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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

Ein Klick auf die Bilder oben führt zu der detaillierteren Beschreibung auf services.imagico.de.

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20. Januar 2017
von chris
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Mitternachts-Sonnenaufgang des antarktischen Sommers

Anknüpfend an meinen Beitrag neulich zu EO-1 hier eine Reihe weiterer ungewöhlicher Bilder dieses Satelliten von vor ein paar Monaten.

Diese zeigen in gewisser Hinsicht den Beginn des Polartages im Sommer 2016/2017 in der Antarktis. Bei diesen Breiten (etwa 77.5 Grad südliche Breite) ist es den größten Teil des Jahres entweder permanent dunkel (Polarnacht) oder permanent hell (Polartag). Diese Bilder stammen vom kurzen Zeitraum dazwischen, wo es dann tatsächelich Sonnenauf- und Untergänge gibt. Um genau zu sein zeigen diese Bilder alle den Sonnenuntergang in Bezug auf die tägliche Bewegung der Sonne, die Bildreihe als ganzes illustriert jedoch das Ende des Übergangs von Polarnacht zu Polartag.

Alle Bilder zeigen den Mount Erebus auf der Ross-Insel mit der Hut Point Peninsula, wo sich Forschungsstationen von Neuseeland und den Vereinigten Staaten befinden.

2016-10-20

2016-10-24

2016-10-28

2016-11-01

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5. Januar 2017
von chris
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Neue Bilder zum Mappen

Gerade habe ich mal wieder eine Reihe neuer Bilder bei den OSM images for mapping eingestellt – hier ein paar Beispiele:

Das erste ist ein Sentinel-2-Bild von den zentralen Alpen von Ende September letzten Jahres. Diese Gegend ist zwar vollständig in andere Bildquellen mit höherer Auflösung abgedeckt, viele davon sind jedoch aufgrund von Schnee und Wolken in Teilen recht ungeeignet für die Verwendung zum Mappen. Dieses Bild hier dürfte sich recht gut zur Aktualisierung der Gletscher-Ausdehnungen in der Gegend eignen. Daneben gibt es auch ein paar weitere Bilder mit besonderer Eignung für die Gletscher-Erfassung wie die vor kurzem hier gezeigten Bilder der afrikanischen Gletscher.

Und dann ist dabei auch ein Bild der Straße von Kertsch zwischen dem Asowschen Meer und dem Schwarzen Meer mit der dort im Bau befindlichen neuen Brücke:

Das neueste Bild zeigt die Pazifik-Seite des Panama-Kanals – eine Stelle, die im älteren Kanal-Bild von Wolken verhüllt war. Dieses Bild wurde vom EO-1-Satelliten vor nur wenigen Tagen aufgenommen.

Dieses Bild ist auch bei relativ niedrigem Wasserstand aufgenommen so dass sich die Wattflächen an der Küste auch gut erkennen lassen.

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18. Dezember 2016
von chris
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Am frühen Morgen – die letzten Tage von EO-1

Wie die meisten wissen haben haben Satelliten generell eine begrenzte Lebensdauer. Der Weltraum ist eine rauhe Umgebung, selbst für speziell für diesen Zweck entwickelte Maschinen. Und Satelliten versagen auch gelegentlich aufgrund von Konstruktions- oder Betriebsfehlern. Der ganz generell die Lebensdauer begrenzende Faktor ist jedoch, dass den Satelliten der Treibstoff ausgeht.

Wenn ein Satellit keinen Treibstoff mehr hat bedeutet dies, dass seine Umlaufbahn immer weiter absinkt und er schließlich in der Atmosphäre verglüht. Satelliten in niedriger Umlaufbahn befinden sich immer noch in den oberen Schichten der Erdatmosphäre – welche zwar extrem dünn sind, jedoch immer noch eine gewisse Bremswirkung auf jeden Satelliten ausüben, welcher dadurch abgebremst wird und als Ergebnis in der Flughöhe absinkt. Die Internationale Raumstation zum Beispiel muss aus diesem Grund mehrmals im Jahr ihre Umlaufbahn anheben. Täte man das nicht würde die ISS innerhalb von 1-2 Jahren in der Atmosphäre verglühen.

Bei Erdbeobachtungs-Satelliten ist dies jedoch nicht, was passiert, wenn der Treibstoff ausgeht – zumindest nicht als erstes. Diese Satelliten fliegen meist deutlich höher als die ISS und selbst ohne Antrieb fliegen sie meist mindestens 30-50 Jahre weiter, manchmal deutlich länger. Wie lange hängt von der Höhe der Umlaufbahn, dem Querschnitt des Satelliten, welcher für die Bremswirkung sorgt relativ zu dessen Masse und der Sonnen-Aktivität ab (welche die Dichte der oberen Atmosphäre beeinflusst). Der Envisat-Satellit, welchen ich vor kurzem erwähnte, dürfte zum Beispiel noch etwa 150 Jahre fliegen, bevor er in der Atmosphäre verglüht.

Was bei Erdbeobachtungs-Satelliten ohne Antrieb jedoch zunächst passiert ist, dass diese die Synchronität mit der Sonne verlieren. Und dies geschieht deutlich schneller als der Höhenverlust. Die Sonnen-synchrone Umlaufbahn eines Erdbeobachtungs-Satelliten bedeutet, dass die Bahnebene mit der selben Geschwindigkeit wie die Erde rotiert, jedoch in die umgekehrte Richtung so dass die Bahnebene immer die gleiche Orientierung zur Sonne aufweist. Dies wird ermöglicht durch die Abweichung der Erde von einer perfekten Kugelform und indem man die Bahnparameter des Satelliten daran anpasst. Diese Situation ist jedoch instabil, es gibt keinen natürlichen Mechanismus, welcher die Sonnen-Synchronität des Satelliten aufrecht erhält, so dass der Satellit durch seinen Antrieb Korrekturen vornehmen muss, um diese Situation zu erhalten.

