KOMVIISSION DER EUROPÄISCHEN GEMEINSCHAFTEN 
K0MC94) 332 endg. 
Brüssel, den 19.09.1994 
BERICHT DER KOMMISSION 
ERSTE BILANZ DER PHASE 1 (1989-1993) 
DES PILOTVORHABENS FUR DEN EINSATZ 
DER FERNERKUNDUNG 
IN DER AGRARSTATISTIK 
INHALTSVERZEICHNIS 
1. EINLEITUNG 
2. AKTION 1: REGIONALE FLACHENERFASSUNG 
2.1 Ziel und Methoden 
2.2 Ablauf der Arbeiten 
2.3 Ergebnisse 
2.4 Technische Auswirkungen auf andere Programme 
2.5 Schlussfolgerungen und Leitlinien 
3. AKTION 2: VEGETATIONSBEDINGUNGEN UND 
ERTRAGSINDIKATOREN 
3.1 Ziel und Methoden 
3.2 Ablauf der Arbeiten 
3.3 Ergebnisse 
3.4 Technische Auswirkungen auf andere Programme 
3.5 Schlussfolgerungen und Leitlinien 
4. AKTION 3: ERSTRAGSVORAUSSCHATZUNGSMODELLE 
4.1 Ziel und Methoden 
4.2 Ablauf der Arbeiten 
4.3 Ergebnisse 
4.4. Technische Auswirkungen auf andere Programme 
4.5 Schlussfolgerungen und Leitlinien 
5. AKTION 4: FLACHEN UND ERTRAGSEINSCHATZUNG NACH 
EINEM EUROPAISCHEN SCHNELLVERFAHREN 
5.1 Ziel und Methoden 
5.2 Ablauf der Arbeiten 
5.3 Ergebnisse 
5.4 Schlussfolgerungen und Leitlinien 
6. UNTERSTUTZENDE AKTIONEN UND SYNTHESE 
6.1 Aktion Nr. 5: Fortgeschrittenes landwirtschaftliches 
Informationssystem 
6.2 System von Flaechenstichproben 
6.3 Aktion 7: Langezeituntersuchungen 
6.4 Information und Kommunikation 
7. PROJEKTINTERNE UNTERSUCHUNGEN 
8. HAUSHALTSASPEKTE 
9. BEZIEHUNGEN ZU DEN VERTRETERN DER MITGLIEDSTAATEN 
10.SCHLUSSFOLGERUNGEN 
ANHANGE 
Anhang 1: Wichtigste Vertragspartner des Projekts in den 
Jahren 1990 und 1991 
Anhang 2: Kosten des Pilotvorhabens 
Anhang 3: Veröffentlichungen über das Vorhaben 
ERSTE BILANZ DER PHASE 1 
DES PILOTVORHABENS FüR DEN EINSATZ DER 
FERNERKUNDUNG 
IN DER AGRARSTATISTIK 
1 EINLEITUNG 
Mit diesem Bericht wird zum ersten Mal Bilanz der ersten fünf Jahre des 
Pilotvorhabens für den Einsatz der Fernerkundung in der Agrarstatistik 
1989-93 gezogen. Der Beschluß 88/503/EWG des Rates vom 
26. September 1988 sieht in seinem Artikel 3 einen Bericht über den Ablauf 
des Vorhabens vor, der dem Rat im ersten Halbjahr 1994 vorzulegen ist. Bei 
dem vorliegenden Bericht handelt es sich um eine vorläufige Version, die eine 
objektive Diskussion über die Ausrichtung der zweiten Phase ermöglichen 
soll. Behandelt werden auch die Tätigkeiten der Jahre 1987 und 1988 im 
Zusammenhang mit dem Pilotvorhaben. Auf Vorschlag des Europäischen 
Parlaments konnten bereits von 1987 an Mittel für die Vorbereitung des 
Vorhabens gebunden werden. 
Das Zehnjahresprogramm für den Einsatz der Fernerkundung in der 
Agrarstatistik wurde von der GD VI, Landwirtschaft, in Zusammenarbeit mit 
dem Statistischen Amt der Europäischen Gemeinschaften (SAEG) unter 
Berücksichtigung der Arbeiten der Gemeinsamen Forschungsstelle (GFS) auf 
diesem Gebiet initiiert. Die GFS ist für die Durchführung des Vorhabens in 
enger Zusammenarbeit mit den einzelstaatlichen Laboratorien und 
Einrichtungen zuständig. Der Ratsbeschluß hat nur für die ersten fünf 
Projektjahre, für die die technischen Einzelheiten festgelegt sind, finanzielle 
Auswirkungen. 
Ziel des Vorhabens ist die Umsetzung von Verfahren, die eine Verbesserung 
der gemeinschaftlichen Agrarstatistik mit Hilfe der Fernerkundung 
ermöglichen. Derartige Verfahren müssen auf relativ großen Flächen erprobt 
werden, und vor dem Übergang in die operationelle Phase muß ihre 
Übertragbarkeit gewährleistet sein. Dies setzt die Verwendung 
raumbezogener Daten voraus, deren kontinuierliche Verfügbarkeit 
sichergestellt ist. 
Bei den einzelnen Projekten wurden folgende Prioritäten gesetzt: 
Flächenerfassung 
Ertragserfassung 
Ertragsvorausschätzung 
Was den letzten Punkt anbetrifft, so wurde die ursprünglich als prioritär 
eingestufte Ertragsvorausschätzung für Nicht-EG-Staaten bis zur zweiten 
Phase zurückgestellt. 
Untersucht werden sollten die Kulturen mit der größten Bedeutung für die 
Märkte, allerdings ohne die Erzeugung für den Eigenverbrauch, wie z. B. 
Anbau von Futterpflanzen. 
Die Ergebnisse sollten nicht nur auf Gemeinschaftsebene, sondern auch auf 
regionaler oder nationaler Ebene repräsentativ sein. 
Tabelle 1: Aufbau des Pilotvorhabens 
Aktion 
1. Regionale 
Flächenerfassung 
2. Vegetationsbeding­
ungen und Ertrags­
indikatoren 
3. Modelle zur 
Erntevorhersage 
4. Europaweite Flächen-
und Ertragsschätzung 
nach einem Schnell­
verfahren Methoden 
Regressions Modelle 
Räumlicher und zeitlicher 
Vergleich von 
Vegetationsindizes (VI) und 
Oberflächentemperatur (Ts) 
(integrierte Werte) 
. Verbesserung bestehender 
agrometeorologischer 
Modelle 
. Integration von 
Satellv.cndaten in 
agrarmeteorologische 
Modelle 
. Ableitung agronomischer 
Parameter 
. Direkte Beziehungen 
Computergestützte 
Photointerpretation Geographische 
Ausdehnung 
5 ausgewählte 
administrative Regionen 
Ausgewählte Regionen 
und Stichproben. Dann 
Europa gesamt. 
Etwa 50 Testgebiete 
innerhalb Europas Eingangsdaten 
Satellitendaten mit hoher 
räumlicher Auflösung 
(SPOT, Landsat-TM) 
Satellitendaten mit 
relativ geringer 
räumlicher Auflösung 
(hauptsächlch AVHRR) 
Meteorologische Daten 
Agronomische 
Informationen 
Räumlich niedrig 
auflösende 
Satellitendaten 
Räumlich hoch 
auflösende 
Satellitendaten 
Räumlich 
hochauflösende 
Satellitendaten 
Unterstüzende Aktionen: 
5. Fortgeschrittenes 
landwirtschaftliches 
Informationssystem 
6. System von 
Flächenstichproben 
7. Langzeitunter­
suchungen Vergleich mit 
vorhergehenden Jahren 
Schätzungen basierend auf 
der Integration von den 
vorgenannten Methoden mit 
konventionellen Methoden 
Grundlegende Dokumente 
und Daten für die anderen 
Aktionen Integration aller 
vorliegenden Ergebnise 
Stratifizierung, 
Segmentierung. 
Stichproben im Gelände 
in Zusammenarbeit mit 
den Landwirten 
Neue Sensoren, 
Geographische 
Informationssysteme 
Zur Erreichung dieser Ziele wurde das Pilotvorhaben in sieben Aktionen 
unterteilt, die in der Tabelle 1 zusammenfassend dargestellt sind. 
Die Aktionen 1 bis 5 verfolgen jeweils ein spezifisches operationelles Ziel. Die 
Aktion 6 ist eine unterstützende Aktion, und die Aktion 7 umfaßt mehrere 
Langzeituntersuchungen, die nicht mit einem spezifischen operationeilen Ziel 
im Zusammenhang stehen. Im Hinblick auf die Überleitung zu operationeilen 
Anwendungen gliedern sich die Aktionen in drei Zeitschemata: 
- kurzfristig (3-5 Jahre): Aktionen 1,2 und 4 
- mittelfristig (5-10 Jahre): Aktionen 3 und 5 
- langfristig (über 10 Jahre): Aktion 7. 
Das aus neun Bediensteten bestehende und durch nationale Experten 
ergänzte Projektteam wurde in den Jahren 1987 und 1988 zusammengestellt. 
Dadurch konnten bereits 1988 die Aktion 1 und 1989, d. h. im ersten Jahr der 
Projektlaufzeit, sämtliche anderen Arbeiten in Angriff genommen werden. 
Durch die Schaffung von Instituten innerhalb der gemeinsamen 
Forschungsstelle im Dezember 1988 erhielt das in einer dem Direktor des 
Instituts für Anwendungen der Fernerkundung unmittelbar unterstellten 
Fachabteilung Landwirtschaft zusammengefaßte Projektteam eine offizielle 
Struktur. Diese Umstrukturierung entsprach dem Wunsch, die GFS verstärkt 
auf wissenschaftliche und technische Tätigkeiten zur Unterstützung klar 
definierter externer Benutzer und insbesondere der anderen 
Kommissionsdienststellen auszurichten. Dadurch wurden die Beziehungen 
sowohl zwischen den Kommissionsdienststellen als auch zwischen diesen und 
den nationalen Behörden und Forschungsgesellschaften verbessert. 
Diese enge Verbindung ist sowohl in den Rechtsvorschriften als auch in den 
technischen Leitlinien des Projekts vorgesehen, da das Gros der Arbeiten von 
den nationalen Stellen oder Forschungsgesellschaften zu erledigen ist. Neben 
der regelmäßigen Berichterstattung über den Fortgang des Projekts hatten 
die statistischen Ämter oder die Landwirtschaftsministerien zum Teil die 
Möglichkeit, sich direkt an bestimmten Aktionen zu beteiligen. So konnten sie 
sich ein konkretes Bild von dem Projekt machen. 
Wir möchten daran erinnern, dass die regelmässige Informtion über die 
Tätigkeiten des Projektes "Landwirtschaft" durch Jahresberichte des 
Institutes für Anwendungen der Fernerkundung und die Vorstellung bei 
internationalen und europäischen wissenschatlichen Konferenzen 
gewährleistet worden ist. Gleichzeitig sind die Amter der Kommission 
(hauptsächlich DG VI und EUROSTAT), sowie die nationalen Amter für 
Agrarstatistik der Mitgliedstaaten durch die an den Führungsausschuss des 
Projektes und an den agrastatistischen Ausschuss von EUROSTAT 
gerichteten Jahresberichte über die Fortschritte des Projektes auf dem 
laufenden gehalten worden. Darüber hinaus ist der Kommission ein ersten 
zwei Tätigkeitsjahre Anfang 1991 vorgelegt worden. 
2 AKTION 1: REGIONALE FLäCHENERFASSUNG 
2.1 Ziel und Methoden 
Mit dieser Aktion sollte der Bedarf an präzisen und objektiven jährlichen 
Informationen über Anbauflächen und Erträge der wichtigsten Kulturen auf 
regionaler Ebene gedeckt werden.Die Methode besteht aus einer engen 
Verknüpfung von Fernerkundungsdaten und Bodenbeobachtungen. Die 
Entwicklung und Bewertung stützt sich im wesentlichen auf das Verfahren 
der sogenannten Regressionsschätzung.Diese Aktion besteht aus zwei 
getrennten Teilen: 
objektive Bodenbeobachtungen mit Stichprobenplan, der 
mittels der Fernerkundung erstellt oder verbessert wird; 
automatische Klassifizierung der raumbezogenen Daten zur 
Verbesserung der Schätzungen der zuvor durchgeführten 
Bodenerhebungen unter Anwendung der Regressionsmethode. 
Ferner liefert die Fernerkundung dem Befrager Unterlagen, mit deren Hilfe 
sich die genaue Lage der Parzellen vor Ort ausfindig machen läßt. 
Der erste Teil wurde im Rahmen der Aktion 6 entwickelt, da die Methode für 
sämtliche Arbeiten des Projekts, die eine Kontrolle vor Ort erfordern, 
insbesondere die Aktion Nr. 4, standardisiert wurde. Trotzdem soll das 
Verfahren an dieser Stelle behandelt werden. 
2.2 Ablauf der Arbeiten 
Die Durchführung dieser Aktion erfolgte in drei Phasen: 
die erste Phase von 1988 bis 1989, in der auf fünf Regionen eine 
absolut identische Methodik angewendet wurde; 
die zweite Phase von 1990 bis 1991, in der lokale Anpassungen 
vorgenommen wurden und die Regionen oder nationalen 
Stellen aufgefordert waren, sich aktiv an den Arbeiten zu 
beteiligen; 
die dritte Phase von 1992 bis 1993, in der mit Hilfe des Projekts 
nationale oder regionale Initiativen unterstützt wurden. 
Erste Phase 1988-89 
Dank eines Beschlusses des Europäischen Parlaments, durch den wie im Falle 
des Projektteams auch bei der Aktion 1 die Finanzierung ermöglicht wurde, 
konnte diese Aktion bereits 1988 anlaufen. 
Die Aktion wurde in fünf Verwaltungsbezirken in Deutschland, Spanien, 
Frankreich, Griechenland und Italien realisiert (siehe Karte Nr. 1). Es 
handelt sich dabei um sehr repräsentative Bezirke für die wichtigsten 
einjährigen Kulturen, in denen die unterschiedlichsten klimatischen 
Bedingungen und Anbaumethoden anzutreffen sind. Sie machen insgesamt 
eine Fläche von ungefähr 100 000 km2 aus. 
In den Jahren 1988 und 1989 wurden die Arbeiten unabhängig von den 
nationalen statistischen Diensten und regionalen Behörden unter 
Anwendung absolut identischer Methoden von nationalen 
Dienstleistungsunternehmen durchgeführt (siehe Liste der Vertragspartner 
im Anhang). 
1988 wurde folgende Methode angewendet 
Schichtung auf der Grundlage topographischer Unterlagen oder bereits 
vorhandener Karten 
Ziehen einer Stichprobe von 600 fünfzig Hektar großen quadratischen Segmenten 
Bodenerhebung unterstützt durch Luftaufnahmen 
gleichzeitige Beschaffung von Spot- und Landsat-TM-Satellitenbildern, auf denen 
die gesamte Region erfaßt ist 
automatische Klassifizierung der SatellitendateUntersuchung der Ergebnisse. 
Im Jahr 1990 wurden folgende Änderungen vorgenommen: 
Verbesserung der Schichtung durch Verwendung der Satellitenbilder aus 
dem Jahre 1988 
zusätzliche Verbesserung der Stichprobeneffizienz durch Neuzuweisung 
der Stichprobe innerhalb der Straten unter Berücksichtigung der 
Ergebnisse aus dem Jahr 1988 
es folgt nur eine einzige Erfassung, vorzugsweise durch Landsat 
hinzugekommen ist ein Ertragsaspekt durch das Ziehen von Punkten im 
Segment und Identifikation sowie Befragung der Landwirte 
hinzugekommen ist ferner ein Ertragsaspekt im Wege der 
Fernerkundung, wobei das Verhältnis zwischen den aus den 
raumbezogenen Daten gewonnenen Vegetationsindizes und den 
Ertragsmeldungen zugrundegelegt wird. 
Zweite Phase 1990-91 
In Zusammenarbeit mit den nationalen und regionalen Behörden, die sich 
auch finanziell beteiligen, sind die Testgebiete erweitert worden (siehe Karte 
Nr. 2). Die Methoden wurden geringfügig geändert, um lokale Gegebenheiten 
und Programme berücksichtigen zu können; in Italien wurden beispielsweise 
die Segmente des Agrit-Programms und in Frankreich Fotos aus dem Teruti-
Programm verwendet. 
Untersuchungen zur Methodik wurden durchgeführt, um Sonderfälle zu lösen 
oder das statistische System dahingehend auszuweiten, daß auch die 
Betriebsstrukturdaten einbezogen werden, die das gewichtete Segment 
darstellen im Gegensatz zum sogenannten geschlossenen Segment, das für 
Anbauflächen und Erträge verwendet wird. In Portugal wurden, um die 
Schichtung zu realisieren, die Daten des Corine Land Cover-Programms 
verwendet. 
