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26. Mai 2017
von chris
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Aufliegendes Meereis in der Arktis

Ich habe das Phänomen von auf dem Meeresboden aufliegenden Meereises in der Karasee bereits vor einigen Jahren erwähnt. Hier ein aktuelles Bild des selben Gegend mit einem größeren Ausschnitt der gesamten nordöstlichen Karasee, welches zeigt, dass dies 2017 immer noch an den selben Stellen passiert.

Dies ist jedoch nicht die einzige Gegend im Arktischen Ozean, wo das Meereis entfernt von der Küste in Kontakt mit dem Meeresboden kommt, dadurch fixiert wird und sich nicht mehr mit dem allgemeinen Drift des Eises in der Gegend mitbewegt. Die bekannteste solche Stelle ist die Norske Øer Ice Barrier an der Küste Ostgrönlands. Das spezielle hieran ist, dass das Eis hier teils halb-dauerhaft auch über den Sommer verbleibt und nur in manchen Jahren vollständig verschwindet.

Zu dieser Zeit bildet die Eis-Barriere zusammen mit dem frei schwimmenden Küsteneis näher an der Küste eine geschlossene Eisfläche. Wie das gewöhnlich im Sommer aussieht kann man auf meinem Grönland-Mosaik erkennen. Eine andere Gegend, wo aufsetzendes Meereis derzeit gut zu sehen ist, ist das Ostsibirische Meer. Hier ein Bild vom März von der Gegend nördlich der Medweschji-Inseln.

Und hier die selbe Gegend vor ein paar Tagen.

Alle Bilder auf Grundlage von Copernicus Sentinel-3-OLCI-Daten.

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16. Mai 2017
von chris
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Ein paar Satellitenbild-Neuigkeiten

Es ist einige Zeit her, dass ich hier über Neuigkeiten aus der Welt offener Satellitendaten berichtet habe und seit dem ist manches passiert – einiges davon möchte ich hier kurz kommentieren.

Sentinel-2

Vor kurzem hat die ESA einen Bericht zum Zugriff aus die Satellitendaten aus dem Copernicus-Programm veröffentlicht. Das ist größtenteils recht mühsam zu lesen mit einem schlechten Signal-Rausch-Verhältnis. Aber es gibt auch eine ganze Reihe von interessanten Dingen versteckt zwischen einer Menge von Alle Zahlen sind im vergangengen Jahr gestiegen-Geschwafel. Das Wichtigste, das man beim Lesen im Hinterkopf behalten sollte ist, dass das Format der Sentinel-2-Daten im Berichtszeitraum auf Einzelkachel-Pakete geändert wurde. Dies ist bei den Auswertungen nicht wirklich berücksichtigt worden so dass die meisten Werte zu Paketzahlen ziemlicher Unsinn sind – man könnte sagen es werden Äpfeln und Kirschen gemischt. Aber nicht dass man mich hier falsch versteht – es ist ja schon mal gut, dass so ein Bericht überhaupt geschrieben und vor allem veröffentlicht wird.

Besonders amüsant ist die folgende Illustration, welche die räumliche Verteilung der Sentinel-2-Bilder illustrieren soll.

Zum Vergleich hier die präzise Karte der Abdeckung (welche ich schon früher mal mit einem etwas anderen Zeitraum gezeigt habe).


Die ESA-Illustration kombiniert nicht nur anscheinend gedankenlos die verschiedenen Paketgrößen, sie verwischt auch recht sinnlos die gesamte Darstellung mit Unschärfe – vermutlich weil man die selben Probleme wie ich hatte, auf Grundlage der inkonsistenten Metadaten eine präzise Darstellung zu produzieren. Insgesamt ein sehr schönes Beispiel für eine misslungene Visualisierung.

Ein paar interessante Fakten aus dem Bericht sind:

  • ein recht offenes Zugeständnis, dass der offene Datenzugang gegen Ende des Berichtszeitraums in der Verfügbarkeit ziemlich unterirdisch war – was ich hier ja auch schon erwähnt hatte. Dies wird natürlich ausführlich begründet. Auf Grundlage der aktuellen Erfahrungen kann ich vorhersagen, dass dies im nächsten Jahr vermutlich etwas besser aussehen wird. Die Hürde hierfür liegt jedoch auch nicht sehr hoch – alles über 95% Verfügbarkeit wird als gut angesehen. Und formelle Verfügbarkeit des Dienstes bedeutet ja noch nicht unbedingt, dass dieser auch praktisch nutzbar ist.
  • Es gibt einige recht interessante Zahlen zum tatsächlichen Zugriff auf die Daten. Hierzu mehr im Folgenden.

Die Nutzung des Sentinel-2-Datenzugangs

Ich behandle hier nur die Sentinel-2-Zahlen während der Bericht natürlich auch die anderen Satelliten abdeckt. Im Bericht wird auch sowohl über den offenen Datenzugang über den Open Access Hub als auch die anderen Instanzen berichtet, welche nur für bestimmte provilegierte Gruppen verfügbar sind:

  • der Copernicus Services Hub für Organisationen, welche Dienste innerhalb des Copernicus-Programms anbieten, also direkt finanziert im Programm.
  • der Collaborative Hub für Partner-Organisationen innerhalb der Europäischen Union, also unabhängig steuerfinanzierte Sachen.
  • der International Hub für Partner-Organisationen außerhalb der EU – das ist derzeit eine in Australien und zwei in den USA (von NASA, USGS und NOAA – welche davon wird nicht erwähnt).

