COMMISSIE VAN DE EUROPESE GEMEENSCHAPPEN 
C0M(94) 332 dof. 
Brussel, 19.09.1994 
VEPSIAG VAN PE COMMISSIE 
RAPPORT OVER DE EERSTE FASE (1989-1993) 
VAN HET PILOOT PROJECT VAN TELEDETECTIE TOEGEPAST 
OP LANDBOUWKUNDIGE STATISTIEKEN 
INHOUD 
1. INLEIDING 
2. ACTIE 1: REGIONALE INVENTARISATIE 
2.1 Doel en methodes 
2.2 Werk Overzicht 
2.3 De resultaten 
2.4 Bruikbare technische resultaten voor andere programma's 
2.5 Conclusies en toekomstige ontwikkelingen 
3. ACTIE 2: VEGETATIE CONDITIES EN OPBRENGST INDICATOREN 
3.1 Doel en methodes 
3.2 Werk Overzicht 
3.3 De resultaten 
3.4 Technische voordelen voor andere programma's 
3.5 Conclusies en toekomstige ontwikkelingen 
4. ACTIE 3.MODELLEN VOOR OPBRENGST SCHATTINGEN 
4.1 Doel en methodes 
4.2 Werk Overzicht 
4.3 De resultaten 
4.4 Technische voordelen voor andere programma's 
4.5 Conclusies en toekomstige ontwikkelingen 
5. ACTIE 4: SNELLE SCHATTINGEN OP EUROPESE SCHAAL VAN OPPERVLAKTEN 
EN POTENTIËLE OPBRENGSTEN 
5.1 Doel en methodes 
5.2 Werk Overzicht 
5.3 De resultaten 
5.4 Conclusies en toekomstige ontwikkelingen 
6. ONDERSTEUNING EN SYNTHESE ACTIES 
6.1 Actie 5: Geavanceerd landbouw informatiesysteem 
6.2 Actie 6: Gebieds- overzichtsystemen 
6.3 Actie 7: Lange-termijn studies 
6.4 Informatie en communicatie 
7. INTERNE STUDIES MET BETREKKING TOT HET PROJECT 
8. BUDGET ASPECTEN 
9. BETREKKINGEN MET VERTEGENWOORDIGERS VAN DE LIDSTATEN 
10. CONCLUSIES 
BIJLAGE 1: VOORNAAMSf E CONTRACTANTEN VAN HET PROJECT 
BIJLAGE 2: KOSTEN VAN HET PROJECT 
BIJLAGE 3: PUBLIKATIES VAN HET PROJECT 
RAPPORT OVER DE EERSTE FASE (1989-1993) 
VAN HET PILOOT PROJECT VAN TELEDETECTIE 
TOEGEPAST OP LANDBOUWKUNDIGE STATISTIEKEN 
1. INLEIDING 
Dit document is een inleidend rapport over de eerste vijf jaren van het piloot project van 
teledetectie toegepast op landbouwkundige statistieken, 1989-1993. Een definitief rapport over 
het verloop van het project is voorzien in Artikel 3 van de Beslissing van de Raad 88/503/EEG 
van 26 september 1988. Dit moet in de eerste helft van 1994 aan de Raad worden 
gepresenteerd. Dit inleidende rapport is een concept van het definitieve rapport om een basis 
voor objectieve discussie over de richtlijnen te verkrijgen die in de tweede fase vastgesteld 
moeten worden. Het beschrijft ook werk met betrekking tot het project dat in 1987 en 1988 is 
gedaan, waarvoor op voorstel van het Europese Parlement in 1987 een fonds werd toegekend 
voor voorbereidend werk voor het project. 
Het 10-jaren programma voor de toepassing van teledetectie op landbouw statistieken werd 
begonnen door DG VI Landbouw in samenwerking met het Statistisch Bureau van de Europese 
Gemeenschappen (SBEG), naar aanleiding van werk uitgevoerd door het Gemeenschappelijk 
Centrum voor Onderzoek (GCO) op dit gebied. Het GCO is verantwoordelijk voor het 
uitvoeren van het programma in nauwe samenwerking met nationale laboratoria en 
organisaties. De Beslissing van de Raad voorzag een financieel budget voor de eerste vijfjaren, 
waarin een gedetailleerd technisch'programma dient te worden afgewerkt. 
Het gestelde doel voor het project was het ontwikkelen van methodes voor het verbeteren van 
landbouwstatistieken in de Gemeenschap, door gebruikmaking van teledetectie technieken. 
Zulke methodes moesten worden getest op tamelijk grote oppervlaktes en moesten worden 
ontwikkeld tot het niveau waarop zij operationeel gebruikt konden worden. Dit bracht het 
gebruik van satelliet-gegevens met zich mee waarvoor de toelevering gegarandeerd zou zijn. 
De gestelde prioriteiten voor de projecten waren als volgt: 
- inventarisatie van oppervlaktes; 
• inventarisatie van produktie; 
- voorspelling van produktie. 
Bij dit laatste punt is de voorspelling van buitenlandse oogsten, die oorspronkelijk een van de 
prioriteiten was, naar de tweede fase verschoven. 
De gekozen gewassen waren die waarvoor de grootste markt is, met uitzondering van op de 
boerderij gebruikte gewassen als veevoeder. 
Niet alleen werd op Gemeenschapsniveau naar representatieviteit gezocht, maar ook op 
regionaal en nationaal niveau. 
Om aan deze doelstellingen te voldoen was het pilootproject gesplitst in zeven acties, zoals in de 
bovenstaande tabel wordt aangegeven. 
Tabel I - Schets van het Landbouwproject 
ACTIE METHODOLOGIE GEOGRAFISCHE 
LOKALISATIE GEBRUIKTE GEGEVENS 
Voornaamste activiteiten: 
1. Regionale inventarisatie Regressie bepaling 
(oppervlaktes) 
2. Vegetatie condities en 
opbrengst indicatoren 
3. Modellen van opbrengst 
schatting 
4. Snelle schattingen van 
oppervlaktes en 
potentiële opbrengsten 
op Europees niveau 
Ondersteunende activiteiten: 
5. Geavanceerd 
landbouwkundig 
informatie systeem 
6. Netwerk voor 
steekproeven op het 
terrein; samengaande 
inspecties 
7. Lange termijn-studies Ruimtelijke of tijdelijke 
vergelijking van VI en Ts 
(geïntegreerde indexen) 
. Verbetering van 
bestaande landbouw-
meteorologische; 
. modellen Integratie van 
satelliet gegevens in land-
bouwmeteorologische 
modellen 
. afgeleide 
landbouwkundige 
parameters (AET); 
. directe relaties; 
. geografische informatie­
systemen 
Computer-geassisteerde 
foto interpretatie 5 geselecteerde 
administratieve regio's 
Geselecteerde regio's en 
plaatselijke steekproeven, 
daarna geheel Europa 
Steekproef van ca. 50 
plaatsen over heel Europa 
Vergelijking met 
voorafgaande jaren 
Schattingen, verkregen door 
integratie van 
bovengenoemde methoden 
met conventionele 
methoden 
Ondersteunende 
documenten of gegevens 
voor andere actie;; Hoge resolutie satelliet 
gegevens (SPOT, Landsat-
TM) 
Lage resolutie satelliet 
gegevens (vnl. AVHRR) 
Meteorologische gegevens; 
Landbouwkundige 
informatie 
Lage resolutie satelliet 
gegevens; 
Hoge resolutie satelliet 
gegevens; 
Hoge resolutie satelliet 
gegevens 
Integratie van alle 
beschikbare resultaten 
Stratificatie, segmentatie; 
Steekproeven op het terrein 
Steekproeven bij de 
landbouwers 
Gebruik van nieuwe 
sensoren; Geografische 
Informatie Systemen 
Elk van de acties 1 t/m 5 komt overeen met een specifiek werkdoel, actie 6 bestaat uit 
ondersteunend werk en actie 7 betreft een aantal lange termijn- studies zonder onmiddelijke 
verband met enig operationeel werkdoel. Wat betreft de overgang naar praktische 
toepassingen: Verscheidene schema's zijn voor de verschillende acties opgezet: 
- korte termijn (3-5 jaar): acties 1,2 en 4; 
- gemiddelde termijn (5-10 jaar): acties 3 en 5; 
• lange termijn (langer dan 10 jaar): actie 7. 
Het project team, bestaande uit 9 tijdelijke agenten en aangevuld met nationale experts, werd 
aangesteld in 1987 en 1988. Actie 1 begon in 1988 en de rest van het werk in 1989, het eerste 
jaar van het project. Het opzetten van de instituten binnen het Gemeenschappelijk Centrum 
van Onderzoek in december 1988 gaf een officiële structuur aan het project team. Dit team was 
gegroepeerd tot een speciale landbouw eenheid die direct verslag uitbracht aan de Directeur 
van het Instituut voor Teledetectie Toepassingen. Deze herstructurering was het resultaat van 
de wens het GCO in de richting van technische en wetenschappelijke activiteiten te sturen, 
speciaal gericht op duidelijk geïdentificeerde externe gebruikers, in het bijzonder de andere 
departementen van de Commissie. Dit vergemakkelijkte de betrekkingen tussen zowel de 
Commissie departementen alsook de Commissie en de nationale autoriteiten en 
geconsulteerde bedrijven. 
Deze nauwe verbindingen waren voorzien in zowel de tekst van het programma àls in de 
technische richtlijnen voor het project. Het grootste deel van het werk zou worden gedaan door 
nationale bedrijven en agentschappen. Buiten het regelmatig ontvangen van rapporten over de 
vooruitgang van het project hadden de statistische diensten of ministeries van landbouw van tijd 
tot tijd de gelegenheid direct deel te nemen aan zekere acties. Op deze manier verkregen zij 
een meer concreet inzicht in het project. 
Wij willen onderlijnen dat dankzij de jaarlijkse rapporten van het Instituut voor Toegepaste 
Teledectetie en de op europese en internationale wetenschappelijke conferenties 
gepresenteerde verhandelingen, regelmatig informatie over de voortgang van het project 
"Landbouw" gegeven kon worden. De Diensten van de Commissie (bijzonder DG VI en 
EUROSTAT) en de verschillende Nationale Bureaus voor Landbouwstatistiek van de Lidstaten 
werden op de hoogte gehouden van de vorderingen van het project met de rapporten die 
jaarlijks werden voorgelegd aan het Oriënterend Comité van het project en aan het Comité 
voor Landbouwstatistiek van EUROSTAT. Ook werd in 1991 een rapport over de activiteiten 
van der eerste twee jaar aan de Raad gepresenteerd. 
2. ACTIE 1: REGIONALE INVENTARISATIE 
2.1 Doel en methodes 
Het doel van deze actie was het voldoen aan de behoefte voor precieze en objectieve jaarlijkse 
informatie over de oppervlakte en produktie op regionaal niveau, voor de belangrijkste 
gewassen. De toegepaste methode bestond in het tot stand brengen van nauwe contacten tussen 
satelüet-gegevens en grondobservaties. Ontwikkeling en evaluatie werden speciaal gericht op de 
zogenoemde methode van regressie bepaling. Deze actie bevatte twee aparte onderdelen: 
- objectieve observaties in het veld met een plan voor het nemen van steekproeven 
gegrondvest op of verbeterd door teledetectie; 
- automatische classificering van de satelliet-gegevens, ter verbetering van de door de 
bovengenoemde grondoverzichten verkregen schattingen met de regressie-methode. 
Teledetectie diende ook om de onderzoeker te voorzien van documenten die hem in staat 
stelden stukken land op de grond precies te identificeren. 
Het eerste onderdeel werd ontwikkeld als deel van de ondersteuningsactie 6, omdat de 
methode gestandaardiseerd werd voor al het projectwerk dat op de grond gestationeerde 
controle omvat, in het bijzonder actie 4. Het wordt echter hier gepresenteerd. 
22 Werk Overzicht 
Deze actie werd in drie aparte stappen uitgevoerd: 
- eerste fase: 1988-1989, waarin strict identieke methodes in vijf regio's werden toegepast; 
- tweede fase: 1990-1991, waarin plaatselijke aanpassingen werden aangebracht en waarvoor 
de actieve deelname van de regio's en nationale lichamen waren vereist; 
- derde fase: 1992-1993, waarin het project gebruikt werd als basis voor nationale en regionale 
initiatieven. 
Eerste fase: 1988-1989 
Deze actie kon al in 1988 starten, dankzij een beslissing van het Europese Parlement, dat 
zorgde voor financiering en opzetten van een project team. Het werd uitgevoerd in vijf 
administratieve regio's, in Duitsland, Spanje, Frankrijk, Griekenland en Italië. Deze gebieden 
(zie kaart Nr.l) waren zeer representatief voor de meest belangrijke jaarlijkse gewassen en 
vertegenwoordigden een verscheidenheid van klimatologische condities en landbouwpraktijken. 
Zij'bestreken een totaal gebied van ongeveer 100.000 km2. 
In 1988 en 1989 werd het werk onafhankelijk van de nationale statistische diensten en regionale 
autoriteiten uitgevoerd door nationale dienstverlenende bedrijven (zie Bijlage 1: lijst van 
contractanten), waarbij strict identieke procedures en methodes werden gebruikt. 
De in 1988 gebruikte methode was als volgt: 
- stratificatie op basis van bestaande topografische documenten en kaarten; 
- selectie van een steekproef van 600 vierkante segmenten van 50 hectare; 
- enquête op het terrein op basis van luchtfoto's; 
- gelijktijdige verkrijging van complete bestrijking van de regio door zowel Spot als Landsat 
TM, 
- automatische classificering van de satelliet-gegevens; 
- analyse van de resultaten. 
In 1990 werden de volgende veranderingen aangebracht: 
- verbetering van de stratificatie door gebruikmaking van sateUietbeelden uit 1988; 
- verdere verbetering van de effectiviteit van de steekproef door deze te verdelen in strata, 
waarbij de resultaten uit 1988 werden beschouwd. 
- een enkelvoudige bestrijking werd ingevoerd, met voorkeur voor LandsatTM; 
- door punten in het segment te selecteren werd een opbrengst component toegevoegd, 
waarvoor de uitbater gedentificeerd en geïnterviewed werd; 
- een opbrengst door teledetectie- component werd toegevoegd door het vaststellen van een 
betrekking tussen vegetatie-indexen uit satelliet-gegevens en gerapporteerde opbrengsten. 
Tweede fase: 1990-1991 
De studiegebieden werden uitgebreid met de samenwerking en gezamenlijke financiering van 
nationale en regionale autoriteiten (zie kaart Nr.2). De methodes werden iets gewijzigd, om ze 
aan te passen aan plaatselijke karakteristieken of programma's, zoals het gebruik van 
segmenten van het Agrit programma in Italië, Teruti foto's in Frankrijk, enz. 
Methodologische studies werden uitgevoerd om speciale problemen op te lossen of het 
statistische systeem uit te breiden met gegevens over de structuur van pachtingen: gewogen 
segmenten tegenover de zogenoemde gesloten segmenten voor oppervlaktes en opbrengsten, 
gebuik van Corine Land Cover gegevens in Portugal voor stratificatie doeleinden, enz. 
