Erklärt · So funktioniert es

Wie erkennt man Feldfrüchte aus dem All?

Die kurze Antwort: Wir schauen nicht aufs Foto, wir schauen auf das Wachstums-Muster. Jede Feldfrucht hinterlässt über das Jahr eine charakteristische NDVI-Signatur — und die ist fast so einzigartig wie ein Fingerabdruck.

Schritt 1 · NDVI verstehen

Eine einzige Zahl misst, wie viel Chlorophyll auf einem Acker steckt.

NDVI heißt Normalized Difference Vegetation Index. Er nutzt aus, dass gesunde Pflanzen rotes Licht schlucken und nahes Infrarot reflektieren. Aus diesem Verhältnis baut der Satellit eine Zahl zwischen –1 und 1.

NDVI 0.1 = nackter Boden oder Stoppeln
NDVI 0.5 = Pflanzen in mittlerer Wuchsphase
NDVI 0.85 = dichter, voll im Saft stehender Bestand

Schritt 2 · Jahres-Fingerabdruck

Vier Kulturen, vier sehr unterschiedliche Muster.

Wir verfolgen NDVI über das ganze Jahr. Wenn ein Acker im Februar bei 0.3 liegt, im Mai auf 0.85 hochschießt und Ende Juli abrupt zurück auf 0.2 fällt — dann war da fast sicher Winterweizen. Mais startet später und höher. Raps blüht mit einem Plateau. Grünland sägezahnt.

Winterweizen

Sät im Oktober. Schläft im Winter (NDVI ≈ 0.3). Schnellst-Wachstum im April-Mai bis ≈ 0.85. Erntet im Juli.

Mais

Sät im Mai. Steile Rampe Juni-August bis NDVI ≈ 0.9. Reift September. Charakteristisch: später Start, hoher Peak.

Winterraps

Sät im August. Markante Blüh-Welle April-Mai (NDVI-Plateau wegen Blütenmeer). Erntet Juli.

Grünland (Mehrschnitt)

Drei Schnitte pro Jahr: Mai, Juli, September. NDVI sägezahn-förmig, fällt jedes Mal kurz ab.

Schritt 3 · Klassifizierung

Drei Datenquellen, ein Algorithmus.

Sentinel-2 Satellit

ESA-Satellit, alle 5 Tage über Mitteleuropa. 10 m Auflösung, 13 Bänder. Daraus berechnet Bodenblick NDVI, NDWI, GNDVI und 4 weitere Indizes.

Wetter-Kontext

Open-Meteo (ERA5 + ICON). Temperatursumme seit Jahresanfang („Wärmesumme") — entscheidend, um Mais von Sommergerste zu unterscheiden.

Bodenfeuchte

Sumpf-tolerante Kulturen (Reis, Mais) vs. trocken-tolerante (Gerste). Bodenblick erkennt Wasser-Stress und ordnet ihn der wahrscheinlichen Kultur zu.

Ergebnis: Pro Pixel (10×10 m) eine wahrscheinlichste Kultur + Konfidenz-Wert von 0–100%. Bei einem ganzen Acker mitteln wir die Pixel — und kommen meist auf ≈90% Genauigkeit.

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