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26. Juni 2017
von chris
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Ist kleiner besser? – Eindrücke und Überlegungen zu Mikrosatelliten in der Erdbeobachtung

Zunächst eine einleitende Bemerkung zu meinen Richtlinien bei Besprechungen von Geodaten-Produkten – denn ich bekomme ab und zu mal Anfragen von der Form könntest du nicht mal eine Besprechung von Produkt X von Firma Y machen. Bei Satellitenbild-Produkten habe ich zum Beispiel einen detaillierten Review der Arbeiten von Mapbox und Google gebracht, denn als diese vorgestellt wurden, waren dies neue und innovative Dinge, die zuvor noch niemand gemacht hatte. Ich hab mich jedoch nicht mit den ganzen „me too“-Produkten befasst, die seit dem auf Basis von Landsat- und Sentinel-2-Daten vorgestellt wurden, denn keines von diesen hat bis jetzt einen merklichen Fortschritt in der Qualität oder eine erwähnenswerte technische Innovation mit sich gebracht.

Ich konzentriere mich natürlich auch auf offene Datenprodukte und solche auf Basis offener Daten – sowohl weil ich in diesen Gebieten am meisten Erfahrungen habe als auch weil ich denke, dass dies für die Leser am interessantesten ist.

Mit diesen Dingen im Hinterkopf ist eine Besprechung der Produkte von Planet Labs jetzt nicht gerade naheliegend für mich. Man verwendet dort zwar teilweise offene Satellitendaten für Produkte für Kunden, jedoch bietet Planet Labs anscheinend derzeit keine eigenen offenen Daten an. Es gibt zwar ein Produkt namens Open California, welches angeblich unter CC-BY-SA steht, jedoch ist dies nicht öffentlich zugänglich (wodurch das Ganze ziemlich nach openwashing aussieht).

Planet Labs ist das bekannteste Unternehmen, welches aus dem Mikrosatelliten-Hype der letzten Jahre hervorgegangen ist und ist im Bereich der Erdbeobachtungs-Anwendungen hier sicher der bedeutendste Marktteilnehmer. Sie haben im Verlauf der letzten Jahre eine beachtliche Zahl von sehr kleinen Satelliten von wenigen Kilogramm Gewicht entwickelt und gestartet, jedoch ist der einzige öffentliche Dienst, den sie derzeit anbieten, ein Programm namens Planet Explorer. Hierbei handelt es sich um eine Reihe von nahezu globalen Satellitenbild-Zusammenstellungen von jeweils einem kurzen Zeitraum (einem oder drei Monaten) auf Basis von Daten der Satelliten des Unternehmens. Ich schreibe diese Besprechung hier nicht, weil dieser Dienst besonders nützlich ist und auch nicht weil er technisch besonders innovativ wäre (was auf einer Datenverarbeitungs-Ebene durchaus sein könnte, hinsichtlich Bildbearbeitung jedoch sicher nicht). Die Besprechung hier soll ein Beitrag zum faktenorientierten öffentlichen Diskurs zu derzeit produzierten und verfügbaren Satellitenbildern sein, bei dem man offensichtlich auch die Bilder von Planet Labs einbeziehen muss.

Ich möchte klarstellen, dass dies keine Besprechung der Bilddaten selbst ist. Planet Explorer bietet für den nicht registrierten Nutzer noch nicht einmal eine Darstellung in voller Auflösung und es gibt derzeit keine öffentlich zugänglichen Beispiel-Originaldaten für Rapideye- and Plantscope-Bilder. Dieser Beitrag befasst sich mit dem Gesamt-Korpus der Bilder, welche dort zu sehen sind und wovon ich annehme, dass dies im Wesentlichen alle verwendbaren Bilder sind, welche derzeit von der Firma erfasst werden (im diesem Auflösungs-Bereich, Planet Labs hat vor kurzem auch höher auflösende Satelliten erworben, deren Daten hier nicht enthalten sind).

