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MOVES

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MOnitoring VEgetation status and functioning at high spatio temporal resolution...

MOnitoring VEgetation status and functioning at high spatio temporal resolution from Sentinel 2 Leaf Area Index (LAI), Fraction of green Vegetation Cover (FCOVER) and Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR) are key biophysical variables representing the status and functioning of vegetation. High spat... ver más

20/10/2021

CENTRO DE INVESTIG...

173K€

Presupuesto del proyecto: 173K€

Líder del proyecto

CENTRO DE INVESTIGACION ECOLOGICA Y APLICACIO... Otra investigación y desarrollo experimental en ciencias naturales y técnicas organismos publicos

TRL 4-5 | 50K€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2021-10-20

MSCA-IF-2018: Individual Fellowships

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1 Participantes

CENTRO DE INVESTIGACION ECOL...

172.93K€ | Lider

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Duración del proyecto: 31 meses Fecha Inicio: 2019-03-18
Fecha Fin: 2021-10-20

Líder del proyecto

CENTRO DE INVESTIGACION ECOLOGICA Y APLICACIO... Otra investigación y desarrollo experimental en ciencias naturales y técnicas organismos publicos

TRL 4-5 | 50K€

Presupuesto del proyecto 173K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Leaf Area Index (LAI), Fraction of green Vegetation Cover (FCOVER) and Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR) are key biophysical variables representing the status and functioning of vegetation. High spatiotemporal resolution LAI/FAPAR/FCOVER products are urgently needed in many terrestrial applications including crop and forest management. However, the trade-off in traditional remote sensing sensors between temporal and spatial resolutions hinders the generation of such products. The launch of Sentinel-2 satellites, with spatial resolution of 10-20 m and 5-day temporal sampling (in tandem), opens a new paradigm in satellite vegetation monitoring. The proposed project MOVES will develop an operational algorithm for retrieving LAI/FAPAR/FCOVER from Sentinel-2 data. An easily-invertible radiative transfer model (RTM) will be firstly developed, which will apply a universal model framework for all vegetation types (continuous vs discrete) and terrains (horizontal vs sloping). In this project, the hybrid training and domain adaption paradigms will be introduced into the retrieval of LAI/FAPAR/FCOVER, to enhance the transferability of the retrieval algorithm and achieve spatiotemporally consistent retrieval. The Copernicus ground-based observations (GBOC) and FLUXNET sites will be used to validate the proposed algorithm and assess its potential in the monitoring of vegetation status and functioning. The project is conceived to combine the prominent expertise of the hosting institute in biophysical variable retrieval and remote sensing ecological application, with my well-demonstrated RTM development skills. Overall, MOVES will facilitate the delivery of Sentinel-2 LAI/FAPAR/FCOVER products of physical consistence and high accuracy, and underpin new avenues for the development of high spatiotemporal frequency vegetation monitoring systems.

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