Universität zu Köln

Terrestrial laser scanning for crop monitoring. Capturing 3D data of plant height for estimating biomass at field scale

Tilly, Nora Isabelle (2015) Terrestrial laser scanning for crop monitoring. Capturing 3D data of plant height for estimating biomass at field scale. PhD thesis, Universität zu Köln.

[img]
Preview
PDF
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

Download (8Mb) | Preview

    Abstract

    Terrestrial laser scanning (TLS) is a young remote sensing method, but the trustworthiness of such measurements offers great potential for accurate surveying. TLS allows non-experts to rapidly acquire 3D data of high density. Generally, this acquisition of accurate geoinformation is increasingly desired in various fields, however this study focuses on the application of TLS for crop monitoring. The increasing cost and efficiency pressure on agriculture induced the emergence of site specific crop management, which requires a comprehensive knowledge about the plant development. An important parameter to evaluate this development or rather the actual plant status is the amount of plant biomass, which is however directly only determinable with destructive sampling. With the aim of avoiding destructive measurements, interest is increasingly directed towards non-contact remote sensing surveys. Nowadays, different approaches address biomass estimations based on other parameters, such as vegetation indices (VIs) from spectral data or plant height. Since the plants are not taken it is feasible to perform several measurements across a field and across the growing season. Hence, the change of spatial and temporal patterns can be monitored. This study applies TLS for objectively measuring and monitoring plant height as estimator for biomass at field scale. Overall 35 TLS campaigns were carried out at three sites over four growing seasons. In each campaign a 3D point cloud, covering the surface of the field, was obtained and interpolated to a crop surface model (CSM). A CSM represents the crop canopy in a very high spatial resolution on a specific date. By subtracting a digital terrain model (DTM) of the bare ground from each CSM, plant heights were calculated pixel-wise. Manual measurements aligned well with the TLS data and demonstrated the main benefit of CSMs: the highly detailed acquisition of the entire crop surface. The plant height data were used to estimate biomass with empirically developed biomass regression models (BRMs). Validation analyses against destructive measurements were carried out to confirm the results. The spatial and temporal transferability of crop-specific BRMs was shown. In one case study, the estimations from plant height and six VIs were compared and the benefit of fusing both parameters was investigated. The analyses were based on the TLS-derived CSMs and spectral data measured with a field spectrometer. The important role of plant height as a robust estimator was shown in contrast to a varying performance of BRMs based on the VIs. A major benefit through the fusion of both parameters in multivariate BRMs could not be concluded in this study. Nevertheless, further research should address this fusion, with regard to the capability of VIs to assess information about the vegetation cover or biochemical and biophysical parameters.

