Das Projekt "Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle, Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie. Es wird/wurde ausgeführt durch: VISTA Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH.1. Vorhabensziel: Das landwirtschaftliche Produktionsmodell PROMET wird mit Hilfe von Assimilationsverfahren unter Verwendung beider Satellitensysteme betrieben werden. Informationsprodukte zur Verteilung des Ernteertrages, der Biomasseentwicklung, der Identifizierung von Schädigungen und Krankheiten werden das Ergebnis sein. Das Assimilationsverfahren wird für Weizen, Mais und Raps implementiert. 2. Arbeitsplanung: RapidEye wird räumlich und zeitlich hochauflösend Karten zu Absorbierten Photosynthetisch Aktiven Strahlen sowie dem Blattflächenindex liefern. Zur Ableitung dieser Größen aus dem Satellitenbild wird das Reflexionsmodell SLC genutzt. Die Radardaten des TerraSAR-X werden Informationen zu Strukturänderungen liefern. Bewirtschaftungsmaßnahmen, phänologischen Stadien oder Schädigungen können daraus abgeleitet und im Produktionsmodell genutzt werden. 3. Ergebnisverwertung: Die resultierenden Informationsprodukte können direkt in Precision Farming Ansätzen in landwirtschaftlichen Betrieben genutzt werden z.B. zur optimierten Aussaat-, Düngung und teilflächenspezifischen Fungizid- und Pestizideinsatz. Nach Abschluss der Pilotanwendung wird eine Lizenzierung des Verfahrens z.B. an die kommerziellen Satellitenbetreiber angestrebt.
Das Projekt "Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle^Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle, Integrative Nutzung von RadipEye und TerraSAR-X durch Datenassimilation in landwirtschaftliche Produktionsmodelle" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität München, Institut für Geographie, Lehrstuhl für Geographie und Geographische Fernerkundung.1. Vorhabenziel: Ziel des Vorhabens ist die integrative Nutzung von Rapid Eye und TerraSAR-X Daten zur Bereitstellung eines Informationsdienstes zu precision farming Zwecken. Dazu wird die interaktive Kopplung eines landwirtschaftlichen Produktionsmodells mit den zeitlich hoch aufgelösten Daten der beiden Aufnahmesysteme angestrebt. 2. Arbeitsplanung: Das an der LMU entwickelte Landoberflächenprozessmodell PROMET soll im Rahmen des Projekts für eine interaktive Assimilation von RapidEye und TerraSAR-X Daten adaptiert werden. Dabei soll ein Verfahren zur Ableitung wichtiger Modellparameter aus den Fernerkundungsinformationen entwickelt werden. Für die Nutzarten Weizen, Mais und Raps sollen wichtige Modellparameter im Gelände wöchentlich überprüft und gemessen werden. Die Geländearbeit soll in zwei Testgebieten erfolgen, die unterschiedliche Naturräume abdecken. 3. Ergebnisverwertung: Das Ergebnis des Vorhabens wird ein physikalisch basiertes System sein, mit dessen Hilfe sich detaillierte landwirtschaftliche Informationsprodukte, wie z.B. räumlich differenzierte Darstellungen des Ertragspotentials, eines möglichen Schädlingsbefalls oder der Biomasseallokation, erzeugen lassen.
Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung eines Verfahrens zur chemischen Datenassimilation^Synoptische Analyse chemischer Konstituenten aus Satellitendaten mit 4-dimensionaler Datenassimilation (SACADA)^Teilvorhaben: Aufbereitung von CRISTA-Daten zur Validierung des 4-dimensionalen Assimilierungsverfahrens^Teilbeitrag: Kreuzvalidierung der nicht-operationellen MIPAS- und SCIAMACHY-Daten sowie der Datenassimilationsprodukte^Teilvorhaben: Verifikation und Validation eines chemischen Datenassimilationsalgorithmus mit Hilfe von Konzentrationsprofilen aus SCIAMAC, Teilvorhaben: Satellitendaten, Statistik und Verifikation" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. - Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum.
Das Projekt "Spurenstoffflussanalysen troposphaerischer Feldexperimente mit chemischer 4D-var Datenassimilation (SATEC4D)" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Köln, Förderverein des Rheinischen Instituts für Umweltforschung.
