GMES Space Component (GSC) Data Access system: Hier wird eine komplette Abdeckung Europas am Ende von 2013 zur Verfuegung stehen, mit raeumlichen Aufloesungen von 2m bzw. 2.5m, orthorektifiziert. Daten stammen von den Spot-5 und Formosat-2 Satelliten. Einzelne deutsche Regionen sind derzeit zwischen 50 und 80% abgedeckt. Die Vervollstaendigung erfolgt in den naechsten beiden Jahren.
GMES Space Component (GSC) Data Access system: In aehnlicher Weise wie CORE_001 wurden in den vergangenen Jahren Datensaetze erstellt, es liegen jeweils 2 Europa-Abdeckungen vor um das Jahr 2006 (+/- 1 Jahr) und um das Jahr 2009 (+/- 1 Jahr), d.h. insgesamt 4 komplette Abdeckungen. Die Daten stammen von IRS-P6 und Spot Satelliten, und sind ebenfalls orthorektifiziert, raeumliche Aufloesung 20m/25m.
GMES Space Component (GSC) Data Access system: Optical HR Pan EU coverages 2011/2012 (CORE_001): 2 komplette Europa-Abdeckungen, eine in der Hauptvegetationsperiode/Sommer, die zweite in Fruehjahr/Herbst. Dieser Datensatz wird von Euromap mit IRS-P6 Daten und von Rapideye mit Rapideye Daten zur Verfuegung gestellt. Raeumliche Aufloesung der Daten 20m/25m fuer IRS-P6 (nationale und europaeische Projektion), sowie 5m, 20m und 25m fuer Rapideye, ebenfalls in 2 Projektionen. Dieser Datensatz deckt am Ende diesen Jahres Europa ca. zu einem Drittel ab, fuer Deutschland besteht speziell von Rapideye in der coverage 2 eine fast komplette Abdeckung. Die fehlenden Bedeckungen werden 2012 komplettiert. Daten liegen orthorektifiziert vor.
Die Fernerkundung mit räumlich und zeitlich hochauflösenden Satellitendaten birgt für die kontinuierliche Beobachtung und die Erfassung quantitativer und qualitativer Veränderungen der gezeitenbeeinflussten Vegetation des Elbeästuars ein großes Potenzial. Im Teilprojekt „Konzeption für ein Langzeitmonitoring der gezeitenbeeinflussten Vegetation mit hochauflösenden Satellitendaten“ des KLIWAS-Projekts 3.09 wurde dieses Leistungsvermögen in drei Untersuchungsgebieten entlang des Elbeästuars untersucht. Im Vordergrund stand der seit 2009 operierende hochauflösende RapidEye-Satellitensensor. Satellitendaten aus den Frühjahrs- und Sommermonaten 2009 und 2010 wurden aus dem RapidEye Science Archive für die Untersuchung zur Verfügung gestellt. Für die flächendeckende Kartierung als Grundlage für das Monitoring wurde eine objektbasierte Klassifikationsmethode unter Anwendung verschiedener, dem Stand der Forschung entsprechende, Ansätze getestet: Nearest Neighbour (NN), Classification and Regression Trees (CART), Support Vector Machine (SVM). Neben den Spektralkanälen wurden Indices sowie weitere Zusatzdaten wie das Digitale Gelände- und Landschafts-modell (DGM, DLM) und Expertenwissen in Form von Nachbarschafts-beziehungen in die Klassifikation eingebunden. Es wurde ein hierarchischer Ansatz gewählt, bei dem das Gebiet auf der ersten Ebene in Landnutzungs-/Landbedeckungs-Klassen (LULC) und auf der zweiten Ebene in Biotoptypen klassifiziert wurde. Auf der Stufe der Biotoptypen wurde zusätzlich die Erkennbarkeit von Störstellen untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass RapidEye eine Alternative zu luftbildgestützten Verfahren für ein Langzeitmonitoring der gezeitenbeeinflussten Vegetation der Tideelbe bietet.
Zur Erfassung des Ist-Zustandes in Hinblick auf die konkreten Fragestellungen wurden neben Untersuchungen im Gelände unterschiedliche Methoden der Fernerkundung getestet, evaluiert und angewendet. Neben der Erfassung von Vegetation und Störungen im Röhrichtgürtel zur Beantwortung der zentralen Projektfragen, wurde durch die Querschnittsaufgabe Fernerkundung ferner geprüft, welchen Mehrwert an Information aktuelle, spektral und räumlich unterschiedlich auflösende Sensortechnologien für das Vorland- und Ästuarmonitoring mit sich bringen können im Vergleich zu den bisher eingesetzten und etablierten Sensoren und Methoden. Analysen und Visualisierungen von Unsicherheiten sollen zudem eine nachvollziehbare und objektivierte Interpretierbarkeit der Ergebnisse ermöglichen. Folgende Ziele wurden deshalb definiert: • Konzeption eines kosten- und zeitoptimierten fernerkundungsgestützten Langzeitmonitorings der gezeitenbeeinflussten Ästuarvegetation (Teilprojekt der Arbeitsgruppe Kleinschmit, TU Berlin), • Identifizierung von Störstellen und Neophyten (Teilprojekt der Arbeitsgruppe Schmidtlein, Universität Bonn), • Nutzung von Unsicherheiten als Zusatzinformation (Teilprojekt der Arbeitsgruppe Schiewe, HCU Hamburg), • Schlussfolgerungen für die Praxis. Die wichtigsten Ergebnisse der Teilprojekte werden in komprimierter Form dargestellt. Die Potenzialdiskussionen der einzelnen Teilprojekte münden jeweils in eine Bewertung der verwendeten Verfahren und Sensoren hinsichtlich ihrer Anwendung, ihrer Vor- und Nachteile sowie ihrer Grenzen.
