FIS. Fernerkundung in Schulen. Was ist eigentlich... Fernerkundung? Für Fortgeschrittene. Förderkennzeichen 50EE EE0932

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1 FIS Fernerkundung in Schulen Was ist eigentlich... Fernerkundung? Für Fortgeschrittene Förderkennzeichen 50EE EE0932

2 INHALT 1. Was ist Fernerkundung? 3 Weit weg und doch nah dran 3 Lange und kurze Wellen 4 Licht trifft Oberfläche 5 Aufnahmearten 6 Aufnahmesysteme 7 2. Multispektralbilder 8 Der lange Weg zum Satellit 8 Zeile für Zeile Zahl für Zahl! 10 Radiometrische Auflösung 11 Räumliche Auflösung 12 Spektrale Auflösung 13 Echte oder falsche Farben Stärken der Fernerkundung 15 Der Satellitenfilm 15 Es grünt so infrarot 16 Der NDVI 17 Pixelthermometer Bilder sind keine Karten! 19 Klassifikation 19 Trainingsgebiete 20 Vom Bild zur Karte 21 Veränderungsanalyse 22 Multitalent Fernerkundung 23

3 WAS IST FERNERKUNDUNG? - WEIT WEG UND DOCH NAH DRAN Unter dem Begriff Fernerkundung versteht man die berührungslose Gewinnung von Informationen über die Erdoberfläche. Um sich dies näher zu verdeutlichen, kann man die Fernerkundung mit der Astronomie vergleichen. In der Astronomie beobachtet man von der Erde aus das Weltall mit seinen Planeten und Sternen. Diese Beobachtung findet über eine große Entfernung statt. Man sammelt Informationen über die Sterne und Planeten, tritt aber nicht in einen unmittelbaren Kontakt mit diesen. Aufnahme Speicherung Auswertung Der Unterschied der Fernerkundung zur Astronomie besteht darin, dass man nicht das Weltall beobachtet, sondern die Erde. Hierzu werden Messgeräte, sogenannte Fernerkundungssensoren, an Flugzeugen oder Satelliten angebracht. Diese Sensoren nehmen aus der Ferne elektromagnetische Wellen auf und speichern sie anschließend als Bilddaten ab. 3

4 WAS IST FERNERKUNDUNG? - LANGE UND KURZE WELLEN Was sind nun elektromagnetische Wellen? Es sind elektrische und magnetische Felder, die sich mit charakteristischen Schwingungen durch den Raum bewegen. Sie haben, wie eine Wasserwelle, ein Wellenkamm und ein Wellental. Wellental Wellenlänge geringe Frequenz Wellenkamm hohe Frequenz Der Abstand von einem Kamm zum nächsten wird Wellenlänge genannt. Je kleiner die Wellenlänge, umso mehr Täler und Kämme gibt es. Die Häufigkeit von Wellentälern und Wellenkämmen pro Zeiteinheit wird Frequenz genannt. Die für die Fernerkundung wichtigste Quelle elektromagnetischer Strahlung ist die Sonne. Neben dem sichtbaren Licht gibt es noch andere elektromagnetische Wellen. Viele dieser Wellenlängenbereiche sind uns aus dem Alltag bekannt: Dazu gehören u.a. Radio- und Mikrowellen, aber auch Wärmestrahlen und Röntgenstrahlen. Sie alle unterscheiden sich durch ihre Wellenlängen und Frequenzen. Anhand dieser Eigenschaften können sie in das elektromagnetischen Spektrum eingeordnet werden. In der unteren Abbildung ist das elektromagnetische Spektrum schematisch nach Wellenlängenbereichen dargestellt Wellenlänge in Meter Mikrowellen Gammastrahlen UV-Strahlen sichtbares Licht Infrarot Radiowellen Röntgenstrahlen 4

