Monitoring productivity of plant ecosystems: integration of optical, flux and ecophysiological measurements

Abstract

Monitoring productivity of plant ecosystems is essential to evaluate the response of different ecosystems to ongoing disturbance and climate change. Always more studies focus on the integration of different techniques for monitoring ecosystems dynamics. Eddy covariance greatly improved the understanding of carbon exchanges between terrestrial ecosystems and the atmosphere. At the same time, the advent of remote sensing offered new possibilities for monitoring broader vegetation patterns over continental regions and yearly timescale. Between these two widespread approaches, the integration of proximal sensing within the flux tower sites currently represents a tool to understand physiological details operating at finer temporal and spatial scales. In any case, ground truthing at the experimental sites keep providing a critical validation of different techniques across biomes. The general aim of this research is exploiting the combination of different methodologies to describe vegetation productivity and plant status using mainly three approaches: 1) eddy covariance technique, 2) remote and proximal sensing and 3) field sampling. The research is carried out in two very different ecosystems, a grassland site in Alberta, Canada and a deciduous broadleaf forest in central Italy. The specific objectives of the study are to: 1) evaluate the seasonal productivity of the prairie grassland using a combination of remote sensing, eddy covariance, and field sampling (Chapter 2); 2) investigate the functionality of the deciduous broadleaf forest using simultaneous determinations of optical measurements, carbon flux data, leaf eco-physiological and biochemical traits during two growing season with different meteorological conditions (Chapter 3) and 3) validate three fAPAR (the fraction of photosynthetically active radiation absorbed) satellite products against ground fAPAR references to determine their accuracy in the deciduous beech forest site (Chapter 4). In Chapter 2, we evaluated different ways of parameterizing the light-use efficiency (LUE) model for assessing net ecosystem fluxes at a two grassland sites in Alberta during 2012 and 2013. Three variations on the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), differing by formula and footprint, were derived and all three NDVIs provided good estimates of dry green biomass, confirming their utility as metrics of productivity. NDVI values from the different methods were also calibrated against fAPARgreen (the fraction of photosynthetically active radiation absorbed by green vegetation) measurements to parameterize the APARgreen (absorbed PAR) term of the LUE (light use efficiency) model for comparison with measured fluxes. The best results were obtained by splitting the data into two stages, a greening and senescence phase, and applying separate fits to these two periods. By incorporating the dynamic irradiance regime, the model based on APARgreen rather than NDVI best captured the high variability of the fluxes and provided a more realistic depiction of missing fluxes. The experiment presented in Chapter 3, was carried out in the Mediterranean beech (Fagus sylvatica L.) forest of Collelongo and is focused on two growing seasons (2014-2015) having different meteorological conditions, with July 2015 characterized by higher monthly temperature and reduced precipitations compared to July 2014. Spectral indices computed at canopy level were used to track changes in CO2 fluxes and in the physiological status. Mainly optical indices related to structure were found to better track carbon fluxes variation for both 2014 and 2015, thus suggesting that structural parameters are essential drivers at the forest site. Moreover, seasonal patterns of chlorophylls (Chl a and Chl b), carotenoids (b-carotene, lutein, neoxanthin and xanthophyll cycle components) and fluorescence parameters were investigated to evaluate which optical indices better predict changes in photosynthetic pigment levels and energy dissipation mechanisms. Optical indices related to carotenoids composition were indicators of the shifting pigment composition related to stress (July) and senescence (October) during 2015. Thus, spectral indices resulted to be reliable proxies for monitoring carbon fluxes and vegetation dynamics in healthy and stressed vegetation. Chapter 4 was aimed to validate three fAPAR satellite products, GEOV1, MODIS C5, and MODIS C6, against ground references at the same beech forest in Italy during 2014 and 2015. Three ground reference fAPAR, differing for temporal (continuous or campaign mode) and spatial sampling (single points or Elementary Sampling Units-ESUs), were collected using different devices: 1) Apogee (defined as benchmark in this study); 2) PASTIS; and 3) Digital cameras for collecting hemispherical photographs (DHP). A bottom-up approach for the upscaling process was used. Radiometric values of satellite images were extracted over the ESUs and used to develop empirical transfer functions for upscaling the ground measurements. The resulting high-resolution ground-based maps were aggregated to the spatial resolution of the satellite product to be validated considering the equivalent point spread function of the satellite sensors, and a correlation analysis was performed to accomplish the accuracy assessment. The temporal courses of the three satellite products were found to be consistent with both Apogee and PASTIS, except at the end of the summer season when ground data were more affected by senescent leaves, with both MODIS C5 and C6 displaying larger short-term variability due to their shorter temporal composite period. The three green fAPAR satellite products under study showed good agreement with ground-based maps of canopy fAPAR at 10 h and very low systematic differences.

