5.    Auswertung der Satellitenbilder

Die Doppelstunde am 28.05. war dem allgemeinen Abiturtag an der Schule „zum Opfer gefallen“. Auch die Folgestunde am 30.05. wurde vom Abitur insofern berührt, als der Kursleiter wegen einer mündlichen Prüfung den größten Teil der Stunde fehlte. So waren wieder M. Heinemann und D. Müller gefragt, die in dieser Stunde in die Arbeit mit dem NDVI einführten.

5.1    Einführung des Vegetationsindex

Auch mit diesem Arbeitsschritt wurde der ökologische Schwerpunkt der Reihe (s.o. 2.6.) weiter verfolgt. Um dem Anspruch einer umfassenden Betrachtung der Bilder diesbezüglich gerecht zu werden, sollte den Schülerinnen und Schülern ein weiteres methodisches "Werkzeug" in die Hand gegeben werden: der Normalized Difference Vegetation Index (kurz NDVI genannt). Die Software bietet auf einfache Weise die Möglichkeit, den NDVI eines Bildes darzustellen.

Der Kursleiter und die Mitgliedern der Satelliten AG Markus Heinemann und Daniel Müller, die die methodische Einführung des Kurses in den NDVI übernahmen, waren sich darin einig, dass den SchülerInnen nicht nur das "auf Knopfdruck" erzeugte Resultat, nämlich das nach dem NDVI skalierte Satellitenbild, sondern auch der dieser Methodik zugrunde liegende biophysikalische Hintergrund vermittelt werden sollte, da nur so ein zielorientierter und selbständiger Einsatz dieser Methode von Seiten der Schüler möglich würde. Ziel dieser Einführung sollte also sein, den Vegetationsindex NDVI in seiner Gänze zu erläutern, um den Kursteilnehmern ein klares Bild von dessen Möglichkeiten und Grenzen zu vermitteln.

Quelle: Armin Lude, IPN Kiel. http://www.ipn.uni-kiel.de/projekte/a7_2/landsat.htm

Den SchülerInnen wurde zunächst eine leicht veränderte Projektion dieses Diagramms gezeigt, in welchem die Lage der Kanäle entfernt wurde, also nur Wellenlänge und Reflexionsgrad ablesbar waren. Der Sinn dafür bestand darin, die Schüler zunächst mit den unterschiedlichen Reflexionskurven vertraut zu machen. Im nächsten, analytischen Schritt fand eine Fixierung auf den Verlauf der Reflexionskurve von Vegetation statt. Die Schülerinnen und Schüler konnten folgende Charakteristika erkennen:

	Absolutes Minimum im Bereich des sichtbaren Lichts
	Absolutes Maximum im nahen Infrarotbereich
	Weitere relative Minima und Maxima im mittleren Infrarot

Anhand dieser Charakteristika konnte der nächste Schritt, die Einbeziehung der Lage der sieben Landsat-Kanäle geleistet werden. Hierzu nahmen die Schüler das bereits verteilte Informationsblatt der Satelliten-AG (s.o. 3.2) zu Hilfe. Schnell wurde erkannt, dass das absolute Minimum an Reflexion im 3. Kanal, bzw. das absolute Maximum in Kanal 4 liegen. Somit konnten anschaulich erklärt werden, dass der NDVI aus einer skalierten Differenzbildung der Grauwerte dieser beiden Kanäle besteht und die Größe der Differenz Aussagen über die Pflanzenvitalität zulässt. Weiterführend hoben M. Heinemann und D. Müller nochmals deutlich heraus, dass der NDVI kein Indikator für die Pflanzenspezies ist, sondern "nur" Anzeichen zur Vitalität von Vegetationsgebieten liefert. Als mögliche Anwendungsgebiete wurden u.a. Beobachtungen von agrarwirtschaftlich genutzten Gebieten genannt.

