Spezialisten der Geo Engine GmbH zeigen anhand des Projekts CropHype, wie EnMAP-Daten mit Geo Engine sowohl interaktiv als auch als Workflow verarbeitet werden können.

Ziel des auf EO-Lab durchgeführten CropHype-Projekts ist es, auf Basis von hybridisierten multispektralen Sentinel-2-Daten und hyperspektralen EnMAP-Aufnahmen ein Modell zur intra-saisonalen Feldfruchtkartierung für West-Kenia zu entwickeln. Das Modell soll einen Grundstein für zuverlässige und aktuelle Ertragsvorhersagemodelle liefern und dazu beitragen, die Ernährungssicherheit zu verbessern.

EnMAP (Environmental Mapping and Analysis Program) ist eine deutsche hyperspektrale Satellitenmission zur Überwachung und Charakterisierung von Erde und Umwelt auf globaler Ebene. EnMAP ermöglicht es, wichtige dynamische Prozesse der Ökosysteme der Erde zu messen und zu modellieren, indem geochemische, biochemische und biophysikalische Oberflächenparameter extrahiert werden. die Informationen über den Zustand und die Entwicklung verschiedener terrestrischer und aquatischer Ökosysteme liefern.

Die Geo Engine wird im Projekt als Data-Access-Plattform und Cloud-Dienst auf EO-Lab bereitgestellt. Sie gewährleistet zum einen die Bereitstellung, Aufbereitung und Prozessierung der hyperspektralen EnMAP-Daten. Zum anderen bietet sie auch eine Anbindung an Sentinel-2-Satellitendaten, weitere Umweltmodellen sowie der projekteigenen Feld-Polygone. Mithilfe von Workflows können die verschiedenartigen Zeitreihendaten vorprozessiert, kombiniert und dann in Trainingsprozesse für maschinelle Lernverfahren gestreamed werden. Ziel des Projekts ist es, die trainierten Modelle operationell in die Geo Engine zu integrieren und als Dienst bereitzustellen.

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