Een uitgebreider beeld dan conventionele grondobservaties wordt geboden door teledetectie, dat zich heeft ontwikkeld tot een cruciaal instrument voor milieumonitoring. Arbeidsintensief, tijdrovend en met een beperkte ruimtelijke dekking zijn echter enkele nadelen van extreem nauwkeurige veldmetingen. Recente ontwikkelingen in hyperspectrale technologie verbeteren de wereldwijde klimaatverandering tracking en het is ook mogelijk om de fysiologische en biochemische kenmerken van vegetatie te schatten, zoals fotosynthetische efficiëntie en chlorofylgehalte, die een directe impact hebben op de bruto primaire productiviteit (GPP), een cruciale indicator van de gezondheid van het ecosysteem en koolstofsequestratie.

Tot voor kort beperkten spectrale resolutie, herhalingsfrequentie en beperkingen van het dekkingsgebied de bruikbaarheid van satellietgebaseerde monitoring. Deze beperkingen worden aangepakt door de PACE-missie, dat begin 2024 werd gelanceerd en een uitstekende spectrale, temporele en ruimtelijke resolutie biedt over een breed spectrumbereik. De hyperspectrale technologie verbetert de wereldwijde monitoring van klimaatverandering en maakt tevens de weg vrij voor monitoringoplossingen die schoner, zuiniger en energiezuiniger zijn. Deze technieken verminderen de noodzaak van intrusief, resource-intensief veldonderzoek en ondersteunen de bredere doelstellingen van de ontwikkeling van groene technologie door voortdurende wereldwijde evaluaties van de gezondheid van ecosystemen te faciliteren.

Wat is Hyperspectrale remote sensing en hoe werkt de PACE-missie Vooruit?

Honderden kleine spectrale banden worden bestreken door hyperspectrale remote sensing, wat een diepgaand onderzoek van de kenmerken van het aardoppervlak mogelijk maakt dan conventionele multispectrale sensoren over het hoofd zou kunnen zien. Door kleine variaties in lichtreflectie van bodem, water en vegetatie te identificeren, biedt deze technologie inzicht in biologische processen zoals fotosynthese. Oceaankleurinstrument (OCI)De PACE-missie biedt hyperspectrale gegevens van ultraviolet tot kortgolvige infraroodgolflengten, wat een belangrijke doorbraak betekent.

PACE zorgt voor een frequente wereldwijde dekking door elke acht dagen gegevens te verzamelen, in tegenstelling tot eerdere satellieten met een slechtere resolutie. Voor het monitoren van dynamische veranderingen in ecosystemen veroorzaakt door klimaatvariabiliteit, zoals seizoensverschuivingen of extreme weersomstandigheden, is deze hoge retourfrequentie essentieel.

Belangrijkste voordelen van PACE:

• Spectraalgebied: Maakt het mogelijk om subtiele kenmerken, zoals de chlorofylconcentratie, te detecteren door meer dan 200 banden te bestrijken.
• Wereldwijd bereik: Biedt vrijwel in real-time gegevens over ontoegankelijke of afgelegen gebieden.
• Duurzaamheidsfocus: Door veldonderzoeken die veel brandstof kosten te vervangen door satellietgebaseerde analyses, wordt de CO2-impact van monitoring verlaagd.

Door het aanmoedigen van op data gebaseerde beslissingen over natuurbehoud wordt PACE een pijler van groene technologie in klimaatwetenschap.

Lees ook: AI-systemen voor realtime monitoring van de luchtkwaliteit

Hoe werd het recente onderzoek naar GPP-schatting uitgevoerd met behulp van PACE-gegevens?

De studie gebruikte hyperspectrale reflectie van PACE's OCI om ecologische modellering te combineren met geavanceerde remote sensing. Om de nauwkeurigheid te garanderen, hebben onderzoekers de data opgeschoond door een deel van de 52 toegankelijke spectrale banden te verwijderen die beïnvloed waren door luchtinterferentie. Grondgetrouwe GPP-metingen van 47 wervelcovariantiefluxtorens verspreid over de Verenigde Staten – die een verscheidenheid aan vegetatietypen omvatten, waaronder bossen, graslanden en landbouwgronden – evenals klimaten, variërend van woestijn tot gematigd, werden vervolgens gecombineerd met deze verwerkte gegevens.

Er werden twee belangrijke analytische technieken gebruikt:

• Vegetatie-indexen: De nadruk lag op de rode-rand-chlorofylindex, die sterk gecorreleerd is met het chlorofyl in het bladerdak, een belangrijke factor voor het fotosynthetische vermogen.
• Gedeeltelijke kleinste kwadratenregressie (PLSR): Machine learning-modellen die op regionale en mondiale schaal zijn gekalibreerd voor optimale nauwkeurigheid, worden getraind op de volledige hyperspectrale dataset om GPP te voorspellen.

Deze niet-invasieve methode laat zien hoe algoritmen en satelliettechnologie gecombineerd kunnen worden om de noodzaak van tijdrovende veldcampagnes te verminderen. Dankzij de praktische schaalbaarheid kan de aanpak overal ter wereld worden gebruikt en ondersteunt het schone technologie door gebruik te maken van reeds bestaande ruimtemiddelen zonder dat er extra hardware nodig is.