Derde fase: 1992-1993 
Het werk werd uitgevoerd onder initiatief van de Lid Staten; het participatie niveau in het 
project was erg gevarieerd. Activiteiten hingen af van de voorziening van technische en 
wetenschappelijke ondersteuning, ofwel direct van plaatselijke of nationale autoriteiten, maar 
vaker nog van dienstverlenende bedrijven die voor hen werken. Meerdere verzoeken kwamen 
binnen voor ontwikkeling van methodes voor landen buiten de Europese Gemeenschap. 
Intern werk, verlost van de administratie van de acties, welke in het eerste jaar van het project 
erg tijdrovend was, kon zich concentreren op zekere aspecten zoals computerprogramma's, 
stratificatie en methodologische research. De, coördinatie en zelfs de voorziening van 
informatie over volbracht werk werd echter moeilijker. 
^j^rri; 
ACIU'NONLÜIIL.S 
I95S 
<*5f 
0 
Figuur 1 - De regio's die in 1988-'89 met Actie 1 werden bestudeerd 
ACTION ONÜ SITCS 
1990 
cs^a» 
Figuur 2 - Studiegebieden van Actie 1 gedurende 1990-1991 
ACTION UNI: su ES 
vrn 
U r«ni..au«int. Mit iw -ici 
(il «*AtM«««i vu tut M ki«*%«ari 
u 
Figuur 3 - Studiengebieden van Actie 1 gedurende 1992-1993 
2.3 De resultaten 
We moeten onderscheid maken tussen de resultaten van de twee bovengenoemde fasen: 
stratificatie en bodemoverzichten aan de ene kant en automatische classificatie aan de andere 
kant. 
Component 1: Stratificatie en terrein-enquête. 
Stratificatie is financieel erg voordelig, gezien het feit dat dit in het algemeen de kosten op het 
terrein met een factor twee vermindert voor eenzelfde graad van nauwkeurigheid. Het betaalt 
zichzelf in het eerste jaar en kan daarna voor een aantal, jaren gebruikt worden. Satelliet 
opnamen zijn ideaal voor het opsporen van homogene landoppervlakken en yan natuurlijke 
grenzen, zoals wegen, rivieren, paden en bosranden, voor het selecteren van segmenten en het 
op voorhand inschatten van moeilijkheden die voort zouden kunnen komen uit het aantal 
percelen per eenheid oppervlakte. Aangezien de periode waarin de opnamen verkregen zijn 
niet kritisch is, is deze methode door heel Europa toepasbaar. 
De vierkante segment- methode is snel en effectief. Het beste instrument voor de onderzoeker 
is een vergrote luchtfoto, maar vijwel overal betekent het gebruik van een 1/10.000 vergroting 
van de Spot segmentbeelden, dat deze overbodig zijn wanneer er problemen in het gebruik 
hiervan optreden. 
De identificatie van de uitbater, gevolgd door een normaal vraaggesprek kan worden 
uitgevoerd om een complete enquête te verkrijgen, die niet beperkt blijft tot informatie over 
gewas-oppervlakte alleen. 
De resultaten van component 1 zijn gepubliceerd in Teleagrinews Nrs. 1 t/m 5 (zie 
bovengenoemd voorbeeld van Macedonië, aangehaald uit Bulletin Nr.3 van mei 1990). 
Tabel 2 - Resultaten voor Macedonië 
Cultuur 
Zacht tarwe 
Hard tarwe 
Gerst 
Peulvruchten 
(droog) 
Mais 
Zonnebloem 
Aardappel 
Suikerbiet 
Rijst 
Katoen 
Tabak Officiële 
statistieken 
('000 ha) 
1988 
195.5 
1503 
5,0 
30,4 
16.3 
4.0 
103 
12,0 
57,7 
20,5 MA.R.S. 
schatting 
('000 ha) 
1988 
158,5(11,7) 
175,4 (12,3) 
60,4 (6,4) 
0,6 (03) 
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) 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) Stratificatie T.M. 
Relatieve effectiviteit 
1988 
1.25 
1.17 
1,12 
1,44 
1,70 
1,16 
0,67 
136 
7,04 
2,26 
1,30 1989 
139 
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 
'<•) 
3,56 
1,67 
138 
0,99 
1.23 
631 
1,54 
1,06 1989 
1,99 
2,13 
1,67 
O 
3,11 
1.41 
7,61 
7,16 
18.86 
3,19 
2,21 Crop 
Common wheat 
Durum wheat 
Barley 
Dried pulses 
Maize 
Sunflower 
Potatoes 
Sugar beet 
Rice 
Cotton 
Tobacco 
De getallen tussen haakjes zijn standaard fouten 
(*) Ongecorrigeerd voor regressie 
Component 2* Automatische classificatie van de sateUietbeelden. 
De regressie schattingsmethode werd in alle regio's toegepast. De Spot en Landsat TM 
resoluties zijn goed geschikt voor automatische verwerking; het beheer is gemakkelijker met 
Landsat. Deze methode is echter onderworpen aan stricte beperkingen, zowel technische als 
financile, bijv. voor de aankoop van de beelden. 
Met uitzondering van Griekenland in 1989, was het in de praktijk nooit mogelijk om met een 
enkel type satelliet een hele regio van 20.000 km te bestrijken binnen de optimale tijdsduur van 
ongeveer 40 dagen. Het was bijna altijd mogelijk om de regio te bestrijken door zowel Spot als 
Landsat te gebruiken, wat de verwerking compliceert, en door van de optimale tijdsduur af te 
wijken voor bepaalde gedeeltes van het territorium, wat de effïcintie vermindert. Het 
technische aspect van de operatie veroorzaakte ook enkele problemen. 
10 
De dienstverlenende bedrijven die voor de eerste fase geselecteerd waren ondervonden geen 
grote problemen met het technische aspect van de operatie; echter, deze problemen ontstonden 
wanneer nationale noodzaken de keuze benvloedden. De techniek van automatische 
classificatie betreffende een groot oppervlak was technisch gezien moeilijk voor 
regeringsagentschappen of dienstverlenende bedrijven die niet gespecialiseerd zijn in 
teledetectie. Om deze reden waren de kosten hoog voor resultaten die niet voor alle gewassen 
betrouwbaar waren. Met uitzondering van gunstige omstandigheden, zoals bijv. in Griekenland, 
zou met de huidige technologische staat en de prijs van de beelden, vanuit een operationeel 
gezichtspunt voor regionale of nationale statistische diensten, component 2 niet aanbevolen 
moeten worden. 
2.4 Bruikbare technische resultaten voor andere programma's 
De in actiepunt 1 ontwikkelde methodes hadden veel positieve aspecten voor andere 
programma's en activiteiten, zowel statistische als niet statistische. 
PHARE programma:De Commissie van de Europese Gemeenschap heeft een programma 
opgezet voor het verlenen van assistentie aan centrale- en oost-europese landen. Component 1 
leidde tot de ontwikkeling van een zeker aantal indicatoren voor landbouwkundige statistieken, 
trends in gewasgebieden en de transformatie van boerderij-structuren. Een methode op een lijst 
van pachtingen gebaseerd zou niet erg effectief zijn in verband met de jaarlijkse veranderingen 
in pachtingen. Na twee teststudies is deze methode in brede kring aangenomen onder het 
PHARE programma. 
CORINE programma: CORINE Landcover Updating is een programma dat bevorderd werd 
door DGXI-EEA-TF. In 1991 is de methode voor het bijhouden van de gegevensbank Corine 
Landcover ontworpen. Deze methode werkt met stratificatie. Er is een eerste uitvoering van de 
software die deze methode toepast ontwikkeld. In 1993 is de testperiode begonnen. Het 
definitieve systeem komt naar verwacht in 1994 ter beschikking van de Lidstaten. 
Beheer en controle: Landbouwkundige statistieken zijn een manier voor het volgen van 
toepassingen voor individuele subsidies op een vrij algemeen nationaal of regionaal niveau. 
Daar statistieken gewoonlijk verkregen worden via het houden van vraaggesprekken met 
boeren, kunnen er afwijkingen optreden. Het was mogelijk een dergelijke vertekening aan het 
licht te brengen in het geval van de statistieken uit 1990 betreffende "durum" tarwe in zuid-Itali 
en noord-Griekenland. 
Onder de nieuwe algemene landbouwpolitiek bestaat het gevaar dat de statistische opbrengsten 
van de boeren afwijkend zullen zijn. Een meer objectieve methode die periodiek wordt 
toegepast zou essentieel kunnen zijn. 
Assistentie aan dienstverlenende bedrijven: Nationale dienstverlenende bedrijven antwoorden 
vaak op oproepen voor offertes van internationale organisaties voor statistisch werk in 
ontwikkelingslanden. Dit kunnen "on-off operaties zijn of dit kan betrekking hebben op het 
opzetten van meer routinematige programma's. De ontwikkelde methodes zijn onder bepaalde 
omstandigheden zeer nuttig. Het personeel van het project treedt vaak op als adviseur en 
verbetert zo de deskundigheid van de europese dienstverlenende bedrijven. 
11 
2.5 Conclusies en toekomstige ontwikkelingen 
Statistische diensten zijn momenteel behoorlijk vertrouwd met de mogelijkheid van teledetectie 
op het gebied van gewas-inventarisatie op regionaal of nationaal niveau. De invoering van 
teledetectie betekent het aannemen van een oppervlakte-steekproef , voorheen weinig in 
Europa toegepast, waar de meest gebruikte methode is gebaseerd op overzichten van lijsten van 
de landbouwers. Het in operationeel gebruik zetten van de in actiepunt 1 ontwikkelde 
methodes betekent in de praktijk het toevoeren aan de structurele overzichten en verplichte 
tellingen, een oppervlakte-overzicht dat snellere, objectievere en nauwkeuriger vegetatie­
statistieken oplevert. Dit blijkt een aantrekkelijk alternatief te zijn in landen waar men minder 
punctueel is of waar de actuele systemen niet compleet voldoen aan de eisen, ontstaan door de 
nieuwe maatregelen van de algemene landbouwkundige politiek. In de praktijk zijn het de zuid-
europese landen die zulke moeilijkheden ondervinden, wat gedeeltelijk veroorzaakt wordt door 
het grote aantal landbouwers. Het is ook in deze gebieden, dat teledetectie het meest effectief 
is en het oppervlakte observatiesysteem daarom wordt aanbevolen. Het is ook in zuid-Europa 
dat de operationele programma's zijn opgezet: Griekenland, Spanje, Italië, enz. 
De regressie schattingsmethode hoeft niet per se aanbevolen te worden, niet om redenen van 
technische uitvoerbaarheid, maar omdat het een te grote inspanning vergt om het uit te voeren 
-tenzij zeer gespecialiseerde dienstverlenende bedrijven worden aangetrokken- voor resultaten 
die, gezien vanuit een economisch standpunt, niet bepaald uitzonderlijk zijn, met uitzondering 
van misschien Griekenland en zuid-Spanje. 
Het project heeft een hoeveelheid technische know-how opgeleverd bij zowel statistische 
diensten als bij dienstverlenende bedrijven, wat hen in staat stelt te reageren op en zich aan te 
passen aan onverziene ontwikkelingen. Door statistische systemen te gebruiken die gebaseerd 
zijn op lijsten van landbouwers of oppervlakte systemen te gebruiken die gebaseerd zijn op 
ofwel punten ofwel segmenten, door bekendheid met het operationele potentieel en limieten 
van teledetectie, door stratificatie of automatische verwerking van satelliet-gegevens, is het 
mogelijk de meest geschikte methode voor het geval in kwestie uit te kiezen. 
Het voortzetten van een beperkte actie is voorzien in de tweede fase van het project als steun 
aan nationale statistische diensten die aangesteld zijn om deze methodes in werking te stellen. 
Dit zou methodologische aspecten moeten omvatten, maar ook de ontwikkeling van 
operationele software en training. 
Het is te verwachten dat EUROSTAT een goede cordinatie van deze acties zal verzorgen. 
Technologische ontwikkelingen met betrekking tot component 2 van deze actie, aangaande de 
regressie-schattingen zouden moeten worden gevolgd om veranderingen te kunnen 
identificeren, die door het gebruik van nieuwe sensoren zoals radar ingevoerd zouden kunnen 
worden. 
12 
3. ACTIE 2: VEGETATIE CONDITIES EN OPBRENGST INDICATOREN 
3.1 Doel en methodes 
Het doel van actie 2 was om meteorologische satelliet-gegevens voor controle van vegetatie­
condities te gebruiken en aanwijzingen voor de opbrengsten van de belangrijkste gewassen te 
verstrekken. Behalve de objectiviteit van de methode was het aantrekkelijkste punt de 
mogelijkheid om indicatoren op verscheidene geografische niveaus te verstrekken: Plaatselijk, 
regionaal, nationaal en europees. 
De methode bestond in het verwerken van de satelliet-gegevens om twee indicatoren te 
leveren: een vegetatie-index en een oppervlakte-temperatuur. Aangezien deze aanwijzingen 
direct verwant zijn met de staat van vegetatie en gewassen, zou een ruimtelijke en tijdelijke 
vergelijking van deze gegevens met andere jaren of gebieden het mogelijk moeten maken de 
vergelijkbare opbrengstniveaus in te schatten. 
3.2 Werk Overzicht 
Twee soorten werk werden onafhankelijk van elkaar gedaan: 
- de ontwikkeling van toepassingsmethodes; 
- de voorverwerking van AVHRR gegevens, die in ruwe vorm ongeschikt zijn voor 
bodemobservatie. 
Deze studies werden parallel uitgevoerd, daar zij onafhankelijk van elkaar zijn; het gros van het 
werk over methodes werd echter gedaan aan het begin van het project en het gros van het werk 
over verwerking aan het eind. 
Toepassingsmethodes 
De ontwikkeling van toepassingsmethodes werd onder contract uitgevoerd (zie rapport SP-
1.89.04 EN en de kaart beneden, die de verschillende studielocaties en de overeenkomstige 
research teams toont). 
Onderwerp 1: Onderzoek van landbouwkundige toepassingen. De studie werd uitgevoerd door 
twee soorten van gegevens op een meerjaren-basis te analyseren: de vegetatie-index (NDVI), 
die is samengesteld uit gegevens over zichtbare en nabij-infrarode straling en hun 
ontwikkelingsprofiel, en thermische infrarood straling, met de berekening van oppervlakte 
temperaturen (Ts) en het zoeken naar droogte-aanwijzingen. 
Onderwerp 2: Het leveren van modellen van vegetatie-respons op basis van NOAA-AVHRR 
gegevens. Dit is gedaan door inlijving van externe gegevens, ofwel in de vorm van hoge 
resolutie-satellietbeelden, ofwel door meer traditionele gegevens, zoals die van meteorologische 
stations. 
Onderwerp 3: Definitie van nuttige produkten voor een gecentraliseerd landbouw informatie 
netwerk. Het eerste tot nog toe gedentificeerde produkt is de classificatie van NOAA-AVHRR 
gegevens naar landgebruik. 
13 
In een later stadium werd meer fundamenteel research werk uitgevoerd, in het bijzonder om 
actuele verdampingstranspiratiegetallen af te leiden door gebruikmaking van gegevens uit de 
thermische banden van de AVHRR sensor en de luchttemperatuur. 
De ontwikkeling van methodes betrof alleen gegevens van de NOAA-AVHRR satelliet. 