Kein guter Anfang

Um dies gleich am Anfang aus dem Weg zu bekommen – Planet Explorer verwendet OpenStreetMap-Daten in ihrer Darstellung für Beschriftungen, Grenzen und andere Elemente unter Verletzung der ODbL. OpenStreetMap wird zwar irgendwo unter „Terms“ erwähnt, das ist aber in etwa das Internet-Equivalent zu „unten in einem Aktenschrank in einer unbenutzten Toilette mit einem Schild auf der Tür mit der Aufschrift Vorsicht, bissiger Leopard“. Der Nutzer bekommt dies üblicherweise nicht zu Gesicht, was jedoch genau das ist was die ODbL verlangt.

Man könnte dies auch sich in den Fuß schießen nennen in Bezug auf den öffentlichen Eindruck bei der Open Data Community. Die meisten Leute respektieren es, wenn das Geschäftsmodell einer Firma auf der Lizenzierung von Daten basiert und die Daten deshalb nicht als offene Daten angeboten werden, die Toleranz endet jedoch dort, wo das selbe Unternehmen zu geizig ist, um es anständig zu würdigen, wenn sie Daten verwenden, die andere großzügigerweise als offene Daten zugänglich gemacht haben.

Ich werde für den Zweck dieser Besprechung mal diesen Fauxpas ignorieren, allerdings sollte wer die Dienste von Planet Labs nutzt sich dieser Tatsache natürlich bewusst sein.

Was sagt uns dies über die Daten?

Die Kartendarstellung zeigt uns Zusammenstellungen der Planet-Labs-Bilder in Intervallen von einem oder drei Monaten. Diese bestehen im Moment aus drei verschiedenen Arten von Bildern:

  • Bilder der Rapideye-Konstellation, welche in der Zusammenstellung durch die relativ große Bildbreite von 77 km identifizierbar sind.
  • Bilder der sehr kleinen Planetscope-Satelliten in sonnen-synchroner Umlaufbahn mit einer Bildbreite von 24 km für welche Planet Labs hauptsächlich bekannt ist.
  • Bilder von Planetscope-Satelliten im ISS-Orbit, welche sich von den vorher genannten Bildern durch die etwas kleinere Bildbreite (20 km) und die geringere Neigung der Umlaufbahn unterscheiden.

Ich werde nicht viel zu der Strategie der Bild-Zusammenstellung sagen – diese ist nicht sehr anspruchsvoll. Bei den Rapideye-Bildern wird eine Form der Wolken-Erkennung und -Maskierung verwendet, bei den Planetscope-Bildern jedoch nicht.

Der interessantere Teil ist die Abdeckung. Planet Labs wirbt seit langem mit der Aussicht darauf, eine tägliche Abdeckung des gesamten Planeten zu produzieren – was natürlich nur für die Landflächen gemeint ist. Die Angaben dazu, in wie fern sie dies tatsächlich erreichen, sind jedoch immer etwas vage – Zahlen erwecken meist den Eindruck eher theoretische Zielvorgaben zu sein und man spricht von der Fähigkeit einer kompletten täglichen Abdeckung und nicht davon dass diese tatsächlich aufgenommen wird.

Abdeckung

Die Bilder scheinen auf den Bereich zwischen 57°S and 67°N begrenzt zu sein, die nördliche Grenze ist jedoch erkennbar keine Aufnahme-Grenze, sondern eine Bearbeitungs-Grenze. Diese Grenzen entsprechen übrigens in etwa den Grenzen der bekannten Welt bis zum 17. bis 18. Jahrhundert. Im Bereich wo Bilder aufgenommen werden, erreichen sie im Moment (mit Mai 2017 als neuestem Monat) etwa 90-95 Prozent Abdeckung im Monats-Intervall. Es ist möglich, dass ein Teil der Lücken daher ruht, dass einige Bilder nicht verarbeitet wurden, weil sie komplett wolkenbedeckt sind, und die eigentliche Abdeckung etwas besser ist. Das Ganze ist jedoch noch immer weit entfernt von einer vollständigen täglichen Abdeckung, schließt jedoch nicht aus, dass die täglich erfasste Fläche in der Gegend der Größe der gesamten Landfläche der Erde oder darüber liegt. Um dies zu erreichen braucht man nur genügend Erfassungs-Kapazität, sprich: genügend viele Satelliten. Für eine tatsächlich vollständige Abdeckung hingegen müssten diese Aufnahmen gleichmäßig über die Landflächen der Erde verteilt sein, was ein viel größeres Problem ist.