Damit war zwar die mathematische Herleitung des NDVI vermittelt worden, jedoch kam im Kurs rasch die Frage auf, woher diese, den Vegetationsindex determinierenden Minima und Maxima kommen. Die Frage nach diesem Sachverhalt konnte vom Kurs fast eigenständig anhand der Spektralbereiche der betreffenden Kanäle sowie biologischem und physikalischem Wissen Einzelner beantwortet werden:

	Pflanzen erscheinen grün, d.h. nur grünes Licht wird reflektiert, blaues (Kanal 1) und rotes (Kanal 3) Licht wird von den Pflanzen weitgehend absorbiert (niedrige Grauwerte, Minimum in Kanal 3)
	Infrarotlicht wird an den Zellwänden der Pflanzen mehrfach gespiegelt und somit zu einem großen Teil reflektiert (hohe Grauwerte, Maximum in Kanal 4)

Mit diesem Wissen als Grundlage bestand für die SchülerInnen nun die Aufgabe, das Erlernte in die Praxis umzusetzen. Hierzu steht in der Software die Funktion NDVI zur Verfügung, mit deren Hilfe man je nach Wert ein farblich differenziertes "NDVI-Bild" erstellen lassen kann. Primär stand auch hier die Frage im Raum, ob sich rekultivierte Gebiete merklich von "natürlichen" Arealen unterscheiden.

Die Abbildung links zeigt das Resultat einer Projektgruppe, die den Tagebau Hambach und die Sophienhöhe als Beispiel einer forstlichen Rekultivierung untersucht hat. Als Ergebnisse wurden festgehalten:

  Das Tagebaugebiet (hellblau) weist niedrige bis negative NDVI-Werte auf, was nicht überraschen kann, weil keine Vegetation vorhanden ist.

  Die Werte der Sophienhöhe (nordwestlich des Tagebaus) unterscheiden sich quantitativ kaum bzw. gar nicht von den Werten des usprünglichen Staatsforstes (südöstlich des Tagebaus), was darauf schließen lässt, dass der NDVI nicht zur Unterscheidung von rekultivierten und natürlichen Flächen eingesetzt werden kann. (Einziges Anzeichen wären die geringfügig dunkleren Farbwerte auf der Sophienhöhe, die auf eine vitalere, weil jüngere Vegetation hindeuten, jedoch sind die angezeigten quantitativen Unterschiede von ca. 0,05 – 0,1 für eine explizite Aussage zu gering.)

Vergleichbare Resultate erhielten auch die Gruppen, die sich mit agrarwirtschaftlicher Rekultivierung, etwa um Garzweiler (siehe Abb. Rechts), befassten:

  Im Tagebau ist keine oder kaum Vegetation vorhanden (geringe Werte des NDVI).

  Die landwirtschaftlich rekultivierten Flächen (Gebiete um den Tagebau Garzweiler) sind vom Vegetationsindex her nicht von anderen landwirtschaftlich genutzten Gebieten zu unterscheiden. Als Gründe nannte die Projektgruppe v.a. je nach Jahreszeit und angebauter Nutzpflanze unterschiedliche Wachstumsstadien, die zwischen allen Feldern auftreten, also keinen speziellen Indikator für Rekultivierung darstellen.

5.2    Projekttag am 18.06.2001

Um dem Unterrichtsprojekt einen angemessenen Abschluss zu verleihen, aber auch aus zeitlichen Gründen, wurde am 18.06. ein etwa fünfstündiger Projekttag veranstaltet. Ziel dieses Tages, an dem sich die Schülerinnen und Schüler nochmals intensiv mit der Auswertung der eigens ausgeschnittenen Satellitenbilder befassen sollten, war v.a. die Formulierung konkreter Arbeitsergebnisse, insbesondere in Bezug auf die zu Beginn der Satellitenbildanalyse gestellten Leitfragen, auf die ausdrücklich verwiesen wurde.