5 WAS IST FERNERKUNDUNG? - LICHT TRIFFT OBERFLÄCHE Elektromagnetische Wellen haben aber noch andere Eigenschaften. Sie treten in Wechselwirkung mit Objekten. So können sie bspw., wenn sie auf eine Oberfläche treffen, reflektiert (zurückgeworfen) und absorbiert (aufgenommen) werden Die Art und Weise wie z.b. das Sonnenlicht reflektiert wird, hängt von der Rauhigkeit der Oberfläche ab. Ist die Oberfläche glatt (Bild 1), wird das Licht im gleichen Winkel zurückgeworfen, wie es einfällt. Man spricht in diesem Fall von einer spiegelnden Reflexion. Befindet sich die Rauhigkeit in derselben Größenordnung wie die Wellenlänge des Lichts (Bild 2), so wird es gleichmäßig in alle Richtungen zurückgeworfen (diffuse Reflexion). Die in der Natur vorkommenden Oberflächen sind fast immer unregelmäßig (Bild 3), sodass das Licht verschieden stark in unterschiedliche Richtungen reflektiert wird (gemischte Reflexion). Wärme Darüber hinaus können elektromagnetische Wellen wie das Sonnenlicht auch von Oberflächen aufgenommen werden. Die aufgenommene Energie wird dabei in Wärme umgewandelt. Diese Art der Energieumwandlung nennt man Absorption. Hierbei ist wichtig, dass nicht alle Objekte gleich stark absorbieren: Ein schwarzes T-Shirt z.b. absorbiert viel mehr Sonnenlicht als ein weißes. Deswegen schwitzt man im Sommer in einem schwarzen T-Shirt mehr als in einem weißen. Ähnlich verhalten sich auch unterschiedliche Landoberflächen, wie z.b. Schnee und Asphalt. 5

6 WAS IST FERNERKUNDUNG? - AUFNAHMEARTEN In der Fernerkundung gibt es verschiedene Aufnahmesensoren. Je nach Zweck und Zeitraum der Beobachtung werden sie entweder an einem Satelliten oder an ein Flugzeug angebracht. Satelliten haben den Vorteil, dass sie regelmäßig die ganze Erdkugel überfliegen und vergleichsweise günstige Bilder liefern können. Die Aufnahmen von Flugzeugen sind zwar teurer, können dafür aber auch kleinere Objekte erfassen, da ihr Abstand zur Erdoberfläche geringer ist. Man kann die Aufnahmesysteme u.a. nach der Art der verwendeten elektromagnetischen Strahlung unterscheiden. Hierbei gibt es Aufnahmesysteme, die mit der auf der Erdoberfläche reflektierten Sonnenstrahlen arbeiten. Diese Aufnahmesysteme werden als passive Aufnahmesysteme (unten links) bezeichnet. Eine andere Vorgehensweise machen sich aktive Aufnahmesysteme zunutze. Diese senden Mikrowellen auf die Erdoberfläche aus und nehmen anschließend den Strahlungsanteil, der von der Erdoberfläche reflektiert wurde, wieder auf (unten rechts). passiv aktiv 6

7 WAS IST FERNERKUNDUNG? - AUFNAHMESYSTEME D ie drei Bilder verdeutlichen die Charakteristika der unterschiedlichen Aufnahmearten der Fernerkundung. B ild 1 ist ein Luftbild der Bonner Innenstadt. Die einzelnen Spektralbereiche des sichtbaren Lichts (Rot, Grün, Blau) werden bei Luftbildern zusammen als ein Bereich aufgenommen. Da Luftbilder mit einem geringen Abstand zur Erdoberfläche aufgenommen werden, kann man häufig viele Details erkennen. B ild 2 zeigt die Stadt Bonn und ihr Umland in der Aufnahme eines multispektralen Scanners. Genauer gesagt ist es ein Falschfarbenbild. Multispektrale Sensoren nehmen die unterschiedlichen Bereiche der Sonnenstrahlung getrennt voneinander in sogenannten Kanälen auf. So kann auch die sonst unsichtbare infrarote Strahlung aufgenommen und, wie in Bild 2, rot dargestellt werden. B ei Bild 3 handelt es sich um eine Radar-Aufnahme der Stadt Bonn und ihr Umland. Es ist nicht farbig, sondern zeigt durch Graustufen an, wie die Erdoberfläche die reflektierten Mikrowellen verändert hat. Die Wellen durchdringen mühelos Wolkenschichten und einige können sogar in die Erdeoberfläche eindringen. ZFL 1 Luftbild Landsat 2 Multispektral-Bild ALOS PALSAR 3 Radar-Bild 7

