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Canopy foliar nitrogen retrieved from airborne hyperspectral imagery by correcting for canopy structure effects

Wang, Zhihui und Skidmore, Andrew und Wang, Tiejun und Darvishzadeh, Roshanak und Heiden, Uta und Heurich, Marco und Latifi, Hooman und Hearne, John (2017) Canopy foliar nitrogen retrieved from airborne hyperspectral imagery by correcting for canopy structure effects. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 54, Seiten 84-94. Elsevier. doi: 10.1016/j.jag.2016.09.008. ISSN 1569-8432.

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Offizielle URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303243416301659

Kurzfassung

A statistical relationship between canopy mass-based foliar nitrogen concentration (%N) and canopy bidi-rectional reflectance factor (BRF) has been repeatedly demonstrated. However, the interaction betweenleaf properties and canopy structure confounds the estimation of foliar nitrogen. The canopy scatteringcoefficient (the ratio of BRF and the directional area scattering factor, DASF) has recently been suggestedfor estimating %N as it suppresses the canopy structural effects on BRF. However, estimation of %N usingthe scattering coefficient has not yet been investigated for longer spectral wavelengths (>855 nm). Weretrieved the canopy scattering coefficient for wavelengths between 400 and 2500 nm from airbornehyperspectral imagery, and then applied a continuous wavelet analysis (CWA) to the scattering coefficientin order to estimate %N. Predictions of %N were also made using partial least squares regression (PLSR).We found that %N can be accurately retrieved using CWA (R2= 0.65, RMSE = 0.33) when four waveletfeatures are combined, with CWA yielding a more accurate estimation than PLSR (R2= 0.47, RMSE = 0.41).We also found that the wavelet features most sensitive to %N variation in the visible region relate tochlorophyll absorption, while wavelet features in the shortwave infrared regions relate to protein anddry matter absorption. Our results confirm that %N can be retrieved using the scattering coefficient aftercorrecting for canopy structural effect. With the aid of high-fidelity airborne or upcoming space-bornehyperspectral imagery, large-scale foliar nitrogen maps can be generated to improve the modeling ofecosystem processes as well as ecosystem-climate feedbacks.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/109130/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Canopy foliar nitrogen retrieved from airborne hyperspectral imagery by correcting for canopy structure effects
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Wang, Zhihuiz.wang-1 (at) utwente.nlNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Skidmore, Andrewa.k.skidmore (at) utwente.nlNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, Tiejunt.wang (at) utwente.nlNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Darvishzadeh, Roshanakr.darvish (at) utwente.nlNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heiden, Utauta.heiden (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3865-1912NICHT SPEZIFIZIERT
Heurich, Marcobavarian forest national park, department of researchNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Latifi, Hoomanhooman.latifi (at) uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hearne, JohnNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Februar 2017
Erschienen in:International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:54
DOI:10.1016/j.jag.2016.09.008
Seitenbereich:Seiten 84-94
Verlag:Elsevier
ISSN:1569-8432
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Foliar nitrogen, Forest canopy structure, Hyperspectral remote sensing, Essential biodiversity variables; HySpex
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum
Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Landoberfläche
Hinterlegt von: Wöhrl, Monika
Hinterlegt am:07 Dez 2016 13:01
Letzte Änderung:28 Mär 2023 23:47

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