5.2.1    Klassifikation

Zu einer umfassenden und aussagekräftigen Analyse der Satellitenbilder, musste den Kursteilnehmern zunächst eine weitere, für die Satellitenbildanalyse elementare Methodik vermittelt werden: die Klassifikation. Die Einarbeitung der SchülerInnen in den Umgang mit diesem neuen Analysewerkzeug wurde von den "Experten" Heinemann und Müller zu Beginn des Projekttages durchgeführt, so dass die Einzelgruppen anschließend in der Lage sein sollten, eigenständige und auf das gruppenspezifische Beobachtungsgebiet bezogene Klassifikationen durchzuführen. Die methodische Einführung in das Gebiet der Klassifikation von Satellitenbildern wurde dabei in zwei thematische Gruppen eingeteilt, der überwachten und der unüberwachten Klassifikation.

Überwachte Klassifikation

Den Ausgangspunkt für die Anwendung der Klassifikation lieferte ein bereits von allen Gruppen ausgeschnittenes Teilbild des Tagebaus Hambach (1995). Die Auswahl dieses Bildes ist v.a. durch zwei Aspekte begründet. Zum einen ist es den Schülerinnen und Schülern schon lange bekannt, sodass es keine Orientierungsprobleme geben sollte, zum anderen war das abgebildete Gebiet während der Exkursion vor Ort betrachtet worden, was für die Durchführung einer überwachten Klassifikation notwendig ist. M. Heinemann und D. Müller erläuterten, dass eine Ortsbesichtigung bzw. genaues Kartenmaterial Grundlage einer überwachten Klassifikation seien, da nur so eine sichere Auswahl der Ausgangswerte auf dem Satellitenbild möglich würde. Ferner wurde dem Kurs vermittelt, wie man mit Hilfe der Software LANDSAT eine überwachte Klassifikation durchführt, d.h. die Funktionen EINGABE, STATISTIK, QUAD/ MIDI/MAXLIK, ERGEBNIS wurden vorgestellt. Der anschließende Arbeitsauftrag, eine Klassifikation des Braunkohlenflözes durchzuführen eröffnete zusätzlich die Gelegenheit, auf Unterschiede einzelner Klassifikationsmethoden einzugehen. Hierzu muss allerdings gesagt werden, dass es nicht Ziel der Einführung war, dem Kurs die mathematischen Hintergründe der einzelnen Methoden "einzutrichtern", sondern lediglich ein grobes Bild von den Möglichkeiten der unterschiedlichen Methoden aufzuzeigen. Die ersten Erfolge der einzelnen Schülerinnen und Schüler bei dieser Klassifikation des Braunkohleflözes (siehe Bild oben links) bot einerseits den Kursteilnehmern weitere Motivation für den Umgang mit dieser Methode, andererseits konnten M. Heinemann und D. Müller nun anschaulich anhand der Funktion ERGEBNIS darstellen, dass sich dank der Anzeige der Menge der für Braunkohle gefundenen Pixel relativ trivial die Fläche, die dieser Flöz einnimmt, berechnen lässt. Ferner konnten die Schülerinnen und Schülern als weiteres "greifbares" Ergebnis die "Entdeckung" eines für sie zuvor unbekannt gewesenen, weil von dem Aussichtspunkt während der Exkursion nicht einsehbaren, "Braunkohlenbunkers" unterhalb des Tagebaus festhalten. Das Klassifikationsergebnis zeigt deutlich sowohl ein offensichtliches Braunkohlenzwischenlager ("Bunker") und ein vom Flöz dahinführendes Förderband (s.o.).

Nach dieser relativ stark von M. Heinemann und D. Müller gesteuerten einführenden Arbeit mit der Klassifikation sollte im Anschluss wieder eine eher auf spielerisch-forschende Weise beruhende Vertiefung des Erlernten folgen. Der Arbeitsauftrag bestand darin, die einführende Klassifikation um weitere, frei wählbare Objektklassen zu erweitern.

