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Information on the state of the terrestrial vegetation cover is important for several ecological, economical, and planning issues. In this regard, vegetation properties such as the type, vitality, or density can be described by means of continuous biophysical parameters. One of these parameters is the leaf area index (LAI), which is defined as half the total leaf area per unit ground surface area. As leaves constitute the interface between the biosphere and the atmosphere, the LAI is used to model exchange processes between plants and their environment. However, to account for the variability of ecosystems, spatially and temporally explicit information on LAI is needed both for monitoring and modeling applications.
Remote sensing aims at providing such information. LAI is commonly derived from remote sensing data by empirical-statistical or physical models. In the first approach, an empirical relationship between LAI measured in situ and the corresponding canopy spectral signature is established. Although this method achieves accurate LAI estimates, these relationships are only valid for the place and time at which the field data were sampled, which hampers automated LAI derivation. The physical approach uses a radiation transfer model to simulate canopy reflectance as a function of the scene’s geometry and of leaf and canopy parameters, from which LAI is derived through model inversion based on remote sensing data. However, this model inversion is not stable, as it is an under-determined and ill-posed problem.
Until now, LAI research focused either on the use of coarse resolution remote sensing data for global applications, or on LAI modeling over a confined area, mostly in forest and crop ecosystems, using medium to high spatial resolution data. This is why to date no study is available in which high spatial resolution data are used for LAI mapping in a heterogeneous, natural landscape such as alpine grasslands, although a growing amount of high spatial and temporal resolution remote sensing data would allow for an improved environmental monitoring. Therefore, issues related to model parameterization and inversion regularization techniques improving its stability have not yet been investigated for this ecosystem.
This research gap was taken up by this thesis, in which the potential of high spatial resolution remote sensing data for grassland LAI estimation based on statistical and radiation transfer modeling is analyzed, and the achieved accuracy and robustness of the two approaches is compared. The objectives were an ecosystem-adapted radiation transfer model set-up and an optimized LAI derivation in mountainous grassland areas. Multi-temporal LAI in situ measurements as well as time series of RapidEye data from 2011 and 2012 over the catchment of the River Ammer in the Bavarian alpine upland were used. In order to obtain accurate in situ data, a comparison of the LAI derivation algorithms implemented in the LAI-2000 PCA instrument with destructively measured LAI was performed first. For optimizing the empirical-statistical approach, it was then analyzed how the selection of vegetation indices and regression models impacts LAI modeling, and how well these models can be transferred to other dates. It was shown that LAI can be derived
with a mean accuracy of 80 % using contemporaneous field data, but that the accuracy decreases to on average 51 % when using these models on remote sensing data from other dates. The combined use of several data sets to create a regression which is used for LAI derivation at different points in time increased the LAI estimation accuracy to on average 65 %. Thus, reduced field measurement labor comes at the cost of LAI error rates being increased by 10 - 30 % as long as at least two campaigns are conducted. Further, it was shown that the use of RapidEye’s red edge channel improves the LAI derivation by on average 5.4 %.
With regard to physical LAI modeling, special interest lay in assessing the accuracy improvements that can be achieved through model set-up and inversion regularization techniques. First, a global sensitivity analysis was applied to the radiation transfer model in order to identify the most important model parameters and most sensitive spectral features. After model parameterization, several inversion regularizations, namely the use of a multiple sample solution, the additional use of vegetation indices, and the addition of noise, were analyzed. Further, an approach to include the local scene’s geometry in the retrieval process was introduced to account for the mountainous topography. LAI modeling accuracies of in average 70 % were achieved using the best combination of regularization techniques, which is in the upper range of accuracies that were achieved in the few existing other grassland studies based on in situ or air-borne measured hyperspectral data. Finally, further physically derived vegetation parameters and inversion uncertainty measures were evaluated in detail to identify challenging modeling conditions, which was mostly neglected in other studies. An increased modeling uncertainty for extremely high and low LAI values was observed. This indicates an insufficiently wide model parameterization and a canopy deviation from model assumptions on some fields. Further, the LAI modeling accuracies varied strongly between the different scenes. From this observation it can be deduced that the radiometric quality of the remote sensing data, which might be reduced by atmospheric effects or unexpected surface reflectances, exerts a high influence on the LAI modeling accuracy.
