Ein Drohnen-basiertes 2-Wellenlängen LiDAR zur Bestimmung des Blattwassergehalts

• Antragsteller: Dr. Teja Kattenborn; Professor Dr.-Ing. Alexander Reiterer
• Fachliche Zuordnung: Messsysteme
• Förderung: Förderung seit 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 541018379

Im Zuge globaler Klimaveränderungen werden viele Regionen unter häufigeren und intensiveren Dürren leiden. Dürren können bei Pflanzen zu erhöhten Mortalitätsraten, reduzierte Produktivität und erhöhte Anfälligkeit für Schädlinge und Krankheitserreger und stellen somit große ökologische und landwirtschaftliche Herausforderungen dar. Ein zentraler Indikator zur Verfolgung der Auswirkungen von Dürren auf die Vegetation ist der Blattwassergehalt (g/cm2). Allerdings mangelt es bisher an effizienten und genauen Methoden zur Erfassung des Blattwassergehalts. Optische Fernerkundung von Drohnen oder Satelliten ist vielversprechend für eine effektive Überwachung des Blattwassergehalts über große Flächen. Derzeit verwendete Methoden zur Schätzung des Blattwassergehalts basieren jedoch hauptsächlich auf passiven Sensoren mit begrenzter Genauigkeit und sind auf Anwendungen bei Sonnenlicht mit klarem Himmel begrenzt. Darüber hinaus können passive Sensoren nur Informationen über Blätter der obersten Schicht des Pflanzenbestandes liefern und erlauben somit keine repräsentative Erfassung des Blattwassergehalts in Pflanzen, Vegetationsbeständen oder Ökosystemen. Daher schlagen wir für die erste Phase des SPP die Entwicklung einer innovativen Methode zur Bestimmung des Blattwassergehalts auf Grundlage von aktiver Fernerkundung mittels eines UAV-kompatiblen dual-wavelength LiDAR-System vor. Mit terrestrischen Systemen demonstrierten vorherige Studien bereits das immense Potenzial von dual-wavelength LiDAR für eine genaue Bestimmung des Blattwassergehalts in 3D. Um dieses Potenzial für eine effiziente Überwachung über größere räumliche Skalen hinweg auszuschöpfen, werden wir das erste UAV-kompatible dual-wavelength LiDAR entwickeln, das speziell auf die Bestimmung des Blattwassergehalts zugeschnitten ist. Die anfängliche Entwicklung des Sensors und der Signalverarbeitung werden durch Strahlungstransfermodellierung geleitet und in einem Laborumfeld verwirklicht. Anschließend wird das LiDAR an UAVs montiert und an mehreren Versuchsorten gründlich getestet und optimiert. Diese Standorte werden eine breite Palette von Pflanzenarten, funktionellen Eigenschaften und Vegetationsstrukturen abdecken. Es wird erwartet, dass dieses UAV-kompatible LiDAR von enormem Wert für mehrere Anwendungen im Kontext von Dürren sein wird, einschließlich der Präzisionslandwirtschaft, des städtischen Grünflächenmanagement und des Ökosystem-Monitorings. In der zweiten Phase des Projekts SPP planen wir 1) die weitere Optimierung des LiDAR in Bezug auf Energieverbrauch, Dateneffizienz und Gewicht, 2) die Weiterentwicklung von UAV-kompatiblen Dualwellenlängen LiDAR-Technologien zur Bestimmung weiterer Blattinhaltsstoffe (z. B. Pigmente oder Nährstoffgehalte) und 3) die Nutzung der vorgeschlagenen UAV-LiDAR-Technologie in Verbindung mit Satellitendaten zur großflächigen Bestimmung des Blattwassergehalts.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2433: Messtechnik auf fliegenden Plattformen
• Internationaler Bezug: Finnland
• Mitverantwortliche: Professor Dr. Hannes Feilhauer; Professor Dr. Martin Herold; Dr. Ronny Richter; Professorin Dr. Christiane Werner; Professor Dr. Christian Wirth
• Kooperationspartner: Professor Dr. Juha Hyyppä; Dr. Samuli Juntilla