EnHANCE | EnMAP Hyperspektraldaten zur Verbesserung der numerischen Schätzung des organischen Kohlenstoffgehalts im Boden

EnHANCE (EnMAP Hyperspectral data for Advancing Numerical soil organic Carbon Estimation) bringt das FERN.Lab Team am GFZ und das Berliner Start-up Seqana, spezialisiert auf Kohlenstofflandwirtschaft, zusammen, um das Potenzial hyperspektraler Daten für die SOC-Überwachung zu untersuchen. Während aktuelle Kohlenstoffmärkte und landwirtschaftliche Entscheidungshilfen überwiegend auf multispektralen Satellitendaten basieren, untersucht EnHANCE, wie die höhere spektrale Auflösung der EnMAP-Mission (und zukünftiger Missionen wie CHIME) die Genauigkeit, Robustheit und räumliche Detailgenauigkeit von SOC-Schätzungen deutlich verbessern kann. Das Projekt vergleicht bestehende multispektrale SOC-Modelle mit neu entwickelten hyperspektralen Ansätzen, integriert fortgeschrittene Vorverarbeitungs- und Datenfusionsmethoden und bewertet den praktischen Nutzen hyperspektraler Informationen für MRV-Systeme.

Durch die Kombination der Expertise des FERN.Lab in der Verarbeitung hyperspektraler Daten mit der operativen, KI-basierten SOC-Modellierungsplattform von Seqana zielt EnHANCE darauf ab, validierte Methoden bereitzustellen, die die Integrität des Kohlenstoffmarktes stärken und regenerative Landwirtschaft unterstützen. Die Projektergebnisse werden zuverlässigere SOC-Karten, geringere Modellunsicherheiten und eine verbesserte Erfassung kleiner, aber relevanter Kohlenstoffveränderungen im Boden ermöglichen – und so Landwirt:innen, Kohlenstoffprojektentwickler:innen und Entscheidungsträger:innen helfen, fundierte Entscheidungen für Klimaschutz, Bodengesundheit und nachhaltige Landnutzung zu treffen.