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Oppelt, Natascha (2002): Monitoring of Plant Chlorophyll and Nitrogen Status Using the Airborne Imaging Spectrometer AVIS. Dissertation, LMU München: Faculty of Geosciences
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Abstract

Airborne hyperspectral remote sensing enables not only spatial monitoring of vegetation cover, but also the derivation of individual plant constituents such as chlorophyll and nitrogen content. These are important parameters for optimised agricultural management on a field basis through the possibility of spatially differentiated fertilisation and for hydrological and vegetation yield modelling. The use of existing airborne imaging spectrometers is cost-intensive. Moreover, it is difficult to obtain these sensors for multitemporal applications. The imaging spectrometer AVIS (Airborne Visible/Near Infrared Imaging Spectrometer) was built at the Chair of Geography and Geographical Remote Sensing of the Ludwig Maximilians University Munich, Germany, to overcome these difficulties. AVIS is designed as a cost-effective tool for environmental monitoring using commonly available components. AVIS enables the deployment of a hyperspectral sensor for both scientific research and educational purposes. It is based on a direct sight spectrograph coupled to a standard B/W CCD camera. The signal received by the CCD is read out and sent via a frame grabber card to a personal computer, where the data is stored on the hard disc together with additional GPS data. The radiometric, spectral and geometric properties of AVIS resulting from the calibration procedure are summarised in Table 7-1. Table 7-1: AVIS characteristics Parameter Description Spectral range 553-999nm Spectral resolution 6nm Spectral sampling rate / resampling 2nm / 6nm Number of used bands 74 SNR 45dB (year 1999), 47dB (year 2000) Spatial resolution 300 pixels per image line Spatial sampling rate 390 pixels per image line FOV 1.19rad IFOV across track 3.1mrad IFOV along track 2.98mrad One aim of this thesis was to test the potential of AVIS for the purpose of environmental monitoring, especially of the chlorophyll and nitrogen status of plants. The land cover types under investigation were grassland, maize ( Zea mays L.) and winter wheat ( Triticum aestivum L.). Within this scope, a total of 21 AVIS flights were carried out during the vegetation periods of the years 1999 and 2000. The AVIS data were preprocessed before analysis, including dark current and flat field correction, resampling as well as atmospheric correction and reflectance calibration. The test area chosen for the validation of the AVIS data is located in the northern Bavarian foothills, 25km southwest of Munich, Germany (48° 6’ N, 11° 17’ E). It is situated between the Ammersee in the west and the Starnberger See in the east. The municipalities Gilching and Andechs define the northern and southern borders respectively. Within this area, three water protection areas were chosen as test sites. In these test sites, most of the farmers are under contract to the local agricultural office “ Amt für Landwirtschaft” resulting in detailed management data for each field. This data include useful information for the interpretation of ground and AVIS data. Two weather stations of the Bavarian network of agro-meteorological stations, namely No.72 (Gut Hüll) and No.80 (Rothenfeld), are located in the test area and provide information about precipitation, temperature and radiation. Ten and thirteen stands were selected as test fields in 1999 and 2000 respectively, including three fields each of maize and wheat in 1999 as well as three fields of maize and six fields of wheat in 2000. During both years, four meadows were investigated belonging to the same plant community ( Arrhenatherion elatioris). The meadows differ in the utilisation intensity (non-fertilised meadow with one