[{"data":1,"prerenderedAt":131},["ShallowReactive",2],{"portfolio-project-satgrass-de":3},{"project":4,"businessAreas":89},{"name":5,"slug":6,"area":7,"title":14,"links":15,"titleImage":23,"paragraphs":27,"tasks":35,"client":47,"duration":48,"tools":49,"clientRef":50,"tags":60,"gallery":66,"videos":87,"__typename":88},"SatGrass","satgrass",[8],{"flatData":9,"__typename":13},{"title":10,"slug":11,"__typename":12},"Web Solutions","web","BusinessareaFlatDataDto","Businessarea","Satellitengestütztes Grünlandmonitoring für Österreich mit Sentinel- und Wetterdaten für präzise Ertrags- und Qualitätsschätzungen",[16,20],{"title":17,"url":18,"__typename":19},"Website","https:\u002F\u002Fsatgrass.at\u002F","ProjectDataLinksChildDto",{"title":21,"url":22,"__typename":19},"App","https:\u002F\u002Fapp.satgrass.at\u002Fwelcome",[24],{"url":25,"__typename":26},"https:\u002F\u002Fcms.spatial-focus.net\u002Fapi\u002Fassets\u002Fspatialfocus\u002F361fb93c-74d7-46ef-8d48-ff50ee6a1606\u002F","Asset",[28,31,33],{"text":29,"__typename":30},"SatGrass ist ein Implementierungsprojekt, das satelliten- und wetterdatenbasierte Modelle zur Schätzung von Ertrag und Futterqualität im österreichischen Grünland in ein operationelles System überführt. Ziel ist eine Anwendung für Landwirte, Agrarinstitutionen und die Forschung, die nahezu in Echtzeit belastbare Informationen liefert.","ProjectDataParagraphsChildDto",{"text":32,"__typename":30},"Grundlage sind Geodaten zu Grünlandflächen, aktuelle und prognostizierte Wetterdaten sowie Sentinel-1- und Sentinel-2-Satellitenbilder. Eine skalierbare Backend-Infrastruktur mit relationaler Datenbank ermöglicht die effiziente Verarbeitung und Speicherung dieser Daten. Machine-Learning-Modelle berechnen täglich Trockenmasseertrag und Rohproteingehalt, unter Berücksichtigung von Vegetationsbeginn und Schnittzeitpunkten.",{"text":34,"__typename":30},"Die Ergebnisse werden als Zeitreihen pro Feldstück sowie in aggregierter Form für Regionen und Jahre bereitgestellt. Über Standardschnittstellen können interne und externe Nutzer auf die Daten zugreifen. Damit unterstützt SatGrass eine präzisere Grünlandbewirtschaftung, liefert objektive statistische Grundlagen und trägt zur Klimaanpassung in der Landwirtschaft bei.",[36,39,41,43,45],{"text":37,"__typename":38},"Aufbau der Backend-Infrastruktur und Datenbank","ProjectDataTasksChildDto",{"text":40,"__typename":38},"Integration und Aufbereitung von Regions-, Flächen-, Wetter- und Satellitendaten",{"text":42,"__typename":38},"Implementierung der Ertrags- und Qualitätsmodelle",{"text":44,"__typename":38},"Automatisierte tägliche Berechnungen und Prognosen",{"text":46,"__typename":38},"Bereitstellung der Daten über Standardschnittstellen","Bundesministerium Land und Forstwirtschaft","Seit 