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Ableitung phänologischer Phasen verschiedener Kulturpflanzenarten in Deutschland mittels Sentinel-2 Satellitendatenzeitreihen

Ableitung phänologischer Phasen verschiedener Kulturpflanzenarten in Deutschland mittels Sentinel-2 Satellitendatenzeitreihen

Das Julius Kühn-Institut (JKI) hat sich in NaLamKI zum Ziel gesetzt, qualitativ hochwertige, engmaschige Satellitendatenindex-Zeitreihen für das Monitoring landwirtschaftlicher Bestände bereitzustellen. Eine kürzlich in der internationalen Fachzeitschrift Remote Sensing erschienene Studie (https://doi.org/10.3390/rs16173183) zeigt nun, wie eine verbesserte Rekonstruktion von NDVI-Zeitreihen (engl.: Normalized Difference Vegetation Index; deutsch: „Normierte-Differenz-Vegetationsindex“) aus Sentinel-2 Satellitendaten in Kombination mit einer optimierten Schwellwertdetektion die Ableitung phänologischer Phasen unterschiedlicher Kulturpflanzenarten (Weizen, Mais, Zuckerrübe) verbessern kann.

Die Methode wurde mit Daten aus zwei Jahren (2019-2020) in drei Bundesländern entwickelt und in einem weiteren Jahr (2021) getestet. Dabei zeigte sich, dass die berechneten phänologischen Daten in der Regel um weniger als ±10 Tage von den beobachteten Daten abwichen. Die Validierung anhand von unabhängigen Feldbeobachtungen auf Schlagebene ergab einen RMSE von weniger als 10 Tagen und ein Bestimmtheitsmaß (R²) von etwa 0,9, was auf eine hohe Genauigkeit hindeutet.

Die Kenntnis des phänologischen Entwicklungsstadiums der Ackerkulturen ist für den Landwirt von Nutzen, um Managemententscheidungen bezüglich der Applikation von Dünge- und Pflanzenschutzmitteln oder der Bewässerung zu treffen.

Graphische Kurzbeschreibung & vollständige Referenz: Htitiou, A.; Möller, M.; Riedel, T.; Beyer, F.; Gerighausen, H. Towards Optimising the Derivation of Phenological Phases of Different Crop Types over Germany Using Satellite Image Time Series. Remote Sens. 2024, 16, 3183. https://doi.org/10.3390/rs16173183
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Ableitung von Wachstumsgradtagen aus fernerkundungsbasierten Oberflächentemperaturmessungen

Ableitung von Wachstumsgradtagen aus fernerkundungsbasierten Oberflächentemperaturmessungen

Planet hat vor kurzem die Ergebnisse einer Studie veröffentlicht (Blog), in der untersucht wurde, inwiefern auf Fernerkundungsdaten basierte Oberflächentemperaturen als Alternative zu den üblicherweise hierfür genutzten meteorologischen Daten verwendet werden können, um Wachstumsgradtage (oder thermische Zeit) zu berechnen. 

Temperatur spielt als Umweltfaktor für das Pflanzenwachstum und die Messung bzw. Vorhersage von Wachstumsgradtagen (thermische Zeit) eine wichtige Rolle.Die thermische Zeit bietet einen quantitativen Rahmen zur Messung der Temperaturakkumulation während der Vegetationsperiode. Ihre Vorhersage unterstützt Landwirte dabei, fundierte Managemententscheidungen zu treffen. Die zur Berechnung erforderlichen Temperaturdaten basieren typischerweise auf meteorologischen Datenquellen, lassen sich aber auch alternativ aus Fernerkundungsdaten ableiten. Im Rahmen des NaLamKI-Projekts hat Planet untersucht, ob sich die aus Mikrowellendaten abgeleitete Land Surface Temperature (LST) als Alternative zu punktuellen Lufttemperaturmessungen für die Berechnung der thermischen Zeit eignet. Die Hypothese war, dass LST aufgrund ihrer hohen räumlichen Auflösung und der direkten Messung der Oberflächentemperatur, die die für Pflanzen verfügbare Wärmeenergie genauer widerspiegelt, Vorteile bei der Berechnung bietet. Die Studie zeigt, dass das LST-Produkt zur Berechnung der thermischen Zeit in vergleichbarer Qualität wie meteorologische Daten verwendet werden kann. Dies wurde anhand von Daten zweier unterschiedlicher Regionen (Deutschland und Kansas, USA) und für unterschiedliche räumliche Ebenen (regional und feldspezifisch) über mehrere Vegetationsperioden hinweg (~10 Jahre) nachgewiesen. Mehr Details finden sich im Blogbeitrag. 