Research werk gaf aan dat gegevens van de Meteosat satellieten belangrijk waren. Deze werden 
buiten het project gehouden om de zaken te vereenvoudigen en om te breed verspreide 
inspanningen te voorkomen. 
EQUIPES et SfTES-TEST 
Localised Studies 
National Studies 
GMMC LOGICA 
NUTIS Univ. Readme 
Univ. Atbexu 
Univ. Thessaloniki 
e=C2^ 
Figuur 4 - De teams van actie 2 en hun studiegebieden 
Verwerking van gegevens 
De ontwikkeling van verwerking en stromingsprocedures voor NOAA-AVHRR gegevens werd 
gedaan in samenwerking met het Europese Ruimte Agentschap (ESA), dat verantwoordelijk 
was voor het verkrijgen en opslaan van gegevens, wat coördinatie met de ontvangststations met 
zich meebracht. De ESA nam het verwerven en opslaan van alle benodigde gegevens voor 
dagelijkse bestrijking van Europa en een serie van historische gegevens op zich. Het project 
ondernam de ontwikkeling van algoritmen voor de verwerking met de hoogst mogelijke graad 
van automatisatie voor overzetten van ruwe gegevens naar een geometrisch en radiometrisch 
gecorrigeerd produkt (niveau 2) waarin het oorspronkelijke beeld is opgeslagen. Dit werd dan 
14 
aan de ESA en de tot het netwerk behorende nationale stations geleverd. In 1989 werden de 
nauwkeurige specificaties van de algorithmen gedefinieerd. Externe contracten werden 
getekend voor het ontwikkelen van de software-systemen en het bepalen van zekere 
coëfficiënten voor de algorithmen, zoals calibratie coëfficiënten van de sensoren van 
verschillende satellieten. Deze elementen werden aan het eind van 1990 opgeleverd. In 1991 
startte een tweede verwerkingsfase om de vereiste produkten te leveren: 
- een dagelijks mozaïek van de Gemeenschap, op basis van NOAA-AVHRR gegevens (niveau 
3); 
- een databank voor het inlijven van gegevens voor een homogeen gebied of een gegeven 
periode, bijv. 10 dagen, en voor het leveren van een meer uitgewerkt synthetisch produkt 
(niveau 4). 
Dit kunnen tijdprofielen voor 'een gegeven periode zijn of cartografische produkten voor een 
gegeven gebied. 
Sinds 1992 is de verbetering van de software parallel gaan lopen met de operationele 
verwerking van historische gegevens. 
ACTION 2 
RAW SAICUTT CvUCcS 
I 
CENEJUTX 
OAlY MOSAICS OF EUROPE 
i 'M< 
:EÜRC ÛAÛ.Y MOSAIC 
OF EUROPE 
GATHER PARAMETERS 
ON A 30X3010* GRID 
.PARAMETERS 
TIME SERIFS 
GENERATE 
KDVI TIME PROFILES GEM-RATE 
NDV1 EVOLUTION MAK 
NDVt 
TIME PROFILES NOV! EVOLUTION 
KAPT 
Figuur 5 - Verwerking en verzending v.d. NOAA-AVHRRgegevens 
15 
3.3 De resultaten 
De resultaten van deze studies waren erg bevredigend, maar het bleek veel moeilijker dan 
verwacht om deze om te zetten in operationele procedures, die automatische operationele 
reeksen met zich meebrengen. 
De studies 
De kwalitatieve en kwantitatieve resultaten van de studies zijn bijzonder goed op het punt van 
het betrouwbaar weergeven van gewas- en vegetatie- condities. Een puntbevestiging van de 
resultaten is onmogelijk, als gevolg van de erg lage resolutie van de NOAA-AVHRR sensoren 
(1 km); de variaties in de vegetatie-indexen geven echter betrouwbaar de variaties weer in de 
opbrengsten van eenjarige gewassen,die tamelijk grote grondgebieden bedekken. (Zie rapport 
referenties in de bijlage) 
Deze rapporten moeten echter in perspectief geplaatst worden, aangezien zij nog steeds 
achteraf verkregen worden; op dat moment zijn de gezochte variaties al bekend en de 
verwerkingsprocedure is erg variabel en niet gestandaardiseerd. Daar de resultaten erg gevoelig 
zijn voor de beeldkeuze en de gegevensverwerking, bestaat er twijfel aan hun geldigheid bij 
operationele voorwaarden. 
De voorverwerking van de gegevens vereiste een grote inspanning, terwijl de kwaliteit van de 
resultaten erg afhing van de mogelijkheid om een groot aantal beelden te verwerken. De 
resultaten zijn bijzonder interessant bij een uitzonderlijke gebeurtenis, zoals een grote 
droogteperiode. De gegevens worden verbeterd door ze te verbinden met 
landbouwmeteorologische modellen, hetgeen pas in een volgende fase van het project in 
overweging genomen kan worden. 
Verwerking van de gegevens 
De gegevens worden intern verwerkt. Er zijn geen opvallende tekortkomingen in de software en 
het is geheel geautomatiseerd. Niet alleen is het mogelijk de satelliet-gegevens in praktisch 
"real-time" te verwerken, maar er zijn ook faciliteiten voor het verwerken van bestaande 
bestanden vanaf 1982. De gevoeligheid van de resultaten in het weergeven van variaties in de 
vegetatietoestand is niet bekend, net zo min als de respons tijden. Op dit moment weten wij niet 
in welke mate de geïmplementeerde algoritmen in staat zijn bepaalde storende factoren te 
elimineren. Parameters zoals de dikte van de atmosfeer, de zichthoek en de hoek van de zon 
kunnen allemaal de radiometrische kwaliteit beïnvloeden. Een wolkendek in sommige gebieden 
kan het aantal bodem-controlepunten verminderen, wat op zijn beurt weer de geometrische 
kwaliteit van de beelden kan verminderen. 
De software op zichzelf is moeilijk over te brengen, als gevolg van het ontbreken van 
gedetailleerde documentatie en het feit dat het empirisch was ontwikkeld. De geleverde 
produkten zijn desalniettemin interessant en we kunnen ze gaan gebruiken, hoewel de software 
een periode van testen en van industrialisatie vereist. 
Op de kaart hierboven komt de in Spanje waargenomen afwijking overeen met de 
droogteperiode van 1992, wat in het tijdprofiel van het land zichtbaar is. De twee produkten 
tonen de meest getroffen gebieden en de droogteperiode in 1992. 
Deze analyse zou kunnen worden verfijnd door profielen van meer gelocaliseerde gebieden en 
door cartografische referentie naar bij voorkeur een gemiddeld jaar, liever dan naar het vorige 
jaar. 
16 
,V * J*5 irmimririiTT %•*>*-
«Àbjûsl ' D:n uir-Ncn CURRI-N I rovi - IT.I-VIOUS YLAK NDVI 
01 0793 
Figuur 6 - Verschillen tussen de vegetatie-indexcijfers NDVI van 1993 en 1992 (per 1 juli). 
(NDVI= 'Normalized Difference Vegetation Index'; afstand rasterlijnen 50 km. 
Een indexcijfer per vak van 50km x 50km) 
Figuur 7 - Voorbeelden van het jaarlijkse gedrag van het indexcijfer NDVI. 
17 
3.4 Bruikbare technische resultaten voor andere programma's 
De resultaten van de automatische verwerking van NOAA-AVHRR gegevens in bijna "real­
time" totaan niveau 2, zoals boven gedefinieerd, is uniek in Europa. Huidige niet-
meteorologische toepassingen brengen met zich mee dat een gelimiteerd aantal gegevens beeld 
voor beeld verwerkt worden en niet, zoals hier, met gebruikmaking van een lopende 
automatische procedure. De twee soorten verwerking hebben ieder hun voordelen en nadelen, 
maar automatische verwerking is het best geschikt voor de eisen van een voortdurende 
controle. Het zou vele toepassingen kunnen hebben, in het bijzonder voor ecologische 
problemen. Als deel van het project zijn er plannen de toepassingen te bestuderen betreffende 
voedergewassen en in het bijzonder bossen 
3.5 Conclusies en toekomstige ontwikkelingen 
De samenwerking met de ESA bracht een zeker aantal vereisten met zich mee wat betreft 
formaten, computer uitrustingen, gegeven-stromingen, enz., maar deze vereisten, die het 
respecteren van de deadlines beïnvloedde, garanderen op de lange duur een meer operationele 
dienst, des te meer waar verwerking op niveau 2 vele toepassingen heeft en in de toekomst 
verzorgd zou moeten worden door een gezamenlijke dienst. Alleen de produkten van niveau's 3 
en 4 zijn gericht op toepassing voor de Gemeenschappelijke landbouwstatistieken. In 
tegenstelling tot actie 1, die eerder in gebruik gesteld kon worden dan in het project was 
voorzien, verloopt het werkschema hier volgens plan. 
Een aantal mogelijke toepassingen zijn door achteraf-studies getoond. Deze studies vereisten 
dikwijls speciaal aangepaste gegevensverwerking. 
Standaard verwerk in gs-soft ware is ontwikkeld en zou moeten helpen deze toepassingen te 
verwezenlijken. Deze toepassingen zijn echter nog niet getest; de gevoeligheid hiervan is nog 
niet met enige mate van nauwkeurigheid bepaald. 
De hele reeks voor het verkrijgen en verwerken van gegevens is nog steeds tamelijk tijdrovend 
en het is nodig deze te industrialiseren voor een meer operationeel gebruik. De procedures 
zouden dan echter geformaliseerd moeten worden, wat nu nog niet mogelijk is. 
Er moeten nauwe betrekkingen zijn met de andere project-acties betreffende gewas-controle, 
zijnde acties 3 en 4. Deze verbindingen, die gepland waren bij het verdelen van de acties, zijn 
nog maar in het eerste stadium, daar de produktiereeksen voor niveau 3 en 4 pas in 1993 een 
aanvang namen. 
Een periode van tenminste drie jaar zal daarom vermoedelijk nodig zijn om actie 2 in 
operationeel gebruik te brengen, dat is: om het geschikt te maken voor overzetten, zoals actie 1. 
Aan de andere kant is aües klaar voor op complete schaal testen van de toepassingen in "real­
time" en voor de relaties met de andere acties met het doel deze in te lijven in het geavanceerde 
landbouw statistische systeem. 
18 
4. ACTIE 3: MODELLEN VOOR OPBRENGST SCHATTINGEN 
4.1 Doel en methodes 
Opbrengst voorspelling is een van de essentile doelstellingen van het project. De opbrengsten 
van de belangrijkste jaarlijkse gewassen zijn als doel gekozen, evenals die van de belangrijkste 
meerjarige cultures: wijngaarden, olijf- en citrusboomgaarden. 
Tot nu toe is de opbrengst voornamelijk geschat door kwalitatieve methodes, of door 
informatie van correspondenten. Slechts in enkele landen verricht men objectieve observaties 
op basis van een specifiek statistisch plan en alleen voor bepaalde doelgewassen. Er bestaan 
modellen hoofdzakelijk gebaseerd op gegevens van meteorologische grondstations; deze zijn 
echter in de praktijk niet erg bevredigend. 
Het Agromet model is op europees niveau door Eurostat gebruikt, maar de belangrijkste 
bijdrage betreft trends. Plaatselijk bestaan schattingsmodellen; deze zijn door research 
organisaties ontwikkeld, maar zij bestrijken voornamelijk jaarlijkse gewassen en de invoer 
gegevens voor de modellen zijn in het algemeen niet op europees niveau beschikbaar. 
Bestaande voorspellingsmodellen die gegevens van teledetectie gebruiken hebben bewezen dat 
zij. f onuitvoerbaar zijn, bijv. als deel van actie 1, f betrekkelijk gecompliceerd zijn om uit te 
voeren; zie de resultaten van actie 2. Het doel van actie 3 was daarom het ontwikkelen van 
opbrengst schattingsmodellen door gebruikmaking van terreingegevens, 'in het bijzonder van 
meteorologische gegevens die door de gehele Europese Gemeenschap beschikbaar zijn. Deze 
terreingegevens kunnen in een later stadium verbeterd worden door teledetectie gegevens. 
Een bijzondere inspanning moest worden gemaakt en speciale technieken voor meerjarige 
gewassen moesten worden ontwikkeld, voor welke de voordelen van teledetectie minder 
duidelijk waren. 
Actie 3 werd in drie aparte sub-acties verdeeld: 
- de ontwikkeling van een semi-deterministisch landbouw-meteorologisch model voor het 
schatten van jaarlijkse gewas opbrengsten; 
- de uitbreiding van Eurostat's Agromet model voor meerjarige gewassen; 
- de ontwikkeling van een model voor de voorspelling van wijn- (en olijf-) opbrengsten, 
gebaseerd op stuifmeel tellingsmethodes. 
De grootste inspanning betrof een semi-deterministisch landbouw-meteorologisch model, dat 
puur statistisch is. Voor dit model was het de bedoeling dagelijkse meteorologische gegevens te 
gebruiken om een opbrengstschatting te leveren voor doelgewassen die voldoende nauwkeurig 
zouden zijn op regionaal, nationaal en europees niveau. De modellen zouden kwantitatieve 
gegevens voor uitgebreide gebieden moeten leveren, aangevuld met plaatselijke kwalitatieve 
gegevens van actie 2. 
19 
De ontwikkeling van het model had als gevolg de inrichting van een databank voor opbrengst, 
bodem, klimaat en planten. Het bracht ook de harmonisatie op europees niveau met zich mee 
van sub-modellen, zoals mogelijke en actuele verdamping en waterbalans. Phenologische stadia 
en de kwantitatieve parameters met betrekking tot deze stadia, zoals bladoppervlakte-indexen, 
graangewicht, enz., worden dan bepaald door de fundamentele structurele gegevens, te 
correleren met de huidige meteorologische gegevens. 
De opbrengst schattingen worden verkregen door een statistische betrekking tussen de 
historische series van opbrengsten en de historische series van de boven gedefinierde 
parameters (zie Fig.8). 
Figuur 8 TEMPERATUUR T 
GLOBALE STRALING R 
mgC02 SEIZOEN 
\ 
V 
WATER BALANS 
STR/ETM 
1 
R.R/RU 
TREND 
opbrengst GROEIMODEL 
Water vereiste 
wortels (daglengte) 
BODEMTYPE 
A 
^ 
jaar REGIONALE BEBOUWING 
PRAKTIJKEN ONGELUKKEN 
meteorologisch 
gezondheid van de plant 
economisch 
Voorbeeld van een algemeen landbouw-meteorologisch model. (Met: MET en AET 
* maximale en actuele verdampingstranspiratie; UR en AR = te gebruiken en 
actuele reserve; S - zaaien; CE • gewas bepaling; F = bloeien; YM - gele rijping; 
CM = complete rijping; Dc = kritische uren daglicht; T - temperatuur; T(b) « 
som van temperaturen, base b.) 
20 
42 Werk Overzicht 
4.21 Landbouwmeteorologisch model 
Het werkrooster was al in 1988 klaar. Gedurende 1989 en 1990 was de belangrijkste activiteit 
het oprichten van de database, welke later verbeterd werd. De harmonisatie van de sub-
modellen en de constructie van de modellen zelf werd in twee stappen gedaan: eerst 
kwalitatieve modellen en daarna kwantitatieve. 
