Quelle: DLR 5. September 2024.

5. September 2024 – Die Sentinel-2-Mission besteht aus zwei identischen Satelliten, die sich auf derselben Erdumlaufbahn befinden. Sie umkreisen die Erde alle 100 Minuten und erfassen alle fünf Tage alle Landflächen sowie Binnen- und Küstengewässer. Sentinel-2C ersetzt nun Sentinel-2A, der sich seit 2015 im All befindet. Damit ist der Satellit ein wichtiger Baustein für die langfristige Datenversorgung zahlreicher Anwendungen.

In Deutschland ist das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) federführend für Copernicus verantwortlich. Die Deutsche Raumfahrtagentur im DLR begleitet das europäische Erdbeobachtungsprogramm im Auftrag des BMDV auf europäischer Ebene und unterstützt die Nutzung in Deutschland durch konkrete Maßnahmen. Der Satellit Sentinel-2C wurde von Airbus in Deutschland gebaut.

Sentinel-2C ist mit einem optischen Multispektralinstrument ausgestattet, das eine hohe Auflösung von bis zu zehn Metern und eine Abtastbreite von 290 Kilometern abdeckt. Damit ist der Satellit ideal ausgerüstet, um Veränderungen der Vegetation zu erkennen und etwa Erntevorhersagen zu ermöglichen, Waldbestände zu kartieren oder das Wachstum von Wild- und Nutzpflanzen zu bestimmen. Das Instrument wird auch an Küsten und Binnengewässern eingesetzt, um etwa das Algenwachstum zu beobachten oder den Sedimenteintrag in Flussdeltas nachzuverfolgen.

Klimawandel erforschen, Katastrophenschutz effektiver machen
Mit den gewonnenen Daten leistet Copernicus einen wichtigen Beitrag für die Erforschung und Überwachung des Klimawandels sowie zentrale Lebensbereiche wie den Katastrophenschutz und die Sicherheitspolitik. Die Daten dienen zudem als Grundlage für wichtige internationale Übereinkommen zum Umwelt- und Klimaschutz, etwa im Rahmen der Klimakonferenzen der Vereinten Nationen (UN) und der UN-Nachhaltigkeitsziele.

Bundesminister für Digitales und Verkehr Dr. Volker Wissing betont das Einsatzspektrum des Programms: „Mit dem Start von Sentinel-2C demonstriert Deutschland seine führende Rolle in der globalen Erdbeobachtung. Dieses innovative Instrument wird entscheidend dazu beitragen, den Klimawandel zu verstehen, ihn zu bekämpfen und mit den Folgen umzugehen. Unser Engagement im Copernicus-Programm ist eine Investition in Spitzentechnologie und eine nachhaltige Zukunft, da die präzisen Daten des Satelliten Entscheidungsträger weltweit bei umweltpolitischen Maßnahmen unterstützen.“

„Copernicus ist heute das größte und erfolgreichste Erdbeobachtungsprogramm in Europa und zeigt die effiziente Zusammenarbeit der Europäischen Union, der Europäischen Weltraumorganisation ESA sowie der nationalen Raumfahrtagenturen. Durch Sentinel-2C sichern wir seine Zukunft und stärken zugleich den Raumfahrtstandort Deutschland nachhaltig.“ sagt Dr. Walther Pelzer, DLR-Vorstand und Generaldirektor der Deutschen Raumfahrtagentur im DLR.

Copernicus – ein gemeinsames Programm von EU und ESA
Copernicus ist ein gemeinsames Programm der Europäischen Union (EU) und der Europäischen Weltraumorganisation ESA. Die EU betreibt mit dem Programm satellitengestützte Informationsdienste für Landoberflächen (CLMS), Ozeane (CMEMS), Atmosphäre (CAMS), Katastrophen- und Krisenmanagement (CEMS), Klimawandel (C3S) und zivile Sicherheit (CSS). Auch immer mehr deutsche Behörden, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sowie innovative Unternehmen arbeiten mit Copernicus-Daten. Grundlage all dieser Anwendungen und Dienste sind sechs Satellitenfamilien, die so genannten Sentinels – zu Deutsch „Wächter“, die von der ESA zusammen mit der Europäischen Organisation zur Nutzung meteorologischer Satelliten (EUMETSAT) betrieben werden. Zudem werden derzeit weitere sechs Missionen vorbereitet, die die Copernicus-Flotte in den kommenden Jahren sukzessive erweitern werden. Darunter auch die Mission „Copernicus Anthropogenic Carbon Dioxide Monitoring Mission“ (CO2M), die ab 2026 globale Treibhausgasemissionen messen soll. In Copernicus werden auch Satellitendaten von Dritten einbezogen, so etwa Daten der deutschen Satelliten TerraSAR-X und TanDEM-X. Datenportale wie die „Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland“ – kurz CODE-DE – sichern Nutzerinnen und Nutzern einen unkomplizierten Zugang zu den Erdbeobachtungsdaten und Verarbeitungsmethoden.

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• Sentinel-2C auf Vega (VV24)

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Quelle: Thünen-Institut, Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei 9. März 2023.

9. März 2023 – Das Thünen-Institut bietet in seinem Thünen-Atlas (atlas.thuenen.de) ab sofort interaktive Karten zum Wald an, die eine deutschlandweite Übersicht geben zur bestockten Holzbodenfläche – also der Fläche, auf der Bäume wachsen – und zu den dominierenden Baumarten. Die Karten sind nicht nur wichtige Informationsquellen für Behörden, Politik, NGOs und Verbände, sondern können auch für weiterführende Forschung und für Bildungszwecke im Bereich Wald und Umwelt genutzt werden.

Die digitalen Karten haben eine Auflösung von 10 m x 10 m. Die Karte der dominierenden Baumarten basiert auf Sentinel-Satellitendaten. Diese Satelliten gehören zum Copernicus-Programm der Europäischen Weltraumbehörde (ESA) und werden zur globalen Umweltbeobachtung eingesetzt, etwa um Veränderungen der Landnutzung zu erfassen, Gewässer und Küsten zu überwachen und satellitengestützte Klimadaten zu erheben. Für die Klassifizierung der Baumarten und zur umfassenden statistischen Überprüfung der Ergebnisse wurden die bundesweit einheitlichen Stichprobendaten der Bundeswaldinventur 2012 (https://www.bundeswaldinventur.de/) sowie der Kohlenstoffinventur 2017 eingesetzt.

Satellitendaten liefern somit wertvolle Zusatzinformationen für die Erfassung unserer Wälder und deren Entwicklung. Die von Politik und Gesellschaft benötigte Detailtiefe zu den Waldökosystemen geht jedoch weit darüber hinaus. Hauptinformationsquelle zu den Wäldern in Deutschland werden daher auch künftig die terrestrischen Inventuren wie die Bundeswaldinventur, die Kohlenstoffinventur und die Bodenzustandserhebung im Wald sein.

Karte bestockter Holzboden 2018
(https://atlas.thuenen.de/layers/geonode:fnews_holzbodenmaske_2018_32632)
Die Holzbodenkarte 2018 bildet die mit Bäumen bestandene Waldfläche des Jahres 2018 ab. Sie stellt die Grundlage dar für weitere fernerkundungsbasierte Analysen im Wald, zum Beispiel die Baumarten-Kartierung oder die Erstellung von Biomasse-Karten, aber auch zum Erkennen künftiger Veränderungen der Holzbodenfläche. Dazu soll die Karte „bestockter Holzboden“ in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden, sofern es dafür eine Finanzierung gibt.

Wichtige Grundlage für die Kartierung der Waldfläche auf der Basis von Fernerkundungsdaten ist eine einheitliche Definition von Wald. Das Copernicus-Beobachtungsprogramm orientiert sich an der internationalen Walddefinition der FAO. Die am Thünen-Institut für Waldökosysteme erstellte Karte verwendet allerdings die für Deutschland optimierte Walddefinition der Bundeswaldinventur. Die Karte wurde mit den Daten der Kohlenstoffinventur 2017 validiert und erreicht eine Gesamtgenauigkeit von über 95 %.

Karte dominierender Baumarten
(https://atlas.thuenen.de/layers/geonode:Dominant_Species_Class)
Die Karte der dominierenden Baumarten im Wald, die das Thünen-Institut für Waldökosysteme in Kooperation mit der Humboldt-Universität zu Berlin und der Technischen Universität Berlin entwickelt hat, deckt die gesamte Waldfläche Deutschlands für den Referenzzeitraum 2017/2018 ab. Dadurch wird es zum Beispiel möglich, baumartenspezifische Veränderungen des Waldes in den von Waldschäden geprägten Jahren nach 2018 zu analysieren. Ebenso kann die Baumartenkarte eine wichtige Eingangsgröße für eine Resilienz-Analyse des Waldes mit Blick auf das sich verändernde Klima darstellen – also die Frage, wie bestimmte Baumarten oder Baumbestände mit den Klimaänderungen zurechtkommen.

Für die Kartenerstellung wurden die Daten der Bundeswaldinventur mit Sentinel-2- und Sentinel-1-Satellitendaten des Copernicus-Programms kombiniert und mit Verfahren des maschinellen Lernens verarbeitet. Regionale Wuchsbedingungen wurden durch Wetter- und Klimadaten des Deutschen Wetterdienstes und durch ein deutschlandweites Höhenmodell berücksichtigt.

Als Referenzdaten zur Erstellung der Baumartenkarte dienten die umfangreichen Daten der Bundeswaldinventur. Die statistische Überprüfung zeigte, dass sich die häufigsten Baumarten wie Fichte, Kiefer, Buche und Eichen gut voneinander trennen lassen. Es zeigte sich aber auch, dass noch Forschungs- und Optimierungsbedarf besteht bei sehr jungen Beständen oder bei Mischwäldern mit vielen unterschiedlichen Baumarten auf kleinem Raum. Dennoch ist die jetzt veröffentlichte Karte mit 11 Baumartengruppen ein zentraler Schritt in der Entwicklung von flächendeckenden, waldbezogenen Informationen, die viele Folgeanalysen auf nationaler Ebene ermöglicht.

