Optische Fernerkundungssensoren und deren Anwendungspotenziale: Einführung in die Optische Fernerkundung

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1 Optische Fernerkundungssensoren und deren Anwendungspotenziale: Einführung in die Optische Fernerkundung Nationales Forum für Fernerkundung und Copernicus 2014 Björn Waske

2 Einführung GoogleMaps Björn Waske

3 Einführung Was ist Fernerkundung Optische Fernerkundung basiert auf der Erfassung der reflektierten elektromagnetischen Strahlung im Wellenlängenbereich von ~ nm (Kraus & Schneider) Björn Waske

4 Einführung Temporal resolution (Years) (Jensen 2000) Björn Waske

5 Einführung Landsat 5 TM, 30m pixel size Björn Waske

6 Einführung Björn Waske

7 Einführung Björn Waske

8 Einführung Björn Waske

9 Einführung 1000 detailed assessments, monitoring with (in)frequent coverage number of spectral bands RapidEye EnMAP MSI / Sentinel-2 ASTER Landsat SPOT XS large-scale assessments, monitoring with frequent coverage OLCI / Sentinel-3 MODIS MERIS AVHRR VEGETATION (SPOT-4) METEOSAT 1 SPOT Pan ETM Pan spatial resolution [m] Björn Waske

10 Anwendungsbeispiele Björn Waske

11 Selektiver Holzeinschlag Erfassung von selektiven Holzeinschlag Amazonas, Brasilien: Roraima, Para, Mato Grosso, Rondonia, Acre Untersuchungszeitraum : jährlicher selektiver Holzeinschlag zw und km² Vergleich zu bestehenden Daten: 60 bis 125% zusätzliche Entwaldung (Asner et al., 2005) Björn Waske

12 Selektiver Holzeinschlag Erfassung von selektiven Holzeinschlag Kleinräumige Veränderungen hohe räumliche Auflösung Hohe zeitliche Dynamik hohe Wiederholraten RapidEye Zeitreihe Björn Waske

13 Waldlebensraumtypen Monitoring von Natura Waldlebensraumtypen Erkennen von unterschiedlichen Waldlebensraumtypen Differenzierung zwischen: Waldmeister- Buchenwald und Hainsimsen-Buchenwald Methode Monitoring mit einer intra-anuellen RapidEye Zeitreihe Abdeckung von unterschiedlichen phänologischen Phasen über ein Jahr (www.ffh-gebiete.de) Björn Waske

14 Waldlebensraumtypen Monitoring von Natura Waldlebensraumtypen Untersuchungsgebiet: Biosphärenreservat Vessertal-Thüringer Wald Verbesserung der Klassifikationsgüte mit steigender Szenenanzahl (von 69% auf 79%) Erkennung der wichtigen Zeitpunkte im Jahr um bestimmte LRT zu erkennen: zur Unterscheidung verschiedener Buchenwälder sind Frühjahrsaufnahmen von großer Bedeutung (Fenske et al.; Habitat Change, Interreg IV B Central Europe Programm) Björn Waske

15 Landsat Programm Landsat Programm Graphical illustration of Landsat program from EROS program inception in 1965 through present situation to anticipated launch of LDCM and beyond. Shown are launch dates, engineering design life objectives, and actual mission life spans (Wulder et al., 2012). Björn Waske

16 Landsat Programm Open access data policy in 2008 Monthly summary of scene downloads from the EROS Data Center, covering the period from October 2008 to September 2011, further delineated by US Government fiscal year (Wulder et al., 2012). Björn Waske

17 Landsat Programm Anzahl der TM und ETM+ Aufnahmen im Zeitraum und = Weiß, 1 Blau 50, 51 Hellblau 100, 101 Grün 150, 151 Gelb 200, 201 Orange 250, 251 Rot < (Kovalskyy & Roy, 2013) Björn Waske

18 Globale Entwaldungskarte High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change Globale Kartierung von Entwaldung (2,3 Mil. km²) und Zuwachsraten (0,8 Mil. km²) im Zeitraum 2000 und 2012 Räumliche Auflösung: 30 m 30 m Landsataufnahmen Einheitliche Methoden und Datengrundlage (Hansen et al., 2013) Björn Waske

19 Globale Entwaldungskarte (Hansen et al., 2013) Björn Waske

20 Regionale Waldkarten Zeitreihenanalysen Zunehmender Datenverfügbarkeit ermöglicht detailliertere zeitliche Analysen Veränderungsanalysen auf Basis einzelner Jahre statt auf Basis dichter Zeitreihen Beispiel: Karpaten, Rumänien 52 TM/ETM + Aufnahmen zw (Griffiths et al. 2012) Björn Waske

21 Regionale Waldkarten (Griffiths et al. 2012) Björn Waske

22 Regionale Waldkarten (Griffiths et al. 2012) Björn Waske

23 Landwirtschaft Landwirtschaft / Ernährungssicherung Zunehmender Bedarf an landwirtschaftlichen Produkten (z.b. Nahrungund Futtermittel, Bioenergie, ) Zunehmende Flächenkonkurrenz Enger Zusammenhang von Ökosystemfunktionen von natürlichen und Agrarökosystemen (Nachhaltige) Strategien zur Erhöhung der landwirtschaftlichen Produktion: (1) Kultivierung neuer Flächen (2) Intensivierung (3) Rekultivierung (Tilman et al. 2001) Björn Waske

