RETINA-S hat zum Ziel ein schnelleres und zuverlässigeres System zur Erkennung von Wasserstress zu schaffen, das in intelligenten Bewässerungsanwendungen eingesetzt werden kann. Konkret werden hierfür 1) Daten aus Satellitensystemen im Wellenlängenbereich des Thermal Infrarot (TIR) zur Erkennung von Wasserknappheit im Vergleich zu den derzeitigen Modellen bewertet und 2) die Verwendbarkeit der Hyperspektralbildgebung (HYP) zur präzisen Messung des Wassergehalts in Vegetation und Boden bewertet. Das Teilprojekt des GFZ zur hyperspektralen Datenanalyse in Bezug auf die Erfassung von Wasserstress landwirtschaftlicher Flächen befasst sich mit folgenden Themenbereichen: Verarbeitung hyperspektraler Satellitendaten der Systeme EnMAP (erfolgreicher Start am 01.04.2022) sowie PRISMA. Multitemporal aufgenommene Satellitendaten werden geometrisch und atmosphärisch vorprozessiert, sodass Bodenreflektanzwerte für die weiteren Analysen zur Verfügung stehen. Ein weiterer methodischer Schwerpunkt ist die Ableitung von Vegetations- und Bodenparametern aus den hyperspektralen Bilddaten. Hierfür werden die spektralen Absorptionseigenschaften der Pflanzenbestände mit Modellen (physikalische Modelle, Strahlungstransfermodelle) gekoppelt und Rückschlüsse auf die Konzentration biophysikalischer Pflanzenparamater (z.B. Pflanzenwassergehalt, Chlorophyllgehalt) abgeleitet. Für die Quantifizierung der Bodenparamater ist die Nutzung der am GFZ entwickelten Software EnSoMap geplant. Die Analysen der hyperspektralen Bilddaten sollen abschließend mit den am Boden gemessenen in-situ Informationen und den Thermal-Datenauswertungen verglichen werden. Abschließend ist eine Analyse des Synergiepotenzials dieser beiden neuen innovativen Datenquellen vorgesehen.