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Satellite-based Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence in the Greater Alpine Space: Spatial Patterns and Relationship to Gross Primary Productivity

Ulisse Gomarasca,G. Duveiller,A. Cescatti,G. Wohlfahrt

Published 2020 in Unknown venue

ABSTRACT

VI Abstract Accurate estimation of terrestrial gross primary productivity is essential for the development of credible future carbon cycle and climate simulations. Current remote sensing techniques allow retrieval of sun-induced chlorophyll fluorescence (SIF) as a proxy for GPP, but low resolution, sparse coverage, or resolution mismatches between different satellite sensors hinder our ability to effectively link SIF to many environmental variables at fine scales. In order to better characterize heterogeneous landscapes, several attempts to downscale SIF products to higher resolutions have been made. We investigate the ability of the downscaled GOME-2 product developed by Duveiller et al. (2019, [1]), to capture the differences in spatiotemporal dynamics over the Greater Alpine Space. We analyse SIF with respect to land cover and elevation and calculate land phenology metrics based on seasonal SIF time series. Ground-based GPP validation suggests biome-specific SIF-GPP relationships, but the comparison was hindered by the resolution mismatch of the data. Moreover, missing data are present at high elevations, diminishing the suitability of current SIF products to analyse cloudprone mountainous areas. Important insights into spatial patterns and seasonal trends could be inferred at forest and other dominant land cover types, typical of mid elevations in the Alps, but many anthropogenic habitats at low elevations, as well as high elevation grasslands and other small-scale heterogeneous environments could not be thoroughly investigated and are likely to be underrepresented or prone to biases. Similar downscaling procedures might be applied at finer scales to e.g. TROPOMI products, or alternative advanced remote sensing SIF techniques and instruments might be needed in order to enable detailed and systematic evaluations of the Alpine region or similar highly heterogenous landscapes, before a process-oriented monitoring and unbiased implementation into climate models may be performed. Satellite-based Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence in the Greater Alpine Space: Spatial Patterns and Relationship to Gross Primary Productivity Zusammenfassung VII Zusammenfassung Eine genaue Schätzung der terrestrischen Brutto-Primärproduktivität ist für die Entwicklung glaubwürdiger zukünftiger Kohlenstoffkreislaufund Klimasimulationen unerlässlich. Die derzeitigen Fernerkundungstechniken ermöglichen die Erfassung der sonneninduzierten Chlorophyllfluoreszenz (SIF bzw. „Sun-Induced chlorophyll Fluorescence“) als Proxy für die GPP, aber geringe Auflösung, spärliche Abdeckung oder Auflösungsunterschiede zwischen verschiedenen Satellitensensoren behindern unsere Fähigkeit, SIF mit vielen Umweltvariablen auf feinen Skalen effektiv zu verknüpfen. Um heterogene Landschaften besser charakterisieren zu können, wurden mehrere Versuche unternommen, SIF-Produkte auf höhere Auflösungen herunterzurechnen. Wir untersuchen die Fähigkeit des von Duveiller et al. (2019, [1]) entwickelten, herunterskalierten GOME-2-Produkts, die Unterschiede in der raum-zeitlichen Dynamik über den Großen Alpenraum zu erfassen. Wir analysieren das SIF in Bezug auf Landnutzung und Höhe und berechnen Landphänologie-Messgrößen basierend auf saisonalen SIF-Zeitreihen. Die bodengestützte GPP-Validierung lässt auf Biomspezifische SIF-GPP-Beziehungen schließen, aber der Vergleich wurde durch die Auflösungsinkongruenz der Daten erschwert. Darüber hinaus sind fehlende Daten in großen Höhen vorhanden, was die Eignung der aktuellen SIF-Produkte zur Analyse wolkenanfälliger Berggebiete beeinträchtigt. Wichtige Einblicke in räumliche Muster und saisonale Trends konnten bei Waldund anderen dominanten Landnutzungstypen, die für mittlere Höhenlagen in den Alpen typisch sind, gewonnen werden, aber viele anthropogene Lebensräume in niedrigen Höhenlagen sowie Hochlandgrasland und andere kleinräumige heterogene Landschaften konnten nicht gründlich untersucht werden und sind wahrscheinlich unterrepräsentiert oder anfällig für Bias. Ähnliche Downscaling-Verfahren könnten in feineren Skalen z.B. auf TROPOMI-Produkte angewandt werden, oder es könnten alternative fortschrittliche Fernerkundungstechniken und -instrumente für SIF benötigt werden, um detaillierte und systematische Bewertungen des Alpenraums oder ähnlicher stark heterogener Landschaften zu ermöglichen, bevor ein prozessorientiertes Monitoring und eine unvoreingenommene Umsetzung in Klimamodelle durchgeführt werden kann. Satellite-based Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence in the Greater Alpine Space: Spatial Patterns and Relationship to Gross Primary Productivity

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