Zusammenfassung

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Details

Seiteneigenschaften

Titel

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1		-1.3. University of Natural Resources and Life Sciences (BOKU), Vienna
	1	+1.3. Universität für Bodenkultur Wien (BOKU)

Inhalt

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4	4	um so eine harmonisch bewirtschaftete Landschaft zu schaffen. Innerhalb der BOKU umfasst das Institut für Vermessung, Fernerkundung und Landinformation (IVFL) wissenschaftliche und technische Aspekte des
5	5	Geoinformationsabfrage, insbesondere mit Erdbeobachtungs Sensoren und Sentinel-2-Zeitreihen.
6	6	\\Das Institut für Vermessung, Fernerkundung und Landinformation (IVFL) ist international als eines der führenden Institute anerkannt, das sich auf die Verarbeitung und Analyse von
7		-Sentinel-2 Daten und andere Erdbeobachutngszeitreihen spezialisiert hat. Das Institut hat eine einzigartige webbasierte Verarbeitungskette für die Vorverarbeitung von Sentinel-2-Zeitreihen entwickelt, einschließlich der Gewinnung relevanter Vegetations Merkmale wie Blatt-Area-Index (Lai), Bruchteil der absorbierten photosynthetisch aktiven Strahlung (fapar), fraktionelle Abdeckung, Breitband-Albedo und Baldachin-Chlorophyll-Gehalt (CCC)
8		-(https:~/~/S2.boku.eodc.EU/). Die Schlüsselkompetenz des Teams umfasst Maschinelles Lernen und neuronale Netze für die Bildanalyse, die vorwärts-und umgekehrte Modellierung von Canopy-Spektral Unterschriften für die
	7	+Sentinel-2 Daten und andere Erdbeobachutngszeitreihen spezialisiert hat. Das Institut hat eine einzigartige webbasierte Verarbeitungskette für die Vorverarbeitung von Sentinel-2-Zeitreihen entwickelt, einschließlich der Gewinnung relevanter Vegetationsmerkmale wie Blattflächenindex (LAI), tatsächlich von der Vegetation absorbierten Anteil an der Strahlung  (FAPAR), fraktionelle Abdeckung, Breitband Albedo und Canpoy-Chlorophyll-Gehalt (CCC)
	8	+[[>>https:~/~/S2.boku.eodc.EU/]]. Die Schlüsselkompetenz des Teams umfasst Maschinelles Lernen und neuronale Netze für die Bildanalyse, die vorwärts-und umgekehrte Modellierung von Canopy-Spektral Unterschriften für die
9	9	Abfrage von Vegetations Merkmalen mit physikalisch-basierten radiativen Transfer Modellen, Zeitreihenanalyse, Extraktion von Land Oberflächen-phenologie und Dürre Indikatoren. Es wird darauf geachtet, dass die abgeleiteten
10	10	Informationsprodukte, die von nicht-eo-Experten leicht übernommen werden können, zum Beispiel im Bereich der Präzisionslandwirtschaft (z.b. [[https:~~/~~/eo4water.com/)>>url:https://ssl.microsofttranslator.com/bv.aspx?from=&to=de&a=https://eo4water.com/)]] oder bei der großflächigen Dürre Überwachung und
11	11	Auszahlung von Katastrophen Notfallfonds (DCFS) (z.b. [[https:~~/~~/IVFL-Arc.boku.ac.at/Kenya/Map/).>>url:https://ssl.microsofttranslator.com/bv.aspx?from=&to=de&a=https://IVFL-Arc.boku.ac.at/Kenya/Map/).]]
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15	15	to provide a harmoniously cultivated landscape. Within BOKU, the Institute of Surveying, Remote Sensing and Land Information (IVFL) covers scientific and technical aspects of
16	16	geo-information retrieval, in particular using Earth Observation (EO) sensors and Sentinel-2 time series.
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18		-The Institute of Surveying, Remote Sensing and Land Information (IVFL) is internationally recognized as one of the leading institutes specialized in the processing and analysis of
19		-Sentinel-2 data and other EO time series. The institute developed a unique web-based processing chain for pre-processing of Sentinel-2 time series, including the extraction of relevant
20		-vegetation traits such as leaf area index (LAI), fraction of absorbed photosynthetically active radiation (fAPAR), fractional coverage, broadband albedo and canopy chlorophyll content (CCC)
	18	+, fraction of absorbed photosynthetically active radiation (fAPAR), fractional coverage, broadband albedo and canopy chlorophyll content (CCC)
21	21	(https:~/~/s2.boku.eodc.eu/). Key expertise of the team includes machine learning and neural nets for image analysis, forward and inverse modeling of canopy spectral signatures for the
22	22	retrieval of vegetation traits using physically-based radiative transfer models, time series analysis, extraction of land surface phenology and drought indicators. Care is taken that the derived
23	23	information products that can be readily uptaken by non-EO experts, for example in the field of precision farming (e.g. [[https:~~/~~/eo4water.com/>>url:https://eo4water.com/]]) or for large scale drought monitoring and