Erdbeobachtungsmissionen und Datenprozessierung

Unsere Gruppe konzentriert sich auf die Entwicklung zukünftiger Erdbeobachtungssensoren und modernster Datenverarbeitungsalgorithmen. Unsere Aktivitäten umfassen ein breites Spektrum von Forschungsgebieten wie hyperspektrale Sensoren, Sensor-End-to-End-Simulationen, Nachtbeleuchtung, Strahlungstransport, atmosphärische Korrektur, Big Data sowie die geometrische Fusion von hyperspektralen und Lidar-Daten.

Environmental Mapping and Analysis Program

EnMAP (Environmental Mapping and Analysis Program) ist ein hyperspektraler Weltraumsensor, der für das Jahr 2020 zum Start vorgesehen ist. Die wesentlichen Vorteile eines abbildenden Spektrometers wie EnMAP gegenüber derzeitig operierenden Multispektralsystemen liegen in der erheblich verbesserten Genauigkeit bei der Erfassung und Klassifikation von Oberflächenmaterialien und in der einzigartigen diagnostischen Ansprachemöglichkeit von Mineralen und Pigmenten, die nur über die Aufzeichnung kontinuierlicher Spektren erreicht werden kann. Übergeordnetes Ziel der Mission ist die Beobachtung und Analyse von Ökosystemparametern, die Untersuchungen in den Bereichen Land- und Forstwirtschaft, Böden und Geologie sowie Küsten- und Süßwasserbereiche einschließen. Die Bereitstellung hochwertiger, kalibrierter Daten und extrahierter Parameter, dient einer optimierten Modellierung und einem besseres Verständnis von biosphärisch/geosphärische Prozessen.

EnMAP zeichnet global die von der Erdoberfläche reflektierte Strahlung bildhaft als kontinuierliche hochaufgelöste Spektren (6,5 nm und 10 nm) vom Sichtbaren bis zum kurzwelligen Infrarot (420 nm bis 2450 nm) in 244 Kanälen auf. Damit wird eine optimale diagnostische Erfassung bio-, geochemischer und geophysikalischer Parameter erreicht. Die Streifenbreite eines Bildes beträgt 30 km mit einer Bodenauflösung von 30 m x 30 m Pixelgröße. Der Bordspeicher des Instruments erlaubt die kontinuierliche Aufnahme von 5000 km pro Tag. Zur Beobachtung veränderlicher Phänomene (z.B. Vegetationszyklus) wird, über die Fähigkeit den Satelliten zu schwenken, eine Wiederholrate von 4 Tage realisiert. Das Projekt wird unter der wissenschaftlichen Leitung des Deutschen GeoForschungsZentrums Potsdam mit Unterstützung des industriellen Partners OHB-System AG durchgeführt. Das Management liegt bei der DLR-Agentur, das Bodensegment wird vom DLR-Oberpfaffenhofen geleitet.

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GeoMultiSens – Skalierbare multisensorale Analyse von Geofernerkundungsdaten

Ziel des Verbundprojekts GeoMultiSens ist es, neue effektive Big-Data-Technologien für die fernerkundliche Multi-Sensor-Analyse zu erforschen und ihre Eignung an ausgewählten Anwendungsszenarien zu demonstrieren. Dazu wird eine integrierte Verarbeitungskette entwickelt, mit der sich Datenmengen im Petabyte-Bereich verarbeiten lassen.

Nachtbeleuchtung

Künstliches Licht ist eine eindeutige Signatur der menschlichen Tätigkeit, mit starken Korrelationen zur Bevölkerung, zum wirtschaftlichen Entwicklungstand und zur Elektrifizierungsrate. Es repräsentiert auch eine Form von globalen Veränderungen, die noch wenig erforscht sind, mit Folgen für Ökosystemdienstleistungen und den Verlust der biologischen Vielfalt. Es werden die spektralen, räumlichen und zeitlichen Muster der künstlichen Lichtemission von Städten untersucht.

Künstliche Lichter emittiert aus dem Gebiet nahe dem Berliner Flughafen Tegel, die von Sensoren mit unterschiedlichen räumlichen Auflösungen aufgezeichnet wurden. Satellitenbeobachtungen ermöglichen eine globale und langfristige Überwachung, während Luft- und Astronautenaufnahmen helfen, die einzelnen Lichtquellen zu studieren.

Weitere Details finden Sie in unserer Open-Access-Publikation: http://www.mdpi.com/2072-4292/7/1/1

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Christopher Kyba
Wissenschaftler
Dr. Christopher Kyba
Fernerkundung und Geoinformatik
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14473 Potsdam
+49 331 288-28973
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Prozessierung und Fusionierung von Hyperspektral- und LIDAR-Daten

Flugzeuggestützte Hyperspektraldaten benötigen eine sorgfältige Prozessierung unter Verwendung automatischer, konsistenter, flexibler und robuster Methoden. Die Fusion passiver hyperspektraler mit aktiver LIDAR-Sensorcharakteristik stellt einen aktuellen Forschungsschwerpunkt dar, denn sie ermöglicht eine umfassende Objektcharakterisierung durch die Integration einer hohen spektralen mit einer hohen räumlichen Auflösung. Alle Synergien bezüglich geometrischer und spektraler Anpassung sowie die Verfeinerung der Verarbeitung werden ausgenutzt, um sowohl die Datenqualität als auch den Informationsgehalt zu verbessern.

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Karl Segl
Arbeitsgruppenleiter
Dr. Karl Segl
Fernerkundung und Geoinformatik
Telegrafenberg
Gebäude A 17, Raum 20.15
14473 Potsdam
+49 331 288-1193
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