Ableitung von Wachstumsstadien aus täglichen Zeitreihen optischer, hochauflösender Satellitenbilddaten

Im Rahmen von NaLamKI hat die Firma Planet Labs untersucht, inwiefern aus den firmeneigenen Satellitenbilddaten Information zum Wachstumsstadium von Feldfrüchten abgeleitet werden können. Die Ergebnisse dieser Studie wurden Ende Juli in einer Spezialausgabe der Fachzeitschrift Remote Sensing veröffentlicht (https://doi.org/10.3390/rs16152730). 

Aktuelle Informationen zum Pflanzenzustand sowie zum phänologischen Wachstumsstadium unterstützen den Landwirt bei Managemententscheidungen bezüglich der Applikation von Dünge- und Pflanzenschutzmitteln und der Bewässerung. Fernerkundungstechnologien können hierzu beitragen, denn durch sie können Vegetationsflächen effizient, systematisch und kontinuierlich überwacht werden. Allerdings bleibt die Verknüpfung von Fernerkundungsdaten mit am Boden gemessenen Wachstumsstadien der Pflanzen nach wie vor eine Herausforderung.  

Die Nutzung von Satellitenkonstellationen und die Integration der durch diese aufgenommenen Daten erlauben die Generierung zeitlich sehr hochauflösender Datenzeitreihen, mit deren Hilfe subtile Veränderungen in der Pflanzenentwicklung besser erfasst werden können. Ein solcher Datensatz ist Planet Fusion, bei dem es sich um tägliche analysefertige Daten handelt, die durch die Integration von Aufnahmen der firmeneigenen PlanetScope-Konstellation mit denen der Sentinel-2- und Landsat-Konstellation gewonnen werden. 

Im Rahmen der Studie wurde die innovative Dynamic Time Warping Methode verwendet, um Wachstumsstadien von Mais zu erkennen und ihre Effizienz über 70 Mikro-Phasen hinweg zu bewerten. Im Gegensatz zu singulären Templates bewahrt diese Methode kritische Datenmuster, verbessert die Vorhersagegenauigkeit und reduziert Fehler im eigentlichen Felddatensatz. Die Experimente wurden mit acht häufig verwendeten Vegetationsindizes durchgeführt (abgeleitet aus den Planet Fusion Daten). Die Methode erreicht eine hohe Vorhersagegenauigkeit, wobei 90 % der Vorhersagen innerhalb eines 10-Tage-Fehlerbereichs liegen. Um den potenziellen Vorteil von Planet Fusion gegenüber öffentlich zugänglichen Daten zu verstehen, wurde eine vergleichende Analyse mit Harmonized Landsat Sentinel-2-Daten (HLS) durchgeführt. Planet Fusion übertrifft HLS, wobei in wichtigen phänologischen Stadien wie V4, R1 und spätem R5 signifikante Verbesserungen beobachtet wurden. Schließlich zeigt diese Studie auch die Übertragbarkeit der Methode auf andere Kontinente und Jahre. Die beiden nachfolgenden Abbildungen bieten Einblick in die Ergebnisse. 

(a)
(b)

Vergleich der Vorhersagegenauigkeit am Beispiel von zwei Wachstumsstadien V4 (orange) und R1 (lila) mit (a) Planet Fusion Daten und (b) Harmonized Landsat Sentinel-2 Daten. Durchgezogene Linien, gepunktete Linien und gestrichelte Linien repräsentieren Null-Abweichung, 5-Tage- und 10-Tage-Fehlerbereich. 

Vergleich der aus Planet Fusion (PF) und Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) generierten NDVI-Zeitreihen über eine Vegetationsperiode. Vertikale gestrichelte Linien zeigen den Tag (day of year DOY) an, an dem das jeweilige Mikro-Wachstumsstadium im Feld registriert wurde (Ground Observation). Kreuze zeigen den aus PF- (blau) und HLS-Daten (rot) mit Hilfe der entwickelten Methode abgeleiteten DOY an (predicted).