific spectra from LEDs. Soybean experiments were performed under six levels of BPFD (60-310 µmol m-2 s-1) and constant PPFD (400 µmol m-2 s-1). Plant height and biomass decreased, leaf mass ratio increased and the ratio of stem biomass (internode plus petiole) translocated to the internode decreased under high BPFD. Three soybean cultivars were grown under nine light treatments to disentangle the effect of R:FR and PPFD. Internode elongation responded mainly to low PPFD with an additive effect from low R:FR, whereas petiole elongation was influenced to a great extent by low R:FR. In the context of SAR, petiole elongation can be seen as the main response to the threat of shade (high PPFD and low R:FR) and both petiole and internode elongation as the response to true shade (low PPFD and low R:FR). This thesis showed how PPFD, BPFD and R:FR work both independently, antagonistically and synergistically on the physiology and morphology of soybean. The increased insight in these responses can e.g. support crop breeding and spectral optimization in indoor farming. Furthermore, interesting and important objectives for future research were identified. These experiments should include physiological measurements for a deeper understanding of interactions and underlying mechanisms. Spectral optimization of indoor farming depends on the purpose of the production. For instance, a high BPFD of 260 µmol m-2 s-1 was optimal for speed breeding, whereas an intermediate BPFD would be preferable to increase biomass. Comprehensive investigation of spectral influence on plant physiology and morphology is necessary to fully utilize the spectral flexibility of LED lighting. The developed FSP model of soybean in a virtual LED chamber represents an important step towards utilizing the advantages of FSP modelling by simulation of a wide variety of scenarios. The model can be adjusted or extended depending on the purpose of the model. It can be calibrated for other crop species and the setting of the chamber dimensions can be changed.Die Züchtung von Sojabohnensorten für europäische Klimabedingungen ist eine dringende Notwendigkeit, um die europäische Produktion zu steigern. Speed-züchtung kann den Prozess der Entwicklung neuer Sorten beschleunigen, indem mehr Generationen pro Saison in Klimakammern wachsen. Das Projekt MoLED-Plant zielte auf die Entwicklung eines Speed-Züchtungssystems für Sojabohne unter LED-Beleuchtung ab. Wichtig für das Speed-Züchtungssystem war es, ein Spektrum zu definieren, dass die Blüte nicht verzögert, um die Ernte von mindestens einem Sojabohnensamen in kurzer Zeit zu ermöglichen. Außerdem sollte das Spektrum niedrige Pflanzen fördern, um Platz für mehr übereinanderstehende Pflanzen zu schaffen. Die Hauptziele dieser Arbeit waren: (i) ein dreidimensionales Modell einer LED-Kammer zur Simulation des Mikrolichtklimas zu konstruieren, (ii) ein funktional-strukturellen Pflanzen (FSP)-Modell von Sojabohne zu entwickeln und eine blauen Photonen-Flussdichte (BPFD)-Reaktionskurve aus Simulationen abzuleiten, (iii) das FSP-Modell mit der integrierten Reaktionskurve zur spektralen Optimierung anzuwenden, (iv) den BPFD unter konstanter photosynthetische Photonen-Flussdichte (PPFD) zu untersuchen und (v) den Einfluss von Rot-Fernrot-Verhältnis (R:FR) und PPFD auf Schattenvermeidungsreaktion (SAR) zu trennen. Die Ziele wurden mit einer Kombination aus FSP-Modellierung in der Growth Grammar-related