Die derzeitige Erfassungs-Strategie mit vielen anscheinend zufälligen Lücken in den Aufnahmen sieht ziemlich merkwürdig aus. Ich weiss natürlich nicht, was für technische Einschränkungen hier bei so kleinen Satelliten existieren, wie präzise man die Aufnahmen planen kann und in wie weit es in der Nähe eine Empfangsstation geben muss. Und man behalte im Kopf, dass sie diese Satelliten nicht wirklich manövrieren können und damit nur wenig Kontrolle darüber haben, wo ein Satellit zu welcher Zeit Aufnahmen machen kann. Man kann sich das in etwa wie ein Dart-Spiel vorstellen, wo der Spieler relativ schlecht ist und die Aufgabe hat, alle Felder der Scheibe mindestens einmal zu treffen. Er braucht dafür deutlich mehr Pfeile als es Felder auf der Scheibe gibt, denn er wird viele Felder mehr als einmal treffen, bevor er eine volle Abdeckung erreicht hat.

Hier ein Beispiel vom Mai 2017 von einem Ausschnitt in Süddeutschland.

Das Bild hat hundert Prozent Abdeckung, allerdings kann man deutlich sehen, dass ein Bereich in der Bildmitte stark von Wolken beeinträchtigt ist, was darauf hindeutet, dass hier vom Mai 2017 keine Aufnahmen ohne Wolken existieren (oder deren Verfahren zur Einschätzung der Bildqualität funktioniert nicht, danach sieht es aber nicht wirklich aus). Wenn ich das Wetter vom Mai anschaue (zum Beispiel auf Grundlage von MODIS- und VIIRS-Bildern) dann finde ich mindestens vier Tage mit gutem Wetter im Vormittags-Zeitraum in diesem Bereich, wo gute Aufnahmen möglich gewesen wären (10., 17., 26. und 27. Mai). Hier eine schnelle Zusammenstellung von Sentinel-2-Daten vom 10. und 27. Mai.

Dass ich dies auf Grundlage von Sentinel-2-Daten mit einem 10-Tage-Aufnahme-Intervall produzieren kann ist natürlich ein glücklicher Zufall. Aber dies zeigt, dass obwohl die von Planet Labs aufgenommenen Bilder möglicherweise von der Anzahl her ausreichen würden um das ganze Gebiet jeden Tag abzudecken, die tatsächlich aufgenommen Bilder dies nicht tun, und zwar ziemlich deutlich. Und die Gegend liegt auf einer geographischen Breite wo durch die Umlaufbahn-Geometrie die potentielle Aufnahme-Dichte schon deutlich höher liegt als am Äquator.

Ist kleiner besser?

Diese konkrete Analyse der aktuellen Angebote und Fähigkeiten von Planet Labs bringt mich nun aber zu der allgemeineren und ultimativen Frage – ist eine größere Zahl kleiner Satelliten mit einem recht kleinen Blickfeld besser als eine kleinere Zahl von größeren Satelliten mit einem großen Blickfeld?

