This thesis is based on research articles (either published in or submitted to peer-reviewed journals), contributing to the assessment of global vegetation photosynthesis through the monitoring of sun-induced chlorophyll fluorescence (SIF) from space which is the aim of the GlobFluo project funded by the Emmy Noether Programme of the Deutsche Forschungsgemeinschaft (GU 1276/1-1). SIF is a weak electromagnetic signal emitted by the photosynthetic machinery of active vegetation in the visible and near-infrared spectral regions (650-- 800~nm). In this thesis, two fundamentally different algorithms were developed (physically- and statistically-based) to decouple the SIF signal from the about 100-times-more-intense reflected solar radiation in the measured top-of- atmosphere (TOA) radiance spectrum. The physically-based approach has been applied to data acquired from JAXA's Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) between June 2009--August 2011. The statistically-based retrieval has been employed to derive SIF from data of two different satellite instruments: (i) ESA's SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for Atmospheric CHartographY (SCIAMACHY) between August 2002--March 2012, and (ii) EUMETSAT's Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) between January 2007--April 2015. Comparisons of these three new global SIF data sets with each other as well as with existing data sets reveal highly consistent spatiotemporal patterns. However, differences arise when comparing absolute values which is presently less critical since the absolute value is not applied in current research. Furthermore, the influence of potentially confounding factors on the retrieval has been analyzed. It could be proven that results from both retrieval approaches are relatively robust against cloud contamination. In contrast, the South Atlantic Anomaly (SAA), a region with an anomalously reduced strength in the Earth‘s magnetic field, leads to an increased retrieval noise in large parts of the South American continent. Therefore, a particularly stringent filtering ensured that the impact of the SAA on GOME-2 SIF measurements in a case study in the Amazon rainforests is as low as possible. Regarding the seasonality of SIF in the Amazon, two often disregarded aspects have been identified to be particularly important for the interpretation of SIF: (i) an essential influence of the satellite overpass time due to the response of SIF to instantaneous photosynthetically active radiation (PAR), and (ii) a significant impact of the sun-surface-sensor geometry due to anisotropic SIF emission characteristics. Given the intrinsic influence of canopy structure on SIF measurements, combining SIF with appropriate vegetation parameters (ideally retrievable from the same sensor) may be one key aspect to relate SIF to canopy photosynthesis. In particular, the canopy scattering coefficient (CSC), resulting from the concept of canopy spectral invariants, has been identified as a promising candidate for this purpose when observing densely vegetated areas. Therefore, the first global CSC data set has been derived from atmospherically corrected GOME-2 data and was examined within the case study. It has been found that both SIF and CSC may serve as complementary and valuable vegetation parameters under the conditions in the Amazon rainforest.
Diese Dissertation basiert auf Forschungsartikeln (veröffentlicht oder eingereicht in Peer-Review Journalen), die zur Analyse der terrestrischen Photosynthese durch die satellitengestützte Fernerkundung der von solarer Strahlung induzierten Chlorophyllfluoreszenz (SIF) beitragen. Damit wurde das Hauptziel des GlobFluo Projekts verfolgt, welches durch das Emmy Noether Programm der Deutschen Forschungsgemeinschaft (GU 1276/-1) gefördert wird. SIF ist ein schwaches elektromagnetisches Signal, welches vom Photosyntheseapparat aktiver Pflanzen im sichtbaren und nahen infraroten Spektralbereich (650-- 800~nm) emittiert wird. Es wurden zwei grundlegend verschiedene Algorithmen ent-wickelt (physikalisch und statistisch), die es ermöglichen das SIF-Signal von der in etwa 100 mal intensiveren reflektierten solaren Strahlung am Oberrand der Atmosphäre (TOA) zu separieren. Das physikalische Verfahren wurde auf Messungen von JAXAs Greenhouse Gases Observing Satellite (GOSAT) zwischen Juni 2009--August 2011 angewendet. Daten zweier verschiedener Satelliteninstrumente wurden für das statistische Verfahren verwendet: (i) ESAs SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for Atmospheric CHartographY (SCIAMACHY) zwischen August 2002--März 2012 und (ii) EUMETSATs Global Ozone Monitoring Experiment-2 (GOME-2) zwischen Januar 2007--April 2015. Vergleiche dieser drei neuen globalen SIF-Datensätze untereinander sowie mit bereits bestehenden SIF-Datensätzen zeigen eine hohe räumliche und zeitliche Konsistenz. Unterschiede ergeben sich jedoch in Absolutwerten, die allerdings als weniger kritisch einzustufen sind, da Absolutwerte in der gegenwärtigen Forschung keine Anwendung finden. Desweiteren wurde der Einfluss möglicher Störfaktoren auf die SIF-Ableitungsverfahren analysiert. Es konnte gezeigt werden, dass die Ergebnisse beider Verfahren relativ robust gegen Wolkenkontamination sind. Eine bedeutsame Fehlerquelle stellt hingegen die Südatlantische Anomalie (SAA, eine regionale Anomalie im Magnetfeld der Erde) dar, welche für ein verstärktes Messrauschen in weiten Teilen Südamerikas verantwortlich ist. Deshalb wurde ein besonders restriktiver Filter angwendet um sicherzustellen, dass der Einfluss der SAA auf GOME-2 SIF für eine Fallstudie im Amazonischen Regenwald so gering wie möglich ist. Hinsichtlich der Saisonalität von SIF in der Amazonasregion wurden zwei relevante Aspekte identifiziert, die bisher kaum berücksichtigt wurden: (i) ein essentieller Einfluss der Überflugzeit des Satelliten aufgrund der Sensitivität von SIF auf photosynthetisch aktive Strahlung (PAR) und (ii) ein signifikanter Einfluss der Beobachtungsgeometrie aufgrund der Anisotropie der SIF-Emission. In Anbetracht des inhärenten Einflusses der Vegetationsstruktur auf SIF-Messungen ist eine Verknüpfung von SIF mit weiteren Vegetationsparametern (idealerweise vom selben Sensor ableitbar) erstrebenswert, um einen Zusammenhang zwischen SIF und der Photosyntheseaktivität herzustellen. Insbesondere der ,,Canopy Scattering Coefficient'' (CSC), welcher aus der Theorie über spektrale Invariante folgt, wurde in diesem Sinne als vielversprechend befunden. Deshalb wurde der erste CSC Datensatz aus atmosphärenkorrigierten GOME-2 Daten abgeleitet und im Rahmen der Fallstudie analysiert. Dabei wurde festgestellt, dass unter den Bedingungen des Amazonischen Regenwaldes sowohl SIF als auch CSC als komplementäre und nützliche Vegetationsparameter dienen können.
