@manual{
	titlea = "Prof.",
	vornamea = "Michael",
	namea = "Schmitt",
	departmenta = "Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik",
	institutea = "LRT 9 - Institut für Raumfahrttechnik und Weltraumnutzung",
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	external-funds = "Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)",
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	project-title = "DESTSAM – Dense Satellite Time Series for Agricultural Monitoring",
	project-abstract = "Das Gesamtziel des Vorhabens DESTAM ist es, innovative KI-basierte Methoden zu entwickeln, um<br/>optische Satellitenbildzeitreihen mit Hilfe von SAR-Satellitenaufnahmen zu verdichten. Mittels der KI-basierten Zeitreihen soll ein zeitlich engmaschiges und anwendungsorientiertes Monitoring von<br/>landwirtschaftlichen Flächen ermöglicht werden. Der erhöhte Informationsgewinn durch verbesserte<br/>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<br/>Datenpunkten zu verdichten und a posteriori eine Zeitreihen-Auswertung zu unternehmen. Somit werden<br/>die durch Multisensor-Fusion verdichteten Zeitreihen an den zeitlichen Verlauf eines Pixels angepasst und<br/>optimiert und der Informationsgewinn gesteigert. Die aus dem Vorhaben entstehenden Verfahren werden<br/>für das Monitoring von Anomalien in der Subsistenzwirtschaft in Afrika verwendet und entsprechend<br/>verwertet. Entscheidungsträger in der Krisenprävention und Versicherungsgesellschaften können diese<br/>Daten nutzen, um Produktivitäts-Engpässe und Marktbedürfnisse frühzeitig abzuschätzen.",
	proj-beginn = "01.01.2022",
	proj-end = "28.02.2023",
	forschungszentrum = ""
}