8 MULTISPEKTRALBILDER - DER LANGE WEG ZUM SATELLIT Multispektrale Sensoren arbeiten mit Sonnenlicht, das von der Erdoberfläche reflektiert wurde. Zuerst trifft die von der Sonne ausgestrahlte elektromagnetische Strahlung auf die Erde, um dann vom Sensor aufgenommen zu werden(1) Allerdings erreicht den Sensor nur ein kleiner Teil der reflektierten Strahlung. Ein Teil der Strahlung wird schon auf der Erdoberfläche absorbiert oder in verschiedene Richtungen gestreut (2). Ein anderer Teil wird an kleinen Luftpartikeln (Aerosole) und Wolken gestreut (3), absorbiert (4) und gebrochen (5). 8

9 MULTISPEKTRALBILDER - ZEILE FÜR ZEILE... Multispektrale Aufnahmesysteme unterscheiden sich vor allem dahingehend von den aus dem Alltag bekannten Digitalen Kameras, dass sie die Erdoberfläche zeilenweise abtasten. Ihre Aufnahmeweise ähnelt also eher der eines Bild- Scanners (Bild unten). Die Darstellung unten zeigt den Ablauf einer Aufnahme mit einem multispektralen Scanner: Die von einem Ausschnitt der Erdoberfläche eingehende Strahlung wird von einem Prisma umgelenkt und in die einzelnen Spektren (Wellenlängenbereiche) zerlegt. Ein Motor dreht das Prisma, um einen möglichst großen Ausschnitt der Geländeoberfläche aufnehmen zu können. Die einzelnen Strahlenbereiche werden von verschiedenen Kanälen aufgenommen. Sie wandeln die Energie der Strahlung in digitale Signale um, sodass sie anschließend als Bilddaten in einem Raster gespeichert werden können. Speicher Signalwandler Verstärker Motor Prisma Strahlenteiler Kanäle 9

10 MULTISPEKTRALBILDER -...ZAHL FÜR ZAHL! Die von multispektralen Sensoren gespeicherten Bilddaten sind also mitnichten nur bloße Fotos. Vielmehr stecken hinter einem multispektralen Bild tausende Zahlen, die in Spalten und Zeilen, also einem Raster, angeordnet sind. Bildraster = Jede Zahl eines Rasters steht für die Stärke (=Intensität) des von der Erdoberfläche reflektierten und vom Sensor aufgenommenen Lichts einer bestimmten Fläche. Ist die aufgenommene Fläche weiß, wie in der Abbildung unten links, wird viel Licht reflektiert und vom Sensor aufgenommen. Entsprechend ist dieser Fläche eine hohe Zahl zugeordnet. Bei einer schwarzen Fläche wird dagegen viel Licht absorbiert und geht so für den Sensor verloren. Entsprechend wird dieser Fläche eine kleine Zahl zugewiesen (rechts). Intensität = 255 Intensität = 0 10

