VL 1.1.1
Grundlagen der optischen Fernerkundung (remote sensing)
Was ist Fernerkundung?
Was ist optische Fernerkundung (remote sensing)?
Was ist ein Spektralband?
Fernerkundung bedeutet, dass etwas aus der Ferne erfasst wird.
D.h. es gibt eine Interaktion zwischen dem Objekt und Sensor.
In der Fernerkundung können wir daher drei Arten der Informationsgewinnung über ein Objekt unterscheiden:
durch Reflexion,
durch Emission
und durch eine Kombination aus Emission und Reflexion.
Refelxion wird am meisten genutzt, weil dabei Sonnenlicht verwendet wird.
Ein Spektralband ist ein bestimmter, zusammenhängender Wellenlängenbereich innerhalb des elektromagnetischen Spektrums, den ein Sensor oder Messgerät getrennt erfasst.
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Viele optische Sensoren (z. B. in Satelliten, Kameras oder Spektrometern) messen nicht jede einzelne Wellenlänge einzeln, sondern fassen Wellenlängen in „Bändern“ zusammen. Ein Spektralband beschreibt also:
Wo im Spektrum gemessen wird (z. B. sichtbares Licht, Nahinfrarot, Thermalinfrarot)
Wie breit dieser Bereich ist (z. B. 10 nm, 50 nm oder mehrere 100 nm)
Fragen am Ende der VL 1.1
Wie verändert sich die Emission elektromagnetischer Strahlung mit der Temperatur?
In welchen Wellenlängen liegen die Emissionsspitzen der Sonne und der Erde?
Wie beeinflusst die Atmosphäre die einfallende Sonnenstrahlung?
Was sind die wichtigsten spektralen Eigenschaften und räumlichen Auflösungen von Landsat-8, AVHRR, MODIS und Sentinel-2? (siehe Tab.)
Warum eignen sich Landsat‑7, Landsat‑8, ASTER, MODIS und Sentinel‑2 besonders gut zur Beobachtung von Vegetation?
—> Je heißer, desto mehr Strahlung insgesamt (Stefan-Boltzmann-Gesetz: F=εσT^4) und desto „kurzwelliger“ —> vom Infrarot Richtung sichtbares Licht (Wien'sche Verschiebungsgesetz).
—> Sonne: Oberflächentemperatuur: 6.000K; emitiert kurzwellige Strahlung mit einem Maximum im sichtbaren Bereich (VIS) (ca. 0.4-0.7 µm).
—> Erde: Oberflächentemperatur: 300 K (ca. 27°C); emitiert langwellige Strahlung mit einem Maximum im thermische Infrarot (TIR) (ca. 10 µm).
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Die Atmosphäre absorbiert, streut und reflektiert Teile der Sonnenstrahlung:
Absorption:
Durch Gase wie Ozon (O₃), Wasserdampf (H₂O) und Kohlendioxid (CO₂) in bestimmten Wellenlängenbereichen.
Streuung:
Rayleigh-Streuung (an Luftmolekülen) betrifft kurze Wellenlängen → der Himmel erscheint blau.
Mie-Streuung (an Aerosolen, Staub) wirkt auf längere Wellenlängen gleichmäßiger.
Reflexion:
Durch Wolken und die Erdoberfläche (Albedo-Effekt).
Atmosphärische Transmission = Fenster
Das Transmissionsfenster (hellblaue Fläche) zeigt, welche Wellenlängen die Atmosphäre durchlassen:
Sichtbarer Bereich (VIS): 0,4–0,7 µm ✓ gut durchlässig
Nahes Infrarot (NIR): 0,7–1,3 µm ✓ gut durchlässig
Kurzwelliges Infrarot (SWIR): 1,3–3 µm ✓ teilweise durchlässig
Mittleres Infrarot (MIR): 3–5 µm ✗ starke Absorption
Thermales Infrarot (TIR): 8–14 µm ✓ gut durchlässig
Mikrowellen (MW): > 0,5 cm ✓ sehr gut durchlässig
Die schwarzen Bereiche zeigen, wo die Atmosphäre fast vollständig absorbiert (Wasserdampf, CO₂, Ozon).