Database 
Deze bevatte gegevens met betrekking tot de bodem, de planten en het klimaat (zie Fig.9) 
: I : 
METEOROLOGISCHE GEGEVENS. 
RUIMTELIJKE VERDELING | 
(SO x SO km) 
BODEMKUNDIGE GEGEVENS 
BRUIKBARE RESERVES 
(kurten: 1/1000.000) 
/ LANDBOUWMET. INFORMATIE 
LANDBOUWKUNDIGE INFO. 
(PER REGIO) 
LANDBOUWSTATISTI EKEN 
EUROSTAT 
(PER LAND OF REGIO) 
ONAFHANKELIJKE OUTPUT • TELEDETECTIE. 
•TtAET 
- RUIMTELIJKE VERDELING 
• TELEPETECTIE: 
• WEERWAARSCHUWINGEN 
- ONDERBREKING VAN 
DEGROEICYCLUS 
-CULTUURGEBIED 
• TELEDETECTIE: 
•RUIMTELIJKE VERDELING 
VAN OUTPUT 
GEÏNTEGREERDE OUTPUT ~) 
KWANTITATIEVE OPBRENGST SCHATTINGENI ^ 
(OP NATIONAAL NIVEAU EN VOOR GROTE REGIO'S) 
KWALITATIEVE CONTROLE VAN DE TOESTAND VAN DE GEWASSEN 
(CARTOGRAFISCHE PRODUKTEN) 
Figuur 9 • Organisatieplan van Actie 3 ("Modellen voor opbrengst schatting") 
21 
Voor de bodemgegevens leidde de samenwerking met het Nationaal Landbouwkundig Research 
Instituut van Orleans (Frankrijk) en het opzetten van een "steungroep voor bodem en 
geografische informatie systemen tot de produktie van een 1/1 000 000 bodemkundige kaart 
van de Europese Gemeenschap, waaruit informatie over "bruikbare grondwater reserves" werd 
gehaald. Dit stadium is compleet voor de vereisten van het model. 
Verschillende contracten werden getekend voor de verzameling van landbouwkundige gegevens 
voor elk van de doelgewassen, of, beter gezegd, de landbouwmeteorologische parameters met 
betrekking tot elk gewas (zie de bijlage). Details van de optimale, acceptabele en schadelijke 
condities voor ieder phenologisch stadium van bijv. durum tarwe werden ontvangen en 
algemeen gepubliceerd. 
Historische meteorologische gegevens werden verkregen voor stations die gedurende een 
behoorlijk lange tijd (25 tot 30 jaar) aantekeningen hadden gemaakt. De verzamelde gegevens 
waren die, die gewoonlijk via het GTS (Global Telecommunications Systems) netwerk 
beschikbaar zijn en deze werden als input gebruikt voor de verschillende modellen en sub-
modellen. Zij omvatten dagelijkse gegevens over: 
- regenval; 
- maximum en minimum temperaturen; 
- waterdamp-druk of relatieve vochtigheid; 
- gemiddelde windsnelheid; 
- uren zon of bewolking. 
Zulke gegevens werden voor 350 europese weerstations verkregen. De "real-time" gegevens zijn 
identiek maar zijn verkregen voor een verschillende groep van grondstations, bestaande uit zo'n 
700 stations. 
De historische opbrengst gegevens werden verkregen van Eurostat's Regio databank. 
De sub-modeüen 
Mogelijk verdampingstratispiratie sub-model 
De verscheidene meteorologische diensten gebruiken verschillende formules. In vergelijking 
met de metingen in een lysimeter is een methode ontwikkeld die waardevol is voor het geheel 
van de E.G. De correcties zijn erg goed voor de meest belangrijke periode maart-oktober. 
Dagelijkse gegevens zijn vereist. 
Globale straling sub-model 
Het voorafgaande sub-model heeft getallen over uren zon nodig, hoewel de door de 
grondstations geregistreerde gegevens vaak een wolkendek-indicator over verscheidene 
periodes bevatten en niet de uren zon. Daarom is een conversie formule vereist. Dit werd 
ontwikkeld in het kader van actie 3 en werd getest in zo'n 20 stations waar beide soorten 
observaties bestonden. 
22 
Satelliet interpolatie van een sub-model van meteorologische gegevens 
Aangezien de historische gegevens niet uit dezelfde groep als de "real-time" gegevens worden 
verkregen en kunnen afwijken voor europese of regionale toepassingen, moeten er 
denkbeeldige stations door interpolatie worden gecreëerd. 
Een rooster van punten 50 km van elkaar verwijderd vertegenwoordigen de denkbeeldige 
stations. De parameters worden van de omliggende stations verkregen. Tussen n tot vier 
stations worden gekozen uit een oorspronkelijk aantal van zeven, door eliminatie van diegene 
die ongelijkheden vertonen in vergelijking met de door alle zeven gedefinieerde kern. Zo 
worden bijvoorbeeld de afwijkende stations, midden in de stad of op grote hoogte, gelimineerd. 
De parameters worden dan verkregen door interpolatie van de waarden van de in beschouwing 
genomen stations, behalve voor de regenval. De regen-parameter wordt slechts verkregen door 
een station dat op dezelfde manier behouden is: zo min mogelijk afwijkend van de eerder 
bepaalde kern. 
De Landbouwmeteorologische Steun Groep (SuGrAm), in 1990 opgericht, heeft het netwerk van 
meteorologische stations en de interpolatiemethode bevestigd, evenals de sub-modellen voor 
het berekenen van de mogelijke verdampingstranspiratie en de totale zonnestraling. Deze 
groep wordt gecordineerd door de Wereld Meteorologische Organisatie. 
Het ontwikkelingsmodel of kwalitatieve model 
Dit is gebaseerd op het WOFOST model, ontwikkeld door het Winand Staring Nederlands 
Dienst Centrum voor Landbouwkundig Onderzoek (DLO) te Wageningen; WOFOST is een 
deterministisch model gebaseerd op de energiebalans en de waterbalans. Het werd aangepast 
aan de invoer gegevens, zoals eerder bepaald uit de geleverde gegevens van de sub-modellen. 
De output is als volgt: 
- abnormale weersomstandigheden; 
- ontwikkelings indicatoren voor de decade en vanaf het begin van de cyclus: 
. biomassa 
. graanproduktie 
. huidige waterreserve 
. phenologisch stadium 
. waterbalans 
. teveel water 
- aanverwante cartografische produkten. 
Dit model hangt af van aan ieder gewas gekoppelde landbouwkundige parameters. Midden 
1993 funktioneert dit voor n soort gewas: wintertarwe. De output is kwantitatief, maar 
aangezien de gezochte parameter niet in de eerste plaats de opbrengst is, levert dit een eerste 
kwalitatieve benadering. 
23 
De opbrengst schatting of kwantitatief model 
De input voor dit model is een variabele, gekoppeld aan de trend afgeleid uit historische 
opbrengst-gegevens en een variabele afgeleid uit het ontwikkelingsmodel. Daar verscheidene 
bodemtypes en gewasvarieteiten naast elkaar in een 50x50 km rooster bestaan en verschillende 
resultaten opleveren, worden de resultaten voor een elementair vierkant geproduceerd door de 
elementaire resultaten van het model zwaarder te laten wegen. 
Deze component is in ontwikkeling, maar is nog niet operationeel. 
Computersystemen 
Een serie programma's of computertoepassingen moest worden ontwikkeld. Op aanbeveling 
van de Commissie is het gebruikte geografische informatiesysteem Arc-info. Daar Arc-info's 
database systeem niet zo goed is, werd alleen het Are gedeelte gebruikt. Wij noemen in het 
bijzonder het AMDaC programma voor het ontvangen, decoderen, kwaliteit controleren, 
vervangen van ontbrekende waarden en het opslaan vam beknopte meteorologische gegevens. 
Dit programma is de eerste in zijn soort om buiten nationale grenzen te worden toegepast en 
kan worden getransporteerd naar andere landen of regio's binnen de E.G. 
De gegevens zijn opgeslagen in de ORACLE database. De software is ontwikkeld in 
FORTRAN of C en loopt onder UNIX. Daar het nog in het ontwikkelingsstadium is, moet het 
worden geïndustrialiseerd om het overdraagbaar en gemakkelijk te onderhouden te maken, wat 
pp dit moment moeilijk te verwezenlijken zou zijn. De verscheidene sub-modellen en modellen 
werden separaat door verschillende organisaties ontwikkeld, maar zijn alle ingelijfd in het 
project, waar de statistische en cartografische output wordt geleverd. 
4.2.2 Stuifmeel tellings model 
Daar dit model reeds door groepen wijnproducenten voor hun eigen voorspellingen werd 
gebruikt, bestond het werk in het opzetten van een netwerk van stuifmeel sensoren in de 
belangrijkste wijngebieden. De moeilijkheid lag in het aanwerven van een netwerk van mensen 
om de monsters te verzamelen, de filters en het station te onderhouden, enz. en tegelijkertijd 
een tamelijk objectieve locatiekeuze te verzekeren. Dit werd gecoördineerd door CEMAGREF 
uit Bordeaux in samenwerking met CNRS's stuifmeel research centrum in Montpellier. 
Het calibreren tussen stuifmeel telling en regionale wijnproduktie vereist ongeveer vijfjaar. Na 
de .eerste twee of drie jaar kunnen de gegevens echter al kwalitatief gebruikt worden. Een 
hogere stuifmeel telling wijst op een rijkere oogst, hoewel het niet mogelijk is een hoeveelheid 
te noemen. Een belangrijk element in de resultaten is de bloeidatum, welke wordt aangegeven 
door de stuifmeel tellingscurve. Dit levert een basis voor het vaststellen van een phenologische 
parameter voor gebruik in een toekomstig landbouwmeteorologisch model. Het maakt het ook 
mogelijk de weercondities te controleren ten tijde van de bloei; op zichzelf een belangrijke 
faktor. 
24 
Er is een uitwisseling van resultaten georganiseerd met organisaties die al eerder zulke 
netwerken hadden opgezet, zodat de methode plaatselijk getest kon worden. De capaciteit voor 
snelle verwerking van de stuifmeelfilters is wat problematisch, daar de filters alle op dezelfde 
tijd binnenkomen. 
De huidige staat van het netwerk wordt weergegeven in de kaart hieronder (Fig. 10). 
• FINANCIERING CCR 
• FINANCIERING BUITEN HET CCR 
• GEDEELTELIJKE FINANCIERING 
Figuur 10 - Het netwerk van stuifmeel tellingsplaatsen van het Project 
25 
4.2.3 Het Agromet model van EUROSTA Tt uitgebreid tot ook meerjarige gewassen 
Het Agromet model voor jaarlijkse gewassen dat op dit moment door EUROSTAT gebruikt 
wordt, werd uitgebreid tot ook de meerjarige cultures: druiven, olijven en citrusvruchten. De 
enige verandering in het opbrengst schattingsmodel voor het komende jaar is de invoering, als 
een verklarende variabele, van de opbrengst van het voorafgaande jaar. 
4.3 De resultaten 
4.3.1 Landbouwmeteorologisch model 
Er werd een database zonder .weerga op de wereld geïmplementeerd voor het geheel van de 
dagelijkse landbouwmeteorologische toepassingen is. Deze gegevensbank bevat niet alleen 
dagelijkse meteorologische gegevens, maar ook kennis gebaseerd op de belangrijkste gewassen, 
bijgewerkte E.G. bodemkaarten en schattingen van bruikbare bodemreserves in de 
verschillende landen. Er werd een enkele database ontwikkeld voor al de 
landbouwmeteorologische toepassingen. Het is voor alle twaalf Lid Staten van de Gemeenschap 
geharmoniseerd. Het is een aanvulling op de Corine database die bijvoorbeeld verslagen van 
meerdere weerstations bevat, maar op maandbasis. Deze bevat alleen tussenjarige gemiddelde 
temperaturen en regenval. 
Het ontwerp van alle waterbalans-modellen, phenologische modellen en opbrengst 
voorspellingsmodèllen is klaar. Voor de niet- gewas-specifieke kwalitatieve gegevens-
component worden de produkten geleverd met intervallen van 10 dagen. De procedure voor het 
ontvangen en controleren van meteorologische gegevens in "real-time" is eveneens functioneel 
(zie Fig. 11, 12, 13 en 14). 
Deze produkten kunnen al door experts gebruikt worden in samenwerking met andere 
informatie (zie de kaarten hierboven). De kaarten markeren duidelijk de ondervonden 
problemen aan het begin van het seizoen 1992 in Portugal en aan het eind van het seizoen in 
Denemarken en oost-Duitsland. De tijdcurves voor een van de vierkante roosters in 
Denemarken tonen de vegetatiegroei in 1992 in vergelijking met een normaal jaar, maar ook 
het tekort aan biomassa en graangewicht. 
De gewas-specifieke opbrengst voorspellingscomponenten moeten nog worden uitgevoerd, 
maar alle elementen zijn aanwezig om dit te doen. Tabel 3 toont de eerste opbrengstschattingen 
voor meerdere gewassen, eind oktober 1993 gemaakt door het Landbouw Project, vergeleken 
met de opbrengsten van 1992 (Eurostat cijfers). Deze tabel is een uittreksel van de Y.S.P.R.A. 
('Yield Surface Production Report on Agriculture) nieuwsbrief, sinds januari 1993 maandelijks 
geproduceerd door het Landbouw Project. Deze nieuwsbrief is een experimenteel produkt, met 
zeer beperkte distributie in DG VI en EUROSTAT. Het dient voornamelijk voor model­
bevestiging en heeft nog niet de waarde van een operationeel produkt. Zowel de schattingen als 
de methode moeten nog verfijnd en bevestigd worden. 
26 
SITUATION AT Till: GND OF 
SEPTEMBER 1993 
SUMMCIR CUOPS 
Ëfl ciitical areas 
a areas of concern 
normal conditions 
EÏ favourable growing conditions 
ttLD&S*1 
Figuur 11 - Algemene toestand van de zomergewassen aan het eind van de maand september 
1993 
Tabel 3 - Eerste opbrengstschattingen voor meerdere gewassen, in 1993 uitgewerkt door 
het Landbouw Project, vergeleken met de cijfers van Eurostat. (Rendement: 
T/ha; E: Eurostat cijfers; Y: schatting door actie 3; M: Eurostat cijfer, 
bijgewerkt 9-12-93). 
Cultuur 
Tarwe (E) 
(Y) 
Zacht (E) 
tarwe (Y) 
Hard (E) 
tarwe (Y) 
Gerst (E) 
(Y) 
Mais (E) 
(Y) 
Zonne- (E) 
bloem (Y) Mei 
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 Juni 
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 Juli 
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 Aug. 
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. 
