Retrieval of Leaf Area Index (LAI) and Soil Water Content (WC) Using Hyperspectral Remote Sensing under Controlled Glass House Conditions for Spring Barley and Sugar Beet

Leaf area index (LAI) and water content (WC) in the root zone are two major hydro-meteorological parameters that exhibit a dominant control on water, energy and carbon fluxes, and are therefore important for any regional eco-hydrological or climatological study. To investigate the potential for retrieving these parameter from hyperspectral remote sensing, we have investigated plant spectral reflectance (400-2,500 nm, ASD FieldSpec3) for two major agricultural crops (sugar beet and spring barley) in the mid-latitudes, treated under different water and nitrogen (N) conditions in a greenhouse experiment over the growing period of 2008. Along with the spectral response, we have measured soil water content and LAI for 15 intensive measurement campaigns spread over the growing season and could demonstrate a significant response of plant reflectance characteristics to variations in water content and nutrient conditions. Linear and non-linear dimensionality analysis suggests that the full band reflectance information is well represented by the set of 28 vegetation spectral indices (SI) and most of the variance is explained by three to a maximum of eight variables. Investigation of linear dependencies between LAI and soil WC and pre-selected SI's indicate that: (1) linear regression using single SI is not sufficient to describe plant/soil variables over the range of experimental conditions, however, some improvement can be seen knowing crop species beforehand; (2) the improvement is superior when applying multiple linear regression using three explanatory SI's approach. In addition to linear investigations, we applied the non-linear CART (Classification and Regression Trees) technique, which finally did not show the potential for any improvement in the retrieval process

Optimierter Einsatz von Kartoffelprotein in der Ernährung von Regenbogenforellen nach ökologischen Kriterien

