Satellitenbasierte Parameter der Landoberfläche zur Unterstützung umweltmeteorologischer Fragestellungen

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Calvin Messner
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1 DLR.de Folie 1 Satellitenbasierte Parameter der Landoberfläche zur Unterstützung umweltmeteorologischer Fragestellungen Thomas Esch, Wieke Heldens, Julian Zeidler (DLR) Saskia Buchholz, Meinolf Kossmann (DWD)

2 DLR.de Folie 2 Beschreibung der Landoberfläche mit Fernerkundung (FE)

3 DLR.de Folie 3 Beschreibung der Landoberfläche mit FE

4 DLR.de Folie 4 Beschreibung der Landoberfläche mit FE

5 DLR.de Folie 5 Beschreibung der Landoberfläche mit FE

6 DLR.de Folie 6 Beschreibung der Landoberfläche mit FE Verschiedene Aspekte: Landbedeckung und Landnutzung Morphologie vertikale Objekte (Bebauung, Vegetation) Physikalische Eigenschaften der Landschaft (LAI, NPP, Albedo) Änderungen der Landschaft (saisonal, jährlich)

7 DLR.de Folie 7 Die Landschaft gesehen vom Satelliten Räumliche Auflösung Spektrale Auflösung Zeitliche Auflösung Vegetationsspektrum Wellenlänge (µm) Isar und Deutsches Museum, München (Flugzeuggestutzte Hyperspeltralsensor HyMap, Falschfarbendarstellung)

8 Landbedeckung/Landnutzung: urban footprint

9 DLR.de Folie 9 Stadtklimaworkshop DWD DLR 2.&3. Dezember 2014 Morphologie: Gebäudevolume Rome

10 DLR.de Folie 10 Stadtklimaworkshop DWD DLR 2.&3. Dezember 2014 Morphologie: Gebäudevolume Mittelwert 10 x 10 pixels (i.e., 120 x 120 m) Rome

11 DLR.de Folie 11 Stadtklimaworkshop DWD DLR 2.&3. Dezember 2014 Physikalische Eigenschaften: Modelierung Netto Primair Produktion (NPP) (BETHY/DLR)

12 DLR.de Folie 12 Stadtklimaworkshop DWD DLR 2.&3. Dezember 2014 Physikalische Eigenschaften: Versiegelungsgrad Modellierte Versiegelungsgrad für Londen (UK). Datengrundlage: saisonale Indices abgeleitet von Landsat

25 C Tagesmittel der Oberflächentemperatur für München, Sensor:

13 DLR.de Folie 13 Stadtklimaworkshop DWD DLR 2.&3. Dezember 2014 Physikalische Eigenschaften: Oberflächentemperatur > 25 C Tagesmittel der Oberflächentemperatur für München, Sensor: NOAA-AVHRR (1km) Oberflächentemperature für München, Sensor: flugzeuggetragene AHS (5m) < 15 C

14 DLR.de Folie 14 Änderungen der Landschaft: urbanes Wachstum Benin Lagos Nigeria Non Urban Urban 2003 Urban 2012

15 DLR.de Folie 15 Änderungen der Landschaft: Saisonalität April June September July Saisonale Änderung NDVI Saisonale Stapel Satellitbilder (IRS-AWiFS)

16 DLR.de Folie 16 FE für Umweltmeteorologische Fragestellungen Beschreibung der Landschaft in viel Facetten Wiederholbar: Automatisierte Fernerkundungsmethoden FE Daten weltweit verfügbar und vergleichbar FE Daten in bestimmte zeitliche Intervallen aufgenommen

17 DLR.de Folie 17 Klimamodellierung mit FE Daten Inputdaten RapidEye Scene (5 m) 27 th July 2009 Digital Height Model (1 m) HRSC-AX Camera Landnutzungsklassifikation (1 m) IKONOS 27 th Sep Stadtstrukturtypenklassifikation (SST) (2002) 3D urban model (1 m)

18 DLR.de Folie 18 Klimamodellierung mit FE Daten Abgeleitete MUKLIMO_3 Parameter Beispiel 1: Bebauungsgrad Beispiel 2: Blattflächenindex (LAI) SST Grid LAI für alle Vegetation LAI für niedrige Vegetation no low vegetation

19 DLR.de Folie 19 Klimamodellierung mit FE Daten Abgeleitete Landnutzungsklassifikation für MUKLIMO_3 Referenz Basiert auf SST Grid-basiert Isar Englischer Garten Gewässer Freiland Mit Bäume Mit Bebauung

20 DLR.de Folie 20 Klimamodellierung mit FE Daten Simulierte Lufttemperatur mit MUKLIMO_3 (Sommertag, 14:00)

21 DLR.de Folie 21 Zusammenfassung Großes Potential für Unterstützung umweltmeteorologischer Fragestellungen Weiterentwicklung der Fernerkundungsmethoden Automatisierung bzw. Operationalisierung Standardisierung der Parameter Diskussion und Anregungen zur bestehende und neue Fernerkundungsprodukte sind ausdrücklich erwünscht!

22 DLR.de Folie 22 Thomas Esch, Wieke Heldens, Julian Zeidler Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum, Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum Saskia Buchholz, Meinolf Kossmann Deutscher Wetterdienst, Klima und Umweltberatung

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