cut, meadow with one cut, meadow with rotational grazing and meadow with four to five cuts). The ground truth campaigns included weekly measurements of plant parameters, such as height, dry and wet biomass, phenological stage, chlorophyll and nitrogen content, as well as a photographic documentation for each field. The chlorophyll and nitrogen measurements, which were derived from the sampling on ground, are available in contents per area [g/m²] and in contents per mass ([mg/g] for chlorophyll and [%DM] for nitrogen). The former can be used to evaluate the photosynthetic capacity or productivity of a canopy, which is an important input parameter for hydrological or vegetation models; the latter may be an indicator for plant physiological status or level of stress, which is a valuable source of information for optimising field management. The relationship between chlorophyll and nitrogen based on the ground measurements showed that a differentiation of the land cover types is necessary for significant correlation. When the plant species are investigated separately, the chlorophyll and nitrogen content per area are always highly correlated, especially for chlorophyll a and total chlorophyll content (r²≥0.8). For all investigated land cover types, the nitrogen and chlorophyll contents per mass are uncorrelated. For wheat, the results improve when the phenological state and the cultivar are considered (r²>0.67). For maize, distinct variations in the chlorophyll content per mass during the vegetation period reduced correlation with these parameters. The use of a fitted chlorophyll trend curve instead of the original measurements does not lead to a significant improvement of the results. For grassland, no significant correlation above r²=0.67 could be observed except for chlorophyll and nitrogen, both per area, where a decreasing strength of correlation could be monitored with increasing fertilisation level. These results lead to the conclusion that the chlorophyll and nitrogen contents per mass of the investigated land covers are decoupled when the compensation point for effective photosynthesis is exceeded. Beyond this limit the nitrogen in the plants is no longer incorporated into chlorophylls, but mainly into proteins, alkaloids and nucleic acids, whereas the proteins especially are used for internal storage of nitrogen. The derivation of the chlorophyll and nitrogen content of the plant leaves on a mean field basis was conducted using three hyperspectral spectral approaches, namely the hyperspectral NDVI (hNDVI), the Optimised Soil Adjusted Vegetation Index OSAVI as well as the relatively unknown Chlorophyll Absorption Integral CAI. The multispectral NDVITM was simulated as established reference. The results of the derivation of both chlorophyll and nitrogen content of plants with the investigated approaches depend strongly on a priori knowledge about the canopies monitored. In general, the use of contents per area rather than contents per mass has been found more suitable for the investigated remote sensing applications. A significant correlation between any index and the chlorophyll or nitrogen content for the whole sample size could not be derived. The optimal spectral approach for derivation is species-dependent, but also dependent on the cultivar. The chlorophyll and nitrogen level of the plants under observation as well as their temperature sensitivity mainly caused this dependence. The NDVITM, hNDVI and OSAVI became insensitive for high chlorophyll content above about 1g/m² (1.5mg/g) chlorophyll a and 0.2g/m² (0.4mg/g) chlorophyll b, respectively. A saturation of the indices was also found for nitrogen content above 2.5g/m². The saturation limit of nitrogen in percentage of dry matter could be rated at about 4%. The positive correlation between the indices and this parameter for wheat leads to insensitivity at values above this limit, while the negative correlation