Hyperspektrale Geomorphologie und Überwachung der Pflanzengesundheit auf der East Oweinat Farm

Die Wüsten Westägyptens sind trocken, doch die östliche Sahara ist noch extremer: Sie erhält jährlich nur wenige Zentimeter Niederschlag und trägt daher den Namen „ultraarid“. Während der letzten Eiszeit war die Sahara jedoch eine tropische Savanne mit einem Klima, das dem heutigen Kenia und Tansania ähnelte. Die jährlichen Niederschlagsmengen waren deutlich höher, und es gab zahlreiche Flüsse und Seen. Hunderttausende Jahre Regen haben zudem riesige unterirdische Grundwasserleiter unter den wandernden Sanden geschaffen, das sogenannte Nubische Sandstein-Grundwasserleitersystem (NSAS).

Diese Grundwasserquellen können für die Landwirtschaft im Herzen der Wüste genutzt werden, und mit der Umsetzung des Projekts Ost-Oweinat wurde in der Region ein großes zentrales Bewässerungsprojekt errichtet.

Projektübersicht

Der Bau begann 1997, und dieses Projekt zählt zusammen mit dem Toshka-Projekt, dem Darb-El-Arbein-Projekt, dem El-Salam-Kanal-Projekt und dem Projekt „Neue Dörfer“ zu den Megaprojekten Ägyptens. Während die meisten dieser Projekte nicht realisiert wurden, läuft dieses Projekt planmäßig weiter. Es umfasst derzeit eine Fläche von fast 5.000 Quadratkilometern. Hauptsächlich werden Kartoffeln, Weizen und Heilpflanzen wie Kamille angebaut; außerdem gibt es einige Gewächshäuser.

Dieses Projekt in der Sahara liegt etwa 290 Kilometer von der nächsten Stadt und 210 Kilometer vom Toshka-See entfernt. Es befindet sich in Ost-Oweinat, westlich von Toshka. Das Bewässerungswasser stammt ausschließlich aus dem tiefen Grundwasser des nubischen Sandstein-Aquifersystems. Die Region zählt zu den flachsten Gebieten der Welt mit praktisch keinem Höhenunterschied und einem Durchmesser von etwa 350 Kilometern. Aufgrund der Lage tief in der Wüste erfolgt der Transport von Agrarprodukten und Betriebsmitteln über einen Flughafen östlich des Projektgeländes.

Das nubische Sandstein-Aquifersystem (NSAS) ist eines der weltweit größten fossilen Grundwasservorkommen. Im nördlichen Tschad, insbesondere in den Gebirgsregionen Tibesti und Ennedi, erreichen die saisonalen Niederschläge bis zu 150 mm pro Jahr. Diese Niederschläge können sowohl zu einer diffusen als auch zu einer konzentrierten Grundwasserneubildung entlang periodisch wasserführender Täler führen. Jüngste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass im nördlichen Tschad zwar eine rezente Grundwasserneubildung stattfindet, diese jedoch räumlich und zeitlich sehr begrenzt ist. Daher ist eine nachhaltige Bewirtschaftung dieser erneuerbaren Ressource nur durch eine sorgfältige quantitative Bewertung möglich.

△ Abbildung 1 Panoramaaufnahme der Region Ost-Oweinat von der Internationalen Raumstation im Jahr 2018.

△ Abbildung 2 Landsat-Satellitenbild des EastOweinat Farm-Projekts in den VAE (2017)

Abbildung 3. Details des EastOweinat Farm-Projekts in den VAE, aufgenommen vom Landsat-Satelliten (2017).

Abbildungen 1 und 2 zeigen Lage und Umfang der EastOweinat-Farm. Die zentralen Bewässerungsflächen liegen verstreut tief in der Wüste und sind auf Satellitenbildern gut erkennbar.

Abbildung 3 zeigt, dass jede Bewässerungseinheit einen Durchmesser von ca. 850 Metern und eine Fläche von ca. 850 Mu (ca. 50 Hektar) aufweist. Abbildung 3 zeigt außerdem Details des zentralen Bewässerungsbetriebs, wobei einige Parzellen mit Kartoffeln und Weizen (oder anderen Nutzpflanzen) im Mischanbau bewirtschaftet werden. Einige hellbraune Parzellen wurden möglicherweise kontrolliert abgebrannt, um Stroh für die nächste Pflanzsaison zu entfernen. Dies spiegelt sich auch in der nachfolgenden Landnutzungsklassifizierung und den Karten zur Verteilung des Pflanzenzustands wider.

△ Abbildung 4: Karte der Boden-/Grundwassertragfähigkeit, erstellt mit der WSCM-Technologie

Bewertung der Grundwasserressourcen

Hydrogeologische Daten und Daten zur Bodenkapazität, die 2007–2008 erhoben wurden (Grundwassertiefe, Gesamtgehalt an gelösten Feststoffen, Fördermenge von Brunnen, Natriumadsorptionsverhältnis, Bodensalzgehalt, Bodentiefe, Anteil an austauschbarem Natrium im Boden und Kationenaustauschkapazität), wurden verwendet und in ein mehrschichtiges Geographisches Informationssystem (GIS) integriert. Anschließend wurden gewichtete räumliche Kapazitätsmodellierungstechniken (WSCM) angewendet, um anhand dieser Daten die Boden-/Grundwasserkapazitätszonen zu bestimmen.