September 
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) Sun-
(Y) flower 
27 
CUMULATED WP.IGM I" AHOVn CI'.OUNI* f.iOM ASS 
I'liKCENT DEVIATION f I'.OM LONG 1V.IIM M! AN 
1992 
second decade o f jo ne 
cumulated since the first decade of January '1 
C^>> 
Figuur 12 - Verschil in vergelijking met het gemiddelde van de biomassa van wintertarwe 
(situatie midden juni 1992) 
CUMULATED WEIGHT AOOVÊ GROUND OlOMASS 
PERCENT DEVIATION TROM LONG TERM MEAN 
1992 
second decade of september 
cumulated since (tie first dcca*lc of January 
O — 
O « 
O » 
Œ) 
CS > 
CiC^* 
Figuur 13 - Verschil in vergelijking met het gemiddelde van de biomassa van wintertarwe 
(situatie midden september 1992) 
28 
Cumt*H«0 vgi ttio>M»i Iftl/mMii 
MOCO 
I4C0O 
14000 
O IJOCO 
Ç WOOD 
e» L~~ « «00 
{ «a» 
«DO 
JOOD 
o wam 
wdmri 
2 = 2 £ O S R 
D«cad« (:i«hA4«i >0»£i Sieioo* o.>i« lt*)/in«oA| 
«00 
noo 
«ooo 
o »oo 
' «ouo 
* JOOD 
3000 
M0O 
•» A—......^.——.-*«>»«! 
-" — WSO 
*•-- wtoh 
»» O e\ as s s 
5 A/*alnO*i Itn/maanl 
ia 
tam 
O*coet« |o*>*loom«AI Moe* l*Vl/m*onW 
2S0 
M 
s. 
o ISO 
u 
& 
1,0D /••••CUftOAM 
// ovs 
Ovm 
,U£ ** S 2 2 S 
D«cod* 
Figuur 14 - De tijdelijke profielen van de in Denemarken geproduceerde biomassa in de loop 
van de 1992 campagne 
(wdm: biomassa in 1992; wso: verzameld gewicht van de opslag organen; lai: 
bladoppervlakte-index; dvs: ontwikkelingsstadium; h: tussenjarige gemiddelden) 
4.3.2 Stuifmeel tellings-modellen 
De ruwe jaarlijkse resultaten werden voor ieder stuifmeelstation verkregen. De series 
bestrijken niet genoeg jaren om de resultaten te calibreren en om een betrouwbare betrekking 
tussen produktie en stuifmeel-telling te bepalen. De voor sommige stations geanalyseerde 
resultaten zijn echter bemoedigend en de verkregen informatie is al van groot nut voor experts, 
die deze met andere informatie kunnen vergelijken. In Frankrijk bijvoorbeeld, waar het 
netwerk het meest ontwikkeld is en waar de stations het oudste zijn, voorspelde een groep 
experts die deze resultaten tegelijk met de resultaten van de kwalitatieve modellen uit actie 3 te 
zien kregen een wijnproduktie voor 1992 van 65 miljoen hectoliter. Dit week minder dan 300 
000 hectoliter af van de actuele opbrengst aan het eind van 1992. In juli 1993 gaf dezelfde groep 
een produktievoorspelling aan van 60 miljoen hectoliter voor 1993, terwijl de offïcile SCEES 
schatting, d.m.v. een verschillende en onafhankelijke methode, ook 60 miljoen hectoliter was. 
29 
«0 T 
50 + 
•5 «0 •• 
M 
e 
J! 30 •• 
•= 30 A 
10 + 
120 IV 600 -r 
500 
«CO 
= 300 
=- 200 
loo H 
'1987 8000 
7000 
h 6000 
r-500<" 
40Oo 
l_ 
c 
r-3000 
2000 
1968 1989 1990 1991 1992 1993 
l«0 150 160 170 180 190 200 
FOI xv • F 01 91 * FOI 93 
Figuur 15 - Voorbeeld van bestuivingscurves en van een relatie tussen stuifmeel en 
wijnproduktie. 
4.4 Technische voordelen voor andere programma's 
Door middel van Actie 3 zijn een aantal nieuwe produkten beschikbaar gekomen, die nuttig zijn 
zowel voor de wetenschappelijke wereld als voor ondersteuning van planning en besluitvorming: 
- de landbouw-bodem-klimatologische kennis, gebaseerd op de belangrijkste gewassen (zie 
ook bijlage 3); 
- de AMDaC software voor de decodering, kwaliteitscontrole, vervanging van ontbrekende 
waarden en het opslaan van beknopte meteorologische gegevens; 
- een bijgewerkte en gecorrigeerde 1:1,000,000 bodemkaart van de E.G.; 
- een database over "bruikbare reserves van europese bodems"; 
- methoden voor standaard berekening van mogelijke verdampingtranspiratie en totale 
zonnestraling van zichtbare meteorologische waarnemingen. 
Actie 3 heeft ook belangrijke wetenschappelijke en technische ondersteuning geleverd voor het 
werk van het Directoraat Generaal VI, in het kader van de actualisering van de 
wijnbouwgebieden in de E.G. Algorithmen voor het schatten van de mogelijkheid tot rijpen en 
de phenologische fases van de wijnstok zijn ontwikkeld, bevestigd en in kaart gebracht. 
30 
Aan het eind van 1993 werd ook een deel van de verworden deskundigheid overgeheveld naar 
een netwerk van aan de middellandse zee grenzende landen, voor de structurele en 
gecombineerde controle van de waterreserves van deze regio's. 
4.5 Conclusies en toekomstige ontwikkelingen 
De resultaten van de tot nog toe verkregen opbrengst voorspellings-modellen kunnen worden 
gebruikt, hoewel met een zekere omzichtigheid, daar zij niet in detail zijn bevestigd. Dit zal nog 
eens twee tot driejaar in beslag nemen. 
Het niveau van de resultaten - voor grote opbrengstgebieden, per 50x50 km2 roosters voor 
kwalitatieve gegevens - is niet-voldoende toereikend voor sommige regio's of zelfs landen, die 
graag een grotere resolutie zouden willen zien. Er moet worden gewerkt aan de gevoeligheid 
van de modellen om te ontdekken wat een grotere nauwkeurigheid belemmert. 
Is de nauwkeurigheid beperkt door de invoergegevens, wat waarschijnlijk is, dan ligt het bij de 
Lid Staten of regio's, die soms meer gedetailleerde gegevens hebben, om het model te 
verbeteren. De verbeteringen die door het Landbouw Project geïntroduceerd zouden kunnen 
worden en die al in overweging zijn genomen, omvatten de invoering van het stijgende capillaire 
water in de waterbalans en het rekening houden met geirrigeerde gebieden. 
De relatie met teledetectie aspecten is niet bestudeerd, zelfs wanneer de output van modellen 
zoals de blad gebied index een parameter is die gekoppeld zou kunnen worden aan vegetatie 
indexen, afgeleid van satelliet gegevens. Sommige indicatoren, zoals globale straling, die door 
een submodel geleverd worden, zouden afgeleid kunnen worden van METEOSAT-type satelliet 
gegevens, maar ook dit is niet ontgonnen. 
Dit type verbinding is noodzakelijk omdat het het mogelijk zou maken het model te controleren 
met behulp van onafhankelijke objectieve gegevens. Daarom is het noodzakelijk volledige 
operationele procedures van de ontwikkelde instrumenten en methoden te completeren. Het is 
ook noodzakelijk een begin te maken met het perfectioneren van deze zaken. Het gebruikte 
soort semi-deterministisch model en de mogelijke verbindingen met teledetectie-gegevens 
leveren ons de middelen om dit te doen. 
Het ontwikkelde model is een minimum model, standaard door de gehele Europese 
Gemeenschap. Het kan plaatselijk worden uitgebreid, daar waar er meer betrouwbare 
elementaire gegevens zijn. Dit kan worden gedaan door overbrenging en plaatselijke 
verbetering van het model. Tegelijkertijd kunnen meer algemene verbeteringen worden 
gerealiseerd als onderdeel van het project. 
31 
5. ACTIE 4: SNELLE SCHATTINGEN OP EUROPESE SCHAAL VAN 
OPPERVLAKTEN EN POTENTIËLE OPBRENGSTEN 
5.1 Doel en Methodes 
Deze actie heeft ten doel vroegtijdig inlichtingen te winnen omtrent de wijzigingen van de 
cultuuroppervlakten vergeleken bij het vorige jaar en omtrent de waarschijnlijke opbrengsten. 
Ook gepland is de ontwikkeling van een systeem waarmee de buitenlandse oogsten voorspeld 
kunnen worden. 
Er wordt gewerkt met een steekproef van ongeveer 50 zones in de Gemeenschap (zie aft». 16). 
Per zone worden elk jaar 3 of 4 satellietopnamen met een hoge resolutie gemaakt; deze worden 
verzameld en geïnterpreteerd zodat de gewenste gegevens beschikbaar worden. Er worden geen 
terrein-waarnemingen van hetzelfde jaar gebruikt bij de voorspellingen voor Europa maar er 
wordt wel rekening gehouden met de plaatselijk ingewonnen gegevens van het vorige jaar. Zo 
kan ook de nauwkeurigheid van de methode a posteriori gecontroleerd worden. 
Figuur 16 - De steekproef van 53 zones voor actie 4 (snelle schattingen) 
32 
5.2 WERK OVERZICHT 
Het werk is in drie fasen uitgevoerd: 
- 1987-1988:gedetailleerd ontwerp van het systeem; 
- 1989-1991 :opbouw van het systeem; 
- 1992-1993:proeven op ware grootte; bijna bedrijfsklaar. 
5.21 Gedetaiiieerd ontwerp (87-88) 
In 1988 is het systeem in hetGCO ontworpen: De volgende parameters zijn bepaald: 
- ligging van de zones en hun aantal; 
- inwinnen van de beelden; 
- aanvullend veldwerk; 
- gecomputeriseerde beeldinterpretatie; 
- statistische verwerking. 
Ligging van de zones en hun aantal 
Voor het maken van snelle voorspellingen in het jaar n wordt ervan uitgegaan dat er 
nauwkeurige statistieken van het jaar n-1 beschikbaar zijn; in het bijzonder dat Eurostat binnen 
1 maart van het jaar n, beschikt over de gegevens voor heel Europa van het jaar n-1. In dat 
gçval kan het aantal zones verminderd worden, zoals blijkt uit een onderzoek van SCEES in 
1985-86 voor de voorspelling van oogsten in het buitenland. Het aantal zones is vastgesteld op 
50 met een oog op dat onderzoek en het andere op de begroting. 
Deze actie is mogelijk geworden dankzij de richtbaarheid van de Spot-satelliet, zodat van de 
noordelijke gebieden in theorie om de 2 of 3 dagen een opname gemaakt kan worden. 
Aangezien de prijs van een deelopname gelijk is aan die van een volle opname (60km bij 60km), 
zijn de afmetingen van de zones zó gekozen dat die, onafhankelijk van de gezichtshoek, in een 
volle Spot-opname passen. Zo is besloten voor oppervlakten van 40km bij 40km. De 
steekproefzones zijn aangewezen door toevallige trekking uit het Spot-rooster over de E.G. In 
de praktijk zijn er verscheidene voorwaarden* die de samenstelling van de steekproef niet geheel 
willekeurig laten. Gerangschikt naar belangrijkheid zijn de volgende voorwaarden gesteld: 
- verdeling over de Lidstaten, evenredig met het landbouwoppervlak; 
• a priori indeling van de oppervlakte in drie gebieden met verschillende 
landbouwconcentratie. De zones in het gebied met de laagste concentratie worden niet in 
aanmerking genomen; 
- wanneer een zone met minder dan 20% landbouwgrond wordt uitgeloot dan wordt hij 
vervangen door de dichtstbijzijnde zone langs de satellietbaan die wel in aanmerking komt; 
- het begin van de baan is niet toevallig gekozen zoals bij een willekeurige trekking, maar is zo 
gekozen dat de zones zo veel mogelijk vallen in de door Landsat-TM bestreken gebieden. Zo 
kan de theoretische frequentie van Landsat beelden worden opgevoerd van een om de 16 
dagen naar een om de 8 dagen. 
33 
De kwaliteit van de steekproef is van groot belang voor zowel de kwaliteit van het statistische 
resultaat als voor de mogelijkheid om de beelden in te winnen. 
Inwinnen van de beelden 
Het JRC is een samenwerking begonnen met de verdelers van satellietbeelden Spot-image en 
Eurimage teneinde aan twee onmisbare voorwaarden te kunnen voldoen: Over een spanne van 
ongeveer 5 maanden, 3 tot 4 beelden per zone te verkrijgen en de tijd voor het vervaardigen van 
de beelden te beperken tot 5 of 10 dagen, gerekend tussen de dag van ontvangst van het signaal 
en de levering van het beeld aan het analyselaboratorium. Om tijd te winnen wordt steeds 
gekozen voor de satellietbeelden die het snelst beschikbaar kunnen zijn van Landsat-TM of 
Spot. 
Aanvullend veldwerk 
Er was gepland per zone 16 systematisch gekozen segmenten van 50 ha. aan veldonderzoek te 
onderwerpen. De zones met gedeelten met een lage landbouwconcentratie zouden eerst nog 
worden opgesplitst. De uitslagen van het veldonderzoek in het jaar n-1 zouden van nut zijn bij 
de beeldinterpretatie van het jaar n. De uitslag van het veldonderzoek moet dus aan het begin 
van het jaar n beschikbaar zijn. Ook wordt deze uitslag gebruikt om het resultaat van de 
teledetectie te toetsen. Het veldonderzoek zou op zich al een belangrijke voorspellingsbron zijn, 
ook doordat er gepland was op 25 plaatsen per segment bij de exploiterende bedrijven navraag 
te doen naar de opbrengst van het jaar n en de voorspelling voor het jaar n+1. 
Gecomputeriseerde beeldinterpretatie 
Voor een snelle analyse binnen 3 à 4 dagen, is het onmogelijk de volle 1600km2 van een zone­
beeld te interpreteren. Bij de voorgestelde methode worden ongeveer 30 willekeurige 
segmenten, waaronder de 16 van het veldonderzoek, geanalyseerd. Vervolgens zou de zone 
automatisch worden geklasseerd en d.m.v. regressie de verschillende oppervlakten berekend 
worden. Deze methode is later vervangen door direkte berekening uit de klassering. 
Statistische verwerking 
Zowel op nationale als op europese schaal wordt een variatie n/n-1 toegepast op de statistieken 
van Eurostat m.b.t. het jaar n-1. Het statistisch model is later door de contractanten zó 
aangepast dat er ook rekening wordt gehouden met niet van elkaar te onderscheiden gewassen 
en met niet in beeld gebrachte zones. 
5.22 Opbouw van het systeem 
De analyse is het werk geweest van een groep ondernemingen met als middelpunt SCOT, 
Société de Consulance et Observation de la Terre. In de groepering zaten het onder het Franse 
Ministerie voor Landbouw ressorterende SCEES (Service Central des Enquêtes et Etudes 
Statistiques) en de ondernemingen SGS en Geosys (F). In 1989 is de software voor de 
beeldinterpretatie voltooid, zodat de eerste fase werd afgerond. Ook hebben de beeldanalisten 
34 
gelegenheid gehad hun interpretatie aan de computer te verfijnen door middel van de analyse 
van bepaalde zones. Gedurende 1990 zijn er 20 zones geanalyseerd. Deze tweede fase had ten 
doel het systeem tot in de details af te stellen en dus operationeel te maken. In deze testperiode 
is het niet gelukt met de benodigde snelheid te werken vanwege de veelvuldige aanpassingen 
van de software en van de interpretatiewijze. Er wordt verwacht dat de vereiste snelheid aan 
het eind van de tweede fase wel bereikt wordt zodat de derde fase kan worden ingetreden. 
