[:de]Bearbeiter: Christopher Conrad Nima Ahmadian Laufzeit: 2015-2018
Landwirtschaftliches Monitoring ist essenziell für globale Fragestellungen in Verbindung mit Begriffen wie Nahrungssicherheit und Sicherstellung von Ökosystemdienstleistungen. Europäische und internationale Initiativen zielen darauf ab, Daten- und Informationsservices zu entwickeln, die z.B. ein frühzeitiges Erkennen saisonaler Negativentwicklungen wie Dürren oder langfristiges Monitoring der landwirtschaftlichen Produktion erlauben. Das Projekt „Global Agricultural Monitoring. Der Deutsche Beitrag“ (GLAM.DE) widmet sich der Herausforderung der Entwicklung lokaler, wirtschaftsfähiger Services im Bereich der Landwirtschaft. Wissenschaftliches Kernziel des Vorhabens GLAM.DE ist die Entwicklung innovativer Verfahren zum landwirtschaftlichen Monitoring auf Basis der hochauflösenden Missionen RapidEye/Sentinel-2 und TerraSAR/TanDEM-X/Sentinel-1. Fachlich konzentrieren sich die Inhalte auf die in GEOGLAM und Copernicus anvisierten Themen der Erntemodellierung und des Monitorings von Pflanzenzustand und Wachstumsbedingungen und sind damit auf das Thema Nahrungssicherheit ausgerichtete. Konkret geht es um die Ableitung von Vegetations- und Bodenparameter zur Optimierung eines seitens der Wirtschaft genutzten, schlagbasierten Ertragsmodells für Weizen und Mais. Das sog. Light Use Efficiency Model zielt dabei auf die Quantifizierung von Strahlungsumsatz in der Pflanze für ihren Biomassezuwachs ab. Mehr…[:en]Project member: Christopher Conrad, Nima Ahmadian Project duration: 2015-2018
Agricultural monitoring is essential for many global questions concerning food secrecy or ecosystem services. European and international initiatives aim on the development of data and information services for the early detection of seasonal negatively developments like droughts or long term monitoring of agricultural production on a global scale.
In contrast, the „Global Agricultural Monitoring. The German Contribution“(GLAM.DE) project is concerned with the development of local, economic services within the context of agriculture. GLMA.de aims on the development of methods for high resolution remote sensing (e.g.: RapidEye/ Sentinel-2 and TerraSAR/TanDEM-X/Sentinel-1) to assist agricultural monitoring.
The project is focusing on the topics of the GEOGLAM and Copernicus projects, like yield modelling and the monitoring of the growth and state of vegetation. In detail the project focuses on the derivation of vegetation and soil parameter in order to optimise a field based yield estimation model for winter wheat and maize used by the economy. The so called Light Use Efficiency Model quantifies the incoming radiation that’s been used by the plants for the gain of biomass.
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