Validatie waterwijzer landbouw vergelijking modelresultaten groenmonitor, gram en help

Dit rapport bevat de resultaten van de studie 'Validatie van de Waterwijzer Landbouw (WWL)'. Hierin zijn de met het instrument berekende modelresultaten gelegd naast resultaten uit de Groenmonitor, GRAM en de HELP-tabellen. Hieruit blijkt dat zowel op perceelsniveau als op regionale schaal het instrument goed in staat is de mate van droogtestress en zuurstofstress in gewassen te simuleren. De validatie richtte zich op de droge omstandigheden die zich hebben voorgedaan in de jaren 2018-2020 en op de wateroverlast die zich heeft voorgedaan in 2016

Ontwikkeling systematiek voor vaststellen en monitoren van habitatkwaliteit agrarisch gebied

De monitoring van het agrarisch natuurbeheer richt zich tot dusver met name op het in beeld brengen van de abundantie (aantallen) van de doelsoorten. Het primaire effect van het agrarisch natuurbeheer is evenwel de beïnvloeding van de habitatkwaliteit. Deze veranderde habitatkwaliteit vertaalt zich op termijn als het goed is in een verandering van de abundantie van de doelsoorten. Om snel zicht te krijgen op de effectiviteit van het beheer, is monitoring van de habitatkwaliteit daarom noodzakelijk. In dit onderzoek wordt onderzocht in welke mate remote sensing (satellietbeelden) kan worden ingezet voor het monitoren van de habitatkwaliteit

Landelijk Grondgebruik Nederland 2018 (LGN2018)

LGN2018 is a grid file that shows Dutch land use in 2018 with a spatial resolution of 5m. The legend consists of 48 land use classes, distinguishing the main agricultural crops, forest, water, nature and urban classes. In addition to increasing the spatial detail (from 25*25m to 5*5m), the thematic detail of especially the nature areas has been greatly improved by, among other things, the use of multi-temporal Sentinel-2 images and the AHN2/3 dataset. In addition to the Sentinel-2 images and the AHN2/3 dataset, the following datasets were used to make LGN2018: Top10NL (version November 2018), Basis Registratie Percelen 2018 (BRP2018), Bestand BodemGebruik 2015 (BBG2015), BasisKaart Natuur 2017 (BKN2017), and LGN7. In addition, aerial photos from 2018 have been used. The dataset is public which is made possible by WOT Natuur & Milieu, Het Waterschapshuis, Interprovinciaal Overleg, RIVM and Wageningen Environmental Research

Identification of early abandonment in cropland through radar-based coherence data and application of a Random-Forest model

In the context of increased pressures on land for food and non-food production, it is relevant to understand better, which land resources have become unused and abandoned and where these lands are. Data on where these lands are and what their extend is are not collected in regular statistics. In this paper, we present an approach to detect signs of abandonment in cropping land using radar coherence data. The methodology was tested in the Spanish regions of Albacete and Soria where agricultural land abandonment is a common process. The results show that land abandonment detection using radar coherence data works well for the region of Albacete in arable lands. The radar-based analysis is a relatively simple method to detect land abandonment in an early to longer term state and can therefore be applied once developed and tested further in other regions to larger areas of the EU where land abandonment is serious and needs monitoring and policy response. The applicability of the method to Soria and Emilia Romagna (Italy) regions shows that there are still challenges to overcome to make the method more widely applicable for detecting land abandonment in other environmental zones of Europe. Lack of reliable training and validation data, like Land Parcel Identification Systems data, in regions is one of the challenges in this respect