Dritte Phase 1992-93 
Die Ausführung der Arbeiten erfolgte auf Initiative der Mitgliedstaaten, 
welche sich in sehr unterschiedlichem Maße an dem Projekt beteiligten.Die 
Projektarbeit beschränkte sich zumeist auf die technische und 
wissenschaftliche Unterstützung entweder der lokalen oder nationalen 
Behörden direkt oder - was noch häufiger der Fall war - der für sie tätigen 
Dienstleistungsunternehmen. Es wurden mehrere Anträge gestellt, 
entsprechende Verfahren für die Anwendung außerhalb der Gemeinschaft zu 
entwickeln.Die internen Arbeiten, die sich durch den Wegfall der in den 
ersten Projektjahren äußerst zeitraubenden Verwaltung der Aktionen 
verringert haben, können sich nunmehr auf einzelne Aspekte wie DV-
Programme, Schichtung, methodische Forschung konzentrieren. Die 
Koordinierung und die bloße Weitergabe von Informationen über die 
durchgeführten Arbeiten werden jedoch immer schwieriger. 
ACTION ONE SITES 
1988 
(•«OH.i'l »III 
<*r K 
<^: 
Abbildung 1 Studiengebiete der Aktion 1 während der Phase 1988-1989 
ACTION ONU SITES 
1990 
• rnulti'i u ii 
U IUI I.AHUHOm »Illi 
G3 I'rfftHJNUSI-IIVt YONI 1 
e-^ 
Abbildung 2: Studiengebiete der Aktion 1 während der Phase 1990-1991 
ACTION ONE SITES 
1992 
• IINI «IHHIAIIVI fcltlrtO 
U I1M I.AIMMAIIW Mil IMJN-Il I 
(Ü N41KIMAI Mil III« M MVniftll 
U I LI IIMH AI (Uli AHOfcAl**» 
Abbildung 3: Studiengebiete der Aktion 1 während der Phase 1992-1993 
2.3 Ergebnisse 
Die Ergebnisse sind anhand der beiden vorsteheneden Aspekte, Schichtung 
und Bodenerhebungen einerseits und automatische Klassifizierung der 
raumbezogenen Daten andererseits, zu differenzieren. 
1. Teill 
Die Schichtung ist ein überaus wirtschaftliches Verfahren, mit dem sich bei 
gleicher Präzision die Kosten für Feldbegehungen in der Regel um die Hälfte 
reduzieren lassen. Sie hat sich überall bereits im ersten Jahr rentiert, obwohl 
sie mehrere Jahre in Folge genutzt werden kann. Satellitenbilder sind bestens 
geeignet, um Gebiete mit homogener Bodenbedeckung, und physische 
Grenzen wie Flußläufe, Straßen und Waldränder ausfindig zu machen, um die 
Segmente zu ziehen und die sich aus der Zahl der Parzellen ergebenden 
Schwierigkeiten a priori abzuschätzen. Da die Bilder jederzeit aufgenommen 
werden können, läßt sich das Verfahren überall in Europa anwenden. 
Die Methode quadratischer Segmente ist schnell und effizient; die größte 
Hilfe für den Befrager ist eine Vergrößerung der Luftaufnahme, in den 
meisten Fällen kann man jedoch auf eine Vergrößerung der Spot-Aufnahmen 
des Segments auf 1/10 000 verzichten, sofern die Verwendung 
Schwierigkeiten bereitet. 
Möglich ist die Identifikation der Landwirte und anschließend deren 
Befragung, so daß man über ein vollständiges Erhebungssystem verfügt, das 
sich nicht allein auf die Anbauflächen der Kulturen beschränkt. 
Die Ergebnisse des ersten Teils sind in den Teleagrinews Nrn. 1-5 dargestellt. 
Beispielhaft sind hier die dem Bulletin Nr. 3 vom Mai 1990 entnommenen 
Ergebnisse für Makedonien dargestellt. 
Culture 
Blé tendre 
Blé dur 
Orge 
Légumes secse 
Maïs 
Tournesol 
Pomcs de terre 
Betteraves 
Riz 
Coton 
Tabac Statistiques 
Officielles 
(x 1000 Ha) 
1988 
195.5 
150.3 
5.0 
30.4 
16.3 
4.0 
10.3 
12.0 
57.7 
20.5 Estimation 
M.A.R.S. 
(x 1000 Ha) 
1988 
158.5(11.7) 
175.4(12.3) 
60.4 (6.4) 
0.6 (0.3) 
27.5 (3.3) 
16.6(3.5) 
6.0 (3.0) 
15.9(3.8) 
14.1 (1.1) 
73.9 (6.2) 
31.7(4.7) Stratification T.M.: 
Efficacité relative 
1989 
163.6(11.0) 
161.1(10.0) 
65.5(5.5) 
2.2(1.0) 
22.5 (2.0) 
4.0(1.2) 
0.9 (0.7) 
13.9(1.2) 
9.9(0.5) 
60.5 (0.4) 
17.7(2.2) 1988 
1.25 
1.17 
1.12 
1.44 
1.70 
1.16 
0.67 
1.36 
7.04 
2.26 
1.30 1989 
1.39 
1.49 
1.29 
1.72 
1.99 
1.09 
1.10 
1.99 
6.27 
2.47 
1.60 1988 
1.84 
2.17 
C) 
3.56 
1.67 
1.38 
0.99 
1.23 
6.31 
1.54 
1.06 1989 
1.99 
2.13 
1.67 
n 3.11 
1.41 
7.61 
7.16 
18.86 
3.19 
2.21 Crop 
Common wheat 
Durum wheat 
Barlcv 
Dried pulses 
Maize 
Sunflower 
Potatoes 
Sugar beet 
Rice 
Cotton 
Tobacco 
Les chiffres entre paranthèse sont des erreurs standards 
(*) La correction par régression n'a pas été effectuée. 
2. Teil 2 Automatische Klassifikation der Satellitendaten 
Die Methode der Regressionsschätzung wurde in allen Regionen angewendet. 
Die Spot- oder Landsat-Auflösungen eignen sich sehr gut zur automatischen 
Verarbeitung, wobei die Verwaltung bei Landsat etwas einfacher ist. Für 
diese Methode gelten jedoch starke technische und wirtschaftliche 
Einschränkungen, beispielsweise was die Bildbeschaffung anbetrifft. 
Außer in Griechenland im Jahre 1989 war es kein einziges Mal möglich, eine 
gesamte Region von 20 000 km2 während eines als optimal definierten 
Zeitraums von ungefähr 40 Tagen mit einem einzigen Satellitentyp zu 
erfassen. 
Es war zwar fast immer möglich, die ganze Region zu erfassen, jedoch nur, 
indem Spot und Landsat zusammen eingesetzt wurden, was die Verarbeitung 
komplizierter machte, und indem man bei einigen Gebietsteilen vom 
optimalen zeitlichen und räumlichen Fenster abwich, was eine geringere 
Effizienz zur Folge hatte. Probleme ergaben sich ebenfalls mit der technischen 
Realisierung. 
Die in der ersten Phase ausgewählten Dienstleistungsunternehmen hatten 
keine größeren Probleme mit der technischen Umsetzung. Als bei der 
Auswahl nationale Zwänge zu beachten waren, traten dagegen derartige 
Probleme auf. Für eine Verwaltungsstelle oder ein 
Dienstleistungsunternehmen, das nicht auf dem Gebiet der Fernerkundung 
spezialisiert ist, bereitet die automatische Klassifizierung von Daten über ein 
großes geographisches Gebiet weiterhin technische Schwierigkeiten. Daher 
ist dies immer noch ein kostspieliges Verfahren, das zudem nicht einmal für 
alle Erzeugnisse gesicherte Ergebnisse liefert. Außer unter günstigen 
Bedingungen wie z. B. in Griechenland kann der Teil 2 beim gegenwärtigen 
Stand der Technik und angesichts der hohen Kosten nicht für den 
operationellen Einsatz durch die regionalen oder nationalen statistischen 
Dienste empfohlen werden. 
10 
2.4 Technische Auswirkungen auf andere Programme 
Die im Rahmen der Aktion 1 entwickelten Verfahren hatten zahlreiche 
positive Auswirkungen auf andere Programme oder Arbeiten statistischen 
oder sonstigen Inhalts. 
PHARE-ProgrammiDie Kommission der Europäischen Gemeinschaften hat 
ein Hilfsprogramm für die Länder Mittel- und Osteuropas initiiert. Mit Hilfe 
von Teil 1 lassen sich eine ganze Reihe von Indikatoren erstellen, die sich auf 
die Agrarstatistik und die Entwicklung der Anbauflächen, aber auch auf 
strukturelle Veränderungen beziehen. Angesichts der Veränderungen, die 
sich von Jahr zu Jahr vollziehen, wäre ein Verfahren auf der Grundlage einer 
Liste von Betrieben hier nicht sehr effizient. Nach zwei Teststudien kommt 
das Verfahren des Teils 1 im Rahmen des PHARE-Programms immer mehr 
zum Einsatz. 
CORINE- Programmeur Unterstützung des CORINE Landcover Updating-
Programms der DGXI-EEA-TF ist die Methodologie zur Aufdatierung der 
Daten CORINE Landcover 1991 eingerichtet worden. Diese beruht auf der 
Methode der Stratifikation. Auf der Grundlage dieser Methodologie ist ein 
informatisches Prototypsystem erarbeitet worden. Die Tests für dièses System 
liefen 1993. Das endgültige System (vorgesehen für 1994) wird an die 
Mitgliedstaaten verteilt werden. 
Verwaltung und Kontrolle.Die Agrarstatistik ist ein Mittel zur Kontrolle der 
Gesamtheit an Einzelsubventionsanträgen auf globaler, regionaler oder 
nationaler Ebene. Da die Daten gewöhnlich durch Befragung der Landwirte 
erhoben werden, kann es zu Verzerrungen kommen. Derartige Verzerrungen 
wurden in mehr oder weniger großem Umfang im Fall der 
Hartweizenstatistik des Jahres 1990 für Süditalien und Nordgriechenland 
aufgedeckt.Im Rahmen der neuen Gemeinsamen Agrarpolitik werden sich die 
Probleme der Zuverlässigkeit der Erklärungen über die zu unterstützenden 
Bewirtschaftungsarten, wie sie in der Reform der.neuen Gemeinsamen 
Agrarpolitik vorgesehen sind, und der Kontolle noch ausweiten 
Unterstützung der DienstleistungsunternehmeniHäufig müssen sich die 
nationalen Dienstleistungsunternehmen im Wege von Ausschreibungen um 
die Durchführung statistischer Arbeiten in den Entwicklungsländern 
bewerben. Dabei kann es sich entweder um punktuelle Arbeiten handeln oder 
um Aktionen im Zuge der Umsetzung von Routinemaßnahmen. Mit Hilfe der 
entwickelten Methoden kann auf verschiedene Situationen eingegangen 
werden. Das Projektpersonal erfüllt häufig auch Beraterfunktionen. Dadurch 
wird die Leistungsfähigkeit der europäischen Dienstleistungsunternehmen 
gestärkt. 
2.5 Schlußfolgerungen und Leitlinien 
Die statistischen Dienste wissen mittlerweile recht gut, was die 
Fernerkundung im Bereich der regionalen oder lokalen 
Anbauflächenerfassung leisten kann. Die Einführung der Fernerkundung 
äußert sich in der Einführung von Flächenstichproben. Derartige Verfahren 
wurden bisher in Europa nur selten angewendet, statt dessen stützte man sich 
auf Listen von Landwirten. 
11 
Konkret bedeutet der Übergang der im Rahmen der Aktion 1 untersuchten 
Methoden in die operationelle Phase, daß neben den Strukturerhebungen und 
obligatorischen Zählungen eine Flächenstichprobe durchgeführt wird, mit 
deren Hilfe innerhalb kurzer Zeit objektivere und genauere Statistiken über 
die pflanzliche Erzeugung erstellt werden können. Dies erscheint als 
brauchbare Alternative für diejenigen Länder, in denen punktuelle 
Schwächen bestehen und in denen das oder die gegenwärtigen Systeme den 
neuen Anforderungen aufgrund der Reform der Gemeinsamen Agrarpolitik 
nicht gerecht werden. Es zeigt sich, daß vor allem die Länder im Süden der 
Gemeinschaft mit diesen Schwierigkeiten konfrontiert sind, was zum Teil auf 
die große Zahl an Landwirten in diesen Ländern zurückzuführen ist. In 
diesem Gebiet ist die Fernerkundung auch am effizientesten, daher wird 
empfohlen, das System der Flächenstichprobe dort anzuwenden. Auch die 
Operationellen Programme sind im Süden Europas (Griechenland, Spanien, 
Italien...) angesiedelt. 
Die Methode der Regressionsschätzung wird jedoch nicht zur Anwendung 
empfohlen, was nicht auf mangelnde technische Durchführbarkeit 
zurückzuführen ist, sondern weil die Anwendung viel zu aufwendig ist, es sei 
denn, man beauftragt sehr spezialisierte Dienstleistungsunternehmen. Außer 
im Falle Griechenlands oder Südspaniens sind die Ergebnisse trotzdem in 
wirtschaftlicher Hinsicht nicht eindeutig. 
Das ganze Projekt hindurch konnten sowohl die statistischen Dienste als auch 
die Dienstleistungsunternehmen technisches Know-how ansammeln, so daß 
man sich auf neue unvorhergesehene Situationen einstellen und entsprechend 
reagieren konnte. Die zur Erreichung eines vorgegebenen Ziels am besten 
geeignete Methode läßt sich auswählen, indem man statistische Systeme auf 
der Grundlage von Listen von Landwirten anwendet, Flächenstichproben 
entweder auf der Basis von Punkten oder auf der Basis von Segmenten 
durchführt und zudem die Möglichkeiten und Grenzen der Leistungsfähigkeit 
der Fernerkundung mittels Schichtung oder automatischer Verarbeitung 
raumbezogener Daten genau ausfindig macht. 
Es ist im Rahmen der zweiten Phase des Projekten ist vorgesehen, die 
nationalen Dienste,die sich verpflichtet haben, die- genannten Methoden 
Operationen einzusetzen, in begrenztem Rahmen zu unterstützen. Diese 
Unterstützung sollte nicht nur methodische Aspekte umfassen, sondern auch 
die Entwicklung von Softwareprogrammen für die praktische Anwendung 
und die Fortbildung. 
Ferner wird empfohlen, daß Eurostat diese Aktionen wirksam koordiniert. 
Der Teil 2 dieser Aktion, Regressionsschätzung, sollte sich weiterhin auf eine 
alte Technologie stützen, wobei allerdings im Auge zu behalten ist, welche 
Neuerungen sich aufgrund neuer Sensoren, die beispielsweise mit Radar 
arbeiten, ergeben könnten. 
12 
3AKTI0N 2: VEGETATIONSBEDINGUNGEN UND 
ERTRAGSINDIKATOREN 
3.1 Ziel und Methoden 
Ziel der Aktion 2 ist die Verwendung von Wettersatellitendaten für die 
laufende Beobachtung der Vegetation und die Erstellung von 
Ertragsindikatoren für die wichtigsten Kulturpflanzen. Neben der 
Objektivität der Methode ist vor allen Dingen von Interesse, daß diese 
Indikatoren auf unterschiedlichen geographischen Ebenen, d. h. auf lokaler, 
regionaler, nationaler oder europäischer Ebene, erstellt werden können. 
Die Methode sieht die Verarbeitung der raumbezogenen Daten in der Weise 
vor, daß zwei Indikatoren abgeleitet werden können: der Vegetationsindex 
und die Oberflächentemperatur. Da der Zustand der Vegetation oder der 
Kulturpflanzen mit diesen beiden Indikatoren zusammenhängt, muß es 
möglich sein, mit Hilfe eines räumlichen und zeitlichen Vergleichs zwischen 
verschiedenen Jahren oder geographischen Gebieten die zu erwartenden 
Ernteerträge zu beurteilen. 
3.2 Ablauf der Arbeiten 
Zwei Arten von Arbeiten wurden unabhängig voneinander durchgeführt: 
die Umsetzung der Methoden 
die Vorverarbeitung der AVHRR-Daten, die in ihrer 
Rohfassung für die Erdbeobachtung wenig geeignet sind. 
Diese beiden Studien wurden parallel durchgeführt, da sie sich gegenseitig 
beeinflussen. Die Hauptarbeiten in bezug auf die Methoden wurden jedoch zu 
Beginn des Projekts durchgeführt, die wichtigsten Untersuchungen über die 
Datenverarbeitung dagegen am Ende. 
Methoden 
Die Umsetzung des Teils über die Methoden erfolgte in Form von Verträgen (siehe 
Bericht SP-I.89.04 EN sowie beigefügte Karte mit den unterschiedlichen Standorten 
und entsprechenden Forschungsteams): 
Thematische Studie 1: Erforschung der Anwendungen im Bereich der Landwirtschaft 
Die Untersuchung erfolgt durch mehrmals im Jahr vorgenommene Analysen von 
Daten unterschiedlicher Spektralbereiche, und zwar zum einen des 
Vegetationsindizes (NDVI), der aus den Daten im visuellen Bereich und im nahen 
Infrarot abgeleitet wird, und dessen zeitliches Entwicklungsprofil, zum anderen der 
Daten aus dem thermischen Infrarot mit der Berechnung der Oberflächentemperatur 
Ts und der Erforschung der Wasserstreßindikatoren. 
Thematische Studie 2: Modelle für die Reaktion der Vegetation entsprechend den 
NOAA-AVHRR-Daten. Die Aufstellung derartiger Modelle erfolgt durch die 
Integration externer Daten, und zwar entweder der Satellitenbilder mit hoher 
räumlicher Auflösung oder der eher klassischen Daten von Wetterstationen. 
