Sonnenstrahlung ist ein Motor für die meisten biophysikalischen und biochemischen Prozesse, die in pflanzlichen Ökosystemen ablaufen, einschließlich Photosynthese und Transpiration.

Strahlungstransfermodelle (RTMs) simulieren die Streuung und Absorption von Strahlung und werden in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Sensordatensimulationen, Interpretation von Fernerkundungsbildern und Empfindlichkeitsstudien von optischen Fernerkundungssignalen.

Für einige RTM-Anwendungen ist eine detaillierte Beschreibung der Überdachungsstruktur erforderlich, deren Erstellung ein zeitaufwändiger Prozess sein kann. Ein neues Papier beschreibt einen Algorithmus, der eine Vielzahl von Bäumen über und innerhalb einer bestimmten Art aus einer relativ kleinen Menge an Eingabedaten rekonstruieren kann.

Růžena Janoutová, Wissenschaftlerin am Global Change Research Institute der Tschechischen Akademie der Wissenschaften, und ihre Kollegen entwickelten eine Methode zur Erstellung detaillierter Rekonstruktionen von Bäumen aus terrestrischen Laserscans und ergänzenden Feldmessungen. Laut dem Artikel, der von veröffentlicht wurde in silico Pflanzen testeten sie ihre Methoden an drei Baumarten mit unterschiedlicher Kronenarchitektur: Gemeine Fichte (Picea abies), Rotbuche (Fagus sylvatica) und weiße Pfefferminze (Eukalyptus-pulchella).

Terrestrische Laserscans (TLS) senden Laserstrahlen aus und zeichnen die Menge und Intensität der zurückgesandten Impulse auf, um Informationen von Oberflächen in 3D zu sammeln. Jeder Baum wurde von mindestens zwei Positionen aus gescannt.

Der Algorithmus umfasst vier Hauptschritte. Der erste Schritt war die Segmentierung der terrestrischen Laserscan-Baumpunktwolke, um Holzteile von Laub zu trennen (Abbildung 1A). Zweitens rekonstruierten sie Stämme und Äste aus der Punktwolke von Holzteilen (Abbildung 1B). Drittens stellten sie die Verteilung des Blattwerks (dh Blätter oder Nadeltriebe) aus Hilfsmessungen der Blattwinkelverteilung und Blattpunktwolke als Attraktoren fest (Abbildung 1C). Zuletzt trennten sie nur für Fichten das Blattwerk in zwei Alterskategorien auf der Grundlage von Hilfsdaten des Prozentsatzes von Nadeltrieben des laufenden Jahres und älterer Nadeltriebe.

Abbildung 1. Methodische Schritte des 3D-Rekonstruktionsverfahrens. TLS-Punktwolkensegmentierung des Baumes (A), Rekonstruktion der Holzteile (B), Verteilung des Laubes innerhalb der Baumkrone (C) und Erzeugung einer 3D-Darstellung (D).

Vier Individuen jeder Baumart wurden erfolgreich rekonstruiert, trotz erheblicher Variationen in Stamm- und Astformen und der räumlichen und winkeligen Verteilung der Blätter innerhalb und zwischen den Arten (siehe Abbildung 2).

Abbildung 2. Vier 3D-Darstellungen von Rotbuchen, rekonstruiert aus TLS-Datenpunktwolken.

Da verschiedene RTMs unterschiedliche Abstraktionsebenen zur Beschreibung des Strahlungstransfers in der Vegetation verwenden, testeten die Autoren, wie sich Unterschiede im Detail der 3D-Baumarchitektur auf Waldreflexionssimulationen auswirken. Dazu nutzten die Autoren das vorhandene und sehr komplexe 3D Modell des diskreten anisotropen Strahlungstransfers (DART).. Mithilfe von DART erstellten sie virtuelle Waldszenen aus ihren detaillierten Baummodellen und abstrahierten einfachen Baummodellen und verglichen die Auswirkungen der 3D-Strukturdetails des Baums auf die Reflexion des Kronendachs.

Bei allen drei Baumarten weichen die Reflexionssignaturen der abstrahierten Baummodelle von denen des detaillierten Modells ab, wenn die Abstraktion zunimmt. Waldreflexionen im NIR-Bereich wurden um bis zu 130 % und im grünen Bereich um bis zu 135 % überschätzt. Die Reflexion im roten Chlorophyll-Absorptionsbereich wurde um bis zu -69 % und im blauen Bereich um -40 % unterschätzt (Abbildung 3).

Abbildung 3. Vergleich von DART-simulierten Nadir-Reflexionssignaturen von drei Szenarien für jede untersuchte Art.

Laut Janoutová et al. „ist unsere Methode zur Erstellung einer detaillierten 3D-Darstellung von Bäumen robust genug, um auf Arten mit komplexer und sehr unterschiedlicher Kronenarchitektur angewendet zu werden, wobei TLS-Eingangsscans unterschiedlicher Qualität verwendet werden. Detaillierte 3D-Baumdarstellungen können verwendet werden, um bestehende Fernerkundungsanwendungen zu verbessern und neue Sensitivitätsstudien zu ermöglichen, die mit früheren, viel einfacheren Baumabstraktionen nicht durchführbar waren. Darüber hinaus haben wir festgestellt, dass die Optimierung der 3D-Komplexität von simulierten Waldbeständen entscheidend war, um die gewünschte Genauigkeit zu erreichen und gleichzeitig eine angemessene Simulationsrechenzeit für all die Tausenden von Eingabekombinationen einzuhalten, die für inverse Retrieval-Anwendungen erforderlich sind.“

FORSCHUNGSARTIKEL:

Růžena Janoutová, Lucie Homolová, Jan Novotný, Barbora Navrátilová, Miroslav Pikl, Zbyněk Malenovský, Detaillierte Rekonstruktion von Bäumen aus terrestrischen Laserscans für Fernerkundungs- und Strahlungstransfermodellierungsanwendungen, in silico Plants, 2021;, diab026, https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diab026

Dieses Manuskript ist Teil von in silico Plant's Funktionelles strukturelles Anlagenmodell Sonderausgabe.