Zelfs van de zo dikwijls bewolkte noordwestestelijke delen van Europa zijn voldoende beelden 
beschikbaar. Gewoonlijk werd gehouden aan een levertijd van 7 à 10 dagen na opname. 
De resultaten van de tot nu toe geanalyseerde zones pleiten voor de waarde van het systeem. 
De uitsluitend op satellietbeelden berustende voorspellingen voor de belangrijkste teelgewassen 
waren in overeenstemming met die uit andere bronnen. 
Het aanvullend veldonderzoek gelijkt dat wat inactie 1 is omschreven zodat het geen nadere 
uitleg behoeft. De methode van dit onderzoek is toegepast in alle landen van de Gemeenschap, 
hetgeen niet gezegd kan worden voor de inventarisatie. Deze onderzoeken zijn in Portugal, 
Frankrijk en Denemarken door het ministerie van landbouw of het buro voor statistiek verricht. 
De gegevens die deze onderzoeken opleverden zijn vooral van nut gebleken wanneer met 
teledetectie om verschillende redenen, zoals de afmetingen van de percelen, op de grens van 
het oplossend vermogen van de satellietsensoren gewerkt werd. 
5.23 Proeven op ware grootte (92-93) 
De proefneming op ware grootte is uitbesteed aan een groep ondernemingen, waaronder GAF, 
NRSC, Telespazio en CISI Informatique, waarvan SCOT het middelpunt was. Het 
ontwikkelingswerk werd gescheiden van het onderzoek met de oprichting van het vennootschap 
SOTEMA, dat verscheidene deelnemers behelst. 
Met deze etappe zijn de vereiste omstandigheden ontstaan voor het daadwerkelijk verzamelen 
van de gegevens betreffende de 53 zones (3 zones zijn toegevoegd voor het vroegere Oost-
Duitsland). Ook is het statistische model verbeterd. 
Er zijn veranderingen aangebracht om te kunnen antwoorden op nieuwe vragen van DGVI, 
bijv. een onderzoek over braakland dat aanvankelijk niet voorzien was. 
In 1992 zijn alle zones in beeld gebracht maar in 1993 ontbraken op 9 augustus nog twee zones. 
Het statistische model schrijft aan niet opgenomen zones hetzelfde gedrag toe als dat van de 
omliggende zones. 
De beelden waren binnen 4 à 5 dagen klaar en de analyse vergde 3 à 4 dagen. Het beoogde 
resultaat is dus bereikt. Het is mogelijk bulletins uit te geven met alle verzamelde informatie 
met uitzondering van die van de laatste tien dagen. 
De software van het systeem is verbeterd, vooral wat betreft de geometrische correcties van de 
beelden, zodat kosten en tijd binnen de perken konden worden gehouden. Eerder werd deze 
voorbehandeling uitbesteed. 
35 
In 1993 werd de ontwikkeling van een "industriële*-" en handiger software opgestart zodat het 
mogelijk wordt van het systeem Vax/VMS over te schakelen op het systeem SUN/UNIX. 
Hiermee kan het operationele aspect worden verbeterd. 
Helaas was het financieel niet haalbaar om ook in 1993 het veldonderzoek te verrichten. 
Directe gevolgen kan dat in dit 
gevorderde stadium niet hebben maar het is bij de beeldanalyse toch van belang dat er recente 
gegevens voorhanden zijn. Dit vraagstuk zou nogmaals goed overwogen moeten worden in 
verband met de kwaliteit van het systeem. 
De gegevens over de bebouwde oppervlakte voor verscheidene gewassen worden verkregen 
door de interpretatie van de beelden. Bij het voorspellen van de oogsten kan met teledetectie 
niet meer dan een ruwe schatting worden gemaakt. Sinds 1993 worden de in actie 3 verzamelde 
gegevens opgenomen in het systeem en vormen zij een belangrijke factor bij de schatting. 
5.3 De resultaten 
De resultaten kunnen op verschillende wijzen beoordeeld worden. De eerste is theoretisch. 
Hierbij wordt de betrouwbaarheid van de steekproef berekend terwijl ervan wordt uitgegaan 
dat de uitslagen voor de zones nauwkeurig zijn. Voor de belangrijkste teelgewassen ligt de fout 
van de steekproef bij de 2%. Dat betekent dat als een oppervlakte met 5% verandert, met 
behulp van de steekproef deze verandering geplaatst wordt tussen 3 en 7% 
(waarschijnlijkheidsgebied 90%). Een andere wijze van beoordelen is de resultaten te 
vergelijken met die van Eurostat, dat als een betrouwbare bron geldt. 
Aangezien het om een snelle voorspelling gaat, zijn de belangrijkste punten de veranderingen 
met de tijd en de snelheid vergeleken met andere bronnen. De praktijk wijst uit dat de 
schattingen van Eurostat 6 maanden na de oogst nog sterk kunnen schommelen; met een tiental 
bulletins en voor een tiental gewassen kan dat enige verwarring veroorzaken. 
De getrokken krommen (afb.17) hebben betrekking op hard tarwe en zacht tarwe, twee 
gewassen die moeilijk van elkaar te onderscheiden zijn in de zones waar zij beide verbouwd 
worden. Reeds in het bulletin van 9 juni 1992 waren de schattingen van zowel de oppervlakten 
als de oogsten zeer nauwkeurig, ondanks dat er grote veranderingen waren tussen '91 en '92. Na 
de analyse van ongeveer honderd beelden zijn de schattingen onveranderd gebleven. De 
schattingen waren beduidend beter dan die van de onderneming Coceral. 
Een vergelijking van de resultaten voor de cultuuroppervlakten op 12 okt'92 geeft aanleiding te 
veronderstellen dat de theoretisch berekende fout van 2% in werkelijkheid kleiner is, behalve 
voor zonnebloem (afb.18). Een grondig onderzoek heeft aangetoond dat zonnebloemvelden 
vaak werden geïnterpreteerd als kaal land. De oorzaak daarvan was waarschijnlijk de zeer lage 
opbrengst, hetgeen ook. verklaart hoe in dit geval een zeer goede voorspelling van de oogst werd 
gemaakt met een zeer slechte schatting van de verbouwde oppervlakte. 
36 
Wanneer de gegevens sterk afwijken, zoals de 10% voor de oogst van hard tarwe, betekent dat 
nog niet dat er een fout in actie 4 is gemaakt; een revisie van Eurostat heeft de afwijking 
teruggebracht op slechts enkele procenten. Het systeem is niet betrouwbaar voor minder 
gespreide teelten als aardappel en suikerbiet. 
De weergave van de uitslagen en de commentaren, beide belangrijke onderdelen van een 
conjunctuuranalyse, zijn naar tevredenheid van de gebruiker DG VI. De afwezigheid van 
voorspellingen op nationaal niveau is inherent aan de steekproefname. Voor landen waarin een 
tiental zones liggen, lijken de voorspellingen voor 2 of 3 producties tamelijk betrouwbaar. Als 
de zone-gegevens op de landkaart worden weergegeven ,kunnen ook sommige conclusies 
worden getrokken voor deelgebieden van Europa. In 1993 was de gang van zaken voor 
zonnebloem op het Iberisch Schiereiland anders dan in de rest van Europa (zie afb.19). Men 
moet echter zeer voorzichtig zijn met gevolgtrekkingen betreffende gedeelten van Europa 
omdat de steekproef daarvoor niet geschikt is. 
De betrouwbaarheid van de schattingen voor 1993 kan pas begin 1994, wanneer de officiële 
gegevens beschikbaar zijn, gecontroleerd worden. Een eerste waardering toont dat de 
schattingen van de oppervlakten en oogsten van actie 4, voor het merendeel van de gewassen 
overeenkomen met de cijfers (schattingen) die EUROSTAT binnenkreeg van de Lidstaten. Het 
wordt echter moeilijk de totale graanopbrengst van 1993 te schatten, en wel in het bijzonder van 
zacht koren, vanwege de nieuwe maatregelen van het PAC, en vooral vanwege de 
vorstperioden. Indien deze analyse bevestigd wordt, zou er verondersteld kunnen worden dat 
land dat braak heeft gelegen over het algemeen tot het minst vruchtbare behoorde in het eerste 
jaar van beteling. Ook de traditionele methoden voor de schatting van de oogsten waren 
moeilijk toepasbaar als geen rekening werd gehouden met deze factoren. 
37 
HARD TARWE 
Verandering oppervlak ZACHT TARWE 
Verandering oppervlak 
Figuur 17 - Veranderingen van de verbouwde oppervlakte en opbrengst van hardtarwe en 
zachttarwe gedurende 1992: vergelijking van de schattingen-die actie 4 opleverde 
met die van EUROSTAT. 
38 
VERANDERINGEN VAN DE OPPERVLAKTEN 
Actie 4 en Eurostat, Verandering 1992/1991 (%) 
Hardtarwe Graan algemeen Aardappels Zonnebloem 
Zachttanve 'Gerst Koolzaad Maiskorrel Suikerbiet 
Actie 4 ! I Eurostat 
Hard tarwe . Graan algemeen . Aardappels Zonnebloem 
Zacht tarwe Gerst Koolzaad Maiskorrel Suikerbiet 
Actie 4 I IEurostat 
Figuur 18 - Teeloppervlakten en opbrengsten voor de belangrijkste gewassen in 1992 in 
, verhouding tot 1991: vergelijking van de schattingen van actie 4 met die van 
EUROSTAT. " 
39 
TOESTAND IN DE STEEKPROEFZONES VAN HET PROJECT "MARS' (ACTIE 4) 
VELDTOCHT 1993 
Oppervlakten op 09/08/93 
Zonnebloem 
Evolution : 
< -so» os» -?st -is* •** 
to» }o% m «o* > so% f J 28000 Ha 
(^) 21000 Ha 
O 14000 Ha 
O 70C0 Ha 
Figuur 19 • Zonnebloem in kaart gebracht. Uittreksel van het conjunctuurbuUetin van 9 
augustus 1993. 
40 
5.4 Conclusies en toekomstige ontwikkelingen. 
Indien de uitslag van 1993 even goed is als die van 1992, kan het systeem bedrijfsklaar voor de 
Gemeenschap worden beschouwd, zonder dat er nog belangrijke wijzigingen nodig zijn. 
Wel moeten in de toekomst hier en daar verbeteringen worden aangebracht; bijv. de invoering 
van ERS.l beeldanalyse zodat mettertijd de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid kunnen 
toenemen. De samenwerking met andere bronnen moet verbeterd worden, vooral voor de 
raming van de opbrengsten. 
Waarschijnlijk wordt het mogelijk de meest uiteenlopende taken te verrichten, zoals de 
aanvankelijk niet geplande onderzoeken over braakland en over de afname van het 
landbouwoppervlak. 
Aangenomen dat het veldonderzoek in de Gemeenschap zal blijven bestaan, verdient het 
aanbeveling de taak daarvan te herzien. Wanneer het systeem operationeel is, is het 
veldonderzoek voor de kwaliteitscontrole van de beeldinterpretatie niet meer van groot belang. 
In de studies en besprekingen die de uitvoering van het project voorafgingen, namen ook de 
voorspellingen van de oogsten in het buitenland een belangrijke plaats in. Om technische 
redenen kan deze mogelijkheid pas in de tweede helft van het tienjarenplan in aanmerking 
worden genomen. 
Voordat het systeem wordt toegepast in het buitenland, hetgeen in het ontwerp van actie 4 een 
belangrijk punt is, zou het nuttig zijn een studie te maken van de kennis die nodig is om de 
grondobservaties te kunnen vervangen. Wanneer het systeem operationeel is, zijn acties 2 en 3 
relatief goedkoop terwijl vanwege de onkosten voor beeldinterpretatie actie 4 duur blijft. Het is 
nuttig te zoeken naar een optimale verhouding tussen actie 4 en de goedkopere 2 en 3. 
41 
6\ ONDERSTEUNING EN SYNTHESE ACTIES 
Het ondersteunend en samenvattend werk voor dit model bestaat uit drie gedeelten: 
- actie 5: geavanceerd landbouw informatiesysteem 
- actie 6: gebieds- en overzichtsystemen 
- actie 7: lange termijn studies 
Tevens hebben wij vanwege het aanzienlijke aantal contracten en de grote hoeveelheid te 
leveren informatie, een belangrijke krachtsinspanning op het gebied van informatie­
communicatie geleverd. 
6.1 Actie 5: Geavanceerd landbouw informatiesysteem 
Deze actie heeft ten doel de uitslagen van de verschillende acties in onderling verband te 
brengen zodat een volledig informatiesysteem ontstaat uit de reeds beschreven methoden. De 
belangrijkste taak was het plaatselijk vraagonderzoek met de analyse van hoge resolutie 
satellietbeelden (acties 1 en 4) in verbinding te stellen. Zie hoofdstuk 6.2. Gebieds- en 
overzichtsystemen. 
Samenvattend werk zoals het opstellen van het bulletin Y.S.P.R.A. (zie hoofdstuk 4.3.1.) is ook 
een middel om de uitslagen van de verschillende onderdelen te verenigen. De bronnen van dit 
bulletin zijn actie 4 voor de oppervlakten en acties 2 en 3 voor de opbrengsten. Dit bulletin 
bevat informatie op nationaal niveau. 
62 Actie 6: Gebieds- en overzichtsystemen 
Met deze actie moest een plaatselijke enquête ontworpen worden ter ondersteuning van het 
onderzoek met teledetectie en van het veldwerk dat in het kader van het project verricht werd. 
Ook moest een compleet statistisch model voor de verwerking van de plaatselijke gegevens 
ontwikkeld worden. 
Bij het vraagonderzoek wordt gewerkt met grondeenheden. De statistische eenheid is dus niet 
het bedrijf maar een kleine oppervlakte die segment wordt genoemd. De segmenten worden 
verkregen door opdeling van het hele gebied. In het kader van het project was een segment een 
vierkant van 50 ha. Na drie jaar onderzoek is gebleken dat deze vorm en grootte bijna ideaal 
waren in het merendeel van de bestudeerde gebieden. Segmenten met een stoffelijke 
omgrenzing en niet vierkante vorm zouden voor het plaatselijk onderzoek eenvoudiger zijn, 
maar zouden geweldige investeringen vragen. Sinds 1990 hebben we wel kunnen werken met de 
segmenten met stoffelijke omgrenzing van het italiaanse project Agrit, dat die grote 
investeringen in regio Emilia Romagna heeft gepleegd voor eigen doeleinden. De resultaten 
lijken niet beter dan die van vierkante segmenten, dus is deze investering niet lonend. Tot 
dezelfde conclusie kwam een ambtelijk onderzoek in Navarra. 
42 
Het is erg duur om tegelijkertijd twee vraagonderzoekmethoden te handhaven; een met als 
eenheid het bedrijf, het andere met als eenheid een landsegment. In sommige gevallen, zoals 
bijvoorbeeld de in een overgangsfase verkerende landen van Midden- en Oost-Europa, is het 
niet denkbaar dat er gewerkt kan worden met lijsten van landbouwbedrijven. Ook deze 
overweging heeft bijgedragen aan de keuze voor een op landsegmenten berustende methode. 