Thematische Studie 3: Festlegen der Produkte, die für ein zentrales Netz 
landwirtschaftlicher Informationen von Nutzen sind. Als erstes Produkt wurde 
bereits die Klassifizierung der NOAA-AVHRR-Daten nach der Bodennutzung 
ermittelt. 
Desweiteren wurden grundlegendere Forschungsarbeiten durchgeführt, um auf der 
Grundlage der Daten aus den spektralen Bändern im thermischen Bereich des 
AVHRR-Sensors sowie der Lufttemperatur insbesondere die tatsächliche 
Evapotranspiration abzuleiten. 
13 
Die Methoden wurden ausschließlich mit NOAA-AVHRR-Satellitendaten realisiert. 
Den Forschungsarbeiten zufolge sind die Meteosat-Daten, die der Einfachheit halber 
im Rahmen des Pilotprojekts nicht untersucht wurden, doch von ziemlicher 
Bedeutung. 
EQUIPES ei SITES-TEST 
Localised Studies 
National Studies 
IINM LOG1CA 
NUTIS Univ. Reading 
Univ. Athens 
Thessaloniki 
&Z30 
Abbildung 4: Die Studiengebeite und die entsprechenden Forschungsteams 
der Aktion 2 
Verarbeitung der Daten 
Die Verarbeitung der NOAA-AVHRR-Daten und der Datenfluß erfolgte in 
Zusammenarbeit mit der Europäischen Weltraumorganisation (ESA), die fur die 
Beschaffung und Archivierung der Daten zuständig ist. Zu diesem Zweck ist eine 
Koordinierung der Empfangsstationen erforderlich. Die ESA hat sich verpflichtet, 
sämtliche Daten, die erforderlich sind, um Europa im Tagesrhythmus zu erfassen und 
historische Zeitreihen zu erstellen, zu beschaffen und zu archivieren. 
Mit dem Projekt wurde die Verpflichtung übernommen, soweit wie möglich 
auotmatisierte Verarbeitungsalgorithmen zu entwickeln, mit deren Hilfe ausgehend 
von den Rohdaten unter Beibehaltung des ursprünglichen Bildes ein geometrisch und 
radiometrisch korrigiertes Produkt (Niveau 2) erstellt werden kann. Dieses Produkt 
wird der ESA sowie den nationalen Empfangsstationen des ESA-Netzes zur 
Verfügung gestellt. 1989 wurden die genauen Spezifikationen für die Algorithmen 
festgelegt. Das Schreiben der Codes sowie die Festlegung bestimmter, in die 
Algorithmen eingehender Koeffizienten, beispielsweise der 
Kalibrierungskoeffizienten der Sensoren unterschiedlicher Satelliten, wurden extern 
vergeben. 
14 
Die Ergebnisse lagen Ende 1990 vor. 1991 begann die zweite Phase der Verarbeitung, 
die die gewünschten Ergebnisse hervorbringen sollte. Es handelt sich dabei um 
folgende Produkte : 
ein tägliches Mosaik der Gemeinschaft auf der Grundlage von NOAA-
AVHRR-Daten (Niveau 3). 
eine Datenbank, in die die Daten für ein homogenes Gebiet oder einen 
estgelegten Zeitraum, beispielsweise ein Jahrzehnt, integriert werden können 
und deren Output ein weiterverarbeitetes Syntheseprodukt (Niveau 4) ist. 
Dabei kann es sich entweder um temporale Profile für ein gegebenes Gebiet oder um 
ein kartographisches Produkt für einen gegebenen Zeitraum handeln. 
Seit 1992 wird parallel zur Operationellen Verarbeitung der historischen Daten an 
der Verbesserung der Software gearbeitet. 
ACTION 2 
RAW SATELLITE IMAGES 
GENERATE 
DAILY MOSAICS OFEUROFE 
DAILY MOSAICS 
OF EUROPE 7 
GATHER PARAMETERS 
ON A 30X30 KM GRID 
PARAMETERS 
TIME SERIES 
GENERATE 
NDVT EVOLUTION MAPS 
NDVT 
TIME PROFILES NOV! EVOLUTION 
MAPT 
Abbildung 5: 
3.3 Ergebnisse NOAA AVHRR Datenverarbeitung und Datenfîuss 
Die Forschungsergebnisse waren äußerst zufriedenstellend, es hat sich jedoch 
herausgestellt, daß die Umsetzung in Operationelle Verfahren, die eine Verkettung 
automatisierter Operationen voraussetzt, weit schwieriger als vorgesehen ist. 
15 
Untersuchungen 
Sowohl die qualitativen als auch die quantitativen Untersuchungsergebnisse 
sind ausgesprochen positiv zu bewerten, da sie die Vegetationsbedingungen und 
den Zustand der Kulturen gut widerspiegeln. Aufgrund der äußerst schwachen 
Auflösung der NOAA-AVHRR-Sensoren von einem Kilometer ist eine 
punktuelle Validierung nicht möglich, die Variationen der Vegetationsindizes 
spiegeln jedoch sehr gut die Ertragsvariationen einjähriger Kulturen wider, die 
eine relativ große Bodenfläche bedecken. (Siehe auch die im Anhang 
beigefügten Bulletins.) 
Die Ergebnisse sind jedoch insofern zu differenzieren, als sie immer a posteriori 
erzielt wurden, d. h., die gesuchten Variationen waren bereits bekannt. Ferner 
ist die Verarbeitung sehr variabel und nicht standardisiert. Da die Ergebnisse 
stark von den ausgewählten Bildern und der Verarbeitung der Daten 
abhängen, bestehen immer gewisse Zweifel hinsichtlich der Validität der 
Ergebnisse im Operationellen Einsatz. 
Die Vorverarbeitung der Daten war der aufwendigste Teil der Untersuchungen, 
wobei die Qualität der Ergebnisse in erheblichem Maße von der Kapazität zur 
Verarbeitung einer großen Zahl von Bildern abhing. 
Die Ergebnisse sind insbesondere dann von Interesse, wenn ein 
außergewöhnliches Ereignis wie z. B. eine große Trockenheit auftritt. 
Von Nutzen wäre die Kopplung dieser Daten mit agrarmeteorologischen 
Modellen, die jedoch erst in einer späteren Projektphase ins Auge gefaßt werden 
kann. 
Die Verarbeitung der Daten 
Ende 1993 präsentiert sich die Situation wie folgt: 
Die Verarbeitung der Daten erfolgt intern, es gibt \eine offenkundigen 
Softwarefehler und das Verfahren ist vollständig automatisiert. Wir können 
nicht nur die Satellitendaten im Echtzeitbetrieb, sondern auch die vorhandenen 
Archivdaten seit 1982 verarbeiten. Inwieweit die Ergebnisse Änderungen des 
Vegetationszustandes widerspiegeln, ist ebensowenig bekannt wie die 
Antwortzeiten. Wir können also zum gegenwärtigen Zeitpunkt noch nicht 
genau sagen, ob sich mit der Software bestimmte Störfaktoren ausschalten 
lassen. Diese Störfaktoren können durch unterschiedliche Parameter wie 
Dichte der Atmosphäre, Blickwinkel, Einstrahlungswinkel der Sonne die 
radiometrische Qualität beeinflussen. Die Wolkenbedeckung über bestimmten 
Gebieten führt möglicherweise zu einer geringeren Zahl von Stützpunkten, was 
wiederum die geometrische Bildqualität beeinträchtigt. 
Die Software an sich ist nur schwer portierbar, da es keine präzise 
Dokumentation gibt und sie im Wege tastender Versuche entwickelt wurde.Der 
Output ist jedoch interessant und kann bereits verwendet werden, obgleich 
noch eine Validierung der Software und eine Prüfung ihrer kommerziellen 
Marktfähigkeit erforderlich ist. 
Die der Karte zu entnehmenden Unregelmäßigkeiten in Spanien sind auf die 
Trockenheit im Jahre 1992 zurückzuführen, die aus dem zeitlichen Profil dieses 
Landes hervorgeht. Mit Hilfe der beiden Produkte lassen sich diejenigen 
Gebiete ausfindig machen, die von der Trockenheit des Jahres 1992 am 
stärksten betroffen waren. 
Das ließe sich noch verfeinern durch Profile über ganz bestimmte Gebiete, und 
indem man Bezug nimmt auf ein durchschnittliches Jahr anstelle des 
Vorjahres. 
16 
DIFFERENCE CURRENT NDVI - PREVIOUS YEAR NDVI 
01.07.93 
Abbildung 6: Differenz zwischen den NDVI Werten von 1993 und 1992 
(Bezugsdatum: 1. Juli) 
(NDVI= "Normalized Difference Vegetation Index". Die Daten 
beziehen sich auf den Mittelwert für ein 50x50 km Gitternetz) 
SPMU PO.YGCN: CCNVEXHULL CCM»A*ISCN 
00 
07 t 
0.6 
0.5 
04 
03 
02 
ai 
0 
»00 200 300 
(HyNurrtw 
Abbildung?: Beispiele der zeitlichen Entiwcklung der NDVI Werte für 
ausgewählte Polygonzüge 
17 
3.4 Technische Auswirkungen auf andere Programme 
Das Ergebnis der automatischen Verarbeitung von NOAA-AVHRR-Daten im 
Quasi-Echtzeitbetrieb bis auf ein vorher definiertes Niveau 2 ist einzigartig in 
Europa. Bisher erstreckten sich die nicht-meteorologischen Anwendungen auf 
eine begrenzte Zahl von Daten, die Bild für Bild verarbeitet wurden, und nicht 
wie im vorliegenden Fall im Wege eines automatischen und permanenten 
Verfahrens. Die beiden Arten der Verarbeitung haben jeweils ihre Vor- und 
Nachteile, die automatische Verarbeitung ist jedoch gut an die Erfordernisse 
einer Beobachtung über Jahre hinweg angepaßt. 
Insbesondere im Bereich des Umweltschutzes gibt es folglich eine Vielzahl von 
Anwendungsmöglichkeiten. 
Im Rahmen des Projekts sollen insbesondere die Anwendungen im Bereich des 
Futterbaus und der Forstwirtschaft untersucht werden. 
3.5 Schlußfolgerungen und Leitlinien 
Die Verbindung zur ESA brachte eine Reihe von Einschränkungen in bezug auf 
die Formate, die verwendete Hardware und den Datenfluß mit sich. Diese 
Einschränkungen, die die Umsetzungsgeschwindigkeit beeinträchtigen, 
gewährleisten jedoch, daß der Dienst auf lange Sicht besser funktioniert. Dies 
umso mehr, als es für die Niveau-2-Verarbeitung eine Vielzahl von 
Anwendungsmöglichkeiten gibt und sie in Zukunft von einem gemeinsamen 
Dienst vorgenommen werden dürfte. Lediglich die Niveau-3- und Niveau- 4-
Produkte sind für den Einsatz im Bereich der EG-AgrarStatistik vorgesehen. 
Im Gegensatz zur Aktion 1, die früher als im Pilotprojekt vorgesehen in die 
operationeile Phase eintreten konnte, verläuft das Arbeitsprogramm der 
Aktion 2 nach Plan. 
Im Rahmen von aposteriorischen Studien wurden eine Reihe von 
Anwendungsmöglichkeiten aufgezeigt, für die häufig eine angepaßte 
Datenverarbeitung erforderlich war. 
Eine Standard-Software wurde entwickelt, die die Umsetzung dieser 
Anwendungen ermöglichen dürfte. Allerdings wurden die 
Anwendungsmöglichkeiten noch nicht mit dieser neuen Verarbeitungskette, 
deren Empfindlichkeit nicht genau bekannt ist, validiert. 
Die gesamte Kette der Gewinnung und Verarbeitung von Daten hat noch einen 
relativ "handgezimmerten" Charakter und müßte für einen weitergehenden 
operationeilen Einsatz eine größere Marktreife erlangen. Dafür müssen die 
Verfahren sich zunächst einmal verfestigen, was zur Zeit noch nicht möglich ist. 
Erforderlich ist eine enge Verbindung zu den anderen Aktionen des Projekts, in 
denen es um die Überwachung der Kulturen geht, d. h. Aktion 3 und Aktion 4. 
Diese in der Konzeption der Aktionen vorgesehene Verbindung befindet sich 
erst im Aufbau, da die Verarbeitungskette für Niveau-3- und Niveaus-
Produkte erst 1993 in Betrieb genommen wurde. 
Voraussichtlich wird es noch mindestens drei Jahre dauern, bis die Aktion 2 
zum Operationellen Einsatz kommt, d. h. bis sie für einen Transfer wie 
beispielsweise bei der Aktion 1 in Frage kommt. Dagegen sind sämtliche 
Elemente vorhanden, um die Anwendungen unter realen Bedingungen und im 
Echtzeitbetrieb erproben zu können, und die für eine Integration in das 
fortgeschrittene landwirtschaftliche Informationssystem erforderlichen 
Verbindungen zu den anderen Aktionen wurden hergestellt. . 
18 
4 AKTION 3: ERTRAGSVORAUSSCHäTZUNGSMODELLE 
4.1 Ziele und Methoden 
Die Ertragsvorausschätzung ist eines der wichtigsten Projektziele. Anvisiert 
werden die Erträge der wichtigsten einjährigen Kulturen, aber auch diejenigen 
der wichtigsten Dauerkulturen wie Wein, Oliven und Zitrusfrüchte. 
Die Ertragsvorausschätzung erfolgt bisher im wesentlichen mittels der 
qualitativen Methode oder durch Information der Korrespondenten. Lediglich 
einige Länder führen für bestimmte Zielkulturen objektive Erhebungen nach 
einem genauen statististischen Plan durch. 
Die bestehenden Modelle beruhen im wesentlichen auf den Daten der 
Bodenwetterstationen, was jedoch nicht sehr befriedigend ist. 
Auf europäischer Ebene wurde von Eurostat das Agromet-Modell für die 
einjährigen Kulturen verwendet, sein Beitrag beschränkte sich jedoch im 
wesentlichen auf das Aufzeigen von Trends. Auf lokaler Ebene gibt es einige 
Vorhersagemodelle, die von Forschungseinrichtungen entwickelt wurden, sie 
beziehen sich jedoch vor allem auf die einjährigen Kulturen, und die 
Eingabedaten sind in der Regel nicht für ganz Europa verfügbar. 
Die bestehenden, auf der Fernerkundung beruhenden Vorhersagemodelle 
haben sich entweder als nicht einsatzfähig erwiesen, wie z. B. im Rahmen der 
Aktion 1, oder ihre Umsetzung ist sehr kompliziert, wie die Ergebnisse der 
Aktion 2 zeigen. 
Ziel der Aktion 3 ist demnach die Entwicklung von 
Erntevorausschätzungmodellen auf der Grundlage von Bodendaten, 
insbesondere meteorologischen Daten, welche für die gesamte Gemeinschaft 
verfügbar sind und in einem zweiten Schritt mit Hilfe von 
Fernerkundungsdaten verbessert werden können. 
Im Falle der Dauerkulturen läßt sich der Nutzen der Fernerkundung nicht 
eindeutig feststellen. Hier sind weitere Anstrengungen sowie besondere 
Techniken erforderlich. 
Die Aktion 3 gliedert sich in drei getrennte Unteraktionen: 
die Entwicklung eines semi-deterministischen 
agrarmeteorologischen Modells für die Erntevorausschätzung 
einjähriger Kulturen; 
die Ausdehnung des von Eurostat verwendeten Agromet-
Modells auf Dauerkulturen; 
das Erntevorausschätzungsmodell für Wein (und Oliven) auf 
der Grundlage der Pollenanalyse. 
Die Arbeiten konzentrieren sich im wesentlichen auf das semi-deterministische 
Modell, das die Entwicklung der Pflanzen simuliert, im Gegensatz zum 
Agromet-Modell, das streng statistischer Natur ist. 
Ziel des agrarmeteorologischen Modells ist es, eine Ertragsvorausschätzung der 
wichtigsten Kulturen zu liefern, die auf regionaler, nationaler und europäischer 
Ebene eine ausreichende Präzision erreicht. Mit Hilfe der Modelle sollen 
quantitative Daten über sehr große Gebiete zur Verfügung gestellt werden, die 
durch die lokalisierten, jedoch qualitativen Daten der Aktion 2 ergänzt werden. 
Die Anwendung des Modells erfordert die Errichtung einer Datenbank mit 
Angaben über die Böden, das Klima, die Pflanzen sowie die Erträge. Ferner 
müssen bestehende Untermodelle, wie die potentielle und tatsächliche 
19 
Verdunstung cisr die Wasserbilanz, auf earopäucher Ebene _ harmonisiert 
werden. Die phänologischen Stadien und die quantitativen Parameter im 
Zusammenhang mit diesen Stadien wie der Blattflächenindex, das horagewicht 
usw. werden anschließend durch Interaktion zwischen diesen strukturellen 
Grunddaten und den laufenden meteorologischen Daten ermittelt. 
Mittels einer statistischen Relation zwischen der historischen Reihe der Erträge 
und der historischen Reihe der oben definierten quantitativen Parameter lassen 
sich die Ertragsvorausschätzungen ermitteln (si'he Abbildung 8). 
