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Anja Herkner
Institut für Ländliche Räume

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Entwicklung eines automatisierten Hinweissystems für die Kontrolle von Agrarförderflächen (timeStamp)

Projekt

Identifizierung der Landnutzung mittels Sentinel-1 Satellitenbild-Zeitreihen (c) Bild links [image left]: www.esa.int -  Bild rechts [image right]: http://webapp.flf.julius-kuehn.de/gisapp/projekte
Erfassung von Landnutzungsdaten mittels Fernerkundung (© Bild links [image left]: www.esa.int - Bild rechts [image right]: http://webapp.flf.julius-kuehn.de/gisapp/projekte)

Die Kontrolle flächenbezogener Maßnahmen in der Agrarförderung und im Naturschutz erfolgt momentan durch zeit- und kostenintensive Vor-Ort-Kontrollen (VOK). Durch die Nutzung von Sentinel-Satellitendaten sollen Behörden der Agrar- und Naturschutzverwaltung sowie weitere Nutzer zukünftig VOK im Bereich des Flächenmonitorings reduzieren können. Im timeStamp-Projekt wurde eine cloudbasierte Web-Anwendung entwickelt die dies unterstützt. Sie ermöglichst die automatisierte Analyse und Darstellung von Satellitenbild-Zeitreihen sowie den Download der Auswertungsergebnisse durch die Nutzer.

Hintergrund und Zielsetzung

Die gute räumliche Abdeckung und die hohe zeitliche Auflösung der Sentinel-Satelliten des europäischen Erdbeobachtungsprogramms Copernicus bilden eine gute Datengrundlage, um die landwirtschaftliche Bodennutzung zeitlich engmaschig zu erfassen. Auf diese Weise lassen sich Nutzungsänderungen zahlreicher Flächen identifizieren. Ziel ist es zukünftig mit Hilfe dieser Satellitendaten für Verwaltungsbehörden und weitere interessierte Nutzer zeit- und kostenintensive Vor-Ort-Kontrollen im Bereich des Flächenmonitorings effizienter zu gestalten indem Fernerkundungsanalysen in die Arbeitsabläufe eingebunden werden.

Im Rahmen des Projektes „timeStamp“ entwickeln Wissenschaftler des Thünen-Institutes und weitere Projektpartner den Prototypen einer Web-Anwendung. Diese wertet für den Anwendungsfall "Kontrolle von Zwischenfruchtflächen im Rahmen der EU-Agrarförderung" exemplarisch aus, ob die angegebene Flächennutzung vorliegt oder Nutzungsänderungen erfolgten und gibt Prüfhinweise in Ampelfarben.

Des Weiteren stellt eine multifunktionale Basisfunktion fachübergreifende Informationen zu Nutzungsveränderungen in Form von Standard-Zeitreihen und Prüfparametern sowie Veränderungsindikatoren aus Fernerkundungsdaten für vom Nutzer ausgewählte Flächen und Prüfzeiträume bereit - u. a. für das Monitoring der Vegetation und der Bodenfeuchte. Sie bietet somit Auswertungsoptionen für eine Vielzahl von Fragestellungen des Flächenmonitorings in den Bereichen Umwelt und Naturschutz.

Zielgruppe

Ministerien für Landwirtschaft und für Umwelt, Landesbehörden, amtlicher Naturschutz, Agrarverwaltung, EU-Kommission

Vorgehensweise

Folgende Schritte werden im Projekt durchgeführt:

  • Nutzerworkshops mit kooperierenden Behörden zur Ermittlung des fachspezifischen und technischen Anforderungsprofils der zu entwickelnden Web-Anwendung.
  • Auf Basis des Anforderungsprofils werden mit aufbereiteten Satellitenbild-Zeitreihen von Sentinel-2-Daten Indikatoren und Algorithmen für Greening-Zwischenfrüchte entwickelt und validiert.
  • Entwicklung von Parametern und Indikatoren für die multifunktionalen Basisfunktion und Darstellung dieser, basierend auf Sentinel-1 und -2-Zeitreihen.
  • Die Auswertungs-Algorithmen werden in die cloudbasierte Prozessierungsumgebung überführt. Dort erfolgt die automatische Analyse der Satellitenbild-Zeitreihen in Hinblick auf die Flächennutzung und - Nutzungsänderungen.
  • Programmierung der Benutzeroberfläche der Webanwendung, für den Datenaustausch, die Eingabe von Prüfkriterien und die Darstellung der Auswertungsergebnisse in Zeitreihengrafiken und in einem Web-GIS.
  • Ein Ampelsystem  für visuelle Kontrollhinweise zur  Prüfung von Greening-Zwischenfruchtflächen.
  • Nutzerworkshop zur Vorstellung der Anwendung und zur Evaluierung der Einsatzpotentiale und Nutzerfreundlichkeit.
  • Migration und Operationalisierung der Web-Anwendung auf CODE-DE.

