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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:hbz:385-11317
URL: http://ubt.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2018/1131/


Advanced Thermal Remote Sensing for Water Stress Detection of Agricultural Crops

Trockenstress Detektion landwirtschaftlicher Nutzpflanzen mithilfe innovativer Fernerkundungsmethoden im Thermalen Infrarot

Gerhards, Max

pdf-Format:
Dokument 1.pdf (5.314 KB)

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SWD-Schlagwörter: Fernerkundung, Wärmestrahlung, Infrarot, Landwirtschaft, Stress
Freie Schlagwörter (Deutsch): Thermales Infrarot, hyperspektral, Trockenstress Detektion, Fernerkundung, Spektrale Emissivität
Freie Schlagwörter (Englisch): remote sensing, thermal infrared, hyperspectral, water stress detection, spectral emissivity
Institut: Geographie und Geowissenschaften
Fakultät: Fachbereich 6
DDC-Sachgruppe: Geowissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Udelhoven, Thomas (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 08.02.2018
Erstellungsjahr: 2018
Publikationsdatum: 13.04.2018
Bemerkung: DOI: https://doi.org/10.25353/UBTR-3021-5294-13XX
Kurzfassung auf Englisch: Water-deficit stress, usually shortened to water- or drought stress, is one of the most critical abiotic stressors limiting plant growth, crop yield and quality concerning food production. Today, agriculture consumes about 80 – 90 % of the global freshwater used by humans and about two thirds are used for crop irrigation. An increasing world population and a predicted rise of 1.0 – 2.5°C in the annual mean global temperature as a result of climate change will further increase the demand of water in agriculture. Therefore, one of the most challenging tasks of our generation is to reduce the amount water used per unit yield to satisfy the second UN Sustainable Development Goal and to ensure global food security. Precision agriculture offers new farming methods with the goal to improve the efficiency of crop production by a sustainable use of resources. Plant responses to water stress are complex and co-occur with other environmental stresses under natural conditions. In general, water stress causes plant physiological and biochemical changes that depend on the severity and the duration of the actual plant water deficit. Stomatal closure is one of the first responses to plant water stress causing a decrease in plant transpiration and thus an increase in plant temperature. Prolonged or severe water stress leads to irreversible damage to the photosynthetic machinery and is associated with decreasing chlorophyll content and leaf structural changes (e.g., leaf rolling). Since a crop can already be irreversibly damaged by only mild water deficit, a pre-visual detection of water stress symptoms is essential to avoid yield loss. Remote sensing offers a non-destructive and spatio-temporal method for measuring numerous physiological, biochemical and structural crop characteristics at different scales and thus is one of the key technologies used in precision agriculture. With respect to the detection of plant responses to water stress, the current state-of-the-art hyperspectral remote sensing imaging techniques are based on measurements of thermal infrared emission (TIR; 8 – 14 µm), visible, near- and shortwave infrared reflectance (VNIR/SWIR; 0.4 – 2.5 µm), and sun-induced fluorescence (SIF; 0.69 and 0.76 µm). It is, however, still unclear how sensitive these techniques are with respect to water stress detection. Therefore, the overall aim of this dissertation was to provide a comparative assessment of remotely sensed measures from the TIR, SIF, and VNIR/SWIR domains for their ability to detect plant responses to water stress at ground- and airborne level.
The main findings of this thesis are: (i) temperature-based indices (e.g., CWSI) were most sensitive for the detection of plant water stress in comparison to reflectance-based VNIR/SWIR indices (e.g., PRI) and SIF at both, ground- and airborne level, (ii) for the first time, spectral emissivity as measured by the new hyperspectral TIR instrument could be used to detect plant water stress at ground level.
Based on these findings it can be stated that hyperspectral TIR remote sensing offers great potential for the detection of plant responses to water stress at ground- and airborne level based on both TIR key variables, surface temperature and spectral emissivity. However, the large-scale application of water stress detection based on hyperspectral TIR measures in precision agriculture will be challenged by several problems: (i) missing thresholds of temperature-based indices (e.g., CWSI) for the application in irrigation scheduling, (ii) lack of current TIR satellite missions with suitable spectral and spatial resolution, (iii) lack of appropriate data processing schemes (including atmosphere correction and temperature emissivity separation) for hyperspectral TIR remote sensing at airborne- and satellite level.