Interactive Modelling Platform (GroIMP) und Pflanzenversuchen unter mehreren Spektren in LED-Kammern erreicht. Das vorgestellte LED-Kammermodell war die erste dreidimensionale Umgebung, die für spektrale Optimierungen des Indoor-Farmings mittels FSP-Modellierung entwickelt wurde. Messungen wurden mit einem Spektrometer in mehreren Höhen und Orientierungen durchgeführt und mit Simulationen verglichen, die mit einem virtuellen Sensor an den gleichen Stellen aufgezeichnet wurden. Das Modell wurde als Instrument zur Beurteilung der spektralen Lichtheterogenität mit einer alternativen Platzierung der LED-Module bewertet. Die Anwendung des Modells kann bei der Auswahl des besten Kammerdesigns und der besten LED-Platzierung helfen, um homogene Lichtverhältnisse zu gewährleisten. Anschließend wurden statische Pflanzen in das Kammermodell integriert. Der Vergleich von Lichtsimulationen und Messungen unterhalb der Sojablätter in vier rekonstruierten Szenarien stellte eine gute Simulation des Mikrolichtklimas sicher. Das Modell wurde angewendet, um den Effekt einer erhöhten Pflanzendichte auf die Lichthomogenität in der Kammer zu simulieren. Die Simulationen können bei der Auswahl des optimalen Versuchsaufbaus helfen. Das entwickelte dynamische FSP-Modell mit der Sojabohne innerhalb der Kammer stellt das erste FSP-Modell mit einer integrierten Reaktion auf die BPFD dar. Das Sojabohnenmodell wurde mit Daten aus BPFD-Versuchen kalibriert. Aus Simulationen wurden für das zweite und dritte Internodium eine gemeinsame Reaktionskurve der Internodienstreckung auf die wahrgenommene BPFD abgeleitet. Die Reaktionskurve wurde in das Modell integriert und zur spektralen Optimierung in einem Kammerszenario mit einem alternativen hochreflektierenden Bodenmaterial eingesetzt. Die Reaktion der Sojabohne auf BPFD bei konstanter PPFD und der Einfluss von R:FR und PPFD auf SAR wurde durch die Gestaltung spezifischer Spektren von LEDs untersucht. Es wurden Versuche mit Sojabohnen unter sechs Stufen von BPFD (60-310 µmol m-2 s-1) und konstanter PPFD (400 µmol m-2 s-1) durchgeführt. Pflanzenhöhe und Biomasse wurden verringert, das Blattmassenverhältnis wurde erhöht und der Anteil der Stängelbiomasse (Internodium plus Blattstiel), die in die Internodien verlagert wurde, nahm unter hoher BPFD ab. Drei Sojabohnensorten wurden unter neun Lichtbehandlungen angebaut, um den Einfluss von R:FR und PPFD zu trennen. Die Internodienstreckung reagierte hauptsächlich auf niedrige PPFD mit einem additiven Effekt von niedrigem R:FR, während die Blattstielstreckung weitestgehend durch niedriges R:FR beeinflusst wurde. Diese Arbeit zeigte, wie PPFD, BPFD und R:FR sowohl unabhängig als auch antagonistisch und synergistisch die Physiologie und Morphologie der Sojabohne beeinflussen. Der erhöhte Einblick in diese Reaktionen kann z.B. die Pflanzenzüchtung und die spektrale Optimierung im Indoor-Farming unterstützen. Außerdem wurden interessante und wichtige Ziele für die zukünftige Forschung identifiziert. Diese Versuche sollten physiologische Messungen zum tieferen Verständnis von Wechselwirkungen und zugrundeliegenden Mechanismen beinhalten. Das entwickelte FSP-Modell der Sojabohne in einer virtuellen LED-Kammer stellt einen wichtigen Schritt dar, um die Vorteile der FSP-Modellierung durch Simulation verschiedener Szenarien zu nutzen

Exploring and modelling the influence of spectral light composition on soybean (Glycine max (L.) Merr.)

