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2332ADM-Kenya: Integrierte Nutzung von Fernerkundungsdaten aus mehreren Quellen dür die landesweite Überwachung der Landwirtschaftlichen Dürre in KeniaADM-Kenya: Integrated use of multisource remote sensing data for national scale agricultural drought monitoring in kenya 21.11.2022 00:00:0020.11.2024 00:00:00laufendcurrentForschungsplattform „Datenanalyse und Simulation“Research Platform „Data Analysis and Simulation“x80x32xGhazaryan, Goharx2781x<div class='ntm_FDS'>FDS</div>  2022 ADM-Kenya: Integrierte Nutzung von Fernerkundungsdaten aus mehreren Quellen dür die landesweite Überwachung der Landwirtschaftlichen Dürre in Kenia ADM-Kenya: Integrated use of multisource remote sensing data for national scale agricultural drought monitoring in kenya Forschungsplattform „Datenanalyse und Simulation“ Ghazaryan, Gohar Drittmittel Research Platform „Data Analysis and Simulation“ current laufend <div class="ExternalClassBA7DDB4965A549999FBD3553A7E1BB26"> <p class="MsoNoSpacing" style="text-align&#58;justify;"><span>Das Projekt ADM Kenia zielt auf die gemeinsame Entwicklung von Lösungen für die Überwachung des Zustands von Kulturpflanzen und Anbausystemen mit EO-Zeitreihenbeobachtungen ab, um evidenzbasierte quantitative Schätzungen des Vegetationszustands mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung abzuleiten. Wir werden neuartige EO-basierte Lösungen für die Dürreüberwachung auf nationaler Ebene in Kenia entwickeln.</span></p><p class="MsoNoSpacing" style="text-align&#58;justify;"><span>ADM Kenya wird cloudbasierte Verarbeitungsalgorithmen bereitstellen, die eine Verbesserung der räumlich expliziten Analyse von Dürregefahren und -auswirkungen ermöglichen. Darüber hinaus zielt das Projekt darauf ab, dürrerelevante landwirtschaftliche Informationen zu entwickeln. Dazu gehören hochauflösende Informationen über das Erntemanagement auf der Grundlage von Fernerkundungsdaten aus mehreren Quellen, z. B. über die Bewässerung (auf nationaler Ebene) und kontextbezogene (lokalisierte) Informationen über Anbaupraktiken (für Pilotgebiete). Zur Kontextualisierung/Validierung entwickeln wir innovative Ansätze zur Datenfusion auf der Grundlage von Feldbeobachtungen.</span></p></div> <div class="ExternalClassD90AE8B6572F4A8FABDA4E5C3503F0E2"> <p class="MsoNoSpacing" style="text-align&#58;justify;"><span lang="EN-US">ADM Kenya project aims to co-develop solutions for monitoring crop condition and cropping systems with EO time-series observations to derive evidence-based quantitative vegetation condition estimates with high spatial and temporal resolution. We will develop novel EO-based solutions for drought monitoring at a national scale in Kenya.</span></p><p class="MsoNoSpacing" style="text-align&#58;justify;"><span lang="EN-US">ADM Kenya will provide cloud-based processing algorithms that will allow improving spatially explicit drought hazard/impact analysis. Furthermore, the project aims to develop drought-relevant agricultural information. This includes high-resolution crop management information based on multisource remote sensing data such as irrigation (at a national level) and contextual (localized) information on cropping practices (for pilot areas). For contextualization/validation, we develop innovative data fusion approaches based on field observations.