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INSTITUT FÜR RAUMFAHRTSYSTEMEwww.irs.uni-stuttgart.de

Satellitenfernerkundung

Dr. Maria von Schönermark

Braunschweig, den 28.11.02

Universität STUTTGARTPfaffenwaldring 31, 70550 Stuttgarte-mail: schoenermark@irs.uni-stuttgart.deTel.: 0711/ 6852417

in den Umweltwissenschaften

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Vorteile der Satellitenplattform

•Globale Beobachtung mit dem gleichen Instrument über einen langen Zeitraum

•Schnelle Datenerfassung (Kostenfaktor Personal)

•Daten aus unwegsamen Gebieten oder Bereichen mit zerstörter oder schlechter Infrastruktur

•Keine politischen Beschränkungen

•Flächenmittel gegenüber Punktmessungen

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Probleme der Satellitenplattform

•Bewölkung im optischen Bereich

•Ausreichend Genauigkeit?

•Beobachtungszeitpunkt durch die Umlaufbahn festgelegt (Abhängigkeit von Sonnen-und Beobachterposition und Atmosphärenzustand erfordert Korrektur!)

•Räumliche und zeitliche Auflösung

•Nicht alle Größen sind der Satellitenfernerkundung zugänglich (Modelle!)

•Validierung der Modelle und abgeleiteten Parameter

1

101

102

10 3

104

105

Wie

derh

olun

gsze

it [h

]Räumliche Auflösung und Wiederholungsrate für verschiedene FE-Disziplinen

H - Hydrologie, M - Meteorologie, O - Ozeanographie, marine VerschmutzungF - Forstwirtschaft, K - Kartographie, G - Geologie, NK - Naturkatastrophen, L - Landwirtschaft

1 Tag

1 Monat

1 Jahr

10 J.

O

GK

F

LH

M

NK

räumliche Auflösung [m]1 10 100 1 000 10 000

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Panc

hrom

atic

Mul

tispe

ctra

lH

yper

spec

tral

Spec

tral

Res

olut

ion

REMOTE SENSING

100 m 10 m 1 m 0.1 m 0.01 mSpatial Resolution

9

3

2

18

5

7

46

1 Earth Resources2 Environment3 Agriculture4 Topographic Mapping5 Defense6 Transportation7 Urban8 Forestry9 Water Control

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Satellitenfernerkundung für die Umweltpolitik und Umweltforschung

2 Maßstabsbereiche2 Maßstabsbereiche

• global (Zyklen)

z. B.• Montrealprotokoll 1987• Kyotoprotokoll 1992• Überwachung der Biosphäre als

Indikator für Klimaänderungen• Bio-geochemische Zyklen• Landbedeckungsänderungen• großräumige biologische

Prozesse im Ozean

• lokal bis regional: (Dynamik der Ökosysteme)

z. B.• Eingabeparameter in Modelle• Desertifikation, Degradation,

Abholzung• Landschaftsmonitoring

Kombination verschiedener FE-Daten und anderen Daten ⇒GISSatellitendaten

konkurrenzlos

Der Kohlenstoffkreislauf (in Gt C/a)

Jährliche Mittelwerte zwischen 1988 und 1998, Quelle: IPCC 2000

UnsicherheitUnsicherheit

~ 10 %~ 10 % UnsicherheitUnsicherheit

~ 140 %~ 140 %

UnsicherheitUnsicherheit

~ 35 %~ 35 %

DFD, Bittner, Feb. 2002

Kyoto - Protokoll

• Protokoll zur Klimarahmenkonvention Dez. 1997

• Verpflichtungen zur Begrenzung und Reduzierung von Treibhausgasen

• Berücksichtigung der Senken- und Quellenpotentiale biologischer Systeme im Berechnungsverfahren

• Kyoto - Protokoll – Landoberflächenparameter zur Identifizierung natürlichen Senken bzw. Quellen, wie:

Landnutzungsänderung, landwirtschaftliche Nutzung, Umwandlung von Grasland in Acker, Aufforstung, Entwaldung, Sekundärwälder, degradierte Flächen, Weidelandflächen, Trockenlegung von Feuchtgebieten, Änderungder Böden und die zeitliche Dynamik der Veränderung

L3: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

monthly max-composite: April 1999

DFD, 2002

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Landoberflächen

Atm

osph

äreOzean

Zeitreihenanalysen

Wasserdampfkonzentration, Schnee- und EisbedeckungBodenfeuchte, Landnutzung, ReliefVegetation: Art, Dichte, Typ, Zustand, Blattfläche

Rauhigkeit, OberflächentemperaturChlorophyllgehalt der Blätter

Niederschlag, Strahlungskomponenten

Veränderung der

Landoberfläche

V A L I D I E R U N G

Hydrologische Prozesse

Abfluß-> Modelle

Verdunstung

-> Modelle

globales + korrigiertes

Nullsignal

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BiophysikalischeVariablenBlattflächenindex (LAI)Ca,b