Kurzfassung auf Deutsch: Die Landwirtschaft verbraucht heute mit 80 – 90 % den weltweit größten Anteil anthropogen genutzten Frischwassers. Dabei entfallen zwei Drittel des benötigten Wassers auf den Bewässerungsfeldbau. Die Kombination aus einer stetig wachsenden Weltbevölkerung und einem aus dem Klimawandel resultierenden prognostizierten mittleren globalen Jahrestemperaturanstieg von 1.0 – 2.5°C wird den Wasserbedarf in der Landwirtschaft weiter erhöhen. Die daraus resultierende Verknappung der Ressource Wasser erhöht das Risiko von Dürren und Hungerkatastrophen infolge von Trockenstress. Trockenstress beschreibt den Wassermangel einer Pflanze und ist einer der kritischsten abiotischen Stressoren. Trockenstress beeinträchtigt das Pflanzenwachstum und hat somit einen direkten Einfluss auf den Ernteertrag und die Qualität landwirtschaftlicher Nutzpflanzen. Eine der größten Herausforderungen unserer Generation ist im zweiten UN Nachhaltigkeits-Entwicklungs-Ziel definiert und stellt uns vor die Aufgabe den Wasserverbrauch pro Ertragseinheit zu reduzieren, um die globale Nahrungsmittelsicherung langfristig gewährleisten zu können. Die Digitalisierung der Landwirtschaft, insbesondere die Präzisionslandwirtschaft (engl.: precision farming), bietet die Möglichkeit die Effizienz der Nutzpflanzenproduktion bei gleichzeitig nachhaltigem Ressourceneinsatz zu steigern. Pflanzenreaktionen auf Trockenstress sind komplex und treten unter natürlichen Bedingungen oftmals zeitgleich mit anderen Umweltstressoren auf. Die von Trockenstress verursachten pflanzenphysiologischen und biochemischen Veränderungen sind abhängig von der Dauer und Stärke des vorherrschenden Wasserdefizits. Dabei ist die Schließung der Stomata eine der ersten Reaktionen einer Pflanze auf Trockenstress, welche eine Verminderung der Pflanzentranspiration und folglich eine Erhöhung der Pflanzentemperatur bewirkt. Langanhaltender oder starker Trockenstress führt zu irreversiblen Schäden des photosynthetischen Apparats. Da bereits geringer Trockenstress die Pflanze irreversibel schädigen kann, ist eine frühzeitige oder prä-visuelle Detektion von Trockenstress Symptomen essentiell zur Vermeidung von Ernteverlusten. Fernerkundung bietet die einmalige Möglichkeit zur non-destruktiven und raum-zeitlichen Messung unterschiedlicher physiologischer, biochemischer und struktureller Eigenschaften von landwirtschaftlichen Nutzpflanzen auf verschiedenen Skalen und ist daher als eine der Schlüsseltechnologien der Präzisionslandwirtschaft zu sehen. Zur fernerkundlichen Detektion von Trockenstress bei landwirtschaftlichen Nutzpflanzen können nach derzeitigem Stand der Wissenschaft potenziell folgende hyperspektrale Fernerkundungsmethoden eingesetzt werden: Messungen (i) der Emission im Thermalen Infrarot (TIR; 8 – 14 µm), (ii) der Reflexion im Sichtbaren, Nah- und Kurzwelligen Infrarot (VNIR/SWIR; 0.4 – 2.5 µm), und (iii) der sonnen-induzierten Fluoreszenz (SIF; 0.69 und 0.76 µm). Jedoch ist bis heute weitestgehend ungeklärt, wie sensitiv diese Techniken zur Messung von Trockenstress landwirtschaftlicher Nutzpflanzen sind.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es demnach eine vergleichende Bewertung von boden- und flugzeuggestützten Fernerkundungsmethoden aus den Spektralbereichen des TIR, VNIR/SWIR und der SIF hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Detektion von Pflanzenreaktion auf Trockenstress bereitzustellen. Die zentralen Erkenntnisse dieser Doktorarbeit sind: (i) temperaturbasierte Indizes (z.B. CWSI) waren im Vergleich zu reflexionsbasierten VNIR/SWIR Indizes (z.B. PRI) und der SIF besser dazu geeignet Trockenstress bei Pflanzen, sowohl boden- als auch flugzeuggestützt, zu erkennen, (ii) erstmalig konnte gezeigt werden, dass sich die spektrale Emissivität, gemessen mit einem innovativen hyperspektralen thermalen Bildspektrometer, zur bodenbasierten Detektion von Trockenstress eignet.
Basierend auf diesen Ergebnissen bietet die hyperspektrale TIR Fernerkundung sowohl mittels temperaturbasierter Indizes als auch über die Informationen der spektralen Emissivität ein enormes Potenzial zur boden- und flugzeuggestützten Detektion von Trockenstress. Jedoch unterliegt die großräumige landwirtschaftliche Anwendung zur Detektion von Trockenstress mittels hyperspektraler TIR Fernerkundung noch einigen Herausforderungen: (i) zum Einen fehlt es an belastbaren Schwellenwerten temperaturbasierter Indizes (z.B. CWSI) zur direkten Anwendung im Bewässerungsfeldbau, (ii) zum Anderen mangelt es an Thermalsatelliten mit ausreichender spektraler und räumlicher Auflösung, (iii) darüber hinaus bedarf es weiterer Forschung und Entwicklung hinsichtlich der radiometrischen Aufbereitung (Atmosphärenkorrektur und Temperatur-Emissivität-Trennung) flugzeug- und satellitengestützter hyperspektraler TIR Daten.

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