Obwohl ich diese Frage so formuliert habe, dass sie von der räumlichen Auflösung unabhängig ist, ist dies in der Praxis natürlich nicht der Fall – Satelliten mit höherer Auflösung haben gewöhnlich ein kleineres Blickfeld. Hier ein paar Beispiele:

Satellit Masse Aufzeichnungs-Breite Auflösung Breite in Pixel (ungefähr)
Landsat 1500 kg 190 km 15 m 13000
Sentinel-2 1100 kg 290 km 10 m 30000
Rapideye 156 kg 77 km 6.5 m 12000
Planetscope 6 kg 24.6 km 3.7 m 6600
Skysat 83 kg 8 km 0.9 m 8000
Pleiades 970 kg 20 km 0.7 m 30000
WorldView-4 2500 kg 13.1 km 0.31 m 42000

Beim Vergleich der Auflösungen sollte man beachten, dass die Planetscope-Satelliten die einzigen mit einem Bayer-Pattern-Sensor sind (so dass die angegebene Auflösung sich auf die Kombination der verschiedenen Spektralbänder bezieht).

Ein sehr breites Blickfeld wie bei Sentinel-2 führt zu zusätzlichen Problemen wie der Positions-Genauigkeit und der Unterschiede in der Beleuchtung und dem Blickwinkel über das Blickfeld, dies ist jedoch nicht worum es mir hier geht. Ohne diese besonderen Probleme haben wir im Grunde die folgenden Einflüsse:

  • Satelliten mit einem kleinen Blickfeld (sowohl was den Winkel als auch was die Breite in Pixel betrifft) können leichter und billiger gebaut werden. Dies ist der Hauptgrund für das kleine Sichtfeld bei den Planetscope-Satelliten.
  • Kleinere Einzelbilder erlauben eine feiner granulierte Aufnahme-Planung – entweder in Bezug auf die aufgenommenen Stellen oder in Hinsicht auf gutes Wetter. Anders ausgedrückt: Falls die Aufnahme-Planung gut funktioniert, sind in kleineren Bildern im Mittel weniger Wolken vorhanden.
  • Kleinere Bilder bedeuten mehr Kanten zwischen den Bildern und damit mehr Diskontinuitäten in den Daten und mehr Probleme beim Zusammensetzen.
  • Die Entwicklung und der Bau einer größeren Zahl kleiner Satelliten kann deutlich billiger sein als der Bau eines einzelnen großen Satelliten. Das Risiko-Management in Bezug auf Ausfälle beim Start und im Betrieb ist auch einfacher.
  • Aufnahmen in hoher Auflösung erfordern eine bestimmte Mindestgröße der Optik, was wiederum eine harte Grenze für die Größe eines Satelliten darstellt.
  • Aufnahmen im langwelligem Infrarot (SWIR/TIR) erfordern eine Kühlung, welche sich nicht ohne Weiteres miniaturisieren lässt.

Wie man sieht gibt es also Vor- und Nachteile für beides. Zusätzliche Einflussfaktoren existieren, wenn man zielgerichtet nur bestimmte Stellen aufnehmen möchte – was bei allen sehr hochauflösenden Systemen derzeit der Fall ist. Ich betrachte hier jedoch nur den Zweck einer gleichmäßigen Routine-Abdeckung größerer Gebiete.

Wenn man 16 Landsat-Satelliten hätte und diese für diesen Zweck passend in ihren Umlaufbahnen anordnet, könnte man eine solide tägliche Abdeckung erreichen (Ja, natürlich müsste man auch die Systeme am Boden dafür erheblich erweitern). Nimmt man nur die Breite des Sichtfeldes als Grundlage (was natürlich eine starke Vereinfachung darstellt) könnte man das selbe mit etwa 16*190/24.6 = 124 Planetscope-Satelliten machen, falls man (a) diese mit der selben Aufnahmezeit pro Umlauf betreiben kann – was vielleicht möglich wäre, was im derzeitigen Betrieb jedoch nicht demonstriert wird und (b) wenn man die Satelliten in ihren Umlaufbahnen dafür optimal relativ zu einander anordnet – was nicht geht, denn die Satelliten haben keinen Antrieb und die begrenzten Möglichkeiten, indem man das Abbremsen durch die Atmosphäre steuert, reichen hierfür vermutlich nicht. Folglich braucht man für eine wirklich tägliche Abdeckung eine deutlich größere Anzahl von Satelliten, vermutlich ein vielfaches der genannten Zahl.

