M4Land: M4Land - Modellgestützte, Multi-temporale, Multi-skalige und Multi-sensorale Gewinnung von kontinuierlichen Landmanagementinformationen

Für ein nachhaltiges und effizientes Landmanagement sind flächenverteilte, aktuelle Landoberflächeninformationen von zentraler Bedeutung. Ein kontinuierlicher Strom von Landmanagementinformationen ist die Grundlage für bessere Entscheidungen zu Nutzung, Nutzungsintensität und Ressourcenallokation (z.B. Wasser zur Bewässerung) sowie zum Umgang mit Kalamitäten (Hagel, Überschwemmung). Mit der SENTINEL-Sensorenfamilie wird ab dem Jahr 2014 eine Flotte von Erdbeobachtungssatelliten zur Verfügung stehen, die die Landoberfläche auf verschiedenen räumlichen Skalen (20m - 300m) und mit verschiedenen Systemen (Optik, Mikrowelle) kontinuierlich monitoren wird. Um diesen Datenstrom verschiedener Auflösungen und Wellenlängenbereiche optimal in Landmanagementinformationen zu übersetzen, bedarf es einer integrierten Auswertung aller zur Verfügung stehenden Bilddaten, die in eine kontinuierliche räumliche Modellierung der Landoberflächenprozesse zwischen den Aufnahmezeitpunkten eingebettet ist.

Die LMU München und die Firma VISTA GmbH haben es sich zum Ziel gesetzt in einem Verbundvorhaben eine Methode zu entwickeln, die die volle Bandbreite der von der zukünftigen SENTINEL-Reihe zur Verfügung gestellten räumlichen Information mit einem Prozessmodell zusammenführt, um verbesserte Produkte abzuleiten, die für ein nachhaltiges Management der Landoberfläche benötigt werden. Diese Produkte bzw. Dienstleistungen umfassen folgende Zielsetzungen:

  • Kontinuierliche Information über die Landnutzung
  • Kontinuierliche Information über die Intensität der Nutzung
  • Kontinuierliche Information über die Wasserverfügbarkeit an der Landoberfläche
  • Kontinuierliche Information über das Auftreten von Kalamitäten
  • Kontinuierliches Monitoring von Naturflächen

Das modellgestützte, multi-temporale, multi-skalige und multi-sensorale Landmanagement-informationssystem M4Land soll dieses kontinuierliche Monitoring ermöglichen und als Managementinstrument unterstützen.

Fachgebiet
Datenassimilation, Fernerkundung, Geo-Informationssysteme
Laufzeit
07/2012 - 09/2015
Gefördert durch
Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWI) durch das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Förderkennzeichen
50 EE1210
Projektleitung
Prof. Dr. Tobias Benedikt Hank,
Prof. Dr. Wolfram Mauser,
Bach, H.
Projektwissenschaftler
Migdall, S.,
Niggemann, F.