TEMPERATURE T 
BILAN D'EAU 
BTR/ETM 
1 . RR/RU RAYONNEMENT GLOBAL R. 
mgCC>2 SAISON 
\ 
\ 
\ 
\ 
—D. 
MODELISATION DB LA CROISSANCE 
besoins en eau 
-B/F R » temps 
racines (durée jour) 
TYPE DE SOL 
TENDANCE 
Rendement 
année PRATIQUES CULTURALES 
REGIONALES ACCIDENTS 
- météorologiques 
- phytosanitaires 
- économiques 
Abbildung 8: Genereller Aufbau eines agrarmeteorologischen 
Modelles.(MET: maximale Evapotranspiration,AET: Aktuelle 
Evapotranspiration,UR:Nutzbare 
Bodenwasserrreserve,AR:aktuelle Bodenwasserreserve, 
S:Aussaat, CE:Auflaufen der Frucht,F: Blüte ,YM:Gelbreife, 
CM: Vollständige Reife,Dc:Kritische 
Tageslänge,T:Temperatur) 
20 
4.2 Ablauf der Arbeiten 
4.2.1 Agrarmeteorologisches Modell 
Der Rahmen für die Arbeiten war bereits 1988 festgelegt worden. In den Jahren 
1989 und 1990 konzentrierten sich die Arbeiten im wesentlichen auf den 
Aufbau der Datenbank/die anschließend schrittweise verbessert wurde. 
Die Harmonisierung der Untermodelle und die anschließende Konstruktion der 
Modelle selbst erfolgte in zwei Etappen, zunächst die qualitativen und 
anschließend die quantitativen Modelle. 
Datenbank 
Die Datenbank enthält die Daten in bezug auf den Boden, die Pflanze und das 
Klima (siehe Abbildung 9). 
DONNEES METEOROLOGIQUES> 
SPATIALISATION • 
(SO x 50 km) \yt 
DONNEES PEDOLOGIQUES 
RESERVES UTILES 
(CARTES: I /I 000.000) 
INFORMATIONS ACROMET. 
I / \ I 
INFORMATIONS AGRONOMIQUES, 
(PAR REGION) 
STATISTIQUES AGRICOLES 
t I EVROSTAT 
(PAR PAYS OU REGION) • TELEDETECTION: 
- T.. ETR 
- SPATIALISATION 
TELEDETECTION: 
- ALARMES METEO 
- CALAGE DU CYCLE 
DE CROISSANCE 
- ZONE DE CULTURE 
• TELEDETECTION: 
- SPATIALISATION 
DES SORTIES 
• SQKTSS5 INTSMSZ? -, 
PREVISIONS QUANTITATIVES DES RENDEMENTS 
(A L'ECHELLE NATIONALE ET POUR LES GRANDES REGIONS) 
SUIVI QUALITATIF DE L'ETAT DES CULTURES 
(PRODUITS CARTOGRAPHIQUES) }-
Abbildung 9: Organisationssèhema der Aktion 3("Modelle zur Emtevohersage für 
das Landwirtschaftsprojekt") 
21 
Für die Bodendaten konnte dank der Zusammenarbeit mit dem Institut National de 
la Recherche agronomique von Orleans und der Schaffung einer Arbeitsgruppe 
"Böden und Geographische Informationssysteme" eine Bodenkarte im Maßstab 
1:1 000 000 der Europäischen Wirtschaftsgemeinschaft erstellt werden, der die 
Angaben zur Wasserkapazität des Bodens zu entnehmen sind. Im Zusammenhang 
mit dem Modell sind diese Arbeiten abgeschlossen. 
Für die Sammlung der agronomischen Daten oder genauer gesagt der mit den 
einzelnen Kulturen verknüpften agrarmeteorologischen Parameter wurden 
verschiedene Aufträge vergeben, so daß die wichtigsten Kulturen erfaßt werden 
konnten (siehe Anhang). So wurden uns beispielsweise für jedes einzelne 
phänologische Stadium des Hartweizens die optimalen, die annehmbaren sowie die 
schädlichen Bedingungen übermittelt, die dann in der Regel veröffentlicht wurden. 
Die historischen meteorologischen Daten wurden für die Wetterstationen beschafft, 
die sie über einen ausreichend langen Zeitraum, d. h. 25 oder 30 Jahre, aufgezeichnet 
haben. Beschafft wurden die normalerweise im GTS-Netz (global telecommunications 
systems) verfügbaren Daten, die dann als Input für die Modelle oder Untermodelle 
verwendet wurden. Es handelt sich um Tageswerte für 
Regen 
Höchst- und Tiefsttemperatur 
Wasserdampfdruck oder relative Feuchte 
mittlere Windgeschwindigkeit 
Sonnenscheindauer oder Wolkenbedeckung 
Die Daten konnten für ungefähr 350 europäische Wetterstationen beschafft werden. 
Die Echtzeitdaten sind identisch, allerdings wurden sie für eine unterschiedliche 
Gesamtheit von Bodenstationen, nämlich ungefähr 700 Stationen, beschafft. 
Die historischen Ertragsdaten stammen aus der Eurostat-Datenbank Regio. 
Untermodelle 
Untermodell potentielle Evapotranspiration 
Die verschiedenen Wetterdienste verwenden unterschiedliche Formeln. Aufgrund 
des Vergleichs mit den Lysimeter-Messungen hat die Arbeitsgruppe beschlossen, an 
dem Modell von Choisnel et al. (1992) festzuhalten, d. h. es wird die ursprüngliche 
Penman-Formel und nicht die mehrfach weiterentwickelte Penman-Monteith-
Formel verwendet. Die Anpassungen sind sehr gut für den Zeitraum März bis 
Oktober, d. h. die wichtigsten Monate. Benötigt werden Tageswerte. 
Untermodell Sonneneinstrahlung 
Die Sonnenscheindauer wird für das vorangehende Untermodell benötigt, bei den von 
den Bodenstationen aufgezeichneten Daten handelt es sich jedoch häufig um den 
Wolkendeckenindikator für unterschiedliche Perioden, und nicht um die Dauer der 
Sonneneinstrahlung. Daher ist eine Umrechnungsformel erforderlich, die bei rund 
20 Wetterstationen, welche beide Beobachtungen durchführen, erprobt wurde. 
22 
Untermodell räumliche Interpolation meteorologischer Daten 
Da die historischen Daten nicht für die gleiche Gesamtheit verfügbar sind wie die 
Echtzeitdaten und letztere unterschiedlich ausfallen können, je nachdem, ob es sich 
um europäische oder regionale Anwendungen handelt, müssen mit Hilfe der 
Interpolation fiktive Stationen geschaffen werden. 
Ein Punktraster im Abstand von 50 km stellt die fiktiven Stationen dar. Die 
Parameter ergeben sich aus den benachbarten Stationen. Von den ursprünglich 
insgesamt sieben Stationen wurden durch Elimination anhand der 
Unähnlichkeitskriterien gegenüber einem auf der Grundlage der sieben Stationen 
definierten Kern eine bis vier Stationen ausgewählt. 
So wurden beispielsweise die Stationen in Küstennähe oder in großer Höhe aufgrund 
ihrer Unähnlichkeit eliminiert. 
Die Parameter erhält man durch Gewichtung der Werte der ausgewählten Stationen. 
Dies gilt jedoch nicht für den Parameter Regen, der nur auf der Grundlage einer 
Station errechnet wurde, die nach dem gleichen Verfahren ausgewählt wurde: 
geringste Differenz zu dem vorher definierten Kern. 
Durch die Gruppe zur Unterstützung der Agrarmeteorologie (SuGrAm), die 1990 
eingerichtet wurde, ist es möglich geweswn, das Netz der Wetterstationen und die 
Interpolierungsmethode,sowie das Untermodell für die Berechnunug der potentiellen 
Evapotranspiration und der Globalstrahlung zu bestätigen. Diese Gruppe wird von 
der Meterologischen Weltorganisation koordiniert. 
Entwicklungsmodell oder qualitatives Modell 
Dieses Modell basiert auf dem WOFOST-Modell (van Keulen und Wolf, 1986; van 
Diepen et al., 1989), das an der Universität Wagueningen entwickelt wurde. Es 
handelt sich dabei um ein deterministisches Modell auf der Grundlage der Energie-
und Wasserbilanz, das an die vorab definierten und mittels der Untermodelle 
gewonnenen Eingabedaten angepaßt wurde. 
Man erhält folgende Ausgabedaten: 
- anormale Witterungsverhältnisse 
- Entwicklungsindikatoren 
. Biomasse 
. Korngewicht 
. Wasserkapazität 
. phänologisches Stadium 
. Wasserbilanz 
. Wasserüberschuß 
. etc. 
für das Jahrzehnt und anschließend für den Zyklusbeginn 
- sowie entsprechende Karten. 
Dieses Modell hängt von agronomischen Parametern für die einzelnen Kulturen ab. 
Mitte 1993 funktionierte das Modell für eine Musterkultur, den Winterweizen. 
Bei den Ausgangsdaten handelt es sich um quantitative Daten, und selbst wenn der 
Parameter nicht direkt der gesuchte Ertrag ist, so ergibt er doch einen ersten 
qualitativen Annäherungswert. 
Ertragsvorausschätzungsmodell oder quantitatives Modell 
Input dieses Modells wird eine Variable im Zusammenhang mit der sich aus den 
historischen Ertragsdaten ergebenden Tendenz sein, sowie eine sich aus dem 
Entwicklungsmodell ergebende Variable. Da in einem Raster von 50x50 km 
unterschiedliche Bodenarten und Pflanzensorten koexistieren, die zu 
unterschiedlichen Ergebnissen führen, werden die Ergebnisse für ein Grundquadrat 
durch Gewichtung der grundlegenden Modellergebnisse gewonnen. 
23 
Dieser Teil befindet sich noch in der Entwicklungsphase und ist noch nicht 
Operationen einsetzbar. 
DV-Instrumente 
Eine ganze Reihe von Softwareprogrammen und -instrumenten mußte entwickelt 
werden. 
Insbesondere zu erwähnen ist das Software AMDaC für den Empfang, die 
Dekodierung, die Qualitätskontrolle, das Ersetzen fehlender Werte und die 
Archivierung der synoptischen Wetterdaten. Dieses Software ist das erste seiner Art, 
das über die nationalen Grenzen hinaus verwendet werden kann und in andere 
Länder oder Regionen der EG transportierbar ist. 
G emäß den Empfehlungen der Kommission wurde als Geographisches 
Informationssystem ARC/INFO verwendet. Da das Datenbanksystem bei ARC/INFO 
nicht besonders gut ist, wurde lediglich der Teil ARG verwendet. 
Die Daten werden in der Datenbank Oracle gespeichert. Die Programme sind in 
Fortran oder C geschrieben und laufen unter UNIX. Die Programme, die sich noch in 
der Entwicklungsphase befinden, müssen noch zu kommerzieller Marktreife geführt 
werden, damit sie leichter portierbar und zu warten sind, was zur Zeit noch Probleme 
bereitet. Die verschiedenen Untermodelle und Modelle wurden von unterschiedlichen 
Einrichtungen unabhängig voneinander entwickelt, sie sind jedoch alle in das 
Projekt integriert, das für den statistischen und kartographischen Output sorgt. 
4.2.2 Pollenanalvsemodell 
Die Methode wurde bereits von Winzergenossenschaften für ihre eigenen Prognosen 
verwendet. Im Zuge der Projektarbeiten wurde in den wichtigsten Weinbauländern 
ein Netz von Pollensensoren errichtet.Das Problem bestand darin, daneben ein Netz 
von Personen aufzubauen, die für die Probenahme, die Wartung der Filter, der 
Station usw. zuständig sind, und gleichzeitig eine relativ objektive Standortwahl zu 
treffen. Die Koordinierung' erfolgte durch die CEMAGREF in Bordeaux in 
Zusammenarbeit mit dem Pollenanalyse-Zentrum des CNRS in Montpellier. 
Für die Kalibrierung zwischen dem Volumen der Pollenentnahme und dem 
regionalen Weinbauertrag werden etwa fünf Jahre veranschlagt. Die Daten sind 
jedoch bereits vom zweiten oder dritten Jahr an qualitativ verwendbar. Mittels einer 
umfangreicheren Pollenentnahme lassen sich dann auch umfangreichere 
Produktionen beurteilen, ohne daß jedoch die Möglichkeit zur Quantifizierung 
besteht. 
Ein für die Ergebnisse wesentlicher Aspekt ist der Blütezeitpunkt, der aus der 
Pollenflugkurve hervorgeht. Dies ermöglicht die Festlegung eines phänologischen 
Parameters für ein mögliches agrarmeteorologisches Modell. Ferner lassen sich 
damit die Witterungsverhältnisse zum Zeitpunkt der Blüte aufzeigen, die an sich ein 
wichtiger Faktor sind. 
Eine Zusammenarbeit in Form eines Ergebnisaustausches wurde mit anderen 
Einrichtungen aufgebaut, die bereits früher mit einem derartigen Netz begonnen 
haben, so daß die Methode lokal getestet werden konnte. Probleme gibt es noch mit 
den Kapazitäten zur schnellen Bearbeitung der Pollenfilter, die alle gleichzeitig 
eintreffen. 
Auf der beigefügten Karte ist das bestehende Netz in seiner gegenwärtigen Form 
dargestellt. 
24 
• FINANCEMENT CCR 
• FINANCEMENT EXTERIEUR CCR 
• FINANCEMENT PARTAGE 
Abbildung 10: Das Netz der Pollensensoren des Landwirtschaftsprojektes 
4.2.3. Auf Dauerkulturen ausgeweitetes agrarmeteorologisches Modell 
Das statistische Modell AGROMET für jährliche Kulturen, das heute von 
EUROSTAT verwendet wird, wurde auf die Dauerkulturen und auf Wein, Oliven und 
Zitrusfrüchte ausgeweitet. Der einzige Unterschied zum 
Erntevorausschätzungsmodell für das laufende Jahr besteht darin, daß als 
erklärende Variable der Ertrag des Vorjahres hinzugenommen wurde. 
25 
4.3 Ergebnisse 
4.3.1 Agrarmeteorologisches Modell 
Für sämtliche agrarmeteorologischen Anwendungen wurde eien einheitliche 
Datenbank aufgebaut. Sie enthält nich t nur alle metereologischen Daten Tag für 
Tag, sondern gleichzeitig auch grundsätzliche Erfassungen der wichtigsten 
Kulturen, die aufdatierte Bodenkarte der EG und eine Schätzung der Nutzreserve 
des Bodens in der verschiedenen Ländern. Diese Datenbank ist für alle zwölf 
Mitgliedstaaten vollständig harmonisiert. Sie ergänzt die Datenbank Corine, in 
welcher zwar mehr Wetterstationen erfasst werden, alledings mit monatlicher 
Periodizität, und welche nur zwischenjährliche Durchschnittswerte über Temperatur 
und Regen enthält. 
Verwirklicht wurden sämtliche Modelle, die sich auf die Wasserbilanz, die 
Erntevorausschätzung und die Phänologie beziehen. Für den Teil, in dem es nicht um 
eine spezielle Kultur geht, liegen die Ergebnisse in Form quantitativer Daten mit 
zehntägiger Periodizität vor, wobei auch die Verarbeitungskette Ankunft und 
Kontrolle der Wetterdaten im Echtzeitbetrieb funktioniert.Experten können diese 
Ergebnisse bereits in Verbindung mit anderen Informationen nutzen (siehe 
beigefügte Karten). 
Die abgebildeten Karten weisen deutlich auf die Probleme zu Beginn des 
Wirtschaftsjahres 1992 in Portugal und am Ende des Wirtschaftsjahres in Dänemark 
sowie im östlichen Teil Deutschlands hin. Die temporalen Kurven über einem der 
Quadrate in Dänemark zeigen, daß sich die Vegetation im Jahre 1992 früher als in 
einem normalen Jahr entwickelte, daß jedoch Defizite bei der Biomasse und beim 
Korngewicht zu verzeichnen waren. 
Der Teil, in dem es um eine spezielle Kultur geht, und die Erntevorausschätzungen 
müssen noch implementiert werden, die dafür erforderlichen Elemente sind jedoch 
bereits vorhanden. 
Tafel 3 zeigt die ersten Erntevorausschätzungen einiger Kulturen, die Ende des 
Monats Oktober 1993 durch das Landwirtschaftliche Projekt erarbeutet worden sind, 
im Vergleich zu den Erträgen des Jahres 1992(Eurostat-Angaben). Diese tafel ist ein 
Auszug des Berichtes Y.S.P.R.A.("Yield Surface Production Report on Agriculture"), 
der seit Januar 1993 monatlich durch das Projekt "Landwirtschaft" erstellt wird. 
Dieser Berichtist ein experimentelles Produkt, das nur sehr begrenzt durch DG VI 
und EUROSTAT verteilt wird; derzeit zur Validierung der Methodologie dient und 
daher noch keinen Praxiswert hat. Es handelt sich um eine Vorüng und Schätzungen 
und Methodologien müssen noch verfeinert und validiert werden. 