Hier die wichtigsten Zahlen: Insgesamt wurden 0.46PB an Sentinel-2-Daten veröffentlicht. Heruntergeladen wurden über den öffentlichen Zugang 1.53PB und über die genannten nicht öffentlichen Instanzen 1.14PB.

Von den öffentlichen Zugriffen waren etwa 75 Prozent auf Daten die weniger als eine Woche alt waren. Insgesamt haben wohl etwa 6500 registrierte Nutzer Sentinel-2-Daten heruntergeladen und davon weniger als 100 haben mehr als 100 Pakete heruntergeladen.

Und hier nun meine Interpretation dieser Zahlen:

  • Die Routinenutzer sehr großer Datenmengen (man denke hier zum Beipiel an Google und Amazon – aber vermutlich auch eine Reihe von kleineren Nutzern) – bekommen ihre Daten anscheinend nicht über diese Kanäle, es muss hierfür separate Arrangements geben, über welche nicht öffentlich berichtet wird.
  • Unabhängige Nutzer größerer Datenmengen wie ich sind anscheinend ausgesprochen selten. Fast die gesamte Nutzung des Open Access Hub sind einzelne Zugriffe auf jeweils wenige relativ neue Bilder und keine regelmäßige Routinenutzung. Natürlich geht es hier um das erste Betriebsjahr und das Interesse der Leute beginnt erst langsam. Und natürlich dürften die häufigen Änderungen an Datenformaten und die geringe Zuverlässigkeit der Infrastruktur gerade für viele kleinere potentielle Datennutzer eher abschreckend wirken so dass diese oft eher abwarten dürften, ob sich das ganze stabilisiert und in der Zwischenzeit auf alternative Datenquellen ausweichen.
  • Falls es Zugriff in größerem Volumen durch Partner-Organisationen über diese Kanäle gibt, dürfte dieser erst recht spät im Berichtszeitraum begonnen haben, denn die Gesamtzahlen zeigen ein recht geringes Nutzungsvolumen.

Ein paar zusätzliche Daten

Hier noch ein paar zusätzliche Illustrationen auf Grundlage der öffentliche verfügbaren Metadaten die so nicht im Bericht stehen und auch ansonsten kaum thematisiert werden. Zunächst die Entwicklung des veröffentlichten Volumens an Bilddaten in Form der abgedeckten Fläche mit den Werten für Landsat im Vergleich.

Durchschnittliches tägliches Erfassungs-Volumen von Satelliten mit offenen Daten

Man beachte, dass diese Zahlen aufgrund der Schwierigkeiten einer genauen Berechnung aus den verfügbaren Metadaten nicht ganz exakt sind. Sie dürften jedoch leidlich nahe an den tatsächlichen Werten liegen. Das Volumen ist immer für eine Umlauf-Periode berechnet, den Zeitraum, nach dem sich das Muster der Umlaufbahnen des Satelliten wiederholt – also 10 Tage bei Sentinel-2 und 16 Tage bei Landsat. Die Zahlen sind dann auf ein tägliches Volumen normiert.

Was man sieht ist, dass Landsat 8 seit 2014 recht stabil zwischen 20 und 23 Millionen Quadratkilometer pro Tag erfasst. Es gibt Schwankungen nach einem jahreszeitliche Muster durch die Unterschiede in der beleuchteten Landfläche. Landsat 7 zeigt auf einem insgesamt niedrigeren Niveau ein etwas anderes Muster mit einem Minimum im nordhemisphärischen Winter, denn die Antarktis wird hier nicht erfasst. Wenn man genau hinsieht, erkennt man auch einen Abfall in den Werten für Landsat 8 im letzten Winter, was daher kommt, dass die Antarktis-Erfassung in der Saison 2016/2017 aus irgendeinem Grund weitgehend auf die küstennahen Bereiche beschränkt war. Ich konnte dazu in den USGS-Informationen nichts Näheres finden aber ich hoffe mal, dass dies kein Zeichen für eine dauerhafte Änderung der Aufnahme-Muster ist.

Die Zahlen für Sentinel-2 sind mittlerweile auf dem selben Niveau wie bei Landsat 8 was die Gesamt-Abdeckung betrifft, jedoch sind die Zahlen deutlich weniger stabil und es gibt eine ganze Menge Unregelmäßigkeiten und Lücken. Dies bringt mich zur nächsten Sache, die ich vorbereitet habe – eine Visualisierung der Bildabdeckung nach der Umlauf-Periode, welche sowohl die Bilder zeigt, welche verfügbar sind als auch die fehlenden – Bilder also deren Erfassung zwar nach den veröffentlichten Plänen vorgesehen war, die aber nicht zum Download verfügbar sind, entweder weil nicht aufgenommen oder weil nicht prozessiert.

Man sollte dabei beachten, dass die Aufnahme-Planung bei Landsat und bei Sentinel-2 sehr unterschiedlich abläuft. Bei Landsat 8 gibt es ein dynamisches System, welches auf vordefinierten Prioritäten für die verschiedenen Szenen basiert und wo die eigentliche Planung dann auf Grundlage einer Vielzahl von Faktoren kurzfristig automatisch erzeugt wird. Die eigentliche Erfassung liegt dann meist sehr nahe an den Plänen. Bei Sentinel-2 hingegen werden Bilder auf Grundlage fester langfristiger Pläne erfasst.