for maize results in saturation for values below 2.5%. The CAI is not affected by saturation as much as the other spectral approaches, leading to higher coefficients of determination, especially for contents per area. The CAI becomes insensitive at chlorophyll contents per area above 2g/m². The results lead to the assumption, that the flattening and narrowing of the chlorophyll absorption feature at 680nm most probably causes the saturation of the NDVITM, hNDVI and OSAVI. The ratios are directly affected by an increase in reflectance in the red wavelength region. The high correlations between the CAI and contents per area can be ascribed to the fact that the CAI is based on an integrated measurement over an area and therefore is less affected by an increase of reflectance in the red wavelengths. The CAI probably becomes insensitive at the point where the narrowing of the absorption feature leads to a shift of the red edge position towards the blue wavelength region. This saturation limit lies at approximately 2g chlorophyll per m². In contrast, the chlorophyll content per mass, which indicates the plant’s physiological status or level of stress, could be estimated more accurately using spectral indices such as hNDVI and OSAVI, especially for wheat. The low correlations derived for maize are caused by its higher temperature dependence, leading to daily variations in the chlorophyll content per mass. The chlorophyll and nitrogen contents of the grassland canopies could not be derived with the spectral approaches investigated. When the meadows were investigated separately, correlations could only be found between the CAI and the chlorophyll content per area for the most intensely utilised meadow (four to five cuts), which on the one side is characterised by the highest level of fertilisation, but on the other side is affected by the highest nutrient offtake. The low potential of the investigated indices can be mainly assigned to the fact that the chlorophyll and nitrogen values of the meadows mostly exceeded the saturation limits of the applied indices. The possibility of deriving chlorophyll and nitrogen accurately enough to map within field heterogeneities was discussed on the basis of a wheat field, which was analysed separately at three sampling points for chlorophyll and nitrogen content. The approaches found to be most suitable for the parameter estimation of wheat were applied. The CAI was used for the estimation of the chlorophyll content per area and mass as well as for the nitrogen content per area. The hNDVI was applied to estimate the canopy’s nitrogen content per mass. Both approaches were able to reproduce the chlorophyll contents of the different sampling points accurately enough to derive the differences between the measurement points when the saturation limits were not exceeded. Beyond these limits the index values decreased with increasing measurement values. The spatial pattern of the nutrient supply was discussed by comparing nitrogen pattern images, which were derived from CAI measurements acquired in 2000 with the yield measurement map of the same field. The phenological stage of stem elongation (EC 30) turned out to be most suitable for the derivation of the nitrogen pattern. On the one hand, the crop condition at these stages determine yield and on the other hand the nitrogen pattern images were able to map the inner field patterns of nitrogen supply. After anthesis the nitrogen images can map areas with different degrees of maturity. Therefore they can be used for the monitoring of maturity stages for the determination of the most favourable harvest date. As described here, AVIS is still in its early stages. It has the potential to become a costeffectiveAVIS2, which covers the spectral range of 400-900nm, has been in commercial use since 2001. tool for the monitoring of the environment. A modification of AVIS, namely

Abstract