11 MULTISPEKTRALBILDER - RADIOMETRISCHE AUFLÖSUNG W ährend Menschen die Natur bunt sehen, kann ein multispektraler Fernerkundungssensor lediglich registrieren, dass von der Erdoberfläche unterschiedliche Wellenlängen zurückgeworfen werden und diese unterschiedlich intensiv sind. Er kann nur zwischen hell und dunkel unterscheiden. Wie gut er das kann, hängt von der radiometrischen Auflösung ab. 1 bit = 2 Grauwerte 2 bit = 4 Grauwerte Landsat 4 bit = 16 Grauwerte 8 bit = 256 Grauwerte D ie radiometrische Auflösung gibt an, wieviele Grauwerte ein Sensor zwischen weiß und schwarz wahrnehmen kann. Sie wird in bit angegeben. Hätte ein Sensor z.b. eine radiometrische Auflösung von 1 bit, so könnte er nur zwischen schwarz und weiß unterscheiden. Bei 2 bit kann ein Sensor zwischen 4 Grauwertstufen differenzieren, bei 4 bit schon 16 und bei 8 bit 256 (Anzahl Grauwerte = 2bit). Je mehr Grauwerte ein Sensor erfassen kann, desto besser können Objekte der Erdoberfläche voneinander unterschieden werden. 11

12 MULTISPEKTRALBILDER - RÄUMLICHE AUFLÖSUNG Eine gute radiometrische Auflösung ist aber noch lange nicht alles. Mindestens genauso wichtig ist die räumliche Auflösung eines multispektralen Sensors. Dabei handelt es sich um die Fähigkeit Details aufzunehmen. Im Unterschied zur radiometrischen Auflösung, differenziert die räumliche Auflösung nicht nach den Reflexionseigenschaften von Objekten der Erdoberfläche, sondern nach ihrer Geometrie. D.h. je besser die räumliche Auflösung, desto weniger Objekte der Erdoberfläche werden in einer einzigen Rasterzelle, dem Pixel, zusammengefasst. 1,5 km Auflösung 500 m Auflösung Landsat 100 m Auflösung 30 m Auflösung Die räumliche Auflösung wird in Metern angegeben. Hat ein Multispektralbild also eine Auflösung von 30 m, dann werden in einem Pixel 30x30 m der Erdoberfläche aufgenommen. Ein Fernerkundungsbild sollte mindestens eine Auflösung von 100 m haben, um Landbedeckungen wie Wälder, Städte, Felder, Wiesen und Wasser voneinander unterscheiden zu können. Um allerdings einzelne Häuser und Autos erfassen zu können, benötigt man eine räumliche Auflösung von mindestens 2 m. 12

13 MULTISPEKTRALBILDER - SPEKTRALE AUFLÖSUNG R äumliche und radiometrische Auflösung entsprechen den geometrischen und strahlungsspezifischen Charakteristika eines Fernerkundungsbildes. Nun ist ein Fernerkundungssensor aber dazu in der Lage, die von der Erdoberfläche reflektierte Strahlung in mehreren Spektralkanälen (multispektral) aufzunehmen. Das bedeutet, dass er mehrere Wellenlängenbereiche des elektromagnetischen Spektrums abdecken kann. Spektralkanäle von Landsat TM Landsat 6 1 Blau 2 Grün Blau 3 Rot 4 nahes Infrarot 5 kurzwelliges Infrarot 6 mittleres Infrarot Grün D Rot nahes Infrarot kurzwelliges Infrarot mittleres Infrarot ie Anzahl der Spektralkanäle eines Sensors entspricht der spektralen Auflösung. Die meisten Sensoren empfangen das sichtbare Licht (Blau, Grün, Rot) und die Infrarotstrahlung (nah, kurzwellig, thermal). Einige Bereiche des elektromagnetischen Spektrums gehen aufgrund von atmosphärischen Vorgängen allerdings verloren (siehe Seite 8). In der Grafik oben sieht man das Reflektionsspektrum von grüner Vegetation, wie es mit dem LANDSAT-TM Sensor gemessen wird. Die einzelnen Graustufenbilder zeigen jeweils die gleiche Aufnahme des Stadtgebiets von Bonn in den unterschiedlichen Wellenlängenbereichen. 13