26 
SITUATION AT THE END OF 
SEPTEMBER 1993 
SU MM UK CHOPS 
ciiticiil areas 
areas of concern 
normal conditions 
U favoutablc growing conditions 
Abbildung 11: Karte des allgemeinen Zustandes der Sommerfrüchte am Ende 
des Monats September 1993 
Culture 
Blé (E) 
(Y) 
Blé tendre(E) 
(Y) 
Blé dur (E) 
(Y) 
Orge (E) 
(Y) 
Mais- (E) 
grain (Y) 
Tournesol(E) 
(Y) Mai 
May 
5.56 
5.35 
6.22 
5.94 
3.02 
2.78 
4.13 
4.10 
7.67 
7.54 
1.79 
1.63 Juin 
June 
5.46 
5.36 
6.08 
5.94 
3.02 
2.79 
3.96. 
4.10 
7.68 
7.55 
1.66 
1.63 Juillet 
July 
5.47 
5.35 
6.10 
5.94 
3.02 
2.79 
3.97 
4.11 
7.68 
7.51 
1.66 
1.61 Août 
August 
5.46 
5.29 
6.10 
5.87 
2.95 
2.78 
4.14 
4.08 
7.73 
7.65 
1.54 
1.50 Sept 
Sept. 
5.40 
5.27 
6.04 
5.85 
2.95 
2.75 
4.13 
4.04 
7.79 
7.66 
1.52 
1.49 M 
12.93 
5.26 
60.1 
2.41 
4.19 
7.73 
1.15 Crop 
(E) Wheat 
(Y) 
(E) Common 
(Y) wheat 
(E) Durum 
(Y) wheat 
(E) Barley 
(Y) 
(E) Grain 
(Y) maize 
(E)Sunilower 
(Y) 
Tabelle 3: Vergleich erster Eratevohersagen des Pilotprojektes mit Daten des 
europäischen statistichen (EUROSTAT) fur ausgewählte Kulturen. Alle 
Daten in t/ha. (E:Eurostat Daten, Y:Schätzungen der Aktion 3,M:Eurostat 
Daten vom 9/12/93) 
27 
CUMULAlül) WlilGHT AHOVC GUÜUND UIOMASS 
PERCENT DEVIATION PROM LONG PERM MEAN 
1992 
second decade of scpieinbcr 
cumulated since the first decade of January 
• — • 
o 
an 
um 
IB 
CÏZ7J& 
Abbildung 12 : Biomasse von Winterweizen Abweichung von langjährigen 
Mittelwert (Stand Mitte Juni 1992) 
CUMULATED WEIGHT ADOVE GROUND BIOMASS 
PERCENT DEVIATION FROM LONG TERM MEAN 
1992 
second decade of June 
cumulated since (lie first decade of January 
esçgg* 
Abbildung 13: Biomasse von Winterweizen: Abweichung vom langjährigen 
Mittelwert (Stand Mitte September 1992) 
28 
O*coda warn 
wdnih [Cumutolad wgl. Sloiog« «gnn IM2/m*onj| 
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^g2S2»«RS 
Dacad« 
Abbildung 14: Zeitliche Entwicklung ausgewählter Parameter in 
Dänemark in 1992. (wdm:Biomasse, wso:Gewicht der 
Speicherorgrane,lai:Blattflächenindex,dvs:Entwicklung 
sstadium,h:langjährige Mittelwerte) 
4.3.2 Pollenanalysemodell 
Jede Pollenentnahme hat jährliche Rohergebnisse geliefert. Die Zeitreihe umfaßt 
jedoch keine ausreichende Zahl von Jahren, um die Ergebnisse zu kalibrieren und 
eine solide Relation zwischen dem Ertrag und der Höhe der Pollenentnahme ableiten 
zu können. Die untersuchten. Ergebnisse einiger Stationen sind jedoch sehr 
ermutigend, und die darin enthaltenen Informationen sind bereits von großem 
Nutzen für die Experten, die sie mit anderen Angaben vergleichen können. Für 
Frankreich, wo sich das dichteste Netz und die ältesten Meßstationen befinden, hat 
eine Expertengruppe, .der diese Daten zusammen mit den Ergebnissen der 
qualitativen Modelle der Aktion 3 zur Verfügung gestellt wurden, für 1993 eine 
Weinernte von 65 Mio Hektoliter vorausgesagt, das ist bis auf 400 000 Hektoliter die 
gleiche Menge, die Ende 1992 geliefert wurde.Die gleische Gruppe hat im Juli 1993 
für 1993 eine Weinrnte von 60 Mio. Hektolitern vorausgeschätzt, als die offizielle 
Schätzung des SCEES, mit einer anderen und unabhängigen Methode, 
gleichermassen 60 Mio. Hektoliter betrug. 
29 
600 8000 
W T 
50 •• 
is 
J 30 -
I I»-
M 
10 -
0 — 
120 \ r 
130 140 150 160 170 180 190 200 
F 0t M9 FOI 91 * F Ol 93 
Abbildung 15: Biespiele von Pollenflugkurven und zur Beziehung 
zwischen Pollenflug und Weinproduktion 
4.4 Technische Auswirkungen auf andere Programme 
Durch aktion 3 sind eine Reihe vonn Produkten zugänglich geworden, die 
sowohl der Wissenschaft, als auch der Planung und Entscheidungsfällung 
dienen: 
- agrar-pädo-klimatologischen Grundkenntnisse (siehe auch Anhang 3); 
- das Software AMDaC für die Dekodierung, Qualitätskontrolle, Ersetzung 
von fehlenden Werten und Archivierung der synoptischen 
meteorologischen Daten; 
- eine aufdatierte und korrigierte Bodenkarte 1:1.000.000 der EG; 
- die einheitlichen Berechnungsmethoden für die potentielle 
Evapotranspiration und die Globalstrahlung auf der Basis von visuellen 
meteorologischen Beobachtungen. 
Aktion 3 bildet ausserdem eine wichtige wissenschaftliche und technische 
Unterstützung für die Tätigkeit der Genenraldirektion VI im Ramhen der 
Aufdatierung der Weinbauzonen der EG. Weiterhin sind Algorithmen für die 
Schätzung des Reifpotentials und der phenologischen Phasen des Weins 
entwickelt, validiert und kartographiert worden. 
30 
Weiterhin wurde schon Ende 1993 ein Teil des Gutachtens in ein Netz der 
peripheren Mittelmeerregionen übertragen, um den strukturellen und 
konjunkturellen Verlauf der Wasserressourcen dieser Regionen zu 
beobachten. 
4.5 Schlußfolgerungen und Leitlinien 
Die bisher mit den Erntevorausschätzungsmodellen erzielten Ergebnisse 
können bereits verwendet werden, wenn auch mit gewisser Vorsicht, da noch 
keine präzise Validierung erfolgte, für die noch weitere zwei Jahre 
veranschlagt werden. 
Für bestimmte Regionen und Länder ist die Aufschlüsselung der 
Ertragsdaten nach großen Regionen - bei den qualitativen Daten sind dies 
Raster von 50x50 km - sehr unbefriedegend, washalb eine feinere Auflösung 
gewünscht wird. An der Empfänglichkeit der Modelle muß noch gearbeitet 
werden, um herauszufinden, welches die Nebenbedingungen einer größeren 
Genauigkeit sind. 
Sollte diese Genauigkeit vom Input abhängen, was sehr wahrscheinlich ist, so 
wäre es die Aufgabe der Mitgliedstaaten oder Regionen, welche manchmal 
über genauere Eingabedaten verfügen, das Modell zu verbessern. Bestimmte 
Verbesserungen, die das Projekt "Landwirtschaft" einführen könnte und die 
schon eingeplant sind, sind die Einführung des Aufsteigens von 
Kapillarwasser im Wasserhaushalt und die Miteinbeyiehung der bewässerten 
flächen. 
Nicht untersucht wurde die Verbindung zur Fernerkundung, auch wenn es 
sich bei den Ausgabedaten wie dem Blattflächenindex um einen Parameter 
handelt, der sich mit den Vegetationsindizes auf der Grundlage von 
Satellitendaten verknüpfen ließe. 
Bestimmte Indikatoren wie beispielsweise die aus einem Untermodell 
entnommene Globalstrahlung ließen sich auch aus den Meteosat-Daten 
ableiten. Dieser Aspekt wurde ebenfalls nicht untersucht. 
Die Verbindung zur Ferneerkundung ist erforderlich, da sich das Modell auf 
diese Weise mit Hilfe von objektiven unabhängigen Daten kontrollieren läßt. 
Man muß also aufhören, ausgehend von den entwickelten Instrumenten und 
Methoden komplette operationelle Verfahren zu konstruieren. Ferner muß 
von jetzt an die Perfektionierung dieser Verfahren in Angriff genommen 
werden. Die verwendete Modellart, nämlich das semi-deterministische 
Modell, sowie die möglichen Verbindungen zur Fernerkundung geben uns die 
entsprechenden Mittel an die Hand. 
Bei dem entwickelten Modell handelt es sich um ein für die Europäische 
Gemeinschaft einheitliches Minimalmodell. Es kann dort, wo zuverlässigere 
Grundaten verfügbar sind, auf lokaler Ebene verbessert werden. Dies könnte 
durch Übertragung des Modells und Verbesserung vor Ort geschehen. Parallel 
dazu könnten im Rahmen des Projekts allgemeinere Verbesserungen 
angebracht werden. 
31 
5 AKTION 4:FLäCHEN- UND ERTRAGSEINSCHäTZUNG NACH 
EINEM EUROPälSCHEN SCHNELLVERFAHREN 
5.1 Ziel und Methode 
Ziel dieser Aktion ist es, auf europäischer Ebene frühzeitig über Änderungen 
der Anbauflächen im laufenden Jahr gegenüber dem Vorjahr zu informieren 
und Ertragsindikatoren zu liefern. 
Ferner zielt die Aktion darauf ab, ein Verfahren zur Ertragsvorausschätzung 
zu entwickeln, das sich auf die Ernten der Nicht-EG-Länder anwenden läßt. 
Dabei wird folgendermaßen vorgegangen: Es wird eine Stichprobe von 
ungefähr 50 repräsentativen Flächen für die Gemeinschaft definiert (siehe 
Karte im Anhang). Alle Satellitenbilder dieser Fläche mit hoher Auflösung, 
das sind im Verlauf des Jahres 3-4 Aufnahmen dieser Fläche, werden 
beschafft und ausgewertet und daraus die erforderlichen Informationen 
abgeleitet. 
Bei den Vorausschätzungen für die EG-Länder werden keine Bodendaten des 
laufenden Jahres hinzugezogen, sondern Bodenerhebungen des Vorjahres. So 
läßt sich a posteriori die Validität der Methode überprüfen. Bei den Nicht-EG-
Staaten dagegen sollte auf systematische Erhebungen ganz verzichtet werden. 
Abbildung 16: Lage der 53 Stichproben der Aktion 4 
32 
5.2 Ablauf der Arbeiten 
Die Arbeiten wurden in drei Phasen durchgeführt: 
1987-88: detaillierte Ausarbeitung der Methode 
1989-91: Umsetzung der Methode 
1992-93: semi-operationeller Test unter realen Bedingungen. 
5.2.1 Vefeirnerung der Methodik (87-88) 
1988 wurde die Methodik im CCR verfeinert. Es wurde dadurch möglich 
folgende Aspekte zu definieren: 
Die Anzahl und die Position der Projektgebiete, 
Den Modus der Bildaufnahme, 
Die Art der zusatzlichen Felddeobachtungen, 
Die Methode der computerrunterstutzten Photointerpretation, 
Den Typ der statistischen Auswertung. 
Die schnelle Ertragsvorausschätzung für ein gegebenes Jahr n setzt voraus, 
daß präzise Statistiken für das Jahr n-1 verfügbar sind. In der Praxis geht 
man davon aus, daß solche Statistiken für die Gemeinschaft von Eurostat am 
1. März des Jahres n für die Kulturen des Jahres n-1 zur Verfügung gestellt 
werden. 
Wie aus einer 1985 und 1986 vom SCEES durchgeführten Studie über 
Ertragsvorausschätzungen für Nicht-EG-Staaten hervorgeht, kann die Zähl 
der Testflächen reduziert werden. Aufgrund der Ergebnisse dieser Studie 
sowie der Haushaltslage wurde die Zahl der Testflächen auf 50 festgesetzt. Die 
Aktion beruht im wesentlichen auf der technischen Möglichkeit der 
Blickwinkelveränderung, die der Spot-Satellit bietet. Mit Hilfe dieser Technik 
läßt sich theoretisch alle 2-3 Tage eine Aufnahme von den nördlichen 
Gebieten machen. Da ein Teilbild genauso teuer ist wie ein Gesamtbild 
(60x60 km), wurde die Größe der Fläche so festgelegt, daß unabhängig vom 
Blickwinkel eine Fläche von einem Spot-Bild erfaßt wird. Demzufolge sind die 
Testflächen 40x40 km groß. 
Für die Stichprobe werden die Mittelpunkte der Spot-Szenen systematische 
über das K-J-Raster ausgewählt. Aufgrund einer Vielzahl von Zwängen 
wurde in der Praxis jedoch eher eine begründete als eine Zufallsauswahl 
getroffen, um die Stichprobe so effizient wie möglich zu gestalten. 
Im folgenden sind die bestehenden Zwänge in der Reihenfolge ihrer 
Bedeutung aufgeführt: 
die Aufteilung der Testflächen auf die verschiedenen Länder 
proportional zur Ackerfläche 
apriorische Schichtung in drei Gebiete unterschiedlicher 
Anbauintensität, insbesondere Auswahlsatz Null bei den 
benachteiligten Gebieten 
aposteriorische Schichtung und Auswahlsatz Null, wenn eine 
Fläche zu mehr als 80 % nicht landwirtschaftlich genutzt wird; 
in der Praxis wird also entlang der Spur durch das 
Nächstgelegene ersetzt 
die ursprüngliche Spur wird nicht zufällig gezogen, wie es bei 
einer Zufallsauswahl üblich ist, sondern berücksichtigt werden 
die überlappenden Aufnahmegebiete von Landsat-TM, so daß 
nicht alle 16 Tage, sondern potentiell alle 8 Tage eine 
Aufnahme gemacht werden kann. 
33 
Die Stichprobenqualität hat sich als entscheidender Faktor für die Qualität 
der Ergebnisse erwiesen, und zwar sowohl in statistischer Hinsicht als auch 
für die Möglichkeit der Bildbeschaffung. 
Modalitäten der Bildbeschaffung 
Damit zwei wesentliche Bedingungen erfüllt werden, nämlich die Beschaffung 
von 3-4 Bildern je Testfläche über einen Zeitraum von ungefähr fünf Monaten 
sowie die Verkürzung des Zeitraums zwischen Bildbeschaffung und Eingang 
des Bildes am Untersuchungsort auf 5 oder 10 Tage, wurde eine 
Zusammenarbeit zwischen der GFS und den Bildproduzenten Spot-Image und 
Eurimage ins Leben gerufen. Grundsätzlich wird das am schnellsten 
verfügbare Bild, sei ein Landsat- oder ein Spot-Bild, beschafft.Zusätzliche 
Bodenbeobachtungen 
Für die Bodenerhebungen vorgesehen waren 16 Segmente von jeweils 50 ha, die 
systematisch aus den Testflächen zu ziehen sind. Für diejenigen Flächen, die in 
erheblichem Umfang eine nur geringfügige landwirtschaftliche Nutzung aufweisen, 
wird eine Schichtung eingeführt. Die Beobachtungsdaten des Jahres n-1 sollten die 
Bildauswertung des Jahres n unterstützen. Die Umfrageergebnisse für das Jahr n-1 
müssen also zu Beginn des Jahres n verfügbar sein. Sie werden ferner für die 
aposteriorische Kontrolle der Fernerkundungsdaten verwendet. Sie könnten auch an 
sich eine Informationsquelle darstellen, da für die Sammlung der Ertragsdaten des 
Jahres n und die Anbauvorausschätzung für das Jahr n +1 eine Vor-Ort-Befragung 
der Landwirte an 25 Punkten je Segment vorgesehen war. 
Verfahren der rechnergestützten Bildauswertung 
Soll eine schnelle Analyse einer Testfläche innerhalb von 3-4 Tagen erfolgen, so ist es 
nicht möglich, die Bildauswertung für die Gesamtheit der Testflächen, die 1600 km2 
ausmachen, durchzuführen. Vorgeschlagen wurde, die Bilder von rund 30 mittels der 
Zufallsauswahl gezogenen Segmenten, die die 16 für die Bodenerhebungen 
vorgesehenen Segmente umfassen, zu interpretieren. Anschließend wurde die 
Testfläche automatisch klassifiziert und auf die ermittelten Werte die 
Regressionsschätzung angewendet. Von dieser Methode nahm man dann jedoch 
Abstand, so daß die Ergebnisse nunmehr direkt aus der Klassifizierung stammen. 
Statistisches Modell 
Sowohl auf nationaler als auch auf europäischer Ebene wird auf die Eurostat-
Statistiken des Jahres n-1 eine Variation n/n-1 angewendet. Das statistische Modell 
ist vom Vertragspartner noch einmal verfeinert worden, um nicht wahrnehmbare 
Kulturen und fehlende Testflächen zu berücksichtigen. 