Die Arbeit mit hyperspektralen Fernerkundungssensoren ermöglicht nicht nur eine flächenhafte Aufnahme der Vegetationsdecke, sondern vor allem auch die Beurteilung des phänologischen und gesundheitlichen Zustandes der Pflanzen. Dies geschieht über die Ableitung einzelner Pflanzeninhaltsstoffe, wie z. B. Chlorophyll und Stickstoff, beides bedeutende Parameter für ein optimales Feldmanagement . Daneben spielen diese Pflanzeninhaltsstoffe eine bedeutende Rolle als Inputparameter für hydrologische und pflanzenkundliche Modelle. Da sich derzeit noch keine operationell arbeitenden, satellitengestützten Spektrometer im Orbit befinden, beschränkt sich die flächenhafte Anwendung von hyperspektralen Fernerkundungssensoren auf den Einsatz flugzeuggetragener Spektrometer. Die Arbeit mit kommerziellen Sensoren, wie AVIRIS, DAIS, HYMAP oder ROSIS, ist aber mit einem hohen finanziellen Aufwand verbunden. Eine für das Vegetationsmonitoring erforderliche multitemporale Anwendung wird sowohl durch die hohen Kosten als auch durch die limitierte Verfügbarkeit dieser Systeme erschwert. Diese Einschränkungen gaben am Institut für Geographie der Ludwig-Maximilians-Universität München den Anlass für die Entwicklung und den Bau eines institutseigenen flugzeuggetragenen abbildenden Spektrometers. Das vorrangige Ziel dabei war ein kostengünstiges System für Forschung und Lehre. Diese Vorgaben führten zur Entwicklung des flugzeuggetragenen abbildenden Spektrometers AVIS (Airborne Visible/near Infrared imaging Spektrometer). Diese Arbeit beschäftigt sich sowohl mit der Kalibrierung als auch dem Einsatz von AVIS im Rahmen eines von der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG geförderten Projektes „Bestimmung des Stickstoffgehaltes von Vegetation – ein Beitrag zur deutschen BAHC Forschung“ (DFG MA 875 6). Die Kalibrierung von AVIS beinhaltet eine Beschreibung des Aufbaus mit den daraus resultierenden radiometrischen, spektralen und geometrischen Eigenschaften des Systems: AVIS ist ein Zeilenscanner, d.h. eine Bildzeile repräsentiert eine Aufnahme. Durch die Bewegung des Sensors über der Erdoberfläche hinweg entsteht durch die Aneinanderreihung mehrerer Aufnahmen ein Bildstreifen. Der Kern von AVIS ist ein direct sight Spektrograph, der zwischen ein Objektiv und eine Standard schwarz-weiß Videokamera montiert ist. Das einfallende Licht wird im Objektiv gebündelt und passiert dann den Spektrographen, wo es entlang einer spektralen Achse in verschiedene Wellenlängen dispergiert wird. Im Fall von AVIS wird für jeden Bildpunkt einer Zeile die spektrale Information in 240 einzelnen Wellenlängen oder Kanälen abgebildet. Die Information wird auf dem CCD der Videokamera als elektrische Ladung registriert und über eine Frame-Grabber-Karte auf der Festplatte eines angeschlossenen PCs gespeichert. Die Daten eines an AVIS gekoppelten GPS-Gerätes, wie z.B. geographische Länge und Breite, Flughöhe über NN und Zeitpunkt der Aufnahme, werden in einem header für jede Bildzeile gespeichert. Die radiometrischen, spektralen und geometrischen Eigenschaften, welche sich aus der Kalibrierung von AVIS ergeben, sind in Tabelle 8-1 zusammengefasst. Tabelle 8-1: AVIS Spezifikationen Parameter Beschreibung Spektralbereich 553-999nm Spektrale Auflösung 6nm Spektrale Abtastrate / Resamplingrate 2nm / 6nm Anzahl verwendeter Kanäle 74 Signal-Rausch-Verhältnis 45dB (Jahr 1999), 47dB (Jahr 2000) Räumliche Auflösung 300 Pixel pro Bildzeile Räumliche Abtastrate 390 Pixel pro Bildzeile FOV 1.19rad IFOV across track 3.1mrad IFOV along track 2.98mrad Der Einsatz von AVIS in der Vegetationsaufnahme, und hier speziell die Bestimmung des Chlorophyll- und Stickstoffgehaltes von Pflanzen, wird anhand drei verschiedener Landnutzungstypen erprobt, nämlich Mais ( Zea mays L.), (Winter-) Weizen ( Triticum aestivum L.) und Grünland. Dabei beschränken sich die Untersuchungen auf die Blätter der Pflanzen. Die Untersuchung der Landnutzungstypen