Die je nach Kleingruppe bzw. Einzelperson unterschiedlich ausgefallenen Resultate wurden im Anschluss dem Plenum vorgestellt und diskutiert. Um die Möglichkeit zu geben, besonders gelungene Klassifikationsergebnisse festzuhalten, wurde dem Kurs weiterführend erklärt, wie man mit LANDSAT Statistikdateien speichern und laden kann.

Um diese Versuche der einzelnen Gruppen möglichst problem- und zielorientiert zu lenken, wurde an dieser Gelenkstelle zwischen Instruktionsphase und freier Arbeit ein Arbeitsblatt eingeschaltet, das noch einmal die grundlegende Problematik thematisierte:

Rheinbraun informiert. Landschaftsgestaltung und Ökologie im rheinischen Braunkohlenrevier. Köln o.J. S.34

Die Diskussion konzentrierte sich im gegenwärtigen Arbeitsstand auf zwei Aussagen dieses Textes, die auch den 'Spannungsbogen' der eigenen Fragestellungen kennzeichnen:

	"Mit der Rekultivierung entstanden und entstehen im rheinischen Braunkohlenrevier Landschaften, die sich teilweise erheblich von der Landschaftsform vor dem Abbau unterscheiden".
	"Die moderne Rekultivierung kann für sich in Anspruch nehmen, ein hochwertiger Ausgleich für Eingriffe des Braunkohlenbergbaus in Natur und Landschaft zu sein".

In diesen Zitaten spiegelt sich das eigene Forschungsinteresse, ob und inwiefern sich vergleichbare rekultivierte Gebiete von ursprünglichen unterscheiden und wie die möglichen Unterschiede zu bewerten sind. Dass hierin möglicherweise Kritik an den stark positiven Aussagen der Informations- und (PR-)Broschüren von Rheinbraun enthalten sein kann, liegt auf der Hand.

Unüberwachte Klassifikation

Ausgegangen wurde wieder von dem bereits ausgeschnittenen Teilbild des Tagebaus Hambach, an welchem die Schülerinnen und Schüler nun die in der Software LANDSAT verfügbare Funktion CLUSTER, die sog. Cluster-Analyse, kennen lernen sollten. Das erste Ergebnis (s. Bild links) wirkte dabei auf die SchülerInnen zunächst abschreckend und desorientierend. Hier musste in einem ersten Schritt die dieser Klassifikation zu Grunde liegende Funktionsweise erläutert werden: das automatisierte, farblich gleiche Markieren von charakteristisch ähnlich bis gleich strukturierten Bildpunkten. Anschließend lieferten die Kursteilnehmer bereits erste Interpretationen des vom Computer angezeigten Resultates, womit die Arbeit mit Klassifikationen schon ziel- und ergebnisorientierte Richtung annahm und der Übergang in eine eigenmotivierte forschende Tätigkeit der Schülerinnen und Schüler geschaffen wurde. Die SchülerInnen erkannten die ihnen bereits von der überwachten Klassifikation her bekannten Elemente des Braunkohlenflözes und das den Braunkohlentagebau umgebende Umland wieder.

An dieser Stelle sollte den Schülern nach der relativ stark gesteuerten Einführung ein freier Arbeitsauftrag erteilt werden. Dieser ging direkt von den Leitfrage aus und verfolgte das Ziel, erste verwertbare Resultate zu formulieren. Die SchülerInnen sollten versuchen, durch Variation der Clusteranzahl und –radien (Determinanten der Clusteranalyse) ein Klassifikationsergebnis zu finden, das eine Antwort auf die Frage ermöglicht, ob Unterschiede zwischen natürlichen und rekultivierten Flächen feststellbar sind. Die Ergebnisse sollten in einem Protokoll festgehalten werden.

