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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.

EO1A1050702017052110KF_expose.ann

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.

S2A_R024_S56_20170213T140721_expose.ann

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.

s2sval_980

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.

EO1_erebus_980

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

osmim_2017-01_980

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.

EO1_980

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.

S3A_980c

13. Dezember 2016
von chris
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Sentinel-3 OLCI und MODIS/VIIRS – eine Gegenüberstellung in verschiedenen Punkten

Auf Grundlage der bisherigen Erfahrungen mit den Sentinel-3-Daten (Erläutert in meinen Eindrücken: Teil 1, Teil 2 und Teil 3) habe ich hier noch eine Gegenüberstellung zwischen Sentinel-3 OLCI und den etablierten Systemen MODIS/VIIRS in Hinblick auf eine Reihe von für die Datennutzung wichtigen Aspekten. Lesen Sie diesen Vergleich auf Englisch.

Und hier zum Abschluss noch drei Ansichten auf Grundlage von Sentinel-3 OLCI – diese dürfen auch unter CC-BY-SA-Bedingungen weiterverwendet werden:

water-reduced-980

12. Dezember 2016
von chris
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Komprimierte Wasserflächen-Daten auf openstreetmapdata.com

Ich freue mich bekanntzugeben, dass jetzt auf openstreetmapdata.com komprimierte Wasserflächen-Daten für die Darstellung in Karten auf OpenStreetMap-Basis bei niedrigen Zoomstufen verfügbar sind. Diese sind produziert mit den kürzlich hier vorgestellten Verfahren. Die Daten finden sich auf der Gewässer-Daten-Seite. Nutzer sollten die Erläuterungen zu den Datensätzen sowie die Prozess-Beschreibung aufmerksam lesen, denn sie enthalten wichtige Hinweise für die Verwendung.

Diese Daten können von jedem frei unter den Bedingungen der OpenStreetMap-Lizenz verwendet werden. Wer dies tut, sollte jedoch in Erwägung ziehen, uns in finanzieller Form oder anderweitig zu unterstützen. Erweiterungen der angebotenen Daten wie hier vorgestellt wie auch der zukünftige Betrieb der frei nutzbaren Dienste hängen von dieser Unterstützung ab.

Ein weiterer für die Nutzung dieser Dateien wichtiger Aspekt ist, dass OpenStreetMap-Daten immer einen gewissen Anteil defekter Geometrien enthalten und dies ist an einigen Stellen durch fehlende Elemente in diesen Daten auch sichtbar. Jochen unterhält eine Seite, welche über die defekten Polygone in OSM im Allgemeinen Buch führt. Wir erzeugen jedoch auch eine Liste von Fehlern, welche gerade die Wasserflächen-Darstellung beeinträchtigen. Viele davon sind lediglich kleine Wasserflächen, welche nicht bedeutender sind als jede andere defekte Geometrie in OSM, es gibt jedoch auch eine Reihe von richtig großen Polygonen, welche Probleme verursachen. Wer interessiert ist, die Datenqualität in OSM zu verbessern, könnte sich diese Liste mal vornehmen. Sie wird täglich neu erzeugt wenn wir die Wasserflächen-Daten aktualisieren.

6. Dezember 2016
von chris
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Käse in Bewegung

(Ergänzung: Ich muss den Titel dieses Beitrags in deutscher Sprache vermutlich erklären – das stammt vom englischen moving the cheese – was man jetzt auf einer Reihe unterschiedlicher Ebenen interpretieren kann)

Ich weiß, dass dies schon lange angekündigt wurde aber heute hat die ESA ein weiteres Mal das Format der Sentinel-2-Daten grundsätzlich geändert. Während es beim vorherigen Wechsel um die Umstellung von Szenen mit mehreren Kacheln auf Einzel-Kachel-Pakete ging, was von mir damals auch diskutiert wurde und wie vorhergesagt zu erheblichen Performance-Problemen führte, bleibt bei dieser Änderung jetzt der eigentliche Inhalt der Pakete gleich und nur die Namen ändern sich – sowohl für das Gesamtpaket als auch für die interne Struktur.

