Fusion von RapidEye-Zeitreihendaten mit UAV-Daten - Untersuchungen im Kilombero-Feuchtgebiet nahe Ifakara (Tansania)

Transkript

1 7. RESA Workshop 2015 Fusion von RapidEye-Zeitreihendaten mit UAV-Daten - Untersuchungen im Kilombero-Feuchtgebiet nahe Ifakara (Tansania) Frank Thonfeld, Michael Schmidt, Esther Amler, Fridah Kirimi, Andreas Müller & Gunter Menz

2 Photos taken by A. Müller & E. Amler GlobE Wetlands in East Africa Reconciling future food production with environmental protection in East Africa interdisziplinäres Forschungsprojekt, Beginn Einrichtungen aus Kenia, Tansania, Ruanda, Uganda und Deutschland Hintergrund: globaler Wandel & Ernährungsunsicherheit Forschung über verantwortungsvolle Nutzung von gefährdeten Feuchtgebieten und den von ihnen bereitgestellten Ressourcen Ziel: Nahrungsmittelproduktion mit Umweltschutzmaßnahmen in Einklang Entwicklung einer öffentlich zugänglichen Feuchtgebiets-Datenbank enge Kooperation mit Entscheidungsträgern vor Ort

3 Untersuchungen auf verschiedenen Skalen Regional Scale Catchment Scale Flood Plain Scale km² km² Field Experiment Scale 1000 km 100 km 25 km 1 km MODIS Landsat Rapid Eye UAV

4 Zielsetzung Regionale Ebene: Entwicklung eines Feuchtgebietsinventars für Ostafrika (multitemporale, multisensorale Daten) Reflexionsverhalten von Feuchtgebieten (über die Zeit) unterscheidet sich vom Umland Zeitreihen als Datenbasis (Modis, ggf. Landsat) Einzugsgebietsebene: Landnutzungs-/Landbedeckungsklassifikation des Kilombero-Einzugsgebiets (Eingangsparameter in Modelle) Landsat-basiert, mind. 3 Zeitschnitte ab 1980er + Veränderungen

5 Zielsetzung Feuchtgebietsebene: Abgrenzung und Charakterisierung einer Tropischen Floodplain Multitemporale Bodenfeuchtebestimmung (semi-empirische Modelle) aus SAR und optischen Daten Feldexperimentebene: Datengrundlage für hydrologische Modellierung & Training/Validierung (der Klassifikation) Präzise Abgrenzung des Feuchtgebiets Landnutzungs-/Landbedeckungsklassifikation

6 Feldarbeit Feuchtgebiets-/EZG-Ebene u.a. Landbedeckungs-/ Landnutzungskartierung Photos taken by F. Thonfeld

7 Feldarbeit - Feldexperimentebene Regelmäßige Messungen parallel zu den Satellitendaten Bodenfeuchtemessungen Biomassebestimmung Bodenrauigkeit Saisonale Geländeaufnahmen bzw. einmalige Kampagnen Typologie Landnutzungs-/Landbedeckungsaufnahme Vegetationsbedeckung Schwierigkeiten entweder staubtrocken oder überflutet landwirtschaftliche Nutzungsformen sind: - Reis (Regenzeit) - Mais (Trockenzeit) - alle möglichen Mischformen - kleinräumiger Gemüseanbau Photos taken by F. Thonfeld & F. Kirimi

8 UAV Befliegungskampagnen Photos taken by F. Thonfeld Drohne MAVinci Sirius Länge: 1.22m Spannweite: 1.63m Startgewicht: 2.7kg Fixed wing autonomous flying device Camera Panasonic GX1, 14 mm f/2.5 lens mit fester Brennweite, kalibriert, 16 MP kann durch eine baugleiche NIR-Kamera ersetzt werden Software MAVinci Flugplanungssoftware Agisoft PhotoScan

9 UAV Befliegungskampagnen Orthophoto Mosaik (Echtfarben RGB) Aufnahmezeitraum: 29. Mai 1. Juni 2014 Aufnahmezeitraum: September 2014 Flughöhe: 371 m NN GSD: 10 cm Aufnahmezeitraum: 26. Februar 1. März 2015

