||Kompetenzen
Kompetenzen 2016-10-19T16:43:03+00:00

Kompetenzen

Auf Seite des Dienstleisters muss eine große Menge an Satellitenszenen bearbeitet werden. Dabei gibt es eine ganze Reihe von optischen Satellitensensoren, die für die Landwirtschaft zur Verfügung stehen und deren räumliche Auflösung zu den Anforderungen des Precision Farming (5m – 30m) passt. Diese Daten werden von verschiedenen Satellitendatenanbietern angeboten und vom Dienstleister zumeist in seinem eigenen Archiv gespeichert. Zusätzlich werden umfangreiche sogenannte Vorprozessierungen durchgeführt, um etwa die Effekte der Atmosphäre auf die Rückstreuung zu korrigieren und eine geometrische Feinjustierung zu gewährleisten. Erst mit diesen vorprozessierten Daten kann schließlich die Auswertung der Daten für einen Betrieb und einen bestimmten Service beginnen.

Die Daten müssen strukturiert und in einer zwischen Arbeits- und Speicheraufwand optimierten Art archiviert werden. Die Datenmengen sind dabei durchaus umfangreich. Eine einzelne Szene des Satellitensensors Landsat 8 OLI ist im gepackten Format, wie sie vom Betreiber geliefert wird, circa 1 GB groß (Abdeckung von ca. 180 x 180 km). Nach allen Vorprozessierungsschritten sind die Daten, die im Archiv gespeichert werden, circa 4 GB groß. Die Datenmengen, die vom im Zuge der Copernicus-Initiative der EU mit Start des Satelliten Sentinel-2, dessen Qualitäten für die landwirtschaftliche Auswertung noch höher als die von Landsat 8 eingeschätzt werden, erwartet werden, sind noch signifikant höher.

Das gesamte Archiv der VISTA GmbH hat im Moment einen Umfang von etwa 18000 GB, deren Großteil sich in Deutschland bzw. Mittel- und Osteuropa befindet.

Zusätzlich zu den reinen Satellitendaten wird im TalkingFields System ein physikalisch-basiertes Pflanzenwachstumsmodell verwendet. Dieses Modell rechnet die Entwicklung der Pflanzen in großer Genauigkeit in stündlichen Rechenschritten. Die gesamte Umwelt inkl. der Pflanzenkompartimente wird dabei zu jedem Zeitschritt über ca. 200 verschiedene Modellvariablen für jeden Rasterpunkt abgebildet. Das Modell erfordert damit eine große Rechenleistung. Für die Ableitung des aktuellen Zustands des Bestandes ist die Verwendung des Modells jedoch eine Grundvoraussetzung um tägliche, wolkenunabhängige und vor allem absolute Werte für Biomasse und Ertrag zu erhalten. Die reine Ableitung von Pflanzenparametern wie der Blattfläche aus den Satellitendaten ist hier nicht genug. Statt dessen werden circa vier Satellitenszenen pro Wachstumsperiode in das Modell assimiliert, um so das Modell mit der räumlichen Heterogenität des Bestandes, die nicht in all ihren Facetten in der reinen Simulation erfasst werden kann zu kalibrieren.