Die Ressource Boden Neue Informationen aus optischen Satellitenbild-Zeitreihen
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- Benedikt Melsbach
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1 Chart 1 Die Ressource Boden Neue Informationen aus optischen Satellitenbild-Zeitreihen D. Rogge, J. Zeidler, T. Esch, A. Müller, M. Bachmann, U. Heiden, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v. (DLR) Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) Abteilung Landoberfläche (LAX)
2 Chart 2 Outline 1. Einführung fernerkundliches Bodenarchiv 2. Methodik 3. Erste Produkte 4. Prozesskette 5. Weiterentwicklung des Bodenarchivs Zusammenfassung
3 Chart 3 1. Einführung Boden ist Lebensgrundlage für Tiere und Menschen Schutzschicht und natürlicher Filter für Grund- und Trinkwasser Produktionsgrundlage für Land- und Forstwirtschaft Kohlenstoffspeicher (Bodenhumus) Quellen: UBA; Schroetter et al., 2012, JKI
4 Chart 4 1. Einführung Boden meist bedeckt von Feldfrüchten Wald Urbanen Oberflächen Etc. RapidEye, 09/2012
5 Chart 5 1. Einführung Bodenbedeckung variiert über die Zeit (RapidEye, 2012) April Mai Juli August September 20.5 % 17.5 % 13.8 % 26.8 % 25.8 %
6 Chart 6 1. Einführung April: 20.5 % Mai: 17.5 % Juli: 13.8 % August: 26.8 % September: 25.8 % Fläche offener Boden 47.9 %
7 Chart 7 1. Einführung - Ziel Bodenarchiv Erschaffung einer Datengrundlage zur Ableitung von flächenhaften Bodeninformationen Sensorunabhängige Methodik - Verwendung optischer Erdbeobachtungsdaten (Landsat, Sentinel-2, etc.) Vollautomatisch und operationell
8 2. Methodik Vegetationsindex: NDVI Erstellung von Kompositen aus Landsat-Zeitreihe ( ) Für jedes Pixel in der Zeitreihe: NDVI min = min(ndvi t ) NDVI mean = mean(ndvi t ) NDVI max = max(ndvi t ) NDVI R maxsoil = min(ndvi t ) R mean = Mittelwert R maxgreen = max(ndvi t ) Reflexion
9 2. Methodik Maskenbildung basierend auf NDVI-Histogrammen NDVI min = min(ndvi t ) NDVI mean = mean(ndvi t ) NDVI max = max(ndvi t ) NDVI
10 2. Methodik Maskenbildung basierend auf NDVI-Histogrammen NDVI min = min(ndvi t ) NDVI mean = mean(ndvi t ) NDVI max = max(ndvi t ) NDVI Wasser Urban Wechselnde Bedeckung
11 2. Methodik Maskenbildung basierend auf NDVI-Histogrammen NDVI min = min(ndvi t ) NDVI mean = mean(ndvi t ) NDVI max = max(ndvi t ) NDVI Wasser Urban Wechselnde Bedeckung Wald Grasland
12 2. Methodik Maskenbildung basierend auf NDVI-Histogrammen NDVI min = min(ndvi t ) NDVI mean = mean(ndvi t ) NDVI max = max(ndvi t ) NDVI Wasser Urban Wechselnde Bedeckung Wald Grasland Bodenmaske
13 2. Methodik Anwendung der Bodenmaske auf R maxsoil NDVI min = min(ndvi t ) NDVI mean = mean(ndvi t ) NDVI max = max(ndvi t ) NDVI R maxsoil = min(ndvi t ) Reflexion Bodenmaske
14 2. Methodik Anwendung der Bodenmaske auf R maxsoil NDVI min = min(ndvi t ) NDVI mean = mean(ndvi t ) NDVI max = max(ndvi t ) NDVI R maxsoil = min(ndvi t ) Bodenkomposit Reflexion Normalisiertes RGB Bodenkomposit - Bänder Enthält vegetationsfreie, nichturbane Flächen (offene Böden) - 17 Landsat-7 Bilder (April-Sept, )
15 Chart Erste Produkte - Bodenkomposit RGB: , , [nm] Normalisiertes RGB Bodenkomposit (Bänder 7-5-4) Enthält vegetationsfreie, nichturbane Flächen (offene Böden) 17 Landsat-7 Bilder (April-Sept, )
16 Chart Erste Produkte Landnutzung Klassifizierung einfacher Landnutzungstypen 17 Landsat ETM Szenen ( ) Wechselnde Bedeckung (Landwirtschaft) Permanent vegetationsbestanden (Wald) Permanent vegetationsfrei (Urban, Wasser, )
17 Chart Erste Produkte Landnutzung (erweitert)
18 Chart Erste Produkte Landnutzungsintensität Wechsel zwischen vegetationsbestandenem vegetationsfreiem Zustand 17 Landsat ETM Szenen ( ) und
19 Chart 19 R maxsoil Wechselnde Bedeckung (Landwirtschaft) Permanent vegetationsbestanden (Wald) Permanent vegetationsfrei (Urban, Wasser) Keine Änderung Häufige Änderung
20 Chart Prozesskette Services Processing chains Platforms Products Dr. Thomas Esch: Do , 11:00 12:30 Uhr, Fachworkshop Block D Die Herausforderung: Deutschland Monitoring
21 Chart Weiterentwicklung des Bodenarchivs Normalisiertes RGB Bodenkomposit (Bänder 7-5-4) Geologische Karte
22 Chart Weiterentwicklung Normalisiertes RGB Bodenkomposit (Bänder 7-5-4) Bodenklassifikation Bayern Nach World Reference Base for Soil Resources (WRB)
23 Chart Weiterentwicklung Erweiterung des Bodenarchivs Produkt Bodentypen, organischer Kohlenstoffgehalt Entwicklung von Böden über längere Zeiträume Anwendung der Technik auf andere Gebiete (momentan anwendbar auf mittlere Breiten) Integration von optischen Sentinel-Daten Komplementäre Bodenprodukte basierend auf zukünftigen hyperspektralen Erdbeobachtungsmissionen (z.b. EnMAP) - Quantitative Bodenprodukte (Bodenfeuchte, org. Kohlenstoffgehalt, Mineralkomposition)
24 Chart Weiterentwicklung Airborne HyMap (4m) Simulated EnMAP (30m) Airborne HyMap (4m) Simulated EnMAP (30m) Steinberg et al., 2015, Rem. Sens.
25 Chart 25 Zusammenfassung Zeitreihenanalyse ermöglicht Verbesserung der Datengrundlage für die großflächigere Ableitung von Bodeninformationen Bodenkomposit NDVI-Statistik der Flächen im Bodenkomposit ermöglichen Aussagen zur Nutzungsintensität agrarisch genutzter Böden Zeitreihenprodukte aus allen multispektralen Daten ableitbar (Landsat, Sentinel-2, etc.) Vollautomatische Prozesskette anwendbar auf mittlere Breiten Link der Reflexion des Oberboden mit geologischen Untergrund wichtigen Informationen zur Weiterentwicklung Komplementäre Informationen mit EnMAP
26 Chart 26 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit Kontakt Dr. Uta Heiden Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v. (DLR) Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum Abteilung Landoberfläche Leitung Team Angewandte Spektroskopie" Tel: Fax:
OPUS-GMES. Thomas Esch Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v. (DLR) Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) Abteilung Landoberfläche (LAX)
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