14 MULTISPEKTRALBILDER - ECHTE ODER FALSCHE FARBEN? Multispektrale Sensoren nehmen die von der Erdoberfläche reflektierte Strahlung mit verschiedenen Spektralkanäle auf. Die einzelnen Bilder für sich sind in Graustufen dargestellt. Warum sind die Satellitenbilder, die einem im Alltag begegnen nun farbig? Das liegt daran, dass einzelne Kanäle miteinander kombiniert werden. Das bedeutet, dass den drei Grundfarben (Rot, Grün und Blau), aus denen ein farbiges Bild besteht, jeweils ein Kanal zugeordnet wird. 1 2 Rot = Roter Kanal Grün = Grüner Kanal Blau = Blauer Kanal Rot = Nahes Infrarot Grün = Roter Kanal Blau = Grüner Kanal 3 4 Rot = Nahes Infrarot Grün = Kurzwelliges Infrarot Blau = Roter Kanal Landsat Rot = Mittleres Infrarot Grün = Nahes Infrarot Blau = Grüner Kanal Bei einem Echtfarbenbild wird der rote Kanal also rot, der grüne grün und der blaue Kanal blau wiedergegeben (Bild 1). Zur besseren Unterscheidung von bspw. bebauten Flächen, gesunder Vegetation und Gewässern gibt es zahlreiche sogenannte Falschfarbenkombinationen (Bild 2-4). 14

15 STÄRKEN DER FERNERKUNDUNG - DER SATELLITENFILM :00 Uhr :00 Uhr :00 Uhr :00 Uhr :00 Uhr Die Stärken von multispektralen Sensorsysteme lassen sich bspw. durch die zeitliche Auflösung charakterisieren. Sie besagt, wie oft ein Gebiet von einem Sensor aufgenommen wurde. Deshalb spricht man auch von Wiederholungsrate. Der zeitliche Abstand zwischen zwei Bildern kann bei einer niedrigen Wiederholungsrate mehrere Wochen, bei einer hohen Wiederholungsrate lediglich wenige Minuten betragen. Links sieht man Bilder des Satellitensensors Meteosat. Er hat zwar nur eine räumliche Auflösung von 2500 m, dafür besitzt er aber eine Wiederholungsrate von nur 15 Minuten. An einem Tag macht er also 96 Aufnahmen, sodass man leicht von einem Satellitenfilm sprechen kann. Seine 12 Spektralkanäle decken die Teile des elektromagnetischen Spektrums ab, die gut dafür geeignet sind, um Wasser in der Atmosphäre auszumachen. Er kann also optimal zur Beobachtung von Wolkenentstehung und damit zur Analyse des Wettergeschehens eingesetzt werden. Meteosat 15

16 STÄRKEN DER FERNERKUNDUNG - ES GRÜNT SO INFRAROT Hohe räumliche, spektrale und zeitliche Auflösungen machen die verschiedenen multispektralen Sensoren gerade von Satellitensystem zu einem wichtigen Hilfsmittel bei der Erforschung von Fragen und Phänomenen des Mensch-Umwelt- Systems. Grüne (vitale) Vegetation besitzt einen ganz speziellen spektralen Fingerabdruck. Dies liegt an den biochemischen und strukturellen Eigenschaften der Blätter. Sie enthalten Farbpigmente wie das Chlorophyll, die den blauen und roten Bereich des eintreffenden Lichts zum größten Teil absorbieren, den grünen Bereich jedoch größtenteils reflektieren. Dadurch erscheinen die Blätter für uns grün. Im Infrarotbereich steigt der Reflexionsgrad nochmals stärker an, da das infrarote Licht an den Zellwänden eines Blattes mehrfach gespiegelt wird (oben rechts). Aufgrund der hohen Reflexionswerte im infraroten Bereich heben sich gesunde Pflanzen im Infrarot-Kanal von multispektralen Bildern besonders gut ab, wie man in dem Falschfarbenbild (unten rechts) sehen kann. Landsat Rot = Roter Kanal Grün = Grüner Kanal Blau = Blauer Kanal Rot = Nahes Infrarot Grün = Roter Kanal Blau = Grüner Kanal 16

