Team: Optische Gewässer-Fernerkundung

Das Team „Optische Gewässerfernerkundung“ in Berlin-Adlershof entwickelt Algorithmen für die Interpretation optischer Fernerkundungsdaten von Küsten- und Binnengewässern zur Überwachung und Beurteilung der Wasserqualität. Weiterhin betreut es die Entwicklung des neuen generischen Atmosphärenkorrekturprozessors PACO und ist im Rahmen des ESA-Projekts Sentinel-2-L2A Expert Support Laboratory für die Validierung und Wartung des Atmosphärenkorrekturprozessors Sen2Cor für Sentinel-2 verantwortlich.

Ein aktueller Schwerpunkt sind die Arbeiten zur On-Board-Kalibrierung und zum Gerätemonitoring für die Hyperspektralmissionen EnMAP und DESIS.

Zwei der aktuelle Themen und Projekte werden hier vorgestellt.

Seegras-Monitoring

Seegras ist aufgrund vieler wichtiger Funktionen für das Ökosystem wie Kohlenstoffbindung, Küstenerosion und Nährstoffkreislauf, unentbehrlich. Optische Systeme und Methoden ermöglichen nun eine zeitlich und räumlich hochaufgelöste, großflächige Seegrasüberwachung und damit ein besseres Management und effektivere Schutzmaßnahmen. Es wurde eine Seegrasüberwachungstechnik entwickelt, die die Fülle verfügbarer Daten von Sentinel-2, PlanetScope, RapidEye und ähnlichen optischen Satellitensensoren nutzen. Der neue methodische Ablauf kombiniert atmosphärische, Wasseroberflächen-, Sonnenglitter- und Wassersäulenkorrekturen mit satellitengestützter Bathymetrie und maschinell lernenden Klassifikatoren. Mit diesem Verfahren wurden mediterrane Seegrasarten sowohl für einzelne Datensätze (Sentinel-2) als auch multitemporal (RapidEye, PlanetScope) kartiert. Die Ergebnisse dieser quantitativen Untersuchungen im Golf von Thermaikos (östliches Mittelmeer) zeigen, dass Seegrashabitate bis zu einer Tiefe von 16,5 m gefunden wurden und dass ihre Fläche zwischen 2011 und 2016 um 6,8 % zugenommen hat.

Sentinel-2 Seagrass _cmyk
Bild: Sentinel-2 Farbkomposite für drei Stufen der Verarbeitung und die entsprechenden Klassifizierungsergebnisse mediterraner Seegrasarten und benachbarter Lebensräume im Golf von Thermaikos, NW Ägäis, Griechenland. A: L1C-Komposit (ohne Korrektur), B: Wasseroberflächenreflexion Komposit (mit atmosphärischer Korrektur), C: Meeresbodenreflexion Komposit (mit Wassersäulenkorrektur), i: Support Vector Machine (SVM) Klassifizierung von A, ii: Random Forest Klassifizierung von B, iii: SVM-Klassifizierung von C
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Generischer Atmosphärenkorrekturprozessor PACO

Die Entwicklung atmosphärischer Korrekturalgorithmen und Software (ATCOR) für eine Vielzahl von optischen Fernerkundungssensoren reicht am EOC bis in die 1990er Jahre zurück. Das IMF entschied sich im Jahr 2013, einen völlig neuen generischen Atmosphärenkorrekturprozessors PACO (Python Atmospheric Correction) aufzubauen. Ziele sind ein konsequent modulares Design in der Programmiersprache Python, die Nutzung eines selbst entwickelten Strahlungstransportmodells sowie der Einhaltung strenger Software-Engineering-Standards. Der Prozessor ist in der Lage, mit den Daten vieler Fernerkundungssensoren zu arbeiten, die Bilder im VNIR, SWIR bis TIR-Spektralbereich liefern. Derzeit wird an der Erweiterung der atmosphärischen Korrektur auf Wasseroberflächen, verbesserter Maskierung und der Bereitstellung unabhängiger Qualitätsebenen für Masken und Bodenreflexionen und der Korrektur von BRDF-Effekten gearbeitet. PACO arbeitet als operativer Prozessor ohne Benutzerinteraktion in CATENA. Beta-Versionen werden bereits für die Verarbeitung von Sentinel-2 und Landsat-8 Daten verwendet. Speziell angepasste PACO-Versionen werden in den Prozessoren für die DESIS- und EnMAP-Missionen implementiert.