Jahresbericht 2018-2019

Lehrstuhl für Fernerkundung Prof. Dr. Christiane Schmullius Forschungsschwerpunkte  Ausbildungsinitiative ‚EO College‘ zur Verknüpfung digitaler und traditioneller Lehrmodelle  Ableitung von landwirtschaftlichen und Waldparametern auf lokaler und regionaler Ebene  Datenassimilation zur Verbesserung des satellitengestützten Vegetationsmonitorings  Fernerkundung urbaner Räume (Strukturtypen, thermale Hotspots, Vegetationsschäden)  Radarsatellitengestützte Kartierung von Hebungs–/Senkungsprozessen sowie Bodenfeuchte  Multiskalige Zeitreihen-Analysen zur Verknüpfung von Drohnendaten mit Erdbeobachtung  Citizen-Science-Beiträge zur Unterstützung der Umweltbeobachtung (Stichwort Pixelkataster) 108 — FORSCHUNG Das übergeordnete Ziel des SPACES Verbundvor- habens SALDi – das von den Universitäten Jena, Augsburg und Tübingen sowie dem DLR durchge- führt wird – ist die Implementierung innovativer und nachhaltiger Werkzeuge zur Beurteilung der Landdegradation in mannigfaltig genutzten Land- schaften in Südafrika. Der Lehrstuhl für Ferner- kundung analysiert die Aufnahmen der ESA Ra- darsatelliten Sentinel-1A/B im Hinblick auf Bo- denfeuchte- und Landoberflächendynamik. Dabei dienen Naturschutzgebiete, in Anlehnung an das Konzept der potentiellen natürlichen Vegetation (PNV), als Indikatoren für die potentielle naturna- he Landoberflächendynamik. Das BMBF SPACES II-Verbundprojekt SALDi: South African Land Degradation Monitor Im Bereich der Radarfernerkundung erfordert die hohe raum-zeitliche Dynamik südafrikanischer Landoberflächen eine an diese Bedingungen an- gepasste fernerkundliche Prozesskette. Es wurden repräsentative Radarrückstreu-Signal-Zeitreihen als Degradationsindikatoren ermittelt, die für be- stimmte Vegetationsgesellschaften charakteris- tisch sind, um sowohl inhärente Veränderungen zu detektieren, als auch Oberflächen zu identifi- zieren, die für eine Bodenfeuchteableitung geeig- net sind. Dabei dienen insbesondere die Land- oberflächen der Nationalparks als Benchmarkflä- chen zur Definition von Basistrends. Die Daten- würfel dienen der Erstellung von Vegetations- struktur-, Biomasse- und Oberflächenfeuchte- Karten. Hierfür werden sowohl biophysikalische als auch empirische Methoden ausgewertet. Hier setzt SALDis innovative methodische Frage- stellung an, Synergien und Informationsgewinn durch die Einbeziehung optischer Daten und Pro- dukte, wie LAI und Vegetationsindizes, zu quanti- fizieren. Bodenfeuchtenetzwerke unterstützen mittels In-situ-Informationen die Validierung der Bodenfeuchteableitung. Datentechnisch ergeben sich neue Herausforderungen aufgrund der gro- ßen Datenmenge der vier Sentinel-Satelliten (circa 5 TB pro Jahr für die sechs Arbeitsgebie- te). „Big Data Machine Learning“-Ansätze sind hier notwendig und werden in den sechs Arbeits- gebieten grundlegend hinsichtlich einer synergis- tischen, operationellen Umsetzung untersucht. Abb. 1. Pivot-bewässerte Felder westlich des Mokala National Parks in Südafrika — einem der sechs SALDi Projektgebiete. Die Farben entstehen durch die Kombination multi-temporaler Radar-Satellitendaten (ESA Sentinel-1A/B).