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• Planet Erde

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Quelle: DLR 7. Oktober 2022.

7. Oktober 2022 – Seit vergangener Woche bestimmen die Lecks an den Erdgaspipelines Nord Stream 1 und 2 die Schlagzeilen im Ostseeraum. Ersten Schätzungen zufolge sind dabei innerhalb weniger Tage zwischen 100 und 500 Kilotonnen Methan ins Meer geströmt. Unklar ist derzeit noch, welcher Anteil des Methans davon im Ozean verbleibt, und wieviel Methan in die Atmosphäre entwichen ist. In Zusammenarbeit mit dem Umweltprogramm der Vereinten Nationen gelang es nun dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), der Technischen Universität Braunschweig und weiteren Partnern erstmals direkt vor Ort in der Luft die Methankonzentrationen an den Lecks der Nord-Stream-Pipelines zu vermessen. Dazu bestückte das Forschungsteam eine Hubschraubermesssonde mit Instrumenten und flog diese am 5. Oktober 2022 über der Ostsee. Zudem werteten Forscherinnen und Forscher des DLR Radardaten sowie optische Satellitenaufnahmen aus, die den Gasaustritt an den bekannten Lecks bestätigen und den Verlauf ihrer Ausdehnung andeuten.

„Die kurzfristig organisierten Aktivitäten des DLR rund um die Analyse der Lecks an den Nord Stream-Pipelines zeigen unsere Leistungsfähigkeit und vielschichtigen Möglichkeiten der Erdbeobachtung“, sagt DLR-Bereichsvorständin Raumfahrt Dr. Anke Pagels-Kerp. „Mit den Flügen in der Region der Leckagen werden wir genauer verstehen können, wieviel Methan auch jetzt noch austritt und wie es sich lokal an den Austrittsstellen ausbreitet. Mittels der Radarbeobachtungen aus dem All, sehen wir das Potential unsere maritime Infrastruktur zukünftig intensiver zu überwachen, unabhängig von Bewölkung, Wetter und Tageszeit.“

Messinstrumente schweben 50 Meter über dem Meer
In enger Kooperation mit dem Institut für Flugführung (IFF) der Technischen Universität Braunschweig fanden insgesamt zwei Hubschrauberflüge ausgehend von der polnischen Küste bei Kohlberg statt. Das IFF betreibt die hubschraubergetragene Schleppsonde HELiPOD mit umfangreicher Technik für atmosphärische Messungen, die bereits im Juni 2022 bei Messungen der Methan-Emissionen aus Steinkohle-Schächten in Polen sowie bei der internationalen Arktis-Driftkampagne MOSAiC im Einsatz war. Der HELiPOD wird als Schlingenlast an einem rund 25 Meter langen Seil unter dem Hubschrauber geflogen. Für die aktuellen Flüge war dieser zusätzlich mit einem Methaninstrument des DLR-Instituts für Physik der Atmosphäre bestückt. Eine wichtige Hilfestellung leistete das Technische Hilfswerk Braunschweig (THW) bei der kurzfristigen logistischen Vorbereitung der Messungen. Den Hubschrauber stellte die polnische Firma Helipoland zur Verfügung.

Die Messflüge wurden zudem durch die IMEO Initiative des UN-Umweltprogramms (UNEP) unterstützt. „Die Methanlecks von Nord Stream 1 und 2 haben deutlich gemacht, wie wichtig es ist, die Methanemissionen weltweit genau zu überwachen, und zwar auf allen zeitlichen und räumlichen Skalen. UNEP ist stolz darauf, diese Messung durch das DLR unterstützt zu haben“, sagt Manfredi Caltagirone, Leiter des International Methane Emissions Observatory (IMEO) des UN-Umweltprogramms, und fügt hinzu: „IMEO wird weiterhin daran arbeiten, Methanemissions-Daten weltweit verfügbar zu machen, um die Reduzierung der Methanemissionen zu beschleunigen.“

Bei den Flügen konnten Messungen auf der windzugewandten Seite (im Luv) und auf der windabgewandten Seite (im Lee) der bekannten Stellen der Lecks durchgeführt werden. „Dabei konnten wir mit den Instrumenten im HELiPOD auf niedrigen Höhen bis hinunter auf etwa 50 Meter über dem Meer Daten sammeln“, erklärt die Leiterin der Messkampagne Dr. Anke Roiger vom DLR-Institut für Physik der Atmosphäre. „Die detaillierten Messungen der Methankonzentration im Umfeld der Lecks werden uns helfen die Ausbreitung der Methanemissionen aus den verschiedenen Lecks zu charakterisieren und somit die Schätzungen der Emissionsraten zu prüfen. Diese direkten flugbasierten Messungen in der Luft schließen die Beobachtungslücke zwischen den Boden- und Satellitenbeobachtungen der letzten Tage.“ Während der Flüge zeigte der HELiPOD-Missionsmonitor im Cockpit die Messungen online an, sodass der Hubschrauber erfolgreich durch die optisch unsichtbaren Methanwolken fliegen konnte.

Erdgas besteht größtenteils aus Methan, das nach Kohlenstoffdioxid das zweitwichtigste anthropogene Treibhausgas ist. Messflüge des DLR hatten in den letzten Monaten bereits mit HALO-Flügen in Kanada und Falcon-Flügen an der Westküste Zentralafrikas Methanquellen untersucht. Besonderes Interesse galt dabei der Analyse von Emissionen der jeweils aktiven Öl- und Gasindustrie, aber auch natürlichen Quellen wie Feuchtgebieten und auftauende Permafrostböden. Die Methandetektion aus dem All ist mit heutigen passiven Satelliten insbesondere über dem Meer noch sehr ungenau. Zukünftig wird die deutsch-französische Satellitenmission MERLIN (Methane Remote Sensing Mission) mittels eines am DLR entwickelten laserbasierten LIDAR-Sensors regionale und globale Emissionen des Treibhausgases Methan deutlich präziser aus dem All bestimmen können.

Satellitenbeobachtung aus dem All – Potential für das Monitoring maritimer Infrastrukturen
Satellitenaufnahmen aus dem Weltall, aufgenommen vom europäischen Radarsatelliten Sentinel-1A, konnten am 29. September und 1. Oktober 2022 das fortwährende Austreten von Gas bestätigen. Die hohe austretende Gasmenge erzeugte an der Wasseroberfläche starke Strudel, die das Radarsignal stärker zurückstreuen als das umgebende „ruhigere“ Wasser und dadurch in den Radaraufnahmen gut sichtbar sind. Sentinel-1A umkreist die Erde in einer Höhe von rund 700 km auf einer sonnensynchronen Umlaufbahn und ist dank seiner aktiven Radarantenne in der Lage, die Meeresoberfläche durch Wolken und Nebel hindurch abzubilden – bei jedem Wetter, Tag und Nacht. Hinzugezogen zu den Auswertungen wurden auch Aufnahmen des optischen Satelliten Sentinel-2 vom 30. September.

Mit den unerwarteten Lecks in den Pipelines Nord Stream 1 und Nord Stream 2 rückt das kontinuierliche Monitoring kritischer maritimer Infrastrukturen verstärkt in den Fokus. Hier könnten vor allem wetterunabhängig beobachtende Radarsatelliten zukünftig eine wichtige Rolle spielen. „Die notwendigen Satelliten wie Sentinel-1A, aber auch die deutschen Satelliten TerraSAR-X und TanDEM-X sind bereits im Orbit. Hinzu kommt bereits 2023 mit Sentinel-1C der nächste Copernicus Radar-Satellit“, erklärt Prof. Stefan Dech, Direktor am Earth Observation Center (EOC) des DLR. „Durch Anpassung der Beobachtungsroutinen könnten die Satelliten zukünftig verstärkt auch zur Beobachtung maritimer Infrastrukturen genutzt werden, um beispielsweise ungewöhnliche Schiffsbewegungen und andere Auffälligkeiten nahe solcher Einrichtungen auf dem Meer frühzeitig zu erfassen. Hier haben wir dank der großen Fortschritte bei der automatischen Datenauswertung und Mustererkennung mittels künstlicher Intelligenz ein großes Potential für zukünftige Monitoring-Systeme und Beobachtungsalgorithmen.“ Ergänzt werden diese Fähigkeiten schon heute durch die Nutzung optischer Satelliten wie beispielsweise Sentinel-2 oder auch Landsat.

Das Earth Observation Center (EOC) betreibt am DLR-Standort in Neustrelitz neben Funktionen des ESA Kern-Bodensegments auch eigene Systeme, um Sentinel-Daten zu empfangen und diese in nahe Echtzeit auszuwerten. Dabei stellt die Nutzung im Kontext der maritimen Sicherheit einen Schwerpunkt dar: So liefern Satellitendaten längst eine wichtige Grundlage bei der Beobachtung der Wind- und Seegangsverhältnisse sowie bei der Erkennung von Ölverschmutzungen, Gefahrstoffverklappung oder illegaler Fischerei.

An den Standorten in Neustrelitz und in Bremen betreibt das DLR zwei Forschungsstellen „Maritime Sicherheit“. In Bremen entwickelte thematische Prozessoren, etwa zur Detektion von Schiffen oder Eisbergen aus Radarsatellitenaufnahmen, werden in die hierfür in Neustrelitz entwickelten Systeme eingebunden und operationalisiert. Ergänzend arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in Neustrelitz an Daten optischer Satelliten für integrierte Lösungen, die verschiedene Satelliteninstrumente und Aufnahmen kombinieren.