Die Sensorbänder liegen gezielt dort, wo Vegetation wichtige spektrale Merkmale hat (Blau, Rot, NIR, SWIR) und wo die Atmosphäre relativ transparent ist – genau deshalb sind diese Satelliten besonders gut für das Vegetationsmonitoring geeignet
—> (Blau, Rot, NIR, SWIR) + Atmosphärische Fenster
Elektromagnetische Strahlung
Folie 1:
Was sind die Hauptbereiche?
Für mich zum Verständnis:
Wie stehen elektromagnetische Strahlung und Fernerkundung im Zusammenhang?
Was beeinflusst elektromagnetsiche Strahlung, bezogen auf das Objekt?
Woran wird sie definiert?
Hauptbereiche des elektromagnetischen Spektrums sind…
Gamma- und Röntgenstrahlung
Ultraviolett (UV): Liegt knapp unterhalb des sichtbaren Bereichs, nur selten für Fernerkundung verwendet.
In Fernerkundung genutzt werden…
VIS-Bereich nimmt menschliche Auge als Licht wahr, typischerweise etwa von 0,4 bis 0,7 µm (also ca. 400–700 nm).
Wichtig für optische Sensoren, klassische Luft- und Satellitenbilder.
—> Sturmschäden/Kahlflächen
Infrarot: Unterteilt in nahes (NIR), mittleres (MIR) und thermisches Infrarot (TIR).
Wird häufig für Vegetationsanalysen, Temperaturmessungen und Wasserhaushaltsstudien benutzt.
—> gesund vs. gestresst oder “dicht vs licht”
MW-Bereich = Mikrowellen: Wird in der Radar-Fernerkundung und für aktive Systeme verwendet (z.B. Bodenfeuchte-Messungen).
—> Kartierung trotz Wolken (und unabhängig von Sonnenlicht)
Das Ziel der Fernerkundung besteht darin, zu verstehen, wie EM-Energie mit der Oberfläche interagiert, um aus den Bildern besser relevante Informationen extrahieren zu können.
Was beeinflusst elektromagnetsiche Strahlung?
chemische
physikalische
biologischen
….Eigenschaften des Objekts.
Beispiele: Pigmentstatus der Blätter wirkt sich auf die blauen und roten Bereiche des VIS-Spektrums aus.
Wassergehalt beeinflustt die kurzwelligen Infrarot- (SWIR) und thermischen Infrarotbereiche (TIR).
Woran wird sie definiert, anhand:
Wellenlänge oder
Frequenz
Folie 2:
Wie verändert sich die Emission elektromagnetischer Strahlung mit der Temperatur? (Stefan-Boltzmann-Gesetz und Wien'sches Verschiebungsgesetz)
> Je heißer, desto mehr Strahlung insgesamt (Stefan-Boltzmann-Gesetz: F=εσT^4) und desto „kurzwelliger“ —> vom Infrarot Richtung sichtbares Licht (Wien'sche Verschiebungsgesetz).
= Strahlung nimmt mit steigender Temp. zu
Das Stefan-Boltzmann-Gesetz beschreibt die Abhängigkeit der Strahlungsemission von der Temperatur eines Körpers.
Die Formel lautet:
F=εσT^4
Dabei ist:
F die emittierte Strahlungsenergie (Strahlungsflussdichte)
ε (Epsilon) die Emissivität des Körpers (für einen idealen schwarzen Körper gilt ε = 1)
σ (Sigma) die Stefan-Boltzmann-Konstante mit dem Wert 5.67×10^-8
T die absolute Temperatur in Kelvin
Dieses Gesetz zeigt, dass die Strahlungsleistung proportional zur vierten Potenz der Temperatur ist - eine kleine Temperaturerhöhung führt also zu einer erheblichen Zunahme der emittierten Strahlung.
Das Diagramm auf der rechten Seite illustriert das Wien'sche Verschiebungsgesetz, welches beschreibt, wie sich die Wellenlänge der maximalen Strahlungsemission mit der Temperatur verändert.
Je heißer ein Körper ist, desto kürzer ist die Wellenlänge, bei der die maximale Strahlung emittiert wird.