The development of soybean cultivars for the climatic conditions in Europe is an urgent need in order to increase the European production and to decrease the dependence of imported soybean. A speed breeding system can accelerate the process of developing new cultivars by growing more generations per season in climate chambers. The project MoLED-Plant aimed towards the development of a speed breeding system for soybean under LED lighting. The major objectives of this thesis were to: (i) construct a three dimensional model of an LED chamber to simulate micro-light climate, (ii) develop a functional-structural plant (FSP) model of soybean and derive a blue photon flux density (BPFD) response curve from simulations, (iii) apply the FSP model with the integrated response curve for spectral optimization, (iv) explore the influence of BPFD under constant photosynthetic photon flux density (PPFD), and (v) disentangle the influence of red to far-red ratio (R:FR) and PPFD on the shade avoidance response (SAR). The objectives were fulfilled with a combination of FSP modelling in the Growth Grammar-related Interactive Modelling Platform (GroIMP) and plant experiments under multiple spectra in LED chambers. The presented LED chamber model was the first three dimensional environment, which was developed for spectral optimizations in indoor farming using FSP modeling. Measurements performed with a spectrometer in multiple heights and orientations were compared to simulations recorded with a virtual sensor at the same locations. The model was evaluated as a tool for assessment of spectral light heterogeneity under an alternative placement of the LED modules. Applying the model can assist in choosing the best chamber design and placements of LEDs to assure homogeneous light conditions. Subsequently, static soybean plants were incorporated into the chamber model. Comparison of light simulations and measurements from below the soybean canopy in four reconstructed scenarios assured a good simulation of micro-light climate. The model was applied to simulate the effect of an increased plant density in an experiment in the chamber. The simulations of light homogeneity in the experimental setup can assist in choosing the optimal design. The developed dynamic FSP model of soybean within the chamber model represents the first FSP model with an integrated response to BPFD. The soybean model was calibrated with data from BPFD experiments. From simulations, a common response curve of internode elongation to the perceived BPFD was derived for the second and third internode. The response curve was integrated in the model and was applied for spectral optimization in a chamber scenario with an alternative high reflective bottom material. The soybean response to BPFD under constant PPFD and the influence of R:FR and PPFD on SAR was explored by designing specific spectra from LEDs. Soybean experiments were performed under six levels of BPFD (60-310 µmol m-2 s-1) and constant PPFD (400 µmol m-2 s-1). Plant height and biomass decreased, leaf mass ratio increased and the ratio of stem biomass (internode plus petiole) translocated to the internode decreased under high BPFD. Three soybean cultivars were grown under nine light treatments to disentangle the effect of R:FR and PPFD. Internode elongation responded mainly to low PPFD with an additive effect from low R:FR, whereas petiole elongation was influenced to a great extent by low R:FR. In the context of SAR, petiole elongation can be seen as the main response to the threat of shade (high PPFD and low R:FR) and both petiole and internode elongation as the response to true shade (low PPFD and low R:FR). This thesis showed how PPFD, BPFD and R:FR work both independently, antagonistically and synergistically on the physiology and morphology of soybean. The increased insight in these responses can e.g. support crop breeding and spectral optimization in indoor farming. Furthermore, interesting and important objectives for future research were identified. These experiments should include physiological measurements for a deeper understanding of interactions and underlying mechanisms. Spectral optimization of indoor farming depends on the purpose of the production. For instance, a high BPFD of 260 µmol m-2 s-1 was optimal for speed breeding, whereas an intermediate BPFD would be preferable to increase biomass. Comprehensive investigation of spectral influence on plant physiology and morphology is necessary to fully utilize the spectral flexibility of LED lighting. The developed FSP model of soybean in a virtual LED chamber represents an important step towards utilizing the advantages of FSP modelling by simulation of a wide variety of scenarios. The model can be adjusted or extended depending on the purpose of the model. It can be calibrated for other crop species