5.2.2 Umsetzung der Methode 
Die Analyse wurde von einer Gruppe von Gesellschaften unter der Federführung der 
SCOT (Société de consultance en observation de la terre) durchgeführt, zu der auch 
der Service Central des Enquêtes et Etudes Statistiques (SCEES) des französischen 
Landwirtschaftsministeriums sowie die französischen Gesellschaften SGS und 
Geosys zählen. Im Jahr 1989 konnte die erste Phase der Arbeiten, d. h. das Schreiben 
der Software für die Bildverarbeitung, abgeschlossen werden. Gleichzeitig haben die 
Bildauswerter ausgehend von der Analyse einiger Testflächen das Verfahren für die 
rechnergestützte Bildauswertung festgelegt. Im Verlauf des Jahres 1990 wurden 20 
Testflächen untersucht. Ziel dieser zweiten Phase war es, den Operationellen Einsatz 
zu simulieren. Allerdings konnten aufgrund der Entwicklungsarbeit an den 
Softwareprogrammen und an dem Verfahren für die Bildauswertung die 
vorgegebenen Fristen nicht eingehalten werden. Dies ist erst für das Ende der 
zweiten Phase und die Vorbereitung der dritten Phase vorgesehen. 
34 
Die Verfügbarkeit der Bilder war ausreichend, selbst in den nordosteuropäischen 
Gebieten, wo häufig eine Wolkendecke vorliegt. In der Regel konnten die Bilder 
innerhalb von 7-10 Tagen nach der Aufnahme geliefert werden. 
Die Ergebnisse für die untersuchten Flächen waren sehr ermutigend für die Validität 
der Methode. Die Angaben in den Konjunkturberichten über die innerhalb der 
einzelnen Flächen untersuchten Hauptanbaukulturen, die allein auf 
Satellitenbildern beruhten, stimmten mit den Informationen aus anderen Quellen 
überein. 
Auf die zusätzlichen Bodenerhebungen ist nicht gesondert einzugehen, da sie in ihrer 
Konzeption den im Zusammenhang mit der Aktion 1 detailliert beschriebenen 
Erhebungen entsprechen. Mit ihrer Hilfe konnte diese Art der Erhebung in allen 
Ländern der Gemeinschaft getestet werden, was bei der Flächenerfassung nicht der 
Fall war. Im übrigen wurden diese Arbeiten in einigen Fällen (Portugal, Frankreich 
und Dänemark) direkt von den statistischen Diensten oder 
Landwirtschaftsministerien durchgeführt. In den Fällen, in denen die 
Fernerkundung aus verschiedenen Gründen, z. B. wegen der Feldgröße, nur bedingt 
eingesetzt werden konnte, waren diese zusätzlichen Bodenerhebungen von besonders 
großem Nutzen. 
5.2.3 Test des Verfahrens unter realen Bedingungen (1992-93) 
Der Auftrag für den Test des Verfahrens unter realen Bedingungen ging an eine 
Gruppe von Unternehmen um die SCOT, zu der GAF, NRSC, Telespazio und CISI 
informatique gehören. Durch die Gründung der Gesellschaft SOTEMA, in der die 
französischen Vertragspartner zusammengefaßt sind, wurden diese Arbeiten von der 
Entwicklungsarbeit räumlich getrennt. 
Diese Etappe war durch ihren großen Nutzen für die Konjunkturberichterstattung 
gekennzeichnet, da Ergebnisse für insgesamt 53 Testflächen (für Ostdeutschland 
wurden weitere drei Testflächen hinzugefügt) erzielt wurden. Das statistische Modell 
mußte entsprechend verbessert werden. 
Aufgrund neuer Anforderungen seitens der GD VI, wie z. B. die Untersuchung von 
Brachflächen, die ursprünglich nicht vorgesehen war, wurden einige Änderungen 
vorgenommen. 
Im Jahre 1992 konnte die Gesamtheit der Testflächen im Bild erfaßt werden, für 1993 
waren dagegen am 9. August zwei Testflächen immer noch nicht erfaßt. Das 
statistische Modell wendet also auf diese beiden Testflächen die Ergebnisse für die sie 
umgebenden Testflächen an. 
Die Bildbeschaffungszeit lag weiterhin bei etwa 4-5 Tagen und die Analysezeit bei 3-
4 Tagen. Das Ziel, einen Informationsbericht oder ein Fax herauszugeben, der bzw. 
das alle Daten enthält, die bis 10 Tage vor dem Erscheinen akquiriert wurden, 
konnte somit erreicht werden (siehe Fax im Anhang). 
Die Verarbeitungssoftware mußte verbessert werden, insbesondere was die 
geometrische Korrektur der Bilder anbetrifft, um den vorgegebenen Kosten-und 
Zeitplan einzuhalten. Zuvor wurde diese Vorverarbeitung extern erledigt. 
Für 1993 steht die Entwicklung einer Software mit einer größeren Marktreife und 
Portabilität auf dem Programm, um den Wechsel von Vax/VMS auf UNIX zu 
ermöglichen. Damit soll der Übergang zur Operationellen Phase vorbereitet werden. 
Die Feldarbeiten konnten dagegen 1993 aus finanziellen Gründen nicht realisiert 
werden. Dies hat zwar keine direkten Auswirkungen, da die Methode schon so 
ausgereift ist, daß sie ohne Bodenerhebungen auskommt, jedoch ist für die 
Bildauswertung eine aktualisierte Wissensbasis erforderlich. Dieser Aspekt ist also 
sorgfältig zu prüfen, um die Qualität des Systems aufrechtzuerhalten. 
35 
Die Daten über die Anbauflächen der Kulturen für die einzelnen Testflächen ergeben 
sich direkt aus der Bildanalyse. Im Falle der Ertragsdaten stellt die Fernerkundung 
lediglich ein Bewertungselement dar. Von 1993 an werden die Daten der Aktion 3 für 
die einzelnen Testflächen integriert und werden dann zu einem entscheidenden 
Bewertungselement. 
5.3 Ergebnisse 
Die Ergebnisse können auf unterschiedliche Art und Weise bewertet werden. Da ist 
zunächst einmal die theoretische Bewertung. Sie besteht in der Berechnung der 
Stichprobengenauigkeit, wobei vorausgesetzt wird, daß die Schätzung auf der Ebene 
der Testfläche vollkommen ist, d. h.. es wird davon ausgegangen, daß die Verfahren 
der Bildauswertung vollkommen sind. Bei den wichtigsten Kulturen liegt der 
Stichprobenfehler bei rund 2 %. D. h., erhöht sich die Anbaufläche um 5 %, können 
wir anhand der Stichprobe eine Erhöhung zwischen 3 und 7 % (mit 90 %iger 
Wahrscheinlichkeit) ausweisen. 
Bei einem anderen Verfahren werden die Ergebnisse am Schluß mit den Eurostat-
Statistiken, die als gesicherte Quelle gelten, verglichen. 
Da es sich um ein Schnellverfahren der Erntevorausschätzung handelt, spielt die 
Entwicklung über die Jahre hinweg eine sehr große Rolle. Ferner ist es wichtig, die 
Informationen früher als andere Quellen zu liefern. 
In der Praxis können die Eurostat-Schätzungen für rund 10 Telefaxe und 
10 Kulturen innerhalb der Vegetationsperiode noch erheblich variieren, was die 
Synthese nicht gerade erleichtet. 
Die beigefügten Kurven für Hartweizen und Weichweizen - zwei Kulturen, die in 
Gebieten, in denen sie nebeneinander angebaut werden, schwierig zu unterscheiden 
sind - wurden bereits im Fax vom 9. Juni 1992 voll und ganz bestätigt, und zwar 
sowohl was die Fläche als auch den Ertrag anbetrifft, obwohl ihre Variationen 92/91 
sehr kontrastreich waren. Sobald ungefähr 100 Bilder untersucht worden waren, 
wurden die Variationen nicht mehr geändert. Die Vorausschätzungen waren deutlich 
besser als diejenigen der Erzeugerorganisation Coceral. 
Ein Vergleich der Ergebnisse vom 12.10.92 für die Anbauflächen verschiedener 
Kulturen deutet darauf hin, daß eine geringere Abweichung als die weiter oben 
erwähnten theoretischen 2 % möglich ist. Dies gilt jedoch nicht für Sonnenblumen. 
Mittels einer detaillierten Analyse der Ergebnisse für dieses Erzeugnis wurde 
festgestellt, daß die als Sonnenblumenfelder angegebenen Flächen wahrscheinlich 
aufgrund des sehr geringen Ertrags als offener Boden interpretiert worden waren. 
Dadurch erklärt sich in diesem Fall ein sehr gutes Ergebnis für die Ertragsschätzung 
ausgehend von einer sehr schlechten Flächenvorausschätzung. 
Fallen die Daten sehr unterschiedlich aus, wie z. B. beim Hartweizenertrag, wo eine 
Abweichung von ungefähr 10 % festgestellt wurde, so ist dies nicht zwangsläufig ein 
Fehler der Aktion 4, denn eine spätere Überprüfung des Eurostat-Ergebnisses führte 
zu einer Annäherung auf einige wenige Prozentpunkte. 
Bestimmte Kulturen, die nur in sehr begrenztem Umfang angebaut werden, wie 
beispielsweise Kartoffeln und Zuckerrüben, wurden dagegen nur sehr ungenau 
erfaßt. 
36 
Die Darstellung der Ergebnisse und die Kommentare, zwei Aspekte, die bei 
einer Konjunkturanalyse eine große Rolle spielen, entsprechen den 
Vorstellungen der GD VI, die als Benutzer einer derartigen Aktion in Frage 
kommt. Das Fehlen von Prognosedaten auf nationaler Ebene ist auf das 
Stichprobenverfahren zurückzuführen. Für die Länder mit ungefähr zehn 
Testflächen sind die Angaben für zwei oder drei Kulturen allem Anschein 
nach relativ zuverlässig. Auch die kartographische Darstellung nach 
Testflächen hat einen gewissen Informationsgehalt, wie bei den 
Sonnenblumen im Jahr 1993, als die Entwicklung auf der iberischen 
Halbinsel völlig anders verlief als im übrigen Europa (siehe Fax Nr. 8 der 
Sotema im Anhang). Diese Informationen unterhalb der europäischen Ebene 
sind jedoch nur von sehr begrenztem Nutzen und mit Vorsicht zu betrachten, 
da die Stichprobe nicht für diesen Zweck ausgelegt ist. 
CO Evolution de la superficie 
S: » EUROSTAT im 
EUROSTAI u.»im 
27.04 28.03 2206 SO 07 1T.M 14.00 12.10 
Evolution de la production 
EUROSTAT im 
EUROSTAT UtJjm p—v; 
12.04 11.08 02,08 08.07 00,01 91.02 »OB 
37.04 sas axas »er 17.02 1*02 1210 
Date (1992) Evolution de la superficie 
C « 
O) O) 
T- O' 
O) 
<B -10-
% CO 
g •<•• 
1 -H 
LU EUROSTAT 1771 
Ejtuiutiofi nable I 
)) Sil«. 74 liMfa 
27.04 22.08 2208 20,07 17.02 140» 1210 
Evolution de la production 
*« • 
O) 
2 o-Kr 
0) 
O) EUROSTAT 1771 
EUROSTAT otMjTTJ 
BISK lKbuta 
^ 
27.04 23,08 2208 »07 17.02 14. OB 1210 
Date (1992) 
Abbildung 17: 
AGROMET 
X 
EUB0STAT14.10B3 Entwicklung von Anbauefläche und Produktion für Soft-
und Hartweizen während de landwirtschaftlichen Jahres 
1992:Vergleich der Schätzungen von Aktion 4 und 
EUROSTAT. 
37 
Die resultate von 1993 können erst dann abschliessend betwerte 
werden,wenn die ofiziellen Ergebnisse vorliegen, d.h. Anfang 1994. Eine erste 
Analyse deutet jedoch darauf hin, dass die Schätzungen zu Anbaufläche und 
Ertrag wie sie von der Aktion 4 vorgelegt wurden, in der Merhzahl der 
Kulturen den Werten entsprechen, wie sie von den Mitgliedstaaten an 
EUROSTAT übermittelt wurden. Die 1993er Gesamtproduktion an Getreide 
und insbesondere an Weizen wird jedoch schwer zu bestimmen sein. Dies 
beruht auf dem Inkrafttreten der neuen Bestimmungen zur PAC und 
insbesondere auf den Bestimmungen zur Stillegung von Flächen. Wenn die 
abschliessende Analyse es bestätigt, scheint es der Falln dass die neuen 
Brachflächen generell auf die am wenigsten fruchtbaren Gebiete entfallen. 
Mit Sicheheit hätten traditionelle Modelle zur Erntevorhersage 
Schwierigkeiten dieser Verschiebung gerecht zu werden. 
EVOLUTIONS DES SUPERFICIES 
Action 4 et Eurostat, Î992 sur 1991 
Blé dur Céréales total Pomme de terre Tournesol 
Blé tendre Orge Colza Mais grain Betterave à sucre 
Action 4 il Eurostat 
EVOLUTIONS DES PRODUCTIONS 
Action 4 et Eurostat, 1992 sur 1991 
Blé dur Céréales total Pomme de terre Tournesol 
Blé tendre Orge Colza Mais grain Betterave à sucre 
Action 4 I I Eurostat 
Abbildung 18: Entwicklung von Anbaufläche und Produktion wichtiger 
Kulturen zwischen 1991und 1992: Vergleisch der 
Schätzungen von Aktion 4 und EUROSTAT. 
38 
ETATS DES SITES ECHANTILLONS DU PROJET MARS (Action 4) 
CAMPAGNE 1993 
Situation des superficies au 09/08/93 
Tournesol 
Cj 28000 Ha 
Çj 21000 Ha 
O 14000 Ha 
O 7000 Ha 
Abbildung 19: Evolution ? 
< -SO« -35% -25% -1S% -5% 
= 10% 20% 30% 40% > 50% 
Karte der Anbaufläche von Sonnenblumen. Entnommen 
aus dem Status Fax vom 9/8/93 
39 
5.4 Schlußfolgerungen und Leitlinien 
Sollte die Qualität der Ergebnisse für 1993 die Ergebnisse des Jahres 1992 
bestätigen, so kann die Methode ohne größere Änderungen in der 
Gemeinschaft Operationen eingesetzt werden. 
Weitere Verbesserungen, wie beispielsweise die Einführung der ERS.l-
Radarbildanalyse, mit deren Hilfe eine größere Sicherheit und 
Zuverlässigkeit über die Jahre hinweg erreicht werden kann, sind zu 
gegebener Zeit vorzunehmen. 
Verbessert werden muß auch die Verbindung zu anderen Datenquellen, 
insbesondere bei der Ertragserfassung. 
Wahrscheinlich sind die Anwendungsmöglichkeiten überaus vielfältig, wie 
beispielsweise die Erfassung von Brachflächen und stillgelegten Flächen, die 
ursprünglich nicht vorgesehen war. 
Es empfiehlt sich, für das Gebiet der Gemeinschaft die Rolle der 
Bodenerhebungen neu zu überdenken, sofern diese überhaupt beizubehalten 
sind. In der Operationellen Phase werden sie nicht mehr dringend benötigt, um 
die Qualität der Ergebnisse der Bildauswertung zu überprüfen. Während der 
Untersuchungen und Beratungen im Vorfeld der Projektausarbeitung wurde 
der Ertragsvorausschätzung für Nicht-EG-Staaten noch große Bedeutung 
beigemessen. Aus technischen Gründen erschien es jedoch ratsamer, eine 
derartige Aktion erst für den zweiten Teil des Zehnjahresprogramms ins Auge 
zu fassen. 
Im Zusammenhang mit der Anwendung auf Nicht-EG-Staaten, die bei der 
Ausarbeitung der Aktion 4 eine wesentliche Rolle spielte, wäre zu 
untersuchen, welche Wissensbasis an die Stelle der Bodenbeobachtungen 
treten könnte. Zu empfehlen wäre in diesem Zusammenhang, in der 
operationeilen Phase verstärkt auf die kostengünstigeren Aktionen 2 und 3 
zurückzugreifen und nur in geringerem Umfang auf die Aktion 4, die auch 
weiterhin im wesentlichen auf der Bildauswertung beruhen wird und damit 
zwangsläufig höhere Kosten verursacht. 
40 
6 UNTERSTÜTZENDE AKTIONEN UND SYNTHESE 
Das Pilotprojekt umfaßt drei unterstützende Aktionen: 
- Aktion Nr. 5: Fortgeschrittenes landwirtschaftliches Informationssystem 
- Aktion Nr. 6: System von Flächenstichproben 
- Aktion Nr. 7: Langzeituntersuchungen 
Zudem erfordert die Vielzahl der Kontakte und der zu liefernden 
Informationen enorme Anstrengungen in den Bereichen Information und 
Kommunikation. 
6.1AktionNr. 5:Fortgeschrittenesland wirtschaftliches 
Informationssystem 
Ziel dieser Aktion ist die Integration der verschiedenen Aktionen 
untereinander sowie zwischen diesen und den traditionellen Erhebungen, um 
so unter Einbeziehung der hier dargestellten neuen Methoden ein 
zusammenhängendes Informationssystem zu schaffen. Sie ist somit den 
übrigen Aktionen nachgeschaltet. 
Bei den Arbeiten ging es im wesentlichen darum, die Verbindung zwischen 
den Bodenerhebungen nach dem Flächenstichprobenverfahren und der 
Analyse hochauflösender Satellitenbilder im Rahmen der Aktionen 1 und 4 
herzustellen (siehe Abschnitt 6.2 Flächenstichproben). 
