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Das Ammersee-Projekt am Gymnasium Gröbenzell
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| ERS-2 Radar Januar 97 | ERS-2 Radar Mai 97 | ERS-2 Radar Oktober 97 |
Der Vergleich der drei zeitversetzten Radarbilder müsste einen entmutigen. Es sind kaum Unterschiede zu sehen. Außerdem sind die Radarbilder so ungenau.
Der Vergleich mit einer Karte gibt erste Hinweise, was das Radarbild zeigt:
- Wasserflächen (jahreszeitlich sehr unterschiedlich)
- Geländekanten
- Vegetationsbereiche
Wir experimentierten mit "Satlupe" und mit "PaintShopPro 5.0" mit dem Ziel, herauszufinden, wie die Graustufenunterschiede besser sichtbar gemacht werden können. Wir sahen darin den Schlüssel für eine Interpretation jahreszeitlicher Unterschiede.
Unsere Wahl fiel auf RGB = "Oktober 97, Mai 97, Januar 97).
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| ERS-2 Komposit RGB = "Okt97, Mai97, Jan97" |
Begründung für die Komposit-Wahl:
- Blauer Farbkanal für die Januar-Situation: Kälteperiode, mit hoher Reflexion bei Eisflächen, lässt Seeflächen blau erscheinen.
- Grüner Farbkanal für die Mai-Situation: Längere Wärmeperiode mit starkem Wachstum in der Natur, Wald und Moor reflektieren besonders stark.
- Roter Farbkanal für die Oktober-Situation: Zeit nach der Ernte und vor der Frostperiode, Wiesen und Ackerflächen reflektieren besonders stark.
Wie ist das Farbbild zu interpretieren? Wie lassen sich die verschiedenen Aussagen verifizieren?
Jetzt musste ein Arbeitsplan aufgestellt werden.
1. Sammeln von Informationen zum Untersuchungsgebiet.
2. Erstellen eines Falschfarbenkomposits aus Landsat-Daten, das dem Radar-Komposit ähnlich ist.
3. Interpretation des Landsat-Komposits.
4. Übertragung der Ergebnisse auf das Radarbild zur Erklärung des Radarbildes.
5. Überprüfung der Ergebnisse an den Testräumen.
1. Unser Informationsraum zum Untersuchungsgebiet (UG):
- Ein Überblick
- Karten zum UG (BLVA, CD-ROM Top 50 von Bayern)
- Text aus dem Topographischen Atlas von Bayern (BLVA 1969)
- Text zum Wettergeschehen 1997
- Text zum Radar-Aufnahme-Verfahren
- Kurze Darstellung zu Begriffen der glazialen Serie
- Vistapro-Experimente
- Exkursionsvorbereitung
- Virtuelle Fotoexkursionen: Von SW nach NO oder von NO nach SW
- Fotoprofile
2. Erstellen eines geeigneten Falschfarbenkomposits von Landsat (Bodennutzungsaussagen) in ähnlicher Farbdarstellung wie das multitemporale Radarkomposit. (Unsere Versuche mit "Satlupe" und "PaintShopPro 5.0")
3. Interpretation der Landsat-Aufnahme (nach einer Klassifikation über "Satlupe) über die häufig auftretenden Farbmuster. Bei Geländebegehungen der Testflächen wurden Fotos erstellt, die in die Legende eingebaut wurden. (Die Testflächen-Fotos. Die Interpretationen von RGB = (321) und RGB = (743).) Das GPS bewährte sich gerade hier, da wir manche Punkte im Gelände nur über GPS zuordnen konnten.
Eine Bilddokumentation speziell für das Landsat-Komposit wurde gestaltet.
4. Die Übertragung der Landsat-Interpretation auf das Radar-Komposit zur Erklärung der Reflexionsintensitäten erfolgte zuerst über den Trick, dass wir bei dem Landsat RGB = (743) zwei Kanäle vertauschten, womit eine ähnliche Farbdarstellung wie beim Radarbild entsteht, die Interpretation bleibt erhalten. Landsat RGB = (473) wurde nun mit dem Radar-Komposit verglichen. (Der Vergleich SAR mit Landsat.)
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| SAR RGB = (Okt,Mai,Jan) | Landsat RGB = (473) |
Eine zweite Möglichkeit besteht darin, dass das Zusammenwirken der drei Graustufenbilder bei der Umsetzung in das multitemporäre Farbkomposit analysiert wird.
(Die Graustufenanalyse des SAR-Komposits.)
Die Dokumentation der Ergebnisse verknüpft Satellitenbild, Fotos und Text.
5. Übertragung der Ergebnisse auf den gesamten Untersuchungsraum
und Test auf Übertragbarkeit der Ergebnisse
Ergebnisse:
SO-orientierte Hänge sind in allen Bildern gleichermaßen zu erkennen (nicht im Landsat), das nennen wir die "Relief-Komponente".
Siedlungen sind wegen ihrer "Rauigkeit" und wegen ihres "Reliefs" in jedem Radarbild zu erkennen.
Waldflächen sind am besten im Mai-Bild zu erkennen, offensichtlich verstärkt das frische Laub über den erhöhten LAI (Blattflächenbedeckung) den "Relief"-Beitrag der Bäume.
Frisch bestellte Ackerflächen z.B. mit Getreide im Mai sind im SAR-Bild zu erkennen (helles Pink), nicht jedoch im Landsat-Bild. SAR sieht die Rauigkeit von der Seite, Landsat nur den Erdboden von oben. SAR erfasst die Rauigkeit früher, der LAI ist zu diesem Zeitpunkt für Landsat zu gering. Landsat sieht den Typus "Ackerfläche", SAR nicht.
Wiesen sind das ganze Jahr über (falls Schneedecke fehlt) gleichermaßen rau, sie erscheinen im multitemporalen Komposit als dunkelrotbraune Pixel.
Moorflächen sind deutlich zu erkennen. Feuchte und Rauigkeit wirken hier zusammen, zumindest konnten wir hier keine Beiträge der Einzelkomponenten "Feuchte" oder "Rauigkeit" trennen.
Die Ursache für den markanten Unterschied der Seeflächen zwischen Januar und den anderen Zeitbeispielen konnte nicht gefunden werden. Auch eine Identifizierung von Eisflächen gelang nicht.
Nun ging es besonders darum, ob die Teilgebiete mit unterschiedlichem Relief, unterschiedlicher Bodennutzung und unterschiedlicher Höhenlage (Klima) zu gleichen Ergebnissen führen, wie wir sie für den Murnauer Raum gefunden hatten.
Das Vergleichsverfahren über PaintShopPro ist ein gutes Beispiel für die Möglichkeit in Kleingruppen arbeiten zu lassen.
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