Daten und Methoden

Durch die Analyse der Sentinel-1 (Radar) und Sentinel-2 (Spektral) Zeitreihendaten können über geeignete Metriken (Maßzahlen) und Indizes für Einsaat, Aufwuchs und Umbruch der Zwischenfrüchte Algorithmen für die Identifizierung von Greening-Zwischenfruchtflächen abgeleitet werden.  Als Trainings- und Testdaten für die Entwicklung der Algorithmen werden Zwischenfruchtflächen im Feld kartiert sowie InVeKoS- und Vor-Ort-Kontrolldaten verwendet.

Die technische Infrastruktur der Anwendung wurde initial mit Docker-Containern als modular aufgebautes Backend in der Microsoft Azure Cloud umgesetzt und wird zu CODE-DE migriert. Über die Benutzeroberfläche können die Nutzer Prüfaufträge anlegen, absenden, verwalten, die Ergebnisse darstellen und herunterladen.

Unsere Forschungsfragen

  • Welche fachspezifischen Anforderungen (erforderliche Eingabedaten, Indikatoren, zeitliche Anforderungen etc.) haben die jeweiligen Behörden an die Web-Anwendung?
  • Welche technischen Anforderungen ergeben sich daraus (u. a. Datenformate, Software-Umgebungen, Schnittstellen, Programmiersprachen)?
  • Welche Algorithmen und Indikatoren (z. B. NDVI, Abgleich mit phänologischen Musterprofilen) eignen sich, um die Standzeiten von Greening-Zwischenfrüchten zu erfassen und für die Basisfunktion?

Vorläufige Ergebnisse

Mit dem Prototypen der timeStamp-Anwendung wird eine cloudbasierte Software-Infrastruktur zur automatisierten Durchführung von Analysen mit Fernerkundungsdaten bereitgestellt. Die Benutzeroberfläche ermöglicht es auch Nutzern ohne vertieftes Fachwissen über Fernerkundung, Satellitendaten in ihre Arbeit einzubinden.

Die multifunktionale Basisfunktion bietet  Auswertungsoptionen für eine Vielzahl von Fragestellungen des Flächenmonitorings im Umwelt- und Naturschutz. Die Prüfung von Greening-Zwischenfruchtflächen basiert auf der Analyse des zeitlichen Verlaufs des Vegetationsindex (NDVI). Aus einem Set von Prüfparametern (u. a. Minima, Maxima, Trends) wird die Wahrscheinlichkeit des Vorliegens einer Greening-Zwischenfrucht berechnet. Die flächenspezifische Auswertungsergebnisse und die Ausgabe von visuellen Kontrollhinweisen können eine zielgerichtete Planung von Vor-Ort-Kontrollen unterstützen.

Im Rahmen des Projektes ‚Copernicus leuchtet Grün‘ soll die Anwendung weiterentwickelt werden.

Thünen-Ansprechpartner


Beteiligte Thünen-Partner


Beteiligte externe Thünen-Partner


Geldgeber

  • Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
    (national, öffentlich)
  • Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)
    (national, öffentlich)

Zeitraum

8.2018 - 4.2022

Weitere Projektdaten

Projekttyp:
Projektfördernummer: 50EW1704A
Förderprogramm: DLR - Entwicklung und Implementierungsvorbereitung von Copernicus Diensten für den öffentlichen Bedarf in Deutschland
Projektstatus: läuft

Publikationen zum Projekt

Anzahl der Datensätze: 1

  1. Schulz C, Holtgrave A-K, Kleinschmit B (2021) Large-scale winter catch crop monitoring with Sentinel-2 time series and machine learning - An alternative to on-site controls? Comput Electron Agric 186:106173, DOI:10.1016/j.compag.2021.106173