Wichtige geophysikalische Parameter durch Satellitenfernerkundung

Präsentation zum Thema: "Wichtige geophysikalische Parameter durch Satellitenfernerkundung"—  Präsentation transkript:

1 Wichtige geophysikalische Parameter durch Satellitenfernerkundung
Landoberflächen Albedo oder Reflexionsgrade Anteil der zur Photosynthese genutzten Strahlung (FAPAR) Blattflächenindex (LAI) Oberflächentemperatur (LST) Landoberflächenbedeckung und -nutzung Feuchte, Rauhigkeit (Bidirektionale Reflexionseigenschaften von Oberflächen) Meeresoberflächen Oberflächentemperatur (SST) Gelbstoffe, Schwebstoffe Chlorophyllkonzentration Atmosphäre Wolkenphysikalische Parameter (Bedeckungsgrad, Eis- und Flüssigwasserweg, Strahlungstemperatur, Emissivität, optische Dicke) Spurengaskonzentrationen (z.B. O3,,H2O, NO2, CH4, etc.) Aerosol-optische Dicke Niederschlag Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

2 Geophysikalische Parameter der Landoberfläche
Zum Spektralismus der AVHRR-Kanäle: Der Informationsträger Kanal 1 Kanal 2 Kanal 3 Kanäle 4 und 5 Kanal 1: 0,55 - 0,68mm solare Reflexion Kanal 2: 0, ,1mm solare Reflexion Kanal 3: 3,55 - 3,93mm solare Reflexion und thermische Ausstrahlung Kanal 4: 10,3 - 11,3mm thermische Ausstrahlung Kanal 5: 11,5 - 12,5mm thermische Ausstrahlung Kanal 1: Absorption durch Blattpigmente (v.a. Chlorophyll) Kanal 2: Reflexionsmaximum durch gesunde Zellstruktur Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

3 Informationsgehalt des NDVI
Der Vegetationsindex als normalisierte Differenz (NDVI) ist eine bezugslose Größe und definiert als wobei NIR die Reflexionsgrade im AVHRR-Kanal 2 und VIS die Reflexionsgrade im AVHRR-Kanal 1 sind Er liefert Information über die „Grünheit“ der Vegetation, definiert als Differenz der NIR- und VIS-Reflexionsgrade die Dichte der Vegetation, definiert als das Verhältnis der vegetationsbestandenen Fläche des betrachteten Bildelementes zur Gesamtfläche des Bildelementes und ist somit als Funktion von Art, Zustand und Dichte der Vegetationseinheiten zu verstehen Er erlaubt die quantitative Bestimmung wichtiger Folgeparameter wie die zur Photosynthese absorbierte Strahlung (FAPAR) den Blattflächenindex (LAI) die Landoberflächenbedeckung bzw. -nutzung den Emissionsgrad von Landoberflächen (z.B. zur Ableitung der Landoberflächentemperatur) Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

4 NDVI als Schlüsselgröße für Folgeparameter
Reflexionsgrade am Oberrand der Atmosphäre AVHRR-Kanäle 1 und 2 Strahlungstemperaturen am Oberrand der Atmosphäre AVHRR-Kanäle 4 und 5 Vorverarbeitung / Korrekturen - Wolkenerkennung - atmosphärische Prozesse - anisotropes Reflexionsverhalten der Landoberflächen NDVI Normalized Difference Vegetation Index Zeitreihe Parameter Oberfläche Landbedeckung Vegetationstypisierung FAPAR Fraction of Absorpted Photosynthetically Active Radiation phänologischer Stand Emissionsgrad  LAI Leaf Area Index - single sided green leaf area per unit ground area - LST Land Surface Temperature Indikatoren und Parameter für Biomasse, Phytomasse, Primärproduktion, Modellierung des Systems Erde/Atmosphäre Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

5 Beispiele geophysikalischer Parameter aus NDVI-Daten
Landbedeckung 8 Klassen aus NDVI-Zeitreihe: - Städte und offener Boden - Landwirtschaftl. Nutzflächen - Sonderkulturen (z.B. Wein) - Weideland und Wiesen - Laubwälder - Nadelwälder - Mischwälder - Seen FAPAR Zeitraum: Wertebereich: von 0,0 bis 1.0 Städte und vegetationsfreie Gebiete sind weiß LAI Zeitraum: Wertebereich: von 1,0 - > 8,0 Städte und vegetationsfreie Gebiete sind weiß LST Datum: , 12:31 UT Wertebereich: von Grad Celsius Wolken sind weiß Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

