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Titelaufnahme

Titel
Fernerkundliche Untersuchung von Trockenstress und Schätzung von Vegetationsparametern für land- und forstwirtschaftliche Anwendungsgebiete / eingereicht von Katja Richter
VerfasserRichter, Katja
Begutachter / BegutachterinWeihs, Philipp ; Schneider, Werner
GutachterWeihs, Philipp
Erschienen2009
Umfang107 Bl. : Ill., graph. Darst., Kt.
HochschulschriftWien, Univ. für Bodenkultur, Diss., 2009
Anmerkung
Text teilw. dt. und engl.
Anmerkung
Zsfassung in dt. und engl. Sprache
SpracheMehrsprachig
Bibl. ReferenzOeBB
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Vegetationsparameter / Blattflächenindex / Modellinversion / Trockenstress / optische Fernerkundung
Schlagwörter (EN)vegetation parameters / LAI / model inversion / drought stress / optical remote sensing
Schlagwörter (GND)Forstwirtschaft / Trockenheit / Fernerkundung / Aufsatzsammlung / Landwirtschaft / Trockenheit / Fernerkundung / Aufsatzsammlung
URNurn:nbn:at:at-ubbw:1-19545 Persistent Identifier (URN)
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 Das Werk ist frei verfügbar
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Fernerkundliche Untersuchung von Trockenstress und Schätzung von Vegetationsparametern für land- und forstwirtschaftliche Anwendungsgebiete [2.21 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Der Einsatz fernerkundlicher Methoden ermöglicht die flächenhafte Bestimmung biophysikalischer Vegetationsparameter in hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung. Die vorliegenden Studien analysierten die Verwendung physikalisch basierter Modelle für die Quantifizierung von Blattflächenindex (LAI) und anderer Vegetationsparameter im Vergleich zu empirischen Ansätzen. Insbesondere wurde die Bedeutung von Bestandesreflexionsmodellen für wichtige Precision Farming-Anwendungen wie Trockenstresszonierung, Beobachtung des Wachstums und der Dynamik der Vegetation und Energiebilanzmodellierung aufgezeigt. Im Weiteren wurde die Konfiguration zukünftiger Satelliten (Sentinel-2) hinsichtlich ihrer Eignung für operative Anwendungen getestet. Die Modelle wurden evaluiert und außerdem die physiologische Reaktion der Pflanzen auf Trockenstress und Erholung anhand spektraler Signale auf Blattebene untersucht. Zusammenfassend konnte gezeigt werden, dass die Fernerkundung vom sichtbaren bis zum mittleren Infrarotbereich eine Eignung eher für die Erkennung struktureller Veränderungen des Bestands, z. B. LAI, als für die Trockenstressfrüherkennung aufweist. Die physikalisch basierte Schätzung von Vegetationsparametern kann mit zufriedenstellender Genauigkeit und auch unter diversen Bedingungen, d. h. in unterschiedlicher geographischer Lage, für eine Reihe von Sensortypen und verschiedene Vegetationsarten, durch Inversion von homogenen Turbid Medium-Modellen durchgeführt werden. Die verwendeten Methoden werden daher für eine operative Quantifizierung von biophysikalischen Vegetationsparametern bzw. für die Bestimmung von mittel- und langfristigem sowie potentiellem Trockenstress in Land- und Forstwirtschaft sehr empfohlen.

Zusammenfassung (Englisch)

The availability of high spatial and temporal resolution optical remote sensing data allows the estimation of biophysical parameters for a wide territorial coverage. The present studies analysed the use of physically based approaches for the quantification of the Leaf Area Index (LAI) and other important vegetation characteristics. Comparisons with traditional empirical models, using vegetation indices, are performed. Furthermore, the relevance of canopy reflectance models for precision farming applications, such as the detection of drought stress zones, monitoring of vegetation growth and dynamic and energy balance modelling, is highlighted. The models were validated and moreover, the physiological reaction of plants to drought stress and recovery was analysed by means of optical leaf reflectance field and laboratory measurements. Additionally, the configuration of the forthcoming ESA Sentinel-2 mission was tested in an operative perspective. Summarizing the results of all studies, it could be shown that optical remote sensing is a valuable tool rather for estimating structural changes of the canopy (such as LAI) than for an early drought stress detection. The physically based estimation of surface parameters could be performed for a wide range of conditions, i. e. for different geographical locations, sensors and vegetation types, and in a satisfyingly accurate way using turbid medium modelling schemes. The method is therefore recommended for an operational quantification of biophysical products or for the determination of medium or longer term drought stress in agricultural and forestry applications.