Die Kurven zeigen die spektrale Verteilung der Strahlung für verschiedene Temperaturen (300 K bis 6000 K):
Die Sonne, mit einer Oberflächentemperatur von etwa 6000 K, emittiert kurzwellige Strahlung mit einem Maximum im sichtbaren Bereich des elektromagnetischen Spektrums (ca. 0.4-0.7 µm).
Die Erde hat eine durchschnittliche Oberflächentemperatur von etwa 300 K (ca. 27°C). Bei dieser viel niedrigeren Temperatur emittiert die Erde langwellige Strahlung mit einem Maximum bei etwa 10 µm. Dieser Bereich liegt im thermischen Infrarot (TIR), weit außerhalb des für uns sichtbaren Spektrums.
Diese physikalischen Prinzipien sind fundamental für die Fernerkundung:
Passive optische Sensoren nutzen das von der Sonne reflektierte Licht im sichtbaren und nahen Infrarotbereich. Sie können nur tagsüber bei ausreichender Sonneneinstrahlung arbeiten und erfassen hauptsächlich Oberflächeneigenschaften wie Vegetation, Bodentypen oder Wasserqualität.
Thermische Infrarotsensoren erfassen die von der Erde selbst emittierte langwellige Strahlung. Diese Sensoren können Tag und Nacht arbeiten, da sie nicht auf Sonnenlicht angewiesen sind, und liefern Informationen über die Oberflächentemperatur.
Elektromagnetische Stahlung:
Folie 5:
—> Sonne: Oberflächentemperatuur: 6.000 K; emitiert kurzwellige Strahlung mit einem Maximum im sichtbaren Bereich (VIS) (ca. 0.4-0.7 µm).
1. Sonnenexitanz (Solar exitance) – gelbe Kurve oben
Zeigt die gesamte Energiemenge, die die Sonne abstrahlt
Hat ein Maximum im sichtbaren Bereich (um 0,5 µm)
Fällt bei längeren Wellenlängen stark ab
2. Sonnenbestrahlungsstärke (Solar irradiance) – zwei gelbe Kurven unten
Bei ToA (Top of Atmosphere): Zeigt die Sonnenstrahlung außerhalb der Erdatmosphäre – mit mehreren Spitzen im sichtbaren Bereich (0,2–0,8 µm)
Am Boden (at the ground): Deutlich schwächer, da die Atmosphäre einen großen Teil der Strahlung absorbiert oder streut
3. Erdexitanz (Earth exitance) – rote Kurve rechts
Zeigt die Wärmestrahlung, die von der Erdoberfläche emittiert wird
Peak im thermischen Infrarot (TIR) bei etwa 10 µm
Diese Strahlung stammt von der Wärmeabstrahlung der Erde bei normaler Bodentemperatur
Folie 6:
Welche Wellenlängen lässt die Atmosphäre durch?
Was messen Optische Sensoren, Thermale Sensoren und Radar?
—> Ein Teil des Sonnenlichts wird an Luftteilchen, Staub und Wolken zurückgeworfen oder in viele Richtungen gestreut.
Deshalb kommt am Boden weniger Licht direkt von der Sonne an, dafür mehr diffuse Strahlung.
—-> Ein anderer Teil wird von Gasen wie Wasserdampf, CO₂ und Ozon aufgenommen und geht dadurch verloren.
Optische Sensoren (Optical scanners):
Messen die reflektierte Sonnenstrahlung
Arbeiten in sichtbarem und nahinfrarotem Bereich
Funktionieren nur tagsüber
OLI
Thermale Sensoren (Thermal scanners):
Messen die von der Erde emittierte Wärmestrahlung
Arbeiten im thermalen Infrarotbereich (8–14 µm)
Funktionieren Tag und Nacht
TIR
Radar:
Arbeitet im Mikrowellenbereich
Durchdringt Wolken (Atmosphäre ist für MW transparent)
Aktiver Sensor (sendet selbst Strahlung aus)
SAR
Diese Kombination ermöglicht eine umfassende Erdbeobachtung in verschiedenen atmosphärischen Bedingungen!