Am neugegründeten DLR-Institut für den Schutz maritimer Infrastrukturen in Bremerhaven laufen bereits erste Forschungsarbeiten, wie zukünftig Lagebilder über und unter Wasser realisiert und geschickt genutzt werden können. Unter Berücksichtigung der gesellschaftlichen Rahmenbedingungen werden diese Technologien in enger Abstimmung mit Behörden und Betreibern erprobt und für die Marktreife vorbereitet.

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• Krieg in der Ukraine – Auswirkungen auf die Raumfahrt

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Quelle: ESA; 17. August 2022.

Der Rhein, der von den Schweizer Alpen bis zur Nordsee fließt, ist ein wichtiger Schifffahrtsweg für viele Produkte, von Getreide über Chemikalien bis hin zu Kohle. Wenn der Wasserstand sinkt, müssen Frachtschiffe mit reduzierter Ladung fahren, um nicht auf Grund zu laufen.

An der Engstelle Kaub in der Nähe von Frankfurt sank der Wasserstand am Montag auf 32 cm, gegenüber 42 cm in der vergangenen Woche. Schiffe benötigen jedoch rund 1,5 m, um voll beladen fahren zu können, so dass es für größere Schiffe schwierig ist, die Gewässer zu passieren. Frachtschiffe können zwar weiterhin fahren, aber nur mit etwa 25 bis 35 % der Schiffskapazität.

Die Niedrigwasserstände treten früher als üblich ein, wobei die niedrigsten Wasserstände normalerweise im September oder Oktober verzeichnet werden. Die für diese Woche vorhergesagten niedrigeren Temperaturen und Niederschläge könnten dem Rhein jedoch Erleichterung verschaffen.

Das Phänomen, mit dem der Rhein konfrontiert ist, ist in weiten Teilen Europas nach einem ungewöhnlich heißen und trockenen Sommer, der zu Waldbränden und Wasserknappheit führte, üblich.

Die Copernicus Sentinel-2-Satelliten nehmen hochauflösende Bilder auf, die Informationen über die Bedingungen auf der Erde liefern, z. B. über die Pflanzenwelt, den Boden und die Küstenregionen. Die Mission besteht aus zwei Satelliten, die beide mit einem innovativen multispektralen Bildgeber ausgestattet sind – einer Kamera, die optische Bilder über einen Bereich von Wellenlängen jenseits des sichtbaren Lichts aufnimmt. Weitere Informationen über den Satelliten Sentinel-2 finden Sie unter https://www.esa.int/Applications/Observing_the_Earth/Copernicus/Sentinel-2

Über die Europäische Weltraumorganisation

Die Europäische Weltraumorganisation (ESA) ist das Tor Europas zum Weltraum.

Die ESA ist eine 1975 gegründete zwischenstaatliche Organisation, die den Auftrag hat, die Entwicklung der europäischen Raumfahrtkapazitäten zu gestalten und sicherzustellen, dass die Investitionen in die Raumfahrt den Bürgern Europas und der Welt zugute kommen.

Der ESA gehören 22 Mitgliedstaaten an: Österreich, Belgien, die Tschechische Republik, Dänemark, Estland, Finnland, Frankreich, Deutschland, Griechenland, Ungarn, Irland, Italien, Luxemburg, die Niederlande, Norwegen, Polen, Portugal, Rumänien, Spanien, Schweden, die Schweiz und das Vereinigte Königreich. Slowenien, Lettland und Litauen sind assoziierte Mitglieder.

Die ESA hat eine formelle Zusammenarbeit mit fünf Mitgliedstaaten der EU aufgenommen. Kanada nimmt im Rahmen eines Kooperationsabkommens an einigen ESA-Programmen teil.

Erfahren Sie mehr über die ESA unter www.esa.int

Durch die Koordinierung der finanziellen und intellektuellen Ressourcen ihrer Mitglieder kann die ESA Programme und Aktivitäten durchführen, die weit über die Möglichkeiten eines einzelnen europäischen Landes hinausgehen. Sie arbeitet insbesondere mit der EU bei der Umsetzung der Programme Galileo und Copernicus sowie mit Eumetsat bei der Entwicklung von meteorologischen Missionen zusammen.

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• Klimawandel

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Quelle: UniBw M 7. Juli 2022.

7. Juli 2022 – Die Professur für Erdbeobachtung an der Universität der Bundeswehr München befasst sich als Projektpartner mit der Entwicklung von vollautomatischen, KI-basierten Georeferenzierungs-Verfahren für die Infrarot-Aufnahmen der Satelliten.

Die Waldbrandsaison ist momentan wieder in vollem Gange. Solche Brände gilt es möglichst schnell zu entdecken, um größeren Schaden zu verhindern. Mit dem Projekt SERAFIM sollen Waldbrände mithilfe von Satelliten schneller als bislang erkannt werden. Zu den Verbundpartnern gehört neben der Universität der Bundeswehr München auch das Unternehmen OroraTech GmbH, das für die Entwicklung und den Launch der Satelliten zuständig ist sowie das deutsche Fernerkundungsdatenzentrum des Deutschen Zentrums für Luft und Raumfahrt (Abteilung Georisiken und zivile Sicherheit), das die Waldbranddetektion von wissenschaftlicher Seite mit statistischen Analysen begleitet.

Schnellere Alarmierungsketten
Traditionell werden Waldbrände mittels Wachtürmen, Flugstaffeln oder auch durch Patrouillen detektiert und überwacht. Diese Methoden sind allerdings wenig effizient und lassen sich nur schwer auf größere und entfernte Gebiete skalieren. Mit der Satelliten-Fernerkundung durch viele Satelliten im Rahmen einer Satellitenkonstellation ist es dagegen möglich, große Gebiete mit mehreren Überflügen pro Tag kosteneffizient zu überwachen. Zwar gibt es für die Detektion von Waldbränden bereits eine Reihe von Satellitenmissionen staatlicher Institutionen, allerdings weisen diese laut Prof. Michael Schmitt verschiedene Schwachpunkte auf. Zum einen seien diese optischen Satellitenmissionen häufig so designt, dass der Überflug über die relevanten Gebiete vormittags stattfindet. Am Nachmittag existiere eine Lücke von etwa sechs Stunden, in der keine entsprechenden Daten verfügbar sind. „Waldbrände entstehen typischerweise nachmittags, wenn es besonders heiß und trocken ist. Entsprechend wichtig sind Beobachtungen am Nachmittag“, erklärt der Wissenschaftler.

Eine weitere problematische Komponente bisheriger öffentlicher Satellitenmissionen sei, dass Tage oder Wochen vergehen können, bis ein Datenprodukt öffentlich zur Verfügung steht: „Das ist einfach zu spät. Das Ziel von SERAFIM ist daher, schnellere Alarmierungsketten zu schaffen und somit den schnellsten Waldbrand-Erkennungsservice der Welt anzubieten“, so Prof. Schmitt.

KI-basierte Georeferenzierungs-Verfahren
Der Projekt-Schwerpunkt der Professur für Erdbeobachtung liegt bei der Optimierung der Georeferenzierung, also der Einordnung der Daten in ein georäumliches Koordinatensystem. Diese genaue Lokalisierung der Bilddaten ist eine Herausforderung: Die Infrarot-Satellitendaten, mit denen man Waldbrände erkennt, basieren wie alle optischen Bilder auf einem winkelbasierenden Messprinzip. Bereits kleine Winkelfehler auf große Distanzen können zu enorm großen Lagefehlern führen. Wenn man also auf Basis der vom Satelliten zur Verfügung gestellten Informationen das Bild rechnerisch auf der Erdoberfläche verorten möchte, dann geht das selbst mit den besten optischen Satellitenmissionen nicht höchst genau.

Hier möchte Prof. Schmitt mit seinem Team ansetzen: „Wenn man der Feuerwehr bzw. einer Einsatztruppe Informationen über den Standort eines Waldbrands gibt und dabei einen Kilometer danebenliegt, ist das nicht sehr hilfreich. Unsere Aufgabe ist daher, KI-basierte Verfahren zu entwickeln, die eine vollautomatische und hochgenaue Verortung dieser Satellitenbilder ermöglichen, damit man dann die detektierten Waldbrände auch genau lokalisieren kann.“ Für eine präzise Georeferenzierung will das Forscherteam auf bereits existente Referenzdaten zurückgreifen: Die thermalen Infrarotaufnahmen der OroraTech-Satelliten sollen KI-basiert mit optischen Satellitenbildern der Sentinel-2-Mission abgeglichen werden.

Das Projektteam muss dabei vor allem mit zwei Schwierigkeiten umgehen: Die Daten des thermalen oder des mittleren Infrarots haben eine relativ lange Wellenlänge im Vergleich zum sichtbaren Licht, man misst bzw. beobachtet damit im Wesentlichen Oberflächentemperaturen. Das bedeutet, man sieht dabei keine klassischen Farben, ein Pixel ist heller im Bild, wenn es sehr warm ist und dunkler, wenn es sehr kalt ist. Eine sehr warme Temperatur ist allerdings nicht immer automatisch auch ein Beleg für einen Waldbrand. Zudem haben solche Thermal-Infrarotaufnahmen technisch bedingt eine vergleichsweise niedrige Auflösung von lediglich ca. 100 Metern pro Pixel.

In einem zweiten, kleineren Arbeitspaket werden die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen außerdem explorativ untersuchen, welche KI-basierten Verfahren heutzutage genutzt werden können, um Waldbrände mit noch höherer Zuverlässigkeit zu detektieren.

