Prozessor: SNAP-Biophysical

Der Prozessor leitet die biophysikalischen Variablen der Vegetation aus der Inversion der spektralen Reflexionswerte des Kronendaches von Vegetationsflächen aus den Sentinel-2-Daten ab. Die biophysikalischen Variablen LAI (Leaf Area Index), FAPAR (fraction of absorbed photosynthetically active Radiation) und FVC (Fractional Vegetation Cover) können geschätzt werden. Diese Variablen sind wichtige Inputs für Pflanzenwachstumsmodelle und werden von internationalen Organisationen wie GCOS und GTOS als wesentliche Klimavariablen (ECVs) anerkannt.

Diese biophysikalischen Variablen der Vegetation können im Data Explorer mit Hilfe des vorkonfigurierten SNAP-Biophysical-Prozessors aus Sentinel-2-Daten abgeleitet werden. Dabei werden die Daten zunächst auf eine gemeinsame geometrische Auflösung gebracht und danach die Inversion der spektralen Reflexionswerte der Pflanzen-Canopy durchgeführt. Er basiert auf dem von Weiss et al. 2000 beschriebenen und in der SNAP-Toolbox implementierten Ansatz.

LAI

Der LAI ist definiert als die Hälfte der entwickelten Fläche der photosynthetisch aktiven Elemente der Vegetation pro Einheit horizontaler Bodenfläche. Er bestimmt die Größe der Schnittstelle für den Austausch von Energie (einschließlich Strahlung) und Masse zwischen dem Kronendach und der Atmosphäre. Es handelt sich um eine primäre Variable des Kronendachs, die nicht von den Beobachtungsbedingungen abhängen sollte. Der LAI ist stark nichtlinear mit dem Reflexionsgrad verbunden. Daher ist seine Schätzung anhand von Fernerkundungsbeobachtungen stark skalenabhängig (Garrigues et al. 2006a; Weiss et al. 2000). Es ist darauf hinzuweisen, dass der aus Fernerkundungsdaten geschätzte LAI der Vegetation alle grünen Komponenten umfasst, d. h. auch den Unterwuchs, wenn er sich unter der Baumkrone befindet. Aufgrund der möglichen Heterogenität der Blattverteilung innerhalb des Kronendachs ist der LAI jedoch nicht direkt aus Fernerkundungsdaten ablesbar. Daher sind Fernerkundungsbeobachtungen eher empfindlich gegenüber dem 'effektiven' Blattflächenindex, d. h. dem Wert, der unter der Annahme einer zufälligen Verteilung der Blätter dasselbe Fernerkundungssignal wie das tatsächlich erfasste erzeugen würde. Der Unterschied zwischen dem tatsächlichen LAI und dem effektiven LAI kann durch den Verklumpungsindex quantifiziert werden, der grob zwischen 0,5 (stark verklumpte Baumkronen) und 1,0 (zufällig verteilte Blätter) schwankt.

FAPAR

FAPAR entspricht dem Anteil der photosynthetisch aktiven Strahlung, der von der Baumkrone absorbiert wird. Der FAPAR-Wert ergibt sich direkt aus dem Strahlungstransportmodell im Kronendach, das sofort berechnet wird. Er hängt von der Struktur der Baumkronen, den optischen Eigenschaften der Vegetationselemente und den Beleuchtungsbedingungen ab. FAPAR ist sehr nützlich als Input für eine Reihe von Primärproduktivitätsmodellen, die auf einfachen Effizienzüberlegungen beruhen (Prince 1991). Die meisten Primärproduktivitätsmodelle, die dieses Effizienzkonzept verwenden, laufen im täglichen Zeitschritt. Folglich sollte die Produktdefinition dem täglichen integrierten FAPAR-Wert entsprechen, der durch die Berechnung der täglichen integrierten FAPAR-Werte bei klarem Himmel sowie des für diffuse Bedingungen berechneten FAPAR-Wertes angenähert werden kann. Der momentane FAPAR-Wert um 10:00 (oder 14:00) Uhr Sonnenzeit kommt dem tagesintegrierten Wert bei klarem Himmel sehr nahe. FAPAR steht in relativ linearem Verhältnis zu den Reflexionswerten und ist wenig empfindlich gegenüber Skalierungsproblemen. Beachten Sie auch, dass sich die FAPAR nur auf die grünen Teile (Blattchlorophyllgehalt höher als 15µg/cm2) des Blätterdaches bezieht.

