Lernziele und Struktur der Lerneinheit

Autor der Lerneinheit


Dr. Henning Aberle beschäftigt sich am Bundesamt für Kartographie und Geodäsie mit den Satelliten des Copernicus-Programms sowie deren Anwendungsmöglichkeiten für Lehre und Forschung. Seine Expertise liegt neben der multi- und hyperspektralen Fernerkundung und Feldspektroskopie in Geo-Informationssystemen und Waldinventuren.

Lernziele

Ziel der Lerneinheit ist es Terminologien der optischen Fernerkundung kennenzulernen und in diesem Zusammenhang die Eigenschaften von Vegetation näher zu betrachten. Dabei soll die Bedeutung von Wäldern hervorgehoben werden. Nach der Bearbeitung des Vorlesungsskripts haben Sie Kenntnisse zur Beschaffung und Verarbeitung verschiedener offener Geo- und Satellitendaten, mit dem Schwerpunkt auf dem Europäischen Copernicus-Erdbeobachtungsprogramm.

Struktur der Vorlesung

Zunächst erfolgt eine Einordnung der Thematik und die Bedeutung von Wäldern im globalen Kontext, aber auch von Stadtbäumen und Grünflächen auf lokaler Ebene. Die Rolle der Fernerkundung und deren Einsatzmöglichkeiten werden erläutert. Zudem werden unterschiedlichste Geodaten und die Daten des EU-Copernicus-Programms vorgestellt. Zentraler Punkt sind die Sentinel-2 Satelliten. Dabei werden auch die unterschiedlichen Datenzugänge erläutert. Abschließend werden (Grund-)Kenntnisse über die optische Fernerkundung anhand des Vegetationsmonitorings vermittelt werden.

Sentinel-2
Sentinel-2. Quelle: ESA


Literaturhinweise

An dieser Stelle sei bereits auf folgende grundlegende Literatur verwiesen:

  • Heipke, C. (2017): Photogrammetrie und Fernerkundung. Handbuch der Geodäsie, Springer Verlag.
  • Albertz, J. (2009): Einführung in die Fernerkundung. Grundlagen der Interpretation von Luft- und Satellitenbildern, 4th ed. Wissenschaftliche Buchgesellschaft.
  • Tutorial Fernerkundung: tu-dresden.de

Englischsprachig:

  • Jensen, R. (2007): Remote sensing of the environment: an earth resource perspective, 2nd ed. Prentice Hall Inc., Upper Saddle, NJ.
  • Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., Chipman, J. W. (2008): Remote sensing and image interpretation, 6th ed. Wiley-Blackwell, John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.
  • Jones, H. G., Vaughn, R. A., (2010): Remote Sensing of Vegetation. Principles, techniques and applications, 1st ed. Oxford University Press Inc., New York.
  • Richards J. A. (2013): Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, 5th ed. Springer, Berlin/Heidelberg.

Inhalt der Übung

In dem ersten Fallbeispiel wird ein Sturmereignis vom August 2017 untersucht, bei dem es im Taunus (Hessen) zu größeren Sturmschäden im Wald kam. Dazu wird jeweils eine Sentinel-2-Szene von vor und nach dem Ereignis aufbereitet, analysiert und Vegetationsindizes für beide Zeitpunkte berechnet. Durch die Ermittlung der Differenzen zwischen den Indizes können die Schadensflächen identifiziert und auf Basis eines Schwellenwerts extrahiert werden. Anschließend erfolgt eine Verschneidung mit Landbedeckungsdaten, um das Ergebnis hinsichtlich der betroffenen Waldtypen zu quantifizieren. Abschließend werden die ermittelten Windwurfflächen in einer dreidimensionalen Geländeansicht visualisiert.

In weiteren Fallbeispielen steht die Vegetation im urbanen Raum im Vordergrund. Neben terrestrischen Aufnahmen, etwa in Form von Baumkatastern, spielt auch die Fernerkundung eine wichtige Rolle in der Ansprache von Vegetation und der großflächigen Unterscheidung von Landbedeckungen. Zudem werden offene Geodaten des Copernicus-Programms verwendet. Sie umfassen u.a. Baumbedeckung, Versiegelungsgrad und Flächennutzung. Durch multitemporale Daten können Veränderungen über die Zeit erfasst werden. Im Fokus stehen zum einen deutsche Großstädte und Europäische Hauptstädte.

Verschneidung der Geodaten
Workflow im Fallbeispiel 1