Im ersten Versuch wurde aufgezeigt, dass der Einsatz von Kartoffelproteinen als Fischmehlersatz in der ökologischen Ernährung von Regenbogenforellen im höchsten Maße von der Qualität des Rohstoffs abhängig ist. Vor allem der Gehalt an Glykoalkaloiden und anderen möglichen antinutritiven Inhaltstoffen spielt eine Rolle, was wiederum durch die Substitutionshöhe beeinflusst werden kann. Der Geschmack, die Verdauung und Verwertung werden durch hohe Substitutionsraten stark (negativ) beeinflusst. Als Abschlussempfehlung für diesen ersten Versuch werden als maximale Proteinaustauschhöhe 50% mit einem LG-PPC angegeben, wobei das Futter weiterhin einen hohen nutritiven Wert aufweist. Gerade die Akzeptanz der Futterpartikel sollte in zukünftigen Forschungsvorhaben verbessert werden, um zu gewährleisten, dass Nährstoff dieses neuen Einsatzstoffes in ausreichenden Mengen in den Organismus gelangen. Dies könnte über den Einsatz von Geschmackstoffen erfolgen. Generell haben gereinigte Kartoffelproteine das Potential als alternative Proteinquelle in ökologischen Fischfuttermitteln verwendet zu werden. Es lässt sich nach den Vorgaben der EU Gesetzgebung verwenden und bietet aus ernährungsphysiologischer Sicht alle benötigten Aminosäuren, ohne das eine Supplementierung mit freien AS erfolgen müsste. Dennoch müssen weitere Erkenntnisse für eine bessere Verwendung und Ausnutzung in der Ernährung von Forellen gefunden werden. Für den Einsatz von geschmacksverstärkenden Futtereinsatzstoffen lässt sich zusammenfassend festhalten, dass alle Kartoffelproteingruppen eine reduzierte Futteraufnahme und Wachstum aufwiesen, wenn sie mit den Fischmehl-Futtergruppen verglichen werden. Weiterhin muss festgehalten werden, dass alle PPC Gruppen auch, oder gerade im Vergleich mit der GFM Gruppe ebenfalls geringere Wachstumsleistungen aufwies. Dies könnte zum einen darauf hindeuten, dass über die Glykoalkaloide hinaus weitere antinutritive Effekte von den PPC ausgehen, welche aber an dieser Stelle nicht erfasst wurden und zum anderen könnte die Wirkung von Solanin und Chaconin durch die hohe Attraktivität von Fischmehl kompensiert worden sein. Dennoch lag das PER in allen Fütterungsgruppen über 2, was auf eine gute Proteinverwertung hindeutet. Unterstützt wird diese Aussage durch die guten Futterquotienten zwischen 0,91 – 1,15. Die höchsten täglichen Fütterungsraten wurden in den Fischmehlgruppen (FM und GFM) ermittelt. Der Effekt von Fischmehl auf den Geschmack war deutlich intensiver als jeglicher verwendeter Geschmacksverstärker im Versuch. Unter diesen geschmacksverstärkenden Substanzen wies Blutmehl die höchsten Futteraufnahmen auf. Neben diesem Effekt zeigte sich zusätzlich ein positiver Einfluss auf die Bindeeigenschaften im Futterpartikel. Dies ist für die Zukunft ein weiterer wichtiger Punkt für den Einsatz von Kartoffelproteinen in biologisch-organischen Fischfuttermitteln. Neben der hohen biologischen Wertigkeit des Proteins, verhindert die Feinkörnigkeit des Rohstoffs PPC eine stabile Verarbeitung. Als abschließende Beurteilung lässt sich festhalten, dass alle verwendeten Kombinationen von Weizenkleber und konzentrierten Kartoffelproteinen in der Lage waren 56% des eingesetzten Fischmehls (auf der Proteinebene) in Futtermitteln für Regenbogenforellen problemlos zu ersetzen. Dabei wurde keinerlei negativer Einfluss auf die Futteraufnahme, Verwertung, Wachstum und die Tiergesundheit festgestellt. Darüber hinaus zeigte auch die Ganzkörperzusammensetzung und Blutparameteranalyse, dass alle angebotenen Futtermittel eine ausreichende Versorgung sicherstellen können. Beide verwendeten Rohstoffe können nicht nur aus zertifizierungs-rechtlicher Sicht, sondern auch aus ernährungsphysiologischer Sicht für den Einsatz in organisch-biologischen Fischfuttermitteln empfohlen werden. Die Einsatzmengen eines jeden Rohstoffs werden gerade bei Weizenkleber durch den ernährungsphysiologischen Bedarf der jeweiligen Art bestimmt und liegen nach aktuellen Erkenntnissen bei ca. 190 g kg-1 Futtermittel. Bei höheren Konzentrationen treten beim Weizenkleber Mangelsituationen (v.a. Lysin) und beim Kartoffelprotein (>300 g kg-1 Futtermittel) Geschmacksprobleme auf. Die Kombination beider Rohstoffe nutzt die Vorteile des günstigen jedoch zum Teil minderwertigen Weizenkleberproteins, welches durch lediglich geringe Mengen eines hochgereinigten Kartoffelproteinkonzentrates aufgewertet werden kann. Dadurch entsteht ein nachhaltiges und zertifizierungsfähiges Fischfuttermittel mit einem hohen nutritiven Wert und hoher Stabilität im Wasser

The Improvement of Land Cover Classification by Thermal Remote Sensing

Land cover classification has been widely investigated in remote sensing for agricultural, ecological and hydrological applications. Landsat images with multispectral bands are commonly used to study the numerous classification methods in order to improve the classification accuracy. Thermal remote sensing provides valuable information to investigate the effectiveness of the thermal bands in extracting land cover patterns. k-NN and Random Forest algorithms were applied to both the single Landsat 8 image and the time series Landsat 4/5 images for the Attert catchment in the Grand Duchy of Luxembourg, trained and validated by the ground-truth reference data considering the three level classification scheme from COoRdination of INformation on the Environment (CORINE) using the 10-fold cross validation method. The accuracy assessment showed that compared to the visible and near infrared (VIS/NIR) bands, the time series of thermal images alone can produce comparatively reliable land cover maps with the best overall accuracy of 98.7% to 99.1% for Level 1 classification and 93.9% to 96.3% for the Level 2 classification. In addition, the combination with the thermal band improves the overall accuracy by 5% and 6% for the single Landsat 8 image in Level 2 and Level 3 category and provides the best classified results with all seven bands for the time series of Landsat TM images

