Wittstruck, LucasGerighausen, HeikeSäurich, AnnelieMöller, MarkusHartmann, KnutSteininger, MichaelZepp, SimoneJarmer, ThomasHoffmann, ChristaStein, AnthonyRuckelshausen, ArnoMüller, HenningSteckel, ThiloFloto, Helga2023-02-212023-02-212023978-3-88579-724-1https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/40305Der Gehalt und die räumliche Verteilung organischen Kohlenstoffs in Böden stellen eine wesentliche Information zur Bewertung des Bodenzustandes dar. In der vorliegenden Arbeit wurde daher eine quantitative Schätzung des organischen Kohlenstoffs aus räumlich hochaufgelösten multispektralen Satellitendaten in einem landwirtschaftlich geprägten Gebiet nahe der Stadt Köthen (Sachsen-Anhalt) vorgenommen. Die Grundlage bildete ein Bodenkomposit, welches aus mehrjährigen Sentinel-2 Daten (2017-2022) unter Anwendung von Vegetations- und Bodenindizes berechnet wurde. Ergänzend wurde ein digitales Geländemodell der Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) berücksichtigt. Die Ergebnisse der Studie haben gezeigt, dass durch die Kombination von optischen Fernerkundungsdaten mit einem Geländemodell robuste Schätzungen des organischen Kohlenstoffs erreicht werden konnten (R2 = 0,83, RMSE = 0,23 und RPD = 2,46), welche mit Resultaten aus hyperspektralen Fernerkundungsdaten vergleichbar waren.deFernerkundungMaschinelles LernenPräzise LandwirtschaftOrganischer KohlenstoffSentinel-2Text/Conference Paper1617-5468