Prototypischer Satellit bereits im Orbit
Das Projekt befindet sich momentan noch im Anfangsstadion, allerdings hat die OroraTech GmbH bereits den ersten prototypischen Satelliten „FOREST-1“ erfolgreich in den Orbit versandt. Am Ende soll nicht nur ein einzelner Satellit, sondern eine Konstellation von sieben Kleinsatelliten ein zeitlich möglichst engmaschiges, globales Monitoring erlauben. Das Unternehmen möchte die Daten weltweit ihren Kunden aus der Versicherungswirtschaft, der Forstwirtschaft, Feuerwehren, dem Katastrophenschutz, dem Technischen Hilfswerk usw. über eine browserbasierte Plattform zur Verfügung stellen.

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• Planet Erde

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Quelle: Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) 9. Juni 2022.

9. Juni 2022 – Extensiv genutztes Grünland beherbergt eine hohe Artenvielfalt, übernimmt als Kohlenstoffspeicher eine wichtige Funktion für den Klimaschutz und ist Ort der Futter- und Nahrungsmittelproduktion. Diese Ökosystemleistungen sind jedoch gefährdet, wenn auf den Flächen die Produktivität gesteigert werden soll und deswegen die Nutzung intensiviert wird. Bislang fehlen über größere Flächen Angaben dazu, wie es um den Zustand der Wiesen und Weiden in Deutschland bestellt ist. Forscher des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung (UFZ) haben nun im Fachmagazin Remote Sensing of Environment beschrieben, wie man mittels Satellitendaten und dem Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens die Landnutzungsintensität beurteilen kann.

Im Juni 2015 startete die Raumfahrtmission Sentinel-2 mit dem Erdbeobachtungssatellit Sentinel-2A, im März 2017 wurde Sentinel-2B auf die Reise geschickt. Seitdem kreisen die beiden Satelliten im Weltall in einer Höhe von fast 800 Kilometern und liefern als Teil des Copernicus-Programms der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) unter anderem Daten für den Klimaschutz und die Landüberwachung. Alle drei bis fünf Tage machen sie Aufnahmen im sichtbaren und infraroten Bereich des elektromagnetischen Spektrums, die dank einer sehr hohen Auflösung von bis zu 10 Metern beste Voraussetzungen liefern, um zum Beispiel Veränderungen der Vegetation zu erkennen. Diese frei zugänglichen Daten nutzte ein interdisziplinäres Forscherteam des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung (UFZ), um daraus beispielhaft für die Jahre 2017 und 2018 zu untersuchen, wie intensiv in Deutschland Grünland genutzt wird – eine Fläche, die nach Angaben des Statistischen Bundesamts rund 4,7 Millionen Hektar und damit fast 30 Prozent der landwirtschaftlichen Nutzfläche ausmacht. „Wir brauchen mehr Informationen zur Landnutzungsintensität von Grünland, um die Stabilität und die Funktionsweise unserer Ökosysteme besser verstehen zu können. Je intensiver Grünland genutzt wird, umso stärker werden die Primärproduktion, der Stickstoffeintrag oder die Widerstandsfähigkeit gegenüber Klimaveränderungen beeinflusst“, sagt Erstautor Dr. Maximilian Lange. Er forscht als Wissenschaftler im UFZ-Department Remote Sensing, das in das gemeinsam von UFZ und Universität Leipzig betriebene „Remote Sensing Centre for Earth System Research“ eingebettet ist.

Voraussetzung für den dauerhaften Erhalt des Grünlands ist dessen Nutzung. Fällt sie weg, verbuschen die Flächen. Doch wie intensiv das Management erfolgt, ist entscheidend dafür, wie gut Grünland Ökosystemleistungen erbringen kann. Es werden jedoch bundesweit keine Daten veröffentlicht, wie die Landwirte ihre Grünlandflächen bewirtschaften. Der UFZ-Wissenschaftler leitete nun für Deutschland aus den Satellitendaten mit einer Auflösung von 20 Metern flächendeckend Aussagen zur Mahdhäufigkeit, zur Intensität der Beweidung durch Rinder, Pferde, Schafe und Ziegen sowie zur Düngung ab. „Das Ausmaß dieser drei Managementarten entscheidet maßgeblich über die Nutzungsintensität“, sagt Maximilian Lange. Für die Mahdfrequenz definierte er Klassen von 0 (nicht gemäht) bis 5 (fünf Mal pro Jahr gemäht), aus einem Mix aus Anzahl, Art und Alter der Tiere errechnete er die Beweidungsintensität von 0 bis 3 (stark beweidet); bei der Düngung unterschied er zwischen gedüngt und nicht gedüngt. Diese drei Kategorien fasste er zu einem Index zusammen, der die Bewirtschaftungsintensität einer Grünlandfläche von „extensiv“ bis „intensiv“ wiedergibt.

Um aus der Menge an Messwerten, die die Forscher aus den Satellitenaufnahmen erhielten, Informationen zu den drei Nutzungsparametern herauszuziehen, setzte er auf die Künstliche Intelligenz (KI). „KI kann sehr effizient Informationen aus komplexen Daten gewinnen, die der Mensch nicht mehr erfassen kann. Algorithmen des maschinellen Lernens können mittels Referenzdaten Muster in den Satellitendaten erkennen, die wir dann auswerten und weiterverwenden können, um flächenhafte Aussagen zu treffen“, sagt er. Bei den Referenzdaten setzte Maximilian Lange auf Freilanddaten aus drei Biodiversitäts-Exploratorien, die die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) im Hainich, in der Schorfheide und der Schwäbischen Alb finanziert. Dort laufen seit 2006 im Rahmen von Langzeituntersuchungen auf unterschiedlich intensiv genutztem Grünland zahlreiche Experimente, die sich u.a. damit befassen, wie sich die Landnutzung auf die Biodiversität auswirkt und welche Effekte eine Veränderung der Artenzusammensetzung auf Ökosystemprozesse hat.

Um zu beurteilen, wie genau maschinelles Lernen aus den Satellitendaten die tatsächliche Grünlandnutzung erkennt, setzte Lange auf zwei Algorithmen: zum einen auf Random Forest, eine Standardmethode in der Fernerkundung zur Klassifizierung der Landbedeckung, zum anderen auf die Deep Learning-Methode CNN (Convolutional Neural Networks), die vor allem in der Bildverarbeitung eingesetzt wird. Das Ergebnis: „Beide Methoden bilden die Realität gut ab, die CNN-Methode sogar noch etwas besser“, sagt er. Mit der CNN-Methode erhielt der UFZ-Forscher eine Annäherung an die Daten aus den DFG-Biodiversitäts-Exploratorien, die zum Beispiel für das Jahr 2018 zwischen 66 und 85 Prozent betrug (Beweidungsintensität 66 Prozent, Mahdregime 68 Prozent, Düngemitteleinsatz 85 Prozent). Mit der Random Forest-Methode lagen die Zahlen bei allen drei Parametern etwas darunter. Für vergleichbare ökologische Fernerkundungsstudien ist dieser ermittelte Klassifikationsbereich ein hoher Wert, der aber noch gesteigert werden könnte, wenn mehr Praxisdaten zur Grünlandnutzung verfügbar wären. „Je mehr Daten man für das Trainieren einer Methode des Deep Learnings nutzen kann und je genauer diese Daten sind, umso präziser werden hinterher die Ergebnisse“, sagt Maximilian Lange. Um in einem weiteren Schritt die Plausibilität der Satellitendaten zu untersuchen, überprüfte er die Ergebnisse in vier exemplarischen Regionen in Deutschland. Zwei dieser Regionen (Oberallgäu, Dithmarschen) sind für ihre intensive Grünlandnutzung bekannt, während eine in der Nähe des Biosphärenreservats Rhön nur moderat und die andere als Naturschutzgebiet in Sachsen-Anhalt nur gering bewirtschaftet wird. Auch bei diesem Abgleich stimmten die Ergebnisse aus der Fernerkundung mit denen aus der Praxis überein.

Insgesamt fand das UFZ-Team für Deutschland heraus, dass das Grünland 2018 weniger intensiv genutzt wurde als im Jahr 2017. „Dies ist vor allem auf die Dürre im Jahr 2018 und den damit verbunden Produktivitätsverlust des Grünlands zurückzuführen“, sagt Dr. Daniel Doktor, Letztautor der Publikation und Leiter der Arbeitsgruppe Landbedeckung am UFZ. Den Berechnungen zufolge wurden beispielsweise im Jahr 2018 64 Prozent des Grünlands nicht gemäht, 2017 waren es nur 36 Prozent. „Die Ergebnisse zeigen auch, wie regional unterschiedlich Grünland in Deutschland genutzt wird. In Regionen wie dem Allgäu oder in Schleswig-Holstein ist die Pflege zum Teil sehr intensiv, in Brandenburg oder Teilen Sachsens dagegen deutlich extensiver“, bilanziert er. Diese Auswertung sei aber erst ein Anfang. Um mit den Algorithmen des maschinellen Lernens zu noch genaueren Aussagen zu kommen, sind präzisere Managementdaten aus weiteren Regionen Deutschlands nötig.

Weitere Informationen
Die Ergebnisse der Studie haben die UFZ-Forscher in einem Web-Service visualisiert. Die Deutschlandkarte zeigt in einer Auflösung von 20 Metern für die Jahre 2017 und 2018 die Zahl der Mahdereignisse, die Beweidungsintensität, den Einsatz von Dünger, sowie den Grad der Bewirtschaftungsintensität. Bewirtschaftungsintensität 2017/2018

Publikation
Maximilian Lange, Hannes Feilhauer, Ingolf Kühn, Daniel Doktor: Mapping land-use intensities of grasslands in Germany with machine learning and Sentinel-2 time series. Remote Sensing of Environment, 2022.
doi.org/10.1016/j.rse.2022.112888
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0034425722000025

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Quelle: Naturwald Akademie 27. Mai 2022.

