EIFER

Im Zuge des Globalen Wandels und des steigenden Flächenverbrauchs werden Konzepte für ein effizientes und nachhaltiges Landmanagement sowohl in Deutschland als auch in Europa immer stärker nachgefragt. Hochauflösende Landnutzungsklassifikationen aus Satellitendaten können hierfür flächendeckende Informationen liefern. Die Berechnung der Wechsel von Fruchtfolgen sowie einer räumliche Veränderung der Anbauflächen sind Beispiele für ein landwirtschaftliches Monitoring.

Ziel dieser Studie ist die Entwicklung einer Methode zur Klassifikation von Ackerflächen basierend auf Fernerkundungsdaten. Ausgehend davon werden Strohpotentiale, bzw. die Ausbreitung von Getreideflächen erfasst. Die Anforderungen umfassen die Übertragbarkeit auf andere Räume sowie eine Zeit- und Kostenreduzierung gegenüber alternativen Methoden wie einer Kartierung.

Die Berechnungen basieren auf einem multiskaligen und multitemporalen Datensatz. Als Grundlage dienen 15m aufgelöste Landsat 7 ETM+ sowie 60 m IRS-P6 AWiFS- Daten in mehreren Zeitschnitten. Diese werden mit Geländedaten, CORINE Land Cover und amtlichen Katasterdaten kombiniert.

Die Produkte enthalten eine umfassende Klassifikation der Feldfrüchte und Informationen über potentielle Getreideflächen zur Bioenergiegewinnung.

Kontakt: Dr. Christopher Conrad