PhaenOPT - Entwicklung eines operationellen Phänologiemonitorings für den Freistaat Thüringen

Transkript

1 PhaenOPT - Entwicklung eines operationellen Phänologiemonitorings für den Freistaat Thüringen Nationales Forum für Fernerkundung und Copernicus März 2017, Berlin

2 Motivation

3 Motivation aus: TLUG (ed.) (2016): Beobachteter Klimawandel in Thüringen 2/15

4 Motivation -7 Tage aus: TLUG (ed.) (2016): Beobachteter Klimawandel in Thüringen 2/15

5 Motivation -7 Tage aus: TLUG (ed.) (2016): Beobachteter Klimawandel in Thüringen 2/15

6 Motivation -7 Tage +6 Tage aus: TLUG (ed.) (2016): Beobachteter Klimawandel in Thüringen 2/15

7 Motivation -7 Tage +6 Tage Klimawandel in Thüringen aus: TLUG (ed.) (2016): Beobachteter Klimawandel in Thüringen 2/15

8 Motivation Welche Folgen hat das auf die Pflanzenwelt in Thüringen? 3/15

9 Motivation Welche Folgen hat das auf die Pflanzenwelt in Thüringen? Abnahme der Frost- und Eistage Kürzere Ruhephasen Zunahme der Sommer- und Hitzetage Längere Vegetationsperiode 3/15

10 Motivation Welche Folgen hat das auf die Pflanzenwelt in Thüringen? Abnahme der Frost- und Eistage Kürzere Ruhephasen Zunahme der Sommer- und Hitzetage Längere Vegetationsperiode Phänologie: Klima- und witterungsabhängige Erscheinungslehre von Organismen im Jahresverlauf ( 3/15

11 Motivation Welche Folgen hat das auf die Pflanzenwelt in Thüringen? Abnahme der Frost- und Eistage Kürzere Ruhephasen Zunahme der Sommer- und Hitzetage Längere Vegetationsperiode Zeitliche Änderungen in der Pflanzenphänologie Phänologie: Klima- und witterungsabhängige Erscheinungslehre von Organismen im Jahresverlauf ( 3/15

12 Motivation Welche Folgen hat das auf die Pflanzenwelt in Thüringen? Abnahme der Frost- und Eistage Kürzere Ruhephasen Zunahme der Sommer- und Hitzetage Längere Vegetationsperiode Zeitliche Änderungen in der Pflanzenphänologie Folgenindikator für Klimaänderungen Phänologie: Klima- und witterungsabhängige Erscheinungslehre von Organismen im Jahresverlauf ( 3/15

13 PhaenOPT

14 PhaenOPT Ziel: Entwicklung, Darstellung und routinemäßige Beobachtung von Klimafolgenindikatoren im Freistaat Thüringen. Aufbau eines Diensts zur operationellen Nutzung von Satellitendaten an einer Behörde. Ein erster Dienst soll mit der Beobachtung der Pflanzenphänologie bereitgestellt werden. 4/15

15 PhaenOPT Projektpartner: 1. Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie (TLUG) (Projektkoordination) 2. Friedrich-Schiller-Universität Jena (FSU) 3. Jena-Optronik GmbH (JOP) (im Unterauftrag der FSU) Infos Laufzeit: bis (24 Monate) Förderung durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) COPERNICUS-Kerndienst: Überwachung des Klimawandels DWD Abteilung Agrarmeteorologie unterstützt und begleitet das Vorhaben. 5/15

16 Daten & Methoden

17 Daten & Methoden Satellitendaten 6/15

18 Daten & Methoden Satellitendaten Grundlagen der Bearbeitung Großräumige Aufnahmen Regelmäßige Aufnahmen Langjährige Zeitreihen vorhanden Benötigte Szenen sind kostenlos (z.b. der europäischen Sentinels, Proba-V, MODIS) Sentinel 2: Kanäle 2/3/4 7/15

19 Daten & Methoden Satellitendaten Grundlagen der Bearbeitung Großräumige Aufnahmen Regelmäßige Aufnahmen Langjährige Zeitreihen vorhanden Benötigte Szenen sind kostenlos (z.b. der europäischen Sentinels, Proba-V, MODIS) Sentinel 2: Kanäle 3/4/8 7/15

20 Daten & Methoden Satellitendaten Grundlagen der Bearbeitung Großräumige Aufnahmen Regelmäßige Aufnahmen Langjährige Zeitreihen vorhanden Benötigte Szenen sind kostenlos (z.b. der europäischen Sentinels, Proba-V, MODIS) Sentinel-2 Aqua/Terra (MODIS) 7/15

