ERS-1/2 AO (Feuerprävention)
Untersuchung der Eignung der europäischen Radarsatelliten ERS-1 und ERS-2 als Umweltmonitoringsystem für tropische Regenwälder.
Im Rahmen des 3. ERS Announcement of Opportunities führte RSS die Pilotstudie "Fire Monitoring in Indonesia using Multisensor (NOAA, ERS, JERS, Radarsat) data sets (FIMSS)" durch. Ziel war die Entwicklung eines operationellen Multisensor-Weltraumsystems für das großflächigeMonitoring von Waldbränden in tropischen Regenwäldern.
RSS entwickelte hierfür ein Verfahren, mit dem es möglich ist Feuerschäden in multitemporalen ERS-Bildern mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Das Monitoringsystem nutzt multitemporale ERS SAR Daten und NOAA-AVHRR und MODIS Hotspotdaten zur Detektierung von verbrannten Flächen.
Die Analyse von ERS-2-Bildern, die jeweils vor und nach den Feuern aufgenommen wurden, zeigt, dass verbrannte Flächen aufgrund einer merklichen Reduzierung in der Radarrückstreuung in hoher räumlicher Auflösung detektiert werden können.
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Regenwald-Monitoring mit ERS-Radarsatelliten
Ziel des TRULI-Projektes (Tropical Rainforest and Use of Land Investigation) war es, das Potential des ERS-1 Radarsystems für die Landnutzungsplanung und -kartierung zu analysieren. Die Ergebnisse zeigten, dass mit Hilfe von Texturanalysen verschiedene Landnutzungsklassen und Waldtypen in monotemporalen ERS-1/2-Bildern unterschieden werden können. Außerdem ermöglichten multitemporale ERS-Bilder in Regionen, die ständig von Wolken bedeckt sind, ein effizientes Monitoring der Veränderungen. Die Ergebnisse wurden mit hochauflösenden KFA-1000-Bildern (7 m Bodenauflösung), die auf der russischen Raumstation MIR aufgenommen wurden, verglichen und bei Bodenbegehungen verifiziert. Dieses Projekt war ein Pilotprojekt der 2. ERS AO (Announcement of Opportunities) und wurde von der GTZ (Deutsche Gesellschaft für Zusammenarbeit) gefördert.
ERS-Radarbilder wurden dahingehend verbessert, dass sie von indonesischen Forstbeamten und von Landnutzungsplanern visuell interpretiert werden konnten. Hierfür wurden verschiedene Bildprozessierungstechniken angewandt:
- Landnutzungsklassifikation (thematische Karten) von monotemporalen ERS-1/2-Bildern
- Informationen über die Veränderungen, extrahiert aus multitemporalen ERS-1/2-Bildserien.
Die verbesserten Bilder wurden durch die Anwendung verschiedener Texturfilter auf die monotemporale ERS-1/2-Szene gewonnen. Die Ergebnisse der drei einzelnen Filteroperationen (Speckle-Reduzierung (B) - 15 x 15 Varianzfilter (C) 31 x 31 Varianzfilter (D)) wurden zu einem einzigen RGB-Farbbild (E) zusammengesetzt, indem jedes Filterprodukt einem anderen RGB-Farbkanal zugewiesen wurde. RGB-Farbbilder bieten im Vergleich zu unprozessierten Radardaten erheblich mehr Informationen für die visuelle Interpretation (vgl. A und E).
In prozessierten ERS-Bildern können die folgenden Vegetations- und Landnutzungsklassen unterschieden werden:
- unberührter Wald mindestens zweier verschiedener Typen
- Shifting Cultivation (Brandrodungswanderfeldbau) und Landwirtschaft
- Sekundärwald
- Selektiv genutzter Wald
- Vegetationsfreie Flächen durch Feuer oder Kahlschläge
- Siedlungen und Hauptstraßen.