In diesem Bericht werden vielfältige Methoden zur Modellierung, Visualisierung und Nutzung aufgezeigt. Abgeleitet aus einer Anforderungsanalyse - basierend auf einer Befragung von potenziellen Nutzern - wird daraus eine für das Projekt angepasste Teilmenge ausgewählt und angewendet: • Bei der Modellierung werden sowohl thematische Objektunsicherheiten als auch Unsicherheiten im Grenzverlauf berücksichtigt. • Für die Visualisierung wurden die Darstellungsformen Noise Annotation Lines und Ghost Lines für die beiden genannten Unsicherheitsarten ausgewählt und implementiert. • Zusammen mit anderen Geo- und Fachdaten wurden diese Darstellungen in das Webportal der BfG integriert.
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 "Offenland/Naturnah und Gewässer" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Remote Sensing Solutions GmbH durchgeführt. 1. Vorhabenziel - Derzeit verfügbare regionale, nationale und internationale Landbedeckungs- und nutzungsinformationen besitzen eine oftmals als nicht ausreichend beschriebene geometrische, syntaktische und semantische Kompatibilität. Die DeCOVER Hauptphase (2006-2008) hat gezeigt, dass Satellitenfernerkundung gerade im Hinblick auf neue Sensoren wie RapidEye und TerraSAR-X einen entscheidenden Beitrag zur Aktualisierung und Erweiterung existierender Landnutzungs- bzw. Landbedeckungsdatensätze leisten kann. Die DeCOVER Phase 2 wird sowohl die politischen Entwicklungen in Hinblick auf eine integrierte Datenerfassung, -fortführung und -erweiterung berücksichtigen, als auch die methodischen und konzeptionellen Entwicklungen der Hauptphase unter besonderer Berücksichtigung der neuen, operationellen deutschen Fernerkundungssensoren RapidEye und TerraSAR-X aufgreifen, zielgerecht weiterführen und weiterentwickeln. 2. Arbeitsplanung - Im Rahmen der gesamten Arbeitsplanung übernimmt RSS GmbH die weitere Betreuung der Objektkategorien Offenland/Naturnah und Gewässer für den Ausgangsdienst. Des Weiteren wird RSS GmbH für die Objektkategorie Offenland/Naturnah mti die Arbeitsplanung für die Entwicklung des Erweiterungsdienst übernehmen. (Näheres vgl. Vorhabensbeschreibung DeCOVER Phase 2 des Gesamtprojektes).
Das Projekt "Beitrag Infoterra GmbH" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Airbus DS Geo GmbH durchgeführt. 1. Vorhabenziel - Die DeCOVER Hauptphase (2006-2008) hat gezeigt, dass Satellitenfernerkundung gerade im Hinblick auf neue Senosren wie RapidEye und TerraSAR-X einen entscheidenden Beitrag zur Aktualisierung und Erweiterung existierender Landnutzungs- bzw. Landbedeckungsdatensätze leisten kann. Die DeCOVER Phase 2 wird sowohl die politischen Entwicklungen in Hinblick auf eine integrierte Datenerfassung, -fortführung und -erweiterung berücksichtigen, als auch die methodischen und konzeptionellen Entwicklungen der Hauptphase unter besonderer Berücksichtigung der neuen, operationellen deutschen Fernerkundungssensoren RapidEye und TerraSAR-X aufgreifen, zielgerecht weiterführen und weiterentwickeln. 2. Arbeitsplanung - Infoterra GmbH wird dabei folgende Schwerpunkte behandeln: AP1000: Beiträge zur Öffentlichkeitsarbeit, Leitung und Durchführung der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung, Beiträge zur Politikbereiche und Nutzerplattform (auch über Teilnahme am Advisory Board) Beiträge zur Entwicklung und Validierung der Marke DeCOVER; AP2000: Beiträge zu 'Zu aktualisierender Datensatz/Überführung sowie Integration in bestehende Systeme' Beiträge zu 'Integration SFE Daten (Ko-Registrierung, Orthorektifizierung, Bildaufbereitung)' mit Fokus auf TS-X Daten; AP3000: Leitung des Gesamtarbeitspaketes in Arbeitsteilung mit RapidEye (Infoterra GmbH: Leitung der Weiterentwicklungskomponente APs 3100, 3200, 3300) technischer Schwerpunkt auf Aktualisierung (Änderungserkennung und Erweiterung) DLM-DE unter Nutzung existierender Datensätze; AP4000 Beiträge zur ED 'Methodenentwicklung zur Erweiterung bestehender Landbedeckungsinformationen' mit Schwerpunkt Agrar und TS-X; AP5000: Beiträge zu 'Entwicklung von Methoden zur externen Qualitätskontrolle der DeCOBER Dienste'.