Il monitoraggio della produttività degli ecosistemi vegetali è essenziale per valutare la risposta dei diversi ecosistemi ai cambiamenti climatici in corso. Sempre più studi si concentrano sull’integrazione tra diverse tecniche per il monitoraggio delle dinamiche ecosistemiche. La tecnica eddy covariance ha migliorato molto la comprensione degli scambi di carbonio tra ecosistemi terrestri e atmosfera. Allo stesso tempo, l’arrivo del telerilevamento ha offerto nuove possibilità per il monitoraggio della vegetazione a più larga scala, sia spaziale che temporale. Tra questi due approcci molto diffusi, l’integrazione del proximal sensing all’interno dei siti eddy covariance rappresenta al momento uno strumento per capire dettagli fisiologici che operano a scale spaziali e temporale più piccole. In ogni caso, verità a terra raccolte nei siti sperimentali continuano a fornire una validazione critica delle diverse tecniche all’interno dei vari ecosistemi. Lo scopo generale di questa ricerca è quello di sfruttare la combinazione di diverse metodologie per descrivere la produttività della vegetazione; i tre approcci principalmente utilizzati sono stati: 1) eddy covariance; 2) remote e proximal sensing e 3) prelievi in campo. La ricerca è stata condotta in due ecosistemi molto diversi, una prateria in Alberta, Canada e una foresta decidua nell’Italia centrale. Gli obiettivi specifici dello studio sono stati quelli di: 1) valutare la produttività stagionale della prateria usando una combinazione di remote sensing, eddy covariance e prelievi in campo (Capitolo 2); 2) esplorare la funzionalità della foresta decidua usando simultaneamente misure ottiche, flussi di carbonio, misure ecofisiologiche e biochimiche durante due stagioni con diverse condizioni metereologiche (Capitolo 3); 3) validare tre prodotti satellitari di fAPAR (frazione di radiazione fotosinteticamente attiva assorbita) contro fAPAR da riferimenti a terra per determinare la loro accuratezza nella faggeta esaminata. Nel Capitolo 2, sono stati valutati diversi modi di parametrizzare il modello di light use efficiency (LUE) in modo da stimare flussi di carbonio in due siti di prateria in Alberta durante il 2012 e il 2013. Sono state calcolate tre varianti di NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), diversi per formula e footprint, e tutte le varianti hanno dato buone stime della biomassa verde secca, confermando così la loro utilità come metodo di misura della produttività. I valori di NDVI da diversi metodi sono stati calibrati anche contro misure di fAPAR green per parametrizzare il termine di APAR green (PAR assorbita) del modello LUE e per poi confrontare il risultato con i flussi di carbonio misurati. I risultati migliori sono stati ottenuti dividendo i dati in due fasi, la fase di greening e la fase di senescenza, e applicando due regressioni diverse per questi due periodi. Incorporando anche l’irradianza, il modello basato sull’APAR green piuttosto che su NDVI è riuscito a catturare meglio l’alta variabilità dei flussi di carbonio e ha fornito una descrizione più realistica dei flussi mancanti. L’esperimento presentato nel Capitolo 3 è stato svolto nella faggeta (Fagus sylvatica L.) mediterranea di Collelongo ed è concentrato su due stagioni di crescita (2014-2015) caratterizzate da condizioni metereologiche diverse, con il luglio del 2015 contraddistinto da temperatura mensile più alta e precipitazioni ridotte in confronto al luglio del 2014. Indici spettrali calcolati a livello di canopy sono stati usati per seguire i cambiamenti dei flussi di anidride carbonica e dello stato fisiologico della foresta. Principalmente, gli indici ottici relativi alla struttura hanno dato delle correlazioni migliori con le variazioni nei flussi di carbonio sia per il 2014 che per il 2015, suggerendo così che i parametri strutturali sono dei fattori chiave essenziali nel sito forestale. Inoltre, andamenti stagionali di clorofille (Chl a and Chl b), carotenoidi (b-carotene, luteina, neoxantina e componenti del ciclo delle xantofille) e parametri di fluorescenza sono stati indagati per valutare quali indici ottici riescono a predire meglio cambiamenti nei livelli dei pigmenti fotosintetici e nei meccanismi di dissipazione dell’energia. Indici ottici collegati con la composizione dei carotenoidi sono stati evidenziati come indicatori della variabilità dei pigmenti relativa allo stress (luglio) e alla senescenza (ottobre) durante il 2015. Per questo, gli indici di vegetazioni calcolati attraverso dati spettrali sono risultati essere affidabili per il monitoraggio dei flussi di carbonio e le dinamiche della vegetazioni sia in contesti normali che stressati. L’obiettivo del Capitolo 4 è stato quello di validare tre prodotti satellitari di fAPAR (GEOV1, MODIS C5 e MODIS C6) attraverso riferimenti a terra nello stessa faggeta mediterranea durante il 2014 e il 2015. Tre riferimenti di fAPAR a terra, diversi per campionamento temporale (continuo o singola acquisizione) e spaziale (singoli punti o Elementary Sampling Units - ESUs), sono stati raccolti usando diversi strumenti : 1) Apogee (considerato come riferimento nel nostro studio); 2) PASTIS; and 3) fotocamera digitale per l’acquisizione di foto emisferiche (DHP). E’ stato eseguito un upscaling a partire dai dati di campo. Dei valori radiometrici estratti dalle immagini satellitari sono stati usati per sviluppare delle funzioni di trasferenza empiriche per l’upscaling delle misure a terra. Le risultanti mappe ad alta risoluzione basate sui dati a terra sono state aggregate alla risoluzione spaziale dei prodotti satellitari da validare e un’analisi di correlazione è stata effettuata per la valutazione dell’accuratezza. L’andamento temporale dei 3 prodotti satellitari sono risultati coerenti sia con Apogee che con PASTIS, eccetto a fine stagione quando i dati a terra sono più affetti da foglie senescenti. MODIS C5 e MODIS C6 hanno mostrato una variabilità a breve termine più ampia dovuto al fatto che il loro periodo temporale di composizione è più corto rispetto a GEOV 1. I tre prodotti satellitari di fAPAR analizzati hanno mostrato un buon accordo e differenze molto basse con le mappe ad alta risoluzione di fAPAR basate sui dati a terra.