17 STÄRKEN DER FERNERKUNDUNG - DER NDVI Um die Besonderheit auszunutzen, dass vitale Vegetation im Infrarotbereich des elektromagnetischen Spektrums stark reflektiert, hat man in der Fernerkundung eine Maßzahl entwickelt, die die Vitalität von Vegetation widerspiegeln soll. Diese Maßzahl nennt sich NDVI (Normalized Differenced Vegetation Index). Der NDVI berechnet sich als Quotient der Differenz und Summe des roten und infraroten Kanals. NDVI = Infrarot - Rot Infrarot + Rot Die beiden Bilder unten zeigen ein Beispiel für die Anwendung des NDVI. Zu sehen sind zwei NDVI-Bilder von Afrika, die den Pflanzenbewuchs des Kontinents hervorheben. Mit Hilfe der eingefärbten NDVI-Bilder kann man erkennen, dass im Juli (linkes Bild) die Vegetation in den Savannen Nordafrikas besonders dicht ist. Im Januar sind die gleichen Regionen fast vegetationslos. Hieraus lässt sich gut der Wechsel von Regen- und Trockenzeiten ableiten. NASA Vegetation dicht keine Vegetation Afrikas im Sommer Vegetation Afrikas im Winter 17

18 STÄRKEN DER FERNERKUNDUNG - PIXELTHERMOMETER Durch den Thermalkanal ist es vielen Fernerkundungssensoren möglich die für den Menschen unsichtbare Wärmestrahlung von Objekten aufzunehmen. Die räumliche Auflösung dieses Kanals ist meistens schlechter als bei den Kanälen des sichtbaren Lichts, da die pro Fläche ausgestrahlte Energie geringer ist. Trotzdem können gut verschiedene Oberflächen voneinander unterschieden werden. Eine Stadt gibt bspw. meistens mehr Wärme ab als Wälder. Gewässer wiederum haben eine deutlich geringere Temperatur und sind auf Thermalbildern gut als schwarze Flecken und Linien zu erkennen (Bonn, rechts). kalt warm Landsat D ESA ie Abbildung links wurde ebenfalls im P Thermalkanal eines Satellitensensors aufgenommen und anschließend eingefärbt. Ä Auf dem Bild kann man deutlich zwi- schen kalten und warmen Meeresoberflächen unterscheiden. Außerdem erkennt man einen Wärmegradienten vom Äquator zu den Polkappen. Das bedeutet, dass P sich die Meeresoberfläche vom Äquator zu den Polen hin deutlich abkühlt. kalt warm 18

19 BILDER SIND KEINE KARTEN - KLASSIFIKATION B ei Fernerkundungsdaten handelt es sich nicht um schlichte Bilder, sondern um komplexe Datensätze. Man darf deshalb nicht den Fehler machen und ein multispektrales Bild mit einer Karte gleichsetzen. Eine Karte gibt die Umwelt verallgemeinert mit ausgewählten Objekten der Landoberfläche wieder. Auf einem Satellitenbild sind zwar häufig auch Formen von bestimmten Objekten zu erkennen, doch erst durch die Analyse der spektralen Eigenschaften kann man mit Sicherheit sagen, was auf einem Bild zu sehen ist. Legende: Wald Stadt Ackerfläche Gewässer E ine sehr gängige Analysemethode ist die Klassifikation. Im Allgemeinen geht es bei der Klassifikation von Bilddaten darum, Flächen mit ähnlichen Spektralwerten zu größeren Klassen zusammenzufassen. Dies ermöglicht es, nützliche Informationen hervorzuheben und nicht so wichtige vernachlässigen zu können. So können Baggerseen, Bäche und Flüsse z.b. zu einer Gruppe Wasser, Wohnflächen und Parkplätze wiederum zur Gruppe bebaute Flächen zusammengefasst werden. Dies erleichtert die Interpretation von multispektralen Bilddaten erheblich! 19