 Kumulierte Wachstumsgradtage (Cumulative GDD) pro Wachstumsstadium (BBCH) berechnet aus dem 100m LST-Produkt (blau) und DWD Wetter Stationen (schwarz) für Rapsfelder in Brandenburg (PatchCROP Daten) in den Jahren 2021 (links), 2022 (Mitte) und 2023 (rechts). 

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Ableitung von Wachstumsstadien aus täglichen Zeitreihen optischer, hochauflösender Satellitenbilddaten

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). 

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17.-20.06.2024: JKI präsentiert Vortrag und Poster auf dem 43. EARSeL Symposium in Manchester, UK

17.-20.06.2024: JKI präsentiert Vortrag und Poster auf dem 43. EARSeL Symposium in Manchester, UK

EARSeL, die European Association of Remote Sensing Laboratories, ist ein wissenschaftliches Netzwerk europäischer Fernerkundungsinstitute sowohl aus dem akademischen als auch aus dem kommerziellen/industriellen Bereich. Auf dem jährlichen Symposium werden aktuelle Entwicklungen und Trends zu Technologien, Methoden und Anwendungen in der Fernerkundung vor einem internationalen Publikum vorgestellt und diskutiert.

Auf dem diesjährigen Symposium[1], welches vom 17.-20. Juni 2024 an der Manchester Metropolitan University stattfand, präsentierte Abdelaziz Htitiou, wissenschaftlicher Mitarbeiter am JKI-Institut für Pflanzenbau und Bodenkunde in Braunschweig, einen Vortrag zur Ableitung phänologischer Stadien unterschiedlicher Ackerkulturen aus Sentinel-2 Satellitenbilddaten. Ein Posterbeitrag widmete sich zudem der Bereitstellung von analysefertigen Sentinel-1 und Sentinel-2 Satellitendaten mittels standardisierter Webdienste.

[1] https://manchester2024.earsel.org/

 

Abelaziz Htitiou vor dem Veranstaltungsort, der Business School of Manchester University, UK
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11.-13.06.2014: DLG-Feldtage 2024

11.-13.06.2014: DLG-Feldtage 2024

Vom 11. bis 13. Juni zeigten 370 Aussteller aus 18 Nationen auf Gut Brockhof bei Lippstadt/ Erwitte in Nordrhein-Westfalen Innovationen in Pflanzenbau und Landtechnik unter dem Leitthema „Pflanzenbau out of the Box“. Am gemeinsamen Stand von JKI und Bundessortenamt gaben Kolleginnen und Kollegen des FLF-Forschungszentrum für Landwirtschaftliche Fernerkundung des JKI-Instituts für Pflanzenbau und Bodenkunde u.a. Auskunft zum Verbundvorhaben NaLamKI – Nachhaltige Landwirtschaft mit Künstlicher Intelligenz.

Frau Dr. Gerighausen leitet das JKI-Teilvorhaben NaLamKI-MussIF, in dem es um multiskalige und multisensorale Informationsgewinnung aus Fernerkundungsdaten geht. Hier ist sie im Gespräch mit Silvia Bender, Staatsekretärin im Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL). Quelle: Marcus Heins / Bundessortenamt

Insgesamt kamen laut Veranstalter ca. 17.000 Fachbesucher zu den diesjährigen Feldtagen. Die nächsten Feldtage finden im Juni 2026 statt.