and the setting of the chamber dimensions can be changed.Die Züchtung von Sojabohnensorten für europäische Klimabedingungen ist eine dringende Notwendigkeit, um die europäische Produktion zu steigern. Speed-züchtung kann den Prozess der Entwicklung neuer Sorten beschleunigen, indem mehr Generationen pro Saison in Klimakammern wachsen. Das Projekt MoLED-Plant zielte auf die Entwicklung eines Speed-Züchtungssystems für Sojabohne unter LED-Beleuchtung ab. Wichtig für das Speed-Züchtungssystem war es, ein Spektrum zu definieren, dass die Blüte nicht verzögert, um die Ernte von mindestens einem Sojabohnensamen in kurzer Zeit zu ermöglichen. Außerdem sollte das Spektrum niedrige Pflanzen fördern, um Platz für mehr übereinanderstehende Pflanzen zu schaffen. Die Hauptziele dieser Arbeit waren: (i) ein dreidimensionales Modell einer LED-Kammer zur Simulation des Mikrolichtklimas zu konstruieren, (ii) ein funktional-strukturellen Pflanzen (FSP)-Modell von Sojabohne zu entwickeln und eine blauen Photonen-Flussdichte (BPFD)-Reaktionskurve aus Simulationen abzuleiten, (iii) das FSP-Modell mit der integrierten Reaktionskurve zur spektralen Optimierung anzuwenden, (iv) den BPFD unter konstanter photosynthetische Photonen-Flussdichte (PPFD) zu untersuchen und (v) den Einfluss von Rot-Fernrot-Verhältnis (R:FR) und PPFD auf Schattenvermeidungsreaktion (SAR) zu trennen. Die Ziele wurden mit einer Kombination aus FSP-Modellierung in der Growth Grammar-related Interactive Modelling Platform (GroIMP) und Pflanzenversuchen unter mehreren Spektren in LED-Kammern erreicht. Das vorgestellte LED-Kammermodell war die erste dreidimensionale Umgebung, die für spektrale Optimierungen des Indoor-Farmings mittels FSP-Modellierung entwickelt wurde. Messungen wurden mit einem Spektrometer in mehreren Höhen und Orientierungen durchgeführt und mit Simulationen verglichen, die mit einem virtuellen Sensor an den gleichen Stellen aufgezeichnet wurden. Das Modell wurde als Instrument zur Beurteilung der spektralen Lichtheterogenität mit einer alternativen Platzierung der LED-Module bewertet. Die Anwendung des Modells kann bei der Auswahl des besten Kammerdesigns und der besten LED-Platzierung helfen, um homogene Lichtverhältnisse zu gewährleisten. Anschließend wurden statische Pflanzen in das Kammermodell integriert. Der Vergleich von Lichtsimulationen und Messungen unterhalb der Sojablätter in vier rekonstruierten Szenarien stellte eine gute Simulation des Mikrolichtklimas sicher. Das Modell wurde angewendet, um den Effekt einer erhöhten Pflanzendichte auf die Lichthomogenität in der Kammer zu simulieren. Die Simulationen können bei der Auswahl des optimalen Versuchsaufbaus helfen. Das entwickelte dynamische FSP-Modell mit der Sojabohne innerhalb der Kammer stellt das erste FSP-Modell mit einer integrierten Reaktion auf die BPFD dar. Das Sojabohnenmodell wurde mit Daten aus BPFD-Versuchen kalibriert. Aus Simulationen wurden für das zweite und dritte Internodium eine gemeinsame Reaktionskurve der Internodienstreckung auf die wahrgenommene BPFD abgeleitet. Die Reaktionskurve wurde in das Modell integriert und zur spektralen Optimierung in einem Kammerszenario mit einem alternativen hochreflektierenden Bodenmaterial eingesetzt. Die Reaktion der Sojabohne auf BPFD bei konstanter PPFD und der Einfluss von R:FR und PPFD auf SAR wurde durch die Gestaltung spezifischer Spektren von LEDs untersucht. Es wurden Versuche mit Sojabohnen unter sechs Stufen von BPFD (60-310 µmol m-2 s-1) und konstanter PPFD (400 µmol m-2 s-1) durchgeführt. Pflanzenhöhe und Biomasse wurden verringert, das Blattmassenverhältnis wurde erhöht und der Anteil der Stängelbiomasse (Internodium plus Blattstiel), die in die Internodien verlagert wurde, nahm unter hoher BPFD ab. Drei Sojabohnensorten wurden unter neun Lichtbehandlungen angebaut, um den Einfluss von R:FR und PPFD zu trennen. Die Internodienstreckung reagierte hauptsächlich auf niedrige PPFD mit einem additiven Effekt von niedrigem R:FR, während die Blattstielstreckung weitestgehend durch niedriges R:FR beeinflusst wurde. Diese Arbeit zeigte, wie PPFD, BPFD und R:FR sowohl unabhängig als auch antagonistisch und synergistisch die Physiologie und Morphologie der Sojabohne beeinflussen. Der erhöhte Einblick in diese Reaktionen kann z.B. die Pflanzenzüchtung und die spektrale Optimierung im Indoor-Farming unterstützen. Außerdem wurden interessante und wichtige Ziele für die zukünftige Forschung identifiziert. Diese Versuche sollten physiologische Messungen zum tieferen Verständnis von Wechselwirkungen und zugrundeliegenden Mechanismen beinhalten. Das entwickelte FSP-Modell der Sojabohne in einer virtuellen LED-Kammer stellt einen wichtigen Schritt dar, um die Vorteile der FSP-Modellierung durch Simulation verschiedener Szenarien zu nutzen

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