Meine Vermutung ist, dass falls Planet Labs längerfristig mit dem derzeitigen Geschäftsmodell und dem Ziel einer täglichen und vollständigen Abdeckung größerer Gebiete auf der ganzen Welt im Geschäft bleibt, dass sie vermutlich früher oder später beginnen werden, ihre Satelliten mit einer Form von Antrieb auszustatten.

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16. Juni 2017
von chris
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Erfassung von Küsten und der Gezeiten-Zone

Mit der Einführung von neuen Bildebenen für die Erfassung von Daten in OpenStreetMap durch DigitalGlobe gibt es jetzt eine ganze Menge zusätzliches Material für das Mappen auf die Entfernung. Dennoch sind in vielen entlegenen Gegenden meine Bilder für die Erfassung in OpenStreetMap nach wie vor die aktuellste einfach zugängliche Bildquelle und in einer ganzen Reihe von Bereichen auch die Beste überhaupt. Und selbst dort, wo es auf Aktualität nicht so ankommt und bei Bing und DigitalGlobe gute Bilder vorhanden sind, ist eine zusätzliche unabhängige Bildquelle oft sehr nützlich zur Interpretation.

Ich habe jetzt ein paar weitere Bilder ergänzt mit Schwerpunkt auf Küsten-Regionen und der Gezeiten-Zone. Gebiete mit wechselndem Wasserstand sind etwas, wo offene Satellitendaten ganz besonders nützlich sind selbst wenn es im Grunde auch höher auflösende Bilder gibt, denn man kann hier zielgerichtet Bilder mit hohem oder niedrigem Wasserstand wählen und ist so besser in der Lage, präzise die Küstenformen zu erfassen während dies bei höher aufgelösten Bildquellen mit mehr oder weniger zufälligem Wasserstand in den Bildern weitgehend auf Raten hinausläuft, wenn man keine zusätzlichen Informationsquellen hat.

Die Erfassung von Küsten und Tiden-Bereichen in OpenStreetMap ist gar nicht so schwer, hier in Kürze ein paar Grundlagen:

  • Die Küstenlinie mit dem Attribut natural=coastline wird an das obere Ende des Gezeiten-Bereiches platziert.
  • Der Gezeiten-Bereich selbst wird meist als natural=wetland erfasst, zusätzlich wetland=tidalflat, falls es sich um eine Wattfläche aus Sand oder Schlamm handelt, andere Attribute (wie wetland=saltmarsh oder wetland=mangrove) sind für bewachsene Flächen vorgesehen.
  • Flache jedoch permanent unter Wasser liegende Gebiete, welche höher liegen als der umgebende Meeresgrund können als natural=reef erfasst werden.
  • Für Sand- oder Kiesbänke im Gezeitenbereich oder darüber gibt es natural=shoal.
  • Unbewachsene Küstenstreifen aus Sand, Kies oder Geröll, welche von Wellen geformt werden, können als natural=beach erfasst werden, vorzugsweise mit einem surface-Attribut, welches das Material beschreibt.
  • Felsküsten kann man mit natural=bare_rock erfassen, Steilküsten mit natural=cliff.
  • Für Küstendünen-Bereiche gibt es natural=sand, einzelne Dünen kann man auch mit natural=dune erfassen.

Vieles davon ist natürlich ohne lokales Wissen schwierig zu beurteilen, also sollte man bei der Erfassung auf die Ferne vorsichtig sein und sich zumindest mit dem Gebiet vorher etwas vertraut machen. In vielen der Gebiete, die ich im Folgenden zeige, sind jedoch zumindest die grundlegenden Dinge, also Küstenlinie und Wattflächen, nicht ganz so schwierig.