Wie auch immer – wenn man Pläne und verfügbare Daten vergleicht, erkennt man bei Sentinel-2 deutliche Abweichungen. Auch die Zahlen in den Missions-Statusberichten (in Minuten pro Umlauf) sind anscheinend keine tatsächlichen Aufnahmen, sondern nur die Pläne. Ich weiss nicht was die Ursachen für die fehlenden Bilder sind, welche offensichtlich Lücken in der tatsächliche Aufzeichnung sind – ob dies Überbuchungen der Systeme durch die Pläne darstellt oder ob es sich um Ausfälle von Komponenten in der Datenübertragung oder um Betriebsfehler handelt. Die Lücken sind zu häufig, um mit betriebsbedingten Ursachen allein erkärt zu werden – wie Satellitenmanöver oder Kalibrierungen.

Daneben gibt es auch noch fehlende Einzelkacheln. Dies kommt bemerkenswert oft vor und anders als man vielleicht annehmen würde werden diese Lücken nicht immer nach ein paar Tagen gefüllt. Ob diese Lücken dann bei späteren Neu-Prozessierungen der Daten verschwinden ist nicht klar. Das Ganze scheint ein Nebeneffekt des Wechsels auf Einzelkachel-Pakete zu sein – ich hab bei den größeren Paketen nie ein Fehlen einzelner Kacheln beobachtet – gepaart mit geringer Fehlertoleranz und fehlender Fehlererkennung im Verarbeitungs-System.

Zuletzt habe ich auch noch die Seite mit den täglichen Bildzahlen der Satelliten repariert, welche schon seit einiger Zeit nicht mehr richtig funktioniert hat. Diese Zahlen sind jetzt auch auf die täglich erfasste Fläche normiert.

Bei der ganzen Sache muss man natürlich immer im Hinterkopf behalten, dass die räumliche Auflösung der Sentinel-2-Bilder höher ist als bei Landsat und damit das Datenvolumen für die selbe Fläche natürlich auch deutlich größer ist.

Landsat

Da die ESA hier mit kritischen Kommentaren die ganze Aufmerksamkeit bekommt, besteht etwas Gefahr, dass der USGS neidisch wird – also hier auch ein paar Worte zu Landsat (obwohl ich in den letzten Absätzen ja auch schon etwas Analyse hierzu geboten habe).

Der Umstieg auf das neue Collection-Format bei den Landsat-Daten ist jetzt abgeschlossen. Wie zuvor erwähnt ist dies für die meisten Datennutzer eine recht oberflächliche Änderung. Der USGS verwendet auch anscheinend weiterhin die alten Identifikationen an manchen Stellen in ihrem Daten-Management-Systemen – zum Beispiel habe die Metadaten-Seiten immer noch die Form

https://earthexplorer.usgs.gov/metadata/12864/LC81920272017130LGN00/

Aus meiner Sicht ist das größte Problem mit der Änderung, dass die verfügbaren Metadaten-Downloads anscheinend unvollständig sind – zumindest bei Landsat 8 scheinen im neuen Datensatz mehr als 3000 Szenen zu fehlen, welche in der alten Datenbank drin sind. Dies scheint jedoch nur ein Problem mit den Metadaten zu sein – die entsprechenden Szenen sind im EarthExplorer verfügbar.

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1. Mai 2017
von chris
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Aktualisierungs-Zyklen von OSM-Karten

Kürzlich habe ich mal wieder ein wenig die antarktische Küstenlinien in OpenStreetMap überarbeitet, um den wichtigsten Änderungen durch die Bewegung des Eises Rechnung zu tragen. Dies bedeutet im wesentlichen, die Position der äußeren Kante der drei größten antarktischen Schelfeis-Tafeln auf den aktuellen Stand zu bringen. Die Eiskanten bewegen sich ungefähr 1-2 Kilometer im Jahr, ich hatte diese zuletzt vor etwa zwei Jahren aktualisiert und zwischendrin hatte niemand dort ernsthaft an den Daten gearbeitet. Der zusätzliche Nutzen, diese Kanten sehr detailliert zu erfassen iwäre – obwohl dafür geeignete Bilder existieren – relativ gering, so dass ich als Basis Bilder von recht geringer Auflösung verwendet habe. Andere Teile der antarktischen Küste habe ich in den letzten Jahren nicht aktualisiert, hier sind also teils erhebliche Abweichungen zum aktuellen Stand zu erwarten, jedoch kann man davon ausgehen, dass mehr als 80 Prozent der Flächenänderungen die drei aktualisierten Abschnitte betreffen.

Amery-Schelfeis-Küstenlinien-Änderungen in OpenStreetMap

Zur Illustration hier die Geschichte der Küstenlinie des Amery-Schelfeises in OpenStreetMap. Diese Art von gleichmäßiger Änderung mit Aktualisierung der Daten von Zeit zu Zeit machen dies zu einem schönen Testfall, um die Aktualisierungs-Zyklen von OSM-Karten zu analysieren. Die gezeigten Änderungen fanden statt: Anfang 2013, Mitte 2013, Anfang 2015 und die letzte vor etwa zwei Wochen. Die meisten OSM-Karten zeigen Änderungen in den Daten nach recht kurzer Zeit, manche bereits nach Minuten. Das gilt jedoch nur für normale kleine Geometrien und für die höheren Zoomstufen. Die niedrigen Zoomstufen und die Küstenlinien-Daten generell werden weniger oft aktualisiert. Die Karte auf osm.org aktualisiert die Datenbasis der Küstenlinien täglich und die niedrigen Zoomstufen bis z12 werden nur einmal im Monat neu berechnet. Viele andere Karten sind da noch langsamer. Hier eine Ansicht aus Map Compare, welche verschiedene Karten von der besprochenen Gegend zeigt.