Landsat 7 wird im nächsten Jahr voraussichtlich der Treibstoff ausgehen. Hier ein Diagramm aus einer USGS-Präsentation, welches illustriert, was dann passiert.

Auf der y-Achse aufgetragen ist die mittlere lokale Zeit des Äquator-Überflugs. Wie man sieht bewegt sich diese ziemlich schnell und mit wachsender Änderungsrate zu früheren Zeitpunkten. Während des dargestellten Zeitraums wird sich dagegen die Flughöhe des Satelliten nicht um mehr als ein paar Kilometer ändern.

Es gab in der selben Umlaufbahn wie Landsat 7 einen anderen Satelliten, welchem 2011 der Treibstoff ausging: Earth Observing-1 oder EO-1. Ich habe hier schon gelegentlich Bilder von EO-1 gezeigt, seine Aufzeichnungen sind wie bei Landsat alle als offene Daten verfügbar. EO-1 war eine Technologie-Test-Platform, um neue Technologien für zukünftige Erdbeobachtungs-Satelliten zu testen. Einige davon wurden später in Landsat 8 in größerem Rahmen umgesetzt. EO-1 wurde im Jahr 2000 gestartet, etwa ein Jahr nach Landsat 7 und sollte ursprünglich nur ein Jahr in Betrieb bleiben. Er zeichnet jedoch heute nach wie vor Bilder auf, was ihn vermutlich zu dem Satelliten macht, welcher seine ursprünglich geplante Lebensdauer am drastischsten überdauert hat – man könnte sagen: ein Untoter unter den Satelliten. EO-1 war auch – mit einer Auflösung von 10m im panchromatischen Kanal – der höchstauflösende Satellit mit offenen Daten bis zum Start von Sentinel-2.

Da EO-1 seit mehr als fünf Jahren keinen Treibstoff mehr hat liegt die Zeit des Äquator-Überflugs nun sehr früh am Morgen, was recht einzigartige Aufnahme-Bedingungen erzeugt, welche ansonsten nicht verfügbar sind. Hier ein Beispiel vom Mount Everest und dem Rongbuk-Gletscher:

EO-1

Landsat 8

Das EO-1-Bild links ist einen Tag früher aufgenommen aber auch mehr als zwei Stunden früher am Tag (etwa 02:19 UTC im Vergleich zu 04:42 UTC bei Landsat). Dieses Zeitfenster bietet recht schöne Beleuchtungs-Bedingungen. Wie Fotografen wissen, ist die Beleuchtung in der Mitte des Tages oft recht langweilig, während es in den Morgen- und Abendstunden eine größere Chance für interessante Foto-Gelegenheiten gibt. Auch ist das Relief unter solchen Bedingungen deutlich besser zu erkennen. Hier ein paar weitere Beispiele, alle von der zweite Hälfte des Jahres 2016.

Sierra Nevada

Appalachian Mountains

Tordrillo Mountains

Grand Canyon

Teton Range

Canyonlands

Ein Zeitfenster am frühen Morgen bedeutet auch, dass es bei hohen Breiten ein besseres zweites Zeitfenster am späten Abend gibt. In gewissem Maß existiert dies auch bei Landsat, allerdings deutlich stärker eingeschränkt und nur bei sehr hohen Breiten. Hier zwei Beispiele von EO-1 von diesem Jahr (von Kamtschatka und Island).

Kamtschatka

Island

Das EO-1 ALI-Instrument, von dessen Daten alle Bilder hier abgeleitet sind, hat eine Menge Dinge eingeführt, die wir jetzt in Landsat 8 finden – wie zum Beispiel den kurzwelligen blauen Kanal und einen panchromatischen Kanal, welcher nicht ins nahe Infrarot reicht. Das Rausch-Verhalten des Sensors ist nicht so gut wie bei Landsat 8 – keine Überraschung bei mehr als zehn Jahren Altersunterschied. Insbesondere gibt es eine recht deutliche Streifenstruktur im Rauschen, welche auch in einigen Bildern hier sichtbar ist. Jedoch ist dies immer noch deutlich besser als bei Landsat 7. Die spektrale Charakteristik (welche in meinem Satelliten-Vergleichs-Schaubild zu finden ist) ist dagegen aufgrund der breiteren Rot- und Grün-Kanäle deutlich besser für Echtfarben-Visualisierungen geeignet als sowohl Landsat 8 und Sentinel-2. Man könnte eigentlich sagen, dass EO-1 in dieser Hinsicht den bisherigen Gipfel der Erdbeobachtungs-Systeme mit offenen Daten darstellt. Ich hoffe, dass Landsat 10 hinsichtlich der Kanal-Definitionen im sichtbaren Bereich an EO-1 anknüpfen wird, bis jetzt sind hierfür jedoch keine besonderen Prioritäten erkennbar. Es lässt sich etwas schwer erklären, aber die Arbeit mit den EO-1-ALI-Farben macht generell einfach Freude, während die Einstellung der Farben bei Landsat 8 und Sentinel-2 für ein konsistentes, realistisch und ansprechendes Ergebnis oft deutlich schwieriger ist.

Hawaii

Kilimanjaro

Campo de Hielo Norte

Coropuna, Peru

Die Außerbetriebnahme von EO-1 ist für Februar vorgesehen – nach fast 17 Jahren Betrieb. Obwohl der Satellit recht leicht ist (nur etwa 500kg) wird er noch mehrere Jahrzehnte mit langsam absinkender Umlaufbahn weiterfliegen – die Prognose hierfür findet sich in folgenden Diagramm aus den Plänen zur Stillegung.