Ein paar weitere Details zur Erfassung von Dingen an der Küste finden sich in einem anderen Blogbeitrag zu Stränden und Riffen.

Bahía Blanca

Bahía Blanca ist der Name einer Stadt und einer Bucht in Argentinien und dort gibt es eines der größten Watt-Gebiete in Südamerika, welches derzeit in OpenStreetMap recht schlecht erfasst ist. Ich habe hier Bilder sowohl mit niedrigem als auch mit hohem Wasserstand.

Bahía Blanca bei Niedrigwasser

Bahía Blanca bei Hochwasser

Man beachte, dass die Bilder auch von unterschiedlichen Jahreszeiten stammen, also die Farbunterschiede nicht ausschließlich den Gezeiten geschuldet sind. Das ganze Gebiet ist auch in hochauflösenden Bildern verfügbar, jedoch mit unterschiedlichen Wasserständen wodurch die Interpretation oft recht schwierig ist.

Cook Inlet

Cook Inlet ist eine große Bucht im Süden Alaskas an derem nördlichen Ende nahe Anchorage sich ausgedehnte Wattflächen befinden.

Diese Spätsommer-Bild erlaubt daneben auch eine gute Erfassung der Gebirge drumherum, welche in hochauflösenden Quellen nur teilweise und oft zu einer ungünstige Jahreszeit dargestellt sind.

Bogoslof Island

Auch in Alaska gelegen ist Bogoslof Island, wo ein Vuklanausbruch vor kurzem die Insel weitgehend umgestaltet hat. Näheres dazu auch hier.

Das Delta der nördlichen Dwina

Die Situation im Delta der nördlichen Dwina nahe Archangelsk ähnelt etwas der am Cook Inlet, jedoch ist die Datenbasis in OpenStreetMap an Land hier schon deutlich besser. Auch hier biete ich ein Bild mit niedrigem Wasserstand, was zur Erfassung des Formen im Gezeitenbereich nützlich sein dürfte.

Der Aralsee

Zum Schluss habe ich noch zwei Bilder des Aralsees mit niedrigem und hohem Wasserstand. Die genaue Ausdehnung der Wasserfläche variiert stark von Jahr zu Jahr, allerdings sollten diese Bilder zumindest grob zeigen, welche Flächen derzeit dauerhaft und welche nur saisonal mit Wasser bedeckt sind.

Aralsee Niedrigwasser

Aralsee Hochwasser

Im Hochwasser-Bild sind im nördlichen Teil noch Eisreste zu sehen, welche man nicht mit anderen Dingen verwechseln sollte. Die korrekte Erfassung von saisonaler Wasserbedeckung ist übrigens natural=water + intermittent=yes oder seasonal=yes, nicht natural=wetland – auch wenn der nicht dauerhafte Charakter derzeit im OSM-Standardstil nicht dediziert angezeigt wird.

16. Juni 2017
von chris
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Öffentliche Konsultation zu Anforderungen an zukünftige Landsat-Missionen

NASA und USGS bitten jetzt um Vorschläge und Eingaben zu den Anforderungen an zukünftige Landsat-Missionen. Die Aufforderung richtet sich an alle Datennutzer. Hier ein Zitat aus dem RFI:

The U.S. Geological Survey (USGS) Land Remote Sensing Program has collected a diverse set of U.S. Federal civil user measurement needs for moderate-resolution land imaging to help formulate future Landsat missions. The primary objective of this RFI is to determine if these needs are representative of the broader Landsat user community, including, but not limited to, private sector, government agencies, non-governmental organizations and academia, both domestic and foreign. Responses to this RFI will be considered along with other inputs in future system formulation.