Lees ook: Milieutechnische innovaties die duurzaamheid in 2025 een nieuwe vorm geven

Wat zijn de belangrijkste resultaten en hun implicaties voor ecosysteemmonitoring?

De bevindingen laten zien dat GPP nauwkeurig kan worden geschat in ecosystemen met behulp van PACE OCI-gegevens. Ongeveer 66% van de verandering in GPP werd verklaard door de rode-rand chlorofylindex alleen, wat het verband met fotosynthetische activiteit bevestigde. De nauwkeurigheid steeg tot ongeveer 74% op alle locaties en in alle periodes, waarbij alle spectrale banden in de PLSR-modellen waren opgenomen. Door regiospecifieke training werd dit percentage verhoogd tot boven de 86%, wat de voordelen van op maat gemaakte modellen benadrukt.

Deze resultaten impliceren dat hyperspectrale technologie de wereldwijde klimaatverandering beter kan volgen en productiviteitsindexen kan bieden die vrijwel realtime zijn, ter ondersteuning van klimaatmitigatie en duurzaam landbeheerHet zou bijvoorbeeld vroege signalen van stress door plagen of droogte kunnen identificeren, waardoor preventieve maatregelen genomen kunnen worden.

De impact van de methodekeuze op de betrouwbaarheid wordt in deze tabel benadrukt. Hoewel problemen zoals atmosferische correcties nog steeds bestaan, worden deze met succes opgelost met regionale kalibratie. Een verminderde afhankelijkheid van intrusieve metingen, verbeterde koolstofregistratie en het behoud van hulpbronnen ter ondersteuning van groene doelstellingen behoren tot de voordelen.

Lees ook: De milieueffecten van groene technologieën: zonnepanelen en accu's voor elektrische voertuigen

Waarom zouden we deze technologie moeten gebruiken voor het volgen van klimaatverandering?

Door schaalbare en effectieve monitoring van terrestrische GPP te bieden, vermindert deze oplossing de impact op het milieu en grondgebonden activiteiten. Het verbetert realtime evaluaties van koolstofopname door ruimteobservaties te integreren met methoden zoals PLSR, wat vroege waarschuwingen en geïnformeerde beleidsvorming mogelijk maakt.

Het helpt verstoringen te voorkomen, begeleidt duurzame praktijken en levert input voor wereldwijde klimaatmodellen. Dergelijke schone oplossingen zijn essentieel voor bruikbare inzichten zonder verdere ecologische druk nu de klimaatverandering versnelt.

Samenvattend toont deze studie aan dat hyperspectrale technologie de wereldwijde klimaatverandering beter kan volgen, zoals blijkt uit PACE OCI-gegevens, en een schaalbare, effectieve en niet-invasieve methode biedt voor het volgen van terrestrische GPP in diverse habitats. De techniek minimaliseert milieuverstoring en arbeidskosten door de noodzaak van langdurige grondmetingen te elimineren door gebruik te maken van ruimteobservaties in combinatie met krachtige analytische tools zoals PLSR en gerichte vegetatie-indices.

Cruciaal is dat deze technologie, door onze capaciteit te vergroten om de koolstofopname van ecosystemen vrijwel realtime te volgen en te beheersen, de wereldwijde klimaatdoelstellingen dichterbij brengt. Het belang ervan als een schone, groene monitoringtool die bruikbare informatie kan leveren en tegelijkertijd het gebruik van hulpbronnen en de impact op het milieu kan beperken, wordt onderstreept door de potentie om beleid te beïnvloeden, systemen voor vroegtijdige waarschuwing te ondersteunen en duurzaam landbeheer te sturen.

Lees ook: De tweebladige turbine van Envision Energy herdefinieert windenergietechnologie

Veelgestelde vragen (FAQ's)

Vraag 1. Wat is bruto primaire productiviteit (BPP) en waarom is het belangrijk?

De totale hoeveelheid koolstof die planten via fotosynthese vastleggen, wordt gemeten met behulp van GPP. Dit is essentieel voor het begrijpen van koolstofvastlegging, de gezondheid van ecosystemen en de reactie van vegetatie op klimaatverandering.

Vraag 2: Hoe verschilt de PACE-missie van eerdere satellieten?

Oudere missies zoals MODIS konden geen tijdige, grondige monitoring bieden, maar de hogere spectrale resolutie van PACE (meer dan 200 banden) en de frequentere herhalingen (elke acht dagen) maken dit mogelijk.

V3. Kan deze technologie ook voor andere doeleinden worden gebruikt dan alleen vegetatiemonitoring?

Ja, de hyperspectrale gegevens van PACE kunnen ook worden gebruikt voor het monitoren van wolken, aerosolen en zeeorganismen. Hierdoor kunnen de gegevens worden ingezet voor onderzoek naar de atmosfeer en het zeeklimaat.

Lees ook: Hoe klimaattechnologie steden opnieuw voorbereidt op een netto-nul toekomst