Die Fernerkundung (Remote Sensing) ist ein interdisziplinäres Feld, das sich mit der Erfassung von Informationen über die Erde ohne direkten Kontakt befasst, typischerweise durch den Einsatz von Satelliten, Flugzeugen oder Drohnen. Diese Daten werden aus der Ferne, z. B. von der Erdoberfläche oder der Atmosphäre, erfasst. Die Fernerkundung begann mit Luftaufnahmen in den 1950er Jahren und entwicklte sich durch Satelliten- und Sensortechnologie weiter. Die wichtigsten Technologien in der Fernerkundung sind optische Sensoren, Radar (SAR) und Lidar. Fernerkundungsdaten werden in verschiedenen Formaten wie GeoTIFF gespeichert und können mit spezieller Software wie ENVI oder QGIS bearbeitet und analysiert werden.

Fernerkundungsdaten werden in Bereichen wie Umweltschutz, Landwirtschaft, Katastropenmanagement und Stadtplanung eingesetzt. Das Potenzial der Fernerkundung im Anwendungsbereich "Wald"liegt in der flächenhaften und zeitnahen Beobachtung von Waldökosystemen und deren Entwicklung, der räumlich präzisen Darstellung großflächiger Schadereignisse und der Identifikation von Regionen mit höherem Gefährdungspotenzial sowie der Reduktion von Kosten- und Aufwand für die Bereitstellung von Informationen. Herausforderungen in der Fernerkundung bestehen häufig in der Datenqualität und Validierung, Datenverfügbarkeit, Wolkenbedeckung, Datenmengen (hoher Speicherbedarf) oder rechtlichen Einschränkungen.

Aktive Sensoren:
Senden selbst elektromagnetische Strahlung aus und messen die von der Erdoberfläche reflektierten oder gestreuten Anteile
Vorteil: Daten können bei jedem Wetter und zu jeder Tageszeit erhoben werden
Nachteil: keine Echtfarbenbilder erstellbar, schwerer zu interpretieren
Beispiele: RADAR und LiDAR

Bildverarbeitung und Analyse:
Die Technik zur Analyse und Bearbeitung von Fernerkundungsbildern, um Informationen wie Landnutzung, Vegetationstypen oder Wasserflächen zu extrahieren.
- Bildverarbeitung: Der Prozess, Fernerkundungsbilder zu bearbeiten, um nützliche Informationen zu extrahieren.
- Analysetechniken: Klassifikation und Änderungserkennung helfen bei der Identifikation von Mustern und Veränderungen.
- Software: ENVI, QGIS und R sind beliebte Tools für die Analyse und Visualisierung von Fernerkundungsdaten, aber auch online möglich

Datenfusion:
Die Kombination von Fernerkundungsdaten aus verschiedenen Quellen oder Sensoren, um ein genaueres Bild der Oberfläche zu erhalten.

Echtfarbkomposit:
Lässt optische Satellitenbilder wie Fotos erscheinen
Nutzung: für visuelle Analysen von Vegetation

Elektromagnetisches Spektrum:
Das gesamte Spektrum elektromagnetischer Strahlung, das für die Fernerkundung relevant ist, einschließlich sichtbarem Licht, Infrarot, Mikrowellen und Radiowellen.

Falschfarbenbild (Nah-Infrarot Komposit):
Stellt photosynthetisch aktive Vegetation in kräftigen pinken Farbtönen dar, da diese stark im Nahinfratorbereich reflektiert
Nutzung: gibt Aufschluss über den Zustand und die Vitalität der Vegetation

Fernerkundung:
Technik der Datenerfassung über die Erdoberfläche ohne direkten Kontakt. Diese Daten werden durch Sensoren auf Satelliten, Flugzeugen oder Drohnen gesammelt und analysiert. Die Fernerkundung nutzt verschiedene Wellenlängen des elektromagnetischen Spektrums, wie sichtbares Licht, Infrarot und Mikrowellen. Die Hauptanwendungen umfassen die Umweltüberwachung, Landwirtschaft, Stadtplanung und Katastrophenmanagement.