Das ist ziemlich bemerkenswert. Normalerweise findet die Planung solcher Projekte fast ausschließlich im Kreise öffentlicher Institutionen statt. Wenn die Öffentlichkeit generell konsultiert wird dann üblicherweise über Fragebögen zum Ankreuzen, welche oft bereits mit einem bestimmten Ziel-Ergebnis aufgesetzt sind und dann auch entsprechend interpretiert werden. Dies sieht jedoch ein bisschen anders aus, sie möchten nämlich Freiform-Antworten zu einer Reihe von spezifischen, jedoch offenen Fragen haben und sie fragen nicht nur danach, was man möchte, sondern auch nach den Gründen, weshalb man glaubt, dass dies wichtig wäre.

Es gibt natürlich keinerlei Garantie, dass die Eingaben tatsächlich irgendeine Wirkung auf die Landsat-Pläne haben, dennoch würde ich alle Routine-Nutzer von Landsat-Daten, welche die Fragen verstehen und sich kompetent fühlen sie zu beantworten, auffordern, ihre Gedanken hierzu einzureichen. Bis jetzt sind so weit man das sehen kann bei der Planung der Zukunft von Landsat fast nur Wünsche von öffentlichen und wissenschaftlichen Institutionen sowie vermutlich von einigen größeren Unternehmen eingegangen. Die Interessen dieser Nutzer sind jedoch nicht unbedingt identisch mit denen aus dem großen Feld der kleineren kommerziellen Nutzer, unabhängigen Wissenschaftler, gemeinnützigen Projekten oder Ähnlichem. Falls Sie zu einer dieser unterrepräsentierten Gruppen gehören, Landsat-Daten nutzen und meine Beiträge hier zu Satelliten-Themen mit Interesse lesen und nicht nur wegen der Bilder überfliegen, besteht eine gute Chance, dass Sie hier wertvolle Hinweise geben könnten.

Einsendeschluss für Antworten ist der 14. Juli

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4. Juni 2017
von chris
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Neuigkeiten von offenen Satellitenbild-Daten

Hier ein paar weitere Neuigkeiten aus der Welt der offenen Satellitendaten:

  • als Nachtrag zu meinem Bericht zu fehlenden Aufnahmen bei Sentinel-2 – die ESA hat jetzt anscheinend ein paar Bilder „gefunden“ und die Formulierung, mit der sie das in ihrem Statusbericht mitteilen hebe ich mir mal für spätere Verwendung auf:

    The ground segment has suffered a sporadic anomaly between March and May, leading to an incomplete dissemination of the production with about 11% products missing throughout the period.

    Ich denke da an so was wie: Was meinen Sie mit Steuerhinterziehung, meine Buchhaltung litt im vergangenen Jahr unter einer sporadischen Anomalie… Ich habe die Illustrationen der Abdeckungen vor ein paar Tagen mit den neu verfügbaren Daten aktualisiert.

  • Der USGS hat seinen EarthNow! Live-Landsat-Betrachter überarbeitet – nicht zu verwechseln mit Mapbox Landsat Live (was nicht wirklich live ist). Die neue Version zeigt jetzt endlich Echtfarben-Bilder. Obwohl hier nur zeitweise eine echte live-Ansicht zu sehen ist – meist erhält man Aufzeichnungen von vor ein paar Stunden – ist dies eine recht schöne Illustration, wie Satelliten wirklich Bilder aufnehmen und so weit ich weiss ist dies die einzige Gelegenheit, wo man derzeit aktuelle Landsat-Level-0-Daten sehen kann.
  • Der USGS verteilt jetzt auch einige Bilder des indischen IRS-P6/Resourcesat-1-Satelliten und von dessen Nachfolger Resourcesat 2. Die Bilder sind größtenteils nur von den USA von zwei Instrumenten: LISS-3 und AWiFS. Die Datenqualität ist recht gut, jedoch mit einem recht eingeschränkten Spektralbereich mit Kanälen für rot, grün, NIR und einem SWIR-band. AWiFS ist ganz interessant als Zwischen-Lösung zwischen den höher auflösenden Systemen mit niedriger Aufnahme-Frequenz wie Landsat und Sentinel-2 auf der einen Seite und den Systemen mit niedriger Auflösung und hoher Aufnahme-Frequenz wie MODIS, VIIRS und Sentinel-3.