Im Moment scheint der deutsche Kartenstil auf openstreetmap.de zwei Wochen nach der Änderung der einzige mit einer aktuellen Darstellung der Küstenlinie bei den niedrigen Zoomstufen zu sein. Die Karte auf openstreetmap.org hinkt derzeit bei Aktualisierungen wegen Hardware-Problemen hinterher, würde aber sonst auch zumindest bei den höheren Zoomstufen die aktuellen Daten zeigen. Wie man sehen kann, stellen viele andere Karten aber noch nicht mal die Aktualisierung von 2015 dar, obwohl man auf der positiven Seite auch anmerken sollte, dass keiner der von mir analysierten Karten mit etwas Bedeutung noch vor-ADD-Daten (also von vor Mitte 2013) als Grundlage verwenden. In den kommenden Wochen und Monaten kann man dann natürlich beobachten, ob und wann die verschiedenen Anbieter ihre Datenbasis aktualisieren.

Wer Karten auf Grundlage von OpenStreetMap-Daten produziert, findet auf openstreetmapdata.com aktuelle Küstenlinien-Daten.

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22. April 2017
von chris
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Herbstfarben im Süden

Nach den Arbeiten an Herbstfarben-Satellitenbild-Zusammenstellungen neulich hier auch mal zum Vergleich ein aktuelles Bild von Herbstfarben auf der südlichen Hemisphäre.

Dieses zeigt die Anden in Patagonien, Südamerika an der Grenze zwischen Chile und Argentinien mit dem Nordpatagonischen Eisfeld im unteren Bereich am 16. April dieses Jahres. Ganz allgemein sind herbstliche Farbveränderungen der Vegetation auf der Südhemisphäre deutlich weniger weit verbreitet als im Norden. In diesem Fall tritt die deutlichste Farbänderung bei den sommergrünen Scheinbuchen-Wäldern auf, welche in höheren Lagen direkt unterhalb der Baumgrenze in den trockeneren östlichen Teilen des Gebirges wachsen. Bei diesen Bäumen verfärbt sich das Laub im Herbst in ein kräftiges Rot, was in diesem Bild deutlich zu erkennen ist. Die westlichen Seiten der Berge und die Fjorde an der Küste sind hingegen von immergrünen Bäumen geprägt und ändern somit ihre Farbe nicht. Hier ein paar Detail-Ausschnitte.

Den letzten Ausschnitt kann man auch gut mit dem zweiten Bild aus der Vortragsankündigung neulich vergleichen, welches ziemlich genau einen Monat vorher aufgenommen wurde.

Das Bild auf Basis von Copernicus Sentinel-2-Daten findet sich im Katalog auf services.imagico.de.

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18. April 2017
von chris
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Neue Bilder zum Mappen #11

Es gibt mal wieder eine Ergänzung bei den OSM images for mapping mit den folgenden neuen Bildern:

Zunächst ist da ein neues Bild der Nordseeküste in Deutschland, Dänemark und den Niederlanden vom September letzten Jahres bei niedrigem Wasserstand zur Aktualisierung der Wattflächen, Strände und Sandbänke in der Gegend. Diese verändern sich relativ schnell so dass es trotz vollständiger Verfügbarkeit von hochauflösenden Bildern in diesem Bereich eine gute Idee ist, beim der Arbeit in diesem Gebiet immer auch einen Blick auf aktuelle Bilder zu haben, um zu vermeiden, ggf. Dinge zu mappen, die entweder gar nicht mehr existieren oder jetzt vollkommen anders aussehen.

Dann ist da ein Bild der Petschorasee-Küste im Norden Russlands – ebenfalls von letztem September. Dieses dürfte eine bessere Erfassung der Küste und der Gezeitenzone erlauben sowie der fehlenden Seen. Daneben finden sich im Bild auch eine ganze Reihe von Straßen, die in OSM noch nicht erfasst sind.

Und ich hab mich entschlossen, mal aktuelle Bilder eines kleinen Teils der antarktischen Küste einzustellen, hauptsächlich um zu demonstrieren, dass die LIMA-Bilder, welche durchgehend in allen anderen Bilderquellen gezeigt werden, aufgrund ihres Alters nicht mehr wirklich nützlich sind um die existierenden Daten dort zu verbessern, wo sich das Eis bewegt. Obwohl die Bilder hier aktuell und vom Ende des Sommers mit minimaler Meereis-Bedeckung sind, sollte man sich mit der Gegend vertraut machen, bevor man hier auf die Entfernung ausschließlich auf Grundlage von Bildern mappt – speziell die Unterscheidung zwischen permanentem und temporärem Eis ist zum Beispiel schwierig. Im Zweifelsfall sollte man sich einfach auf die eindeutigen Dinge konzentrieren, insbesondere die Aktualisierung der Abbruchkanten der Gletscher und die Korrektur und Verbesserung der eisfreien Fels-Bereiche.

Und schließlich hab ich auch das vor kurzem vorgestellte Spitzbergen-Mosaik als aktuelle Basis für die Erfassung der Inseln hinzugefügt. Bis jetzt fehlen die Gletscher dieser Inseln fast vollständig in OpenStreetMap und große Teile der Küstenlinie sind noch extrem ungenau. Diese Bild sollte jedem Interessierten reichlich aktuelle Informationen bieten, um sich in der Gegend zu betätigen.

