Carsten Pathe 1, Max Tobaschus 1, Martyna Stelmaszczuk-Górska 1, Christiane Schmullius 2, Peter Krause 3, Sandra Naue 3

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1 SenThIS ein Projekt zur Bereitstellung von Informationsprodukten aus Copernicus Sentinel-Satellitendaten für die Thüringer Landesverwaltung, dargestellt am Anwendungsbeispiel Bodenfeuchte Carsten Pathe 1, Max Tobaschus 1, Martyna Stelmaszczuk-Górska 1, Christiane Schmullius 2, Peter Krause 3, Sandra Naue 3 1 Earth Observation Services GmbH Jena, 2 Lehrstuhl für Fernerkundung, Friedrich-Schiller-Universität Jena, 3 Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie

2 Überblick Einführung Datengrundlage Methodik - Ableitung von Bodenfeuchte Ergebnisse 2

3 SenThIS = Sentinels für Thüringer Informationssysteme Vom BMVI gefördertes Kooperationsprojekt zwischen zwei Landesbehörden und zwei KMUs Arbeiten zur Bodenfeuchte aus Sentinel-1-Daten wurden im Rahmen des Projektes unter dem FKZ 50EW1512 gefördert Thünen Institut Braunschweig 3

4 Einführung Bodenfeuchte 0.05% Bodenfeuchte kontrolliert u.a.: Trennung von Niederschlag in Infiltration und Oberflächenabfluß Trennung einfallender Sonnenstrahlung in sensible (direkt messbar) und latente (Verdunstungswärme) Wärmeflüsse Zersetzung organischen Materials im Boden Pflanzenwachstum wichtige Größe in globalen Kreisläufen von Wasser, Energie und Kohlenstoff Thünen Institut Braunschweig 4

5 Wassermoleküle und Mikrowellen Wassermolekül ist polares Molekül und elektrischer Dipol Ohne anliegendes externes Feld zeigen polare Moleküle rein zufällige Orientierung Mit anliegendem externem Feld richten sich polare Moleküle entlang der elektrischen Feldlinien aus. Serway & Beichner

6 Wassermoleküle und Mikrowellen Faustregel: Trockener Boden zeigt geringere Radarrückstreuung als feuchter Boden Ansteigende Bodenfeuchte führt zu ansteigender Radarrückstreuung 6

7 Datengrundlage 7

8 Das Copernicus-Programm Sentinel-1: Radar Sentinel-2: Optical Sentinel-3: Radiometer Sentinel-4/5: Atmosphere Sentinel-6: Radar Altimeter 8

9 Der Satellit Sentinel-1 S1a gestartet am und S1b am in Kourou, Franz. Guyana Polarer sonnensynchroner Orbit Bahnhöhe 693 km Nominale Wiederholrate 6 Tage (am Äquator) SAR-Sensor im C-Band Frequenz 5,405 GHz Wellenlänge 5,5 cm Copyright ESA/ATG medialab Sentinel-1 9

10 Ausgangsdaten 10

11 Methodik 11

12 Methodik: Change Detection Thünen Institut Braunschweig 12

13 Methodik: Change Detection Feuchtreferenz Trockenreferenz 13

14 Methodik: Change Detection Image Format RESAMPLING m t 0 0 dry s( t) 0 0 wet ( t) dry ( t) t Time-Series Format Estimate Wet and Dry References 14

15 Ergebnisse 15

16 Ausmaskierungen Für Waldflächen, Siedlungen und Wasserflächen keine Bodenfeuchteinformation ableitbar Erstellung einer Maske mittels objektorientierter Landnutzungsklassifikation basierend auf optischen Sentinel-2-Daten 16

17 Testgebiete Thünen Institut Braunschweig 17

18 Ergebnisse aus Sentinel-1 hydrolog. Modell Thünen Institut Braunschweig 18

19 Ergebnisse aus Sentinel-1 aus Sentinel-1 hydrolog. Modell hydrolog. Modell Thünen Institut Braunschweig 19

20 Ergebnisse Thünen Institut Braunschweig 20

21 Herausforderungen Landnutzung/Vegetationseinfluss Schnee/Bodenfrost/Refreezing S1 Aufnahmezeitpunkt S1 Radiometrie S1 Border Noise Thünen Institut Braunschweig 21

22 Vegetationseinfluss Berücksichtigung Vegetationseinflusses sollte möglichst mit denselben Daten wie für Ableitung Bodenfeuchte genutzt werden, Ansatz von Satalino et al genutzt Satalino et al.(2014). C-band SAR data for mapping crops dominated by surface or volume scattering. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11, Nutzt das VH-Band des Radarsatelliten zur Generierung einer Volumenstreuungsmaske Hohe Volumenstreuung findet man in hoher und dichter Vegetation Für diese Bereiche keine sinnvolle Bodenfeuchteinformation ableitbar 22

23 Vegetationseinfluss vorher nachher 23

24 Schnee/Bodenfrost Verändern Rückstreubedingungen und können zur Fehleinschätzungen führen Aufnahmezeitpunkt S1 kann am Morgen und (~5:30 Uhr) und am Nachmittag (~17:30) Daten aufnehmen Folge: Beeinflussung durch Tau Regen kurz nach Aufnahme: S1-Modell unterschätzt Bodenfeuchte Regen kurz vor Aufnahme: S-1 Modell überschätzt Bodenfeuchte Folge: Meteorolog. Daten nötig für Einschätzung der Datenverwendbarkeit Thünen Institut Braunschweig 24

25 Radiometrie Sentinel-1 Undokumentierte Änderung am SAR-Prozessor zur Verbesserung der radiometrischen Stabilität der Sentinel-1a Daten in versch. Phasen In Thüringen sind keine signifikanten Änderungen durch die Korrektur des SAR-Prozessors erkennbar. 25

26 Sentinel-1 Border Noise Rauschen an den Bildrändern Lösungsansatz: Anpassung der Vorverarbeitung führt zu einer Eliminierung des Rauschens an den Rändern Nachteil: Geringer Verlust von Informationen im Randbereich der Szenen 26

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Kontakt: Earth Observation Services GmbH Mälzerstrasse Jena Tel.: pathe@eos-jena.com Gefördert vom BMVI im Rahmen des SenThIS Projektes unter dem FKZ 50EW

28 10 July 2018 Thünen Institut Braunschweig 28