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Verbundprojekt: Satellitengestützte Information zur Grünlandbewirtschaftung. Teilprojekt 1 (SattGrün)

Projekt


Förderkennzeichen: 2818300716
Laufzeit: 01.12.2017 - 30.11.2020
Fördersumme: 343.164 Euro
Forschungszweck: Angewandte Forschung
Stichworte: Präzise Landwirtschaft, Gräser, Landschaft, Landschaftspflege, Monitoring, Klima (Klimarelevanz, Klimaschutz, Klimawandel), Grünland, Ressourcenschutz, Ressourceneffizienz, Kulturverfahren

Dauergrünland hat einen landschaftsprägenden Charakter. Seine wichtigste Versorgungsleistung ist die Produktion von Milch und Fleisch, über die Verwertung des Grünlandaufwuchses. Zusätzlich trägt das Grünland als Lebensraum zahlreicher Pflanzen- und Tierarten und zur Regulation des Naturhaushaltes bei. Die Sicherstellung der grünlandbasierten Ökosystemleistungen ist dauerhaft nur durch eine kontinuierliche, standortangepasste, marktorientierte und gleichzeitig umweltverträgliche Bewirtschaftung und Pflege gewährleistet, die innovativ und zukunftsfähig sein muss. Ziel des hier skizzierten Projektes ist die Entwicklung innovativer Produkte aus der Kombination von Satellitendaten und Simulationsmodellen. Diese Produkte sollen dem Landwirt aktuelle und maßgeschneiderte Informationen zur Verfügung stellen, um Mahdtermine, Düngung und andere Bewirtschaftungsmaßnahmen zu optimieren, wobei die Belange ausgewählter Ökosystemleistungen (insbesondere Produktions- und Regulierungsleistungen) dabei in die Entscheidungskriterien einfließen. Der Schwerpunkt des Forschungsansatzes liegt dabei auf der Entwicklung einfacher web-basierter Entscheidungshilfen als kostenloses Informations-Grundangebot. Untersetzt wird dieses Angebot durch eine kostenpflichtige flächenspezifische Beratung durch Wirtschaftsunternehmen. Der Forschungsansatz beruht auf der Analyse von zeitlich dichten und räumlich hochauflösenden Satellitendaten der Sentinel-Satellitenreihen des Europäischen Copernicus Erdbeobachtungsprogramms, auf Bilddatenreihen des Landsat-Archivs und Radarmessung des Niederschlags, in Kombination mit innovativen wissensbasierten Klassifikatoren. Assimilationsalgorithmen speisen die Datenprodukte in spezialisierte Simulationsmodelle zur Bestimmung von Bodenfeuchte, Biomasse und Futterqualität. Mit diesen Modellen werden anschließend Ökosystemleistungen wie Kohlenstoff-Sequestrierung und Wasserqualität in Szenarien zum Klimawandel und Grünlandbearbeitung deutschlandweit dargestellt.

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