Hyperspektrale Fernerkundung und Inversion biochemischer Parameter auf Blatt- und Kronenebene

Ökosysteme spielen eine entscheidende Rolle im Austausch von Wasser, Energie und Treibhausgasen zwischen Boden, Vegetation und Atmosphäre. Die Fähigkeit, Veränderungen in Ökosystemprozessen wie Kohlenstoffbindung, Nährstoffkreisläufen, Nettoprimärproduktion und Streuzersetzung zu erfassen, ist unerlässlich, um globale biogeochemische Kreisläufe zu definieren und den Klimawandel zu identifizieren. In Waldökosystemmodellen werden diese Prozesse mit dem biochemischen Gehalt des Kronendachs, insbesondere den Konzentrationen von Stickstoff, Lignin und Zellulose, in Verbindung gebracht.

daher, Das Verständnis der in Pflanzenblättern vorhandenen Pigmente ist eine wichtige Voraussetzung für die Verbesserung der Beurteilung und Quantifizierung der Pflanzenphysiologie und -vitalität.Da die Schätzung der chemischen Zusammensetzung des Kronendachs mit herkömmlichen Feldprobenahmemethoden zeitaufwändig und für groß angelegte regionale und globale Studien ungeeignet ist, ist die Fernerkundungstechnologie für die Blattbiochemie (Nährstoffe, Pigmente) als Indikator für Stressphänomene oder Schädlinge, Pflanzenkrankheiten und andere Katastrophen schon lange von Interesse für Forstmanager und Ökologen.

Abbildung 1. Erfassung biochemischer Parameter auf Wald- und Kronendachebene.

Drei Pigmentarten bestimmen die Blattfarbe durch selektive Lichtabsorption: Chlorophyll (bei höheren Pflanzen hauptsächlich Chlorophyll a und Chlorophyll b), Carotinoide (darunter β-Carotin und Xanthophyll) und Anthocyane. Gehalt und Zusammensetzung dieser Pigmente hängen vom physiologischen Zustand der Blätter ab und verändern sich während der Blattdifferenzierung und -alterung. Bestimmte Bedingungen, wie Nährstoffmangel und abiotische Stressfaktoren (z. B. Ozon- oder Schwefeldioxidbelastung, Schwermetalle, Virusinfektionen oder Wassermangel), können ihre Bildung beeinträchtigen und zu Veränderungen der optischen Eigenschaften der Vegetation führen. Die Chlorophyllkonzentration gibt Aufschluss über die Photosynthese und die potenziell maximale Kohlendioxid-Assimilationsrate. Carotinoide tragen zur Lichtabsorption bei, spielen aber auch eine photoprotektive Rolle und deuten auf eine reduzierte Photosynthese hin.Stickstoff und Lignin korrelieren über ihre Auswirkungen auf die Zersetzungsraten mit der Kohlenstoffverteilung bzw. den Nährstoffkreislaufraten. Die Chlorophyllkonzentration korreliert ebenfalls stark mit Stickstoff und ist daher zu einem wichtigen Parameter für die Untersuchung von Pflanzenbeständen geworden.

Zahlreiche Studien belegen einen Zusammenhang zwischen Daten, die mit bildgebenden Spektrometern erfasst wurden, und biochemischen Eigenschaften von Blättern. Frühere Untersuchungen nutzten vorwiegend die schrittweise Regression, um prädiktive Beziehungen zwischen schmalbandigen Fernerkundungsdaten und relevanten biochemischen Variablen (z. B. Cellulose, Chlorophyll, Lignin, Stickstoff und Stärke) herzustellen. Spätere Studien schlugen alternative Verfahren vor, insbesondere die Schätzung biochemischer Variablen mithilfe von Reflexionsmodellen.

Der Übergang von der Blatt- zur Bestandsebene führt zu starken Störeffekten, wie dem Einfluss der Bestandsstruktur (Blattflächenindex, Blattwinkelverteilung) und der Bodenbeschaffenheit. Im Vergleich zu kontrollierten Laborbedingungen werden luft- oder satellitengestützte Daten zusätzlich durch Faktoren wie variable Sonneneinstrahlung und atmosphärische Bedingungen sowie Instrumenteneigenschaften (Signal-Rausch-Verhältnis, spektrale Bandbreite, Beobachtungsgeometrie) beeinflusst. Diese Faktoren führen insgesamt zu zahlreichen Problemen bei der Bestimmung der biochemischen Zusammensetzung von Blättern mithilfe von Fernerkundungsdaten. Dennoch haben verwandte Studien gezeigt, dass spektrale Bestrahlungsstärkemessungen von Pflanzenbeständen mit Veränderungen in der chemischen Zusammensetzung des Bestandes, einschließlich der Konzentrationen von Lignin, Stickstoff und Cellulose, korrelieren.

Abbildung 2. Streudiagramm zur Darstellung des Zusammenhangs zwischen verschiedenen Reflexionsindizes und dem Gesamtchlorophyllgehalt.