CASREW

Uncovering Abiotic Stress in Rain-Fed Wheat Crop through UAV based Multi-Sensor Imagery Fusion

Projektbeschreibung

Weizen ist das wichtigste Grundnahrungsmittel in Pakistan. Die Anbaufläche beträgt über 9 Millionen Hektar und übersteigt damit die Anbaufläche anderer wichtiger Kulturpflanzen wie Reis, Mais, Baumwolle und Zuckerrohr. Ein erheblicher Teil der pakistanischen Weizenproduktion (ca. 33 %) wird in regengespeisten Gebieten angebaut und übertrifft damit den Anbau aller anderen Kulturen in diesen Regionen. Trotz der Bedeutung des Weizens für die Landwirtschaft bleibt die gesamte Weizenproduktion des Landes jedoch hinter den angestrebten Zielen zurück, was in erster Linie auf verschiedene Beschränkungen zurückzuführen ist. Die Produktivität von Weizen in regengespeisten Regionen ist besonders anfällig für die klimatischen Bedingungen, die ständigen Schwankungen unterworfen sind. Da Weizen in diesen Gebieten die wichtigste Anbaupflanze ist, ist er besonders anfällig für die negativen Auswirkungen solcher klimatischen Veränderungen. Zu den möglichen Folgen gehört daher auch die Ernährungsunsicherheit, was die Bedeutung der Bewältigung und Abschwächung dieser Herausforderungen unterstreicht.

Weizen ist das wichtigste Grundnahrungsmittel in Pakistan. Die Anbaufläche beträgt über 9 Millionen Hektar und übersteigt damit die Anbaufläche anderer wichtiger Kulturpflanzen wie Reis, Mais, Baumwolle und Zuckerrohr. Ein erheblicher Teil der pakistanischen Weizenproduktion (ca. 33 %) wird in regengespeisten Gebieten angebaut und übertrifft damit den Anbau aller anderen Kulturen in diesen Regionen. Trotz der Bedeutung des Weizens für die Landwirtschaft bleibt die gesamte Weizenproduktion des Landes jedoch hinter den angestrebten Zielen zurück, was in erster Linie auf verschiedene Beschränkungen zurückzuführen ist. Die Produktivität von Weizen in regengespeisten Regionen ist besonders anfällig für die klimatischen Bedingungen, die ständigen Schwankungen unterworfen sind. Da Weizen in diesen Gebieten die wichtigste Anbaupflanze ist, ist er besonders anfällig für die negativen Auswirkungen solcher klimatischen Veränderungen. Zu den möglichen Folgen gehört daher auch die Ernährungsunsicherheit, was die Bedeutung der Bewältigung und Abschwächung dieser Herausforderungen unterstreicht.

In der ersten Phase des Projekts werden mit einem unbemannten Luftfahrzeug (UAV) Multispektral- und Wärmebilder über den Winterweizenfeldern des National Agricultural Research Center (NARC) aufgenommen. Zusätzlich zu den Bildern werden agrarmeteorologische Daten von Wetterstationen gesammelt, die auf dem Feld installiert sind. Anschließend werden die erfassten Daten einer Reihe von Vorverarbeitungsschritten unterzogen, bevor sie für die Analyse verwendet werden. Im Anschluss an die Datenerfassung erfolgt die Identifizierung und Extraktion von Baumkronenpixeln aus dem Bildmaterial unter Verwendung verschiedener Spektralindizes, wie dem Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) und dem Enhanced Normalized Difference Vegetation Index (ENDVI). Darüber hinaus werden einschlägige Indizes für die Bewertung von abiotischem Stress errechnet. Diese Indizes werden dann einer statistischen Analyse unterzogen, um die Reaktion der Pflanzen zu untersuchen und Korrelationen mit Umweltparametern herzustellen. Zur Validierung der Wirksamkeit unserer Analyse werden die während der Datenerfassungsphase gesammelten Bodendaten herangezogen.

Insgesamt zielt diese Studie darauf ab, mit Hilfe von UAV-basierten Multispektral- und Wärmebildern Daten über den Winterweizenanbau am NARC zu sammeln. Die anschließende Analyse, die die Extraktion von Kronenpixeln und die Berechnung relevanter Spektralindizes umfasst, wird Einblicke in die Reaktion der Kultur auf Umweltfaktoren liefern. Durch die statistische Analyse dieser Indizes und ihre Korrelation mit Umweltparametern soll diese Studie unser Verständnis für das Verhalten der Pflanzen verbessern. Darüber hinaus wird die Validierung unserer Analyse durch den Vergleich mit Bodendaten die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der erzielten Ergebnisse gewährleisten.

Projektpartner

  • NUST – National University of Science and Technology, Islamabad, Pakistan

Ansprechpartner

Gefördert durch

gefördert vom DAAD aus Mitteln des Auswärtigen Amts (AA)