fAPARAlbedoTBodenfeuchteBodeneigenschaften

Pflanzen

ModellStrahlungs-

transportmodell

ErgebnisBiomassen Produktion

Energiebilanz

Wasserdynamik

Nitrogendynamik

Fernerkun-

dungsdaten

Zusatzinformation

Geometrie

Atmosphäre

Zusatzinformation

meteorologische

Daten

Näherungsverfahren zur Informationsgewinnung

LAI (Leaf Area Index) = Blattflächenindex

LAI – Einseitige Fläche aller Blätter pro horizontaler Flächeneinheit

z.B.: Laubwald LAI bis 12

0.8

0.6

0.4

0.2

00 2 4 6 8

LAI

T ran

spi r

a tio

n/

Po t

entia

l Eva

pora

tion

1.0

Beziehung zwischen Tran-spirationsmaßen und dem LAI

Beziehung zwischen dem Ernte-koeffizienten und dem LAI

0

0.5

1.0

1.5

2.0

0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0

DRY SOILWET SOIL

identical weather

Cro

pC

o effi

c ien

t

LAI

Schätzung des Emissions-vermögens mittels LAI

Beziehung zwischenRauhigkeit Z und LAI0

1.0

0.99

0.98

0.97

0.960 1 2 3 4

Emis

sivi

ty

LAI

Z 0h

LAI

b = 5

b = 2

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1. Spektrale Information (Abhängigkeit der Reflexion von der Wellenlänge)

2. Geometrische Information (Abhängigkeit der Reflexion vom Beobachtungswinkel)

Spek

trale

r Ref

lexi

onsf

akto

r R λ

in %

70

60

50

40

30

20

10

0.4 0.6 0.8 1.0

Wellenlänge λ in µm

Wellenlängen1)

(1)

LAI = Ax3 + Bx2 + Cx +D

LAI = A + BxC

LAI = -1/2 (A ln(1-x))

BIRD – Umwelt und Vegetation

Neural Network

hidden layerinput layer

R1

R2

R3

R4

output layer

chlorophyll

L A I

(2)

Statistische Methoden basierend auf Modellen

Reflexionswerte im MERIS - Kanal

560 nm 0.0549665 nm 0.0127890 nm 0.2205

G. Oehmichen,Diss. 2003

Spek

tral

er R

efle

xion

sfak

tor

R λ

in %

Wellenlängen1)7060

5040302010

0.4 0.6 0.8 1.0Wellenlänge λ in µm

(1)

LAI = Ax3 + Bx2 + Cx +D

LAI = A + BxC

LAI = -1/2 (A ln(1-x))

NeuralNetwork

hidden layerinput

layer

R1

R2

R3

R4

output layer

chlorophyll

L A I

(2)

(4)

Modell R = f (LAI, ... n) -> LAI = f (R, ... n)

Winkel2)(3)

Wahrscheinlichkeits-Theorie

Winkel2)

nach Vogt 1997, DLR

LAI-Bestimmung mit einer und mit 9 MISR-Kameras

(4)

Modell R = f (LAI, ... n) -> LAI = f (R, ... n)

Canopy model SAILThe canopy model SAIL (Verhoef 1984)

figure from Vogt (1997)

Leaf Area Index (LAI)

Leaf angle distribution function(planophile, ... , erectophile)

Soil reflectance spectrum

Solar zenith angle: 45°

Nadir view direction

Leaf model SLOPEGerman Aerospace Center

The leaf model SLOPE (Maier 2000)

Chlorophyll-a 15 g/cmµ2

275 g/cmµ

refractive index

water content

dry matter

thickness

carotenoids

leaf type

Chlorophyll a+b

Chlorophyll LAI=5

C hloroph yll = 2 g /cm L AI=5µ Chloro phyll = 3 0 g/cm LAI= 5µ2 2

G reenGreenRed R ed

NIRNIR 1.0 1. 0

0.4 0.40.4 0.4

German Aerospace Center

Chlorophyll = 2 g/cm LAI=5µ Chlorophyll = 30 g/cm LAI=5µ2 2

GreenGreen

Red Red

NIRNIR 1.0 1.0

0.4

0.40.4

0.4

Chlorophyll LAI=0,5

German Aerospace Center

Chlorophyll = 2 g/cm LAI=0.5µ Chlorophyll = 30 g/cm LAI=0.5µ2 2

GreenGreen

Red Red

NIRNIR 1.0 1.0

0.4

0.40.4

0.4

Chlorophyll-a KonzentrationChlorophyll-a concentration in a maple leaf

2

(Gitelson et al. 1996)

µg/cm

Bayesian parameter estimationBayesian parameter estimation

( ) ( ) ( )( ),,

,,|,,,,,,|,, CBApCBAppCBAp prior

γβαγβαγβα

vvv∗=

( ) ( ) ( )( )CBAp

CBAppdCBAp prior ,,,,|,,,,,,|, γβα

γβαγβαv

vv ∗= ∫

( ) ( ) ( ) ( )( )∑

=

∗=N

i

iipriorprior CBAp

CBApppCBAp1

,,,,|,,,,,|, γβα

γβαβαv

LAI

nach Vogt, 1997

Neuralnet 1

rel. azimuth < 90° : RMSE = 1.2rel. azimuth > 90° : RMSE = 2.1

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.

German Aerospace CenterInstitute of Space Sensor Technology

and Planetary Exploration

Calculation of LAI by using a neural networkfor different azimuth angles

Neuralnet 2Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.

German Aerospace CenterInstitute of Space Sensor Technology

and Planetary Exploration

Results of LAI-calculation within the backwardscattering area

LAI

nach Vogt, 1997

Fragestellung der Politik• Politik benötigt Information zur Kontrolle der Vereinbarungen

– auf Staatenebene und global• objektiv • nachvollziehbar • damit akzeptiert

→Eine Bilanzierung der C-Vorräte für einzelne Nationen wird erforderlich– basiert derzeit auf rein statistischen Angaben der Staaten zur

Flächennutzung• nicht objektiv • inkonsistent • daher nicht allgemein akzeptiert

DFD, Bittner, Feb. 2002