Entwicklung innovativer Verfahren zur Unterstützung der in GEOGLAM und Copernicus anvisierten Themen der Erntemodellierung und des Monitoring von Pflanzenzustand und deren Wachstumsbedingungen unter Nutzung hochaufgelöster Fernerkundungsdaten – GLAM.DE
Gefördert durch: BMWI
Laufzeit: 01.09.2016 – 31.08.2018
Das Projekt „Global Agricultural Monitoring. Das deutsche Experiment“ (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 sollen sich die Inhalte auf die auf Nahrungssicherheit ausgerichteten, in GEOGLAM und Copernicus anvisierten Themen der Erntemodellierung und des Monitoring von Pflanzenzustand und deren Wachstumsbedingungen konzentrieren. 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 auf die Quantifizierung von Strahlungsumsatz für den Biomassezuwachs ab.
Das Projekt gliedert sich in vier Arbeitspakete:
- AP 1 - Internationale Kooperation, hat übergeordneten Charakter, da es JECAM-Standorte miteinbeziehen soll. Dabei werden Konzepte dieser GEOGLAM-Aktivität erschlossen, was unterstützen soll, das CAL/VALMessnetz DEMMIN, aber ggf. auch andere deutsche Standorte, näher an JECAM heranzuführen. Dazu gehört auch ein weiteres Value-Adding der Daten des Messnetzes DEMMIN.
- AP 2 - besteht aus den drei wichtigen fachlichen Teil-APs, die auf die Produktentwicklung "Bodenparameter" (AP 2.1), "Biomasse" (AP 2.2) und "Ertragsmodellierung" (AP 2.3) ausgerichtet sind.
- AP 3 - dient der Earbeitung einer Umsetzungsstrategie für die Nutzung der Datenprodukte in lokalen Services und der prototypischen Serviceentwicklung.
- AP 4 - Koordination des Projektes.