DLR - Earth Observation Center

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Technologie

Immer mehr Satelliten liefern immer detailliertere Aufnahmen und Meßdaten. Dadurch steigt die Datenmenge rasch an, die automatisch empfangen, aufbereitet, archiviert und für den Nutzer bereitgestellt werden muss. Dies ist eine informationstechnische Herausforderung, der das Erdbeobachtungszentrum EOC mit dem Konzept des Integrierten Bodensegments für Erdbeobachtungsmissionen begegnet. Die für das Bodensegment entwickelten Komponenten sind miteinander verkoppelt, und bauen aufeinander auf. am Beginn dieser Kette steht der Datenempfang und die Archivierung. danach werden aus den Rohdaten veredelte Produkte erstellt, die schließlich mit Hilfe von Bildverarbeitungsprogrammen ausgewertet und visualisiert werden.

Spektrometrie

Das spektrometrische Referenzlabor des IMF liefert wesentliche Beiträge zu Datenbanken für das Monitoring atmosphärischer Spurengase. In der Atmosphärenfernerkundung ist diese Aufgabe bedingt durch die hohe Anzahl von Spektralkanälen und die hohen Genauigkeitsanforderungen besonders kritisch. Sie erfordert eine genaue Kenntnis des Messsystems und eine Überwachung der Instrumenteneigenschaften während der gesamten Mission. Dieses Wissen fließt in die Entwicklung und den Betrieb von Spektrometern wie HySpex, ROSIS oder EnMap ein.

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Datenmanagement und Datenzugang

Die Prozessierung von Fernerkundungsdaten ist eine Aufgabe, die üblicherweise über das Ende einer Mission hinaus reicht. Die für die Nutzung akquirierten Daten müssen auf lange Sicht gespeichert und vorgehalten werden, da ihr Wert für Analysen mit zunehmendem Alter ansteigt, insbesondere im Bereich der Beobachtung von Umweltveränderungen. Sicherheit und Migrationsfähigkeit sind aber nicht nur für die Nutzdaten, sondern auch für die datentechnischen Systeme zu gewährleisten. Nahe-Echtzeit Anwendungen verlangen zudem ständigen Zugriff zu frisch empfangenen Rohdaten und den daraus abgeleiteten veredelten Produkten, zum Beispiel beim Katastrophenmanagement. Die Kombination von operationellen Langzeitperspektive und der Flexibilität neue hochwertige Datenprodukte und Services zu generieren, ist eine ingenieurtechnische Herausforderung für das Management von Erdbeobachtungsdaten.

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Modellierung und Retrieval

Erdbeobachtungssatelliten, die für Klimaforschung und Wetterbeobachtung konzipiert wurden, messen sowohl physikalische Parameter, wie Temperatur, Strahlungsdichte, Feuchte, optische Dichte, als auch chemische Messgrößen, wie zum Beispiel die Ozondichte, oder die Konzentration von Spurengasen in der Atmosphäre. Um solche Daten adäquat messen und auswerten zu können, ist ein detailliertes Verständnis der zugrundeliegenden physikalischen und chemischen Prozesse Voraussetzung. Dieses Wissen wird in mathematische Modelle umgesetzt, deren Ergebnisse mit Messungen verglichen und optimiert werden.

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Datenprozessoren

Operationelle Prozessoren sind Software-Pakete, die aus Messdaten kontinuierlich und möglichst zeitnah klar definierte (kalibrierte-validierte) Produkte erzeugen. Sie müssen weitgehend ohne interaktive Eingriffe funktionieren. Im Kontext von ESA- und EUMETSAT-Missionen ist das Earth Observation Center (EOC) für die Entwicklung der Prozessoren der Spektrometer ERS/GOME, ENVISAT/ SCIAMACHY und MetOp/GOME-2 verantwortlich. Hierzu gehören die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen sowie die Reprozessierung gesamter mehrjähriger Missionsdatensätze. Neue Anforderungen stellt die Lidar-Mission ADM-Aeolus zur Ableitung globaler Windparameter. In der Fernerkundung mit Radardaten steht die Generierung geländekorrigierter Bilddaten sowie die Ableitung digitaler Höhenmodelle aus Interferometriedaten im Vordergrund. Ein neues Anwendungsgebiet ist die Verkehrsüberwachung in Nahe-Echtzeit. Prozessoren werden aber auch zur automatischen Produktion von thematischen Kartierungen eingesetzt, z.B. Meeres-/Landtemperatur, Biomasse, Wasserinhaltsstoffe, Gefährdungskarten, Feuererkennung.

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Bildverarbeitung

Die Fernerkundung der Erde basiert zum überwiegenden Teil auf Rasterdaten, die von abbildenden optischen Systemen bzw. Radarsensoren gewonnen werden. Neben der klassischen Bildauswertung, die sich auf die Geokodierung und die thematische Klassifizierung konzentriert, gewinnen zunehmend die 3-dimensionale Datenverarbeitung (Radar-interferometrie, Stereomerie, Verschnitt mit digitalen Geländemodellen), die Visualisierung der Daten mittels Video-Animationen und Modellierungen, und die inhaltsbezogene Suche nach Daten in großen Archiven an Bedeutung.

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