Zadania

W projekcie znajduje się 6 pakietów roboczych:

WP1

Głównym celem pakietu roboczego 1 jest przygotowanie odpowiedniego zestawu danych referencyjnych do realizacji kolejnych pakietów roboczych mających na celu analizę warunków wzrostu trawy i modelowanie plonów. Dane referencyjne będą obejmować dwa rodzaje informacji – parametry gleby-roślinności mierzone in situ oraz dane meteorologiczne.

WP2

Głównym celem pakietu roboczego 2 jest przygotowanie map klasyfikacji łąk dla wybranych obszarów testowych, z ogólnym podziałem na łąki o wysokiej produktywności i łąki o niskim plonie, nieulepszone. Podejście do klasyfikacji będzie oparte na zastosowaniu serii czasowych danych satelitarnych Sentinel-2 do rozróżniania typów łąk. Mapy klasyfikacji będą niezbędne do dalszych prac związanych z modelowaniem plonów trawy oraz do właściwego ustanowienia sieci pomiarów naziemnych.

WP3

Głównym celem pakietu roboczego 3 jest zidentyfikowanie dostępnych metod i opracowanie nowych algorytmów do szacowania wzrostu trawy i innych parametrów biofizycznych na podstawie danych satelitarnych o wysokiej rozdzielczości dla dwóch różnych środowisk, Polski i północnej Norwegii. Główny cel można podzielić na następujące zadania:

Określenie związków pomiędzy wskaźnikami roślinności pochodzącymi z danych satelitarnych o wysokiej rozdzielczości a pomiarami in situ, uzyskanymi w WP1, charakteryzującymi wzrost i jakość trawy.
Analizowanie (istniejących) danych hiperspektralnych in situ w odniesieniu do danych referencyjnych, w celu opracowania nowych modeli prognozowania plonów.
Opracowanie modelu opartego na serii czasowej wskaźników roślinności do prognozowania plonów w obszarach z dużym pokryciem chmur.
Stworzenie map parametrów roślinności dla badanych regionów podczas sezonu wegetacyjnego.
Porównanie metod i zależności między 2 regionami badawczymi w celu zidentyfikowania podobieństw i różnic między różnymi klimatami, składem gatunków traw i warunkami wzrostu.
WP4

Głównym celem WP 4 jest opracowanie metod do określania stresujących warunków dla łąk podczas sezonów wegetacyjnych, spowodowanych warunkami suszy, poważnymi warunkami zimowym zniszczeniem lub brakiem odpowiedniego odżywiania. Zastosowane zostaną dane satelitarne i pomiary in situ.

WP5

Kalibracja procesowego modelu łąk (BASGRA) w warunkach stresu spowodowanego suszą w Polsce przy użyciu różnych kombinacji danych dotyczących charakterystyki łąk (LAI, gęstość stanowiska, plon biomasy), które są pochodzenia satelitarnego oraz z rejestracji naziemnych.

Kalibracja procesowego modelu łąk (BASGRA) w warunkach zimowych (stresujących) w północnej Norwegii przy użyciu różnych kombinacji danych dotyczących charakterystyki łąk (gęstość stanowiska przed i po sezonie zimowym), które są pochodzenia satelitarnego oraz z rejestracji naziemnych.
Testowanie skalibrowanego modelu na niezależnych danych w warunkach stresu spowodowanego suszą w Polsce.
Testowanie skalibrowanego modelu na niezależnych danych w warunkach stresu zimowego w Norwegii.
Symulacja przetrwania zimy i sezonu wegetacyjnego z użyciem aktualizacji w czasie rzeczywistym na podstawie danych z satelity.