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Dr. Helge Aasen

1. Preis des Jahres 2017

„The acquisition of Hyperspectral Digital Surface Models of crops from UAV snapshot cameras“

Geographisches Institut der Universität zu Köln (aktuell: Institut für Agrarwissenschaften, ETH Zürich)

© Geoverbund ABC/J / Forschungszentrum Jülich GmbHDr. Helge Aasen
Copyright: Geoverbund ABC/J / Forschungszentrum Jülich GmbH

Die nachhaltige Sicherung der Welternährung ist eine der größten Herausforderungen unserer Zeit. Ein teilschlagspezifisches Management der landwirtschaftlichen Flächen, welches die Bewirtschaftungsmaßnahmen an die aktuelle Beschaffenheit der Flächen anpasst, kann dazu beitragen, den Einsatz von Düngemitteln und Pestiziden zu reduzieren. Damit jedoch die tatsächlich benötigten Mengen an Dünge- und/oder Pflanzenschutzmitteln zur richtigen Zeit am richtigen Ort ausgebracht werden können, werden auch Informationen über den aktuellen Zustand von Pflanzenbeständen benötigt. Seit einigen Jahren werden zunehmend unbemannte Luftfahrzeuge, die im Englischen als „Unmanned aerial vehicles“, kurz UAVs, bezeichnet werden, als Fernerkundungsplattformen eingesetzt. In Kombination mit entsprechenden Sensoren stellen diese leistungsfähige Fernerkundungssysteme dar.

Die als Wettbewerbsbeitrag eingereichte kumulative Dissertation von Herrn Dr. Aasen entwickelt auf Grundlage von aktuellen Fortschritten in der Robotik, der Sensortechnologie, der visuellen Bildverarbeitung und der Photogrammmetrie einen neuen Ansatz, um mit Hilfe von UAV-basierten vollbildgebenden Spektralkameras hochpräzise Informationen über Agrarfrüchte zu erfassen: Hyperspektrale digitale Höhenmodelle (DSMS) sind eine dreidimensionale Repräsentation einer Oberfläche, die mit Informationen über ihre spektralen Reflexions- und Emissionseigenschaften verknüpft ist.

Das Ziel der Forschungsarbeiten von Herrn Dr. Aasen bestand in der Bewertung, ob und wie von UAVs erfasste Hyperspektrale digitale Höhenmodelle ein teilschlagspezifisches Management unterstützen können. Die im Rahmen der Dissertation geführte Diskussion aller Aspekte spannt dabei den Bogen zwischen grundlegenden theoretischen Überlegungen, technischen Innovationen und praktischen Anwendungen und agiert dabei an der Schnittstelle zwischen den Disziplinen.

Die Arbeit trägt signifikant zur aktuellen Entwicklung eines neuen Bereiches innerhalb der Fernerkundung bei, der auf UAV getragenen hyperspektralen Vollbildkameras basiert. Gleichzeitig wird eine flexible Methode entwickelt und evaluiert, um ohne Beeinträchtigung der Böden oder von Pflanzenbeständen hochaufgelöste Geodaten für die Präzisionslandwirtschaft und Pflanzenzüchtung bereit zu stellen. Dadurch können Nachteile von boden-, satelliten- und flugzeuggestützten Systemen überwunden werden.

Die Dissertation gehört zu den ersten Arbeiten überhaupt, die hyperspektrale Fernerkundung mit vollbildgebenden Systemen auf UAVs untersucht. Sowohl die Integration des ersten Prototyps einer solchen Kamera als auch die Methodik zur Generierung von 3D und Spektraldaten wurden in dieser Arbeit entwickelt. Daneben stellt die Arbeit neue Ansätze zur Qualitätssicherung der gewonnenen spektral und 3D Daten und ihrer Anwendung für die Präzisionslandwirtschaft und die Pflanzenzüchtung vor.


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