5.3    Ergebnisse der Satellitenbildanalyse

Mit der Möglichkeit, verschiedene Klassifikationsmethoden anzuwenden, war den Schülerinnen und Schülern ein weiteres "Werkzeug" zur zielgerichteten Analyse ihrer Satellitenbilder und zur Formulierung konkreter Ergebnisse in die Hand gegeben worden.

Um qualifizierte Ergebnisse zu erleichtern, war weiteres bisher kaum genutztes Datenmaterial, nämlich das vorhandene Satellitenbild der gleichen Region aus dem Jahre 1986, mit in die Betrachtungen einzubeziehen. Die Schülerinnen und Schüler hatten die Aufgabe, auch dieses Satellitenbild eigenständig nach den ihnen bekannten Methoden zu untersuchen. Schnell machte sich bemerkbar, dass dieses Satellitenbild nur bedingt für einen Vergleich herangezogen werden konnte, da die Aufnahme von 1986 im Februar, die aktuellere von 1995 hingegen im Juni aufgenommen wurde. Somit ergaben sich erhebliche Unterschiede in der Vegetationsvitalität, so dass keine Aussagen diesbezüglich möglich waren. Der Bildvergleich musste demzufolge auf formale Gegebenheiten wie Form und Ausmaße des Tagebaus bzw. der Sophienhöhe u.ä. begrenzt werden. Die beiden Bilder wurden auf benachbarten Bildschirmen geladen, so dass ein direkter Vergleich möglich war.

Trotz dieser Einschränkungen konnten die Kursteilnehmer Resultate ihrer Arbeit formulieren.

Arbeitsorganisatorisch war das Vorgehen so, dass die einzelnen Kleingruppen an den Computern verschiedene Klassifikationsmöglichkeiten  ausprobierten, ihre Bildauswertung durchführten, dann ihre Ergebnisse fixierten und dem Plenum vorstellten. Die meisten Erfolge erzielten die Kleingruppen unter Verwendung von Klassifikationsverfahren der überwachten, aber auch der unüberwachten Klassifikation. 

Die Gruppen, welche sich entweder auf forstliche oder auf landwirtschaftliche Rekultivierung konzentrierten, lieferten im Einzelnen folgende Ergebnisse:

	Landwirtschaftliche Rekultivierung um Garzweiler (Gruppe 1)
	Forstliche Rekultivierung Hambach (Gruppe 2)
	Forstliche Rekultivierung Hambach (Gruppe 3)
	Tagebau Fortuna-Garsdorf (Gruppe 4)

5.4    Endergebnis

Nachdem die Gruppen ihre Ergebnisse zusammengetragen haben, konnte der Versuch gewagt werden, eine Antwort auf die anfangs gestellten Leitfragen zu finden. Die Ergebnisse der Einzelgruppen lassen den Schluss zu, dass

	landwirtschaftlich rekultivierte Gebiete vom Satelliten aus nicht von "nicht-rekultivierten" zu unterscheiden sind.
	forstlich rekultivierte Gebiete gegenüber ursprünglichen Vergleichsgebieten Unterscheidungsmerkmale aufweisen. Diese Merkmale können z.B. Unterschiede in der Bepflanzung sein.

Das dargestellte Ergebnis ist allerdings mit Vorbehalten zu betrachten. So sind die Klassifikationsergebnisse nicht vor Ort verifiziert worden und liefern partiell ambivalente Resultate, die einer genaueren Betrachtung bedürfen. Ferner konnten Unterschiede zwischen dem Rekultivierungsgebiet Sophienhöhe und dem natürlichen Staatsforst Hambach nur im direkten Vergleich festgestellt werden. Die scheinbar auf verschiedene Pflanzentypen zurückzuführenden Klassifikationsergebnisse könnten jedoch durchaus entstanden sein, weil bspw. die Pflanzen auf der Sophienhöhe noch jünger sind als artengleiche Pflanzen im Wald oder für die optische Auflösung des Satelliten zu dicht angesiedelt wurden.