HANNOVER / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Generation von hyperspektralen Sensoren, entwickelt vom Fraunhofer IST, verspricht eine Revolution in der Erdbeobachtung. Diese Technologie ermöglicht es, hochpräzise Daten für die Landwirtschaft zu liefern, die entscheidend für die Optimierung von Erträgen und Ressourcenmanagement sind.
Die Landwirtschaft steht weltweit vor großen Herausforderungen, die durch den Klimawandel und den steigenden Bedarf an hochwertigen Lebensmitteln verschärft werden. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, sind präzise Informationen über den Zustand von Pflanzen und Böden unerlässlich. Hier kommt die hyperspektrale Fernerkundung ins Spiel, die bisher jedoch nur mit großen und teuren Systemen möglich war.
Das vom Fraunhofer-Institut für Schicht- und Oberflächentechnik IST entwickelte Projekt RAINBOW, gefördert von der ESA, zielt darauf ab, diese Technologie auf kleine Satelliten zu bringen. In Zusammenarbeit mit Airbus Defence & Space und der VISTA Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH wurde ein innovativer Bandpassfilter entwickelt, der auf der Filter-on-Chip-Technologie basiert. Dieser Filter deckt über 30 spektrale Kanäle im Bereich von 400 bis 1700 Nanometern ab und ermöglicht so eine detaillierte Analyse der Erdoberfläche.
Die am Fraunhofer IST gefertigten Filter basieren auf hochpräzisen Sputterverfahren, die eine pixelgenaue Strukturierung ermöglichen. Dies reduziert die Komplexität und Kosten der optischen Systeme erheblich, was besonders für den Einsatz in kleinen Satelliten von Vorteil ist. Dr. Philipp Farr, Gruppenleiter am Fraunhofer IST, betont die Bedeutung dieser Entwicklung für die Bereitstellung wirtschaftlicher hyperspektraler Daten.
Für die Landwirtschaft bedeutet dies einen erheblichen Fortschritt. Die gewonnenen Daten ermöglichen eine detaillierte Analyse von Pflanzenzuständen, was für die Optimierung von Bewirtschaftungsstrategien und das Ressourcenmanagement entscheidend ist. Darüber hinaus eröffnen sich neue Möglichkeiten in der Qualitäts- und Ertragsprognose sowie bei der Bestimmung des Kohlenstoffgehalts von Böden, was die Effizienz von Zertifizierungsprozessen im Bereich der Kohlenstoffbindung steigern kann.
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