Wie die Abbildung zeigt, entfallen im Projektgebiet 89,18 % der Gesamtfläche auf Zonen mit hoher und mittlerer Boden-/Grundwasserkapazität, während Zonen mit niedriger Kapazität lediglich 10,81 % ausmachen. Zentral bewässerte Ackerflächen befinden sich hauptsächlich in den Zonen mit hoher und mittlerer Kapazität des Untersuchungsgebiets. Dies deutet darauf hin, dass die Bewässerungslandwirtschaft in diesem wichtigen Entwicklungsgebiet für eine weitere Expansion geeignet ist. Aufgrund der extrem begrenzten Wasserversorgung des Nubischen Sandstein-Aquifersystems (NSAS), das weiterhin als nicht erneuerbare Ressource zu betrachten ist, bleibt jedoch ungewiss, ob die Region Ost-Oweinat ein großflächiges, zentral bewässertes Landwirtschaftssystem tragen kann. Weitere Bewertungen des Wasserbedarfs und der Stabilität dieses Landwirtschaftssystems können durch die Kombination meteorologischer Parameter wie der Verdunstung mit Vegetationsindizes wie dem Blattflächenindex (LAI) und dem NDVI zur Bestimmung der Biomasse erfolgen.

△ Abbildung 5. Verteilungskarte der Landparzellentypen der EastOweinat Farm basierend auf hyperspektraler Fernerkundung (2024)

△ Abbildung 6. Verteilungskarte des Pflanzenzustands auf der Versuchsfläche der EastOweinat Farm basierend auf hyperspektraler Fernerkundung (2024)

Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics CAS Aerospace Science and Technology Group Co.,LTD – Überwachung von Grundstückstypen und deren Zustand

Wir verwendeten hyperspektrale Bilder, die am 24. März 2024 vom Satelliten XIGUANG-002 aufgenommen wurden, um eine Landbedeckungsklassifizierung und eine Beurteilung des Pflanzenzustands auf einem Teil der East Oweinat Farm durchzuführen.

Wie in Abbildung 5 dargestellt, wurden bei der Fotoanalyse drei Haupttypen von Parzellen identifiziert: Parzellen mit hoher Vegetationsbedeckung, die aktuell bewirtschaftet werden, Parzellen mit dunkler Bodenbedeckung und Parzellen mit heller Boden-/Sandbedeckung. Diese Verteilungskarte veranschaulicht die in der Region hauptsächlich angebauten Nutzpflanzen und die Fruchtfolge in den verschiedenen Gebieten. Wir stellten außerdem fest, dass einige Parzellen in den zentralen und nördlichen Regionen sandbedeckt zu sein scheinen und spektrale Eigenschaften aufweisen, die denen von Wüsten ähneln. Es ist derzeit unklar, ob es sich um vorübergehende Brache oder dauerhafte Nutzungsaufgabe handelt.

Abbildung 6 zeigt die Verteilung des Vegetationszustands in diesem Gebiet. Dieser Index, der sich aus mehreren Vegetationsindizes zusammensetzt, spiegelt den Zustand der Pflanzen umfassend wider, basierend auf Chlorophyllgehalt, Kronenstruktur und Feuchtigkeitsgehalt. Es ist zu beachten, dass einige dunkel gefärbte Parzellen keine entsprechenden Gesundheitsindizes aufweisen, was darauf hindeutet, dass diese Parzellen ganz oder teilweise von dunklem Boden bedeckt sind. Gleichzeitig weisen die meisten Parzellen im normalen Produktionsbetrieb einen hohen Gesundheitszustand auf, was darauf schließen lässt, dass das zentrale Bewässerungsprojekt derzeit gut funktioniert und gute Ertragserwartungen bestehen.

△ Abbildung 7 Vergleich der Spektralkurven typischer Parzellentypen auf der EastOweinat Farm basierend auf hyperspektraler Fernerkundung (2024)

Die Spektralkurven im obigen Bild veranschaulichen die spektralen Unterschiede zwischen verschiedenen Landnutzungsarten. Sie dienen vor allem dazu, zwischen Flächen mit dunkler Bodenbedeckung und Vegetationsbedeckung zu unterscheiden. Vegetationsflächen weisen im Bereich von 700–760 nm einen deutlichen Rotrandeffekt auf. Anhand der Lage und Neigung des Rotrandes lässt sich ein Rotrand-Vegetationsindex berechnen, der die Pflanzenbedeckung und den Gesundheitszustand der Pflanzen bestimmt und somit eine detailliertere Klassifizierung ermöglicht.