IF-CSA verbindet Copernicus-Erdbeobachtung, offene Klimadaten und KI-gestützte Analytik – damit Landwirte, Berater und Entscheidungsträger fundierte Entscheidungen treffen können.
Die ESA Information Factory for Climate Smart Agriculture (IF-CSA) ist eine von ESA beauftragte Plattform, die Satellitendaten, Klimainformationen und Bodendaten mit modernen Analysewerkzeugen verknüpft – um die Lücke zwischen Raumfahrtdaten und landwirtschaftlicher Praxis zu schließen.
Herzstück ist ein umfassendes EO-Daten-Repository auf Basis der CloudFerro-Infrastruktur, angereichert mit openEO, JupyterLab und einer offenen API-Schicht. Das System unterstützt vier konkrete Anwendungsfälle: Climate Resilient Farming, Carbon Farming, Hazards sowie klimaadaptive Saatgutproduktion.
Entwickelt von einem fünfköpfigen Konsortium: Geocledian (Projektleitung), Urbetho CF, CloudFerro, Sustainable AG und Spatialise – ergänzt durch die Systemintegratoren MyEasyFarm, CrowdFarming und Opterra.
Zur Daten-Pipeline →Das System integriert Erdbeobachtung, maschinelles Lernen und agronomisches Wissen in einer kohärenten Analysearchitektur.
Automatisierter Bezug von Sentinel-1/2-Szenen über das CloudFerro-Datenrepository – vollständige Metadatenverwaltung und atmosphärische Korrektur täglich aktualisiert.
Zeitreihenanalysen von NDVI, EVI, LAI und Spektralindizes. Phänologische Mustererkennung und Anomaliedetektion auf Parzellenebene.
Kombination von SAR-Daten (Sentinel-1) und optischer Fernerkundung zur Bodenfeuchteschätzung – Frühwarnung bei Trockenstress.
Parcel Sustainability Passport: satellitengestützte Verifikation von Kohlenstofffestlegung und regenerativen Anbaumethoden für EUDR- und MRV-Konformität.
Skalierbare OpenStack/Kubernetes-Infrastruktur (CloudFerro), STAC-Katalog, openEO, JupyterLab und offene REST-API für automatisierte Workflows.
WebGIS-Visualisierung, interaktive Zeitreihen und strukturierte Berichte – direkt im Browser, ohne Desktop-GIS-Software oder Programmierkenntnisse.
Eine vollständig automatisierte Prozesskette verarbeitet täglich neue Satellitendaten zu interpretierbaren Agrar-Klimaindizes.
Sentinel-Szenen automatisch via CloudFerro-Datenrepository bezogen und georeferenziert.
Atmosphärische Korrektur, Wolkenmasken und radiometrische Kalibrierung auf Level-2A.
Parzellenspezifische Extraktion über FIBOA und Nutzerdaten-Layer mit INSPIRE-Konformität.
Berechnung von Spektral-, Stressindizes und Klimaparametern je Parzelle und Zeitpunkt.
Automatisierte Interpretation, natürlichsprachliche Berichte und Entscheidungsunterstützung.
Konkrete Lösungsmodule für Landwirte, Beratungsorganisationen, Zertifizierungsdienstleister und Behörden.
Satellitengestütztes Monitoring klimaresilienter Anbaumethoden in Zusammenarbeit mit MyEasyFarm, CrowdFarming und Opterra – von der Feldpraxis bis zur Berichterstattung für Finanzpartner und Behörden.
Bewertung und Verifikation von Bodenkohlenstoff-Sequestrierung auf Parzellenebene, gemeinsam mit Transgourmet Deutschland – für CRCF, CSRD und SBTi-Berichtspflichten.
Satellitengestützte Schadensverifikation für die Landwirtschaftsversicherung – gemeinsam mit Allianz Agrar. Schnelle Detektion von Dürre, Überschwemmung und Extremwetterschäden auf Basis von Sentinel-Zeitreihen.
Klimaadaptive Standortselektion für zukünftige Anbau- und Saatgutproduktionsentscheidungen – auf Basis von Klimaprojektionen (C3S), Bodendaten und multitemporaler Fernerkundung.
Das Projekt startet seine erste Pilotregion in Süddeutschland mit Anbindung an das CloudFerro-Datenrepository und Geocledian-API für parzellenbasiertes Monitoring.
Juni 2026 Mehr lesen →Das EO-Repository wurde um die vollständige Sentinel-1A/C SAR-Datenschicht erweitert – für wetterunabhängiges Bodenfeuchte- und Strukturmonitoring.
Mai 2026 Mehr lesen →Strategische Partnerschaft zur Entwicklung eines verifizierten Carbon-Farming-Pfads – kombiniert Geocledian-Satellitenanalytik mit dem MyEasyFarm-Regenerativprogramm.
April 2026 Mehr lesen →Ob Landwirtschaftsberater, Forscher, Dienstleister oder Behörde – wir freuen uns auf Anfragen zu Pilotprojekten, Technologiepartnerschaften und Datenzugang.