The FLUXNET2015 dataset and the ONEFlux processing pipeline for eddy covariance data

The FLUXNET2015 dataset provides ecosystem-scale data on CO2, water, and energy exchange between the biosphere and the atmosphere, and other meteorological and biological measurements, from 212 sites around the globe (over 1500 site-years, up to and including year 2014). These sites, independently managed and operated, voluntarily contributed their data to create global datasets. Data were quality controlled and processed using uniform methods, to improve consistency and intercomparability across sites. The dataset is already being used in a number of applications, including ecophysiology studies, remote sensing studies, and development of ecosystem and Earth system models. FLUXNET2015 includes derived-data products, such as gap-filled time series, ecosystem respiration and photosynthetic uptake estimates, estimation of uncertainties, and metadata about the measurements, presented for the first time in this paper. In addition, 206 of these sites are for the first time distributed under a Creative Commons (CC-BY 4.0) license. This paper details this enhanced dataset and the processing methods, now made available as open-source codes, making the dataset more accessible, transparent, and reproducible.Peer reviewe

Development of spectroscopy and imaging tools for crop phenotyping

Les travaux illustrés dans cette présentation font partie d’une thèse s’inscrivant dans le contexte du développement de méthodes de phénotypage du blé tendre d’hiver en laboratoire et au champ. Ce sujet de recherche a pour but de contribuer à l’amélioration de la sélection et de l’évaluation variétale ainsi qu’à l’évaluation de stress (biotique et abiotique). L’imagerie hyperspectrale est considérée comme prometteuse pour le phénotypage et l’évaluation variétale, notamment concernant la détection de maladies des cultures. Toutefois, dans la plupart de ces travaux, l’imagerie hyperspectrale est mise en oeuvre en conditions contrôlées (laboratoire ou serre). Peu d’études ont mis en œuvre cette technique directement sur le terrain. Afin d’évaluer, le potentiel de l’imagerie hyperspectrale pour le phénotypage du blé tendre d’hiver, cette recherche vise à développer une méthode de détection de la fusariose. Pour ce faire, des analyses d’épis sont réalisées en laboratoire et une interprétation de la signature spectrale sera proposée. La mise en œuvre de l’imagerie hyperspectrale en conditions extérieures (parcelles d’essai) est également étudiée afin de déterminer si l’information spectrale acquise permet la détection d’épis et l’évaluation de leur état sanitaire.PhenWhea

Sorting of crop residues and fossil bones from soil by NIR Hyperspectral Imaging

Soil is a complex matrix containing a wide variety of constituents of interest for disciplines like agronomy or archaeology; it could either be crop residues like roots and straws or bones and ceramics. Current challenges comprise the detection of these constituents as well as the assessment of their qualitative parameters by means of fast and non-destructive analytical methods. The scope of this work is to present two applications using Near Infrared Hyperspectral Imaging (NIR-HSI) combined with chemometrics to sort constituents of soil and to assess their qualitative parameters. The first application concerns the feasibility study of using NIR-HSI to sort crop residues such as roots and straws in soil. The second application aim to develop a method to assess the level of collagen preservation in fossil bones.ArcheoNIR projec

Evaluation de la présence de grains dans des épis de froment d'hiver par imagerie hyperspectrale proche infrarouge

Obtaining varieties with higher yield is one of the aims of crop breeding. For winter wheat (Triticum aestivum L.), yield is the result of three components which are the number of ears per unit area, the number of kernels per ear and the kernel weight. The occurrence of stresses during crop growth can have a negative impact on the yield components. For example, abiotic stresses such as drought or frost, if they occur at sensitive stages of the crop can cause a decrease in the number of kernels per ear. On the other hand, biotic stresses induced by a disease such as Fusarium Head Blight (FHB) can also cause a decrease in the number and weight of kernels per ear. Assessing the physiology behind the number of kernels and the impact of stresses is a complex process requiring observations at specific critical periods of the crop cycle. The scope of this study is to propose an innovative method based on Near Infrared Hyperspectral Imaging (NIR-HSI) to evaluate the presence of kernels in winter wheat ears. This preliminary study allowed the evaluation of the potential of the method using winter wheat ears collected in a field trial in Belgium. NIR-HSI combined with chemometric tools identified spectral bands potentially characteristic of the presence of kernels inside the ears. A chemometric model using Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) enabled the identification of ears with and without kernels. The PLS-DA results allowed tracking the presence of kernels in winter wheat ears at spikelet level. These results indicate that NIR-HSI might be a useful method to provide information assessing the status of kernels inside the ear, which plays an important role in yield assessment.PhenWhea

Assessment of kernel presence in winter wheat ears using Near-Infrared Hyperspectral Imaging

PhenWhea

Evaluation des apports potentiels de l’imagerie hyperspectrale pour le phénotypage variétal du froment d’hiver en Wallonie

Les travaux illustrés dans cette présentation font partie d’une thèse s’inscrivant dans le contexte du développement de méthodes de phénotypage du blé tendre d’hiver en laboratoire et au champ. Ce sujet de recherche a pour but de contribuer à l’amélioration de la sélection et de l’évaluation variétale ainsi qu’à l’évaluation des stress biotiques et abiotiques. L’imagerie hyperspectrale est considérée comme prometteuse pour le phénotypage et l’évaluation variétale, notamment concernant la détection de maladies des cultures. Toutefois, dans la plupart de ces travaux, l’imagerie hyperspectrale est mise en œuvre en conditions contrôlées (laboratoire ou serre). Peu d’études ont mis en œuvre cette technique directement sur le terrain. Afin d’évaluer, le potentiel de l’imagerie hyperspectrale pour le phénotypage du blé tendre d’hiver, cette recherche vise à développer une méthode de détection de la fusariose. Pour ce faire, dans un premier temps, des analyses d’épis sont réalisées en laboratoire et une interprétation de la signature spectrale est proposée. Dans un second temps, la mise en œuvre de l’imagerie hyperspectrale en conditions extérieures sur parcelles d’essais est étudiée afin de déterminer si l’information spectrale acquise permet la détection d’épis et l’évaluation de leur état sanitaire en plein champ. Les premiers résultats obtenus en laboratoire semblent indiquer la possibilité de différencier les épis sains des épis fusariés. En outre, la méthode développée en laboratoire semble également montrer une bonne corrélation avec la sévérité d’infection de fusariose observée visuellement sur les épis. Ces travaux ont étés réalisés dans le cadre d’un projet de la région wallonne (PhenWheat) financé par le Service Public de Wallonie (SPW), Direction Générale Agriculture Ressources Naturelles Environnement (DGO3 - DGARNE), Direction Recherche et Développement, projet D31-1385/S1 et d’un projet européen (Invite) financé par le programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne, sous la convention de subvention N°817970.PhenWhea