Detektion und Anwendung der durch Sonnenlicht induzierten Chlorophyllfluoreszenz mittels eines weltraumgestützten Hyperspektrometers

Abbildung 1. Verteilung von SIF in Nordnigeria, Afrika, Stand: 8. April 2025.

Aktuell liegen die meisten Daten zur durch Sonnenlicht induzierten Chlorophyllfluoreszenz (SIF) in diskreter Punktform mit geringer räumlicher Abdeckung vor.

Wir verwendeten ein hyperspektrales Instrument mit einer spektralen Auflösung von 0,48 nm, um hochauflösende bildgebende Untersuchungen der Chlorophyllfluoreszenz durchzuführen. Wir hofften, damit die Lücke in der aktuellen Satellitenplattform für sonnenlichtinduzierte Chlorophyllfluoreszenz mit höherer räumlicher Auflösung zu schließen.

Tabelle 1. Wichtigste Leistungsindikatoren einiger weltraumgestützter Sensoren mit SIF-Erkennungsfähigkeiten

*Referenz: Zhang, Lifu; Wang, Siheng; Huang, Changping. 2018. Satellitenfernerkundungs-Inversionsmethode für solarinduzierte Chlorophyllfluoreszenz. Journal of Remote Sensing, 22(1): 1-12

Grundlagen der SIF-Berechnung

Ein Teil der von Pflanzen absorbierten Lichtenergie wird nicht für die Photosynthese genutzt, sondern als Fluoreszenz in Form langwelliger Strahlung abgegeben. Die Chlorophyllfluoreszenz findet im roten und dunkelroten Spektralbereich (650–800 nm) statt. Als Nebenprodukt der Photosynthese ist die Fluoreszenz eng mit dem Photosynthesemechanismus verknüpft und kann die photosynthetische Kapazität der Pflanzen direkt widerspiegeln.

Die Fluoreszenz trägt zur scheinbaren Reflexion des Kronendachs bei; Reflexionsmaxima bei 685 und 760 nm lassen sich mit einem Spektrometer mit subnanometergenauer Auflösung beobachten. Bei 685 nm beträgt der Beitrag der Fluoreszenz zur scheinbaren Reflexion 10–20 %, bei 740 nm 2–6 %.

Im roten Grenzbereich der Vegetation (650-800 nm) trägt die Fluoreszenz zur scheinbaren Reflexion bei.

Vorteile von SIF gegenüber Vegetationsindizes: Reflexionsbasierte Vegetationsindizes können frühe Anzeichen abnormalen Pflanzenwachstums in den Anfangsstadien von Umweltanomalien nicht zeitnah erfassen und weisen eine Verzögerung auf. SIF hingegen kann Anomalien sensitiver erkennen.

Abbildung 2. Lage der verdeckten Linien von Fraunhofer und Fehème

Fraunhofer-Dunkellinien-Füllmethode: Aufgrund der atmosphärischen Absorption enthält das Sonnenspektrum zahlreiche feine dunkle Linien, die als Fraunhofer-Dunkellinien bekannt sind. Fluoreszenzsignale können bei spezifischen, durch das Sonnenspektrum abgeschwächten Wellenlängen quantitativ gemessen werden.

Die Sonnenstrahlung weist drei Hauptabsorptionsbanden im roten und nahinfraroten Bereich auf: die Hα-Linie bei 656,3 nm (repräsentiert durch die Absorption von atmosphärischem Wasserstoff) und die O₂-Absorptionslinien der Erdatmosphäre bei 687 nm und 760 nm. Diese Banden überlappen typischerweise mit dem Fluoreszenzspektrum von Chlorophyll. Die Fluoreszenz-Fernerkundungstechnologie vergleicht die Intensität der spektralen Linien der Sonnenstrahlung mit der Intensität der spektralen Linien der Pflanzenstrahlung. Dabei wird die Fluoreszenzmenge gemessen, die durch kurzwellige Anregung emittiert wird, um ein Fraunhofer-„Pot“ bis zu einem bestimmten Grad zu füllen. Ein Fraunhofer-„Pot“ repräsentiert eine Absorptionslinie in einem bestimmten Wellenlängenbereich und ähnelt einem „Topf“.

Unter der Annahme, dass der spektrale Reflexionsgrad R der Vegetation in der Fraunhofer-Dunkellinie und angrenzenden Spektralbereichen gleich ist, wird die Fluoreszenzintensität f der Vegetation in der Fraunhofer-Dunkellinie und angrenzenden Spektralbereichen mit der folgenden Formel berechnet:

Abbildung 3. Fraunhofer-Dunkellinienfluoreszenz-Detektionsprinzip

a, b: Die Intensität des solaren Bestrahlungsspektrums, gemessen mit einer Referenzplatte in der Fraunhofer-Dunkellinie und angrenzenden Spektralbereichen.

c, d: Die Intensität des vom Vegetationsdach reflektierten Bestrahlungsspektrums in der Fraunhofer-Dunkellinie und angrenzenden Spektralbereichen.

λ0: Die zentrale Wellenlänge der Fraunhofer-Dunkellinie.

Da R unabhängig von der Fluoreszenz ist, kann die Chlorophyllfluoreszenz einfach durch Messung der spektralen Reflexion, der solaren Bestrahlungsstärke und der Reflexion des Kronendachs im Fraunhofer-Dunkellinienband gemessen werden.

Unterschiedliche Pflanzenarten und ihre Wachstumsbedingungen führen zu unterschiedlichen Verhältnissen der relativen Fluoreszenzintensitätswerte bei 760 nm und 687 nm, die mittels FLD berechnet werden und als Grundlage für die Beurteilung des physiologischen Zustands der Pflanzen dienen können.