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10. April 2017
von chris
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Das Chamäleon zähmen

Zur Illustration der Schwierigkeiten bei der Produktion von wolkenfreien Satellitenbild-Zusammenstellungen verwende ich oft die Analogie des Versuches, einen Elefanten zu fotografieren, der in erheblicher Entfernung durch einen dichten Wald läuft und dabei auch noch seine Farbe ändert wie ein Chamäleon.

Diese Metapher soll die zwei Hauptschwierigkeiten bei der Produktion solcher Bilder illustrieren – der dichte Wald steht für die Wolken während der Chamäleon-Charaketer das sich ändernde Erscheinungsbild der Erdoberfläche verdeutlicht. Die meisten Versuche bei der Zusammenstellung von Satellitenbildern und die meiste Forschung und Diskussion in diesem Bereich konzentrieren sich auf die Wolken – diese sind ein universelles und unvermeidliches Problem und man muss damit irgendwie klar kommen, wenn man in diesem Bereich arbeitet. Dem sich ändernden Erscheinungsbild der Erdoberfläche wird hingegen meist nicht so viel Aufmerksamkeit zu Teil. Für eine Zusammenstellung guter Qualität muss man auch damit irgendwie umgehen, meist geht dies jedoch nur als Nebeneffekt bei der Behandlung des größeren Problems der Wolken ein und die Leute versuchen nur irgendwie damit klar zu kommen, verwenden jedoch kaum explizit Gedanken darauf.

Es gibt eine Reihe von Strategien, wie man sich dem Problem nähern kann. Die meisten davon laufen darauf hinaus, einen Zustand im Gesamtspektrum der Erscheinungsformen zu identifizieren, den ich als stabiles Extremum bezeichnen möchte. Das Vegetations-Maximum ist hier ein naheliegender und oft verwendeter Zustand. Stabiles Extremum bedeutet, dass (a) das gewählte Erscheinungsbild in Bezug auf zumindest eine definierte Eigenschaft einen Extremzustand in der Gesamtentwicklung darstellt und (b) dass dieser Zustand in gewissem Rahmen stabil ist, also dass die Natur zumindest zeitweise in diesem beharrt. Das Vegetations-Maximum ist in weiten Teilen der Erde ein solcher Zustand. Ein anderer, oft gewählter Zustand, insbesondere in Gebieten mit ausgeprägter Regenzeit, ist die Trockenzeit, denn dort ist das Problem der Wolken meist weniger groß. Ein weniger stabiles Extremum ist – zumindest in gemäßigten Klimaregionen – das Schnee-Maximum. Eine Schnee-Bedeckung im Flachland ist in Mitteleuropa zum Beispiel meist recht schnell wieder weg.

Der schwierigste Typ von Zustand der Erdoberfläche, den man für die Visualisierung auswählen kann, sind instabile Übergangsstadien. Eines der interessanten davon sind die Herbstfarben. Die Schwierigkeit, für einen solchen Zustand eine Bildzusammenstellung zu produzieren liegt darin

  • dass man einen Punkt in einer recht schnellen Entwicklung auswählen muss.
  • dass dieser Ziel-Zustand nicht einfach zu quantifizieren ist, denn die Veränderungen der Laubfarben im Herbst ist ein mehrdimensionaler Effekt, der sich auch zwischen den Pflanzenarten stark unterscheidet und der darüber hinaus auch von den lokalen Gegebenheiten abhängt.
  • dass der genaue Verlauf dieser Entwicklung erheblich von Jahr zu Jahr variiert, und diese Unterschiede oft gar nicht so klein sind im Vergleich zur Dauer der gesamten Entwicklung. In anderen Worten: wenn in einem Jahr die Blätter gerade beginnen, sich zu verfärben, sind sie in einem anderen Jahr vielleicht fast schon am Abfallen.

Aufgrund dieser Schwierigkeiten gibt es kaum größere Bildzusammenstellungen, welche Herbstfarben darstellen. Um mal zu schauen, was sich in diesem Bereich machen lässt, habe ich das folgende Bild vom Nordosten Russlands produziert, welches die untere Lena und das Werchojansker Gebirge in Herbstfarben zeigt.

Dies ist nebenbei bemerkt die Region auf der Erde mit den größten Temperaturdifferenzen zwischen Sommer und Winter mit zum Teil einer natürlichen Temperaturspanne von mehr als 100 Grad Celsius. Und es gibt dort – und dafür habe ich dieses Gebiet ausgewählt – auch eine recht vielseitige und farbenfrohe Veränderung der Vegetation im Herbst.

Im Vergleich zu meinen üblichen Bildzusammenstellungen ist die Produktion einer solchen Darstellung noch kein gut etablierter Prozess. Wie man sieht ist das Rechteck des Bildes nicht vollständig abgedeckt und auch in Bezug auf Konsistenz und Wolkenfreiheit ist das Bild nicht ganz auf dem üblichen Niveau. Durch die beschriebenen Schwierigkeiten arbeiten viele der Techniken, die ich verwende, um eine hohe Qualität sicherzustellen, nur eingeschränkt, wenn ein solches instabilen Übergangsstadium das Darstellungsziel ist. Dennoch denke ich, dass das Ergebnis unter diesen Umständen ganz akzeptabel ist. Hier ein paar vergrößerte Ausschnitte:

Datenbasis bilden hauptsächlich Copernicus Sentinel-2-Bilder, ergänzt zu etwa 20-30 Prozent durch Landsat-Daten.