In actie 1 worden de exploiterende bedrijven achterhaald zodat door middel van een vragenlijst 
inlichtingen over de oogst kunnen worden gewonnen. De bedrijven worden ter plekke 
opgezocht; er wordt dus geen gebruik gemaakt van de bestaande registers. Deze methode wordt 
ook toegepast in actie 4 voor de kwaliteitscontrole van de beeldinterpretatie. De 
toepasbaarheid van deze methode is bewezen en het percentage van beantwoording is in het 
algemeen zeer bevredigend. Veel hangt echter af van de hulp van het plaatselijke gezag. 
Wanneer die hulp verleend werd, haalde de beantwoording bijna 100%. 
De methode is ook gebruikt voor het inwinnen van structurele gegevens zoals de eigendom of 
het gebruiksrecht. In afbeelding 20 is het voorbeeld van Tsjechië weergegeven. De gegevens zijn 
in 1992 ingewonnen met de methode van ons project. Ook de toekomstige ontwikkelingen 
zullen worden gevolgd met deze methode. 
De technische vordering van het vraagonderzoek in steekproefgebieden is niet slechts voor de 
landbouwstatistiek van belang, maar ook voor statistisch werk met betrekking tot het milieu of 
structurele vraagstukken. Dankzij de combinatie met teledetectie is het voortdurend mogelijk 
verbeteringen aan te brengen. In de nabije toekomst is het financieel voordelig teledetectie te 
gebruiken bij de opdeling van het gebied en de keuze van de steekproefzones voor het 
vraagonderzoek. Het gebruik voor een automatische klassering, dat aanvankelijk het 
belangrijkste onderwerp van'de studie was, is echter nog te duur. 
particulier (individueel) (4%) 
particulier (onderneming) (6%) staat (31%) 
openbaar (0%) 
coöperaties (59%) 
Figuur 20 - Onderverdeling van de landbouw in de Tsjechische Republiek naar status v.d. 
ondernemer. 
43 
6.3 Actie 7: Lange termijn studies. 
Een deel van de beschikbare middelen is besteed aan werk dat waarschijnlijk in de levensduur 
van het project geen praktische bruikbaarheid zal hebben, maar dat gericht is op de 
middellange en lange termijn. 
In 1989 en 1990 is het grootste deel daarvan uitgetrokken voor fundamenteel onderzoek in de 
radartechniek. Sinds 1991, toen de satelliet ERS.l in baan werd gebracht, zijn er werkelijke 
gegevens voor het onderzoek gebruikt. Er wordt verwacht dat ook in de toekomst deze 
gegevens beschikbaar zijn. Half 1993 is men tot de conclusie gekomen dat de radarbeelden in 
principe bruikbaar zijn in zowel actie 1 als actie 4 van het project. Dat behoeft nadere controle 
op grotere gebieden en bovendien moet worden bevestigd dat deze landopnamen inderdaad 
beschikbaar zullen blijven, aangezien ERS.l meerdere taken heeft waaronder de meeste 
betrekking hebben op de zee. 
Ook is er gewerkt aan de ontwikkeling van de software "Space" voor parallelle computers ter 
ondersteuning van actie 2. Het is een grote onderneming de in 10 jaar over heel Europa 
genomen satellietbeelden in het computergeheugen op te slaan. Hetzelfde geldt voor de 
verwerking in real time. Overstappen op parallel geschakelde computers kan, zoals reeds is 
aangetoond, zowel inspanning als tijd besparen. 
Het onderzoek moet worden voortgezet om na te gaan of de bespaarde tijd niet gedeeltelijk of 
geheel verloren gaat door een langere wachttijd voor het oproepen van de gegevens of door een 
vermindering van het gebruiksgemak. 
6.4 Informatie en communicatie. 
Het grote aantal gesprekspartners en deelnemers aan dit project heeft ons gedwongen een tijd 
die overeenkomt met de totale werkuren van een personeelslid, te besteden aan communicatie. 
Deze activiteit wordt op vier verschillende wijzen verricht: 
- de bulletins Tele-agri-news opstellen 
- conferenties, vergaderingen en bezoeken organiseren 
- cursussen organiseren 
- wetenschappelijke werkgroepen vormen. 
Er zijn vijf bulletins Tele-agri-news uitgegeven. Deze verstrekken inlichtingen omtrent de 
praktische en wetenschappelijke vorderingen in het kader van het project. Zowel het aantal als 
de stiptheid van deze bulletins lieten te wensen over, maar er waren andere vormen van 
communicatie. 
Om het jaar werd een conferentie georganiseerd. De eerste werd gehouden in Varese (Italie) 
op 10 en 11 oktober 1989, de tweede in Belgirate (Italie) van 26 tot 27 november 1991 en de 
derde weer in Belgirate op 17 en 18 november 1993. Op de conferenties is een nauwkeurige 
uiteenzetting gegeven van de gemaakte vorderingen, en zijn uitwisselingen met andere bronnen 
tot stand gekomen. Tevens hebben de landbouwstatistici uit de verschillende landen overleg 
kunnen plegen met de specialisten op het gebied van teledetectie. 
44 
Cursussen met als onderwerp de regionale inventarisatie van actie 1, zijn gehouden in Ispra, 
Lissabon en Athene. Enkele landbouwstatistici op regionaal of nationaal niveau waren onder de 
deelnemers maar de cursus was ook aan de niet-specialisten gericht. 
Meerdere wetenschappelijke werkgroepen zijn gevormd ter ondersteuning van het project. Een 
tijdelijke technische groep heeft als studie-object gehad de terminologie en de verwerking van 
satellietgegevens van het Middellandsezeegebied. De ondersteunende groep 'Bodemkundige en 
Aardrijkskundige Inlichtingen' werd in leven geroepen met het doel de in het kader van het 
project aangemaakte landkaarten te controleren. De ondersteunende groep 'Landbouw-
meteorologie' (SuGrAm) heeft zich ontfermd over alle aspecten van de methode voor 
oogstvoorspelüng. 
Ook het project 'Landbouw' is een samenwerking met verscheidene internationale organisaties 
en werkgroepen zoals bijvoorbeeld 'PASSAGER VEGETATION7GISIG'(Geographical 
Information System International Group), 'International Society for Photogrammetry and 
Remote Sensing',enz. 
Het project onderhoudt ook nauw contact met o.a. E.S.A.,F.A.O., de Weerkundige 
Wereldorganisatie, de Europese Organisatie voor het Milieu (task force), het Programma van 
de Verenigde Naties voor het Milieu, het United States Department of Agriculture, het United 
States Department for Agricultural Research, enz. 
45 
7. INTERNE STUDIES MET BETREKKING TOT HET PROJECT 
Het grootste gedeelte van het inwendig wetenschappelijk werk bestaat uit het beoordelen van 
verschillende alternatieve methoden, er een of meerdere te selecteren en de wetenschappelijke 
onderzoeking daarvan uit te besteden. De resultaten van deze uitbestede onderzoeken maken 
de vooruitgang van het project mogelijk. Ook is er eigenhandig onderzoek verricht, met name 
op het gebied van de informatica. 
Voor de verwerking van de hoge resolutie satelliet-gegevens van actie 1 is een compleet 
informatica-systeem op touw gezet met de naam MARS-PED. Het is afgeleid van de software 
'Peditor' dat in gebruik is bij het U.S.Department of Agriculture en het werkt met dezelfde 
formaten. De huidige versie is ontwikkeld op micro VAX. We hebben ons voordeel getrokken 
uit de ontwikkelingen die het GCO voorgingen; deze gebruikten alle Vax, systeem VMS. 
Tevens is een systeem voor de digitalisering van veldonderzoek per camera ontwikkeld, zodat 
de uitslagen veel sneller verwerkt kunnen worden. Voor een gebied met ongeveer 400 
observaties is de verwerkingstijd teruggebracht van de aanvankelijke anderhalve maand naar 
amper een week. Dit systeem wordt tegenwoordig toegepast door een tiental bedrijven in de 
dienstverlenende sector. 
Het doel van dit werk is de ondernemingen die de inventarissen opmaken bij te staan en ook de 
software te normaliseren. Bovendien kan het personeel van het project er goed mee leren 
omgaan, zodat het raad kan geven aan de nationale en regionale organismen die vergelijkbare 
systemen willen invoeren. Er is vooral aandacht geschonken aan actie 1, omdat de andere acties 
centraal worden gecoördineerd, zodat er daar minder communicatieproblemen zijn, en aan 
actie 6 ;maken van landkaarten gebaseerd op satellietopnamen ter ondersteuning van het 
veldwerk. 
Acties 2 en 3 worden centraal ontwikkeld met behulp van het op SUN-computers werkende 
besturingssysteem UNIX. Er is voorzien in alle benodigde uitrusting voor de verwerking van de 
gegevens NOAA-AVHRR in bijna real time. De uitrusting is afgestemd op die van de E.S.A., te 
weten SUN-hardware met optische schijven. De programma's voor de verwerking van de 
aardrijkskundige gegevens en die voor de voorspelling van de oogsten zijn eveneens 
geïnstalleerd op SUN. Met de geleidelijke aanwinst van deze uitrusting werd het ook geleidelijk 
aan mogelijk de resultaten van de uitbestede opdrachten in onderling verband te brengen. 
46 
8. BUDGET ASPECTEN 
In de tabel in bijlage 2 zijn de kosten van de verschillende acties van het project weergegeven. 
Deze vertonen onderling zeer verschillende ontwikkelingen. 
De uitgaven voor actie 1, Regionale Inventarisatie, waren bijzonder groot in de beginfase van 
het project doordat dit onderdeel eerder van start was gegaan. Bovendien werden 5 regio's 
gevolgd, in plaats van de geplande 3 of 4. Ook werd via grotere investeringen het operationele 
stadium eerder dan verwacht bereikt. Dat heeft daarna weer besparingen opgeleverd. 
Ook de uitgaven voor actie 4 zijn zeer hoog. Dat is te wijten aan de onverwachte 
kostenontwikkeling van hoge resolutie satellietbeelden. Ondergebracht in dit cijfer zijn ook de 
in het kader van actie 5 gemaakte onkosten voor het controleren van actie 4. 
De berekende kosten voor acties 2 en 3 vallen veel lager uit dan verwacht. Gedeeltelijk is dat 
verklaarbaar met de ongeveer 1 jaar vertraagde aanvang vanwege gebrek aan personeel. Deze 
vertraging is weggewerkt zonder extra investeringen dankzij de lage prijzen van NOAA beelden. 
De verwerking gebeurde intern, hetgeen ook een kostendrukkend effect had. het is moeilijk de 
kosten van deze twee acties te scheiden doordat er met hetzelfde materiaal werd gewerkt. De 
kosten voor aankoop en onderhoud waren dus gemeenschappelijk. 
Voor de meer gecentraliseerde acties 2, 3 en 4 zijn de operationele kosten geraamd op 
respectievelijk 500 KEcu, 500 KEcu en 2500 KEcu ca. .Een derde van de-som is nodig voor de 
aankoop van de inputgegevens, weerkundige gegevens en satellietbeelden. De loonkosten van 
de analisten zijn echter niet inbegrepen in de kostenopgave van acties 2 en 3. In die van actie 4 
zijn die wel incluis. Het analysewerk op verschillend niveau van acties 2 en 3 kon onmogelijk 
centraal verricht worden. 
47 
9. BETREKKINGEN MET VERTEGENWOORDIGERS VAN DE LIDSTATEN 
De vertegenwoordigers van de Lidstaten zijn op de hoogte gehouden van de voortgang van het 
project via het Permanent Comité voor Landbouwstatistiek (zie art.2 en 4 van het RaadsBesluit 
88/503/EEG) en de werkgroepen voor de landbouwproductie, voorgezeten door het Statistisch 
Buro. Een van deze werkgroepen is bijeengekomen in Ispra van 26 tot 28 maart 1991; vooral 
teledetectie stond hier in het brandpunt. 
Nationale organismen krijgen een actieve rol bij de operationalisering van het pilootproject. Dit 
is reeds het geval bij actie 1 (regionale inventarisatie) waarbij vooral de omvorming van de 
landbouwenquetes in Griekenland (naar RaadsBesluit 90/386/EEG) verdient onderstreept te 
worden. 
In Spanje en Portugal is voorbereidend werk gedaan voor de toepassing van teledetectie op 
nationaal niveau. 
Er is voorgesteld een informele werkgroep te organiseren die aanwijzingen zou kunnen 
verstrekken in de overgangfase naar het operationele stadium. De coördinering wordt de taak 
van Eurostat. 
48 
10. CONCLUSIES 
Gedurende de eerste fase 1989-1993 was de voortgang van het pilootproject "teledetectie 
toegepast op landbouwkundige statistieken" overeenkomstig het bij RaadsBesluit 88/503/EEG 
goedgekeurde programma. 
Actie 1 (regionale inventarisatie) is reeds sinds 1991 operationeel, terwijl de verwachtingen 
waren dat daar 3 tot 5 jaar voor nodig waren. Met de betrokken landen zijn plannen gemaakt 
voor de toepassing. 
In het kader van acties 2 en 3, die betrekking hebben tot de conditie van de gewassen en de 
schattingen van de opbrengsten, is een database van gegevens in verband met geografische 
ligging opgebouwd. Deze gegevensbank is in veel opzichten aanvullend op de gegevensbank 
'Corine', en kan van nut zijn voor vele doeleinden, zowel in de landbouw als in de milieusector. 
Met deze modellen zijn landkaarten en kaarten m.b.t. de ontwikkeling in de tijd vervaardigd: 
Deze vinden reeds toepassing in het kader van actie 4, voornamelijk als controlemiddel dat wel 
enkele veranderingen teweeg zal brengen. Deze kaarten moeten worden aangepast aan de 
nationale en vooral regionale behoeften. Teledetectie is nog niet in aanraking gebracht met de 
modellen van actie 3; noch als inputgegevens noch als mogelijke controle in sommige fasen. 
Actie 4 "snelle schattingen op europese schaal van oppervlakten en potentiële opbrengsten" 
heeft sinds 1992 snelle voorspellingen opgeleverd die nogal nauwkeurig zijn gebleken. Hij komt 
gereed voor het operationele stadium aan het einde van de eerste fase. Grote veranderingen 
zijn niet meer nodig, met misschien de uitzondering van het veldwerk. 
Er is samengewerkt met derde landen in navolging van de aanbevelingen van het rapport uit 
1991 aan de Raad. De samenwerking is uiterst beperkt gebleven en heeft zich niet buiten het 
technische vlak begeven. 
Na deze eerste periode van vijfjaar is de geplande basisuitrusting bijna volledig aangewonnen. 
De mogelijkheden die teledetectie biedt voor de landbouwstatistiek zijn wèl omlijnd. In 
sommige gevallen, zoals in actie 4, voldeden de resultaten aan de verwachtingen, terwijl in 
andere gevallen, bijv, actie 1, teledetectie minder bruikbaar bleek voor de beoogde 
automatische klassering dan voor de stratificatie van gebieden. 
Er werd verwacht dat de modellen voor de kwantitatieve en kwalitatieve voorspellingen van de 
oogsten eerst bij actie 2 en vervolgens bij actie 3 resultaten zouden opleveren. In het vierde en 
vijfde jaar kwam de grondslag gereed. De betrouwbaarheid van de uitslagen is echter nog niet 
bekend en de werkwijze heeft het operationele stadium niet bereikt. Ze'kunnen wel gebruikt 
worden, maar er is nog twee of drie jaar extra nodig om een "geijkt" product op te bouwen. 
