Das Projekt "Teilprojekt 2" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Rasdaman GmbH durchgeführt. Das Gesamtziel des Projektes 'BigPicture - Die Diagnose im Feld: Big Data basierte Ursachenklärung für satellitenerfasste Standortunterschiede' besteht darin, aus den mit Satellitensensoren in einer Vielzahl von landwirtschaftlichen Feldern erfassten Pflanzensymptomen eindeutige Diagnosen ihrer Ursachen und entsprechende Behandlungsempfehlungen abzuleiten. Damit sollen Landwirte bei Entscheidungen über die Bodenbearbeitung, Saat, Düngung und den Pflanzenschutz teilflächengenau im Feld unterstützt werden. Ein wesentlicher Fortschritt soll dadurch erzielt werden, dass die in den Satellitenbildern erfassten Feldmuster mit Hilfe weiterer Parameter, wie deren Geometrie und Lage im Feld sowie Daten zu Boden, Wetter und Feldbewirtschaftung, charakterisiert werden.
Durch die Bündelung der Kompetenzen von SBI GmbH als Spezialist für Satellitenbild-basierte Produkte für die Landwirtschaft und rasdaman GmbH als Experte für Big Data Rasterdatendienste werden die Voraussetzungen geschaffen, um an einer großen Stichprobe von Feldmustern die Zusammenhänge zu erforschen und Methoden zu entwickeln, mit denen die Prozesskette von Satellitenbildrohdaten bis hin zur Informations-basierten Maßnahmenentscheidung geschlossen werden kann. Ein Pilotkunde mit Marktzugang zu Landwirten unterstützt bei der Datenerfassung und kundenorientierten Lösungsentwicklung. Die besondere Praxisrelevanz des Projektes wird durch die deutschlandweite Beteiligung von Landwirten erreicht, die Informationen über ihre Felder zur Verfügung stellen.
Anwendungspotenzial:
Die Verwertung der Projektergebnisse fokussiert auf den Markt der Präzisionslandwirtschaft und hier auf die Ertragssicherung bei ressourceneffizienter, umweltschonender und nachhaltiger Agrarproduktion. Der Service wird portalbasiert mit Zugang über ortsfeste und schwerpunktmäßig mobile Endgeräte darin bestehen, dass Landwirte auf in Satellitenbildern entdeckte Phänomene in ihren Schlägen aufmerksam gemacht werden und Erklärungs- und Behandlungsvorschläge erhalten. Gleichzeitig wird die Möglichkeit angeboten, die Satellitenbildkarten in das ISOBUSFormat zu überführen und zur Maschinensteuerung auszulesen. Der hier verfolgte Lösungsansatz soll damit eine deutliche Überlegenheit gegenüber Informationsservices erreichen, die bei der Bereitstellung von nicht interpretierter, rein visueller Satellitenbildinformation enden.
Das Projekt "Teilprojekt 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Spatial Business Integration GmbH durchgeführt. Das Gesamtziel des Projektes 'BigPicture - Die Diagnose im Feld: Big Data basierte Ursachenklärung für satellitenerfasste Standortunterschiede' besteht darin, aus den mit Satellitensensoren in einer Vielzahl von landwirtschaftlichen Feldern erfassten Pflanzensymptomen eindeutige Diagnosen ihrer Ursachen und entsprechende Behandlungsempfehlungen abzuleiten. Damit sollen Landwirte bei Entscheidungen über die Bodenbearbeitung, Saat, Düngung und den Pflanzenschutz teilflächengenau im Feld unterstützt werden. Ein wesentlicher Fortschritt soll dadurch erzielt werden, dass die in den Satellitenbildern erfassten Feldmuster mit Hilfe weiterer Parameter, wie deren Geometrie und Lage im Feld sowie Daten zu Boden, Wetter und Feldbewirtschaftung, charakterisiert werden.
Durch die Bündelung der Kompetenzen von SBI GmbH als Spezialist für Satellitenbild-basierte Produkte für die Landwirtschaft und rasdaman GmbH als Experte für Big Data Rasterdatendienste werden die Voraussetzungen geschaffen, um an einer großen Stichprobe von Feldmustern die Zusammenhänge zu erforschen und Methoden zu entwickeln, mit denen die Prozesskette von Satellitenbildrohdaten bis hin zur Informations-basierten Maßnahmenentscheidung geschlossen werden kann. Ein Pilotkunde mit Marktzugang zu Landwirten unterstützt bei der Datenerfassung und kundenorientierten Lösungsentwicklung. Die besondere Praxisrelevanz des Projektes wird durch die deutschlandweite Beteiligung von Landwirten erreicht, die Informationen über ihre Felder zur Verfügung stellen.
Anwendungspotenzial:
Die Verwertung der Projektergebnisse fokussiert auf den Markt der Präzisionslandwirtschaft und hier auf die Ertragssicherung bei ressourceneffizienter, umweltschonender und nachhaltiger Agrarproduktion. Der Service wird portalbasiert mit Zugang über ortsfeste und schwerpunktmäßig mobile Endgeräte darin bestehen, dass Landwirte auf in Satellitenbildern entdeckte Phänomene in ihren Schlägen aufmerksam gemacht werden und Erklärungs- und Behandlungsvorschläge erhalten. Gleichzeitig wird die Möglichkeit angeboten, die Satellitenbildkarten in das ISOBUSFormat zu überführen und zur Maschinensteuerung auszulesen. Der hier verfolgte Lösungsansatz soll damit eine deutliche Überlegenheit gegenüber Informationsservices erreichen, die bei der Bereitstellung von nicht interpretierter, rein visueller Satellitenbildinformation enden.
Das Projekt "Pruefung der Nutzbarkeit von Satellitendaten der neuesten Generation als Grundlage fuer grossraeumige Waldschadenserhebungen am Beispiel des Lehrforsts der Universitaet fuer Bodenkultur" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Österreichisches Bundesinstitut für Gesundheitswesen durchgeführt. Das angebotene Projekt soll zur Pruefung der Nutzanwendung von Satellitendaten fuer Zwecke der Waldschadenserhebung dienen. Es sollen dabei Satellitendaten der neuesten Generation (LANDSAT-5/Thematic Mapper) aus dem Raume Rosaliengebirge (Lehrforst der Universitaet fuer Bodenkultur) verwendet werden und einerseits mit forstlichen Referenzdaten verglichen und andererseits zur Vorbereitung und Unterstuetzung von Stichprobenerhebungen eingesetzt werden. Sollten bereits innerhalb des Projektzeitraumes Daten des SPOT-Satelliten vorliegen, so wuerden diese Daten gleichfalls in die Auswertung einbezogen werden. Bei der Projektdurchfuehrung wird davon ausgegangen, dass terrestrisch erhobene Referenzdaten wie vorhandene Luftbilder zur Verfuegung stehen. Diese, teils durch terrestrische, teils durch Luftbildinterpretation erhaltenen forstlichen Daten, werden im Rahmen des Arbeitsprogrammes mit Satellitendaten zweier Aufnahmetermine (April 1985 und August 1985) verglichen.