Understanding grassland plant diversity dynamics using close-range remote sensing

Research output: Book/anthology/dissertation/reportPh.D. thesis

Plante diversiteten på de globale græslandsarealer ændrer sig i den Antropocæne tidsalder. Unikke plantearter i græslandsarealer er truet af menneskets medvirkning til klimaændringer, eutrofiering, og arealudnyttelse. De underliggende drivkræfter for plante diversiteten i græslandsarealer er velkendte fra klassiske forskningsforsøg med plot-baserede eksperimenter. Men der mangler viden omkring fint-skalerede græslandsdynamikker og deres fordeling udover hele landskaber, samt under påvirkning fra de abiotiske og biotiske interaktioner der findes i naturlige økosystemer. Der har hidtil været mangel på effektive metoder der kan overvåge vegetationen i et tilstrækkeligt landskabsmæssigt omfang.
Manuelle feltmålinger giver detaljerede observationer af vegetation og nærværende miljø. Men sådanne målinger er normalt tidskrævende og det er vanskeligt at opretholde sammenlignelige målinger gennem tid og rum. Alternativt, kan remote sensing fra satellitter og fly øge arealdækningen, men ofte på bekostning af detaljegrad og dermed for mangelfuld til at observere finskala variation i vegetationen. Med den seneste udvikling af remote sensing platforme og sensorer tilpasset høje detaljegrader, er det nu muligt at øge dækningen af det målte areal og samtidig opretholde en finskaleret opløsning. Desuden indeholder moderne remote sensing data, oplysninger omkring forskellige aspekter af plante diversitet målt på samme punkt i tid og sted, der dermed kan forbedre vores forståelse af græslandsdynamikker.
Den præsenterede afhandling viser, hvordan drone-observationer og målinger fra transportable hyperspektrale sensorer kan bruges til at undersøge de grundlæggende komponenter af plante diversitet, herunder planters taksonomi, struktur, og funktionalitet. De første resultater i afhandlingen (Paper 1) demonstrerer, hvordan strukturelle variable fra drone-baserede laser-scanning målinger (UAS LiDAR) kan udnyttes til at identificere forskellige arter af buskvegetation i et heterogent græslands areal. De resulterende høje nøjagtigheder i busk-klassifikationen muliggjorde udregning af biomasse fra en enkelt fokus art på finskala niveau og på tværs af hele landskabet. I det næste studie (Paper 2), associeres UAS LiDAR observationer til taksonomiske, strukturelle, og funktionelle træk målt i forbindelse med et biodiversitets eksperiment. Desuden vurderes UAS LiDAR observationerne ud fra deres evne til at afspejle effekter fra nitrogen berigelse, svampesygdomme, og artssammensætninger. På samme måde evalueres effekterne fra eksperimentelle tiltag i Paper 3, men ud fra hyperspektrale målinger fra seks udvalgte plantearters blade. Ydermere, undersøges planternes inter-og intra-specifikke spektrale nicher i henhold til nitrogen og artssammensætning.
Der er mange muligheder ved moderne remote sensing teknikker i henhold til at undersøge og forstå plante diversitetens dynamikker i græsland med en hidtil uset detaljegrad indenfor tid og rum. Således, fremviser resultaterne fra afhandlingen eksempler på brugen af drone- eller lignende platforme til at foretage målinger på tværs af skalaer og dermed forbinde den eksisterende viden. Derudover, fremæves det store potentiale for at udnytte den beskrevne teknologi til at effektivisere naturforvaltning og overvågningsprogrammer.
Original languageEnglish
Number of pages145
Publication statusSubmitted - 25 Sep 2020

See relations at Aarhus University Citationformats

ID: 197385117