Diese ESA-Aktivität zielt darauf ab, ein Datenfusions-Framework für SAR- (Sentinel-1) und Multispektraldaten (Sentinel-2) zu entwickeln, das die Vorteile neuer ML-Ansätze nutzt und die Erstellung von kontinuierlichen fusionierten Datenströmen ermöglicht. Dies wird durch fortschrittliche Zeitreihenmodellierung und analytische Ansätze erweitert, die eine verbesserte Charakterisierung verschiedener Landoberflächen-Dynamiken ermöglichen. Das entwickelte Framework wird in einem experimentellen Aufbau hinsichtlich seiner Leistungsfähigkeit bei der Erkennung und Vorhersage von (kurzfristigen) Veränderungen in verschiedenen Komponenten der Landumgebung bewertet und evaluiert, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf Landwirtschaft und Nahrungsmittelsystemen liegt. Schließlich wird das entwickelte Framework als cloud-basiertes öffentliches EO-Service-Angebot eingesetzt, das skalierbare Datenfusion und fortgeschrittene Zeitreihenanalyse als Service ermöglicht.
