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Räumliche Erfassung des organischen Kohlenstoffgehaltes von Böden einer landwirtschaftlichen Intensivregion aus Sentinel-2-Daten

Autor(en):
Wittstruck, Lucas [DBLP] ;
Gerighausen, Heike [DBLP] ;
Säurich, Annelie [DBLP] ;
Möller, Markus [DBLP] ;
Hartmann, Knut [DBLP] ;
Steininger, Michael [DBLP] ;
Zepp, Simone [DBLP] ;
Jarmer, Thomas [DBLP]
Zusammenfassung
Der 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.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Wittstruck, L., Gerighausen, H., Säurich, A., Möller, M., Hartmann, K., Steininger, M., Zepp, S. & Jarmer, T., (2023). Räumliche Erfassung des organischen Kohlenstoffgehaltes von Böden einer landwirtschaftlichen Intensivregion aus Sentinel-2-Daten. In: Hoffmann, C., Stein, A., Ruckelshausen, A., Müller, H., Steckel, T. & Floto, H. (Hrsg.), 43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 531-536).
@inproceedings{mci/Wittstruck2023,
author = {Wittstruck, Lucas AND Gerighausen, Heike AND Säurich, Annelie AND Möller, Markus AND Hartmann, Knut AND Steininger, Michael AND Zepp, Simone AND Jarmer, Thomas},
title = {Räumliche Erfassung des organischen Kohlenstoffgehaltes von Böden einer landwirtschaftlichen Intensivregion aus Sentinel-2-Daten},
booktitle = {43. GIL-Jahrestagung, Resiliente Agri-Food-Systeme},
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editor = {Hoffmann, Christa AND Stein, Anthony AND Ruckelshausen, Arno AND Müller, Henning AND Steckel, Thilo AND Floto, Helga} ,
pages = { 531-536 },
publisher = {Gesellschaft für Informatik e.V.},
address = {Bonn}
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DateienGroesseFormatAnzeige
GIL_2023_Wittstruck_531-536.pdf458.5Kb PDF Öffnen

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Mehr Information

ISBN: 978-3-88579-724-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2023
Sprache: de (de)
Typ: Text/Conference Paper

Keywords

  • Fernerkundung
  • Maschinelles Lernen
  • Präzise Landwirtschaft
  • Organischer Kohlenstoff
  • Sentinel-2
Sammlungen
  • P330 - 43. GIL-Jahrestagung 2022 - Fokus: Resiliente Agri-Food-Systeme [67]

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