GEO-WMT: Fernerkundung
Inhalte des Moduls
Das Modul GEO-WMT „Fernerkundung“ besteht aus einem Seminar und einer praktischen Übung mit dem inhaltlichen Schwerpunkt der GIS-gestützten Satellitenbildanalyse zur Identifikation von Landbedeckungsänderungen.
Die Landbedeckung der Erde ist einem steten Wandel ausgesetzt. Sei es durch natürliche Ursachen wie Vulkanausbrüche und Hochwasserereignisse oder durch den Menschen verursacht, z.B. durch Regenwaldabholzung oder das Wachstum von Metropolregionen. Resultierende Landnutzungskonflikte gefährden vielfach regionale Entwicklungspotentiale. Meist sind die Gebiete zu groß oder unzugänglich, um ein dauerhaftes Monitoring des Wandels zu gewährleisten. Die moderne Satellitentechnologie in Verbindung mit der Methodik der Fernerkundung bietet für die Beobachtung und Analyse des Landbedeckungswandels eine Alternative.
Seminarinhalte
Im Seminar werden die theoretischen Grundlagen für die praktische Arbeit gelegt. Die Studierenden erarbeiten Theorien zum schematischen Ablauf der Fernerkundung, Kenndaten der verwendeten Satellitenprogramme, Informationen zu Satellitenbildkompositen, Verbesserung der Bilddarstellung, Anwendung von Indizes zur Objektidentifikation und Verfahren zur Objektklassifizierung.
Übungsinhalte
In der Übung werden die Methoden der Satellitenbildklassifizierung anhand eines konkreten Fallbeispiels erlernt. Mit Hilfe einer unüberwachten und einer überwachten Klassifizierung sowie Deep Learning Methoden werden die Auswirkungen eines Waldbrandes analysiert. Das Quality Assessment bewertet die Güte der Klassifizierungsergebnisse und die Veränderungsanalyse den Stand der Wiederaufforstungsmaßnahmen.
In einem Exkurs zur Ergebnispräsentation wird ein Blick auf die Arbeit mit dreidimensionalen Daten geworfen und die Möglichkeiten von Animationen für Präsentationsvideos erörtert.
In dem passwortgeschützten Bereich können Sie sich die Übungsdaten für das gesamte Semester herunterladen. Die Daten stehen Ihnen i.d.R. zwei Wochen vor Beginn der Vorlesungszeit zur Verfügung und werden bis Semesterende abrufbar sein. Das Passwort wird Ihnen über die Stud.IP Veranstaltung mitgeteilt.
Bildquellen: modifiziert nach ESRI 2022, NASA 2023, New Atlas 2023, Geobasis NRW 2022.