The major findings of the comparison between the empirical-statistical and physical LAI modeling approaches are the higher accuracies achieved by the empirical-statistical approach as long as contemporaneous field data are available, and the computationally efficiency of the statistical approach. However, when no or temporally unfitting in situ measurements are available, the physical approach achieves comparable or even higher accuracies. Furthermore, radiation transfer modeling enables the derivation of other leaf and canopy variables useful for ecological monitoring and modeling applications, as well as of pixel-wise uncertainty measures indicating the robustness and reliability of the model inversion and LAI derivation procedure. The established look-up tables can be used for further LAI derivation in Central European grassland also in other years.
The use of high spatial resolution remote sensing data for LAI derivation enables a reliable land cover classification and thus a reduced LAI mapping error due to misclassifications. Furthermore, the RapidEye pixels being smaller than individual fields allow for a radiation transfer model inversion over homogeneous canopies in most cases, as canopy gaps or field parcels can be clearly distinguished. However, in case of unexpected local surface conditions such as blooming, litter, or canopy gaps, high spatial resolution data show corresponding strong deviations in reflectance values and hence LAI estimation, which would be reduced using coarser resolution data through the balancing effect of the surrounding surface reflectances. An optimal pixel size with regard to modeling accuracy hence depends on the canopy and landscape structure. Furthermore, a reduced spatial resolution would enable a considerable acceleration of the LAI map derivation.
This illustration of the potential of RapidEye data and of the challenges associated to LAI derivation in heterogeneous grassland areas contributes to the development of robust LAI estimation procedures based on new and upcoming, spatially and temporally high resolution remote sensing imagery such as Landsat 8 and Sentinel-2.
In dieser Arbeit wurde untersucht, inwieweit sich durch den Einsatz von Latentwärmespeichermaterialien (kurz PCM = phase change material) Tageslichtelemente realisieren lassen, welche einen Teil der eingestrahlten Solarenergie zwischenspeichern und zeitverzögert während der Abend- und Nachtstunden wieder an den Innenraum abgeben. Hierdurch lassen sich mehrere Effekte erzielen: Der bei Verglasungen auftretende starke Wärmeeintrag während des Tages wird gedämpft und bis in die Abend- und Nachtstunden ausgedehnt. Im Sommer führt dies zu geringeren Kühllasten. Die zeitlich verzögerten abends auftretenden Wärmeeinträge können bei Bedarf über Nachtlüftung abgeführt werden. Im Winter sind die solaren Gewinne zeitlich besser mit den Wärmeverlusten korreliert was ihren Nutzungsgrad erhöht. Dies führt zu geringerem Heizenergiebedarf. Weiter wird im Winter aufgrund der Erhöhung der Systemoberflächentemperatur durch den Phasenwechsel des PCM die thermische Behaglichkeit in den Abendstunden vor allem in Systemnähe gesteigert. Im Sommer bleiben die Oberflächentemperaturen tagsüber niedrig, sofern ein PCM mit entsprechender Schmelztemperatur (<30°C) gewählt wird, so dass auch zu diesen Zeiten die thermische Behaglichkeit verbessert wird. Es wurden drei Latentwärmespeichermaterialien untersucht: ein Paraffin (RT25), sowie zwei Salzhydrate auf Basis von