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8. April 2017
von chris
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Wieder Frühling

Derzeit beginnt hier wieder der Frühling während es auf der Südhemisphere allmählich Winter wird. Und wie letztes Jahr dazu ein paar Bilder von der Antarktis vor dem Beginn der Nacht und von der Arktis vom Beginn des Frühlings:

Das erste Bild zeigt den westlichen Teil der James-Ross-Insel an der Ostseite der antarktischen Halbinsel mit dem eisfreien Prinz-Gustav-Kanal zwischen der Insel und dem Festland.

Das zweite Bild zeigt den Mount Takahe in der Westantarktis, einen der größten einer Reihe von erloschenen Vulkanen im Marie-Byrd-Land, welcher unter den letzten Sonnenstrahlen des Herbstes aus den Wolken herausragt.

Und von der Nordhemisphere hab ich hier ein Yin-und-Yang-Bild vom Nordwesten Spitzbergens

In dieser Gegend transportieren die Meeresströmungen warmes Wasser nach Norden so dass die Westküste weitgehend eisfrei ist. Der Wind vom Norden führt jedoch zur Bildung von Wolken über dem warmen Wasser. Da die Lufttemperaturen jedoch bereits recht hoch sind bildet sich auf dem Wasser kaum neues Meereis. Im Gegensatz zur Westküste ist der Norden der Insel noch recht fest im Eis eingeschlossen.

Und schließlich ein Bild vom Süden Kamtschatkas vom Ausbruch des Kambalny:

Zum Vergleich auch mein früheres Bild von den Vulkanen Kamtschatkas weiter nördlich.

Das erste und das dritte Bild basieren auf Copernicus Sentinel-2-Daten, das zweite und vierte auf Landsat 8.

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20. März 2017
von chris
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FOSSGIS 2017 und Vortragsankündigung

Am Mittwoch beginnt in Passau die jährliche FOSSGIS-Konferenz und ich freu mich auf die Treffen und Gespräche mit Leuten dort zu freier Software und Geodaten. Am Freitag Morgen präsentiere ich einen Vortrag zu freien Satellitenbildern, wo ich vorstelle, was im Bereich offener Satellitenbilder heute verfügbar und für jeden zugänglich ist.

Hier zu Vorgeschmack ein paar Bilder, die ich im Vortrag als Beispiele zeigen werde. Diese können unter CC-BY-SA-Lizenz weiterverwendet werden, wem sie also gefallen, der kann sie sich gerne in groß ausdrucken. Vorsicht dabei, das sind recht große Bilder mit mehr als 6000 Pixel Größe.

Werchojansker Gebirge, Ostrussland 07.09.2016 von Landsat 8 – Bild in groß

Patagonien, Chile 15.03.2017 von Landsat 8 – Bild in groß

Mt. Katmai/Novarupta, Alaska 13.09.2016 von Sentinel-2 – Bild in groß

Als kleinen Seitenhieb kann ich mir hier auch nicht verkneifen, zu verlinken, was denn so die üblichen Verdächtigen in diesen Gegenden an Bildern im Programm haben – Patagonien, Siberien, Alaska

Wer spontan vorbeikommen möchte kann das tun – Eintritt ist frei für Aktive im Bereich Open Source Software und freien Geodaten.

Nachtrag: Das Video vom Vortrag ist jetzt auf Youtube verfügbar, ein PDF mit den Folien wird es später auch aus dem Programm verlinkt geben.

icebridge_southpole

17. März 2017
von chris
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Fundstücke

Nach der Reparatur der letzten noch verbliebenen defekten Multipolygone in OpenStreetMap in der Antarktis als Teil eines derzeit laufenden allgemeinen Unterfangens, defekte Geometrien zu korrigieren – ich freue mich übrigens zu berichten, dass die Antarktis damit als erster Kontinent in OpenStreetMap frei von größeren Polygon-Defekten und auch ohne im alten Stil getaggte Multipolygone ist – habe ich auch ein traditionelles Aufräumen unsinniger Daten in der Umgebung der Pole durchgeführt.

Das Phänomen von sich mit der Zeit ansammelnden Mülls in der OSM-Datenbank ist vor allem von Null Island her bekannt. Jedoch landen Daten manchmal in ähnlicher Weise auch in der Nähe der Pole und sammeln sich dort weil kaum jemals jemand da nachschaut und aufräumt. Gebiete jenseits der Mercator-Grenze bei etwas jenseits 85 Grad Breite tauchen in den meisten Qualitätssicherungs-Werkzeugen und Editoren nicht auf und sind so in Bezug auf normale OSM-Aktivitäten gewissermaßen unsichtbar. Ich hab ein solches Saubermachen im Bereich der Pole schon etwas länger nicht mehr durchgeführt und anscheinend hat das auch niemand anderes inzwischen getan. Hier ein paar Schmuckstücke, die dort verloren gegangen sind.

Wenn man sich die Änderungssätze anschaut, die diese Daten produziert haben, stellt sich heraus, dass die meisten davon mit iD erstellt sind – obwohl dieser Editor meines Wissens nach nur in Mercator-Projektion arbeitet. Man kann damit also anscheinend Daten in der Nähe der Pole erzeugen, hat jedoch dann keine Möglichkeit, diese anschließend weiter zu bearbeiten. Hier ein paar Beispiele für Änderungssätze:

33412666, 39331559, 42690278, 41522831, 39111625, 16380595, 37911018

Nach dem Aufräumen ist jetzt der Bereich um den Südpol also wieder recht leer. Es ist auch recht schwierig, hier die Karte zu bearbeiten, denn obwohl JOSM mittlerweile in polaren Projektionen arbeiten kann (EPSG:3031 in der Antarktis für die, die es ausprobieren möchten) deckt keine der üblichen Bilddaten-Quallen diesen Bereich ab. Wer in der Umgebung des Südpols etwas mappen möchte für den hab ich ein Icebridge-Bild von vor ein paar Monaten. Das kann man herunterladen und in JOSM mit dem ImportImage-Plugin verwenden, nachdem man die Projektion auf EPSG:3031 gestellt hat. Was natürlich nicht funktioniert ist auf normalem Wege über die API die bestehenden OSM-Daten herunterzuladen, hierfür muss man Overpass/XAPI verwenden.