Datenbeispiel

Abbildung 4. Beispiel eines Vegetationspixelspektrums

Abbildung 5. O2A-Absorptionspeak

Das obige Bild zeigt das typische Vegetationsspektrum des Satelliten 04. Es sind ein O₂B-Absorptionsmaximum bei etwa 687 nm, ein O₂A-Absorptionsmaximum bei etwa 760 nm und ein H₂O-Absorptionsmaximum bei etwa 720 nm zu erkennen. Im Vergleich zum Standard-Fraunhofer-Absorptionsspektrum stimmen die spektralen Positionen genau überein, und die spektrale Verschiebung ist vernachlässigbar gering (

SIF-Berechnung

Verbesserte Spline-Interpolation Fraunhofer Dark Line Filling Methode (iFLD)

Auf Basis der Fraunhofer-Dunkellinienfüllmethode (FLD) wurden Verbesserungen bei der Auswahl von Referenzbändern und benachbarten Bändern vorgenommen. Insgesamt wurden acht Bänder anhand der Absorptionspeakbreite ausgewählt, und Spline-Funktionen wurden zur Anpassung des Hintergrundspektrums verwendet.

Abbildung 6. Für die Anpassung verwendeter Bandbereich

Abbildung 7. Ergebnisse der Spline-Funktionsanpassung und Interpolation (Pixel 1, 2 und 3 repräsentieren Strauch-, Ackerland- bzw. Gebäudepixel).

Wie in der obigen Abbildung dargestellt, repräsentiert die gestrichelte Linie die Anpassungsergebnisse anhand von acht Bändern nahe dem O2A-Absorptionsmaximum. Da die Bänder 211 und 212 beidseitig des O2A-Absorptionsmaximums liegen, wird der Mittelwert von 760,43195 nm als der durch SIF beeinflusste Strahlungswert und gleichzeitig als Zielwellenlänge für die Spline-Funktionsanpassung verwendet. In der obigen Abbildung entspricht die Differenz zwischen dem ursprünglichen Spektralwert und dem durch die Spline-Funktion angepassten Wert am unteren Ende der quadratischen Funktion dem Anteil, der durch SIF verursacht wird – der SIF-Intensität.

Aufgrund der tatsächlichen Geländebedingungen ist die Vegetationsbedeckung der Strauchflächen in Pixel 1 deutlich geringer als die von Ackerland, und auch die Photosyntheseintensität ist geringer als die von Nutzpflanzen während ihrer Hauptwachstumsphase. Daher ist der SIF-Wert deutlich niedriger als der von Ackerland in Pixel 1. Pixel 3, ein bebautes Gebiet, weist nur geringe Begrünung und wenige Bäume auf, was zum niedrigsten SIF-Wert führt.

SIF-Ergebnisprüfung

Abbildung 8. Vergleich der Berechnungsergebnisse für verschiedene Absorptionsbanden

Die obige Abbildung zeigt die SIF-Ergebnisse für verschiedene Bandpositionen und vergleicht sie mit dem NDVI aus denselben Sentinel-2-Daten. Wie dargestellt, weist das SIF mit dem O2A-Band das geringste Rauschen auf, und die Datenverteilung ähnelt der des NDVI. Das O2B-Band zeigt aufgrund seiner geringeren Absorptionstiefe deutliches Rauschen, aber ein Verteilungstrend ist dennoch erkennbar. Die mit nicht-SIF-charakteristischen Bändern berechneten Ergebnisse liefern kaum verwertbare Informationen. Dieser Vergleich belegt die Effektivität unserer Methode.

Anwendungsfälle

Abbildung 9. Verbreitungskarte von SIF in Acker- und Waldgebieten

 Abbildung 10. NDVI-Verteilungskarte von Ackerland und Waldgebieten 

Abbildung 11. Hochauflösende Verteilungskarte des NDVI in Ackerlandgebieten

Abbildung 12. Statistischer Vergleich der Bodenfeuchte in der Wurzelzone und der Niederschlagsmenge in Ackerbau- und Waldgebieten.

Die SIF-Werte in den genannten Wald- und Ackerflächen weisen deutliche Unterschiede auf und weichen geringfügig von der NDVI-Verteilung ab. In der Ackerfläche führte die Vermischung von Nutzpflanzen und Boden im unteren linken Bereich aufgrund der ursprünglichen Auflösung des Sentinel-Bildes von 10 Metern nach dem Resampling zur Anpassung an die SIF-Auflösung zu einem niedrigeren NDVI-Wert. Das Phänomen hoher SIF-Werte in der Ackerfläche ist jedoch in den SIF-Ergebnissen deutlich erkennbar. Die Waldfläche mit ihrem bergigen Gelände und der hauptsächlich aus niedrigen Sträuchern und einigen Bäumen bestehenden Vegetation weist eine geringere Vegetationsbedeckung als die Ackerfläche auf, was zu einem deutlich niedrigeren SIF-Wert führt. Darüber hinaus ging der Niederschlag in beiden Gebieten nach März gemäß den obigen statistischen Diagrammen zurück, was zu einem signifikanten Rückgang der Bodenfeuchtigkeit führte, wobei der Rückgang in der Waldfläche stärker ausfiel als in der Ackerfläche. Da die Ackerfläche typischerweise über Bewässerungsanlagen verfügt, die Bergregion jedoch in der Regel nicht, wird vermutet, dass die Waldfläche unter Trockenstress leidet, was zu einem weiteren Rückgang des SIF-Wertes führt. Dies deutet darauf hin, dass SIF im Vergleich zu NDVI Stressphänomene bei Pflanzen sensitiver erfassen und gestresste Bereiche besser identifizieren kann und somit ein leistungsfähigeres Instrument für die ökologische Umweltbewertung und die Präzisionslandwirtschaft darstellt.