Waldbrände spielen eine entscheidende Rolle für Ökosysteme weltweit. In einigen Fällen stellen sie auch eine direkte Bedrohung von Menschenleben oder Eigentum dar und tragen durch die Emissionen von Treibhausgasen zum Klimawandel bei. Laut einem Bericht des Umweltprogramms der Vereinten Nationen (UNEP) vom Februar 2022 führen trockene und heißer werdende Sommer zu einer Intensivierung der Waldbrände. Die zeitnahe Überwachung solcher Ereignisse ist entscheidend für ein effizientes Risikomanagement und die Einleitung von passenden Gegenmaßnahmen. Des Weiteren sind qualitativ hochwertige Zeitserien wichtig für die Analyse von Trends und ökologischen Fragestellungen. Obwohl das Monitoring von Waldbränden über thermale Informationen von Satellitendaten seit Jahrzehnten gängige Praxis ist, existiert bis heute kein automatisch generiertes, kontinentales Brandflächenprodukt, welches in Nahe-Echtzeit verfügbar ist. Die Gründe hierfür sind vielfältig und hängen vor allem mit der Bewölkungssituation, dem entstehenden Rauch aber auch mit Fehlklassifikationen von Schatten und Schneeflächen zusammen. Üblicherweise wird daher auf Zeitserien zurückgegriffen, die Satellitendaten über mehrere Monate nach dem Brandereignis auswerten und daher erst mit entsprechender Verzögerung die entsprechenden Ergebnisse zu den Brandflächen liefern können.
Für dringende Entscheidungen beim Katastrophenmanagement sind Informationen in Nahe-Echtzeit jedoch essentiell. Der hier vorgestellte Datensatz basiert auf einem vollautomatischen Ansatz und stellt die Ausmaße der verbrannten Gebiete innerhalb von bis zu zwei Stunden nach der Aufnahme der Copernicus Sentinel-3 Satellitenszene zur Verfügung. Zusätzlich sind Attributinformationen über den Schweregrad der Verbrennung sowie der genaue Detektionszeitpunkt in den Daten enthalten. Möglich ist außerdem das genaue Nachverfolgen der Entwicklung jeder einzelnen Brandfläche. Das Produkt wird iterativ über einen Zeitraum von 10 Tagen immer wieder automatisch aktualisiert, sobald neue Satellitendaten zur Verfügung stehen. Dies ermöglicht die stetige Verbesserung der Genauigkeit der abgeleiteten Flächen durch die Minimierung des Einflusses von Störgrößen wie der Wolkenbedeckung. Neben diesem tagesaktuellen Produkt („Daily Product“) sind die Ergebnisse auch zusammengefasst als monatliche und jährliche Komposite („Monthly Product“ bzw. „Yearly Product“) verfügbar. Während die Informationen des „Daily Product“ immer für die letzten 50 Tage vorgehalten werden, sind die archivierten, monatlichen Produkte bereits ab April 2016 verfügbar, das erste jährliche Produkt ab 2017. Diese Zeitserie ermöglicht das Ableiten großflächiger Entwicklungen hinsichtlich der Größe der betroffenen Flächen und des Schweregrads. Insgesamt wurden bis Ende 2021 ca. 100.000 Satellitenszenen des OLCI (Ocean and Land Colour Instrument) Sensors auf den Copernicus Sentinel-3 A/B Satelliten für die Prozessierung verwendet.
Die Daten werden im Geoservice des Earth Observation Center (EOC) des DLR bereitgestellt und ermöglichen sowohl ein aktuelles Lagebild als auch mehrjährige Zeitreihenanalysen. Über Web Map und Web Feature Services (WMS/WFS) lassen sich die Daten sehr einfach in bestehende Projekte und Anwendungen integrieren oder herunterladen. Die Methodik für das Ableiten der Brandflächen ist wissenschaftlich publiziert, ebenso ist eine auf der Methodik beruhende Analyse der Großbrände an der Australischen Ostküste im Jahr 2019/20 verfügbar.
Abbildung 1: Das dargestellte Gebiet beinhaltet alle erfassten Brände der Jahre 04/2016 – 12/2021. Enthalten sind neben den Bränden auf Wald-, Moor- und Heideflächen auch solche auf landwirtschaftlich genutzten Arealen. Diese Brände werden traditionell zu Bewirtschaftungszwecken gelegt und machen den Großteil der Feueraktivität in Osteuropa aus. Die Waldbrände in Portugal waren vornehmlich in den Jahren 2016 und 2017 verheerend.
Abbildung 2: Das dargestellte Gebiet beinhaltet alle erfassten Brände aus Abbildung 1, jedoch ohne Brände der landwirtschaftlich genutzten Areale.