erfolgte während der Vegetationsperioden der Jahre 1999 und 2000 in einem Testgebiet im nördlichen Alpenvorland, 25km südwestlich von München. Das Untersuchungsgebiet erstreckt sich von der Stadt Gilching im Norden bis zur Gemeinde Andechs im Süden. Die westliche bzw. östliche Grenze bilden der Ammersee und der Starnberger See. Innerhalb dieses Untersuchungsgebietes wurden drei Wasserschutzgebiete gewählt, in welchen die Testfelder liegen. Diese Gebiete zeichnen sich dadurch aus, dass die Mehrzahl der Landwirte vertraglich an das örtliche Landwirtschaftsamt gebunden ist. Diese Verträge beinhalten u.a. die genaue Aufzeichnung der Bewirtschaftung im Rahmen der sog. Schlagkartei und stellen damit eine wertvolle Informationsquelle dar. Des weiteren ermöglichen zwei Wetterstationen des Bayerischen agrarmeteorologischen Messnetzes (Nr.72 „Gut Hüll“ und Nr.80 „Rothenfeld“) die Erfassung der meteorologischer Daten innerhalb des Untersuchungsgebietes in einer stündlichen Auflösung. Im Jahr 1999 wurden insgesamt zehn Testfelder untersucht, wobei je drei Felder mit Winterweizen (Sorte Bussard) und Mais (Sorte Narval und Sortenmischung Bristol/Korus) einbezogen waren. Im Jahr 2000 wurden sechs Weizenfelder (Sorten Bussard und Capo) und drei Maisfelder (Sorte Magister) untersucht. Außerdem wurden über beide Jahre hinweg vier Felder mit der Nutzung als permanentes Grünland bearbeitet (einschürig ungedüngt, einschürig gedüngt, vier- bis fünfschürig und Mähweide). Im Laufe der Vegetationsperioden von 1999 und 2000 wurden im Untersuchungsgebiet insgesamt 21 AVIS Überflüge durchgeführt. Dabei wurden die Testgebiete aus einer Höhe von 4000ft bzw. 10000ft über NN erfasst, was bei einer mittleren Geländehöhe von 680m zu einer räumlichen Pixelauflösung von 3 bzw. 10m führt. Vor der quantitativen Auswertung der hyperspektralen Daten mussten die Rohdaten vorprozessiert werden. Dies beinhaltete folgende Korrekturen: a) die Korrektur des Dunkelstromes und den Ausgleich von Inhomogenitäten des CCD’s (Flatfield); b) ein Resampling der ursprünglich 240 Kanäle mit einer Abtastrate von 2nm zu einem 80-kanaligem Datensatz mit einer Abtastrate von 6nm, welche der spektralen Auflösung von AVIS entspricht; c) Atmosphärenkorrektur und Reflexionskalibrierung. Die bodengestützte Geländekampagne beinhaltete wöchentlich durchgeführte Messungen verschiedener Pflanzenparameter wie Höhe des Triebes und der Blätter, feuchte und trockene Biomasse, phänologischer Zustand, Chlorophyll- und Stickstoffgehalt getrennt nach Blatt, Stängel und Frucht. Außerdem wurde jedes Feld zu Dokumentationszwecken wöchentlich fotografiert. Die Chlorophyll- und Stickstoffgehalte, welche von den bodengestützten Messungen abgeleitet wurden, liegen in Gehalten pro Fläche [g/m²] und in Gehalten pro Masse (bei Chlorophyll [mg/g] und bei Stickstoff [% der trockenen Biomasse]). Mit Hilfe des Gehaltes pro Fläche können Aussagen über die photosynthetische Produktivität oder Kapazität eines Bestandes getroffen werden – ein wichtiger Eingabeparameter für hydrologische oder vegetationskundliche Modelle. Gehalte pro Masse dagegen geben Aufschluss über den physiologischen Zustand der Pflanzen sowie über Auswirkungen von Stress oder Krankheiten – wichtige Informationen für ein optimales Feldmanagement durch den Landwirt. Der in den Pflanzen befindliche Stickstoff weist im sichtbaren und nahen infraroten Wellenlängenbereich keine spezifischen Absorptions- oder Reflexionsmuster auf. Aufgrund seines engen Zusammenhanges mit dem Pflanzenchlorophyll (jedes Chlorophyllmolekül enthält vier Stickstoffatome) wird sein Gehalt über die Menge des Chlorophylls abgeleitet. Der erste Teil der Auswertungen beschäftigte sich deshalb mit dem Zusammenhang des Gehaltes an Chlorophyll und Stickstoff in den Blättern. Dabei konnte bei der gemeinsamen Analyse der drei Landnutzungsarten kein signifikanter Zusammenhang zwischen dUntersuchung konnte ein signifikant