Universität zu Köln

Yu, Kang ORCID: 0000-0002-0686-6783 (2014). Hyperspectral Remote Sensing of Crop Canopy Chlorophyll and Nitrogen: The Relative Importance of Growth Stages. PhD thesis, Universität zu Köln.

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Abstract

Remote sensing plays an important role in monitoring vegetation dynamics, and has been recognized as a reliable tool for monitoring biochemical and biophysical variations of agricultural crops, such as plant biomass, height, chlorophyll (Chl) and nitrogen (N). Nitrogen is one of the most essential elements in agro-ecosystems because of its direct role in determining crop yield and vegetation productivity, as well as its association with global N and carbon cycles. Canopy remote sensing of plant biochemical (e.g., N) and biophysical parameters (e.g., biomass) is often discussed separately. However, crop canopy structural characteristics and plant morphophysiological variations at different growth stages cause a confounding effect on the analysis and interpretation of the canopy spectral data. This study aimed to (1) understand the underlying mechanisms of canopy structural dynamics (mainly plant biomass and green leaf area) that impact the retrieval of canopy Chl and N at different growth stages, and (2) develop new algorithms and narrow band vegetation indices that may improve the estimation of Chl and N using hyperspectral data collected in the field and simulated by radiative transfer models (RTMs). To achieve the objectives, barley and rice experiments were conducted in Germany and China, respectively, from experimental plots to farmer fields; both empirical and physical models were employed but with an emphasis on the empirical methods. Results suggest that canopy hyperspectral data allow for the estimation of canopy Chl and N. However, with the advance of growth stages, plant growth rate is much faster than the rate at which N is accumulated in the plant mass until the stage of full heading (canopy closure), which results in a decrease of N concentration — the N dilution effect. Thus, growth stages have a significant effect on the correlation between the optical and biological traits of the crop canopy compared to the differences in crop cultivars and types. This effect is confirmed by five years of experimental data of barley and rice crops. Accordingly, empirical models based on different vegetation indices can be calibrated, before and after the canopy closure, which allows for the monitoring of canopy Chl and N status through the entire growing season. This study also suggests that multivariate models such as partial least squares (PLS) and support vector machines (SVM) are relatively resistant to the influence of growth stages and can be used to improve the estimation of canopy Chl and N compared to univariate models based on vegetation indices. To devise a simple approach for the estimation of canopy Chl and N status that is relatively insensitive to the confounding effect of canopy structural characteristics, new vegetation indices, the Ratio of Reflectance Difference Indices (RRDIs), were developed based on the multiple scatter correction (MSC) theory. This type of indices conceptually eliminates the linear influence caused by the confounding effect of multiple scattering and soil background as well as their interactions; therefore, RRDI weakens the effect of canopy structural variations on the analysis of canopy spectra when estimating biochemical variations. For example, the RRDI derived from the red edge (RRDIre) wavelengths proved to be a robust indicator of canopy Chl and N in both barley and rice crops with different cultivars and for the simulated data by RTMs. Therefore, the method is useful for improving the estimation of canopy biochemical parameters. This study improves the understanding of remote estimation of canopy Chl and N status by considering the dynamical co-variations between plant biomass and N across different growth stages and suggests the potential to improve the ability of canopy hyperspectral data to monitor the canopy biogeochemical cycles of agro-ecosystems using remote sensing. Additionally, this study indicates that hyperspectral vegetation indices based on water absorption bands are useful for the detection of crop diseases at the canopy level.

