Descripción del proyecto
Dos satélites son mejor que uno: obtención de imágenes de la Tierra de mayor resolución para vigilar cultivos y bosques
Los satélites de imágenes para la observación de la Tierra proporcionan información espacial y temporal importante de relevancia para numerosos campos, como la meteorología, la oceanografía, la agricultura, la conservación, la planificación regional, la inteligencia y la defensa. En lo que respecta a la gestión de cultivos y bosques, se necesita urgentemente una mayor resolución para controlar las variables biofísicas, como el índice de área foliar y la fracción de radiación fotosintéticamente activa absorbida. Las tecnologías actuales no alcanzan a equilibrar la resolución espacial con la temporal. El equipo del proyecto financiado con fondos europeos MOVES está desarrollando un algoritmo operativo para recuperar la información necesaria con la resolución requerida utilizando los satélites Sentinel-2 —una constelación de dos satélites idénticos en la misma órbita— con una resolución espacial de 10-20 metros y un muestreo temporal de 5 días.
Objetivo
Leaf Area Index (LAI), Fraction of green Vegetation Cover (FCOVER) and Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR) are key biophysical variables representing the status and functioning of vegetation. High spatiotemporal resolution LAI/FAPAR/FCOVER products are urgently needed in many terrestrial applications including crop and forest management. However, the trade-off in traditional remote sensing sensors between temporal and spatial resolutions hinders the generation of such products. The launch of Sentinel-2 satellites, with spatial resolution of 10-20 m and 5-day temporal sampling (in tandem), opens a new paradigm in satellite vegetation monitoring. The proposed project “MOVES” will develop an operational algorithm for retrieving LAI/FAPAR/FCOVER from Sentinel-2 data. An easily-invertible radiative transfer model (RTM) will be firstly developed, which will apply a universal model framework for all vegetation types (continuous vs discrete) and terrains (horizontal vs sloping). In this project, the hybrid training and domain adaption paradigms will be introduced into the retrieval of LAI/FAPAR/FCOVER, to enhance the transferability of the retrieval algorithm and achieve spatiotemporally consistent retrieval. The Copernicus ground-based observations (GBOC) and FLUXNET sites will be used to validate the proposed algorithm and assess its potential in the monitoring of vegetation status and functioning. The project is conceived to combine the prominent expertise of the hosting institute in biophysical variable retrieval and remote sensing ecological application, with my well-demonstrated RTM development skills. Overall, MOVES will facilitate the delivery of Sentinel-2 LAI/FAPAR/FCOVER products of physical consistence and high accuracy, and underpin new avenues for the development of high spatiotemporal frequency vegetation monitoring systems.
Ámbito científico
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF-EF-ST - Standard EFCoordinador
08193 Bellaterra
España