Wenn Sie meine Besprechung der Sentinel-2-Daten gelesen haben, erinnern Sie sich vielleicht, dass einer der ersten Kritikpunkte von mir die extrem aufgeblasenen Dateinamen voll mit redundanten und zur Identifikation irrelevanten Informationen waren. Ich hatte das erwähnt, denn dies ist bei der Arbeit mit den Dateien recht lästig. Am Ende ist dies jedoch kein wirklich großes Problem, denn man kann sich die Dateien ja beliebig so wie man es haben möchte umbenennen, wenn man sie in sein System einliest und muss sich danach nicht mehr mit dem Problem rumärgern. Das Ganze jetzt nach einem Jahr noch mal völlig zu ändern ist vor diesem Hintergrund bestenfalls etwas merkwürdig. Bemerkenswerter ist allerdings der angegebene Grund für die Änderung:

The product naming (including the naming of folders and files inside the product structure) is compacted to overcome the 256 characters limitation on pathnames imposed by Windows platforms

Ich übersetzt das mal: Nach mehr als einem Jahr öffentlicher Datenverteilung ändern wir das Format der Daten in einer nicht rückwärts-kompatiblen Form entsprechend den Wünschen der Nutzer einer historischen Computer-Plattform, welche nicht mehr verkauft oder vom Hersteller unterstützt wird und welche so veraltet ist, dass wir sie und ihre speziellen Begrenzungen noch nicht mal im Auge hatten, als wie das Ganze ursprünglich vor 3-4 Jahren geplant haben.

Natürlich könnte man auch ganz einfach sagen: 256 Zeichen sollten für jeden ausreichend sein

Die Änderung sieht im Wesentlichen so aus: In der alten Form hatten die Paketnamen diese Form:

S2A_OPER_PRD_MSIL1C_PDMC_20151230T202002_R008_V20151230T105153_20151230T105153.zip

und darin fanden sich die Daten in Dateien wie:

S2A_OPER_PRD_MSIL1C_PDMC_20151230T202002_R008_V20151230T105153_20151230T105153.SAFE/GRANULE/S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS__20151230T162342_A002722_T31TFJ_N02.01/IMG_DATA/S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS__20151230T162342_A002722_T31TFJ_B01.jp2

Jetzt bekommt man etwas wie:

S2A_MSIL1C_20160914T074612_N0204_R135_T36JTT_20160914T081456.SAFE.zip

und darin:

S2A_MSIL1C_20160914T074612_N0204_R135_T36JTT_20160914T081456.SAFE/GRANULE/L1C_T36JTT_A006424_20160914T081456/IMG_DATA/T36JTT_20160914T074612_B01.jp2

Das sind nur die Dateien mit den eigentlichen Daten. Die Metadaten und die QA-Sachen sind ebenfalls geändert, viele Dateinamen sind jetzt generisch, das bedeutet die sind in allen Paketen identisch. Das ist ein bisschen so wie bei Sentinel-3, nur dass bei Sentinel-3 Namen in Kleinbuchstaben verwendet werden und bei Sentinel-2 Großbuchstaben.

Manche der Änderungen machen durchaus Sinn. So ist jetzt zum Beispiel die MGRS-Kachel-ID Bestandteil des Paket-Namens. Und die Zeitstempel in den Paketen sind in einer anderen Reihenfolge, während früher der Zeitpunkt der Verarbeitung zuerst kam ist jetzt der Aufnahme-Zeitpunkt zuerst. Das bedeutet zum Beispiel, dass wenn man die Dateien nach Namen sortiert, diese in Reihenfolge der Aufnahme erscheinen und nicht in Reihenfolge der Verarbeitung, was meist auch sinnvoller ist.

Das Daten-Verteilungssystem ist übrigens nach wie vor sehr unzuverlässig, wer dies also zum Anlass nehmen möchte, mal ein paar Sentinel-2-Daten herunterzuladen und anzuschauen der muss sich vermutlich erheblich in Geduld üben.

Ergänzung: Die Tiefe der Verschleierung in den Dateiformat-Spezifikationen ist übrigens wirklich beeindruckend. Wenn man dort nach der Bedeutung des zweiten Zeitstempels in den Paketnamen sucht, findet man drei unterschiedliche Spezifikationen. In dem was im Moment zum Download angeboten wird ist das anscheinend der Aufnahmezeitpunkt des ‘datastrip’, es gibt jedoch noch zwei weitere Format-Varianten, wo dies entweder

  • der Produktionszeitpunkt des Paketes oder
  • der Aufnahmezeitpunkt des neuesten ‘datastrip’ erhöht um eine Sekunde ist.

Man kann sich da jetzt bildlich vorstellen, wie das abgelaufen ist. Urspünglich war da der Produktionszeitpunkt vorgesehen – der kommt nämlich in den Spezifikationen erst mal überall vor. Und dann ist jemandem aufgefallen, dass der ja bei Parallel-Prozessierung nicht unbedingt eindeutig ist…