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MULTIscale SENTINEL land surface information retrieval PLatform

With the start of the SENTINEL era, an unprecedented amount of Earth Observation (EO) data will become available. Currently there is no consistent but extendible and adaptable framework to integrate observations from different sen... ver más

31/12/2019

ULEI

3M€

Presupuesto del proyecto: 3M€

Líder del proyecto

UNIVERSITEIT LEIDEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 10 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-12-31

EO-2-2015: Stimulating wider research use of C...

I+D

Cerrada hace 9 años

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10 Participantes

ULEI

797.13K€ | Lider

UAH

49.42K€ | Participante

ADAS

12.09K€ | Participante

UNIVERSITY COLLEGE LONDON

521.47K€ | Participante

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Duración del proyecto: 49 meses Fecha Inicio: 2015-11-23
Fecha Fin: 2019-12-31

Líder del proyecto

UNIVERSITEIT LEIDEN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 3M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto With the start of the SENTINEL era, an unprecedented amount of Earth Observation (EO) data will become available. Currently there is no consistent but extendible and adaptable framework to integrate observations from different sensors in order to obtain the best possible estimate of the land surface state. MULTIPY proposes a solution to this challenge. The project will develop an efficient and fully traceable platform that uses state-of-the-art physical radiative transfer models, within advanced data assimilation (DA) concepts, to consistently acquire, interpret and produce a continuous stream of high spatial and temporal resolution estimates of land surface parameters, fully characterized. These inferences on the state of the land surface will be the result from the coherent joint interpretation of the observations from the different Sentinels, as well as other 3rd party missions (e.g. ProbaV, Landsat, MODIS). The framework allows users to exchange components as plug-ins according to their needs. The proposal is based on the EO-LDAS concepts developed within several ESA-funded projects, which have shown the feasibility of producing estimates of the land surface parameters by combining different sets of observations through the use of radiative transfer models. We will provide a fully generic flexible data retrieval platform for Copernicus services that provides integrated and consistent data products in an easily accessible virtual machine with advanced visualisation tools. Users will be engaged throughout the process and trained. Moreover, user demonstrator projects include applications to crop monitoring & modelling, forestry, biodiversity and nature management. Another user demonstrator project involves providing satellite operators with an opportunity to cross-calibrate their data to the science-grade Sentinel standards.

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