Anwendungsszenarien und erste Erfahrungen mit CODEit … · Nice‐to‐have ... Relevante aktuelle...

Anwendungsszenarien und erste Erfahrungen it CODE DE d P kti dmit CODE-DE aus der Perspektive der

landwirtschaftlichen Ressortforschung

Heike Gerighausen1, Holger Lilienthal1, Alexander Gocht2, Antonia Ortmann2, Gideon Tetteh2

Kontakt: [email protected], [email protected]

1Julius Kühn-Institut, Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen

2Johann Heinrich von Thünen-Institut,

www.julius‐kuehn.dewww.thuenen.de

Jo a e c o ü e st tut,Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei

Nutzergespräch zur Weiterentwicklung der nationalen Copernicus IT-Plattform (CODE-DE), 20.03.2018, Bonn

Inhalt

Kurzvorstellung JKI & Thünen

Z künftige An end ngss enarien a s Sicht der Ressortforsch ng Zukünftige Anwendungsszenarien aus Sicht der Ressortforschung

Erste Erfahrungen aus dem Projekt AGRO‐DE

Status im Projekt Nutzung der CODE‐DE WebApp Einbindung von Prozessoren/ DockernEinbindung von Prozessoren/ Dockern

Anforderungen an CODE‐DE aus Sicht der Ressortforschung

Must have Must‐have Nice‐to‐have

Resümee


Resümee

Julius Kühn-Institut

Gründung zum 1 1 2008 (Gesetz zur Neuordnung der

Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen

Gründung zum 1.1.2008 (Gesetz zur Neuordnung der Ressortforschung im Geschäftsbereich des BMEL)

Selbständige Bundesoberbehörde und ein Bundesforschungsinstitut im Geschäftsbereich des BMEL mit festgelegten Aufgaben im Pflanzenschutzgesetz, Gentechnikgesetz, Chemikaliengesetz und hierzu erlassenen Rechtsverordnungen

Als Ressorteinrichtung für das Schutzziel Kulturpflanze zuständig Pflan en enetik (Zü ht n sfors h n Zü ht n ) Pflanzengenetik (Züchtungsforschung, Züchtung) Pflanzenbau, Pflanzenernährung Pflanzenschutz und Pflanzengesundheit


17 Institute mit ca. 1200 Beschäftigten, Hauptsitz Quedlinburg

Julius Kühn-Institut

Fernerkundliche Expertise am JKI-PB seit vielen Jahren (Projekte z.B.: AGRO-DE, SattGrün, SatAgrarStat, RiflE, Dryland)

„Copernicus Relay“ für Landwirtschaft in Deutschland= Dr. Holger Lilienthal

Forschungszentrum für Landwirtschaftliche Fernerkundung

Etablierung im März 2017 Kompetenzzentrum für Fernerkundung und Ansprechpartner für die Fachinstitute

des JKI und andere Forschungseinrichtungen und Behörden Erstellung aktueller landwirtschaftlicher Geoinformationen für die

Forschungsfragestellungen des JKI sowie für die Beratung des und für Berichterstattungen an das BMEL

Organisation von Workshops und Fachveranstaltungen


Verstetigung der Ergebnisse und Methoden aus Drittmittelprojekten

AG1

Thünen-Institut

Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei

14 Institute (bundesweit) mit ca. 400 Wissenschaftlern, Hauptsitz Braunschweig

Nationale und europäische Politikberatung und Forschung Nationale und europäische Politikberatung und Forschung

Im Bereich Land‐, Forstwirtschaft und Fischerei

Relevante aktuelle und zukünftige Monitoring Aufgaben:

Treibhausgasberichtserstattung Forst‐ und Landwirtschaft Bundeswaldinventur Biodiversitäts‐Monitoring


Zukünftige Anwendungsszenarien {Auswahl}

Ackerland Grünland Forst

Behörde/ VerwaltungZi l

Landwirt

zum Beispiel: Kulturartenklassifikation, BedeckungPhänologie

Zielgruppen

zum Beispiel:Bestandesparameter Phänologie

Erträge

zum Beispiel:

Bestandesparameter vor/nach Winter Situation

Erträge

Grünlandklassifikation Grünlandumbruch, Schnitthäufigkeit

zum Beispiel: Grünlandertrag

zum Beispiel:


zum Beispiel: Waldnutzung, Baumartenerkennung

Übersicht potenzieller Anwendungsszenarien in der Ressortforschung{Auswahl}

Aufgaben/ Forschung Gesetzliche Grundlagen/ Verankerung

Land‐nutzung

(A/G/W)

Land‐schafts‐elemente

+Schlag‐

Kulturart &

Fruchtfolge

Ertrag Zwischen‐frucht

Schnitt‐häufig‐keit

Grünland‐umbruch

Baumarten‐erkennung

Struktur‐merkmale/Biomasse

A k l d G ü l d W ldgeometrie Ackerland Grünland Wald

Biodiversitäts‐Monitoring

UN‐Agenda 2030, EU Biodiversitäts‐strategie 2020

UNFCCCTHG‐Berichterstattung

UNFCCC, Kyoto‐Protokoll,EU‐VO 525/2013

Bundeswaldinventur BWaldG

Flächenstatistik AgrStatG

Ertragsstatistik AgrStatG

Wasserinfiltration/ WHGHochwasserschutz WHG

Erosionsschutz BBodSchG

Schaderregerbefall PflSchG

www.julius‐kuehn.dewww.thuenen.dewww.julius‐kuehn.dewww.thuenen.de

GAP Agrarpolitik Politikfolgenabschätzg. IA EU‐COM

Zukünftige Anwendungsszenarien

Beispiel TI: Schlaggrenzen/ Schlaggeometrie

LPIS‐Vektordatensatz im Vergleich zurtatsächlichen aktuellen Situation (Quelle: JRC)



Räumliche Verfügbarkeit: Deutschland (Ackerfläche, Grünlandfläche)

Beispiel TI: Schlaggrenzen/ Schlaggeometrie

Zeitliche Verfügbarkeit: jährlich (Ende des Jahres)

g ( )

Zusatzdaten: LPIS‐ReferenzflächenZusatzdaten: LPIS‐Referenzflächen

Zeitliche Brisanz: Basisinformation mit hoher Priorität

D d V h l i d 5 J h

• Atmosphärenkorrigierte, wolkenmaskierte S2‐Daten

Dauer der Vorhaltung: mindestens 5 Jahre

Technische Anforderungen: • Kalibrierte, terrainkorrigierte S1‐Daten als Gamma0• Bereitstellung der S1‐Daten als Orbitmosaik• Datenzugang über WCS


g g


Flächenstatistik (AgrStatG)Landwirtschaftszählung 2016

FernerkundungSentinel‐1

Beispiel JKI: Kulturarten und Fruchtfolgemonitoring

g



Räumliche Verfügbarkeit: Deutschland (Ackerfläche)

Beispiel JKI: Kulturarten und Fruchtfolgemonitoring

Zeitliche Verfügbarkeit: mindestens 2 x jährlich (Stichtage Frühjahr, Sommer, …)

g ( )

Zusatzdaten: LPIS Referenzflächen Daten externer BehördenZusatzdaten: LPIS, Referenzflächen, Daten externer Behörden

Zeitliche Brisanz: Basisinformation mit hoher Priorität

D d V h l i d 5 J h (3 J h T b i F h f l )

• Atmosphärenkorrigierte, wolkenmaskierte S2‐Daten

Dauer der Vorhaltung: mindestens 5 Jahre (3 Jahres Turnus bei Fruchtfolgen)

Technische Anforderungen: • Atmosphärenkorrektur auch in den Wintermonaten • Kalibrierte, terrainkorrigierte S1‐Daten als Gamma0• Bereitstellung der S1‐Daten als Orbitmosaik


g• Datenzugang über WCS

A fba eines Cl sters r Bereitstell ng onAufbau eines Clusters zur Bereitstellung von aktuellen Fernerkundungsprodukten für die Landwirtschaft