6 „TOA“-basierte NDVI-Zeitreihe
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7 Störgrößen bei der Berechnung des NDVI
Der NDVI wird „negativ“ beeinflußt durch Bodenart und Bodenfeuchtigkeit bei nicht vollständig vegetationsbedeckten Bildelementen Anisotropie des Reflexionsverhaltens der beobachteten Objekte auf der Oberfläche sowie durch nicht erkannte teilweise oder vollständig bewölkte Bildelemente und durch Wolkenschatten atmosphärische Streu-, Reflexions-, Absorptions-, Transmissions- und Emissionsprozesse durch Spurengase und Aerosole als Funktion des Satellitenzenitwinkels sowie durch Wolkenschatten Folge: NDVI-Zeitreihen sind durch „Rauschen“ gekennzeichnet Dieses kann als Funktion der genannten Einflußgrößen verstanden werden Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

8 Störgrößen bei der Berechnung des NDVI
Neben der Güte der Kalibration der solaren Kanäle 1 und 2 der Beobachtungsrichtung (Sensor ® Erdoberfläche, Sonne ® Erdoberfläche, rel. Azimut) der Vergleichbarkeit der „Hintergrundinformation“ (nasser Boden, trockener Boden, etc.) einer guten Erfassung und dem Ausschluß bewölkter oder teilweise bewölkter Bildelemente dem Ausschluß von Bildelementen unter Wolkenbeschattung hängt die Qualität des NDVIs entscheidend ab vom atmosphärischen Zustand während der Aufnahme. Daher: operationelle Bestimmung des NDVI mit hoher Genauigkeit schwierig! Welche Lösungsansätze gibt es? Statistische Verfahren Modellierung der Zeitreihen „Atmosphären“-Korrektur der Eingabekanäle 1 und 2 Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

9 Reduktion der Störgrößen durch Zeitsynthesen
Durch Bestimmung des maximalen NDVI-Wertes bei multiblen Messungen/Pixel Vorteil: deutliche Reduktion der Wolkeneinflüsse, Reduktion atmosphärischer Störungen, operationell realisiert Nachteil: Reduktion des Informationsgehaltes über den phänologischen Gang, Bevorzugungen von „Vorwärtsstreuern“, Einflüsse der Atmosphäre nur minimiert, aber nicht korrigiert, absolute Genauigkeit daher nur eingeschränkt NDVI-Tagesmaximumwerte Datum: 1. Mai 1997 Basis: 3 AVHRR-Aufnahmen um und UT NDVI-Wochenmaximumwerte Basis: 21 AVHRR-Aufnahmen Zeitraum: 6. Bis 12. Mai 1997 NDVI-Monatsmaximumwerte Basis: 93 AVHRR-Aufnahmen Zeitraum: 1. bis 31. Mai 1997 Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

10 NDVI-Zeitreihen am Beispiel des Nildeltas
Zeitreihe bei 30° 38,55N 31° 34,56 E März April Mai MVC März 1996 MVC April 1996 Basis: Operationelle NDVI-Zeitreihen aus NOAA-14 AVHRR Wertebereich: -0,1 bis 0,7 MVC Mai 1996 Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

11 Reduktion der Störgrößen durch Interpolation
Durch räumliche oder spektralanalytische Verfahren wie die Harmonische Reihe Vorteil: Keine bewölten Bildelemente Nachteil: Wissen um phänologischen Gang der Vegetation pro Bildelement erforderlich, nicht korrigierte Einflüsse von Wolkenschatten und v.a. atmosphärische Prozesse führen zu unsystematischen Fehlern Gemessener und interpolierter NDVI-Verlauf Oktober März 1997 (49°39,8 N, 8°50,2 E) NDVI-Wochenmaximum Mai 1995 Mit Harmonischer Analyse interpolierter Datensatz Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

12 Reduktion der Störgrößen durch Atmosphärenkorrektur
Ziel: Berechnung von Reflexionsgraden des Bodens durch Korrektur der atmosphärischen Absorptions- und Streuprozesse in den AVHRR-Kanälen 1 und 2 Welche Einflußgrößen müssen berücksichtigt werden? Sauerstoffabsorption (O2) Ozonabsorption (O3) Wasserdampfabsorption (H2O) Absortions- und Streuprozesse an Aerosolen Streuprozesse an Luftmolekülen in Abhängigkeit vom Luftdruck (Rayleigh-Streuung) als Funktion von Satellitenzenitwinkel Sonnenzenitwinkel Elevation Relativer Azimut Problem: „Exakte“ Lösung nur durch Kenntnis dieser Größen und Strahlungstransportgleichung für jedes Pixel möglich Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