27. Mai 2022 – Die Karte zeigt anhand von Aufnahmen aus dem All wie die häufigsten Baumarten verteilt sind. Bisher wurden vonseiten des Bundes nur Karten veröffentlicht, die aufgrund von statistischen Berechnungen den Flächenanteil der Baumarten zeigten. Die neue Karte ist für die Zukunft des Waldes von großer Bedeutung. Nur mit genauer Kenntnis der Baumartenverteilung können an den Klimawandel angepasste Maßnahmen für den Naturschutz und das Waldmanagement entwickelt werden.

Die neue Karte ist Teil des online Waldmonitors der Naturwald Akademie und der Remote Sensing Solutions GmbH. Hier kann nun jeder sehen, wie die Baumarten Fichte, Buche, Kiefer, Eiche, Douglasie und Lärche in Deutschland verteilt sind.

Mehr Daten für besseren Schutz der Wälder notwendig
Jonas Franke von Remote Sensing Solutions erklärt, wie die Satellitendaten des Europäischen Copernicus Programms helfen, wichtige Informationen über den Wald zu gewinnen: „Durch die Nutzung maschinellen Lernens, wurden die großen Datenmengen der Sentinel-Satelliten mit Stichprobendaten aus Forstinventuren kombiniert. Dieses trainierte Datenmodell ermöglichte anschließend die Berechnung der deutschlandweiten Baumartenkarte mit einer Auflösung von 10m pro Pixel.“ Zugang, Verfügbarkeit, Qualität und der Umfang geeigneter forstlicher Referenzdaten variierten stark zwischen den Bundesländern. Die Bereitschaft bei den Forstverwaltungen und nationalen Behörden diese Daten zu veröffentlichen sei sehr unterschiedlich.

„Der weltweit geforderte Schutz von Naturwäldern und eine Klimawandel-angepasste Behandlung der Wälder hängt auch von einem deutlich verbesserten Zugang zu Waldinformationen ab,“ erläutert Torsten Welle von der Naturwald Akademie. Mit der neuen Methode könnten aufwändige Waldinventuren, die nur alle zehn Jahre durchgeführt werden, durch satellitengestützte jährliche Waldbewertungen sinnvoll ergänzt werden. Diese Daten wären dann Entscheidungsgrundlage für Forstexperten und Regierungsbehörden zur Entwicklung von widerstandsfähigen Wäldern.

Hintergrund
Derzeit sind landesweite Informationen über die Verteilung der Hauptbaumarten räumlich nicht eindeutig. Sie konnten bisher nur auf der Grundlage der Stichprobenpunkte aus der alle zehn Jahre durchgeführten Bundeswaldinventur rechnerisch abgeleitet werden. Damit können die Flächenanteile der einzelnen Baumartengruppen errechnet werden. Nun haben die Naturwald Akademie und die Remote Sensing Solutions eine Methode entwickelt, die den genauen Standort dieser Baumarten anzeigt. „Die Genauigkeit der Baumartenkarte hängt von der Anzahl und Verfügbarkeit von Daten aus Forstinventuren ab. Mittels Daten der Bundeswaldinventur konnten wir für sieben Baumartengruppen sehr gute Ergebnisse erzielen. Bei der Fichte konnten wir Genauigkeiten bis etwa 96% erzielen“, sagt Jonas Franke. Bei weniger häufiger Baumarten wie z.B. die Lärche reduziert sich jedoch die Genauigkeit. „Wir hoffen, dass wir mit dieser Entwicklung die Bestrebungen in Politik und Wissenschaft zum digitalen und öffentlichen Waldmonitoring unterstützen. Diese regelmäßige, datengestützte Beobachtung des Waldes ist u.a. im Koalitionsvertrag der Bundesregierung sowie in der EU-Waldstrategie 2030 anvisiert,“ erklärt Torsten Welle.

Das Referenzjahr der Baumartenkarte ist 2017, da dies eine Analyse der Waldzustandsänderungen im Waldmonitor Deutschland ermöglicht.

Die begleitende wissenschaftliche Arbeit „Welle, T., et al.: Dominant tree species map of German forests, befindet sich zurzeit im Peer review Prozess.

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Quelle: ETH Zürich.

20. April 2022 – Seit letztem Jahr befinden wir uns in der UN-​Dekade für die Wiederherstellung von Ökosystemen (engl. «UN Decade on Ecosystem Restoration»). Die Initiative hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 die Degradation der Ökosysteme aufzuhalten, ihr vorzubeugen und bereits entstandene Schäden, wenn möglich zu beheben. Für solche Vorhaben benötigen die Akteure präzise Grundlagen wie zum Beispiel Vermessungen und Karten des Bestands. Ralph Dubayah, Leiter der «Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI)»-​Mission der NASA erklärt in einem Interview: «Wir wissen schlicht nicht, wie hoch die Bäume weltweit sind. […] Wir brauchen globale Karten davon, denn wenn wir Bäume fällen, setzen wir CO₂ in die Atmosphäre frei, und wir wissen nicht, um wie viel es sich handelt.»

Auf die Analyse und Aufbereitung ebensolcher Umweltdaten spezialisiert ist das EcoVision Lab am ETH-​Departement für Bau, Umwelt und Geomatik, das 2017 von ETH-​Professor Konrad Schindler und UZH-​Professor Jan Dirk Wegner gegründet wurde. Im Lab entwickeln die Forscher Machine-​Learning-Algorithmen, die es ermöglichen, großflächige Umweltdaten automatisch zu analysieren. Einer dieser Forscher ist Nico Lang. In seiner Doktorarbeit hat er einen Ansatz – basierend auf neuronalen Netzwerken – entwickelt, um aus optischen Satellitenbildern die Vegetationshöhe ableiten zu können. Daraus konnte er die erste Vegetationshöhen-​Karte erstellen, welche die gesamte Erde abdeckt (engl. «Global Canopy Height Map»).

Ein Novum ist zudem die hohe Auflösung der Karte: Dank Langs Arbeit können Nutzer*innen bis zu 10×10 Meter an jedes Waldstück der Erde heranzoomen, um die Baumhöhe abzulesen. Eine solche Vermessung der Wälder könnte in Zukunft insbesondere im Umgang mit dem CO₂-​Ausstoß wegweisend sein, denn die Baumhöhe ist ein wichtiger Indikator für die Biomasse und die Menge an gespeichertem Kohlenstoff. «Etwa 95 Prozent der Biomasse im Wald sind im Holz und nicht in den Blättern. Daher hängt die Biomasse stark mit der Höhe zusammen», klärt Konrad Schindler, Professor für Photogrammetrie und Fernerkundung, auf.

Trainiert mit Laserscanning-​Daten aus dem Weltraum
Doch wie liest ein Computer die Baumhöhe von einem Satellitenbild ab? «Da wir nicht wissen, nach welchen Mustern der Computer Ausschau halten muss, um die Höhe zu schätzen, lassen wir ihn die optimalen Bildfilter selbst lernen», sagt Nico Lang. Daher zeigt er seinem neuronalen Netzwerk Millionen von Beispielen: Als Input dienen die Bilder der zwei Copernicus Sentinel-​2-Satelliten der Europäischen Weltraumorganisation (ESA). Diese Satelliten nehmen alle fünf Tage jeden Ort der Erde mit einer Auflösung von 10×10 Metern pro Pixel auf. Es sind die qualitativ besten Bilder, die zurzeit öffentlich zugänglich sind.

Daneben muss dem Algorithmus die korrekte Antwort – das heißt die Baumhöhe aus Space-​Lasermessungen der NASA GEDI-​Mission – zur Verfügung gestellt werden. «Die GEDI-​Mission liefert global verteilte, punktuelle Daten der Vegetationshöhe zwischen dem 51. nördlichen und südlichen Breitengrad, sodass der Computer im Trainingsprozess viele verschiedene Vegetationstypen sieht», erklärt Nico Lang. Mit Input und Antwort kann sich der Algorithmus die Filter für Textur-​ und Spektralmuster selbst aneignen. Ist das neuronale Netzwerk erst einmal trainiert, kann es die Baumhöhen aus den mehr als 250.000 Bildern (etwa 160 Terabyte Daten), die für die globale Karte notwendig sind, automatisch schätzen.

In der Fachterminologie nennt sich Langs neuronales Netzwerk Convolutional Neural Network (CNN). Die «Convolution» – zu Deutsch Faltung – ist eine mathematische Operation, bei welcher der Algorithmus die 3×3 Pixel großen Bildfilter über das Satellitenbild gleiten lässt und dadurch Informationen über Helligkeitsmuster im Bild erhält. «Der Trick dabei ist, dass wir die Bildfilter stapeln und der Algorithmus dadurch Kontextinformationen erhält, da er von jedem Pixel bereits Informationen über die Nachbarpixel hat», erläutert Konrad Schindler. Dadurch ist es dem EcoVision Lab erstmalig gelungen mit einer Satellitenkarte auch Baumhöhen von bis zu 55 Meter zuverlässig einzuschätzen.

Weil diese neuronalen Netzwerke mit ihren vielen Schichten «tief» sind, spricht man auch von «Deep Learning». Diese Methode läutete vor rund 10 Jahren eine große Revolution in der Bildverarbeitung ein. Der Umgang mit der schieren Menge an Daten, die dazu nötig ist, ist jedoch nach wie vor eine große Herausforderung: Um die globale Vegetationshöhen-​Karte zu berechnen, bräuchte ein leistungsstarker Rechner allein drei Jahre. «Zum Glück haben wir Zugriff auf den ETH-​Hochleistungsrechencluster, sodass wir nicht drei Jahre auf die Berechnung der Karte warten mussten», lacht Nico Lang.

Transparenz durch Abschätzung der Unsicherheiten
Nico Lang bereitete denn nicht nur ein CNN auf diese Aufgabe vor, sondern gleich mehrere – ein sogenanntes Ensemble – davon. «Ein wichtiger Aspekt für uns war, den Nutzer*innen auch die Unsicherheit der Schätzung mitzuliefern», sagt er. Die insgesamt fünf neuronalen Netzwerke wurden unabhängig voneinander trainiert, wobei jedes seine eigene Schätzung der Baumhöhen angibt.

