Optische Multispektralaufnahmen in hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung, wie sie der Sentinel-2-Satellit liefert, werden dazu ausgewertet und auf Änderungen des Bewuchses mit Hilfe von Vegetationskennwerten systematisch untersucht. Hier besteht die größte Herausforderung darin, Lücken in den Aufnahmen, bei denen Wolken den Blick des Satelliten auf Felder verhindern, durch geeignete Verfahren bestmöglich zu schließen.
Die Erhebungen auf den Versuchsflächen sind Voraussetzung für die satellitenbasierte Erkennung von Schnittzeitpunkten, Ertrag und Futterqualität
Die Grundlage für derartige Modelle bilden Erhebungsdaten, die wir auf etwa 170 Standorten seit mehr als zwei Jahren sammeln. Neben der genauen Beobachtung und Messung von Grünlandbeständen, halten wir den Erntezeitpunkt der jeweiligen Fläche auf den Tag genau fest. Mit mehrere tausend erfassten Erntezeitpunkten haben wir ein Modell entwickelt, welches in der Lage ist, den Erntetag bis auf etwa 5 Tage genau mit Hilfe der Satellitendaten zu erkennen.
Zusammen mit dem Institut für Geomatik an der Universität für Bodenkultur haben wir die bisherigen Ergebnisse unserer Arbeit in einem renommierten internationalen Fachjournal veröffentlicht. In der nächsten Etappe des Projektes SatGrass werden wir auf diesen Ergebnissen der Schnitterkennung aufbauen und Modelle zur Schätzung von Erträgen und Futterqualitäten entwickeln. Sie sollen letztendlich eine quantitative und qualitative Bewertung des noch am Feld stehenden Pflanzenbestandes während des Aufwuchses ermöglichen.
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