Um die verschiedenen Dinge auf dem Bild zu identifizieren hier ein Plan des Gebietes und ein beschriftetes Schrägluftbild.

Man beachte, dass das Icebridge-Bild von sehr früh in der Sommer-Saison ist und außer den dauerhaften Bauten recht wendig zu erkennen ist. Die Spuren vergangener Aktivitäten auf dem Eis sind über den Winter weitgehend von Schnee und Wind verdeckt worden.

Etwas weiteres, das man beachten sollte: Alles hier befindet sich auf dem Eis, welches sich mit einer Geschwindigkeit von mehreren Metern pro Jahr bewegt. Es ist also wichtig, dass wenn man hier etwas erfasst, man angibt, von welchem Zeitpunkt die Ortsinformationen stammen – bei diesem Bild ist das vom Oktober 2016.

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4. März 2017
von chris
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EO-1 – die unendliche Geschichte

Als ich meinen Nachruf auf EO-1 geschrieben habe, schloss ich diesen mit den Worten, dass die Außerbetriebnahme für Ende Februar vorgesehen ist. Nachdem der Satellit jedoch über 15 Jahre die urprünglichen Planungen überdauert hat, scheint es nur passend, dass dies noch nicht das letzte Wort war. Das neue Datum das jetzt verkündet wurde ist um den 20. März – schauen wir mal. In der Zwischenzeit ein paar weitere spektakuläre Morgenbilder zum genießen.

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3. März 2017
von chris
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Die Wahrheit über „true color images“

Eigentlich hab ich schon länger etwas hierüber schreiben wollen und ein Beitrag in den OpenStreetMap user diaries hat mich daran erinnert. Die jüngsten Änderungen im Datenformat der Copernicus-Sentinel-2-Bilder – über welche ich in Hinblick auf andere Aspekte zuvor geschrieben habe – haben auch eine andere Ergänzung gebracht, mit der ich mich noch nicht auseinandergesetzt hatte – die full resolution True-Colour Images. Ich hatte dies nicht weiter beachtet, denn es schien nicht wirklich bedeutungsvoll für mich. Natürlich störte mich das zusätzliche Datenvolumen aber ansonsten verursacht dies keine weiteren Probleme. Später habe ich jedoch erkannt, das für viele Einsteiger in der Nutzung von Satellitenbildern diese Bilder jedoch vermutlich eine erhebliche Bedeutung haben, denn ihre Nutzung bietet sich für den Anfänger oft an. Möglicherweise betrachten viele die Bilder sogar ausschließlich durch diese Darstellung.

Das True-Colour Image ist im Grunde die selbe Darstellung wie die Voransichten in der ESA-Schnittstelle, auf welche man auch über die API zugreifen kann, jedoch in voller Auflösung. Ich habe zu diesen Bildern bereits früher kritische Bemerkungen gebracht und diese gelten im Grunde für die Bilder in voller Auflösung genauso. Dem Entwickler, welcher die Erzeugung dieser Bilder geplant und implementiert hat, fehlte es recht offensichtlich an Kenntnissen im Bereich von Satellitenbildern wie auch bei der Repräsentation von Farben in Computersystemen generell auf dem aktuellen technischen Stand.

Was heutige Satelliten – einschließlich Sentinel-2 – an Bilddaten produzieren ist von recht hoher Qualität, nicht nur hinsichtlich räumlicher Auflösung, sondern insbesondere auch hinsichtlich Dynamik-Umfang und geringem Rauschen. Selbst wenn man nur die sichtbaren Farbkanäle betrachtet, also rot, grün und blau, können diese Daten nicht vollständig auf einem Computer-Bildschirm dargestellt werden, man muss den Dynamik-Umfang komprimieren, um ihn darstellen zu können. Das ist keine ganz einfache Aufgabe, sie erfordert Kenntnisse und Erfahrung im Bereich Farb-Repräsentation, Bildbearbeitung und Farb-Wahrnehmung und berücksichtigt idealerweise, wofür das Bild verwendet werden soll. Trotzdem ist die Bearbeitung der Sentinal-2 True-Colour Images so ziemlich der schlechteste Ansatz hierfür, der denkbar ist. Er reduziert nicht nur enorm den praktischen Nutzen der Bilder, er macht die Bilder auch deutlich schlechter als sie von den Daten her eigentlich sind.

Hier ein Beispiel aus Patagonien von nahe der Südspitze von Südamerika:

Zum Vergleich hier eine von mir aus den Original-Daten produzierte Darstellung:

Deutlich sichtbar sind die überbelichteten Stellen im ersten Bild, welche es schwierig machen, Wolken von Schnee zu unterscheiden und die weitgehend strukturlosen Schatten wo man kaum Unterschiede ausmachen kann. Beides sind keine Probleme in den Daten sondern durch die Verarbeitung bedingt – dies wird deutlich im Vergleich zu meiner Darstellung.

