Forschungsprojekte

BAB 049/21: Open Data Cube als Datenrepository und Analysewerkzeug für Dürremonitoring

Aufbau von Analyse-Tools für wiederkehrende agrarpolitische Fragestellungen anhand des Beispiels Dürremonitoring

Ausgangssituation

An der Bundesanstalt für Agrarwirtschaft und Bergbauernfragen (BAB) befindet sich ein Rechen-Cluster, auf der ein Open Data Cube (ODC https://www.opendatacube.org/) eingerichtet wurde. Im Rahmen der laufenden Weiterentwicklung wird die Datenbasis kontinuierlich erweitert und ausgebaut. Der Datenwürfel (ODC) wurde entwickelt, um die ständig anwachsenden Mengen an Satellitenbilddaten effizient verwalten zu können. Das einzigartige am Open Data Cube der BAB soll die Erweiterung der ursprünglich für Satellitenbilder gedachten Technologie sein, sodass auch andere Daten indiziert und als Zeitreihen in diesen mehrdimensionalen Datenwürfel geladen werden können. Dadurch wird es möglich, eine Vielzahl an Raster- und rasterisierte Vektordaten (ZAMG, ALS, INVEKOS uvm.) und Satellitenbilder in einem System zu verschneiden und auszuwerten. Zusätzlich zur rein räumlichen Analyse kann im mehrdimensionalen Datenwürfel auch die zeitliche Dimension in den Berechnungen und Auswertungen berücksichtigt werden, was die Analysen von Zeitreihen ermöglicht. Aus Sicht der landwirtschaftlichen Grundlagenforschung und Agrarpolitik sind Fragen des Trockenheits- oder Anbaumonitorings, wie z.B. die zeitliche Entwicklung der Anbaufläche von Brotgetreide, von großer Bedeutung. Exakt hier liegt die Stärke der Datenwürfeltechno-logie mit der performanten Analyse im Big Data Bereich über zusätzliche Zeitdimensionen. Dadurch ist es z.B. möglich, die Entwicklung des Brotgetreideanbaus in den letzten 20 Jahren darzustellen (Höhenlagen, geographische Verteilung, Klimadaten der ZAMG etc.). Für die Zeitreihenanalyse sind unter anderem MO-DIS-Satellitendaten vorgesehen, da im Vergleich zu Sentinel-2-Produkten (ab 2015) bereits langfristige Zeitreihen (ab 2000) vorliegen. Der Bedarf dieser Werkzeuge zeigte sich bereits im Jahr 2018, als eine Dür-rekulisse zur Abwicklung einer Dürreentschädigung an Landwirt:innen mit relativ rudimentären, technolo-gisch veralteten und einfachen IT/GIS-Anwendungen erstellt wurde. Unter Einsatz aktueller IT- und GIS-Technologien sollen derart wiederkehrende Fragestelllungen bei neuerlich auftretenden Wetterkapriolen (z.B. Frühjahrsdürre 2020) mit geringer Vorlaufzeit beantwortet werden können. Das verbesserte Analyse-Tool-Dürremonitoring soll dazu beitragen, derartige agrarpolitische Fragestellungen in Zukunft wesentlich zielgerichteter beantworten zu können. Im Rahmen einer zukünftigen Digitalisierungsstrategie in der Landwirtschaft (Geodateninfrastruktur GDI) kann der bestehende ODC am BAB für die Anwendung eines Dürremonitorings als IT-Systemgrundlage dienen. Die Erkenntnisse aus dem Projekt sollen interessierten Expert:innen aus dem behördlichen Umfeld frei zur Verfügung gestellt werden.

Zielsetzung

Entwicklung eines Dürremonitoring: Dazu werden aktuelle österreichische Wetterdaten analysiert und mit 30-jährigen Zeitreihen (Klimaperiode) verglichen, um Dürreperioden zu identifizieren. Dabei sollen die Auswirkungen von Dürreperioden auf bestimmte Kulturpflanzenarten untersucht und die zeitliche Veränderung der Schlagnutzung unter sich verändernden Klimabedingungen und regionalen Verschiebungen analysiert werden (Time Series Analysis). Um sämtliche Einflussfaktoren zu identifizieren, werden auch Verfahren des statistischen Lernens und der Mustererkennung (Machinelearning, KI) herangezogen. Dies dient neben einer (begrenzt möglich) Prognosemöglichkeit in erster Linie der Beurteilung der Wichtigkeit verschiedener Einflussfaktoren sowie der Vereinfachung der entwickelten Modelle auf möglichst wenige, aber umso relevantere Umweltdaten.

Cloudbasierte Speicherung: : Der ODC soll als vernetzte Datenstelle dienen und über Cloud Object Storage Schnittstellen (z.B. S3) für Dateneinbindungen offen fungieren können. Damit soll ein Teil der bestehenden Geodateninfrastruktur ersetzt werden. Diese Lösung soll Fehlerquellen minimieren, die aktuellsten Daten allen NutzerInnen unmittelbar zur Verfügung stellen und dezentral verwaltet werden können.

Nutzererstellte Analysen: Nutzer sollen die notwendigen Analysen selbständig via Internetbrowser auf der Infrastruktur des BAB durchführen können. Dabei sollen bestehende Analysefunktionen (Jupyter Notebook, R-Studio) erweitert und wiederkehrende Auswertungen diverser Fragestellungen aktualisiert werden können.

Performante Geodatensammlung: Speicherung der Daten in Rasterform als Analysewerkzeug und zur Bereitstellung (JupyterLab, WMS und WCS).

Knowhow Aufbau: Aufbau von Knowhow im Rahmen neuer Technologien. Im speziellen Wissensaufbau im Bereich der Datenwürfeltechnologie im Rahmen der GIS-Koordination des BMLRT (Agrardatenraum).

Durchgeführte Arbeiten 2021

Das Analyse-Tool Dürremonitoring konnte erfolgreich abgeschlossen und die Relevanz des Open Data Cube als Datenrepository und Analysewerkzeug verdeutlicht werden. Es wurde damit eine Basis geschaf-fen, die es erlaubt, diese oder ähnliche wiederkehrende Fragestellungen mit aktuellen Daten kurzfristig beantworten zu können. Die Analysefunktionen werden mittels Jupyter Notebooks für den Nutzer bereit-gestellt und können eigenständig nach Bedarf angepasst und erweitert werden.

Auf Basis der Flächenschwerpunkte der aktuellen Acker- und Grünlandnutzung für jede Katastralgemeinde Österreichs wurden definierte Klimaparameter wie z.B. die klimatische Wasserbilanz, Hitzetage und Trockenperioden von 10 oder mehr Tagen für die Klimanormalperiode 1961-1990 als auch 1991-2020 berechnet. Ohne ODC wären derart komplexe Berechnungen nicht in der kurzen Bearbeitungszeit von wenigen Tagen durchführbar gewesen. Die Ergebnisse dieser Analysen wurden dem BMF zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung gestellt.

Geplante Arbeiten 2022

Aufgrund der positiven Erfahrungen, die im Verlauf des ODC-Projekt gesammelt werden konnten und dessen Stärken, nämlich große Mengen an Rasterdaten (Satelliten, Klimadaten, ALS uvm.) strukturiert abspeichern und für viele Fragestellungen kombiniert auswerten zu können, wird der ODC vom Teststatus in den laufenden Betrieb übernommen und als dauerhaftes Analysewerkzeug im Datenpool der BAB verankert.

Zeitplan

Projektbeginn: 1.1.2021

Projektende: 31.12.2022

laufend
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