Satelitten:
Optische/thermische Systeme:
Landsat-8 und -9
Optische Systeme:
Sentinel-2-A
Sentinel-2-B
Sensoren
AVHRR
MODIS
ASTER
Aktive Mikrowellen-Sensoren
Synthetic Aperture Radars (SAR)
Side looking airborne Radar (SLAR)
Satelitten: Landsat-7, Landsat-8 und Sentinel-2-A, Sentinel-2-B.
Sensoren: AVHRR, ASTER und MODIS → (auf Satelliten)
Aufgabe 3. Fernerkundung von Veränderungen der Vegetation, Landbedeckung und Waldbiomasse (15 Punkte)
Stellen Sie sich vor, Sie möchten die Abholzung der tropischen Regenwälder im Amazonasgebiet in Brasilien zwischen 2015 und 2023 mit Hilfe von Fernerkundungsmethoden kartieren und untersuchen.
(a) Vergleichen Sie zwei geeignete Ansätze, d.h. Satellitensysteme oder bestehende Erdbeobachtungspunkte, die Sie für Ihre Untersuchung verwenden könnten, indem Sie die untenstehende Tabelle ausfüllen. (12)
Ansatz 1
Ansatz 2
Ansatz 3
Ansatz 4
Ansatz 5
Satelittensensor oder Fernerkundungsprodukt
Satelit: Landsat 8 und 9
Sensor: OLI + TIRS (—> optisch + thermisch)
Satelitensensor: Sentinel-2-A und Sentinel 2-B
optische Systeme
Sensor: MODIS
auf zwei Satelitten:
Terra und Aqua
Sensor:
Sentinel‑1A und Sentinel‑1B (SAR)
Bereich des elektromagnetischen Spektrums, der für den Ansatz verwendet wird
OLI: misst reflektierte Sonnenstrahlung, in 9 Spektralbändern (Bänder 1–9)
—> optisch (VIS, NIR, SWIR)
TIRS: misst emittierte thermale (Wärme-)Strahlung, in 2 Spektralbändern (Bänder 10–11)
—> thermisch (TIR)
13 Spektralbänder
VIS, NIR, SWIR,
36 Spektralbänder
misst:
VIS
IR
NIR
Mikrowellen, C‑Band (≈5,5 cm Wellenlänge)
Abgeleitete spektrale Eigenschaft, biophysikalische Variable oder Vegetationseigenschaft
ableiten:
OLI: spektrale Eigenschaften (z. B. NDVI, NDWI) Vegetationseigenschaften (z.B. LAI)
Biophysikalische Variable
(z.B. Vitalität, Biomasse)
TIRS: spektrale Eigenschaften (z. B. LST)
Vegetationseigenschaften (z.B. Evapotranspiration)
(z.B. Wasser- & Hitzestress)
spektrale Eigenschaften (z. B. NDVI, EVI, NBR) Vegetationseigenschaften (z.B. LAI)
Wolken und Wolkenbedeckung (VIS & NIR)
Oberflächentemperaturen von Land und Meer bestimmen (TIR)
Vegetation und Landbedeckung analysieren (NIR & Rot-Bänder)
Eis und Schnee (IR & VIS)
Polarisation: VV+VH oder HH+HV
Vegetationstruktur
Oberflächenrauhigkeit
Bodenfeuchte
LAI
Räumliche Auflösung
OLI: 30 m
TIRS: 100 m
10 m → 4 Bänder,
20 m → 6 Bänder,
60 m → 3 Bänder
1 km (8-36 Bänder)
1,1 km
Azimuth: 5 m, Range: 20 m
Zeitliche Auflösung
16 Tage
5 Tage (bei Kombination von Sentinel‑2-A + 2-B)
1-2 Tage
12 Tage
Zeitliche Abdeckung
((1972))
Seit 2013 (Landsat 8), fortgeführt mit Landsat 9
Sentinel‑2A: seit 2015
Sentinel‑2B: seit 2017
Äquatorüberflug am Vormittag, seit 1999
Aqua: Äquatorüberflug am Nachmittag, seit 2002
seit 1978 auf dem Satelitten NOAA-POES
Sentinel‑1: seit 3. April 2014
Sentinel‑1: seit 25. April 2016
(b) Bewerten Sie anschließend für welchen Ansatz Sie sich für Ihre Untersuchung entscheiden würden. (3)
Problem im Amazonas: Regen und Wolkendecken —> weder Landsat 8/ 9 noch Sentinel-2-A/B dringen durch.