FVC

Der FVC entspricht dem Lückenanteil in der Vegetationsfläche für die Nadirrichtung. FVC wird zur Trennung von Vegetation und Boden bei Energiebilanzprozessen, einschließlich Temperatur und Evapotranspiration, verwendet. Er wird aus dem Blattflächenindex und anderen strukturellen Variablen des Kronendachs berechnet und ist im Gegensatz zu FAPAR nicht von Variablen wie der Beleuchtungsgeometrie abhängig. Aus diesem Grund ist er ein sehr guter Kandidat, um die klassischen Vegetationsindizes bei der Überwachung der grünen Vegetation zu ersetzen. Hinweis: Ähnlich wie bei LAI und FAPAR werden nur die grünen Elemente (Blattchlorophyllgehalt von mehr als 15µg.cmP -2 P) berücksichtigt.

Zugriff und Anwendung

Je nach Umgebung und Verwendungszweck gibt es verschiedene Möglichkeiten, den Prozessor einzusetzen:

EO-Browser: -
Datenkatalog: CODE-DE oder CREODIAS
Suche und Auswahl der benötigten Sentinel-2 L1C Eingabedaten -> Zum Arbeitsbereich hinzufügen
Workspace auswählen- > gewünschten Datensätze wählen und Zum Prozessierungsbereich hinzufügen -> Zum Prozessierungsbereich wechseln
Wählen des Prozessors: Sentinel-2: SNAP-Biophysical
Gewünschte Datensätze und Prozessoroptionen (siehe unten) wählen und Prozessierungsauftrag erstellen
Der Fortschritt von Aufträgen kann in Prozessierungsstatus überwacht werden
Die verarbeiteten Daten stehen in einem privaten S3-Bucket zur Weiterverarbeitung oder über den Data Explorer zum Download bereit.
Auf einer virtuellen Maschine: Der SNAP-Biophysical-Prozessor ist Teil der SNAP-Toolbox, die vom Benutzer installiert werden kann oder bereits im OSGeoLive-Image enthalten ist.

In der SNAP-Toolbox hat der Benutzer vollen Zugriff auf alle möglichen Ausgaben. Alle Level 2A Datenprodukte von Sentinel-2 können als Input verwendet werden. Bevor die biophysikalischen Variablen aus den Sentinel-2-Daten extrahiert werden können, müssen alle Spektralbänder auf eine einheitliche Pixelgröße umgerechnet werden.

Parametrisierung des C2RCC-Prozessors im Data Explorer

In der Eingabemaske des Data Explorers kann die Verarbeitungsreihenfolge durch Öffnen des Menüs "Optionale Workflow-Optionen bearbeiten" genauer festgelegt werden.

Im ersten Abschnitt können Nutzende verschiedene Datenkatalogoptionen für Eingabedaten auswählen (alle Einträge, die mit "source" oder "input" beginnen).
Hinweis: Dieser Abschnitt darf NICHT geändert werden. Im Moment sind nur die Standardeinstellungen implementiert!
Im zweiten Abschnitt (roter Bereich in der Abbildung unten) können der Ausgabespeicher und das Ausgabeformat gewählt werden. Die Prozessorausgabe kann entweder im privaten S3-Speicherbereich des Benutzers oder in einem von CODE-DE bereitgestellten temporären Speicherplatz gespeichert werden. Für die Verwendung von S3 Object Storage siehe auch https://knowledgebase.code-de.org/de/latest/s3/s3.html.
Im dritten Abschnitt (unten blau gekennzeichnet) können die geometrische Auflösung des Ergebnisses und die gewünschten Ausgabevariablen gewählt werden. Weitere Informationen finden Sie in der nachstehenden Referenz und in der SNAP-Online-Hilfe unter https://step.esa.int/main/doc/online-help/.

Eingabemaske für die Parameter des Prozessors SNAP-Biophysical

Nutzungsvoraussetzungen

Es gibt bestimmte Voraussetzungen, die für die Nutzung erfüllt werden müssen. Einige Daten oder Dienste erfordern einen individuellen Antrag. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an den EO-Lab Support.

Registrierung auf CODE-DE: Ja.
Cloud Ressourcen auf CODE-DE: Ja, zum Speichern der Resultate in privaten S3 buckets.
Individuelle Beantragung: Nein.

Weiterführende Informationen

Weitere Informationen zu diesem Produkt sind auch auf den folgenden externen Seiten zu finden:

Referenzen

Die folgende Liste von Referenzen erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, ermöglicht aber einen ersten Einstieg in die weiterführende Fachliteratur.

“Investigation of a model inversion technique to estimate canopy biophysical variables from spectral and directional reflectance data”, Marie Weiss, Frédéric Baret, Ranga B. Myneni, Agnès Pragnère and Youri Knyazikhin, Agronomie, 20 1 (2000) 3-22,
DOI: https://doi.org/10.1051/agro:2000105

Nutzungsbedingungen

Die Nutzung des Produkts unterliegt den nachstehenden Nutzungsbedingungen:

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