Fernerkundungsanwendungen:

- Umwelt: Überwachung von Klimaveränderungen, Naturkatastrophen und Ökosystemen.
- Landwirtschaft: Erfassung von Pflanzenwachstum und Bodenbedingungen.
- Stadtplanung: Unterstützung bei der Planung und Überwachung urbaner Gebiete.F
- Katastrophen: Schnelle Erkennung und Analyse von Naturkatastrophen.
- Link zu den Netzwerkbüros

Fernerkundungsdaten:

- Datenformate: GeoTIFF und HDF sind gängige Formate, die georeferenzierte Bilddaten speichern.
- Datenquellen: Satelliten, Flugzeuge und Drohnen liefern die Daten.
- Datennutzung: Die Daten werden analysiert, um in den Geodaten Muster zu erkennen und verschiedene Anwendungen zu unterstützen.

Georeferenzierung:
Die Zuordnung von Fernerkundungsdaten zu einem spezifischen geografischen Punkt auf der Erde. Dabei werden Koordinaten und geographische Informationssysteme (GIS) verwendet.

GIS:
Geoinformationssysteme ermöglichen die Verarbeitung und Analyse von georeferenzierten Daten
- R zur Bearbeitung
- Copernicus Viewer zur online Verarbeitung (link)

Hyperspektrale Fernerkundung:
Erfasst viele schmalbandige Wellenlängenbereiche, was eine detailliertere Analyse der Oberflächen ermöglicht.

Indizes:
Spezielle Berechnungen auf Basis von Fernerkundungsdaten, wie der NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) zur Bestimmung der Vegetationsdichte.

Multispektrale Fernerkundung:
Verwendung von Sensoren, die mehrere Wellenlängenbänder gleichzeitig messen, z. B. im sichtbaren und nahen Infrarotbereich.

Nahbereichsfernerkundung:
Erfassung aus geringer Entfernung von meist kleinräumigen Gebieten durch bodengestützte Sensoren oder Sensoren an Drohnen und Flugzeugen

NDVI:
Der NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), wird verwendet, um die Gesundheit und Dichte von Vegetation zu messen. Der NDVI nutzt den Unterschied zwischen den Reflexionen von rotem Licht (Visible Red) und naher Infrarotstrahlung (NIR), da gesunde Pflanzen im NIR stark reflektieren und im roten Licht wenig.

Ein Wert nahe +1 deutet auf dichte, gesunde Vegetation hin, während Werte nahe 0 oder negativ auf Wasserflächen oder kahle Böden hinweisen.

Passive Sensoren:
Zeichnen natürlich vorhandene Strahlung auf, z. B. die von der Erdoberfläche reflektierte Sonneneinstrahlung
Vorteil: Bilder sind in Echtfarben und im Infrarotbereich erstellbar, leicht interpretierbar
Nachteil: Abhängig von Wetter und Tageslicht
Beispiele: multisprektrale Satellitenbilder, z. B. Sentinel-2-Mission, Landsat-Serie, RapidEye

Pixel:
Satellitenbilder sind keine Bilder im Sinne eines Fotos. Sie sind bildliche Darstellungen von Messdaten. Jeder Bildpunkt (Pixel) auf der Erdoberfläche sendet eine charakteristische Reflexion aus, die vom Sensor gemessen wird.
- Die gemessenen Reflexionswerte werden von den Sensoren in digitale Zahlenwerte umgewandelt, die dann gespeichert werden.
- Sie werden in einem Raster angeordnet, um ein flächendeckendes Bild der Erdoberfläche zu erzeugen.
- Jeder Pixel in diesem Raster erhält so einen numerischen Wert, der die Intensität der Reflexion an dieser Stelle repräsentiert.
- Je kleiner ein Pixel, desto detaillierter ist die Darstelung.

Räumliche Auflösung:
Wie detailliert ist die Datenaufnahme? Die räumliche Auflösung ist umso besser, je weniger Objekte der Erdoberfläche in einem einzigen Pixel zusammengefasst sind.
Hohe räumliche Auflösung: bis 20 m
Mittlere räumliche Auflösung: bis 300 m
Niedrige räumliche Auflösung: > 300 m

Reflexion und Emission:
Diese Begriffe beschreiben, wie verschiedene Oberflächenstrahlen (z. B. Wasser, Vegetation, Stadtgebäude) elektromagnetische Strahlung zurückwerfen oder selbst emittieren.