hoher Zusammenhang (r²≥0.67) zwischen dem Stickstoff und Chlorophyll gefunden werden, wenn beide Parameter in Gehalten pro Fläche vorliegen. Dabei korreliert insbesondere Chlorophyll a stark mit dem Stickstoffgehalt bei den untersuchten Mais-, Weizen- und Grünlandpflanzen (r²≥0.8). Dagegen konnten bei allen drei Landnutzungstypen keine signifikanten Beziehungen zwischen dem Chlorophyll- und Stickstoffgehalt pro Masse nachgewiesen werden. Im Fall von Weizen verbesserten sich die Ergebnisse nach der Trennung in die unterschiedlichen Sorten (r²≥0.67). Eine Unterscheidung der Wachstumsphasen ergab ebenfalls eine Verbesserung der Ergebnisse, wenn die Zeiten vor und nach der Blüte getrennt untersucht wurden (r²≥0.67). Die untersuchten Maissorten sind dagegen durch auffällige Schwankungen im Chlorophyllgehalt pro Masse geprägt. Diese Schwankungen werden von den aktuell herrschenden Temperaturen im Untersuchungsgebiet beeinflusst. Der Mais als ursprünglich tropische Pflanze stellt bei Temperaturen unter 15° das Wachstum ein und reduziert seinen Stoffwechsel erheblich, was Auswirkungen auf den Gehalt an aktivem Chlorophyll in den Pflanzen hat. Bei steigenden Temperaturen erholt sich der Stoffwechsel und die Pflanzen beginnen wieder zu wachsen. Diese Erkältungssymptome ebenso wie die Erholungszeiten sind bei den verschiedenen Maissorten unterschiedlich ausgeprägt. Diese Temperaturabhängigkeit führt im Untersuchungsgebiet, in dem während der Sommermonate des öfteren Temperaturen unter 15°C erreicht werden, zu Variationen im Chlorophyllgehalt pro Masse, welche die Beziehung zum Stickstoff vermindern. Bei der Analyse der Graslandflächen ergab sich, außer bei den oben bereits erwähnten Gehalten pro Fläche, kein signifikanter Zusammenhang zwischen Chlorophyll und Stickstoff. Die Analyse dieser Resultate führen zu dem Schluss, dass die Stickstoff- und Chlorophyllgehalte pro Masse der untersuchten Landnutzungsarten ab einem bestimmten Level, dem Kompensationspunkt, entkoppelt sind. Dieser Kompensationspunkt wird dann erreicht, wenn das in der Luft enthaltene CO2 limitierend auf die Photosyntheserate wirkt. Wird dieses Limit überschritten, hat ein weiterer Aufbau von Chlorophyllmolekülen keine Erhöhung der Photosyntheserate der Pflanze zur Folge. Eventuell vorhandener pflanzenverfügbarer Stickstoff wird somit nicht mehr für den Einbau in Chlorophylle verwendet, sondern vermehrt für die Synthese von Speicherproteinen genutzt. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit war die Ableitung des Chlorophyll- bzw. Stickstoffgehaltes der untersuchten Landnutzungsarten mit Hilfe der AVIS-Daten. Dabei wurden mehrere Ansätze verwendet, die auf ihr Potential hinsichtlich der gegebenen Aufgabenstellung überprüft werden sollten. Das Hauptaugenmerk wird auf den im Vegetationsmonitoring relativ unbekannten CAI ( Chlorophyll Absorption Integral ) gelegt. Weitere untersuchte Ansätze betrafen bereits etablierte Indices, wie den OSAVI ( Optimised Soil Adjusted Vegetation Index) und den hNDVI ( hyperspektraler NDVI). Der NDVITM ( Normalised Difference Vegetation Index für den Landsat TM), der mit Hilfe deren AVIS-Daten simuliert wurde, wurde als Vergleichsmöglichkeit mit einem etablierten multispektralen Ansatz berechnet. Die Qualität der Ergebnisse der Ableitung des Gehaltes an Chlorophyll und Stickstoff unter Zuhilfenahme der AVIS-Daten hängt stark von dem Vorwissen über die untersuchten Landnutzungstypen ab. Generell können aber mit allen untersuchten Indices Gehalte pro Fläche besser erfasst werden als Gehalte pro Masse. Die Untersuchung der gesamten Stichprobe ohne Unterscheidung in die einzelnen Landnutzungstypen ergab, dass kein Index in der Lage ist, den Chlorophyll- oder Stickstoffgehalt in signifikanter Weise zu bestimmen. Der optimale Index ist also abhängig von der Landnutzung. Da aber die Pflanzensorten innerhalb der untersuchten Landnutzungen hinsichtlich ihres Chlorophyll- und