Die Arbeit im Rahmen von TERENO konzentriert sich auf die landwirtschaftliche Forschung und die Anwendung von Fernerkundungsdaten in Kombination mit In-situ-Daten. Viele Aufgaben konzentrieren sich auf die Überwachung verschiedener Parameter und die Bereitstellung von qualitativ hochwertigem Datenmaterial sowohl für die weitere Nutzung in der Forschung als auch für Prototypanwendungen.

Der Standort wurde ab dem Jahr 2000 als dauerhaftes multidisziplinäres Umwelt-Monitoring-Informationsnetz -DEMMIN® (Durable Environmental Multidisciplinary Monitoring Information Network) vom DLR Neustrelitz entwickelt und gehört seit 2011 zum deutschen Observatoriennetz TERENO. Das DEMMIN®-Testfeld gilt als ein recht heterogenes und intensiv landwirtschaftlich genutztes Gebiet mit sehr unterschiedlichen Bodeneigenschaften, die auf die ursprünglichen glazialen Böden zurückzuführen sind. Einzelne Kulturen bedecken große Flächen. Kahle Feldböden sind nur vor der Aussaat und nach der Ernte von Rotationskulturen wie Weizen, Raps und Mais vor zu finden.

Die Monitoring-Infrastruktur umfasst 40 agrarmeteorologische Stationen im Besitz von GFZ und DLR, 62 Bodenfeuchte-Stationen (GFZ), einen Turmkran (GFZ) für Waldbeobachtungen und ein Lysimeter, das vom DLR betrieben wird. Zur Vervollständigung dieses Messaufbaus sind ein Eddy-Kovarianz (EC)-System und ein automatisiertes Hyperspektralradiometer geplant.

Ein wissenschaftlicher Schlüsselparameter innerhalb dieses Observatoriums ist die Evapotranspiration (ET). ET ist abhängig von der Wasser-Boden-Pflanzen-Interaktion und daher räumlich variabel, was Fernerkundungsdaten zu einem unverzichtbaren Bestandteil der hochauflösenden Modellierung macht.

Die räumlich dichte Messinfrastruktur und die offene Datenpolitik bieten Anknüpfungspunkte für verwandte Projekte. Diese konzentrieren sich oft auf einzelne Parameter, die mit ET oder landwirtschaftlichen Themen in Zusammenhang stehen, wie z.B. die Abschätzung der Oberflächen-Bodenfeuchte aus Fernerkundungsdaten, die Identifizierung von Bodeneigenschaften, Phänologie und Pflanzeneigenschaften oder die Wasserverfügbarkeit.

Abgeschlossene Projekte

Foresthype – Hyperspektraldaten zur Charakterisierung von Waldmerkmalen (DLR)

Entwicklung neuer Methoden zur Überwachung der Biodiversität von Waldbiotopen unter Verwendung hyperspektraler Fernerkundungsdaten.

GLAM.DE

Das Projekt "Global Agricultural Monitoring. The German experiment "(GLAM. DE) widmet sich der Herausforderung, lokale, lebensfähige Dienstleistungen im Agrarsektor zu entwickeln.

Boden-Muster-Analyse

Verwendung multispektraler und multitemporaler Fernerkundungsdaten zur Erkennung von Bodenmustern und deren Kategorisierung in zeitlich stabile und instabile Typen. Auf der Grundlage dieses Musters wurde eine organische Kohlenstoffkarte der Oberflächenböden für alle landwirtschaftlichen Gebiete innerhalb der Region abgeleitet.

EORAP  Erkennung und Klassifizierung von Anbaumustern 

Das Projekt EORAP (Earth Observation for the retrieval of agronomical parameters) konzentriert sich seit 2014 auf die Analyse von Pflanzenmustern / Heterogenitäten in landwirtschaftlichen Kulturen. Dies kann auf temporären (Nährstoffe, Krankheiten, schlechtes Wetter, u.a.) und permanenten (Bodenart, Relief, Ausfall-Management) Ursachen beruhen und direkte Auswirkungen auf das regionale Ertragspotential haben. Das Erkennen und Klassifizieren von Pflanzenvorkommensmustern kann dazu beitragen, die Düngung und die Bewirtschaftungsstrategien jeder einzelnen Kultur zu optimieren und so zu einer nachhaltigen und ressourceneffizienten Bewirtschaftung beitragen.

AgriFusion  Datenfusion für Ertragspotenzialkarten

Ziel des AgriFusion-Projekts ist die Erstellung von Ertragspotenzialkarten durch die Zusammenführung von Ertragskartierung, Fernerkundungsdaten, digitaler Reliefanalyse und Managementdaten.