Item Type:	Thesis (PhD thesis)
Translated abstract:	Abstract Language Fernerkundung spielt eine wichtige Rolle für das Monitoring der Vegetationsdynamik und wurde als zuverlässiges Werkzeug für die Beobachtung von biochemischen und biophysikalischen Unterschieden in Agrarpflanzen, wie z.B. Pflanzenbiomasse, Chlorophyll (Chl), und Stickstoff (N), erkannt. Stickstoff ist aufgrund seiner direkten Rolle in der Ertragsbestimmung von Feldfrüchten und in der Vegetationsproduktivität, als auch in seiner Verbindung mit globalen Stickstoff- und Kohlenstoffflüssen, eines der wesentlichen Elemente im Agrarökosystem. Die Fernerkundung des Stickstoffstatus der Pflanzen und anderer biochemischer Merkmale wird häufig getrennt behandelt, weil es aufgrund von strukturellen und biophysikalischen Eigenschaften in Feldfrüchten und morphophysiologischen Variationen von Pflanzen zu unterschiedlichen Entwicklungsstadien am Verständnis der wechselseitigen Effekte mangelt. Diese Studie bezweckt (1) die zugrundeliegenden Mechanismen zu verstehen, wie die strukturelle Dynamik von Pflanzenbiomasse und grüner Blattfläche die Gewinnung von Chlorophyll und Stickstoff im Bestand beeinflusst, und (2) neue Schmalband Vegetationsindizes aus hyperspektralen Daten, die im Feld erhoben und durch Strahlungstransportmodelle (RTM) simuliert worden sind, zu entwickeln. Um diese Ziele zu erreichen, wurden Experimente an Gerste und Reis jeweils in Deutschland und China von der Versuchs- bis zur Feldskala durchgeführt und hauptsächlich empirische aber auch physikalische Modelle verwendet. Einhergehend mit einem fortschreitenden Entwicklungsstadium, ist das Wachstum von Kulturpflanzen größer als der Anstieg in der Akkumulationsrate von Stickstoff in der Pflanzenbiomasse, bis zu dem Stadium des Bestandsschlusses. Dies führt zu einer schnellen Abnahme der Stickstoffkonzentration und somit zu einer Stickstoffreduzierung. Dadurch haben Entwicklungsstadien einen signifikanten Einfluss auf den Zusammenhang zwischen optischen und biologischen Merkmalen im Feldfruchtbestand, im Gegensatz zu Unterschieden zwischen Kultursorten und Feldfrüchten. Dieser Einfluss wird durch experimentelle Daten aus fünf Jahren im Gersten- und Reisanbau bestätigt. Dementsprechend können empirische Modelle, die auf unterschiedlichen Vegetationsindizes basieren, jeweils vor und nach dem Bestandsschluss kalibriert werden, was das Monitoring von dem Chl- und N-Status für die gesamte Wachstumsperiode zulässt. Diese Studie legt den Schluss nahe, dass multivariate Modelle wie z.B. Partial Least Squares (PLS) und Support Vector Machine (SVM) verhältnismäßig resistent gegenüber Einflüssen von Entwicklungsstadien sind, und dass sie die Schätzung von Chl und N im Bestand gegenüber Modellen, die auf Vegetationsindizes basieren, verbessern können. Um einen einfachen Ansatz für die Schätzung von dem Chl- und N-Status zu entwickeln, der relativ unempfindlich gegenüber den wechselseitigen Effekten der Struktureigenschaften im Bestand ist, wurde ein neuer Vegetationsindex, Ratio of Reflectance Difference Index (RRDI), basierend auf der Strategie einer multiplen Streuungskorrektur (MSC) entwickelt. Dieser Index eliminiert konzeptionell den linearen Einfluss, der durch den wechselseitigen Effekt zwischen multipler Streuung und Bodenhintergrund, als auch durch ihre Interaktionen verursacht wird und mindert somit den Einfluss auf die strukturellen Variationen im Bestand bei der Analyse von Spektren zur Schätzung von biochemischen Variationen. So hat sich z. B. der RRDI, der hier auf den Bereich des Red Edge angepasst wurde (RRDIre), als robuster Chl- und N-Indikator im Bestand, sowohl in Gerste als auch in Reis mit unterschiedlichen Kultursorten, sowie für die durch RTM simulierten Daten erwiesen. Daher ist die Methode für die Verbesserung der Abschätzung von biochemischen Merkmalen aus dem Bestand nützlich. Diese Studie verbessert das Verständnis der Fernerkundung von dem Chl- und N-Status unter Berücksichtigung von dynamischen Kovariationen zwischen Pflanzenbiomasse und Stickstoff für unterschiedliche Entwicklungsstadien und zeigt das Potential der Verbesserung der Leistungsfähigkeit von hyperspektralen Daten zum Monitoring von biogeochemischen Zyklen in Agrarökosystemen durch die Fernerkundung. Darüber hinaus zeigt diese Studie, dass hyperspektrale Vegetationsindizes, die auf Wasserabsorptionsbändern basieren, für die Detektion von Pflanzenkrankheiten auf Bestandsebene nützlich sind. German
Creators:	Creators Email ORCID ORCID Put Code Yu, Kang kyu@uni-koeln.de orcid.org/0000-0002-0686-6783 UNSPECIFIED
URN:	urn:nbn:de:hbz:38-56802
Date:	14 July 2014
Language:	English
Faculty:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences
Divisions:	Faculty of Mathematics and Natural Sciences > Department of Geosciences > Geographisches Institut
Subjects:	Natural sciences and mathematics Earth sciences Agriculture
Uncontrolled Keywords:	Keywords Language Barley; Canopy Nitrogen; Canopy Structure; Cereal Disease; Heading Stage; Leaf Chlorophyll Concentration; Nitrogen Dilution Effect; Plant Nitrogen Status; Precision Agriculture; Rice; Sanjiang Plain English Blue to Far-Red Fluorescence Ratio; Chlorophyll Fluorescence; Crop Monitoring; Hyperspectral Vegetation Index; Red Edge; Remote Sensing English Lambda-by-Lambda Band Optimization; Multiple Linear Regression; Ratio of Reflectance Difference Index (RRDI); Support Vector Machines (SVM); Partial Least Squares (PLS); Vegetation Indices; Reflectance Spectroscopy English
Date of oral exam:	14 April 2014
Referee:	Name Academic Title Bareth, Georg Prof. Dr. Schneider, Karl Prof. Dr.
Funders:	China Scholarship Council (CSC), Natural Science Foundation of China (NSFC), German Federal Ministry of Education and Research (BMBF)
Projects:	China 973 Program, CROPSENSe
Refereed:	Yes
URI:	http://kups.ub.uni-koeln.de/id/eprint/5680