«Sind alle Modelle einer Meinung, ist die Antwort auf Basis der Trainingsdaten eindeutig. Kommen die Modelle zu unterschiedlichen Antworten, bedeutet dies, dass es eine höhere Unsicherheit in der Schätzung gibt», erklärt Nico Lang. In die Modellierung fließen auch Unsicherheiten in den Daten selbst mit ein: Ist ein Satellitenbild beispielsweise dunstig, ist die Unsicherheit grösser, als wenn die atmosphärischen Verhältnisse gut sind.

Grundlage für zukünftige ökologische Forschung
Dank ihrer hohen Auflösung bietet Langs globale Karte Einblick in interessante Details: «Wir konnten bereits spannende Muster entdecken», erzählt Konrad Schindler. «In den Rocky Mountains beispielsweise wird die Forstwirtschaft in fixen Quadraten betrieben und auch der Regenwald formt interessante Strukturen, die nicht zufällig sein können.» Nun sei es Ökolog*innen möglich, die aufgenommenen Muster und Daten weltumfassend zu interpretieren.

Damit die Forschung weitergeführt werden kann, werden die Karte sowie der Source Code öffentlich zugänglich sein. Erste Interessenten haben sich bereits gemeldet: Walter Jetz, Professor an der Yale Universität, möchte die Global Canopy Height Map zur Biodiversitätsmodellierung nutzen. Doch auch für Regierungen, Verwaltungen und NGOs könnte die Karte interessant sein. «Dank Sentinel-​2 könnte man alle fünf Tage die Vegetationshöhen neu berechnen und hätte so ein Monitoring, um die Regenwaldabholzung zu beobachten», meint Nico Lang.

Darüber hinaus sei es nun auch möglich, regionale Erkenntnisse wie die Eigenschaft von tropischen Blätterdächern als klimatischer Puffer zu wirken, global zu validieren. Gekoppelt mit dem High Carbon Stock Approach, der wertvolle Wälder für Kohlenstoffspeicherung und Biodiversität klassifiziert, ist die Vegetationshöhen-​Karte eine wichtige Grundlage für die Erhaltung und Stärkung der Ökosysteme. Gemäß Langs Berechnungen befindet sich bloß auf 5 Prozent der Landmasse Vegetation von mehr als 30 Metern Höhe und nur 34 Prozent davon stehen in geschützten Gebieten.

Da die GEDI-​Mission im Jahr 2023 beendet werden soll, bietet Langs neu entwickelter Ansatz die Möglichkeit auch zukünftig Vegetationshöhen zu kartieren. Allerdings wäre eine Verlängerung der GEDI-​Mission, über die zurzeit auch international in Mediencall_made diskutiert wird, wichtig, um die Daten mit zukünftigen Satellitenmissionen wie der ESA Biomass Mission abzugleichen und das Modell auf Veränderungen zu kalibrieren.

Originalpublikation:
ETH: https://ethz.ch/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2022/04/neuronales-netzwerk-kann-baumhoehen-von-satellitenbildern-ablesen.html
arXiv: https://arxiv.org/abs/2204.08322

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Quelle: Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG).

8. März 2022 – Das Bundesamt für Kartographie und Geodäsie (BKG) hat ein Verfahren zur bedarfsbezogenen Bereitstellung von Fernerkundungsdaten entwickelt. Für die fernerkundliche Produktion werden derzeit optische Satellitenbilddaten in der Bundesverwaltung bevorzugt eingesetzt. Hierfür ist das sogenannte Mosaik-Verfahren eine wichtige Methode. Das Verfahren wurde mit den von der EU finanzierten Sentinel-2- Daten der europäischen Erdbeobachtungsinitiative Copernicus aufgebaut und kann für jeden optischen Datensatz (inkl. Luftbilder) angewendet werden. Wir stellen mit dieser Methode einen Service zur Verfügung, über den sich optische Fernerkundungsdaten für jedes Gebiet auf der Erde fachlich und bedarfsorientiert aufbereiten lassen.

Über diesen Dienst wird es Nutzern ermöglicht, vorprozessierte und aufbereitete Fernerkundungsinformationen aus dem Erdbeobachtungsprogramm Copernicus, für die Bundesrepublik Deutschland, in bestehende eigene Fachverfahren mit einzubinden.

Die Sentinel-2 Satelliten liefern Aufnahmen im sichtbaren und infraroten Spektrum. Sie sind für die Beobachtung der Landoberflächen optimiert. Die hohe Auflösung von bis zu 10m und die Abtastbreite von 290 km sind ideal, um Veränderungen der Vegetation zu erkennen und etwa Erntevorhersagen zu erstellen, Waldbestände zu kartieren oder das Wachstum von Wild- und Nutzpflanzen zu bestimmen. Der Dienst wird auch an Küsten und Binnengewässern eingesetzt, um etwa das Algenwachstum zu beobachten oder den Sedimenteintrag in Flussdeltas nachzuverfolgen.

Weitere Einsatzbereiche:

• Binnengewässer und Bundeswasserstraßen
• Landmonitoring
• Katastrophen- und Krisenmanagement
• Umwelt- und Naturschutz
• Sicherheit
• Verkehr und Mobilität
• Georessourcen und Georisiken

Der Dienst unterstützt einen Zeitparameter, über welchen die unterschiedlichen Jahresstände abgefragt werden können. Er wird als Web Map Service (WMS) zur kostenfreien Nutzung in unserem Open-Data-Bereich bereitgestellt.

Dokumentation Sentinel2-DE

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Quelle: ESA.

12. November 2021 – Um das Verständnis der aktuellen Trends in der globalen Urbanisierung zu verbessern, entwickeln die ESA und das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Zusammenarbeit mit dem Google Earth Engine-Team den World Settlement Footprint – den weltweit umfassendsten Datensatz über die menschliche Besiedlung.

Die World Settlement Footprint Suite besteht aus mehreren verschiedenen Produkten, von denen zwei in dieser Woche während der Klimakonferenz der Vereinten Nationen (COP26) anlässlich des Cities, Regions & Built Environment Day öffentlich vorgestellt wurden: World Settlement Footprint 2019 (WSF 2019) und World Settlement Footprint Evolution (WSF Evolution). Diese Produkte wurden in mehreren Millionen Stunden Rechenzeit mit Google Earth Engine, der Plattform von Google für die Analyse von Geodaten, erstellt.

WSF 2019, das Informationen über globale menschliche Siedlungen mit beispielloser Detailgenauigkeit und Präzision liefert, enthält Daten der Copernicus Sentinel-1– und Sentinel-2-Missionen, während WSF Evolution durch die Verarbeitung von sieben Millionen Bildern des US-Satelliten Landsat, die zwischen 1985 und 2015 aufgenommen wurden, erstellt wurde und das weltweite Wachstum menschlicher Siedlungen Jahr für Jahr veranschaulicht.

Diese beispiellose Sammlung globaler Produkte zur menschlichen Besiedlung fördert unser Verständnis der Urbanisierung auf globaler Ebene.

Die neuen Produkte des World Settlement Footprint werden für nationale statistische Ämter, lokale Behörden, die Zivilgesellschaft sowie internationale Organisationen, die an der Umsetzung des Ziels 11 der Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung und der Neuen Urbanen Agenda beteiligt sind, von großem Nutzen sein. Der WSF-Datensatz hat sich als Schlüsselressource für die Analyse der Urbanisierung in Entwicklungsländern erwiesen, wo oft keine oder nur unzureichende Informationen verfügbar sind.

Mattia Marconcini, der den World Settlement Footprint des DLR leitet, erklärt: „Zu wissen, wo Menschen leben, wird als einfach erachtet, da frei zugängliche Webdienste auf ihren Plattformen detaillierte Umrisse anbieten. Wenn man sich auf Länder mit niedrigem oder mittlerem Einkommen konzentriert, insbesondere auf ländliche und vorstädtische Gebiete, wird sofort deutlich, dass für weite Teile der Welt keine Informationen über das Gesamtausmaß menschlicher Siedlungen verfügbar sind. Hier kommt der World Settlement Footprint ins Spiel.”

„Der World Settlement Footprint Evolution zeigt uns, wie sehr sich unsere Städte in den letzten 30 Jahren entwickelt haben. Die Verfügbarkeit von Satellitendaten ermöglicht es uns, eine Wissensbasis darüber aufzubauen, was dringend erforderlich ist, um die Ziele der nachhaltigen Stadtentwicklung zu erreichen und fundierte politische Entscheidungen zu treffen.”

Marc Paganini der ESA sagte: „Die Verfügbarkeit kontinuierlicher qualitativ hochwertiger Datenströme und kostenloser Satellitenbeobachtungen wie die Sentinels des europäischen Copernicus-Programms und die Landsat-Missionen in Kombination mit dem Aufkommen automatisierter Methoden für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Datenanalyse sowie die Demokratisierung der Rechenkosten bieten beispiellose Möglichkeiten, die Veränderungen und Trends in der Stadtentwicklung weltweit effizient zu überwachen.

Der World Settlement Footprint ist ein großartiges Beispiel dafür, wie wir die Datenrevolution zum Nutzen aller Länder und Städte mobilisieren können, um niemanden zurückzulassen, was eines der Leitmotive der Agenda 2030 für nachhaltige Entwicklung ist.”

Die neuen WSF-Produkte wurden von einer Reihe von Nutzern, die bereits einen vorläufigen Zugang zu ihnen erhalten haben, positiv aufgenommen. Zu diesen Nutzern gehören die Weltbank, die Asiatische Entwicklungsbank, UN-Habitat und das Internationale Komitee des Roten Kreuzes.

