CropClass

Feldkulturen erfassen und im Blick behalten

Die Bestimmung von Pflanzenart und dem phänologischen Stadium von Feldpflanzen sind von erheblicher ökonomischer, ökonomischer und politischer Bedeutung.

Gemeinsam mit der Agentur dida Datenschmiede GmbH soll in dem ZIM-geförderten Vorhaben CropClass die Verbindung von optischen Daten und Radardaten genutzt werden, um einen operationellen Webservice aufzubauen. Dieser soll zu verschiedenen Zeitpunkten der Wachstumsperiode von Agrarfrüchten eine hochgenaue Klassifikation ermöglichen.
Ziel: 90% Genauigkeit. Der Fokus wird dabei auf die in Deutschland typischen landwirtschaftlichen Hauptkulturen Weizen, Roggen, Gerste, Raps, Kartoffeln, Mais und Zuckerrüben gelegt. Das angestrebte Aktualisierungsintervall liegt bei 3-5 Tagen, die dem Webservice zugrunde liegende Klassifizierung wird auf der Anwendung von Machine-Learning Algorithmen auf die miteinander kombinierten Ausgangsdaten beruhen.

FERN.Lab Prozesskette

IDENTIFY & COLLECT
COMBINE & PROCESS
Vorbereitung von Zeitreihenanalysen
ANALYSE & TEST
Agrarmanagement
IMPLEMENT & APPLY
API erstellen

Projektpartner

dida Datenschmiede GmbH steht für die KI-gestützte Softwareentwicklung. Sie entwickeln eigenständige Prototypen, liefern produktionsreife Software und bieten mathematisch fundierte Beratung für interne Data Scientists.
www.dida.do

Projekt SAR4Infra

Projekt GEOINT4ENV

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