    Item Type: Thesis (PhD thesis)
    Translated abstract:
    AbstractLanguage
    Terrestrisches Laser Scanning (TLS) ist eine recht junge Fernerkundungsmethode, jedoch bietet die Zuverlässigkeit dieser Messungen großes Potenzial für genaue Vermessungen. Mittels TLS können auch Nicht-Experten 3D Daten mit hoher Messdichte zügig erfassen. Die Erfassung genauer Geoinformationen wird zwar generell in verschiedenen Anwendungsbereichen immer wichtiger, die hier präsentierte Studie richtet sich allerdings speziell auf die Anwendung von TLS zum Monitoring von Feldfrüchten. Der steigende Kosten- und Effizienzdruck in der Landwirtschaft hat zur Entwicklung der standortspezifischen Ackerbewirtschaftung geführt, welche ein umfassendes Wissen über die Pflanzenentwicklung erfordert. Ein wichtiger Parameter, um diese Entwicklung oder genauer gesagt den aktuellen Zustand der Pflanzen zu beurteilen ist die Biomasse, welche direkt nur durch destruktive Probenahme bestimmbar ist. Mit dem Ziel solche destruktiven Messungen zu vermeiden, nimmt das Interesse an berührungslosen Erfassungen mittels Fernerkundung zu. Heutzutage beschäftigen sich verschiedene Ansätze mit der Schätzung von Biomasse auf Grundlage anderer Parameter, wie z.B. Vegetationsindizes (VIs) basierend auf Spektraldaten oder Pflanzenhöhe. Da die Pflanzen bei den Messungen nicht entnommen werden ist es möglich mehrere Messungen über ein Feld und über die Vegetationsperiode verteilt durchzuführen. Dadurch kann die Veränderung räumlicher und zeitlicher Muster beobachtet werden. Diese Studie verwendet TLS zum objektiven Messen und Beobachten von Pflanzenhöhen als Schätzgröße für Biomasse auf Feldskala. Insgesamt wurden verteilt über fünf Standorte und vier Vegetationsperioden insgesamt 35 TLS Kampagnen durchgeführt. In jeder Kampagne wurde eine 3D Punktwolke zur Erfassung der Oberfläche des Feldes aufgenommen und zu einem Oberflächenmodell der Pflanzendecke (crop surface model, CSM) interpoliert. Ein CSM stellt somit die Pflanzendecke in sehr hoher räumlicher Auflösung zu einem bestimmten Zeitpunkt dar. Durch die Subtraktion eines digitalen Geländemodelles (digital terrain model, DTM) des blanken Bodens vom CSM wurden die Pflanzenhöhen pixelweise berechnet. Manuelle Messungen bestätigten die TLS Daten und zeigten einen der großen Vorteile der CSMs: die sehr detaillierte Erfassung der gesamten Pflanzendecke. Die Pflanzenhöhen verwendet, um die Biomasse mit empirisch entwickelten Biomasse-Regressionsmodellen (biomass regression models, BRMs) zu schätzen. Diese Werte wurden zur Prüfung der Ergebnisse gegen destruktive Messungen validiert. Die räumliche und zeitliche Übertragbarkeit der für die jeweilige Feldfrucht spezifischen BRMs wurde gezeigt. In einem Fallbeispiel wurde die Schätzungen auf Grundlage der Pflanzenhöhe mit den Schätzungen basierend auf sechs VIs verglichen und der Mehrwert durch eine Kombination beider Parameter untersucht. Die Analysen beruhten dabei auf den aus den TLS Daten abgeleiteten CSMs und Spektraldaten, die mit einem Feldspektrometer erfasst wurden. Die große Bedeutung der Pflanzenhöhe als robuste Schätzgröße für Biomasse wurde gezeigt, während die aus den VIs abgeleiteten BRMs sehr unterschiedliche Ergebnisse lieferten. Ein wesentlicher Vorteil aus der Kombination beider Parameter in multivarianten BRMs konnte in dieser Studie nicht festgestellt werden. Dennoch sollten Ansätze weiter untersucht werden, in denen die Parameter kombiniert werden, da aus VIs Informationen über die Vegetationsdecke oder über biochemische und biophysikalische Parameter abgeleitet werden können.German
    Creators:
    CreatorsEmail
    Tilly, Nora Isabellenora.tilly@uni-koeln.de
    URN: urn:nbn:de:hbz:38-65819
    Subjects: Agriculture
    Geography and travel
    Uncontrolled Keywords:
    KeywordsLanguage
    terrestrial laser scanning; plant height; biomass; precision agriculture; site specific crop management; multi-temporalEnglish
    Terrestrisches Laser Scanning; Pflanzenhöhe; Biomasse; Präzise Landwirtschaft; standortspezifischen Ackerbewirtschaftung; multitemporalGerman
    Faculty: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
    Divisions: Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät > Geographisches Institut
    Language: English
    Date: 2015
    Date Type: Publication
    Date of oral exam: 15 January 2016
    Full Text Status: Public
    Date Deposited: 11 Mar 2016 10:44:58
    Referee
    NameAcademic Title
    Bareth, GeorgProf. Dr.
    Bubenzer, OlafProf. Dr.
    URI: http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/6581

    Actions (login required)

    View Item