    Hier Beispielbilder vom Westen der USA mit angenäherten sichtbaren Farben mit geschätztem Blau-Signal (wie ich es auch schon früher bei ASTER gezeigt habe).

ISRO Resourcesat 2 AWiFS Beispiel

ISRO Resourcesat 2 LISS-3 Beispiel

LISS-3 Ausschnitt in voller Auflösung

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3. Juni 2017
von chris
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Arktische Orte im Frühjahr

Ein paar weitere Satellitenbilder vom Frühling in der Arktis – diesmal von den nördlichsten Siedlungen auf der Erde.

Der nördlichste dauerhaft bewohnte Ort auf dem Planeten ist bereits seit langem die Wetterstation und Militärbasis Alert im nördlichen Kanada am nordöstlichen Ende von Ellesmere Island bei 82.5 Grad nördlicher Breite.

Alert, Ellesmere Island

Als nächstes folgt etwa ein Grad weiter südlich die Station Nord im Nordosten Grönlands, ein Dänischer Militärposten. Im Gegensatz zu allen anderen Orten die ich hier zeige, welche sich nahe der Küste befinden und zumindest im Sommer per Schiff erreichbar sind, ist diese Station meist das ganze Jahr lang nur aus der Luft und über Land erreichbar, so dass alles benötigte per Flugzeug eingeflogen werden muss.

Station Nord, Grönland

Noch mal fast ein Grad weiter Südlich bei 80.8 Grad Nord liegt Nagurskaja auf Alexandraland, Franz-Josef-Land. Diese Militärstation ist in den letzten Jahren stark erweitert worden – ich habe vor zwei Jahren ein Bild eines Versorgungskonvois für die Station gezeigt.

Nagurskaja, Franz-Josef-Land

Alle bis jetzt gezeigten Orte sind in den 1950er Jahren während des kalten Krieges etabliert worden. Bei allen handelt es sich um militärische Stationen mit Zugangsbeschränkungen. Die nördlichste für Besucher frei zugängliche Siedlung ist Ny-Ålesund auf Spitzbergen, welche hauptsächlich der wissenschaftlichen Forschung dient.

Ny-Ålesund, Spitzbergen

Auch auf Spitzbergen, ein kleines Stück weiter südlich, liegt Longyearbyen welches mit mehr als 2000 Einwohnern die nördlichste größere Siedlung ist. Auf dem Plateau südlich des Flughafens auf der linken Seite des Bildes kann man die Antennen der Svalbard Satellite Station erkennen, welche auch einen großen Teil der Bilder empfängt, welche ich hier zeige.

Longyearbyen, Spitzbergen

Diese beiden Orte auf Spitzbergen sind mehr als einhundert Jahre alt, deutlich älter als die vorher gezeigten weiter nördlich, welche im kalten Krieg etabliert wurden. Im Gegensatz zu den anderen Orten, bei welchen so gut wie alle Ressourcen von anderswo herangeschafft werden müssen, werden die Siedlungen auf Spitzbergen von vor Ort abgebauter Kohle mit Energie versorgt.

Zum Abschluss ein Ort, welcher bezüglich der geographischen Breite nicht mehr mit den anderen konkurriert, jedoch durch die Lage auf der anderen Seite des Nordpols bedeutend ist. Es handelt sich um den russischen Stützpunkt auf der Kotelny-Insel, welcher wie Nagurskaja in den letzten Jahren deutlich erweitert wurde.

Темп, Kotelny-Insel

Hier noch mal die Positionen dieser Orte zusammen in einer Karte.

Alle Bilder auf Grundlage von Copernicus-Sentinel-2-Daten vom April und Mai 2017.

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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.

amery_osm_980

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.

patagonia_autumn_crop1.ann

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.

osmim11_980

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.

sib_autumn_980

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.