Sentinel‑2-A startet zwar erst 2015, hat aber höhere räumliche Auflösung (10 m) → kleine Abholzungsflächen lassen sich besser erkennen
Hohe zeitliche Wiederholrate (5 Tage) → schnelle Erkennung von Veränderungen
Geeignete Bänder für Vegetationsindices → NDVI, NBR sehr gut für Abholzungs-/ Brandrodungsmonitoring, red edge —> nützlich für Vegetationszustand/Stress
Landsat bietet zwar zusätzliche thermale Bänder (TIRS → LST), aber gröber (30–100 m) und langsamer (16 Tage)
✅Fazit: Sentinel‑2A/B ist für diese Aufgabe praktischer und genauer.
Optische/thermische Systeme
Was messen diese?
Wie messen diese?
Was sind atmosphärische Fenster?
Landsat ist ein Satelit, mit den Sensoren OLI (optisch) + TIRS (thermisch)
AVHRR ist ein Sensor.
Optische Sensoren (z. B. OLI, AVHRR‑VIS/NIR/SWIR) messen überwiegend reflektierte Sonnenstrahlung,
thermale Sensoren (z. B. TIRS, AVHRR‑TIR) messen emittierte thermische Strahlung.
Diese Sensoren nutzen „atmosphärische Fenster“, um die Erdoberfläche zu beobachten.
Atmosphärische Fenster sind Wellenlängenbereiche, in denen die Atmosphäre für Strahlung weitgehend durchsichtig ist.
Satelitten
Landsat-8 und Landsat-9
Welche Sensoren besitzt Landsat?
Was ist der Bereich des elektromagnetischen Spektrums?
Was sind die wichtigsten spektralen Eigenschaften?
Wie ist dir räumliche Auflösung?
Landsat- 8 und 9 …besitzt zwei Sensoren:
OLI: Operational Land Imager
—> misst reflektierte Sonnenstrahlung in 9 Spektralbändern (Bänder 1-9) (—> optisch (VIS, NIR, SWIR))
—> spektrale Eigenschaften (z. B. NDVI, NDWI) sowie indirekt Vegetationseigenschaften
—> 30 m räumliche Auflösung
TIRS: Thermal Infrared Sensor
—> misst emittierte thermale (Wärme-) Strahlung in 2 Spektralbändern (Bänder 10–11) (—> thermisch (TIR))
—> Biophysikalische Variable (z. B. LST)
—> 100 m räumliche Auflösung.
🌈 Was sind Spektralbänder?
Ein Spektralband ist ein bestimmter Bereich von Wellenlängen des elektromagnetischen Spektrums, den ein Satellitensensor misst.
👉 Stell dir das Licht wie einen Regenbogen vor – der Regenbogen besteht aus vielen Farben (= Wellenlängen). Ein Satellit „schneidet“ aus diesem Regenbogen bestimmte schmale Bereiche heraus und misst nur diese.
Diese Bereiche nennt man Spektralbänder (engl. spectral bands).
📷 Warum braucht ein Satellit mehrere Bänder?
Weil verschiedene Materialien (Wasser, Pflanzen, Schnee, Boden, Beton…) bei verschiedenen Wellenlängen unterschiedlich aussehen bzw. unterschiedlich reflektieren oder emittieren.
