Satellite terrestrial ecosystem large-scale analysis
(Stella)
Satellitenbeobachtungen liefern indirekte Informationen über den Zustand und die Gesundheit von Landökosystemen auf regionaler Skala, auch in unzugänglichen Gebieten. Aus Messungen in verschiedenen Wellenlängenbereichen lassen sich komplementäre Informationen, zum Beispiel über die Grünheit oder die Feuchtigkeit der Vegetation, ableiten. Die Flora widerum beeinflusst entscheidend den Austausch von CO2, Wasser und Energie zwischen der Landoberfläche und der Atmosphäre, und damit kompensieren Landökosysteme auch einen großen Anteil der menschgemachten Emissionen. Unser Ziel ist es daher, diese Austauschprozesse besser zu verstehen und zu quantifizieren. Dafür kombinieren wir Satellitenbeobachtungen mit in-situ Messungen von Landoberflächenflüssen an Eddykovarianzstationen mittels machinellem Lernen in datengetriebenen Modellierungsansätzen. Dieser Ansatz erlaubt es auch, aus den lokalen Messungen letztendlich Schätzungen der Austauschprozesse auf regionaler und globaler Ebene abzuleiten. Wir sind Teil des Fluxcom Teams.
Schwerpunkte unserer Aktivitäten:
- Hochaufgelöste Schätzungen des biogenen CO2 Austauschs und dessen Unsicherheiten in Europa. Wir sind Partner im Projekt ITMS , welches den Aufbau eines operationellen Systems für das Monitoring von Treibhausgasen in Deutschland zum Ziel hat. Herausforderungen dabei sind:
- die stark fragmentierte Landnutzung in Zentraleuropa und die begrenzte Lebensdauer von Satellitenmissionen. Wie können diese Umstände berücksichtigt und die Herausforderungen überwunden werden mittels methodischer Entscheidungen/ Entwicklungen im machinellen Lernen?
- die Ableitung von aussagekräftigen Abschätzungen der Unsicherheit der simulierten Flüsse, welche sämtliche methodische Entscheidungen in der datengetriebenen Modellierung berücksichtigen
- einen hohen Automatisierungsgrad der Prozessierungsketten für ein operationelles System erreichen
Neue beobachtungsbasierte Indikatoren von Pflanzenstress. Wie können wir die Genauigkeit der simulierten Land-Atmosphärenflüsse unter Stressbedingungen verbessern mittels komplementärer Satellitenbeobachtungen (einschließlich geostationärer) sowie weiterer unabhängiger Beobachtungsdatensätze?
Fokus auf die hohen Breiten: die Verfügbarkeit von Beobachtungen in arktisch-borealen Gebieten ist gering, und auch die Satellitenfernerkundung unterliegt besonderen Herausforderungen. Die Ökosysteme in den hohen Breiten sind außerdem sehr distinkt und besonders, und erfahren bereits die stärksten Veränderungen im Zusammenhang mit dem Klimawandel. Wir möchten besser verstehen, welches die limitierenden Faktoren, aber auch die Chancen sind für eine verbesserte Abschätzung der Land-Atmosphärenflüsse in diesen Gebieten.
Fluxes in highly managed areas - Crops: Although most of the ecosystems on the land surface are affected by human presence to some extent, cropping areas are the most. They are also very productive and important for food security. Including information on management in the machine learning approach is limited by the availability of relevant information at large scales. We work towards better understanding and quantifying terrestrial ecosystem fluxes over cropping areas at large spatial scales.
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