21 Daten & Methoden Modellierung Satellitendaten 8/15

22 Daten & Methoden Modellierung Basis: Satellitenzeitreihen Ableiten von sog. Vegetationsindices (z.b. NDVI*) Bestimmen phänologischer Kenngrößen eines Jahres (z.b. Vegetationsbeginn/-ende) Algorithmus: TIMESAT Ergebnis: wichtige phänologische Zeitpunkte * Normalisierter Differenzierter VegetationsIndex 9/15

23 Daten & Methoden Phänologiedaten Modellierung Satellitendaten 1 Basis für 10/15

24 Daten & Methoden Phänologiedaten Daten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) Ehrenamtliche Beobachter Kontinuierliche Zeitreihe seit 1961 digital abrufbar 11/15

25 Daten & Methoden Phänologiedaten Daten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) Ehrenamtliche Beobachter Kontinuierliche Zeitreihe seit 1961 digital abrufbar Daten aus Crowdsourcing mobile App MySeasons 11/15

26 Daten & Methoden Phänologiedaten Daten des Deutschen Wetterdienstes (DWD) Ehrenamtliche Beobachter Kontinuierliche Zeitreihe seit 1961 digital abrufbar Daten aus Crowdsourcing mobile App MySeasons Ziel: Abgleich mit Modellierungsergebnissen 11/15

27 Daten & Methoden Phänologiedaten Modellierung Satellitendaten 1 plausibel? 2 Basis für 12/15

28 Daten & Methoden Phänologiedaten Modellierung Satellitendaten 1 plausibel? Basis für 2 Modell- Einstellungen 3 Geodatenbank 12/15

29 Daten & Methoden Phänologiedaten Modellierung Satellitendaten 1 plausibel? Basis für Prozesskette 2 Modell- Einstellungen 3 Prozesskette Geodatenbank 12/15

30 Daten & Methoden Phänologiedaten Modellierung Satellitendaten 1 plausibel? Basis für Prozesskette 2 Modell- Einstellungen 3 Prozesskette Geodatenbank bereitstellen 4 Operationeller Webdienst 12/15

31 Angestrebtes Ergebnis

32 Operationeller Webdienst Visualisieren von zeitlichen Änderungen der Pflanzenphänologie in Thüringen Tool für eigene Berechnungen zur Verfügung stellen Hintergrundinformationen 13/15

33 Zusammenfassung

34 Zusammenfassung Mit PhaenOPT wollen wir einen operationellen Dienst zur Beobachtung von Klimafolgenindikatoren einrichten auf die Folgen des Klimawandels für die Umwelt aufmerksam machen und diese visualisieren (kostenlose) Satellitendaten der Copernicus-Infrastruktur für ein Monitoring an einer Behörde nutzen neue Beobachtungsmethoden für die Pflanzenphänologie testen ( Apps ) 14/15

35 Aktueller Stand

36 Aktueller Stand AP 1100: Projektkoordination, Partnerkommunikation AP 1200: Nutzerkommunikation AP 2100: Datenakquise- und aufbereitung der DWD-Phänologiedaten AP 2200: Datenerhebung und -aufbereitung der Satellitendaten AP 3100: Harmonisierung der DWD-Phänologiedaten AP 3200: Harmonisierung der Satellitendaten AP 3300: Phänologische Modellierung AP 4100: Extraktion phänologischer Maße AP 4200: Entwicklung von Klimafolgenindikatoren AP 5100: Aufbau der Geodateninfrastruktur und Datenverarbeitung AP 5200: Implementierung der Geodateninfrastruktur AP 5300: Implementierung des Kartendienstes zum EO-basierten Phänologiemonitoring /15

37 Aktueller Stand AP 1100: Projektkoordination, Partnerkommunikation AP 1200: Nutzerkommunikation AP 2100: Datenakquise- und aufbereitung der DWD-Phänologiedaten AP 2200: Datenerhebung und -aufbereitung der Satellitendaten AP 3100: Harmonisierung der DWD-Phänologiedaten AP 3200: Harmonisierung der Satellitendaten AP 3300: Phänologische Modellierung AP 4100: Extraktion phänologischer Maße AP 4200: Entwicklung von Klimafolgenindikatoren AP 5100: Aufbau der Geodateninfrastruktur und Datenverarbeitung AP 5200: Implementierung der Geodateninfrastruktur AP 5300: Implementierung des Kartendienstes zum EO-basierten Phänologiemonitoring /15

38 Herzlichen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Fragen? Kontakt: Oliver Bauer Tel.: FKZ: 50EW1611