Robert Ndugwa, Leiter der Daten- und Analyseabteilung von UN-Habitat und Verantwortlicher für die globalen Städtestatistiken der UN-Habitat, kommentierte: „Der World Settlement Footprint Evolution hat eine skalierbare Analyse und Berechnung von räumlichen Urbanisierungstrends nicht nur für einzelne Städte und Stadtgebiete, sondern auch auf nationaler und globaler Ebene ermöglicht.

Wir müssen den Aufbau nachhaltiger Städte und menschlicher Siedlungen vorantreiben, und dies hängt davon ab, wie gut wir diese Bereiche messen und wie gut wir das Wachstum all dieser Städte in der Zukunft vorhersagen können. Ich glaube, dass die Erdbeobachtung und die raumbezogenen Technologien uns die nötigen Werkzeuge geben, um diese Entwicklung voranzutreiben.”

Sameh Wahba, Weltbank-Direktor der Global Practice „Urban, Disaster Risk Management, Resilience and Land“, fügte hinzu: „Big Data werden in großem Umfang genutzt, um aktuelle Entwicklungstrends, wichtige Herausforderungen und zukünftige Urbanisierungsszenarien in verschiedenen Regionen zu verstehen und zu analysieren. Die Partnerschaft mit der ESA, dem DLR und anderen Organisationen hat es uns in den letzten Jahren ermöglicht, die Grenzen unseres Wissens zu erweitern und evidenzbasierte Daten für unsere Entscheidungsfindung zu nutzen.

„Mithilfe des World Settlement Footprint Evolution hat unser Team das Hochwasserrisiko wachsender Städte auf der ganzen Welt, wie beispielsweise Bangkok, Thailand, verfolgt. Die Daten deuten auf einen besorgniserregenden Trend hin, den wir beobachten: Neue und ungeplante Siedlungen in überschwemmungsgefährdeten Gebieten haben erheblich zugenommen, insbesondere in Ländern mit niedrigem und mittlerem Einkommen. Die hochauflösenden Daten ermöglichen es uns, gemeinsam mit unseren Partnern auf der ganzen Welt zu ermitteln, wie sich dieses Risiko entwickelt, und die Ursachen für das risikoreiche Städtewachstum zu identifizieren.”

Der World Settlement Footprint 2019 und der World Settlement Footprint Evolution können auf dem DLR Earth Observation Center erkundet werden.

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Quelle: Airbus Defence and Space.

Friedrichshafen, 29. Juli 2021 – Airbus hat die Integration des Copernicus-Satelliten Sentinel- 2C abgeschlossen. Er ist der dritte seiner Art und wird nun nach München gebracht, wo er umfangreiche Umwelttests durchläuft, um seine Weltraumtauglichkeit zu bestätigen. Die Testkampagne wird bis März 2022 dauern.
Die von den Sentinel-2-Satelliten gesammelten Daten werden für die Überwachung von Landnutzung und -veränderungen, Bodenversiegelung, Landmanagement, Land- und Forstwirtschaft, Naturkatastrophen (Überschwemmungen, Waldbrände, Erdrutsche und Erosion) und zur Unterstützung humanitärer Hilfseinsätze genutzt. Die Umweltbeobachtung in Küstengebieten gehört ebenso zu diesen Aktivitäten wie die Überwachung von Gletschern, Eis und Schnee.
Als „Farbsichtgerät“ für das Copernicus-Programm wird Sentinel-2C – wie seine Vorgängersatelliten Sentinel-2A und -2B – optische Bilder aus dem sichtbaren bis kurzwelligen Infrarotbereich des elektromagnetischen Spektrums liefern. Aus einer Höhe von 786 Kilometern wird der 1,1 Tonnen schwere „C“-Satellit weiterhin Aufnahmen in 13 Spektralbändern mit einer Auflösung von 10, 20 oder 60 Metern und einer einzigartigen Schwadbreite von 290 km ermöglichen. Die Teleskopstruktur und die Spiegel bestehen aus Siliziumkarbid, für das Airbus die Pionierarbeit geleistet hat. Das Material bietet eine sehr hohe optische Stabilität und minimiert die thermoelastische Verformung, was zu einer hervorragenden geometrischen Bildqualität führt. Dies ist beispiellos in dieser Kategorie optischer Bildgeber. Jeder Sentinel-2-Satellit sammelt 1,5 Terabyte pro Tag, nach der Kompression an Bord. Die Daten werden mit hoher Geschwindigkeit an Bord formatiert und in der Massenspeicher- und Formatierungseinheit mit höchster Kapazität zwischengespeichert. Datenaufzeichnung und Downlink per Laser können gleichzeitig erfolgen. Die Hochgeschwindigkeitsverbindung vom Weltraum zum Boden zusätzlich zur direkten X-Band-Verbindung wird via EDRS SpaceDataHighway ermöglicht.

Die Sentinel-2-Mission basiert auf einer Konstellation von zwei identischen Satelliten, Sentinel- 2A (gestartet 2015) und Sentinel-2B (gestartet 2017), die auf der gleichen Umlaufbahn, aber 180° voneinander entfernt fliegen, um eine optimale Abdeckung und Wiederholungszeit zu gewährleisten. Die Satelliten umkreisen die Erde alle 100 Minuten und decken alle fünf Tage alle Landflächen der Erde, große Inseln sowie Binnen- und Küstengewässer ab.
Die Sentinel-2-Satelliten erfassen derzeit systematisch alle Land- und Wasserflächen und haben dabei hervorragende Ergebnisse gebracht. Im Jahr 2020 ist die Sentinel-2-Mission nach wie vor die führende europäische Mission in Bezug auf wissenschaftliche, begutachtete Publikationen (1.200 im letzten Jahr) und die an die Nutzer verteilte Datenmenge.
Die Sentinel-2-Mission wurde durch die enge Zusammenarbeit zwischen der ESA, der Europäischen Kommission, der Industrie, den Dienstleistern und den Datennutzern ermöglicht. An ihrer Entwicklung waren rund 60 Unternehmen beteiligt, allen voran Airbus Defence and Space in Deutschland für die Satelliten und Airbus Defence and Space in Frankreich für die multispektralen Instrumente, während Airbus Defence and Space in Spanien für die mechanische Satellitenstruktur verantwortlich ist.
Copernicus, das europäische Umweltüberwachungsprogramm, wird von der Europäischen Kommission (EC) in Partnerschaft mit der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) geleitet. Die Sentinel-Satelliten von Copernicus liefern Fernerkundungsdaten der Erde und stellen wichtige operative Dienste in den Bereichen Umwelt und Sicherheit bereit.

Verwandte Meldungen bei Raumfahrer.net:

• Beobachter der Erde (12. Juni 2020)
• Sentinel-2A im All (3. Juli 2015)
• Sentinel 2A und Sentinel 3A fliegen Rockot (11. Februar 2012)
• Astrium baut Sentinel 2B (2. April 2010)

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• Copernicus (früher GMES)

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Quelle: ESA.

Dieses Update von Google Earth war das umfassendste seit 2017 und ermöglicht es den Nutzerinnen und Nutzern nun, die Erde in einer völlig neuen Dimension – nämlich Zeit – zu entdecken. Diese neue Ansicht unseres Planeten steht nun in Timelapse zur Verfügung und nimmt die Nutzer mit auf eine fast 40-jährige Weltreise durch die Vergangenheit. Das Update zeigt, wie drastisch sich die Erde verändert, zum Beispiel, wie sich der Klimawandel und bestimmtes menschliches Verhalten auswirken.

Die Benutzer können jeden Winkel der Welt erforschen, etwa die sich ständig verändernden Küstenlinien, miterleben, wie Megastädte wachsen, wie Wälder abgeholzt werden und vieles mehr. Google Earth bietet für jeden Themenbereich eine geführte Tour an; so kann man besser verstehen, welche Veränderungen auf unserem Planeten stattfinden und wie die Menschen diese erleben.

Rebecca Moore, Direktorin von Google Earth sagte: „Diese Aktualisierung wurde dank Open Data möglich, die vom Copernicus-Programm der Europäischen Union und seinen Sentinel-Satelliten sowie dem Landsat-Programm von NASA und der US Geological Survey bereitgestellt wurden. Die hochauflösende Bildgebungsmission Copernicus Sentinel-2 war ein wesentlicher Bestandteil bei der Entwicklung der neuen Zeitrafferfunktion von Google Earth und der einzigartigen globalen Ansicht, die wir den Menschen jetzt überall bieten.“

Maurice Borgeaud, Leiter der Abteilung Anwendungen & Klima des ESA-Erdbeobachtungsprogramms sagt hierzu: „Die Nutzung der Sentinel-Satellitendaten im Rahmen des Copernicus-Programms erlaubt es Millionen von Menschen, Veränderungen auf der Erde nachzuverfolgen. Aber die Flotte europäischer Satelliten kann noch viel mehr! Mit ihren Daten können wir nämlich auch sämtliche Aspekte der Veränderungen auf der Erde analysieren, ganz gleich, ob diese einen natürlichen Ursprung haben oder menschengemacht sind. Außerdem können wir bestimmen, wie sie sich auf das Klima auswirken.“

Die Flotte der Sentinel-Satelliten gehört der EU und wurde entwickelt, um die umfassenden Daten und Bilder zu liefern, die für das EU-Umweltprogramm Copernicus benötigt werden. Für die Verbesserung von Timelapse und seiner Funktionalität wurden vor allem Daten der Copernicus-Mission Sentinel-2 genutzt. Diese liefert hochauflösende Bilder, vorrangig für die Landüberwachung.

Die Mission Copernicus Sentinel-2 umfasst eine Konstellation aus zwei identischen Satelliten, die in derselben Polarbahn unterwegs sind, und zwar in einer Entfernung von 180° – für optimale Abdeckung und Datenlieferung. Die Kombination aus hochauflösenden, neuartigen Spektralkapazitäten, einem Sichtfeld von 290 Kilometern und regelmäßigen Überflugzeiten ermöglichen nie dagewesene Aufnahmen der Erde, und zwar alle fünf Tage mit einer räumlichen Auflösung von 10 Metern.

