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Projektleitung:
Prof. Michael Schmitt
Institut:
LRT 9 - Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumnutzung 
Fakultät:
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik 
Projektbezeichnung:
DESTSAM – Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring 
Projektbeschreibung:
Das Gesamtziel des Vorhabens DESTAM ist es, innovative KI-basierte Methoden zu entwickeln, um
optische Satellitenbildzeitreihen mit Hilfe von SAR-Satellitenaufnahmen zu verdichten. Mittels der KI-basierten Zeitreihen soll ein zeitlich engmaschiges und anwendungsorientiertes Monitoring von
landwirtschaftlichen Flächen ermöglicht werden. Der erhöhte Informationsgewinn durch verbesserte
Zeitreihen ist notwendig, um unter Anderem das Problem der hohen pixel- oder feldspezifischen Variabilität von Nutzpflanzen-Systemen in der kleinbäuerlichen Landwirtschaft zu überwinden. Insbesondere ist das Monitoring zu phänologischen Schlüssel-Zeitpunkten (Beginn, Höhepunkt und Ende der Saison) fundamental und es bedarf daher zu diesen Zeiten engmaschiger Zeitreihen, die bisher häufig nicht vorhanden sind. Die zu entwickelnden Verfahren beabsichtigen, Zeitreihen gezielt an einzelnen
Datenpunkten zu verdichten und a posteriori eine Zeitreihen-Auswertung zu unternehmen. Somit werden
die durch Multisensor-Fusion verdichteten Zeitreihen an den zeitlichen Verlauf eines Pixels angepasst und
optimiert und der Informationsgewinn gesteigert. Die aus dem Vorhaben entstehenden Verfahren werden
für das Monitoring von Anomalien in der Subsistenzwirtschaft in Afrika verwendet und entsprechend
verwertet. Entscheidungsträger in der Krisenprävention und Versicherungsgesellschaften können diese
Daten nutzen, um Produktivitäts-Engpässe und Marktbedürfnisse frühzeitig abzuschätzen. 
Drittmittelgeber:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) 
Förderkennzeichen:
50EE2018 
Datum Projektbeginn:
01.01.2022 
Datum Projektende:
28.02.2023