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Auflistung nach Schlagwort "Satellitendaten"

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  • Konferenzbeitrag
    Anforderungen an eine Webanwendung zur satellitengestützten Entscheidungsfindung und optimierten Bewirtschaftung im Grünland
    (39. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für landwirtschaftliche Betriebe in kleinstrukturierten Regionen - ein Widerspruch in sich?, 2019) Dotzler, Magdalena; Pauli, Sebastian A.; Becker, Elisabeth; Angermair, Wolfgang; Bernhardt, Heinz
    Deutschland verfügt über 4,7 Millionen Hektar Dauergrünland, was 28 % der landwirtschaftlich genutzten Flächen entspricht. 1,06 Millionen Hektar dieser Fläche befinden sich im historisch bedingt kleinstrukturierten Bayern [La17]. Trotz der daraus resultierenden Bedeutung von Grünlandflächen in Deutschland gibt es derzeit in diesem Bereich kaum digitale Lösungen. Aus diesem Grund wurde ein Demonstrator entwickelt und potenzielle Interessensgruppen zu den zentralen Anforderungen an eine Grünlandanwendung befragt. Das Feedback differierte je nach Betriebsgröße deutlich. Die Resultate aus den Befragungen fließen in die weitere Entwicklung der Anwendung ein.
  • Konferenzbeitrag
    Satellitengestützte Analyse der räumlichen Variabilität für die Ableitung von Ertragszonen und deren Ursachen
    (43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme, 2023) Hagn, Ludwig; Schuster, Johannes; Mittermayer, Martin; Hülsbergen, Kurt-Jürgen
    Die Kenntnis der räumlichen Variabilität und deren Ursachen bietet zahlreiche Ansatzpunkte für Managementmaßnahmen. Dennoch ist das Interesse an räumlich variablen Erträgen (z. B. Biomassekarten) und teilschlagspezifischer Düngung in der landwirtschaftlichen Praxis noch sehr begrenzt. Satellitendaten sind eine kostengünstige und praktische Möglichkeit, Flächenheterogenität zu erfassen. In der vorliegenden Untersuchung wurde die räumliche Variabilität auf einem Praxisschlag in Südostbayern anhand von mehrjährigen Satellitendaten erfasst und validiert. Indirekt erfasste Biomassekarten auf Basis des NDVI wurden in Beziehung zu räumlich variablen Bodendaten (Corg, Nt, pH-Wert) und multispektralen Sensormessungen gesetzt. Die Ergebnisse zeigten enge Zusammenhänge zwischen den Satellitendaten und den Sensormessungen (EC 32, r = 0,64; EC 43, r = 0,70). Die Satellitendaten wiesen enge Beziehungen mit den Bodenparametern auf (Corg, r = 0,60; Nt, r = 0,60). Auf Basis von hochauflösenden Biomassekarten können Teilflächen mit geringen Ertragspotenzialen identifiziert und Maßnahmen eingeleitet werden.