Ein algorithmisches Framework für die Zusammenführung von Bildern von Satelliten, unbemannten Fluggeräten und landwirtschaftlichen Internet-of-Things-Sensoren

Satelliten liefern Zeitreihendaten in Form von Multispektralaufnahmen, die Merkmale der Landoberfläche über mehrere Quadratkilometer abbilden, während unbemannte Fluggeräte (Drohnen) multispektrale Aufnahmen mit sehr hoher Auflösung über einige hundert Quadratmeter liefern. Im Gegensatz dazu liefern kostengünstige Sensoren und Internet-of-Things-Sensoren genaue Raum- und Zeitreihendaten von Land- und Bodeneigenschaften über einige Meter. In der Praxis wird jedoch jede dieser Datenquellen separat genutzt, obwohl es Möglichkeiten zur Optimierung der landwirtschaftlichen Ressourcen und zur Verbesserung der Qualität von Satelliten- und Drohnendaten durch Ausschöpfung ihrer Komplementarität gibt. In diesem Kapitel stellen wir ein algorithmisches Framework vor, das die Synergien zwischen den drei Datenquellen zur Erstellung einer hochdimensionalen nutzt, um eine hochdimensionale Farm Map zu erstellen. Wir skizzieren, wie dieses Framework bei der Erstellung einer Farm Map im Zusammenhang mit dem Monitoring von Pflanzenkulturen helfen kann.