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Essenziell
 
DIGITAL

PhenObserve

Kalibrierung der Sentinel-Landoberflächenphänologie mit bodenphänologischen Beobachtungen für landwirtschaftliche Anwendungen

Motivation

In den letzten Jahren sorgten Klimaextreme immer häufiger zu großen Schäden in der österreichischen Landwirtschaft. Besonders hart getroffen hat es im Jahr 2016 die Obst- und Weinbauern aufgrund des späten Frostes, der zu einem Schaden von rund 200 Mio. Euro allein in der Steiermark führte.

Derzeit übliche Schadensquantifizierungen beruhen oft auf groben Schätzungen von Landwirten oder allgemeinen Berechnungen auf der Grundlage statistischer Zahlen auf Gemeindeebene. Manchmal werden auch Erhebungen mittels Drohnen (UAVs) durchgeführt. Je nach verwendeter Methode mangelt es den so gewonnenen Daten jedoch an Verfügbarkeit für große Flächen, Zugänglichkeit, Quantität und/oder Qualität.

Mittlerweile fehlt den öffentlichen Institutionen und auch den Versicherungsgesellschaften oft ein objektiver Blick auf die Dimensionen der geschädigten Gebiete vor und nach dem Ereignis. Um die effiziente Überwachung und den erforderlichen Überblick zu ermöglichen, wird die Bewertung der durch Wetterereignisse verursachten Schäden verbessert. Zu diesem Zweck werden die Fernerkundungsdaten der europäischen Erdbeobachtungssatelliten S-2 und S-3 genutzt, um detaillierte phänologische Informationen zu generieren und diese mit meteorologischen Modellen für verbesserte Schadenprognosen zu verbinden.

Beispiel
Projektziel

Derzeit werden für Phänologie-Analysen meist terrestrische Erhebungen vorgenommen. Fernerkundungsbasierte Ansätze der Phänologie basieren zumeist auf Daten des Aufnahmesystems MODIS (0.25 - 1 km Auflösung). Durch die Kombination von Copernicus-Sentinel-Satellitenbildern und phänologischer Referenzdaten wird es möglich sein, die Auflösung auf 10 m zu verbessern und die Schadensvorhersage und -bewertung zu optimieren. Die Integration von Bodenphänologie (GP) und Landoberflächenphänologie (LSP) wird die Genauigkeit erhöhen und die Kosten für manuelle Vermessungen reduzieren.

Innovative Fusionstechniken werden durch die leistungsfähige Plattform tägliche phänologische Daten in hoher räumlicher Auflösung liefern, die Rückschlüsse auf die kleinstrukturierten Agrarlandschaften Österreichs erlauben und in Kombination mit meteorologischen Daten und Modellen Informationen über den phänologischen Zustand ermöglichen, die zur besseren Vorhersage von Schadensgebieten genutzt werden können. Projekt Laufzeit: 11/2019 – 10/2021.

Im Projekt PhenObserve werden zwei auf phänologische Parameter basierende Prototypen entwickelt:

  • Frühwarnsystem für Obstbaumkulturen bez. Frostschäden; Die Echtzeitbestimmung des phänologischen Stadiums von Obstbaumkulturen, die in Kombination mit den meteorologischen Daten und Prognosemodellen eine Abgrenzung der Regionen mit dem höheren potenziellen Frostschadenspotential ermöglicht;
  • Trockenstress Körnermais; Der Vergleich von multitemporalen phänologischen Daten eines Beobachtungsjahres mit den Daten eines "Standardjahres" ermöglicht es, die unter Trockenstress leidenden Maisfelder frühzeitig zu erkennen und zu identifizieren, Vorhersagen zu treffen und Maßnahmen zur Verbesserung zu ergreifen.
Projektpartner

Das Projekt wird von der Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (ZAMG) koordiniert. Das Konsortium besteht aus JOANNEUM RESEARCH als Forschungspartner und Cloudflight Austria GmbH als Industriepartner. Mehr Informationen finden Sie hier.

Fördergeber

Dieses Projekt wird teilweise von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) unter der Projektnummer 873653 finanziert.

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