Stickstofflevels verschieden sind, spielt deren Unterscheidung eine wichtige Rolle für die Qualität der Ergebnisse. Unabhängig von der Landnutzung sind NDVITM, hNDVI und OSAVI insensitiv für hohe Chlorophyll- und Stickstoffgehalte. Die Grenzen für den Einsatz dieser Indices liegen bei einem Blattgehalt von 1g/m² bzw. 1.5mg/g Chlorophyll a sowie 0.2g/m² bzw. 0.4mg/g Chlorophyll b. Das Sättigungslevel für Stickstoff pro Fläche liegt bei 2.5g/m². Im Fall des Stickstoffs pro Masse ergibt die positive Korrelation mit den Indices für Weizen eine Sättigung für Werte oberhalb von 4%. Bei Mais geraten die Indices aufgrund der negativen Korrelation mit dem Flächenstickstoff für Gehalte unter 2.5% in die Sättigung. Im Vergleich zu den oben genannten Indices zeigt der CAI deutlich größere Gültigkeitsbereiche, insbesondere bei Gehalten pro Fläche. Der CAI zeigt unabhängig von der Landnutzung bei Chlorophyll a eine Sättigung für Gehalte über 2g/m². Das Sättigungslimit für den Stickstoff pro Fläche liegt bei Werten unter 8g/m². Die Ursachen der verschiedenen Sensitivitätsbereiche des NDVITM, hNDVI und OSAVI im Vergleich zum CAI liegen wahrscheinlich in der unterschiedlichen Art der Messung sowie in der Verflachung und Verengung der Chlorophyllabsorption im roten Wellenlängenbereich bei hohen Chlorophyllgehalten. NDVITM, hNDVI und OSAVI basieren auf der Differenzbildung, d.h. bei einer Verflachung der Chlorophyllabsorption werden die Werte dieser Indices sofort beeinflusst. Der CAI dagegen stellt eine Integration über eine Fläche dar, d.h. eine Veränderung der CAI-Werte aufgrund Verflachung der Chlorophyllabsorption kann über den damit verbundenen Anstieg im grünen Wellenlängenbereich abgefangen werden. Erst wenn die Verflachung der Absorption zu einer Verschiebung der red egde zu kürzeren Wellenlängen hin führt, gerät auch der CAI in die Sättigung. Der Gehalt an Chlorophyll a, der zu einer Verflachung der Chlorophyllabsorption bei ca. 680nm führt, liegt demnach bei ca. 1g/m² bzw. 1.5mg/g, während eine Verschiebung der red edge erst bei Gehalten über 2g/m² einsetzt. Im Gegensatz dazu zeigt die Ableitung des Chlorophyllgehalts pro Masse bei der Verwendung der Ratio-Indices hNDVI und OSAVI bessere Ergebnisse als der CAI. Insbesondere für Weizen ergeben diese beiden Indices dabei signifikant hohe Korrelationen. Bei der Untersuchung der Maisfelder konnten keine signifikanten Ergebnisse erzielt werden, was durch die starken Schwankungen im Chlorophyllgehalt pro Masse verursacht wird. Im Fall des Graslands konnten keine signifikanten Zusammenhänge zwischen den Indices und dem Chlorophyll- und Stickstoffgehalt festgestellt werden. Nur der CAI zeigte signifikant hohe Korrelationen mit dem Chlorophyll a Gehalt pro Fläche der intensiv genutzten 4 bis 5-schürigen Wiese. Das geringe Potential der untersuchten Indices für die Bestimmung des Chlorophyll- und Stickstoffgehaltes lässt sich durch die hohen Stoffgehalte der untersuchten Wiesen begründen, die jenseits der genannten Sättigungslimits liegen. Zuletzt wird anhand eines Weizenfeldes die flächenhafte Verteilung des Stickstoffs und dessen Zusammenhang mit den Ergebnissen einer GPS-gestützen Erntemessung diskutiert. Die Stickstoffverteilung basiert auf CAI Berechnungen, welche von den AVIS Daten aus Überflügen im Jahr 2000 resultieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die so berechnete Stickstoffverteilung gut mit der räumlichen Verteilung der Ernteertrages übereinstimmt. Dabei erweist sich die Phase des Schossens als am besten geeignet für die Ableitung der räumlichen Verteilung des Stickstoffes innerhalb eines Feldes. Die Möglichkeit, die Stickstoffversorgung der Pflanzen innerhalb eines Schlages abzubilden, kann dem Landwirt wertvolle Hinweise auf eine optimale Verteilung von Düngemitteln geben und damit ein verbessertes Feldmanagement ermöglichen. beiden Parametern gefunden werden. Bei der nach Landnutzungstypen getrennten