</span></p></div> EO AFRICA – NATIONAL INCUBATORS <div class="ExternalClassA1AE91C2-8B69-4E8E-9B98-0F5C506A32FA"></div> <div class="ExternalClassDBEC094A-297F-4AE5-8802-C6F2336305D6"><ul><li>ICIPE - International Centre of Insect Physiology and Ecology</li><li>Kenia. Ministry of Agriculture, Livestock and Fisheries</li><li>RCMRD - Regional Centre for Mapping of Resources for Development</li></ul></div> <div class="ExternalClass8644C13E-2BFC-4A3B-8431-A94B591E6D6E"></div> <div class="ExternalClass313E2B1F-7FAF-4DB7-AE96-D680212B57EB"><ul><li>Europäische Union</li><li>European Space Agency (within ESA EO Africa Incubator programme)</li></ul></div> <div class="ExternalClassD77880AA-4F94-4565-A254-27A634FC4729"></div><div class="ExternalClassBA7DDB4965A549999FBD3553A7E1BB26"> <p class="MsoNoSpacing" style="text-align&#58;justify;"><span>Das Projekt ADM Kenia zielt auf die gemeinsame Entwicklung von Lösungen für die Überwachung des Zustands von Kulturpflanzen und Anbausystemen mit EO-Zeitreihenbeobachtungen ab, um evidenzbasierte quantitative Schätzungen des Vegetationszustands mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung abzuleiten. Wir werden neuartige EO-basierte Lösungen für die Dürreüberwachung auf nationaler Ebene in Kenia entwickeln.</span></p><p class="MsoNoSpacing" style="text-align&#58;justify;"><span>ADM Kenya wird cloudbasierte Verarbeitungsalgorithmen bereitstellen, die eine Verbesserung der räumlich expliziten Analyse von Dürregefahren und -auswirkungen ermöglichen. Darüber hinaus zielt das Projekt darauf ab, dürrerelevante landwirtschaftliche Informationen zu entwickeln. Dazu gehören hochauflösende Informationen über das Erntemanagement auf der Grundlage von Fernerkundungsdaten aus mehreren Quellen, z. B. über die Bewässerung (auf nationaler Ebene) und kontextbezogene (lokalisierte) Informationen über Anbaupraktiken (für Pilotgebiete). Zur Kontextualisierung/Validierung entwickeln wir innovative Ansätze zur Datenfusion auf der Grundlage von Feldbeobachtungen.</span></p></div><div class="ExternalClassD90AE8B6572F4A8FABDA4E5C3503F0E2"> <p class="MsoNoSpacing" style="text-align&#58;justify;"><span lang="EN-US">ADM Kenya project aims to co-develop solutions for monitoring crop condition and cropping systems with EO time-series observations to derive evidence-based quantitative vegetation condition estimates with high spatial and temporal resolution. We will develop novel EO-based solutions for drought monitoring at a national scale in Kenya.</span></p><p class="MsoNoSpacing" style="text-align&#58;justify;"><span lang="EN-US">ADM Kenya will provide cloud-based processing algorithms that will allow improving spatially explicit drought hazard/impact analysis. Furthermore, the project aims to develop drought-relevant agricultural information. This includes high-resolution crop management information based on multisource remote sensing data such as irrigation (at a national level) and contextual (localized) information on cropping practices (for pilot areas). For contextualization/validation, we develop innovative data fusion approaches based on field observations.</span></p></div>  <div class="ExternalClass9D5D884F-6300-49B4-BDAC-D606E724D035">Dr. Gohar Ghazaryan</div>Ghazaryan, Gohar<div class="ExternalClassD0902F20-2321-4800-8DA0-C23472BF354C">Dr. Gohar Ghazaryan</a></div>   <div class="ExternalClassDBEC094A-297F-4AE5-8802-C6F2336305D6"><ul><li>ICIPE - International Centre of Insect Physiology and Ecology</li><li>Kenia. Ministry of Agriculture, Livestock and Fisheries</li><li>RCMRD - Regional Centre for Mapping of Resources for Development</li></ul></div>x4209x4211x4210x  Europäische Union; European Space Agency (within ESA EO Africa Incubator programme)<div class="ExternalClass313E2B1F-7FAF-4DB7-AE96-D680212B57EB"><ul><li>Europäische Union</li><li>European Space Agency (within ESA EO Africa Incubator programme)</li></ul></div> 22 <div class="ExternalClass49B0AC92-9157-4831-B49E-D3A6B75DB3EC"><ul><li>Landschaftsmodellierung</li></ul></div><div class="ExternalClass0E2C954F-7F46-4C7B-97E7-78B8530793B5"><ul><li>Landscape Modelling</li></ul></div>
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