Kalziumchloridhexahydrat (S27) und Lithiumnitrattrihydrat (L30). Aus Messwerten des Transmissions- und Reflexionsgrades im flüssigen Zustand wurden die spektralen Daten der Brechungsindizes ermittelt. Strukturuntersuchungen der PCMs im festen Zustand erfolgten mittels Lichtmikroskopie und anhand von Streuverteilungsmessungen. Diese wurden mit der Mie-Theorie ausgewertet. Es wurde bei allen Materialien die Ausbildung einer Makrostruktur festgestellt, die wiederum mit einer Mikrostruktur unterlegt ist. Die Makrostruktur entsteht durch Grenzflächen Festkörper-Luft beim Erstarren und Zusammenziehen der Materialien, die Mikrostruktur durch sehr feine Lufteinschlüsse und Grenzflächen innerhalb des Festkörpergerüsts. Während die Makrostruktur vor allem bei den Salzhydraten in ihrer Größe variiert und sich an die Behälterdicke anpasst, liegt die Größe der Mikrostrukturen bei allen drei Materialien relativ konstant im Bereich um die 5-20 µm. Die Mikrostrukturen sind für die Lichtstreuung verantwortlich. Unter der Annahme, dass die Werte der Brechungsindizes im festen und flüssigen Zustand gleich sind, wurden mit dem 3-Fluss-Modell die spektralen effektiven Streukoeffizienten der festen PCMs bestimmt. Mit den ermittelten Größen lassen sich die optischen Eigenschaften der Materialien im festen und flüssigen Zustand für Schichtdicken zwischen 1,5 mm und 4 cm berechnen. Alle drei Materialien zeigen eine hohe Transmission im sichtbaren Spektralbereich und eine starke Absorption im Nahinfraroten. Dieses Verhalten ist für den Einsatz in Tageslichtelementen günstig, da man dort das sichtbare Licht zur Raumausleuchtung nutzen und den nahinfraroten Anteil in Form von Wärme speichern will. Für den Einsatz im Tageslichtelement müssen die PCMs auslaufsicher in Behälter eingebracht werden. Hierfür wurden Stegdoppelplatten (SDP) aus Plexiglas verwendet. Zwei Funktionsmuster mit RT25 und S27, bestehend aus einer Wärmeschutzverglasung, hinter der die PCM-befüllten SDPs angebracht waren, wurden unter natürlichen Klimabedingungen vermessen. Die Messdaten dienten zur Validierung eines Simulationsprogramms, mit dem das Verhalten der drei PCM-Tageslichtelemente unter genormten Bedingungen im Sommer- und Winterbetrieb untersucht wurde. Messungen und Simulationsrechnungen ergaben, dass die gewünschten Effekte (Dämpfung der Energiegewinne tagsüber, Verschiebung der Gewinne vom Tag in die Abend- und Nachtstunden, sowie Verbesserung der thermischen Behaglichkeit) mit den PCM-Tageslichtelementen erreicht werden. Anhand von Optimierungsrechnungen wurde gezeigt, dass die Energieeinkopplung in das PCM erhöht werden muss. Dies kann durch Beimengung absorbierender Materialien in das PCM oder durch Verwendung von Behältern mit höherer Absorption geschehen. Bei derart optimierten Tageslichtelementen sind Schichtdicken von rund 5 mm PCM ausreichend. Lichttechnische Untersuchungen ergaben, dass die Tageslichtelemente mit PCM oft ein stark inhomogenes optisches Erscheinungsbild zeigen, vor allem während des Phasenwechsels. Deshalb sollten für den Einsatz in der Praxis Möglichkeiten zur Kaschierung vorgesehen werden. Dies lässt sich z.B. durch streuende Behälter erreichen. Problematisch ist die Dichtigkeit der Behälter, vor allem wenn Salzhydrate als PCM verwendet werden. Die Kristalle üben beim Wachstum starke Kräfte auf die Behälterwandungen aus, so dass diese besonders bei größeren Behälterabmessungen dem Druck nicht standhalten und Risse bilden. Hier ist noch Entwicklungsarbeit zu leisten.