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Hinter den Kulissen von RapsRadarSH – wie aus Satellitendaten, Wetterstationen und einer Idee ein Rapsblüten-Tracker wurde.

1. Wie RapsRadarSH entstand Von der vagen Idee zum funktionierenden Rapsblüten-Tracker in einer Woche — mit PHP, Leaflet und ohne ein einziges Framework.
2. Zwei Datenquellen, ein Blühbild Wie DWD-Phänologiedaten und Sentinel-2-Satellitenbilder zusammenwirken, um Rapsblüte in Schleswig-Holstein sichtbar zu machen.
3. Warum gelb besser ist als grün NDYI statt NDVI: Wie ein Gelbheits-Index Rapsblüte präziser erkennt als der klassische Vegetationsindex.
4. 83.000 Polygone gegen Falsch-Positive Wie Feldblockdaten des Landes Schleswig-Holstein, ein Ray-Casting-Algorithmus und eine mühsame Koordinatentransformation die NDYI-Erkennung von Rapsfeldern dramatisch verbessern.
5. Radtour durch blühende Felder Wie RapsRoute Radtouren plant, die durch möglichst viele blühende Rapsfelder führen — mit intelligentem Routing, Scoring und GPX-Export.
6. Satellitenbilder per E-Mail Wie RapsRadarSH Nutzern personalisierte Blüh-Benachrichtigungen mit eingebetteten Sentinel-2-Bildern schickt — von Double-Opt-In bis CID-Embedding.