BOKU - Universität für Bodenkultur Wien - Forschungsinformationssystem
Gewählte Dissertation:
Katja Richter
(2009):
Fernerkundliche Untersuchung von Trockenstress und Schätzung von Vegetationsparametern für land- und forstwirtschaftliche Anwendungsgebiete.
Dissertation - Studienabteilung,
BOKU-Universität für Bodenkultur,
pp 109.
UB BOKU
obvsg
FullText
- Abstract:
- 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.