Die Synthese, wie sie das Bulletin "Yspra" enthält, macht sich die 
verschiedenen, getrennt durchgeführten Arbeiten zunutze und integriert die 
Ergebnisse (siehe ein Beispiel dieses Bulletins im Anhang). Hier wird für die 
Flächen auf die Aktion 4 und für die Erträge auf die Aktionen 2 und 3 
zurückgegriffen. Im Gegensatz zum SOTEMA-Bulletin beziehen sich die 
gelieferten Informationen auf die nationale Ebene. 
6.2 Aktion Nr.6 System von Flächenstichproben 
Mit dieser Aktion sollte eine Erhebungstyp festgelegt werden, der gut an die 
Fernerkundung und damit auch an die unterschiedlichen, im Rahmen des 
Projekts erforderlichen Arbeiten vor Ort angepaßt ist. Ein weiteres Ziel war 
die Entwicklung eines umfassenden agrarstatistischen Systems auf der 
Grundlage von Gebietsrastern. 
Alle im Rahmen des Projekts durchgeführten Bodenerhebungen beruhen auf 
Flächenstichproben. Bei den statistischen Einheiten dieser Erhebungen 
handelt es sich nicht um wirtschaftliche Einheiten wie den 
landwirtschaftlichen Betrieb, sondern um kleine geographische Einheiten, die 
Segmente genannt werden. Diese Segmente oder kleinen Flächeneinheiten 
erhält man durch Segmentierung des geographischen Gebietes. Im Rahmen 
des Projekts dient als Grundeinheit eine quadratische, 50 ha große Fläche. 
Nach dreijährigen Studien hat sich gezeigt, daß diese Form und Größe in den 
meisten der untersuchten Regionen im Durchschnitt dem optimalen Wert am 
nächsten kommt. Für die Befrager wäre es eventuell einfacher, wenn die 
Segmente nicht quadratisch wären und natürliche Grenzen hätten. Die 
Digitalisierung dieser Grenzen erfordert jedoch einen enormen 
Investitionsaufwand. Das italienische Agrit-Projekt hat diese Investitionen in 
der Emilia Romagna getätigt, um die Projektziele zu erreichen. Von 1990 an 
haben wir diese Segmente mit natürlichen Grenzen verwendet. Es wurden 
jedoch keine besseren Ergebnisse erzielt als bei quadratischen Segmenten, ein 
derartiger Investitionsaufwand ist also nicht gerechtfertigt. Auch in Navarra 
wurde diese Frage untersucht, und das betreffende 
Dienstleistungsunternehmen kam zu demselben Schluß. 
41 
Zwei Erhebungssysteme, d. h. Erhebungen anhand von Listen von 
Landwirten sowie Flächenstichproben zu unterhalten, ist eine kostspielige 
Angelegenheit. In bestimmten Fällen, beispielsweise in den mittel- und 
osteuropäischen Ländern, ist ein System auf der Grundlage von Listen zur 
Zeit nicht anwendbar. Dieser Aspekt wurde im Rahmen des Pilotprojekts 
untersucht, um ein komplettes System von Flächenstichproben zu schaffen. 
Bei der Aktion 1 wurde die Ertragskomponente durch Identifikation und Vor-
Ort-Befragung der Landwirte erhoben. Diese wurden nicht aufgrund von 
Landwirtschaftszählungen ausgewählt, sondern anhand der 
Flächenstichprobe identifiziert. Das gleiche Verfahren wurde bei der Aktion 4 
zur Überprüfung der Ergebnisse der Bildauswertung angewendet. 
Die Durchführbarkeit eines derartigen Verfahrens wurde unter Beweis 
gestellt. Die Antwortraten sind in der Regel äußerst zufriedenstellend, sie 
hängen jedoch sehr von der Unterstützung durch die amtlichen Stellen ab. 
Sind diese direkt an der Befragung beteiligt, liegen die Antwortraten bei 
nahezu 100 %. 
Das Verfahren wurde ebenfalls für die als strukturelle Daten eingestuften 
Angaben wie Eigentumsverhältnisse oder Bewirtschaftungsform angewendet. 
In dem nachstehenden Beispiel der tschechischen Republik, in der das 
Verfahren getestet wurde, wurden 1992 die im folgenden aufgeführten 
Ergebnisse erzielt. Diese Erhebung soll wiederholt werden, um die 
Entwicklung zu verfolgen. 
Wichtig ist, den technischen Fortschritt im Bereich der Flächenstichproben zu 
konservieren, da diese Erhebungsform nicht nur in der Agrarstatistik, 
sondern auch in der Umwelt- und Strukturstatistik Anwendung findet! 
Aufgrund ihrer Verbindungen zur Fernerkundung können diese Erhebungen 
laufend verbessert werden. Gegenwärtig kann die Fernerkundung jedoch im 
wesentlichen unter dem Aspekt Schichtung und Zuweisung von 
Bodenerhebungen wirtschaftlich genutzt werden, und nicht unter dem Aspekt 
der automatischen Klassifizierung, welche zu Beginn des Projekts 
Hauptuntersuchungsgegenstand war. 
privé (individu) (4%) 
privé (entreprise) (6%) —-x 7— état (31%) 
coopérative (59%) publique (0%) 
Abbildung 20: Diagramm der Eigentumsverhältnisse 
landwirtschaftlicher Betriebe in der Tschechischen 
Republik. 
42 
6.3 Aktion 7: Langzeituntersuchungen 
Ziel war es, einen Teil der Projektmittel für Arbeiten zu verwenden, die 
während der Projektlaufzeit wahrscheinlich nicht in Operationen verwertbare 
Aktionen münden werden, die jedoch den langfristigen 
Anwendungsperspektiven entsprechen. 
1989 und 1990 wurden diese Mittel vornehmlich für Grundlagenforschung auf 
dem Gebiet der Radartechnik verwendet. Nach dem Start des Satelliten ERS.l 
im Jahre 1991 könnten diese Arbeiten auf der Grundlage von realen Daten 
weitergeführt werden, die auch in Zukunft kontinuierlich lieferbar sein 
dürften. Mitte 1993 geht man davon aus, daß die Radaraufnahmen im 
Rahmen des Projekts potentiell verwendet werden können, und zwar sowohl 
für die Aktion 1 als auch für die Aktion 4. Dies muß allerdings noch auf 
größeren Flächen getestet werden, und insbesondere ist zu überprüfen, 
inwieweit tatsächlich die Möglichkeit besteht, Radaraufnahmen zu erwerben. 
Bei dem Satelliten ERS.l handelt es sich nämlich um eine 
Gemeinschaftsmission, und im wesentlichen sind maritime Anwendungen 
geplant. (Siehe auch Radaraufnahme im Anhang.) 
Des weiteren wurde an der Entwicklung der Software "Space" gearbeitet, die 
auf Parallelrechnern läuft und die Aktion Nr. 2 unterstützen soll. Die 
operationelle Bearbeitung eines zehn Jahre umfassenden 
Satellitenbildarchivs mit Aufnahmen von ganz Europa ist extrem 
schwerfällig, ebenso wie der Echtzeitbetrieb. Diese Aufgabe ließe sich 
eventuell durch das Umstellen auf Parallelrechner leichter lösen, wie durch 
den Zeitgewinn mit derartigen Rechnern gezeigt wird. 
Hier sind jedoch noch weitere Arbeiten nötig, um sicherzustellen, das der 
Zeitgewinn nicht teilweise oder völlig durch die Bearbeitung bzw. den 
Datenaustausch mit den Speichermedien kompensiert wird. 
6.4 Information und Kommunikation 
Die große Zahl der Projektbeteiligten bzw. Gesprächspartner hat uns 
veranlaßt, eine Vollzeitkraft für Informations- und 
Kommunikationstätigkeiten abzustellen. Vier Teilbereiche wurden 
entwickelt: 
- Redaktion der Teleagrinews-Bulletin 
Organisation und Durchführung von Konferenzen, S itzungen und 
Besuchen 
- Abhalten von Fortbildungskursen 
- Schaffung wissenschaftlicher Arbeitsgruppen. 
Bisher wurden fünf 7Wea#rmeu;s-Bulletins herausgegeben. Sie enthalten die 
wichtigsten, im Rahmen des Projekts erzielten Ergebnisse sowie die 
beschlossene wissenschaftliche Ausrichtung. Etwas unbefriedigend war 
jedoch die Erscheinungshäufigkeit und Regelmäßigkeit dieser Bulletins, die 
allerdings nicht das einzige Kommunikationsmittel sind. 
Alle zwei Jahre wurde eine Konferenz abgehalten. Die erste fand am 10. und 
11. Oktober 1989 in Varese/Italien statt, die zweite am 26. und 
27. November 1991 in Belgirate/Italien. Eine dritte Konferenz ist für den 17. 
und 18. November 1993 ebenfalls in Belgirate geplant. 
Auf derartigen Konferenzen lassen sich die Projektfortschritte detailliert 
präsentieren und anderen Methoden gegenüberstellen. Sie dienen ferner als 
Forum für die Kommunikation zwischen nationalen Agrarstatistikern und 
Wissenschaftlern aus dem Bereich der Fernerkundung. 
43 
In Ispra, Lissabon und Athen wurden Fortbildungskurse im Zusammenhang 
mit der Aktion 1, Flächenerfassung, abgehalten, an denen zwar auch 
Experten der regionalen und nationalen Agrarstatistik teilgenommen haben, 
deren Inhalt sich aber im Grunde an eine recht breite Öffentlichkeit richtete. 
Zur Unterstützung des Projekts wurden mehrere wissenschaftliche 
Arbeitsgruppen gebildet. In einer Fachgruppe mit zeitlich begrenztem 
Mandat wurden die für den Mittelmeerraum spezifischen Probleme im 
Zusammenhang mit den Nomenklaturen und der Verarbeitung von 
Satellitendaten untersucht. Die Arbeitsgruppe "Böden und Geographische 
Informationssysteme" wurde ins Leben gerufen, um die im Rahmen des 
Projekts durchgeführten Arbeiten im Zusammenhang mit der Bodenkarte zu 
validieren. Die agrarmeteorologische Arbeitsgruppe begleitete die Arbeiten 
am Erntevorausschätzungsmodell. 
Das projekt "Landwirtschaft" ist ausserdem in mehreren internationalen 
Organisationen und Arbeitsgruppen answend, wie z.B. PASSAGER 
VEGETATION,GISIG (Geographical Information Systems International 
Group), International Society for Photogrammetry and Remote Sensing usw. 
Das Projekt hat u.a. enge Bezienhungen zur Europäischen 
Raumfahrtsgesellschaft,zur FAO, zur meteorologischen Weltorganisation.zur 
Europäischen Umweltagentur (Task force), zum Umweltprogramm der 
Vereinten Nationen, zum United States Department of Agriculture, zum 
United States Department for Agriculture Research usw 
7 PROJEKTINTERNE UNTERSUCHUNGEN 
Der Großteil der wissenschaftlichen Projektarbeit besteht darin, 
unterschiedliche alternative Methoden zu bewerten, aus diesen eine oder 
mehrere auszuwählen und die entsprechenden Untersuchungen von einem 
Vertragspartner durchführen zu lassen. Aufgrund der Begleitung und 
Evaluierung der Verträge kann wiederum eine neue Projektetappe eingeleitet 
werden. 
Auf ganz unterschiedliche Weise wurden projektinterne Untersuchungen 
durchgeführt, insbesondere über Aspekte der Informatik. Für die 
Verarbeitung hochauflösender Satellitendaten im Rahmen der Aktion 1 
wurde eine vollständige Verarbeitungskette mit der Bezeichnung MARS-PED 
aufgebaut, die von einer im US-amerikanischen Landwirtschaftsministerium 
verwendeten Software mit dem Namen Peditor abgeleitet ist und die gleichen 
Formate wie diese verwendet. Die zur Zeit verfügbare Version wurde auf dem 
Mikrocomputer VAX entwickelt. Zugute kamen uns dabei die früheren GFS-
Entwicklungen, die alle auf VAX im VMS-System verwirklicht wurden. 
Entwickelt wurde ein System für die Digitalisierung der Bodenerhebungen 
mittels einer Videokamera, um die für die Erfassung der Daten dieser 
Erhebungen aufgewendete Zeit zu verkürzen. So konnte die Verarbeitungszeit 
für eine Region und rund 400 Beobachtungen von anderthalb Monaten auf 
nunmehr lediglich eine Woche reduziert werden. Ungefähr zehn 
Dienstleistungsgesellschaften wenden diese Methode gegenwärtig an. Mit 
diesen Aktionen sollen die Dienstleistungsgesellschaften, die sich mit der 
Flächenerfassung beschäftigen, unterstützt und die EDV-Systeme 
harmonisiert werden. Das Projektteam kann sich dadurch einen guten 
Einblick in die Verfahren verschaffen und ist somit in der Lage, die regionalen 
oder nationalen Stellen, die die Beschaffung vergleichbarer Systeme in 
Erwägung ziehen, zu unterstützen. Das Schwergewicht liegt auf der 
Aktion l,da bei den anderen Aktionen die Datenverarbeitung an zentraler 
Stelle erfolgen soll und sich somit keine akuten Koordinierungsprobleme 
ergeben düften,und auf der Erstellung von kartographischen Unterlagen, die 
44 
auf Satellitenbildern beruhen, als Unterstützung zu den Täatigkeiten am 
Boden (Aktion 6). 
Die zentralisierten Entwicklungen für die Aktionen 2 und 3 laufen auf einem 
SUN-Rechner unter dem Betriebssystem UNIX. 
Ferner wurden DV-Anlagen installiert, die für eine Quasi­
Echtzeitverarbeitung von NOAA-AVHRR-Daten geeignet sind, und diese an 
die entsprechenden ESA-Anlagen, d. h. SUN-3-Rechner plus optische Platten, 
angepaßt. 
Auch das Geographische Informationssystem und die agrarmeteorologischen 
Ertragsvorausschätzungsmodelle wurden auf SUN-Rechnern installiert. 
Diese Anlagen konnten nach und nach installiert werden, so daß eine 
schrittweise Integration der extern durchgeführten Arbeiten möglich war. 
8 HAUSHALTSASPEKTE 
Der Tabelle im Anhang, in der die Projektkosten nach Aktionen untergliedert 
aufgeführt sind, ist zu entnehmen, daß sich die Kosten der einzelnen Aktionen 
ganz unterschiedlich entwickelt haben. 
Die Kosten der Aktion 1, Flächenerfassung, waren zu Beginn des Programms 
sehr hoch. Dies ist darauf zurückzuführen, daß diese Aktion früher als geplant 
angelaufen ist. Erfaßt wurden fünf Regionen, und nicht, wie anfänglich 
vorgesehen, drei oder vier. Durch höhere Investitionen war ein schnellerer 
Übergang in die operationelle Phase möglich, was zu Einsparungen am Ende 
des Programms führte. 
Parallel dazu erscheinen die Kosten der Aktion 4 als sehr hoch, was darauf 
zurückzuführen ist, daß die Preise für hochauflösende Satellitenbilder sehr 
viel stärker gestiegen sind als veranschlagt war. Ein weiterer Grund ist, daß 
ein Teil der im Rahmen der Aktion 5 vorgesehenen Arbeiten in Form von 
Kontrollarbeiten für die Aktion 4 durchgeführt wurde und somit die Kosten 
unter der letztgenannten Aktion ausgewiesen werden. 
Die Kosten der Aktionen 2 und 3 dagegen liegen weit unter der Vorausschau. 
Dies ist zum Teil auf die zeitliche Verschiebung um ungefähr ein Jahr bei 
diesen Aktionen zurückzuführen, die aus Personalmangel nicht unmittelbar 
zu Beginn des Pilotprojektes anlaufen konnten. Bedingt durch die niedrigen 
Preise für NOAA-Bilder konnte die Verzögerung jedoch ohne zusätzliche 
Kosten wieder wettgemacht werden. Ferner wurden die Daten intern 
verarbeitet, was zu weiteren Einsparungen führte. Es ist schwierig, die 
Kosten dieser beiden Aktionen getrennt auszuweisen, da die gleichen Anlagen 
verwendet werden und die Wartungskosten auf beide entfallen. 
Die Operationellen Kosten für die drei relativ zentralen Aktionen, Aktion 2, '3 
und 4, belaufen sich auf 500 000 ECU, 500 000 ECU bzw. 2 500 000 ECU. Ein 
Drittel wird für die Beschaffung der Eingabedaten, d.h. der meteorologischen 
Daten oder Satellitenbilder, für die einzelen Aktionen aufgewendet. Die 
Beträge der Aktionen 2 und 3 enthalten jedoch nicht die Kosten für 
Analytiker, was bei der Aktion 4 dagegen der Fall ist. Bei den Aktionen 2 und 
3 erfolgt die Analyse für die einzelnen Ebenen zwangsläufig dezentralisiert. 
9 BEZIEHUNGEN ZU DEN VERTRETERN DER 
MITGLIEDSTAATEN 
Die Vertreter der Mitgliedstaaten wurden gemäß Artikel 2 und 4 des 
Beschlusses 88/503/EWG des Rates im Wege des Ständigen Agrarstatistischen 
45 
Ausschusses sowie der Arbeitsgruppen, die sich mit der Statistik der 
pflanzlichen Erzeugung befassen und in denen das Statistische Amt den 
Vorsitz führt, laufend über den Fortgang des Projekts unterrichtet. Eine 
dieser Arbeitsgruppensitzungen, auf der es vornehmlich um die 
Fernerkundung ging, fand vom 26.-28. März 1991 in Ispra statt. 
