| 2332 | 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 | 21/11/2022 00:00:00 | 20/11/2024 00:00:00 | laufend | current | Forschungsplattform „Datenanalyse und Simulation“ | Research Platform „Data Analysis and Simulation“ | x80x32x | Ghazaryan, Gohar | x2781x | <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: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: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: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: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="ExternalClassFB7B76FF-DDA3-4532-A9D7-936E62460DC4"></div> <div class="ExternalClass2336C980-92C6-405A-86C7-FED9FCA4EA92"><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="ExternalClass81E8F113-3A20-4E89-A99A-EE8EF6F223FA"></div> <div class="ExternalClass474A3787-B4E5-4213-9573-9BA325547345"><ul><li>Europäische Union</li><li>European Space Agency (within ESA EO Africa Incubator programme)</li></ul></div> <div class="ExternalClassE79F027A-B122-4064-A94D-AF9354504D79"></div> | <div class="ExternalClassBA7DDB4965A549999FBD3553A7E1BB26">
<p class="MsoNoSpacing" style="text-align: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: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: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: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="ExternalClass8DB98202-6DA2-454C-9FC8-0027CE9A7E67">Dr. Gohar Ghazaryan</div> | Ghazaryan, Gohar | <div class="ExternalClass4374A496-22E6-4642-834D-61A463D36BBA">Dr. Gohar Ghazaryan</a></div> | | | | <div class="ExternalClass2336C980-92C6-405A-86C7-FED9FCA4EA92"><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="ExternalClass474A3787-B4E5-4213-9573-9BA325547345"><ul><li>Europäische Union</li><li>European Space Agency (within ESA EO Africa Incubator programme)</li></ul></div> | | 2 | 2 | | <div class="ExternalClass9F208677-93EC-4266-A4B4-D1F83CF01EAC"><ul><li>Landschaftsmodellierung</li></ul></div> | <div class="ExternalClassE0753854-1021-4A53-AF08-180A9F9B4E46"><ul><li>Landscape Modelling</li></ul></div> |