Pilotstudie zur Nutzung von Copernicus für die Landwirtschaft Landwirt im „Fokus“

Koordination: JKI, Dr. Holger Lilienthal

L f i 36 M 1 7 2016 30 6 2019Laufzeit: 36 Monate, 1.7.2016 – 30.6.2019

Kickoff Meeting: 26.9.2016, Staatsdomäne Beberbeck (HE)

Förderung: Programm zur Innovationsförderung „Big Data in der Landwirtschaft“ desFörderung: Programm zur Innovationsförderung „Big Data in der Landwirtschaft des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL)

Fördervolumen: ca. 1,8 Mio


Pilot in CODE-DE für Themenbereich Landwirtschaft

AGRO-DE: erste Erfahrungen mit CODE-DE

Zeitlich parallele Entwicklung von CODE-DE und AGRO-DE führt zu

Status im Projekt (in Bezug auf CODE-DE)

Zeitlich parallele Entwicklung von CODE-DE und AGRO-DE führt zu mehrfachen Verzögerungen im Projekt

Erste Datenbereitstellung (Sentinel-2) im Projekt 10/2017

zunächst Transfer via externer Festplattenspeicher (12TB) derzeit Transfer über ftp-Datendownload (~wöchentlich)

In Folge Etablierung eines JKI-eigenen automatischen Datendownloads mit Vorprozessierungskette für Sentinel-1 und Sentinel-2 Daten

Erster Test eines Docker Containers auf Calvalus* im März 2018 Erster Test eines Docker-Containers auf Calvalus* im März 2018

WebApp der Firma EOMAP zur Visualisierung von Sentinel-2 Daten und ersten Produkten: https://eoapp-agro.eomap.com/


p pp g p

*DLR interne Prozessierungsplattform

AGRO-DE: erste Erfahrungen mit CODE-DEParameterParameter

Datum/ ZeitraumDatum/ Zeitraum


https://eoapp-agro.eomap.com/


Nutzung der CODE-DE WebApp

nur für schnelles Datenscreening vereinzelt Datendownload

Website-Design ansprechend

S h O ti d E b i i li i h d d i lfälti

… nur für schnelles Datenscreening, vereinzelt Datendownload

Such-Optionen und Ergebnisvisualisierung ansprechend und vielfältig (Quicklooks, Metadaten, etc.)

Performanz der Recherche gut

Einzeldatendownload funktioniert gut

ABER:

Keine automatische Benachrichtigung bei Aktualisierungen bzw. neuen Funktionalitäten auf CODE-DE

Neue Funktionen (CODE-DE Prozessoren) nicht für Nutzer der ersten Stunde“


Neue Funktionen (CODE DE Prozessoren) nicht für Nutzer der „ersten Stunde aktiviert …


Nutzung der CODE-DE WebApp…



Nutzung der CODE-DE WebApp

Stand 20.3. bei Nutzeranfrage vom 1.3.18


AGRO-DE: erste Erfahrungen

Einbindung eigener Prozessoren auf CODE-DE (hosted processing/Docker)

E t T t f CALVALUS* i Mä 2018 Erster Test auf CALVALUS* im März 2018

Docker-Container zur Beobachtung der Entwicklung von Bestandesparameternlandwirtschaftlicher Flächen (z.B. Biomasse, LAI)

Test erfolgreich

eine S2-Kachel (32UPD)

April bis Juni (16 Datensätze)

Verwendung atmosphärenkorrigierter, wolkenmaskierter S2-Daten

Transfer des Dockers und der Ergebnisse „manuell“ via ftp

Docker-Container soll möglichst bald auf CODE-DE Plattform getestet werden

www.julius‐kuehn.dewww.thuenen.de*DLR interne Prozessierungsplattform

AGRO-DE: erste Erfahrungen

Einbindung eigener Prozessoren auf CODE-DE (hosted processing/Docker)