The Improvement of Land Cover Classification by Thermal Remote Sensing

Land cover classification has been widely investigated in remote sensing for agricultural, ecological and hydrological applications. Landsat images with multispectral bands are commonly used to study the numerous classification methods in order to improve the classification accuracy. Thermal remote sensing provides valuable information to investigate the effectiveness of the thermal bands in extracting land cover patterns. k-NN and Random Forest algorithms were applied to both the single Landsat 8 image and the time series Landsat 4/5 images for the Attert catchment in the Grand Duchy of Luxembourg, trained and validated by the ground-truth reference data considering the three level classification scheme from COoRdination of INformation on the Environment (CORINE) using the 10-fold cross validation method. The accuracy assessment showed that compared to the visible and near infrared (VIS/NIR) bands, the time series of thermal images alone can produce comparatively reliable land cover maps with the best overall accuracy of 98.7% to 99.1% for Level 1 classification and 93.9% to 96.3% for the Level 2 classification. In addition, the combination with the thermal band improves the overall accuracy by 5% and 6% for the single Landsat 8 image in Level 2 and Level 3 category and provides the best classified results with all seven bands for the time series of Landsat TM images

Leveraging Blockchain Technology for Innovative Climate Finance under the Green Climate Fund

The rapid development of digital technologies such as blockchain and distributed ledger-based systems holds transformative potential for the financial sector. Promising applications include asset management as well as peer-to-peer networks for the transparent exchange of data and information. International climate finance stands to benefit in particular ways from these new opportunities in financial technology. Distributed ledger technologies could be leveraged to support climate action, for example by facilitating transparent and standardized transactions, or by enabling more efficient monitoring and accreditation processes. In view of these promising opportunities, we focus our inquiry on the case of the Green Climate Fund to explore how distributed ledger technologies can be used for innovative climate finance. Based on our analysis of different digital system models and potential use cases, we then discuss some of the technical and political challenges that may arise, for example with regard to standards and safeguards, governance processes, country ownership, and further capitalization. Our findings show that distributed ledger-based systems could benefit the work of the fund in key areas such as multi-stakeholder coordination and impact assessment. However, our analysis also points to the concrete limitations of technology driven solutions. Digital technologies are not a standalone solution to persistent resource allocation and governance challenges in international climate finance, especially because the design and deployment of these digital systems is inherently political

Leveraging Blockchain Technology for Innovative Climate Finance under the Green Climate Fund

The rapid development of digital technologies such as blockchain and distributed ledger-based systems holds transformative potential for the financial sector. Promising applications include asset management as well as peer-to-peer networks for the transparent exchange of data and information. International climate finance stands to benefit in particular ways from these new opportunities in financial technology. Distributed ledger technologies could be leveraged to support climate action, for example by facilitating transparent and standardized transactions, or by enabling more efficient monitoring and accreditation processes. In view of these promising opportunities, we focus our inquiry on the case of the Green Climate Fund to explore how distributed ledger technologies can be used for innovative climate finance. Based on our analysis of different digital system models and potential use cases, we then discuss some of the technical and political challenges that may arise, for example with regard to standards and safeguards, governance processes, country ownership, and further capitalization. Our findings show that distributed ledger-based systems could benefit the work of the fund in key areas such as multi-stakeholder coordination and impact assessment. However, our analysis also points to the concrete limitations of technology driven solutions. Digital technologies are not a standalone solution to persistent resource allocation and governance challenges in international climate finance, especially because the design and deployment of these digital systems is inherently political