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SattGrün

SattGrün

Satellitengestützte Information zur Grünlandbewirtschaftung

Projektkoordinator

Prof. Dr. Claas Nendel
Leibniz-Zentrum für Agrarlandschaftsforschung (ZALF), Müncheberg
nendel@zalf.de

Verbundpartner

Humboldt Universität zu Berlin
Julius Kühn-Institut - Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen
Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung Halle/Leipzig
Deutscher Wetterdienst
VISTA Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH
FarmFacts GmbH

Projektbeschreibung in FISA

Zum Forschungsinformationssystem Agrar und Ernährung (FISA)

Ziel

Dauergrünland als einer der weit verbreiteten Vegetationstypen in Deutschland trägt über die Tierproduktion erheblich zur Ernährungssicherheit bei. Eine zeitnahe Überwachung ihres Systems bietet eine Reihe von Möglichkeiten, um die Grünlandproduktivität nachhaltig und gleichzeitig leistungsfähig zu gestalten. SattGrün arbeitet an der Bereitstellung technisch innovativer Produkte in Form von Entscheidungshilfen für das Grünlandmanagement, mit dessen Hilfe (1) die Wirtschaftlichkeit von Grünlandbetrieben, (2) die Resilienz der Grünlandstandorte im Klimawandel und (3) der Schutz des Bodens und des Grundwassers als Ressource in ganz Deutschland befördert werden soll.

Fernerkundungsdaten und Agrarökosystemmodelle sind zwei sich komplementär ergänzende Quellen, die verwendet werden können, um bessere Informationen zum Verständnis des Grünlandökosystems bereitzustellen. Beide Quellen leiden jedoch unter großen Unsicherheiten. Unsere Ziele sind: (i) der Entwurf und die Implementierung eines robusten Beobachtungsschemas zur Assimilation von Satelliten-Daten in Grünland-Agrarökosystemmodelle für die Analyse und Bewertung von Produktivität und ausgewählten Ökosystemleistungen von intensiv bewirtschafteten Grünlandstandorten, (ii) die Verminderung von vorhandenen Unsicherheiten in Modellparametern durch Nutzung von Fernerkundungsdaten und -methoden, und (iii) die Erhöhung der Genauigkeit der Biomasseschätzung.

Das MONICA-Modell (Nendel et al. 2011) wurde zur Simulation von biophysikalischen Prozessen im Grünland-Ökosystem für Deutschland verwendet. Das Modell wurde unter Verwendung eines Anpassungsalgorithmus für sequentielle Unsicherheit mit mehreren Zielen kalibriert. Die Daten wurden in zwei Schritten in MONICA assimiliert. Zuerst wurden die Anzahl und Zeit der Schnittzeitpunkte, der Beginn der Vegetationsperiode, und die LAI-Werte (Blattfläche) aus intraanuellen Zeitreihen von Satellitenbild-Kompositen ermittelt (Griffiths et al. 2013). Die Grünlandphänologie (Beginn der Vegetationsperiode, Schnittzeitpunkte) jedes Grünland-Standortes wurde dann mit Forcing-Methoden in MONICA assimiliert (siehe Abbildung. 1). Als nächstes assimilieren wir die aus Sentinel 1 & 2-Satellitenbildern abgeleiteten LAI-Werte mithilfe eines Partikelfilters in MONICA (siehe Abbildung. 1).

Ergebnisse

Zunächst wurde deutschlandweit extensiv (2 und 3 Schnittzeitpunkte) und intensiv (4 und 5 Schnittzeitpunkte) bewirtschaftetes Dauergrünland simuliert (Abbildung 2). Der Vergleich von vier Mahdregimen zeigt ein annähernd ähnliches räumliches Muster mit einer erkennbar hohen Produktivität in Nordwestdeutschland und niedrigen Werten in Mitteldeutschland. Die Unsicherheit der simulierten Grünlandproduktivität in intensiv bewirtschaftetem Grünland ist im Vergleich zu extensiven Grünlandflächen signifikant größer. Der Unterschied zwischen den unteren und oberen Unsicherheitsgrenzen der Grünlandproduktivität kann in intensiv bewirtschafteten Grünlandflächen auf 3 t ha-1 ansteigen, während diese Zahl in extensiv bewirtschafteten Grünlandflächen maximal 2 t ha-1 beträgt. Unter Nutzung dieser Information folgt nun als nächster Schritt die Assimilation von Blattflächen und Biomasse aus den Satellitenbildern in die MONICA-Simulation, sobald aktuelle Aufnahmen verfügbar werden.

Verwertung

Das finale Produkt des SattGrün-Projekts wird als Entscheidungshilfe-Werkzeug auf der Website des DWD präsentiert werden. Es wird Landwirte über den optimalen Mahdzeitpunkt informieren, basierend auf Simulationen der aufgewachsenen Biomasse und der Befahrbarkeit der Grünlandflächen. Ein ähnliches Produkt, als flächenscharfes Beratungswerkzeug, werden auch die Wirtschaftspartner des Projekts in ihrem Angebot präsentieren.

Broschüre: Poster SattGrün
Dokumenttyp: PDF Dokumentgröße: 3 MB

Broschüre Beschreibung:

Mowing detection based on Sentinel-1 and Sentinel-2 data

Broschüre: Poster SattGrün
Dokumenttyp: PDF Dokumentgröße: 851 KB

Broschüre Beschreibung:

Estimating ggrassland parameters from Sentinel-2: A model comparison study

Broschüre: Poster SattGrün
Dokumenttyp: PDF Dokumentgröße: 494 KB

Broschüre Beschreibung:

National-scale assimilation of satellite-based information into a grassland model