Die Entwicklung der neuen Timelapse-Funktion war zeitaufwändig und machte sogenanntes „Pixel-Crunching“ im Earth Engine, Googles Analyseplattform für raumbezogene Daten, erforderlich. Die animierten Timelapse-Bilder in Google Earth sind aus über 20 Millionen Satellitenbildern, aufgenommen zwischen 1984 und 2020, entstanden. Insgesamt brauchten Tausende von Maschinen in der Google Cloud mehr als zwei Millionen Stunden lang, um 20 Petabyte Satellitenbilder in ein einziges 4,4 Terapixel großes Videomosaik zu verarbeiten.

In Timelapse können die Nutzer einen beliebigen Ort im Suchfeld eingeben und sich seine Veränderung im Zeitraffer ansehen. Google Earth wird für das nächste Jahrzehnt jährlich mit Timelapse-Daten ergänzt, denn immer mehr Satellitenbilder werden verfügbar sein.

Entdecken Sie die neue Ebene in Google Earth in Timelapse.

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Quelle: Universität Würzburg

Geschlossene Grenzen, gestörte Lieferketten, gedrosselte Produktion: Die Einschränkungen in der Corona-Krise haben im März und April 2020 die Wirtschaft weitgehend lahmgelegt. Das führte auch dazu, dass es auf den Straßen viel weniger Verkehr gab.

In dieser Situation hatte der Würzburger Student Henrik Fisser eine Idee: Ob er wohl mit Satellitendaten die Lastkraftwagen auf den Straßen ausmachen und zählen könnte? Und ob sich aus dem Vergleich aktueller und älterer Daten erkennen ließe, wie stark der Lkw-Verkehr durch die Corona-Krise geschrumpft ist?

Beides funktioniert. Fisser hat sich Aufnahmen des Satelliten Sentinel-2 vorgenommen, die das Ruhrgebiet mit seinen vielen Autobahnen abbilden. „Weil Lkw sich bewegen und eine bestimmte Größe haben, ergibt sich in den Daten eine regenbogenartige Signatur“, erklärt der Student. Es gelang ihm, die Lkw in den Satellitendaten automatisiert zu detektieren – dank eines speziellen Rechenverfahrens, das er dafür entwickelt hat.

Ein Viertel weniger Lkw-Verkehr
Ergebnis: Im Lockdown der Corona-Krise waren im Schnitt rund 25 Prozent weniger Lkw im Ruhrgebiet unterwegs als an vergleichbaren Tagen in den Vorjahren.

Worüber sich der Würzburger Student besonders freut: Seine Zahlen stimmen gut mit denen überein, die das Institut der deutschen Wirtschaft im Mai 2020 veröffentlicht hat. Demnach ist der Lkw-Verkehr um ein Viertel, der Pkw-Verkehr sogar um über die Hälfte zurückgegangen. Grundlage für diese Zahlen waren Maut- und andere auf der Erde erhobene Verkehrsdaten.

Ausgezeichnet von der ESA
Für sein schönes Ergebnis hat Henrik Fisser einen mit 1.000 Euro dotierten Preis bekommen. Im laufenden COVID-19-Custom-Script-Wettbewerb der Europäischen Raumfahrtagentur ESA wurde er Ende Mai zum Wochengewinner in der Kategorie „Covid-Auswirkungen auf die Wirtschaft“ gekürt.

Im Studium beschäftigt sich Fisser ebenfalls mit dem Thema Erdbeobachtung. Er ist an der Julius-Maximilians-Universität (JMU) Würzburg im internationalen Masterstudiengang EAGLE (Earth Observation and Geoanalyses for the Living Environment) eingeschrieben. Hier gefällt ihm unter anderem, dass auf Englisch unterrichtet wird und dass seine Mitstudierenden von allen Kontinenten kommen.

Praktikum in Uganda als Initialzündung
Fissers Interesse an der Erdbeobachtung wurde in Uganda geweckt. Dort absolvierte er – nach dem abgeschlossenen Bachelorstudium der Geographie an der Uni Köln – ein Praktikum.

„Wir waren in einer ländlichen Region, wo es große Probleme mit Dürren gibt. Mein damaliger Betreuer hat mir klargemacht, dass die Erdbeobachtung potenziell dabei helfen kann, die Ernährung der Menschen zu sichern und besser auf Naturkatastrophen zu reagieren. Danach war ich voll motiviert, das als Master zu studieren.“ Bei Recherchen im Web stieß er auf den Studiengang an der JMU. Er bewarb sich hier, weil ihn unter anderem die informative Internet- und Twitterpräsenz von EAGLE überzeugt hatte.

Aquakulturen für die Fischzucht detektieren
Aktuell macht der EAGLE-Student ein Praktikum beim Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), mit dem die JMU eng zusammenarbeitet. Dort ist er in ein Projekt eingebunden, in dem aus Satellitendaten ermittelt wird, wie stark Aquakulturen für die Fischzucht in Afrika verbreitet sind.

„Das sind meist rechteckige Pools an Land, deren Zahl in den vergangenen Jahren vor allem in China, aber auch in Afrika enorm zugenommen hat.“ Aktuell verarbeitet Fisser mit einer DLR-Berechnungsmethode die Satellitendaten für Ägypten – dieses Land ist der größte Aquakultur-Fischproduzent des Kontinents.

Infos zum Masterstudiengang EAGLE
Der englischsprachige Masterstudiengang EAGLE (Earth Observation and Geoanalyses for the Living Environment) ist am Lehrstuhl für Fernerkundung des Instituts für Geographie und Geologie der JMU angesiedelt. Er vereint Studierende aus aller Welt. Sie lernen hier, wie man Satelliten- und andere Erdbeobachtungsdaten nutzen kann, um die globale Umwelt zu beobachten und Problemen gegenzusteuern, etwa mit einem passenden Management der Landnutzung.

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• Raumfahrt und Corona-Virus

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Quelle: Universität Trier.

Durch den Klimawandel verschärft, haben Stürme, Trockenheit, Schädlinge und Brände die Wälder in Deutschland in den letzten Jahren stark geschädigt. Mit konventionellen Methoden der Bodenbeobachtung lässt sich das Ausmaß der Schäden nicht ausreichend schnell und vollständig ermitteln. Wissenschaftlern der Umweltfernerkundung und Geoinformatik an der Universität Trier ist es möglich, mithilfe von Satellitenbeobachtung aktuelle und aussagekräftige Auswertungen zum Waldzustand zur Verfügung zu stellen. Alle Verantwortlichen erhalten mittels einer Web-Applikation Zugang zu den Karten und Daten. Gerade hat Professor Joachim Hill eine Übersicht zu den Nadelholz-Beständen in Rheinland-Pfalz für den Zeitraum April 2020 an Dr. Joachim Langshausen von der Zentralstelle der Forstverwaltung übergeben.

Die im vergangenen Jahr begonnene erfolgreiche Kooperation wird daher fortgeführt. Landesforsten Rheinland-Pfalz unterstützt die Wissenschaftler der Universität Trier finanziell insbesondere bei der Entwicklung von Auswerteverfahren, die eine möglichst zeitnahe Bereitstellung von Karten zur landesweiten Bewertung der Waldsituation ermöglichen.

Borkenkäfer breitet sich stark aus
Die Mitarbeiter der Umweltfernerkundung und Geoinformatik an der Universität Trier hatten solche Übersichtskarten bereits für April 2019 und Juli 2019 berechnet. Die Auswertungen zeigen beispielsweise, wo sich aufgrund der außergewöhnlich hohen Temperaturen und geringen Niederschläge in den Jahren 2018 und 2019 landesweit Borkenkäfer in bislang kaum gekannten Populationsdichten ausbreiten konnten.

„Die schnelle Bereitstellung und Vergleichbarkeit der Befunde ermöglicht nicht nur eine aktuelle Bewertung der Waldsituation auf der gesamten Landesfläche,“, erklärt Dr. Langshausen, „ergänzend zu unserem sonstigen Datenbestand unterstützen die Karten der Uni Trier Flächenschätzungen, Plausibilitätsprüfungen, zielgenaue Nach­kontrollen und die vorausschauende Planung von forstwirtschaftlichen Maßnahmen zur Stabilisierung der Wälder im Klimawandel.“

Waldschäden werden identifiziert
Bislang nicht erfasste Waldschäden können identifiziert und Hinweise auf Flächen geliefert werden, die im Zuge des regionalen Klimawandels als besondere Risikobereiche für eine weitere Verbreitung von Käfern oder anderen Schädlingen in Frage kommen. Damit leisten die Karten in Zeiten, in denen ein großer Teil des Personals der Forstbehörden durch vor- und nachsorgende Arbeiten vor Ort gebunden ist, einen erheblichen Beitrag zur nachhaltigen Forstwirtschaft in Rheinland-Pfalz.

Die Wissenschaftler greifen insbesondere auf Aufnahmen der Sentinel-2-Satelliten zu, die im Rahmen des europäischen Erdbeobachtungsprogramms Copernicus in das Weltall gebracht wurden. Die Satelliten stellen multi-spektrale Aufnahmen in einer bislang nie gekannten Häufigkeit, Flächenabdeckung und Detailerkennbarkeit bis auf zehn Meter bereit. „Die finanzielle Förderung versetzt uns in die Lage, unsere Verfahren und Methoden weiter zu optimieren und somit den Verantwortlichen Hinweise für eine nachhaltige und an die Bedingungen angepasste Forstwirtschaft geben zu können“, so Prof. Dr. Joachim Hill.

Webseite der Fernerkundung Universität Trier
Webseite Landesforsten Rheinland-Pfalz

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