Unmanned Aerial Vehicles (UAV) wurden in den letzten Jahren zu beliebten Plattformen für die Sammlung von mit Fernerkundungsmethoden erhobenen Geodaten (Hardin & Jensen 2011). Verschiedene Anwendungen in vielen Forschungsbereichen wie Archäologie (Hendrickx et al. 2011), Forstwirtschaft oder Geomorphologie (Martinsanz 2012) entwickelten sich.
Dieser Beitrag befasst sich mit der Erzeugung von multitemporalen Crop Surface Models (CSM) mit sehr hoher Auflösung zur Überwachung von Reiswachstum mit günstiger Ausrüstung. Das Konzept der Generierung von multitemporalen CSM mittels terrestrischem Laserscanning
(TLS) wurde bereits von Hoffmeister et al. (2010) eingeführt. Für diese Studie wurde die Datenerfassung mit einem günstigen und leichten Mini-UAV (< 5 kg) durchgeführt. UAV allgemein und vor allem kleinere, wie das hier vorgestellte System, schließen eine Lücke in der Fernerkundung im Nahbereich (Berni et al. 2009, Watts et al. 2012). Im Präzisionsackerbau liefern häufige Erhebungen von Fernerkundungsdaten im Nahbereich, während der  Vegetationsperiode, wichtige räumliche Informationen über den Pflanzenzustand. Variabilität im Pflanzenwachstum kann durch Vergleich der CSM in verschiedenen phänologischen Stadien erkannt werden.
In diesem Beitrag wird das Verfahren, welches bereits für Gerste genutzt wurde (Bendig et al. 2013), auf eine andere Feldfrucht in einer anderen Umgebung angewendet. Das Untersuchungsgebiet ist ein Versuchsfeld für Reis in Nordost-China (Sanjiangebene). Zwei Reissorten wurden dort gepflanzt und mit unterschiedlichen Mengen Stickstoffdünger behandelt. Im Juli 2012 wurden drei UAVKampagnen durchgeführt. Zusätzlich erfolgte die Erhebung weiterer destruktiver und nicht destruktiver Felddaten. Das UAV-System ist ein MK-Okto von Hisystems (www.mikrokopter.de), ausgestattet mit einer hochauflösenden optischen Digitalkamera. Das selbst gebaute und selbst gewartete System hat eine Nutzlast von bis zu 1 kg, eine Flugdauer von durchschnittlich 15 Minuten und kann bis zu einer Windgeschwindigkeit von unter 19 km/h betrieben werden. Die Erfassung der Stereobilder erfolgte bei einer Flughöhe von 50 m und einer 44 % Seit- und 90 % Vorwärtsüberlappung. Die Bilder werden in CSM mittels der Structure from Motion(SFM)-basierten Software Agisoft Photoscan 0.9.0 prozessiert. Die resultierenden Modelle verfügen über eine Auflösung von 0,02 m.
Weitere Datenverarbeitung in Esri ArcGIS ermöglicht quantitative Vergleiche der Pflanzenhöhen. Die multitemporalen Datensätze werden auf Basis sogenannter „Versuchsplots“ analysiert. Die Ergebnisse können mit den zusätzlichen Felddaten verglichen und kombiniert werden. Die Erfassung von Wuchshöhe mit nichtinvasiven Messverfahren ermöglicht die Analyse der Korrelation zu Biomasse und anderen Pflanzenparametern, die im Feld gemessen werden (Hansen & Schjoerring 2003, Thenkabail et al. 2000). Die hier vorgestellte Methode kann somit eine wertvolle Ergänzung für die Erkennung solcher Korrelationen liefern.

Schlüsselwörter: Landwirtschaft, Biomasse, DGM, multitemporale Daten, Pflanzenhöhe, Reis, UAV