Beispiele:
Pflanzen reflektieren sehr stark im nahen Infrarot → Band 5 (Landsat OLI)
Wasser absorbiert stark im kurzen Infrarot → kaum Signal in Band 6
Wärmeabstrahlung liegt im thermischen Infrarot → TIRS-Band 10/11
🛰️ Beispiel mit Landsat 8 (OLI + TIRS)
Der Sensor hat 11 Spektralbänder, jedes mit einer bestimmten Aufgabe:
Band
Wellenlänge
Aufgabe
1–4
sichtbar
Farbe der Oberfläche, Atmosphäre
5
nahes IR
Vegetationsanalyse
6–7
kurzes IR
Bodenfeuchte, Gesteine
8
Pan-Band
Schärfe (15 m)
9
Cirrus
Wolkenfilter
10–11
thermisches IR
Temperaturmessungen
Satelit
Sentinel‑2A
Wie ist dir räumliche Auflösung??
Satelitensensor:
Sentinel-2-A und Sentinel 2-B —> optische Systeme
13 Spektralbänder, VIS, NIR, SWIR,
erfasst Rohdaten —> spektrale Eigenschaft, aus denen kann man z.B. ableiten: NDVI, EVI, NBR
Was ist das?
Wie ist die räumliche Auflösung?
= ist ein Sensor, er misst:
Oberflächentemperaturen von Land und Meer bestimmen (TIR).
Vegetation und Landbedeckung analysieren (NIR & Rot-Bänder).
Eis und Schnee überwachen (IIR & VIS).
1 km räumliche Auflösung
Er ist kein einzelner Satellit, sondern ein Instrument, das auf vielen verschiedenen Satelliten montiert wurde.
Zum Beispiel:
NOAA-POES Satelliten (ca. 833 km Höhe)
MetOp-A und MetOp-B (ca. 820 km Höhe)
Dadurch gibt es eine sehr lange Datenreihe von über 40 Jahren – wichtig für Klimaforschung.
AVHHR/2 ist eine weiterentwickelte Version des Sensors.
MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)
MODIS-Sensor auf zwei Satelliten:
Terra: Äquatorüberflug am Vormittag, seit 1999
36 Spektralbänder mit unterschiedlicher räumlicher Auflösung:
250 m, 500 m, 1000 m
VL 1.1
Was sind die wichtigsten spektralen Eigenschaften und räumlichen Auflösungen von Landsat-8, AVHRR, MODIS und Sentinel-2?
Spektral: VIS, NIR, SWIR + Thermal
Räumliche Auflösung:
30 m (VIS–SWIR)
100 m (Thermal, auf 30 m resampelt)
Stärke:
Langzeitarchive (seit 1972!)
Landoberfläche, Temperatur, Umweltmonitoring
👉 Etwas gröber als Sentinel-2, aber extrem wertvoll historisch
Spektral: viele, schmale Bänder (VIS, NIR, SWIR)
10 m (VIS, NIR)
20 m (Red Edge, SWIR)
60 m (Atmosphärenbänder)
Sehr gut für Vegetation, Landwirtschaft, Landnutzung
👉 Hohe Detailtiefe + viele Spektralbänder
Spektral: sehr viele Bänder (VIS → Thermal)
250 m
500 m
1000 m
Globale Prozesse
Tägliche Abdeckung (hohe zeitliche Auflösung)
👉 Wenig Detail, dafür ganze Erde – jeden Tag
Spektral: wenige, breite Bänder
ca. 1 km
Klimamonitoring
Sehr lange Zeitreihen (seit den 1980ern)
👉 Grob, aber perfekt für Klima & Trends
👉 Was sind die spektralen Signaturen verschiedener Materialien?
👉 Welches Material ist es?
Merkmal
Material A
Material B
Red Edge
✅ Ja
❌ Nein
NIR-Reflektanz
Sehr hoch
Mittel
Wasser-Absorption
Stark
Schwach
Typisches Material
Vegetation
Boden / Gestein
Was sind die spektralen Signaturen verschiedener Materialien?
Welches Material ist es?
Material
Spektrale Eigenschaften
Identifikation
Sehr hell im VIS, starke SWIR-Absorption
Schnee / Eis
Red Edge, hohe NIR-Reflektanz
Die Abbildung zeigt die spektrale Signatur verschiedener Oberflächentypen.
Zeichne die zentralen Wellenlängen der Sentinel‑2‑Bänder in die Abbildung ein.
Berechne den NDVI für alle Oberflächentypen auf Basis der Sentinel‑2‑Spektralbänder.
