API src

Ziel des Projektes ist es, Methoden zu entwickeln, um aus hyperspektralen Daten des 'Environmental Mapping and Analysis Program' essentielle Biodiversitätsvariablen sowie strukturelle und funktionale Eigenschaften von mediterranen Baum-Grass-Ökosystemen zu charakterisieren

Description: Das Projekt "Ziel des Projektes ist es, Methoden zu entwickeln, um aus hyperspektralen Daten des 'Environmental Mapping and Analysis Program' essentielle Biodiversitätsvariablen sowie strukturelle und funktionale Eigenschaften von mediterranen Baum-Grass-Ökosystemen zu charakterisieren" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Max-Planck-Institut für Biogeochemie durchgeführt. Projektziel ist die Entwicklung von Algorithmen, für EnMAP zum Monitoring von Umweltveränderungen, essentiellen Biodiversitätsvariablen (EBVs), Ökosystemleistungen und funktionalen Eigenschaften mediterraner Baum-Grass-Ökosysteme auf verschiedenen Skalen, und zur Unterstützung des EnMAP-Wissenschaftsbeirats. Eine Rahmenstruktur zur Verarbeitung von Fernerkundungsdaten der EnMAP und Copernicus Land Services und deren Initiativen wird entwickelt: Hyperspektrale (HS) Informationen werden in ein invers-gekoppelte Terrestrische Biosphären- (TBM) Strahlungstransfer-Modell (RTM) sowie Algorithmen des maschinellen Lernens integriert. Basierend auf Daten aus einem großräumigen Düngeexperiment (MANIP) werden die durch N und P Düngung entstehenden Veränderungen von Ökosystem-Stoffflüssen, EBVs und Pflanzeneigenschaften mit HS Informationen erforscht: 1) Entwicklung und Validierung eines gekoppelten RTM-TBM und Algorithmen des maschinellen Lernens. 2) Bestimmung wesentlicher Vegetationseigenschaften, EBVs und physiologischer Parametern durch Invertierung des RTM-BTM bzw. Methoden des maschinellen Lernens durch HS Daten, welche in Bodennähe, von Flugzeugen und Satelliten gemessenen werden: a) Bestimmung von Vcmax, LAI, Blattpigmente und N-Gehalt des Kronendachs durch verschiedene Ansätze; b) Analyse der aus verschiedenen HS Informationen (Sensoren und Skalen) resultierenden Ungenauigkeiten (Messungen aus EUFAR TA Projekt DEHESHYRES); c) Herstellung synthetischer EnMAP Szenen aus HS Flugzeugmessungen (Methodenentwicklung zur EnMAP-Datenauswertung); d) Verschneidung von Footprint Analysen mit HS Daten (räumliche Darstellung von Photosynthesekapazität (e.g. Vcmax), physiologischen Vegetationseigenschaften; Effekte der Nährstoffmanipulation auf physiologische Parameter). 3) Bestimmung der Ungenauigkeit in Zusammenhang mit der räumlichen und spektralen Auflösung des EnMAP Photochemical Reflectance Index (PRI) Produkt bei der Modellierung der CO2-Aufnahme.

Types:

SupportProgram

Origin: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Landschaftsfunktion ? Phosphatdünger ? Baumkrone ? Pflanzennährstoff ? Pflanzenphysiologie ? Physiologische Wirkung ? Stickstoffdünger ? Stickstoffgehalt ? Vegetation ? Biogeochemie ? Baum ? Satellitendaten ? Sensor ? Mittelmeerländer ? CO2-Fußabdruck ? Photosynthese ? Copernicus ? Kohlenstoffsenke ? Spektralanalyse ? Blattanalyse ? Umweltmonitoring ? Geoinformation ? Grünlandökosystem ? Geodaten ? Fernerkundungsdaten ? Monitoringdaten ? Flugzeug ? Künstliche Intelligenz ? Landschaftsstruktur ? Messdaten ? Terrestrisches Ökosystem ? Automatisierung ? Bestimmungsmethode ? Pflanze ? Ökosystemforschung ? Modellierung ? Datenverarbeitung ? Düngung ? Ökosystemleistung ? Umweltveränderung ? Kenngröße ? Datenerhebung ? Biosphäre ? Biodiversität ? Laub ? Validierung ? Photochemical Reflectance Index ? Auswertungsverfahren ? Strahlungstransfermodell ? Düngewirkung ?

Region: Thuringia

Bounding box: 11° .. 11° x 50.91667° .. 50.91667°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

Time ranges: 2017-01-01 - 2019-12-31

Resources

Status

Quality score

Accessed 1 times.