Regionale fernerkundliche Erfassung des aktuellen landwirtschaftlichen Ertragspotenzials
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- Gretel Kappel
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1 Copernicus-Dienste für den öffentlichen Bedarf Regionale fernerkundliche Erfassung des aktuellen landwirtschaftlichen Ertragspotenzials RiflE Förderkennzeichen: 50EE1315 Dr. Holger Lilienthal, Dr. Heike Gerighausen Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde Bundesallee Braunschweig Nationales Forum für Fernerkundung und Copernicus 2014,
2 Gliederung 1. Einleitung Julius Kühn-Institut Hintergrund und Ziele des Vorhabens RiflE 2. Fernerkundung und Ertragsmodellierung 3. Daten, Untersuchungsgebiet und Methodik in RiflE 4. Erste Ergebnisse 5. Zusammenfassung
3 Julius Kühn Institut Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen Ressorteinrichtung und selbständige Bundesoberbehörde im Geschäftsbereich des Bundesministeriums für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz (BMELV) Schutzziel: Kulturpflanze in ihrer Gesamtheit Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde, u.a. Institut für Strategien und Folgenabschätzung, u.a. Die Aufgabenbereiche umfassen: - Pflanzengenetik (Züchtungsforschung, Züchtung) - Pflanzenbau, Pflanzenernährung und Bodenkunde - Pflanzenschutz und Pflanzengesundheit 16 Institute, Hauptsitz: Quedlinburg
4 1. Einleitung Hintergrund Versorgungssicherung dpa LK Niedersachsen Zeitnahe Risikoabschätzung Teilschlagspezifische Düngung dpa dpa Aktuelle Situation: Realerträge aggregiert auf Landkreisebene (ex post) bundesweite Statistik erst 1 ½ - 2 Jahre nach der Ernte
5 1. Einleitung Ziele 1. Ableitung wichtiger Vegetationsparameter aus Fernerkundungsdaten 2. Verknüpfung von Fernerkundungsdaten und Wachstumsmodellen 3. Schätzung des aktuelles landwirtschaftliches Ertragspotenzial, parzellenscharf und in der Fläche 4. Hauptkulturarten: Getreide, Hackfrüchte und Mais 5. Webportal für Ertragsprognosen
6 2. Fernerkundung und Ertragsmodellierung Methodische Ansätze zur Ertragsschätzung 1. Empirische Zusammenhänge zwischen Vegetationsindices und Ertrag 2. Radiation Use Efficiency unter Nutzung fernerkundlich basierter, biophysikalischer Parameter 3. Assimilation fernerkundlich basierter, biophysikalischer Parameter in Wachstumsmodelle
7 2. Fernerkundung und Ertragsmodellierung Radiation Use Efficiency - RUE Vereinfachter Ansatz Absorbierter Anteil photosynthetisch aktiver Strahlung fpar i = GS Zuwachs an Trockenmasse nach Monteith et al. (1977) DM i = BC fpar i i 0.65 LAI ( 1.0 e ) DM i : Trockenmassezuwachs an Tag i, [g m - ²] BC: kulturartenspezifischer Biomassenkonversionsparameter, [g MJ -1 ] fpar i : durch die Vegetation absorbierter Anteil photosynthetisch aktiver Strahlung an Tag i, [MJ m - ²] GS i : Globalstrahlung an Tag i, [MJ m - ²] LAI: Blattflächenindex, [m² m - ²]
8 2. Fernerkundung und Ertragsmodellierung Fernerkundung und Wachstumsmodellierung WOFOST (NL) van Keulen & Wolf, 1986 DSSAT (US) Jones et al., 2008; Hoogenboom et al., 2010 APSIM (AU) McCown et al., 1995 Offener Code Detail. Dokumentation Nachvollziehbarkeit Fernerkundung Quelle: van Keulen et al., 2008
9 2. Fernerkundung und Ertragsmodellierung Fernerkundung und Wachstumsmodellierung Strategie zur Assimilation der Fernerkundungsdaten Model state variable (e.g. LAI) derived from observations from remote sensing data simulated by the crop model Model simulated LAI profile Crop Production model new set of parameters 3-4 Fernerkundungsdatensätze Übertragung von Punkt in die Fläche, Fehlerminimierung Quelle: nach Moulin et al., 1998, verändert
10 3. Daten, Untersuchungsgebiet und Methodik in RiflE Datengrundlage Referenzmessungen biophysikalischer Parameter Destruktive Bestimmung der Biomasse Messung des LAI mit LICOR-2200 Reflexionsmessungen mit SVC-Spektrometer Referenzdaten landwirtschaftlicher Betriebe, 03/2014: ca. 4300ha Anbauinformation (Kulturart) GPS-Ertragskartierung Ertragsmessungen Fernerkundungsdaten Sentinel-2 Landsat 8 OLI (ab 04/2013; bisher 62 Szenen) RapidEye (ab 2012 über RESA-Archive: in Vorbereitung) Hyperion (Tasking: in Vorbereitung)
11 3. Daten, Untersuchungsgebiet und Methodik in RiflE Untersuchungsgebiet Landsat 8 OLI Path , Row Anzahl 2013 (2014) 194/23 -> 3 (+2) 194/24 -> 3 (+2) 195/23 -> 6 195/24 -> 5 196/23 -> 3 196/24 -> 3 197/23 -> 3 197/24 -> 4 N Bandkombination (R-G-B): 5-6-4
12 3. Daten, Untersuchungsgebiet und Methodik in RiflE Methodik im Überblick Spektrometrie Untersuchung des Einflusses der: Referenz Feld Fernerkundung Referenz LW-Betriebe spektralen Konfiguration PLSR Spektrenvorprozessierung Messfleckgröße Vegetationsparameter z.b. LAI, Trockenmasse Art der Feldfrucht Globalstrahlung RUE Wachstumsmodell APSIM Ertragsschätzung Validation
13 3. Erste Ergebnisse Biophysikalische Parameter Schätzung basierend auf SVC-Spektrometermessungen Beispiel: LAI [m²/m²] und Frischmasse FM [t/ha] R² cal : 0.88, R² val : 0.84 RMSE cal : 0.49, RMSE val : 0.59 R² cal : 0.87, R² val : 0.89 RMSE cal : 5.96, RMSE val : 5.70 Kulturart: Winterweizen Spektrenvorverarbeitung: Unit vector normalization N cal : 78 (Viereck: blau), N val : 78 (Kreis: rot)
14 3. Erste Ergebnisse Biophysikalische Parameter Einfluss der spektralen Auflösung Beispiel: LAI Kulturart: Winterweizen Spektrenvorverarbeitung: Unit vector normalization N cal : 78 (blau), N val : 78 (rot)
15 4. Zusammenfassung Zusammenfassung 1. Ableitung wichtiger Vegetationsparameter (LAI, TM) und des aktuellen landwirtschaftlichen Ertragspotenzials 2. Darstellung in der Fläche 3. Zeitnahe Verfügbarkeit 4. Zusammenarbeit mit Landwirten: Information von und für Landwirte 5. Kooperation mit dem Landesamt für Statistik und Kommunikation Niedersachsen (LSKN) 6. Vielversprechende erste Ergebnisse
16 4. Zusammenfassung Anforderungen an Copernicus aus unserer Sicht 1. Schnelle Datenverfügbarkeit (max. 48h) 2. Bereitstellung atmosphärenkorrigierter Daten, mindestens aber geometrisch korrigierter Daten (orthorektifiziert für Deutschland) 3. Qualitätssicherung 4. Abgleich von Copernicus-Diensten mit Referenzinformationen
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