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UAV-Based Estimation of Carbon Exports from Heterogeneous Soil Landscapes—A Case Study from the CarboZALF Experimental Area

机译：基于无人机的非均质土壤景观碳出口估算-以CarboZALF实验区为例

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摘要

The advantages of remote sensing using Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are a high spatial resolution of images, temporal flexibility and narrow-band spectral data from different wavelengths domains. This enables the detection of spatio-temporal dynamics of environmental variables, like plant-related carbon dynamics in agricultural landscapes. In this paper, we quantify spatial patterns of fresh phytomass and related carbon (C) export using imagery captured by a 12-band multispectral camera mounted on the fixed wing UAV Carolo P360. The study was performed in 2014 at the experimental area CarboZALF-D in NE Germany. From radiometrically corrected and calibrated images of lucerne (Medicago sativa), the performance of four commonly used vegetation indices (VIs) was tested using band combinations of six near-infrared bands. The highest correlation between ground-based measurements of fresh phytomass of lucerne and VIs was obtained for the Enhanced Vegetation Index (EVI) using near-infrared band b899. The resulting map was transformed into dry phytomass and finally upscaled to total C export by harvest. The observed spatial variability at field- and plot-scale could be attributed to small-scale soil heterogeneity in part.
机译：使用无人飞行器（UAV）进行遥感的优势是图像的高空间分辨率，时间灵活性以及来自不同波长域的窄带光谱数据。这样可以检测环境变量的时空动态，例如农业景观中与植物相关的碳动态。在本文中，我们使用安装在固定翼无人机Carolo P360上的12波段多光谱相机拍摄的图像，量化了新鲜植物气藻和相关碳（C）出口的空间格局。该研究于2014年在德国东北部的CarboZALF-D实验区进行。从经过辐射校正和校准的苜蓿（苜蓿）的图像，使用六个近红外波段的波段组合测试了四个常用植被指数（VI）的性能。使用近红外波段b899获得的增强植被指数（EVI）获得了卢塞恩新鲜植物油与VI的基于地面的测量之间的最高相关性。将生成的图转换为干燥的植物，最后按收成比例提高至总碳出口量。在田间和样地尺度上观察到的空间变异性可能部分归因于小规模的土壤异质性。

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