24 Landwirtschaft Globale Anbauintensität Hier: Intensität = Ernten / Jahr Statistiken Globale Landnutzungsinformationen aus MODIS Daten: Ackerflächen Bewässerungsfeldbau Björn Waske

25 Gewässerqualität Gewässerqualität Schädigung der Lebensgemeinschaften durch Stoffeinträge Beeinträchtigung der Trinkwassergewinnung aus dem Grundwasser Beeinflussung der Ökologie und Nutzung Wasserrahmenrichtlinie der Europäischen Union Ziel gute Zustand der Gewässer: ökologische und chemisch gute Zustand der Oberflächengewässer; chemische und mengenmäßig gute Zustand des Grundwassers Björn Waske

26 Gewässerqualität Schwebstoffe und Chlorophyllgehalt Bsp: Erfassung von Schwebstoffen und Chlorophyll mittels MERIS Daten (http://www.eomap.com/chlorophyll) Björn Waske

27 Ausblick Trotz zunehmender Verfügbarkeit an Daten, kann die mangelnden Verfügbarkeit großräumiger und wolkenfreier optischer Datensätze aber ein limitierender Faktor sein Zunehmende Verfügbarkeit unterschiedlicher Sensoren (z.b. Sentinel-1, Sentinel-2 und Sentinel-3), aber geringe Ausschöpfung möglicher Synergien unterschiedlicher Sensoren Datenfusion Björn Waske

28 Ausblick Datenfusion: Landsat und MODIS Fusion von Daten mit höhere räumliche Auflösung und Daten mit höherer Wiederholraten, z.b. Landsat und MODIS bzw. Sentinel-2 und S-3 Bsp.: Generierung von künstlichen Landsat Zeitreihen mittels STARFM (Gao et al. 2006) (Hilker et al., 2009) Björn Waske

29 Ausblick Datenfusion: Landsat und MODIS (Hilker et al., 2009) Björn Waske

30 Ausblick Datenfusion: Optische und SAR Daten SAR Daten sind unabhängig von Wolkenbedeckung und Beleuchtungseinflüssen Unterschiedliche Wellenlängenbereiche: z.b. Sentinel-1: C-Band (~5.5 cm) zusätzliche Informationen Beispiel: Vergleich RapidEye und multitemporale TerraSAR-X Daten; landwirtschaftliche Nutzflächen in Luxemburg TerraSAR-X data were provided by DLR (ID RES0921), RapidEye data by Science Archive / DLR (ID 490) Björn Waske

31 Ausblick Datenfusion: Optische und SAR Daten Grenzregion zwischen Polen und der Ukraine Veränderte Nutzungsintensitäten: (i) Aufgabe von Ackerflächen Sukzession (ii) Parzellierung v. Ackerflächen Subsistenzwirtschaft Methodenentwicklung zur Erfassung der Prozesse mittels multispektralen und SAR Daten Monitoring farmland abandonment, using multisensor remote sensing data (DFG WA 2728/2-1) Björn Waske

32 Ausblick Björn Waske

33 Ausblick 2 Landsat 5 TM Szenen 9 ERS-2 SAR Szenen Gesamtgenauigkeit: 83,4% Ausschließlich auf Basis der Landsat Daten: relativ hohe Konfusion zwischen aufgeben/brachliegenden Flächen und Weideflächen bzw. kleinen Ackerflächen Björn Waske

34 Zusammenfassung Zunehmende Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten Verbesserte Systemeigenschaften, z.b. hohe räumliche und spektrale Auflösung, verbesserte Wiederholraten Hohes Potenzial für unterschiedliche operationelle Dienste Viele Datensätze sind zudem kostenlos und frei zugänglich Fusion von unterschiedlichen Datensätzen bietet ein bisher nicht ausgeschöpftes Anwendungs- und Innovationspotenzial Steigende Anforderungen an Methoden Leistungsfähigere IT-Infrastruktur Björn Waske

35 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Björn Waske

36 Björn Waske

37 EnMAP Bioenergiepotenzial zunehmende Relevanz erneuerbarer Energien, z.b. EU-Richtlinien und Nachhaltigkeitsstragegie der Bundesregierung der Anteil der erneuerbarer Energiequellen soll bis zum Jahr 2020 auf einen Anteil von 20% am Gesamtenergiemix in der EU ansteigen Anbaufläche für nachwachsende Rohstoffe steigt an (Konkurrenz zu anderen Nutzungen -> Nahrungsmittel) Hohe Anteil an Biogas ( ha) Björn Waske

38 EnMAP Biomethanpotenzial (BMP) Biomethanpotenzial Bestimmung des substratbezogenen Bioenergiepotentials (BMP) bezogen auf Frisch-/Trockengewicht ist teuer und zeitaufwändig (30 Tage im Reaktor + mehrwöchige vorangehende Silage) Bestimmung von BMP reg benötigen Kenntnisse der Biomasse (t/ha) EnMAP-BMP (Uni Bonn / Uni. Trier; FKZ 50 EE 1011) Entwicklung von Methoden zur (i) Kartierung von Energiepflanzen, (ii) Ableitung des substratspezifischen Biomethanpotentials (BMP) und des regionalen BMP reg Björn Waske

39 EnMAP Anwendung BMP Björn Waske

40 EnMAP Anwendung BMP Biomethanpotenzial Ableitung vom BMP-FM PLSR Modell für BMP-FM mit Berücksichtigung der Varietäten als zusätzliche Variable (links) und Modell ohne Berücksichtigung der Varietäten (Endbericht, EnMAP-BMP, 2014) Björn Waske

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