Das Projekt "Teilbeitrag: Kreuzvalidierung der nicht-operationellen MIPAS- und SCIAMACHY-Daten sowie der Datenassimilationsprodukte^Synoptische Analyse chemischer Konstituenten aus Satellitendaten mit 4-dimensionaler Datenassimilation (SACADA)^Teilvorhaben: Verifikation und Validation eines chemischen Datenassimilationsalgorithmus mit Hilfe von Konzentrationsprofilen aus SCIAMAC, Teilvorhaben: Aufbereitung von CRISTA-Daten zur Validierung des 4-dimensionalen Assimilierungsverfahrens" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Wuppertal, Fachgruppe Physik.Hauptziel des uebergeordneten Verbundprojektes SACADA ist die Bereitstellung eines leistungsfaehigen vierdimensionalen Datenassimilierungsverfahrens zur Berechnung synoptischer Spurengasverteilungen (Karten) aus asynoptischen Satellitenmessungen (insbesondere ENVISAT). Mit dem Teilvorhaben der BUGHW sollen Messdaten des Satellitenexperimentes CRISTA zur Validierung des vierdimensionalen Assimilierungsverfahrens aufbereitet werden. Ausserdem werden Diagnosewerkzeuge entwickelt, mit denen atmosphaerische Transporte anhand der analysierten (assimilierten) Spurengasverteilungen untersucht werden koennen. Die Diagnosewerkzeuge werden zunaechst anhand assimilierter CRISTA-1 und CRISTA-2 Spurengasverteilungen getestet. Danach werden die Algorithmen so erweitert, dass sich Spurengastendenzen und wichtige Transportgroessen operationell anhand assimilierter ENVISAT Verteilungen ableiten lassen.
Das Projekt "Synoptische Analyse chemischer Konstituenten aus Satellitendaten mit 4-dimensionaler Datenassimilation (SACADA)^Teilbeitrag: Kreuzvalidierung der nicht-operationellen MIPAS- und SCIAMACHY-Daten sowie der Datenassimilationsprodukte, Teilvorhaben: Verifikation und Validation eines chemischen Datenassimilationsalgorithmus mit Hilfe von Konzentrationsprofilen aus SCIAMAC" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Bremen, Institut für Umweltphysik.
Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung eines Verfahrens zur chemischen Datenassimilation^Synoptische Analyse chemischer Konstituenten aus Satellitendaten mit 4-dimensionaler Datenassimilation (SACADA)^Teilvorhaben: Aufbereitung von CRISTA-Daten zur Validierung des 4-dimensionalen Assimilierungsverfahrens^Teilvorhaben: Satellitendaten, Statistik und Verifikation^Teilbeitrag: Kreuzvalidierung der nicht-operationellen MIPAS- und SCIAMACHY-Daten sowie der Datenassimilationsprodukte^Teilvorhaben: Verifikation und Validation eines chemischen Datenassimilationsalgorithmus mit Hilfe von Konzentrationsprofilen aus SCIAMAC, Teilvorhaben: Entwicklung der variationellen Datenassimilationsalgorithmen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Köln, Förderverein des Rheinischen Instituts für Umweltforschung.
Das Projekt "Teilvorhaben: Aufbereitung von CRISTA-Daten zur Validierung des 4-dimensionalen Assimilierungsverfahrens^Synoptische Analyse chemischer Konstituenten aus Satellitendaten mit 4-dimensionaler Datenassimilation (SACADA)^Teilbeitrag: Kreuzvalidierung der nicht-operationellen MIPAS- und SCIAMACHY-Daten sowie der Datenassimilationsprodukte^Teilvorhaben: Verifikation und Validation eines chemischen Datenassimilationsalgorithmus mit Hilfe von Konzentrationsprofilen aus SCIAMAC, Teilvorhaben: Entwicklung eines Verfahrens zur chemischen Datenassimilation" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI.Es soll ein leistungsfaehiges und effizientes Verfahren zur chemischen Datenassimilation bereitgestellt werden. Fuer operative Einsaetze meteorologischer Programme mit komplexen, numerischen Algorithmen ist bei der ausfuehrenden Stelle leistungsfaehige Hardware notwendig. Deren effiziente Nutzung stellt hoechste Anforderungen an die verwendeten Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierkonzepte. Die Verwendung des Ikosaedergitters zur Diskretisierung erzeugt die Lokalitaet der mathematischen Operatoren. Durch die Verwendung des MPI-Standards wird Portabilitaet und damit eine langfristige Nutzung der entstehenden Software gesichert. Aufgrund der Erfahrungen mit dem Ikosaedergitter soll SCAI aufbauend auf den vorhandenen Elementen des GME des DWD eine Chemie-Transport-Modellversion zusammenstellen. Eine Neuentwicklung wird ein Advektionsmodul vierter Ordnung sein. Im Rahmen der Verbesserung der Praekonditionierung im Minimierungsverfahren werden mehrere Ansaetze auf ihre Eignung ueberprueft. Neben dem operativen Einsatz des Verfahrens beim DLR wird ein Methodentransfer zur Klimasimulation, Nutzung paralleler Systeme und zur Entwicklung effizienter numerischer Verfahren erfolgen.
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