S1S2Crops

Ausgangssituation / Motivation

Die von den Sentinel-Satelliten bereitgestellten Bilddaten haben eine rasche Aufnahme im Agrarsektor als leistungsfähiges Mittel zur Bereitstellung zeitnaher Informationen über Pflanzentyp- und -zustand gefunden. Einige wichtige Kulturen sind jedoch immer noch schwer zu trennen, vor allem Weizen und Gerste. Weltweit sind Weizen und Gerste das zweit- und vierthäufigste Getreide. Da ihre botanischen Taxonomie und Eigenschaften ähnlich sind, sind diese in Satellitendaten aus dem Weltraum schwer zu trennen.

Die erfolgversprechendste Möglichkeit zur Unterscheidung der Kulturpflanzen ist die Verwendung von Satellitenbildzeitserien mit einer Ortsauflösung von 10-50 m, wie sie von Sentinel-1- und Sentinel-2-Satelliten bereitgestellt werden.

Die Methodik beruht auf der Beobachtung der mikro- und makro-skalierten zeitlichen Änderungen in der Phänologie und Morphologie der Kulturpflanzen. Diese Änderungen im zeitlichen Ablauf der Entwicklungsstadien von Kulturpflanzen stehen im Zusammenhang mit unterschiedlichen Feldbewirtschaftungspraktiken (Pflanztermine usw.), Bodeneigenschaften und Wetter.

Optische Bilder sind prinzipiell gut geeignet, um Änderungen in der Phänologie von Kulturpflanzen darzustellen. Die Wolkenbedeckung behindert jedoch häufig die korrekte Erkennung wichtiger Entwicklungsstadien der Kulturpflanzen.

Inhalte und Zielsetzungen

Das Ziel dieses österreichisch-schweizerischen Sondierungsprojekts ist es, die Durchführbarkeit der Verwendung des Sentinel-1-Kreuzpolarisationsverhältnisses (Verhältnis zwischen VH- und VV-Polarisationen), der Produktreflexionen von Sentinel-2 Level 2a und der Klimadaten zu untersuchen und um damit die verschiedenen Hauptkulturen einschließlich Weizen und Gerste über die Identifizierung kritischer Wachstumsstadien zu unterscheiden.

Methodische Vorgehensweise

Die Analyse wird mit dem Sentinel-1-Backscatter-Data Cube, der im EODC Earth Observation Data Center erhältlich ist, durchgeführt. Dieser beinhaltet eine weltweite Sammlung vorverarbeiteter Sentinel-1A und 1B Interferometric Wide Swath-Bilder.

In Kombination dazu ist der multispektrale Datenwürfel von Sentinel-2, der auf der Google Earth Engine-Plattform verfügbar ist, eine weltweite Sammlung vorverarbeiteter Sentinel-2A- und Sentinel-2B-Oberkanten der Oberflächenreflexionsbilder.

Erwartete Ergebnisse

Mit diesen Daten sollen im Projekt die Bestimmungen durchgeführt werden. Darüber hinaus werden die verschiedenen Workflows der Partner analysiert um eine Integration des EODC S1-Datenwürfels und des S2-Datenwürfels in vorhandene kommerzielle Dienste von AgriCircle ermöglichen. Dies soll so umgesetzt werden, dass die Anforderungen der anvisierten Pilotnutzer bestmöglich erfüllt sind.

Projektleitung

Technische Universität Wien - Department für Geodäsie und Geoinformation

Projektpartner:innen

AgriCircle AG

Technische Universität Wien
Department für Geodäsie und Geoinformation
Univ.Prof. Wolfang Wagner
Wiedner Hauptstraße 8-10/E120.1
A-1040 Wien