"Horisont 2020 programm" projekt MLTTO16803R
MLTTO16803R (GA 687320) "Mitmemastaabiline SENTINEL-satelliitide Maa seire infopank MULTIPLY (1.01.2016−31.12.2019)", Lea Hallik, Tartu Observatoorium, Tartu Ülikool, Loodus- ja täppisteaduste valdkond, Tartu observatoorium.
GA 687320
MLTTO16803R
Mitmemastaabiline SENTINEL-satelliitide Maa seire infopank MULTIPLY
MULTIscale SENTINEL land surface information retrieval PLatform
MULTIscale SENTINEL land surface information retrieval PLatform
MULTIPLY
1.01.2016
31.12.2019
Teadus- ja arendusprojekt
Horisont 2020 programm
ETIS klassifikaatorAlamvaldkondCERCS klassifikaatorFrascati Manual’i klassifikaatorProtsent
1. Bio- ja keskkonnateadused1.8. Keskkonnaseisundit ja keskkonnakaitset hõlmavad uuringudT270 Keskkonnatehnoloogia, reostuskontroll1.4. Maateadused ja sellega seotud keskkonnateadused (geoloogia, geofüüsika, mineroloogia, füüsiline geograafia ning teised geoteadused, meteoroloogia ja ning teised atmosfääriteadused, klimatoloogia, okeanograafia, vulkanoloogia, paleoökoloogia100,0
PerioodSumma
01.01.2016−31.12.201981 500,00 EUR
81 500,00 EUR
Euro

SENTINEL'ide ajastu algusega on muutunud kättesaadavaks enneolematu hulk Maaseire andmeid. Käesoleval hetkel puudub ühtne paindlik raamistik, mis võimaldaks integreerida erinevate sensorite vaatlusandmeid maismaa keskkonna seisundi hindamiseks. MULTIPLY pakub sellele probleemile lahenduse. Projekti käigus arendatakse välja efektiivne tarkvaraplatvorm, mis kasutab uusimaid füüsikalise kiirguslevi mudeleid ja andmetöötlusmeetodeid, et pakkuda järjepidevat kõrge ajalise ja ruumilise lahutusega maapinna parameetrite hinnangute andmevoogu. Keskkonna parameetrite hinnangud saadakse erinevate SENTINEL-satelliitide ja teiste seiresatelliitide (e.g. ProbaV, Landsat, MODIS) vaatlusandmete ühise ja sidusa interpreteerimise tulemusena. Platvorm võimaldab kasutajatel vahetada ja lisada komponente vastavalt oma vajadusele. Projekt baseerub ESA poolt välja töötatud kaugseire andmepankade kontseptsioonil EO-LDAS, mis on tõestanud oma võimekust produtseerida maapinna parameetrite hinnanguid, kombineerides kiirguslevi mudelite abil erinevaid vaatlusandmestikke. MULTIPLY loob universaalse paindliku andmepanga kaugseire programmi Copernicus teenuste jaoks, mis pakub integreeritud ja kooskõlalisi kõrgel tasemel visualiseerimisvahenditega andmeprodukte kergesti ligipääsetavas virtuaalmasinas. Lõppkasutajaid koolitatakse ja kaasatakse kogu projekti jooksul. Konkreetsed näidisprojektid hõlmavad rakendusi metsanduses, loodusressurside majandamisel, põllukultuuride saagikuse hindamisel ja modelleerimisel ning elurikkuse kaitsel. Lisaks pakub üks näidisprojekt võimaluse kalibreerida teiste satelliitide andmestikke.
With the start of the SENTINEL era, an unprecedented amount of Earth Observation (EO) data will become available. Currently there is no consistent but extendible and adaptable framework to integrate observations from different sensors in order to obtain the best possible estimate of the land surface state. MULTIPY proposes a solution to this challenge. The project will develop an efficient and fully traceable platform that uses state-of-the-art physical radiative transfer models, within advanced data assimilation (DA) concepts, to consistently acquire, interpret and produce a continuous stream of high spatial and temporal resolution estimates of land surface parameters, fully characterized. These inferences on the state of the land surface will be the result from the coherent joint interpretation of the observations from the different Sentinels, as well as other 3rd party missions (e.g. ProbaV, Landsat, MODIS). The framework allows users to exchange components as plug-ins according to their needs. The proposal is based on the EO-LDAS concepts developed within several ESA-funded projects, which have shown the feasibility of producing estimates of the land surface parameters by combining different sets of observations through the use of radiative transfer models. We will provide a fully generic flexible data retrieval platform for Copernicus services that provides integrated and consistent data products in an easily accessible virtual machine with advanced visualisation tools. Users will be engaged throughout the process and trained. Moreover, user demonstrator projects include applications to crop monitoring & modelling, forestry, biodiversity and nature management. Another user demonstrator project involves providing satellite operators with an opportunity to cross-calibrate their data to the sciencegrade Sentinel standards.
KirjeldusProtsent
Rakendusuuring100,0
AsutusRollRiikTüüpKommentaar
ADAS UK LIMITEDpartnerSuurbritannia ja Põhja-Iiri Ühendkuningriikettevõte
ASSIMILA LTDpartnerSuurbritannia ja Põhja-Iiri Ühendkuningriikettevõte
BROCKMANN CONSULT GMBHpartnerSaksamaa Liitvabariikettevõte
LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITAET MUENCHENpartnerSaksamaa Liitvabariikülikool
UNIVERSIDAD DE ALCALApartnerHispaania Kuningriikülikool
UNIVERSITE DE VERSAILLES SAINT-QUENTIN-EN-YVELINESpartnerPrantsuse Vabariikülikool
UNIVERSITEIT LEIDENkoordinaatorMadalmaade Kuningriikülikool
UNIVERSITY COLLEGE LONDONpartnerSuurbritannia ja Põhja-Iiri Ühendkuningriikülikool