49 
Het werk zal in de toekomst vooral gericht zijn op de integratie van de verschillende 
onderdelen die synergisch zijn. De resultaten van acties 2 en 3 moeten nauwer verbonden 
worden en met behulp van de observaties van actie 4, die precieze gegevens in bepaalde zones 
opleveren, moeten deze modellen verbeterd worden. Van de andere kant kunnen deze 
modellen actie 4 bijstaan bij de schatting van de opbrengsten. Dit soort gekruiste combinaties 
van elkaar aanvullende onderdelen is ook van groot belang voor het ontwikkelen van methodes 
voor de voorspelling van oogsten in het buitenland. Dit vooruitzicht behoorde aanvankelijk tot 
de prioriteiten van het project, maar moest vervolgens om technische redenen uitgesteld 
worden tot de tweede fase. 
Een goede coördinatie wordt belangrijker naarmate er meer acties operationeel worden en 
naarmate het aantal gebruikers stijgt; zowel voor Eurostat bij de voltooiing van actie 1 als voor 
de Lidstaten bij de toepassing van de methoden uit acties 2 en 3. 
Het GCO speelt een belangrijke rol bij het werk dat nog verder ontwikkeld moet worden zoals 
bijv. acties 2 en 3 en de oogstvoorspelling in het buitenland. Bij de operationeel geworden acties 
zou de taak van het JRC beperkt moeten blijven tot het verlenen van nader te omschrijven 
technische bijstand. De gebruikers en de coördinator zouden de belangrijke taak krijgen deze 
technische hulp te oriënteren. 
50 
BIJLAGEN 
Byiage 1: Voornaamste contractanten van het project 
Byiage 2: Kosten van het project 
Byiage 3: Publikaties van het project 
f4 
BIJLAGE 1: VOORNAAMSTE CONTRACTANTEN VAN HET PROJECT 
Actie 1: Regionale Inventarisatie Afnemer Onderaannemer 
Duitsland 
Spanje 
Frankrijk 
Griekenland 
Italie) GAF (D) 
Hunting (UK) 
Sodeteg/Sysame (F) 
BDPA/Sysame (F) 
Aquater (I) Aurenza (E) 
Àquater (I) 
ADK (G) BRGM (F) 
Sodeteg/Sysame (F) 
Software 
Actie 2: Vegetatie Condities 
en Opbrengst Indicatoren 
Thematische Studies 
Software 
1990-1991 
1992-1993 R.S.D.E. 
DHV 
Hunting 
INMG 
INRA 
Logica 
Silsoc College 
Telespazio 
Tecnodata 
E.O.S. (I) 
(N.L.) 
(UK) 
(P) 
(F) 
(UK) 
(UK) 
(I) 
(I) 
(UK) LERTS, CEMAGREF (F) 
Reading (UK) 
University (GR) 
52 
Actie 3: Modellen voor 
Opbrengst Schattingen 
Modelontwikkeling en 
Statistische controle Winand Staring Centre, 
Waningen r (NL) 
Fac Scienze Agron. 
di Gembloux (B) Centre for Agrobiological 
Rcscarch-CABO (NL) 
Software 
Modellen voor de Potentiële 
Verdamping Hunting Technical 
Services (UK) 
Univ. East Anglia (K) 
SGS-Qualitcst ,._ (F) O&R Agrimatics 
Meteo Consult 
Météo-France 
INRA (NL) 
(NL) 
(F) 
(F) 
Landbouwmeteorologische 
Inventarissen Fac. Scienze Agron. 
diGemblux (B) 
INRA (F) 
Scottish Crop Ins. (UK) 
Univ. Edinburgh (UK) 
Meteorolgical Office (UK) 
AGPM (F) 
Aquater (I) 
Verwerking van Weerkundige 
gegevens en interpolatie 
Globale Zonnebestraling Meteo Consult 
Winand Staring (NL) 
(NL) 
The British Met. Oflice (UK) 
The World Met. 
Organization 
Voorspellingen Wijnoogst 
• met Stuifmeeltelling CEMAGREF(F) C.N.R.S. (F) 
Statistisch model voorspelling 
fruit- en wijnoogst Fac. Scienze 
Agron. di Gembloux (B) 
S3 
Actie 4: Snelle Schattingen 
voor Europa 
Beeldanalyse 
1988-1991 
1992-1993 SCOT 
SCOT (F) 
(F) SCEES/SGS/GEOSYS (F) 
SOTEMA, CISI (F) 
TELESPAZIO (I) 
GAF (D) 
NRSC (UK) 
Bodemdocumentatie IGN-Espace 
Hunting (F) 
(UK) 
Bodemobservaties ERA 
Bureau of Land Data 
Agrar 
DGPA 
Organotechnica 
KUL 
Ibersat 
SCEES 
RSDE 
Hunting 
Actie 5: Geavanceerd Informatie­
systeem voor Landbouw (I) 
(DK) 
(EFA) 
(P) 
(GR) 
(B) 
(E) 
(F) 
(I) 
(UK) 
NRL (NL) 
5"4 
BIJLAGE 2: PROJECTKOSTEN IN KECU'S 
BUDGET EN PERSONEEL 
R: Raming 
W: Werkelijk 
Budget 
Specific credits 
Personeel 
Staff number P 
R 
P 
R 1989 
4825 
4825 
12 
9 1990 
5425 
5425 
12 
9 1991 
5725 
4600 
12 
8 1992 
6025 
5370(1) 
12 
12 1993 
6000 
4848(2) 
12 
12 
(1) 4600 geboekt aan het begin van het jaar plus 700 extra. 
(2) 3540 geboekt aan het begin van het jaar plus 1300 beschikbaardoor de toelage van eind 
1992. 
KOSTEN PER ACTIE 
1989 1990 1991 1992 1993 Totaal 
Actie 1 
Actie2/3 
Actie 4 
Onderzoek 
Anders 
TOTAAL 1300 
825 
1400 
600 
700 
4825 1400 
1225 
1500 
600 
700 
5425 600 
1100 
2100 
200 
600 
4600 550 
. 1370 
2600 
300 
550 
5370 250 
1590 
2300 
200 
500 
4840 4100 
6110 
9900 
1900 
3050 
25060 
5~5 
BIJLAGE 3: LIJST VAN DE BELANGRIJKSTE PUBLIKATIES VAN GCO-
AGENTEN EN VAN HET GCO. 
1. ALGEMEEN 
The 10-Year Research and Development Plan for the Application of Remote Sensing in 
Agricultural Statistics - JRC, Report SP. 1.88.35./EN. 
Proceedings of the Conference on the Application of Remote Sensing to Agricultural Statistics 
- Varese (Italy) 10-11 October 1989 - June 1990 - JRC, Report EUR 12581/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, Apri/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 Inforativi per la Difesa del Suolo e la Tutela del 
Territorioi 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. 
2. ACTIE 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.. Terres, 1992. Area Frame Sampling Surveys in Romania 
and Czechoslovakia. 12th EARSeL Symposium, Eger (Hungary), 8-11 September 1992. 
5"6 
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. 
FJ. Gallego, 1992. Flâchenschâtzungen für einjâhrige Feldfrüchte mit Hilfe Fernerkundung: 
Neue Wege raumbezogener Statistik. Forum der Bundesstatistik 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 utilisation d'un sistème d'information géographique. Mise en place du plan 
d'échantillionage, JRC EUR 14855 FR. 
V. Perdigao, 1992. Guide pratique à l'interprétation des images satellitaires pour la 
stratification, Eurocourses Télédét. App. Stat. Agr., Lisboa 1992. 
3. ACTIE 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), 25-28 June 1991. 
M. Sharman, I. Barnes, Ph. Bierlaire, 1991. Automatic Extraction from AVHRR Data Users 
Meeting, Tromso (Norway), 25-28 June 1991. 
4. ACTIE 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 (Italy) 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 Investissement Faits 
par le Centre Commun de Recherche de la C.E. In: Résumé de la Conférence Methods 
Aéropalynologiques, Phénologie de la Floraison et Prévision de Rendements, Bordeaux 
(France) 10-11 Mars 1992. 
P. Vossen, 1992. Timely forecasting of national sugar 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 données satellitaires: premiers résultats du 
projet hydre. In: Proceedings of the Conference Télédétection des Ressources en Eau, Tunis, 
Tunisie, Sept. 21-24,1993. 
5~7 
A. BurrilJ, P. Vossen, 1992. Development of an operational agrometeorological monitoring 
system. Proceedings of the Conference Application of Remote Sensing to Agricultural 
Statistics, Belgirate, Italy, 26-27 November 1991, pp. 357-360. 
A. Burrill and P. Vossen, 1993. Agio-climatic zonation of grape sugar content in the E.C., 
Proceedings of the 4th European Conference on Geographical Information System (EGIS '93), 
29 March-1 April, 1993, Genova. 
J. Meyer-Roux and A. Burrill, 1993. Remote Sensing and Geographic Information Systems 
Within the MARS Project, Geodetical Info Magazine, Vol. 7, no. 1, pp.65-69. 
A. Burrill, 1992. An AML-Driven Crop State Monitoring System, Proceedings of the Twelfth 
Annual ESRI User Conference. 8-12 June, 1992, Palm Springs. 
Ph. Bierlaire, A. Burrill and P. Vossen, 1992. Outline of an Operational Crop State Monitoring 
System. Paper presented at the Third European Conference on Geographical Information 
Systems (EGIS '92), April, 1992, Munich. 
5. BIBLIOGRAFIE 
Un système d'Information Agronomique pour la Communauté Européenne / An Agricultural 
Information System for the European Community: 
G. Russel, 1990. Barley Knowledge Base. JRC, EUR 13040 EN. 
E. Choisnel, O. de Villele and F. Lacroze, 1992. Une Approche Uniformisée du Calcul de 
l'Evapotranspiration Potentielle pour l'Ensemble des Pays de la Communauté Européenne. 
JRC, EUR 14223 FR. 
A. Carbonneau, R. Riou, D. Guyon, J. Riom and C. Schneider, 1992. Agrométéorologie de la 
Vigne en France. JRC, EUR 13911 FR. 
A. Falisse, 1992. Aspects Agrométéorologiques du Développement des Cultures dans le 
Benelux et les Régions Voisines. JRC, EUR 13910 FR. 
G. Narciso, P. Ragni and A. Venturi, 1992. Agrometeorological Aspects of Crops in Italy, Spain 
and Greece. JRC, EUR 14124 EN. 
R. Palm and P. Dagnelie, 1993. Tendance Générale et Effet du Climat dans la Prévision' des 
Rendements Agricoles des Différents Pays des CE. JRC, EUR 15106. 
J. Bignon, 1990. Agrométéorologie et Physiologie du Mais Grain dans la Communauté 
Européenne. JRC, EUR 13041. 
M.N. Hough, 1990, Agrometeorological Aspects of Crops in the United Kingdom and Ireland. 
A Review of Sugar Beet, Oliseed Rape, Peas, Wheat, Barley, Oats, Potatoes, Apples and Pears. 
JRC, EUR 13039. 
E.G. Beek, 1991. Spatial Interpolation of Daily Meteorological Data. The Winand Staring 
Centre for Integrated Land, Soil and V/ater Research, 2 Volumes. 
5" 8 
M.N. Hough and J. Parker, 1992. The Estimation, for the EC, of Global Solar Radiation and 
Sunshine Hours from Cloud Cover for 1-Day and 10 Day Periods. Meteorological Office. 
G.HJ. de Konig, M.J.W. Jansen, E.R. Boons-Prins, CA. van Diepen and F.W.T. Penning de 
Vries, 1993. Crop Growth Simulation and Statistical Validation for Regional Yield Forecasting 
Across the European Community. Simulation Reports. CABO-TT, no. 31. JRC-CABLO-DLO. 
E.R. Boons-Prins, G.HJ. de Konig, A. van Diepen and Penning de Vries, 1993 Crop-specific 
Simulation Parameters for Yield Forecasting Across the European Community. Simulation 
Reports CABO-TT, no. 32. JRC-CABLO-DLO, 250 pp. 
R. Palm and P. Dagnelie, 1993. Tendance Générale et Effects du Climat dans la Prévision des 
Rendements Agricoles des Différents Pays des CE. JRC, EUR 15106. 
I. Supit, 1993. Optimizing the Uses of European Solar Radiation Network. JRC-EUR Report. 
6. ACTIE 4 
M. Sharman, 1990. Visual Image Interpretation of High Resolution Imagery for Real Time 
Agricultural Monitoring in Europe. ISPRS Symposium, Victoria B.C., Sept. 17-21, 1990. 
M. Sharman and H. de Boissezon, 1992. Action 4 - From image statistics: operational review 
after two years of rapid estimates of acreages and potential yields of major annual crops 
throughout the European Community. Proceedings of the European International Space Year 
Conference, Munich, 30 March-4 April, 1992 ESA Publication ISY 1. 
M. Sharman and J. Meyer-Roux, 1991. The Use of High Resolution Imagery in an Advanced 
Agriculture Information System. 5ème Colloque International Mesures Physiques et Signatures 
en Télédétection, Courchevel (France) 14-18/01/1991. 
SOTEMA, 1992. Estimation Rapides au Niveau Européenne des Superficies et des 
Rendements Potentiels. Rapport final Phase 2. Centre Commun de Recherche et SOTEMA, 
Toulouse, 130 pp. 
SOTEMA, 1933. Estimation Rapides au Niveau Européenne des Superficies et des 
Rendements Potentiels. Rapport final Phase 3. Centre Commun de Recherche et SOTEMA, 
Toulouse, 146 pp. 
SOTEMA, 1933. Rapid Estimates of Crop Acreages and Potential yields at European Scale. 
Document de Synthèse. Rapport final Phase 3. Centre Commun de Recherche et SOTEMA, 
Toulouse, 11 pp. 
7. ACTIE 6 
V. Perdigao, J. Delincé, J.P. Cantou and V. Rodriguez, 1990. Utilisation des Images Numérique 
pour l'Organisation des Enquêtes Agricoles - Production d'un Nouveau Type de Documents. 
In: Proc. of Symposium International de Cartographie Thématique Dérivée des Images 
Satellitaires, Saint-Mandé (France), 1990, Comité Francais de Cartographe Bull. 127-128. 
5-9 
V. Perdigao, et al., 1991. Synthetic Cartographic Documents Based on High Resolution Satellite 
Imagery. In: Proc. 11th EARSeL Symposium, Graz, 1991, pp. 406-417. 
V. Perdigao, 1991. Ground Survey Documents Based on High Resolution Satellite Imagery -
1990 Campaign. JRC, S.P.I. 91.29. 
8. BIJDRAGE AAN DG XI EEA-FF 
V. Perdigao and A. Annoni, 1993. Integration of Remote Sensing and G.I.S. to Update a 
Multisources Land Cover Database. In: Proc. of Int. Symp. Operationalization of Remote 
Sensing, Vol. 6, pp. 53-60, Enschede. 
6b 
ISSN 0254-1513 
COM(94) 332 def. 
DOCUMENTEN 
NL 15 03 
Catalogusnummer : CB-CO-94-406-NL-C 
ISBN 92-77-80561-7 
Bureau voor officiële publikaties der Europese Gemeenschappen 
Is-2985 Luxemburg 
61