Optional: Berechne den NDMI und vergleiche ihn mit dem NDVI.
—> NDVI berechnen (Sentinel‑2):
Der NDVI misst, wie vital und dicht Vegetation ist.
—> Optional NDMI berechnen:
Der NDMI zeigt den Wassergehalt bzw. Trockenstress von Vegetation.
VL 1.2
Fragen aus der VL 1.2
Was sind die spektralen Signaturen verschiedener Oberflächenmaterialien?
Welche Blatteigenschaften beeinflussen die spektrale Signatur von Vegetation?
Wie man den NDVI berechnet und interpretiert.,
Verschiedene Landoberflächen haben eine typische Verteilung in spektralen Bändern:
Vegetation hat eine hohe Reflexion im nahen Infrarot (NIR) und eine geringe Reflexion in den roten Spektralbändern (Chlorophyll).
Böden NIR und roter Bereich moderate bis hohe Reflexion.
Die Reflexion von Böden im roten und im NIR‑Bereich ist stark korreliert (Bodenlinie):
Wenn ein Boden im roten Band hell ist, ist er im NIR fast immer auch hell. Wenn er im roten Band dunkel ist, ist er im NIR fast immer auch dunkel.
So kann man Boden von Vegetation trennen. Wird für NDVI genutzt.
Wasser: Reflektiert vor allem im sichtbaren Bereich (klares Wasser besonders im Blau). Sehr geringe Reflexion im NIR und darüber hinaus (starke Absorption).
Die Reflexion ist abhängig von…
Oberflächenmaterial, chemische Zusammensetzung
Zustand: Rauigkeit und Feuchtegehalt
Sichtbares Licht (0,4–0,7 µm): Chlorophyll
Blau + Rot: starke Absorption durch Chlorophyll → geringe Reflektanz.
Grün: weniger Absorption → „Green peak“, Blätter erscheinen grün.
Red Edge (ca. 0,68–0,75 µm):
Reflexion im roten Bereich niedrig, direkt danach im NIR hoch
Übergang von starker Absorption (Rot) zu starker Streuung (NIR).
Sehr steiler Anstieg der Reflektanz; wichtig für Vegetationsindizes.
weil die Chlorophyll‑Absorption nachlässt und gleichzeitig die Streuung im Blattinneren zunimmt.
Nahes Infrarot, NIR (ca. 0,75–1,3 µm): Blattstruktur
Hohes „NIR‑Plateau“.
Ursache: starke Streuung an Blattzellen, geringe Absorption.
Kurzwellige IR, SWIR (ca. 1,3–2,5 µm): Wassergehalt
Reflektanz sinkt wieder deutlich.
Zellwasser absorbiert stark (v. a. um 1,4 und 1,9 µm) → Info über Wassergehalt.
-- - - - - - - - - - - —- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Blattflächenindex (LAI) und Bestandsdichte
Beeinflussen die Gesamtreflexion: dichtere Bestände → höhere NIR-Reflexion, geringere sichtbare Reflexion.
Pigmente (Carotinoide, Anthocyane)
Verändern die Reflexion im sichtbaren Bereich, besonders bei Herbstfärbung oder gestresster Vegetation.
(a) Nennen Sie einen gebräuchlichen spektralen Index (Vegetationsindex). (1)
—> Der NDVI misst, wie vital und dicht Vegetation ist.
(b) Nennen Sie zwei Satellitenmissionen, die eine Berechnung dieses Indizes ermöglichen. (2)
Landsat 8 und 9 mit dem Sensor OLI/TIRS; Sentinel-2-A (MIS); NOAA‑Satelliten mit dem Sensor AVHRR
(c) Eine optische Satellitenmission hat folgende Reflektanzwerte für eine bestimmte Oberfläche gemessen. Berechnen Sie den Index für die beiden Oberflächentypen A und B. (3)
Reflektanz (%)
Spektrales Band
Blue
Green
Red
SWIR1
SWIR2
Oberfläche A
10
20
70
30
Oberfläche B
0
Sehr hohe NIR-Reflektanz
Niedrige Red-Reflektanz
Hoher NDVI (0,75)
👉 Voraussichtlich: Dichte, gesunde Vegetation (z. B. Wald oder gut bewachsene Felder)
Keine Reflektion im NIR
Sehr niedrige Reflektanz insgesamt
NDVI = −1
👉 Voraussichtlich: Wasserfläche (z. B. See, Fluss) → Wasser
absorbiert stark im NIR und hat negative NDVI-Werte
(d) Begründen Sie kurz welche Oberflächentype A und B voraussichtlich sind. (4)
Der Wert liegt immer zwischen −1 und +1.