20 BILDER SIND KEINE KARTEN - TRAININGSGEBIETE Ausgangspunkt einer Klassifikation ist das Erfassen von sogenannten Trainingsgebieten. Das sind Teilgebiete des Bildes, die man selbst als Beispielfläche für eine Klasse bestimmt hat. Am besten wählt man solche Flächen aus, von denen man sicher weiß, dass sie der jeweiligen Klasse angehören, wie z.b. einen unbewachsenen Acker für die Klasse Landwirtschaftliche Flächen, einen Bach für die Klasse "Wasser" usw. Stellt man die Reflexionswerte der einzelnen Kanäle im Verhältnis zueinander dar, so ergeben sich Punktwolken. Mit zwei Kanälen wie in der Abbildung oben geht das noch recht einfach. Will man z.b. alle 6 Spektralkanäle des Landsat-Sensors darstellen, bräuchte man ein Diagramm mit 6 Achsen. 20

21 BILDER SIND KEINE KARTEN - VOM BILD ZUR KARTE Die Klassifikation eines Fernerkundungsbildes ermöglicht es, die Landbedeckungen einer Region, wie Wasser, Wald, Siedlungen usw., vereinfacht darzustellen. Ein Beispiel hierfür sieht man in der Abbildung unten. Ein multispektrales Bild der Region Bonn wurde in fünf Klassen eingeteilt. Das Ergebnisbild ist eine thematische Karte mit den Landbedeckungsklassen Stadt, Acker, Wald, Wiese und Wasser. Satellitenbild Landsat Klassifikation Stadt Karte Acker Wald Wiese Wasser 21

22 BILDER SIND KEINE KARTEN - VERÄNDERUNGSANALYSE Die Landbedeckung einer Region verändert sich im Laufe der Zeit: Wälder werden abgeholzt, Städte wachsen in ihr Umland hinein. Mit Hilfe der Fernerkundung kann man die Veränderungsprozesse der Landschaft gut beobachten. Die Erfassung dieser Veränderung wird als Change Detecti o n (dt.: Veränderungsanalyse) bezeichnet Stadt Acker Wiese Wasser Wald Landsat Landsat Urbanisierung keine Veränderung neue Stadtflächen Oben sieht man ein Beispiel für eine Change Detection. Hier wurden zwei Satellitenbilder der Region Bonn (1990 und 2005) klassifiziert und miteinander verglichen. Das dritte Bild zeigt das Ergebnis dieses Vergleichs. Dort wurden die Pixel rot markiert, die zwischen 1990 und 2005 neu versiegelt worden sind (s.o.). 22

23 BILDER SIND KEINE KARTEN - MULTITALENT FERNERKUNDUNG Aus multispektralen Fernerkundungsbildern (mitte) lassen sich aber noch zahlreiche andere Karten herstellen. Sehr weitverbreitet sind z.b. aus Bilddaten abgeleitete Digitale Geländemodelle (1), welche die Höhe der Erdoberfläche einer Region darstellen. Mit einfachen mathematischen Berechnungen lassen sich aus ihnen auch Hangneigungskarten (2) berechnen. Die dritte Karte ist nichts anderes als der eingefärbte Thermalkanal (S.18) eines multispektralen Sensors (3). 1 Höhe 3 Temperatur 3 Landsat ATKIS Landsat ATKIS Google Earth Multispektralbild 2 Hangneigung 4 Bildkarte Karte 4 ist ein Satellitenbild, das mit typischen Merkmalen einer Straßenkarte versehen wurde (z.b. Straßen- und Ortsnamen). Diese populäre Kombination aus Satellitenbild und Karte sind in Online-Anwendungen wie Google Earth und Google Maps vertreten. Hier stehen interaktive Werkzeuge bereit, mit denen jeder Nutzer seine eigene individuelle Satellitenbild-Karte erstellen kann. Man sieht also: Überall kann einem die Fernerkundung begegnen! 23

24 IMPRESSUM FIS Fernerkundung in Schulen Ansprechpartner: Dr. Kerstin Voß Phone: Fax: Arbeitsgruppe Fernerkundung Geographisches Institut der Universität Bonn Meckenheimer Allee 166 D Bonn Förderkennzeichen: 50EE0615