2024","ASP.NET",[51],{"flatData":52,"__typename":59},{"name":53,"link":54,"image":55,"__typename":58},"BMLUK","https:\u002F\u002Fwww.bmluk.gv.at",[56],{"url":57,"__typename":26},"https:\u002F\u002Fcms.spatial-focus.net\u002Fapi\u002Fassets\u002Fspatialfocus\u002F467b2c20-d20a-4f34-8a9e-3a40ee37b471\u002F","ClientFlatDataDto","Client",[61,49,62,63,64,65],"C#","STAC","ZARR","Keycloak","CQRS",[67,74,77,81,84],{"url":68,"metadata":69,"__typename":26},"https:\u002F\u002Fcms.spatial-focus.net\u002Fapi\u002Fassets\u002Fspatialfocus\u002Fa6b8f070-0b50-4676-aebb-a313a849aa57\u002F",{"pixelWidth":70,"description":71,"pixelHeight":72,"imageQuality":73},1920,"JFIF File",947,94,{"url":75,"metadata":76,"__typename":26},"https:\u002F\u002Fcms.spatial-focus.net\u002Fapi\u002Fassets\u002Fspatialfocus\u002Fb3687143-3fdb-486b-9230-75afdd0c584d\u002F",{"pixelWidth":70,"description":71,"pixelHeight":72,"imageQuality":73},{"url":78,"metadata":79,"__typename":26},"https:\u002F\u002Fcms.spatial-focus.net\u002Fapi\u002Fassets\u002Fspatialfocus\u002F2fd8cb9b-cefb-41ef-bb40-ab4b2892fe2a\u002F",{"pixelWidth":80,"description":71,"pixelHeight":70,"imageQuality":73},864,{"url":82,"metadata":83,"__typename":26},"https:\u002F\u002Fcms.spatial-focus.net\u002Fapi\u002Fassets\u002Fspatialfocus\u002F0dca234c-9766-43a1-ae17-7cfcc0237017\u002F",{"pixelWidth":80,"description":71,"pixelHeight":70,"imageQuality":73},{"url":85,"metadata":86,"__typename":26},"https:\u002F\u002Fcms.spatial-focus.net\u002Fapi\u002Fassets\u002Fspatialfocus\u002F1572cf13-4f0a-4a7a-944d-1ef6fd33d096\u002F",{"pixelWidth":80,"description":71,"pixelHeight":70,"imageQuality":73},[],"ProjectFlatDataDto",[90,99,110,122],{"title":10,"slug":11,"icon":91,"tags":92,"description":98,"__typename":12},"fas laptop-code",[61,49,93,94,95,96,97],"Blazor","DDD","Azure","Kubernetes","PostGIS","Komplexe Anwendungen werden erst dann wertvoll, wenn sie leicht zugänglich sind. Deshalb entwickeln wir moderne Weblösungen, die Geo- und Fachdaten interaktiv und verständlich darstellen. Mit Cloud Hosting, offenen Schnittstellen und skalierbarer Infrastruktur schaffen wir Systeme, die flexibel einsetzbar sind und den Alltag von Nutzerinnen und Nutzern spürbar erleichtern.",{"title":100,"slug":101,"icon":102,"tags":103,"description":109,"__typename":12},"Geospatial","geo","fas map",[104,105,106,107,108],"POSTGIS","Geoserver","Geonetwork","OGC Web Services","RDF","Der wahre Wert von Geodaten liegt in ihrer Interpretation, und genau hier setzt unsere Modellierung an. Durch die Kombination von Fernerkundung, Statistik und Machine Learning entwickeln wir Modelle, die räumliche Muster und komplexe Zusammenhänge sichtbar machen. 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Sie sind so konzipiert, dass sie auch offline zuverlässig arbeiten und sich nahtlos in bestehende Infrastrukturen einfügen.",{"title":123,"slug":124,"icon":125,"tags":126,"description":130,"__typename":12},"Consulting","consulting","fas user-tie",[127,128,97,129],"OGC Standards","ISO Standards","Cloud","Wir unterstützen Unternehmen und Institutionen dabei, Geo- und Fachdaten sinnvoll miteinander zu verbinden und in nachhaltige Strategien zu überführen. Unsere Beratung setzt auf offene Standards und Open Source Technologien und sorgt dafür, dass neue Infrastrukturen nicht nur technisch funktionieren, sondern auch langfristig tragfähig und zukunftssicher bleiben.",1783525753674]