10 UAV Befliegungskampagnen Digital Surface Model (DSM) Auflösung: 40 cm Aufnahmezeitraum: September 2014 Orthophoto Mosaik (NIR) Auflösung: 10cm

11 RapidEye Datengrundlage space craft view angle ( ) Date Time UTC Sensor incidence angle ( ) sun azimuth ( ) sun elevation ( ) :47:00 RE-2 18,5 121,6 73,3 16,8 278, :48:51 RE-2 14,5 61,9 75,1 13,6 289, :01:14 RE-2 18,1 15,5 63,3-16,4 97, :49:11 RE-5 3,5 18,5 57,2-3,2 97, :52:11 RE-2 21,0 18,8 57,0 19,0 277, :43:36 RE-4 3,7 34,2 66,9 3,4 277, :35:45 RE-4 18,4 93,0 79,6 16,7 278, :44:58 RE-4 3,6 117,6 81,1-3,2 97, :51:03 RE-2 5,2 151,0 73,5 3,8 278, :47:43 RE-3 11,0 150,0 73,2-9,9 97, :33:03 RE-4 21,7 109,9 70,8 19,7 278, :40:42 RE-4 3,5 49,5 71,4-3,2 97, :43:47 RE-5 7,1 46,5 71,9-6,5 97,7 sensor azimuth ( )

12 RapidEye Prozessierung Orthorektifizierung Zielstellung: räumlich lückenlose Information über spektrale Indizes und Reflektanzen und deren Variabilität über die Zeit Co-Registrierung Atmosphärenkorrektur (Atcor 2) Radiometrische Normierung (IR-MAD) (Canty & Nielsen 2008) Wolken-/ Wolkenschattenmaskierung NDVI Zeitreihe Ergebnis: vergleichbar mit (Landsat-)Compositing- Ansätzen (z.b. Griffith et al. 2013) Multitemporale Maße (Max, Min, Mittelwert, Median)

13 RapidEye Prozessierung Multitemporale Maße 0 12 Anzahl wolkenfreier Beobachtungen

14 RapidEye Prozessierung Multitemporale Maße RGB = Min Mittelwert Max Dunkelblaue Flächen große Variabilität Hellblaue bis weiße Flächen geringe Variabilität (immergrüne Vegetation, z.b. Bäume) Schwarze Flächen ganzjährig keine Vegetation (bzw. maskierte Bildbereiche)

15 Niederschlag (mm) RapidEye Prozessierung Strategie Messstation KATRIN (Kilombero Agricultural Training and Research Institute), Ifakara Summe = 1692 mm Großteil des Jahres trocken Felder liegen nach der Reisernte im Juni/Juli brach Mais im Dezember Reisaussaat in Erwartung der Regenzeit (im Februar) landwirtschaftliche Flächen zeigen große Unterschiede in der Vegetationsbedeckung NDVI-Differenz als Indikator für landwirtschaftliche Flächen vs. Bäume vs. permanent unbewachsen

16 Multitemporale Komposite für Trocken- und Regenzeit Trockenzeit Regenzeit 40 x 60 km² RGB = Min Mittelwert - Max

17 Klassifikation 40 x 60 km² unüberwachte k-means Klassifikation, 15 Klassen basierend auf Min, Max, Mittelwert, Median

18 Detektion von Bäumen mit zunehmender Entfernung zum Fluss nimmt die Baumdichte zu Bäume als Indikator für Geologie & Hydrologie Photos taken by F. Thonfeld

19 Detektion von Bäumen Multitemporales Minimum 2x2 km²

20 Ausblick Optimierung der Wolkenmaske Klassifikation mit angepassten (komplexeren) Klassifikationsansätzen (z.b. hierarchisch) One-class-classifier-Ansätze für die Baumerkennung Fusionierung der UAV- und RapidEye-Daten Baumableitung aus Oberflächenmodellen Hinzunahme weiterer Zeitpunkte

21 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! Photo taken by F. Thonfeld Danksagung Tobias Henning & Stefanie Steinbach (Digitalisierung) RapidEye-Daten durch das RESA Projekt 660 (Daten) ENVILAND2-Team JOP Jena, ZBS Ilmenau, FSU Jena, ZFL Uni Bonn (Software) Kontakt FKZ: 031A250 A-H