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Flächenertragsschätzung durch Fernerkundung im Vorerntezeitraum

Autor(en):
Weissteiner, Christof J. [DBLP] ;
Kühbauch, W. [DBLP]
Zusammenfassung
Mit Hilfe von Fernerkundung und zusätzlichen Hilfsdaten sind frühzeitige und objektive Ernteprognosen deutlich vor der Ernte möglich. Dies wurde am Beispiel Braugerste für 2 Regionen in Südwest-Deutschland gezeigt. Demnach können Vorhersagen für Flächenerträge von Braugerste (Sommergerste) bereits 3 - 6 Wochen vor der Ernte vorliegen. Die Prognosefehler, welche abhängig vom Prognosezeitpunkt sind, lagen für den Prognosezeitpunkt zur Gelbreife im Mittel bei nur 6 - 7 % Abweichung. Für das hier entwickelte empirisch-statistische Ertragsprognosemodell wurden NDVI-Maximalwertkompositen des NOAA-AVHRR Sensors genutzt. Zudem kamen meteorologische und phänologische sowie weitere Hilfsdaten zur Anwendung. Eine erweiterte Variante des Ertragsprognosemodells erlaubt die Integration von Stressfaktoren für Temperatur bzw. Wasserversorgung. Trotz großflächiger Abdeckung können regionale Besonderheiten berücksichtigt werden. NOAA-AVHRR Daten erlauben ein günstiges Kosten-Nutzen-Verhältnis.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Weissteiner, C. J. & Kühbauch, W., (2004). Flächenertragsschätzung durch Fernerkundung im Vorerntezeitraum. In: Schiefer, G., Wagner, P., Morgenstern, M. & Rickert, U. (Hrsg.), Integration und Datensicherheit – Anforderungen, Konflikte und Perspektiven, Referate der 25. GIL Jahrestagung. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 355-358).
@inproceedings{mci/Weissteiner2004,
author = {Weissteiner, Christof J. AND Kühbauch, W.},
title = {Flächenertragsschätzung durch Fernerkundung im Vorerntezeitraum},
booktitle = {Integration und Datensicherheit – Anforderungen, Konflikte und Perspektiven, Referate der 25. GIL Jahrestagung},
year = {2004},
editor = {Schiefer, Gerhard AND Wagner, Peter AND Morgenstern, Marlies AND Rickert, Ursula} ,
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publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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DateienGroesseFormatAnzeige
GI.Proceedings.49-85.pdf114.6Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 3-88579-378-4
ISSN: 1617-5468
Datum: 2004
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper
Sammlungen
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