Weiterführende Informationen sind hier zu finden: https://www.dlg-feldtage.de/de/

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15.-17.05.2024 NaLamKI auf dem Greentech Festival 2024

15.-17.05.2024 NaLamKI auf dem Greentech Festival 2024

Vom 15.-17.05.2024 fand auf dem Messegelände Berlin Europas führendes Event für nachhaltige Technologien und Innovationen statt – das GREENTECH FESTIVAL 2024. Prof. Dr. Peter Pickel stellte anhand eines Roll-Ups dar, wie NaLamKi zu einer nachhaltigeren Zukunft in der Landwirtschaft beiträgt, und stand Fragen von Tech-Experten, Investoren und interessierten Besuchern Rede und Antwort.

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02.05.2024: Podcast: Sichert Künstliche Intelligenz unsere Ernährung?

02.05.2024: Podcast: Sichert Künstliche Intelligenz unsere Ernährung?

Künstliche Intelligenz soll die Landwirtschaft nachhaltiger machen, Erträge steigern und Pestizide reduzieren. Intelligente Agrarwirtschaft hat großes Potenzial. Zwar funktioniert smarte Feldrobotik noch nicht überall – sie wird aber immer besser. Und hier geht es zum Podcast
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03.04.2024: Workshop zur Verbesserung des Onboarding-Prozesses bei NaLamKI

03.04.2024: Workshop zur Verbesserung des Onboarding-Prozesses bei NaLamKI

Onboarding-Prozesses bei NaLamKI

Am 3. April fand ein Workshop des NaLamKI-Projekts im John Deere European Technology Innovation Center in Kaiserslautern statt, um den Onboarding-Prozess für KI-Entwickelnde zu überarbeiten. Dabei wurden bestehende Abläufe getestet und Ideen für Verbesserungen gesammelt. Die Teilnehmenden konnten ihre Erfahrungen austauschen und gemeinsam an Lösungen arbeiten.

Die erarbeiteten Vorschläge sollen dabei helfen, den Einstieg für neue KI-Entwickelnde auf der Plattform zu vereinfachen. Das NaLamKI-Team arbeitet bereits an einer Umsetzung der Ergebnisse des Workshops , um den Projektfortschritt weiter zu verbessern.

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13. – 14.03.2024: 8. Commercial Vehicle Technology Symposium ​

Am 13. und 14. März 2024 fand am Campus der RPTU in Kaiserslautern das 8. Commercial Vehicle Technology Symposium statt. Während dieses Anlasses hatten interessierte Teilnehmer die Möglichkeit sich im Rahmen mehrerer Vernetzungskaffees über NaLamki zu informieren und Fragen zu stellen. Ebenfalls wurde im Rahmen der Präsentation „ Full Virtual Workflow to support Automation & Autonomy Applications for Commercial Vehicles including AI” über das Projekt informiert.

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19. – 28.01.2024 NaLamKI auf dem Stand von AgroTechValley auf der Grünen Woche 2024

Vom 19. bis zum 28.01.2024 stellte NaLamKI auf dem Gemeinschaftsstand von AgroTechValley, ein führendes Cluster der Agrarsystemtechnik, auf der Grünen Woche seine neuesten Forschungsergebnisse vor. Auf der weltgrößten Verbraucherschau für Landwirtschaft konnte das Projektteam nicht nur Fachexpert*innen aus der Industrie, sondern auch einem weiten Publikum aus Familien und interessierte Besucher*innen ein Ausblick zeigen, wie NaLamKI in Zukunft die Landwirtschaft unterstützen kann.
Hierfür wurde erstmals ein funktionierender Prototyp der Plattform NaLamKI präsentiert, an dem Standbesucher*innen sich ausprobieren konnten. Ein originalgetreues Modell eines Satelliten des Projektpartners Planet sorgte für viel Aufmerksamkeit und diente als Gesprächsstarter. Der Satellit repräsentiert einen Teil der im Projekt genutzten Sensorik.
Der NaLamKI-Stand befand sich in unmittelbarer Nähe zum Stand vom Schwesterprojekt Agri-Gaia. Agri-Gaia versteht sich als Plattform für Entwickelnde von landwirtschaftlichen KIs. In Gesprächen konnte eine kooperative Koexistenz beider Projekte dargestellt und demonstriert werden.