Satelliten:
Kreisen auf unterschiedlichen Umlaufbahnen (Orbits). Die Erdoberfläche wird von Sensoren in Zeilen (Streifen) „abgetestet“. Je nach Satellitenmission überqueren sie jeden Punkt der Erde etwa alle 1 bis 16 Tage, dadurch ist eine kontinuierliche Überwachung und Beobachtung der Erdoberfläche möglich. Satelliten wie Landsat und Sentinel bieten umfangreiche Daten für die Erdbeobachtung. Sie werden für die Überwachung der Landbedeckung genutzt und damit auch für das Monitoring unserer Wälder.
Moderne Technologien: CubeSats (kleine Satelliten) und UAVs (Drohnen) bieten kostengünstigere und flexiblere Erfassungsmöglichkeiten.

Satellitenbasierte Fernerkundung:
Erfassung aus dem Weltraum von großflächigen Gebieten durch Sensoren an Satelliten

Sensoren:
Geräte, die elektromagnetische Strahlung (wie Licht, Infrarotstrahlung oder Radarwellen) messen. Aktive und passive Sensoren messen unterschiedliche elektromagnetische Strahlung des elektromagnetischen Spektrums. Es gibt verschiedene Typen von Sensoren:
- Optische Sensoren: Erfassen sichtbares Licht und Infrarotstrahlung.
- Radar-Sensoren: Verwenden Mikrowellenstrahlung zur Erfassung von Oberflächenmerkmalen.
- Lidar: Nutzt Laserstrahlung zur Erstellung hochpräziser 3D-Modelle der Erdoberfläche.

Sentinel:
Sechs unterschiedliche Missionen bilden die Sentinel-Satellitenfamilie: Sentinel -1, -2, -3, -5P und -6 sind eigenständige Satelliten, während Sentinel-4 und -5 spezielle Messinstrumente sind, die auf Satelliten von EUMETSAT (Europäische Organisation für meteorologische Satelliten) mitfliegen.

Spektrale Auflösung:
Wie viele Bänder werden zur Verfügung gestellt? Für die optische Fernerkundung liefern passive Sensoren je nach Satellitenmission eine unterschiedliche Anzahl an Bändern. Jedes Band kann einzeln in Graustufen (von schwarz bis weiß) durch ein digitales Bildgebungsverfahren dargestellt werden, wobei die verschiedenen Graustufen unterschiedliche Intensitäten der Strahlungsreflexion und -emission darstellen und damit Rückschlüsse auf die physikalischen Eigenschaften der Erdoberflächezulassen.
Multispektral: wenige Bänder (typischerweise ab 3), z. B. Sentinel-2
Hypersprektral: sehr viele Bänder (typischerweise mehr als 200), z. B EnMAP

Spektrale Indizes:
Visualisieren von Fernerkundungsdaten ist nur der erste Schritt. Für detaillierte Analysen bzw. eine Klassifikation der Daten ist ein Quantifizieren der erzeugten Bilddaten notwendig. Spektrale Indizes sind mathematische Formeln, die speziell entwickelte Kombinationen von Wellenlängen aus Fernerkundungsdaten verwenden, um bestimmte Eigenschaften der Erdoberfläche zu quantifizieren. Sie helfen, bestimmte Phänomene wie Vegetation, Feuchtigkeit oder Bodenbeschaffenheit aus Fernerkundungsbildern zu extrahieren.
Wichtige Indizes sind der NDVI (für Pflanzenwachstum), der EVI (für erweiterte Vegetationsanalysen) oder der NDWI (Normalized Difference Water Index), der zur Identifikation von Wasserflächen dient.

Spektrale Signatur:
Die einzigartige Reflexion und Absorption von elektromagnetischer Strahlung durch verschiedene Materialien (z. B. Pflanzen, Gewässer, Böden).

Zeitliche Auflösung:
Wie häufig gibt es eine Datenaufnahme von derselben Fläche? Je häufiger von derselben Region neue Messdaten erhoben werden, desto höher ist die zeitliche Auflösung.
Hohe zeitliche Auflösung: z. B. bei Sentinel-2 – neue Aufnahmen alle 2 bis 5 Tage (je nach Region)
Geringe zeitliche -Auflösung: z. B. bei Luftbildern – häufig Jahre