Nun kann man natürlich sagen das ist das offensichtliche Ergebnis wenn man eine statische Bearbeitung mit einer auf die Situation abgestimmten Bearbeitung vergleicht. Allerdings ist dies hier nicht der Punkt – selbst mit einer global einheitliche Bearbeitung lässt sich ein deutlich besseres Ergebnis erreichen. Durch die Nutzung der qualitativ schlechten Darstellung in den Farbbildern in den Sentinel-2-Paketen verliert man eine Menge nützliche Informationen in den Daten. Oder anders betrachtet – abgesehen von der höheren räumlichen Auflösung könnte man diese Art von Darstellung auch auf Grundlage von Landsat-5-Daten aus den 1980er-Jahren erzeugen.

Die Farbränder an den Wolken sind übrigens kein Bearbeitungs-Artefakt, sondern durch die Arbeitsweise des Satelliten bedingt.

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9. Februar 2017
von chris
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Bilder von Inseln im Nordatlantik

Während des Winters habe ich unter Verwendung neuer Daten des Sommers 2016 eine Reihe von neuen Satellitenbild-Zusammenstellungen produziert und ich freue mich, ein paar davon jetzt hier vorstellen zu können. Wie üblich finden sich mehr Details dazu unter services.imagico.de und Sie können mich bei Interesse an einer Verwendung gerne kontaktieren.

Spitzbergen

Ich hatte bereits 2015 ein Spitzbergen-Mosaik vorgestellt, welches nach wie vor das beste verfügbare Bild dieser Art ist in Hinblick auf Gleichmäßigkeit, Konsistenz der Farben und dem Fehlen von Wolken ist. Aber es gibt natürlich immer Raum für Verbesserungen. Hier ist jetzt ein neues Bild der selben Gegend auf Grundlage von Sentinel-2-Daten von 2016. Die offensichtlichste Verbesserung ist natürlich die etwas höhere Auflösung, das ist jedoch nicht der einzige Unterschied.

Sentinel-2-Mosaik von Spitzbergen

Das neue Bild basiert fast vollständig auf Sentinel-2-Daten von nur einem Sommer, was recht erstaunlich ist wenn man bedenkt, dass das vorherige Bild drei Jahre an Landsat-8-Daten verwendet und trotzdem noch einige Landsat-7-Bilder dazu. Der Grund liegt in der recht eigenartigen Aufnahmeplanung von Sentinel-2. Während der Betrieb von Landsat auf eine gleichmäßige 16-Tage-Abdeckung der Landflächen der Erde abzielt und deshalb bei hohen Breiten eine Menge Aufnahme-Gelegenheiten auslässt, welche nicht für das 16-Tage-Intervall nötig sind, wurde bei Sentinel-2 zumindest in Europa anders verfahren. Dies führte im Sommer über Spitzbergen zu einer sehr hohen Aufnahme-Frequenz. Illustriert wird dies auch in meiner Abdeckungs-Karte. Dadurch entstanden eine Menge recht nutzlose Aufnahmen, denn es gibt über Spitzbergen insbesondere im Sommer viele Wolken. Jedoch gibt es hierdurch auch eine recht große Anzahl von Bildern von den wenige Zeitfenstern mit gutem Wetter während des Sommers im letzten Jahr.

Meine Gefühle dazu sind etwas gemischt. Natürlich ist das schön für die Gegend um Spitzbergen. Wenn man jedoch im Auge behält, dass diese Aufnahme-Kapazität anderswo auch genutzt werden könnte, wo derzeit nur mit geringer Priorität Bilder gemacht werden, insbesondere in Asien und Südamerika, dann ist das global betrachtet eine etwas fragwürdige Stategie. Aber das ist natürlich eine politische Entscheidung von Seiten der ESA und die Chancen, dass die, die diese Entscheidungen letztendlich fällen empfänglich für solche globalen und langfristigen Überlegungen sind, ist vermutlich recht gering – Leute kommen nicht in solche Positionen indem sie derartige Überlegungen an die erste Stelle setzen.

Auch im Spitzbergen-Mosaik enthalten ist die Bäreninsel, welche beim Bild von 2015 nicht dabei war, weil es damals nicht genug gute Daten von dieser Insel gab.

Sentinel-2-Mosaik von Spitzbergen – Bäreninsel

Island

Das andere größere Mosaik zeigt Island. Island gehört zu den wirklich schwierigen Stellen in der nördlichen Hemisphäre außerhalb der Tropen was Wolken in Satellitenbildern betrifft. Bei der Produktion von 3d-Ansichten habe ich sonst meist stark auf Landsat-5-Bilder zurückgegriffen. Diese habe ich hier aufgrund ihres Alters und der geringen Auflösung nicht verwendet. Es gibt nach wie vor eine Menge Potential für Verbesserungen bei diesem Bild durch zusätzliche Daten, insbesondere durch ein knapperes Zeitfenster im Spätsommer mit weniger saisonalem Schnee. Dennoch ist dies das erste Mal, dass es mir möglich ist, ein solches Bild von Island gemäß meinen Qualitätsstandards zu produzieren.

Landsat-Mosaik von Island

Jan Mayen und die Färöer

Und dann habe ich noch zwei kleinere Bildzusammenstellungen von anderen Inseln im Nordatlantik, Jan Mayen und die Färöer. Das Bild von Jan Mayen basiert größtenteils auf Sentinel-2-Daten während die Färöer hauptsächlich mit Hilfe von Landsat-Bildern bearbeitet wurden.

Sentinel-2-Mosaik von Jan Mayen

Landsat-Mosaik der Färöer

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