JJJJ MM TTJJJJ MM TT2017 04 102017 04 172017 04 20

April

2017 04 272017 04 302017 05 072017 05 10

P1 ‐ 3

2017 05 102017 05 172017 05 272017 05 302017 06 06

Tile 32UPD

R/G/B: 30.4./27.5./19.6

2017 06 062017 06 092017 06 162017 06 19


0 06 92017 06 262017 06 29Juni

Thünen-Institut: erste Erfahrungen mit CODE-DE

Anforderungen können zur Zeit nicht bewertet werden, weil noch keine operationelle Lösung und somit keine Erfahrungen gesammelt werden könnenp g g g

Herausforderungen werden sein:

Anbindung von externen Daten

Anforderungen an des Datenschutzes (InVeKoS Nutzung)

Vorprozessierungslevel (SAR)

Lizensierung von Prozessierungssoftware

Hardwarekapazitäten für bundesweite Anwendungen

Finanzierungsmodell nach der Testphase noch unbekannt, ist aber wichtig für die Planung


CODE-DE Anforderungen: “Must-have”

Daten: S1 Level-1 SLC (TI), S1 Level-1 GRD kalibriert, terrainkorrigiert als Gamma0 (JKI, TI)S2 L2A + wolkenmaskiert, nahezu ganzjährig (JKI, TI)

Verfügbarkeit: bundesweit, 1-2 Tage nach Aufnahme (JKI)bundesweit, Ende des Jahres (TI)

Plattform: operationelles und zuverlässiges System mit automatisierter Ergebnisbereitstellung; Transfer der Produkte z.B. über Webdienste (WCS) mit Nutzerverwaltung

Automatische Mitteilung über Aktualisierungen, kurze Response-Zeiten des HelpDesk

Einbindung der Daten Dritter Parteien zum Beispiel aus einer PostgreSQL-Datenbank muss möglich sein, Schutz dieser Daten- bzw. Datenrechte

Regelung zum Urheberrecht und Schutz des Software-Codes in Docker-Container


Regelung zum Urheberrecht und Schutz des Software Codes in Docker Container

Verfügbarkeit der Plattform: JETZT (Gestern), mit langfristiger Perspektive

CODE-DE Anforderungen: “Nice-to-have”

Testplattform als Vorstufe zum operationellen Dienst

Docker-Manual, Docker-Workshops

„Newsletter“ / Info-Dienst, wenn S2-Daten <20% Wolkenbedeckung für ausgewählte Testgebiete/ Kacheln verfügbar sind

Ü Übersicht zu Aktivitäten anderer Behörden („Liste“) um Austausch (Erfahrungen/ Datenprodukte) zu ermöglichen

Können Daten und Produkte zwischen unterschiedlichen Nutzern ausgetauscht Können Daten und Produkte zwischen unterschiedlichen Nutzern ausgetauscht werden?


Resümee

Bedarf an einer performanten Cloud-Lösung zur Prozessierung von Daten für behördliche Anwendungen ist vorhanden

Verzögerung bei CODE DE sowie Unklarheiten der mittel bis langfristigen Verzögerung bei CODE-DE sowie Unklarheiten der mittel- bis langfristigen Vorhaltung und Strategie führen jedoch zur Dopplung von Arbeitsprozessen und dem Aufbau von eigenen Lösungen an den Behörden

Eine Plattform mit definiertem, ausbaufähigem Prozessierungskontingent ist erforderlich

Gewährleistung eines Daten-Standards auf nationaler Ebene: ein einheitlicher Gewährleistung eines Daten-Standards auf nationaler Ebene: ein einheitlicher Ausgangsdatensatz für S1-SLC, S1-GRD, S2-L2A

Anforderungen an den Datenschutz im Rahmen der Anbindung von externen Daten müssen erfüllt werden

Klare Langzeitstrategie: EU KOM Europäische Lösung oder nationale Hubs?


Kein Rolling Archive

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