13 Operationelle Atmosphärenkorrektur
Wissen: Seit einigen Jahren gibt es Strahlungstransportmodelle mit sehr hoher Genauigkeit, z.B. Fascode, Modtran, Lowtran, Exact, 5S oder 6S Problem: Extrem hohe Rechenzeit selbst bei Hochleistungsrechnern Ansatz: Parametrisierung der Strahlungstransfergleichungen Beispiel: Simplified Method for Atmospheric Correction (SMAC) durch RAHMANN & DEDIEU (1994) Vergleich 5S und SMAC NDVI-Berechnung „Europa“ (ca. 20 Mio Pixel) 5S: h (180 d) SMAC: 4,3 h SUN Ultra Sparc Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

14 Klimatologien zur Atmosphärenkorrektur? Ozondynamik
Ozon-Klimatologie: Oktober Basis: Langjährige Mittel aus TOMS-Daten Quelle: Cospar International Reference Atmosphere (CIRA) Einheit: Dobson Gesamtsäule Ozon aus ERS-2 GOME-Daten (GOME=„Global Ozone Monitoring Experiment“) Datum: Interpolation: Harmonische Reihe Einheit: Dobson Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

15 Variabilität des atmosphärischen Aerosols
Lidar-gemessenes Aerosol Institut für Atmosphärische Umweltforschung (IfU) Garmisch-Partenkirchen 1980 1990 El Chichon Mt. Pinatubo St. Helens Daten mit freundlicher Genehmigung von Dr. Jäger, IfU Garmisch-Partenkirchen Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

16 Klimatologien zur Atmosphärenkorrektur? Wasserdampf
Meteosat-6 „Wasserdampfkanal“ Datum: , 15:30 UT Kalibration: Strahlungstemperaturen am Oberrand der Atmosphäre Wertebereich: 220 bis 273 K von weiß nach schwarz Spektralbereich: 5,7 m - 7,1 m - Strahlungstemperatur ist gekoppelt an die Menge des Wasserdampfes;  Wasserdampfverteilung ist dynamisch in Raum und Zeit.  Berücksichtigung des Wasserdampfs durch Klimatologien erscheint ungeeignet  Bestimmung des Wasserdampfgehaltes aus Temperaturmessungen in den AVHRR-Kanälen 3, 4 und 5 Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

17 Wasserdampfgehalt aus AVHRR-Kanaldifferenz T4-T5
Ansatz nach ROGER & VERMOTE (1997) AVHRR-Kanal-5 im Vergleich zu AVHRR-Kanal-4 im Bereich höherer Extinktion  Größere H2O-Absorption im Kanal 5  Differenz der Strahlungstemperaturen T4 und T5 in linearer Abhängigkeit zum Wasserdampfgehalt bei bekanntem Emissionsgrad der Oberfläche (z.B. über Wasser)  Über Land kann nach ROGER & VERMOTE (1997) mit A=1, gerechnet werden.  Problem: Emissionsgrad der Landoberfläche a priori nicht bekannt! Daher: Differenz T4 und T5 enthält Information über H2O-Konzentration und Emissionsgrad der Oberfläche  Ansatz: Bestimmung des Emissionsgrades durch Zusammenhang mit NDVI (nach Van de GRIEND & OWE (1993) und Quantifizierung des Anteils von  durch Langzeitstatistik Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

18 Eingabequellen für operationelle Atmosphärenkorrektur
Sonnenzenitwinkel  Berechnung über Orbit-Sensormodell (gelöst) Satellitenzenitwinkel  Berechnung über Orbit-Sensormodell (gelöst) Relativer Azimut  Berechnung über Orbit-Sensormodell (gelöst) Wolkendetektion  Spektraler Ansatz (DECH 1996, 1997) Ozongehalt  ERS-2 GOME-Daten (gelöst) Sauerstoffgehalt  konstant als Funktion der Höhe uber NN (gelöst) Bodenluftdruck  GLOBE-Höhendaten (gelöst) Wolkenschattendetektion  Koppelung Winkel/Wolkentemperatur (noch zu implementieren) Wasserdampfgehalt  Temperaturdifferenz T4-T5 (ROGER & VERMOTE 1997) Problem „Emissivität“ nur teilweise gelöst Aerosoloptische Dicke  Hintergrundaerosol (nicht gelöst über Land) Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

19 Ergebnisse der Atmosphärenkorrektur
vorher nachher Datum: NOAA-14 AVHRR NDVI Links: TOA-Reflexions- grade Rechts: Boden- Reflexionsgrade -0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 -0,1 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften

20 NDVI-Differenz „TOA“ und Bodenreflexionsgrade
vorher nachher Häufigkeit (%) Differenz NDVIBODEN - NDVITOA Datum: NOAA-14 AVHRR 0,0 0,25 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 1,75 2,0 Kolloquium zum Habilitationsverfahren von Stefan W. Dech, Universität Würzburg, Fakultät für Geowissenschaften