Landschaft

Die Fernerkundung ist ein wertvolles Instrument zum Monitoring, zur Bewertung und zum Management von Agrarlandschaften als auch für den Naturschutz. Dank der sinkenden Beschaffungskosten von Drohnen werden diese zunehmend in die landwirtschaftliche Praxis einbezogen. Mittlerweile verwendet nach Angaben des Deutschen Bauernverbandes fast jeder zehnte Landwirt Drohnen im Ackerbau, z.B. um vor der Mahd Rehkitze im hohen Gras aufzuspüren oder den Zustand des Pflanzenbestandes zu bestimmen. Somit können räumlich und zeitlich abgestimmte, bedarfsgerechte Maßnahmen, wie das Ausbringen von Dünger und Pflanzenschutzmitteln oder Bewässerungsmaßnahmen, durchgeführt werden. Der heute bereits praktizierte Einsatz der Fernerkundung im Ackerbau bietet viele Vorteile. Einerseits wird die Arbeitseffizienz gesteigert, das spart Zeit und Kosten. Anderseits ermöglicht die bedarfsgerechte Behandlung des Pflanzenbestandes einen sparsameren und nachhaltigeren Umgang mit Ressourcen und reduziert somit die Umweltbelastung.

Für die Erfassung des Angebots von Futterpflanzen, schützenswerten Habitatstrukturen und Arten von Grünlandsystemen steht die Fernerkundung aufgrund der kleinräumigen Heterogenität und der starken raum-zeitlichen Dynamik des Grünlands vor besonderen Herausforderungen.

Das Arbeitspaket Landschaft in GreenGrass erprobt und optimiert daher Fernerkundungstechnologien zur Zustandsbeschreibung des Futterangebots sowie der Habitat- und Artenvielfalt des Grünlands mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung. 

Satelliten-gestützte Fernerkundung (Geomatik der Humboldt-Universität zu Berlin): Für die Erfassung und Bewertung des Grünlands eignen sich satellitengestützte Superspektralsensorsysteme, wie das Sentinel-Satellitensystem des Corpernicusprogramms der EU. Dieses ist mit einer räumlichen Auflösung von bis zu 10 m und einer zeitlichen Auflösung von ca. einer Woche zur Erfassung der Heterogenität und der dynamischen Veränderungen des Grünlands gut geeignet. 

Drohnen-gestützte Fernerkundung (AG GIS und Fernerkundung, Geographisches Institut, Universität zu Köln): Auch die drohnengestützte Fernerkundung kommt im Projekt zum Einsatz. Die Fernerkundung mit Drohnen (Unmanned Aerial Vehicles – UAVs) in Verbindung mit LiDAR-Systemen ermöglicht durch eine noch höhere räumliche Auflösung bis zu wenigen Zentimetern eine noch genauere Erfassung der räumlich-zeitlichen Dynamik von Vegetationsstrukturen, die z.B. für Vögel und Wirbellose wichtig sind

Die Kombination von Drohnen- und Satellitendaten ermöglicht in GreenGrass eine flächendeckende Erhebung der Landschafts- und Habitatstrukturen, der Phänologie der Futterpflanzen und der Vegetation, der Managementereignisse und deren zeitlichen Veränderungen in dichten Zeitreihen. Diese zeitlich und räumlich hochaufgelösten Informationen dienen einerseits der Steuerung der Weidetiere durch die Landschaft. Anderseits ermöglichen die Fernerkundungsdaten die Analyse der Effekte der innovativen Weideproduktionssysteme auf die biologische Vielfalt. 

Des Weiteren wird in diesen Teilprojekten den derzeit bestehenden Herausforderungen wie der
BigData-Verarbeitung von Fernerkundungsdaten sowie der Entwicklung von Indizes zur Bestimmung der Biomasse und Futterqualität abgeleitet von den Spektraldaten begegnet. Auch skalenübergreifende Ansätze zur automatisierten Verarbeitung der Daten verschiedener Sensorquellen werden erarbeitet. Dabei werden Verfahren des machine learning und data mining weiterentwickelt. 

Durch Upscaling von Felddatenerhebungen in Referenzplots der Untersuchungsfläche (ground truthing) über Drohnendaten im cm-Bereich, und letztlich auf Satellitendaten sollen Rückschlüsse zur Futter- und Habitatausstattung auf großer Landschaftsskala gezogen werden können. Durch die Entwicklung und Validierung von skalenübergreifenden Ansätzen als auch von automatisierten Ansätzen der Datenverarbeitung können Landwirten langfristig auf
Softwarelösungen und Drohnendaten zur Bewertung und Optimierung ihrer Beweidungsstrategie zurückgreifen. Dabei werden Methoden entwickelt, die die Fernerkundungsdaten in  einfache und aussagekräftige Quantitäts- und Qualitätsmaße für die Grünlandbewirtschaftung verarbeiten.