Projektet syftar till att utveckla metoder för användning av optiska sensordata från Copernicus Sentinel-2 MultiSpectral Instrument (MSI) för att förutsäga grödoförhållanden och skörd i jordbruksmark. Resultaten från projektet kommer att bidra till nära-realtidskapacitet för att följa säsongsvariation i grödotillväxt, medge tidiga varningar för torka och andra störningar, och att förutsäga skördevariationer.
Projektet baseras på fältdatainsamling, tidsserieanalys och processmodellering för att skapa (1) ökad kunskap om kapacitet och begränsning av Sentinel-2 MSI tidsseriedata för jordbruksövervakning; (2) metodik för att erhålla utjämnade data över vegetationsindex från MSI i nära realtid genom att använda en teknik benämnd Kalman-filtrering; (3) metodik för att sammanväga MSI-data med data från en enkel grödomodell baserad på biomassallokerig; och (4) utveckling av ett system för integration av en ekosystem-modell och satellitdata för skattning av skörd.
Projektet grundas på lång erfarenheten inom forskargruppen av tidsserieanalys av fjärranalysdata, skattning av biofysiska värden från satellitdata, och ekosystemmodellering. Vi kommer också att utnyttja etablerad infrastruktur för insamling av spektraldata i fält. Projektet har värde för bönder, jordbruksorganisationer, rådgivare och försäkringsbolag.