Beim Übergang der im Rahmen des Pilotprojekts entwickelten Methoden in 
die operationelle Phase werden die nationalen Dienste eine große Rolle 
spielen. Dies ist bereits der Fall bei der Aktion 1, regionale Flächenerfassung, 
die auf das Programm für die Neuordnung des Systems landwirtschaftlicher 
Erhebungen in Griechenland gemäß der Entscheidung 90/386/EWG des Rates 
vom 16. Juli 1990 angewendet wird, was besondere Beachtung verdient. 
Auch in Spanien und Portugal wurden Schritte unternommen, um die 
Methoden der Fernerkundung in das nationale System zu integrieren. 
Vorgeschlagen wurde die Schaffung einer informellen Arbeitsgruppe, die 
diese Maßnahmen verfolgt und entsprechende Hinweise für die Überleitung 
zu Operationellen Anwendungen gibt. Die Koordinierung obliegt Eurostat. 
10 SCHLUSSFOLGERUNGEN 
Während der ersten Projektphase von 1989 bis 1993 verlief das Pilotvorhaben 
für den Einsatz der Fernerkundung in der Landwirtschaft gemäß den 
Vorgaben des durch den Beschluß 88/503/EWG des Rates festgelegten und 
genehmigten Programms. 
Der Übergang der Aktion 1, regionale Flächenerfassung, in die operationelle 
Phase erfolgte 1991, obwohl dies erst nach 3-5 Jahren vorgesehen war. 
Entsprechende Programme wurden in Zusammenarbeit mit den beteiligten 
Ländern ausgearbeitet. 
Im Rahmen der Aktionen 2 und 3, in denen es um die 
Vegetationsüberwachung und die agrarmeteorologische 
Erntevorausschätzung geht, wurde eine Georeferenzdatenbank aufgebaut, die 
im wesentlichen die Datenbank Corine ergänzt und eine Vielzahl von 
landwirtschaftlichen, aber auch umweltpolitischen 
Anwendungsmöglichkeiten aufweist. 
Aus diesen Modellen sind sowohl Karten als auch Unterlagen über die 
zeitliche Entwicklung in Relation zum Zustand der Kulturen hervorgegangen, 
die bereits im Rahmen der Aktion 4 verwendet werden. Allerdings läuft die 
Yalidierungsphase hierfür erst an, so daß höchstwahrscheinlich noch 
Änderungen vorgenommen werden. Diese Ergebnisse sind an die nationalen 
und insbesondere die regionalen Erfordernisse anzupassen. Die Verknüpfung 
zwischen den Modellen der Aktion 3 und den Fernerkundungsdaten wurde 
nicht hergestellt, d. h. Fernerkundungsdaten dienen weder als Input für das 
Modell, noch werden sie in bestimmten Stadien zur Kontrolle herangezogen. 
Die Aktion 4, Flächen und Ertragseinschätzung nach einem europäischen 
Schnellverfahren, lieferte von 1992 an Vorausschätzungsdaten, die sich 
bereits frühzeitig als sehr zuverlässig erwiesen. Diese Aktion kann am Ende 
der ersten Projektphase ohne größere Änderungen bis auf eine Verbesserung 
der Kontrollerhebungen am Boden Operationen eingesetzt werden. 
Aufgrund der Empfehlungen im Bericht an den Rat aus dem Jahr 1991 
konnten einige Arbeiten in bezug auf Drittländer durchgeführt werden, die 
sich jedoch auf die punktuelle technische Zusammenarbeit beschränkten. 
46 
Nach den ersten fünf Jahren der Projektlaufzeit sind alle Basisinstrumente 
mehr oder weniger einsatzbereit. Die Möglichkeiten der Fernerkundung als 
neue Informationsquelle für die Agrarstatistik sind klar abgesteckt. Die 
Ergebnisse einiger Aktivitäten wie der Aktion 4 stehen völlig im Einklang 
mit der Konzeption, in anderen Fällen, beispielsweise bei Aktion 1, hat sich 
herausgestellt, daß die Fernerkundung durch die Schichtung eine größere 
Effizienz erreicht als durch die automatische Klassifizierung, wohingegen der 
Schwerpunkt im Rahmen des Projekts auf dem letzteren Aspekt lag. 
Bei den qualitativen und quantitativen Ertragsvorausschätzungsmodellen 
war man davon ausgegangen, daß zunächst einmal für die Aktion 2 und erst in 
der zweiten Projektphase für die Aktion 3 Ergebnisse zu erwarten sind. 
Bereits im vierten und fünften Jahr wurden jedoch wichtige Resultate erzielt, 
die allerdings noch nicht validiert sind und nicht in einer für operationelle 
Anwendungen geeigneten Form vorliegen. Man kann jedoch bereits damit 
anfangen, diese Ergebnisse zu verwenden, ihre endgültige Aufbereitung zu 
stabilen Produkten wird jedoch noch zwei oder drei Jahre in Anspruch 
nehmen. 
Die zukünftigen Arbeiten müssen sich im wesentlichen auf eine Integration 
der verschiedenen, sich gegenseitig unterstützenden Komponenten beziehen. 
Die Produkte der Aktionen 2 und 3 müssen besser integriert werden, wobei 
diese Modelle durch die Aktion 4 mittels einer genauen Beobachtung 
ausgewählter Flächen zu verbessern sind. Im Gegenzug können die Modelle 
der Aktionen 2 und 3 die Ertragskomponente der Aktion 4 verbessern. 
Diese Überschneidung und Komplementarität der verschiedenen Aktionen 
dürfte auch von Bedeutung sein, wenn es darum geht, Methoden für die 
Ertragsvorausschätzung in Nicht-EG-Staaten zu entwickeln, was 
ursprünglich als Priorität eingestuft war, dann jedoch aus technischen 
Gründen bis zur zweiten Phase zurückgestellt wurde. 
Bei zunehmender operationeller Anwendung der Aktionen ist eine gute 
Koordinierung von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei einer 
Vielzahl von Benutzern. Diese Koordinierung ist eine wesentliche Aufgabe für 
Eurostat, und zwar nicht nur für die Fortsetzung der Aktion 1, sondern auch 
für die Anwendung der Methoden der Aktionen 2 und 3 durch die 
Mitgliedstaaten. 
Bei den Aktionen, für die noch Entwicklungsarbeit zu leisten ist, 
beispielsweise die Aktionen 2 und 3 und die Ertragsvorausschätzung für 
Nicht-EG-Staaten, spielt die GFS zwar noch eine entscheidende Rolle, bei 
denjenigen Aktionen, die jetzt in die operationelle Phase eintreten, sollte sich 
die Gemeinsame Forschungsstelle jedoch auf die technische Hilfe, deren 
Einzelheiten noch festzulegen sind, beschränken. Von nun an spielen die 
Benutzer und der Koordinator die entscheidende Rolle und legen die 
Leitlinien für die technische Hilfe fest. 
47 
ANHäNGE 
Anhang 1: Wichtigste Vertragspartner des Projekts in den Jahren 1990 und 
1991 
Anhang 2: Kosten des Pilotvorhabens 
Anhang 3: Veröffentlichungen über das Vorhaben. 
US 
Anhang 1: Wichtigste Vertragsnehmer des Projektes 
Aktion!; Regionale Flächenerfassung 
Deutschland 
Spanien 
Frankreich 
Griechenland 
Italien 
Informatik GAF 
Hunting 
Sodeteg/Sysamê 
BDPA/Sysame 
Aquater 
R.S.D.e. (D) 
(GB) 
(F) 
(F) 
(I) 
(I) Aurenza (E) 
Aquater (I) 
ADK (G) BRGM (F) 
Sodeteg/Sysame (F) 
Aktion 2; Vegetationsbedingungen 
Thematische Studien DHV 
Hunting 
INMG 
INRA 
Logica 
Silsoe College 
Telespazio <NL) 
(GB) 
(P) 
(F) 
(GB) 
(GB) 
(I) LERTS.CEMAGREF (F) 
Reading Univ. (GB) 
Informatik 
1990-1991 
1992-1993 Tecnodata 
E.O.S. (I) 
(GB) 
Aktion 3; Agrarmeteorologische Modelle 
Entwicklung der Modelle u. 
statistische Evaluierung Winand Staring Centre (NL) Centre for Agrobiol. Res. (NL) 
Fac. Sciences Agron. de Gembloux (B) 
Informatik Hunting (GB) Q&R Agrimatics 
Meteo Consult (NL) 
(NL) 
Modelle der potentiellen 
Evapotranspiration Univ. East Anglia (GB) 
SGS Qualitest (F) Meteo France 
INRA France (F) 
(F) 
Agrarmeteorologische 
Studien 
Verarbeitung meteorologischer 
Daten und deren Interpolation Fac. Sciences Agron. de Gembloux (B) 
INRA (F) 
Scottish Crop Inst. (GB) 
Univ. Edinburgh (GB) 
Meteorol. Office (GB) 
AGPM (F) 
Aquater (I) 
Meteo Consult (NL) 
Winand Staring Centre (NL) 
Globalstrahlung British Met. Office (GB) 
WMO 
W 
Weinertrag (Pollen) 
Statistische Modelle, Obst u. 
Wein Vorhersage CEMAGREF (F) CNRS 
Fac. Sciences Agron. de Gembloux (B) (F) 
Aktion 4: Europaweite Flächen- und Ertragsschätzung 
Bildanalyse 
1988-1991 
1992-1993 
Gelände Dokumente 
Geländearbeiten SCOT (F) 
SCOT (F) 
IGN-Espace • (F) 
Hunting (GB) 
ERA (I) 
Bur. of Land Data (DK) 
Agrar (D) 
DGPA (P) 
Organotechnica (G) 
KUL (B) 
Ibersat (E) 
SCEES (F) 
RSDE (I) 
Hunting (GB) SCEES/SGS/GEOSYS (F) 
SOTEMA.CISI (F) 
TELESPAZIO (I) 
GAF (D) 
NRSC (GB) 
Aktion 5: Fortgeschrittenes landwirtschaftliches Informationssystem 
NRL (NL) 
5"o 
Anhang 2: Kosten des Projektes (in KEcus) 
Personalkosten 
P: veranschlagte Kosten 
R: tatsächliche Kosten 
1989 1990 1991 1992 1993 
Spezifische Kredite P 4825 5425 5725 6025 6000 
R 4825 5425 4600 5370(1) 4840(2) 
Anzahl der Angestellten P 12 12 12 12 12 
R 9 9 8 12 12 
(1 ) 4670 veranschlagt zu Anfang des Jahres. 700 später zusätzlich nutzbar. 
(2) 3540 veranschlagt zu Anfang des Jahres. Ende 1992 1300 zusätzlich nutzbar. 
Kosten pro Aktion 
Aktion 1 
Aktionen 2/3 
Aktion 4 
Forschung 
Andere 
Gesamt 1989 
1300 
825 
1400 
600 
700 
4825 1990 
1400 
1225 
1500 
600 
700 . 
5425 1991 
600 
1100 
2100 
200 
600 
4600 1992 
550 
1370 
2600 
300 
550 
5370 1993 
250 
1590 
2300 
200 
500 
4840 Gesamt 
4100 
6110 
9900 
1900 
3050 
25060 
S'A 
Anhang 3: Auswahl wichtiger Veröffentlichungen von Wissenschaftlern 
der GFS und von GFS Veröffentlichungen 
1. Allgemeines 
The 10-Year Research and Development Plan for the Application of Remote 
Sensing in Agricultural Statistics - JRC, Report SP.I.88.35/EN. 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to 
Agricultural Statistics - Varese (Italy) 10-11 October 1989 - June 1990 - JRC, Report 
EUR12581/EN. 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to 
Agricultural Statistics - Belgirate, Italy, 26-27 November 1991 - 1992 - JRC, Report 
14262 EN. 
J. Meyer-Roux, C. King, 1992. Agriculture and Forestry. International Journal of 
Remote Sensing, Special Issue: European Achèvements in Remote Sensing, Vol. 
13, No. 6 and 7, pp. 1329-1342, April/May 1992. 
J. Meyer-Roux, 1992. Remote Sensing Applied to Agriculture: State of the Art and 
New Trends. Space in the Service of the Changing Earth. In Proc. of the Central 
Symposium of the "International Space Year" Conference, ESA SP-341, p. 647-649 
Munich (Germany), 30 March-4 April 1992. 
J. Meyer-Roux, M. Cornaert, 1991. Stato dell'Arte, Esempi dei Progetti MARS e 
CORINE. Atti del Convegno Europeo sui Sistemi Informativi per la Difesa del Suolo 
e la Tutela del Territorio, Roma 14-15 Maggio 1991. 
TeleAgriNews no. 1-5. 
J. Meyer-Roux, 1991. La Télédétection Appliquée aux Statistiques Agricoles, 
Commission Economique pour l'Europe, 8-11 Juillet 1991, Document 
FAO/ECE:ESS(91)-7. 
A. Burrill, 1992. GIS Applications at the European Communities' Institute for 
Remote Sensing Applications. EUROCARTO X: Pan-European Environmental 
Policy: some relevant GIS applications, Oxford (GB) 16-18 Sept., 1992. 
5~& 
2. Action 1 
J. Delincé, 1993. La Prévision et l'Estimation des Productions Végétales en Europe: 
Les Applications de la Télédétection dans le Projet MARS. In Proceedings of 
International Symposium MARISY 92, Rabat (Maroc), Oct.7-9, 1992 
Géo Observateur MARISY 92, Numéro Spécial, pp. 37-42,1993. 
J. Gallego 1992. Applications of Remote Sensing to Agricultural Statistics in the 
MARS Project of the EC. 2° Convegno Nazionale ' Informatica e Agricoltura" 
Firenze, 17-18 Dicembre 1992. 
J.P. Le Gorgeu, J. Meyer-Roux, J.M. Terres1992. Area Frame Sampling Surveys in 
Romania and Czechoslovakia. 12th EARSeL Symposium, Eger (Hungary), 8-11 
September 1992. 
J. Gallego, C. Rueda,1991. Area Estimates with Sampling Units Shared by 
Different Strata. 19th European Meeting of Statisticians, Barcelona (Spain), Sept. 
2-6, 1991. 
F.J. Gallego 1992. Flächenschätzungen für einjährige Feldfrüchte mit Hilfe 
Fernerkundung: Neue Wege raumbezogener Statistik. Forum der Bundesstatstik 
No. 20, pp. 109-120, Wiesbaden: Statistisches Bundesampt. 
V. Perdigao, 1992. Stratification of Tras-os-Montes using integrated GIS and 
Landsat TM data, JRC EUR 14638 EN. 
D. Avenier, V. Perdigao, J.M. Terres, 1992. Méthodologies de stratification sur 
images satellitaires et urilisation d'un système d'information géographique. Mise 
en place du plan d'échantillonage, JRC EUR 14855 FR. 
V. Perdigao, 1992. Guide pratique à l'interprétation des images satellitaires pour 
la stratification, EurocoursesTélédét.. App.. Stat. Agr, Lisboa 1992. 
3. Action 2 
M. Sharman, I. Barnes, Ph. Bierlaire, A. Le Lerre, 1991. Software for Processing 
AVHRR Data for the European Communities: Algorithms, Benchmarks and 
Standards. 5th AVHRR Data Users Meeting, Tromso (Norway), 25th-28th June 
1991. 
M. Sharman, I. Barnes, Ph. Bierlaire 1991 Automatic Extraction from AVHRR of 
Data on Vegetation Condition for the European Communities. 5th AVHRR Data 
Users Meeting, Tromso (Norway), 25th-28th June 1991. 
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4. Action 3 
P. Vossen, 1992. Forecasting of National Crop Production: the Methodologies 
Developed in the Joint Research Centre in Support to the Commission of 
European Communities. EARSeL Workshop on Agrometeorology, Florence 
(ltaly)13-14 April 1992. 
P. Vossen, 1992. La Prévision du Potentiel de Production Viti- et Oléicole à l'Aide 
de la Méthode Aéropalynologique: Evaluation Primaire de la Méthode et des 
Investissements Faits par le Centre Commun de Recherche de la CE. In: Résumé 
de la Conférence Méthodes Aéropalynologiques, Phénologie de la Floraison et 
Prévision de Rendements, Bordeaux (France) 10-11 Mars 1992. 
P. Vossen, 1992. Timely forecasting of national sugar beet production in Europe: 
the CEC methodology and planned improvements using satellites. In: 
Proceedings of the 55th Winter Congress of the International Institute for Sugar 
Beet Research, Brussels, Belgium, February 1992, pp. 261-281. 
J. Vogt, P. Vossen, 1993. Suivi des ressources hydriques de la zone 
méditerrannéenne par l'intégration des modèles agrométéorologiques et de 
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DOKUMENTE 
DE 15 03 
Katalognummer : CB-CO-94-406-DE-C 
ISBN 92-77-80556-0 
Amt for amtliche Veröffentlichungen der Europäischen Gemeinschaften 
L-2985 Luxemburg 
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