—> dadurch Index weitgehend unabhängig von Beleuchtungsbedingungen und Sensorgeometrie.
Vegetation liegen sie meist zwischen 0,1, und 0,7
NDVI < 0: meist Wasser, Schnee oder Wolken.
NDVI ~ 0 bis 0,1: kaum Vegetation, häufig nackter Boden/Fels/Sand.
NDVI ~ 0,2 bis 0,3: spärliche Vegetation wie Busch-/Grasland.
NDVI ~ 0,6 bis 0,8 (bis nahe 1): dichte, stark „grüne“ Vegetation (z. B. Wald/kräftige Bestände)
Folie 3
Was passiert mit der Sonnenstrahlung an der Erdoberfläche?
Beim Auftreffen von Sonnenlicht auf eine Oberfläche teilt sich die einfallende Energie in drei Wege auf: Ein Teil wird von der Oberfläche zurückgeworfen (Reflexion), ein Teil im Material in Wärme oder chemische Energie umgewandelt (Absorption), und ein Teil durchdringt das Material und tritt auf der anderen Seite wieder aus (Transmission). Diese drei Prozesse zusammen verbrauchen die gesamte einfallende Strahlung, weshalb die Summe ihrer Anteile gleich 1 ist (1=ρ+α+τ1=ρ+α+τ).
Die Größen ΦΦ und ϕϕ stehen für Strahlungsleistung bzw. Strahlungsfluss in Watt und beschreiben, wie viel Energie pro Zeit ankommt, reflektiert, absorbiert oder transmittiert wird. Die Größen LL bezeichnen die Strahldichte, also Strahlungsfluss pro Fläche und Raumwinkel, und sind wichtig, um zu beschreiben, wie ein Sensor (zum Beispiel ein Satellit) die von der Oberfläche ausgehende Strahlung „sieht“.
Folie 4
Warum sind Blätter grün?
Wovon ist die Refelxion abhängig?
Blätter sind grün…
weil Chlorophyll hauptsächlich im blauen und roten Bereich des Spektrums absorbiert.
Folie 5
Was sind typische spektrale Signaturen der Vegetation?
sichtbaren Spektralbereich (0,4–0,7 µm) wird Licht unterschiedlich stark von Blattpigmenten absorbiert. Blaues und rotes Licht werden besonders stark durch Chlorophyll aufgenommen, weshalb in diesen Wellenlängen nur wenig Licht reflektiert wird. Grünes Licht wird dagegen deutlich schwächer absorbiert. Dadurch entsteht ein sogenannter „Green Peak“ in der Reflektanz, und Blätter erscheinen für das menschliche Auge grün.
Der Red-Edge-Bereich (etwa 0,68–0,75 µm) beschreibt den Übergang vom roten sichtbaren Licht zum nahen Infrarot. In diesem Bereich nimmt die Chlorophyll-Absorption rasch ab, während gleichzeitig die Streuung des Lichts im Inneren des Blattes stark zunimmt. Das führt zu einem sehr steilen Anstieg der Reflektanz. Dieser Bereich ist besonders wichtig für Vegetationsindizes, da er empfindlich auf den Zustand und die Vitalität der Vegetation reagiert.
Im nahen Infrarot (NIR, ca. 0,75–1,3 µm) zeigen gesunde Blätter eine sehr hohe und relativ konstante Reflektanz, das sogenannte „NIR-Plateau“. Der Grund dafür ist, dass das Licht in diesem Spektralbereich kaum von Pigmenten absorbiert wird, sondern stark an den Zellwänden und Lufträumen im Blattgewebe gestreut wird.
Im kurzwelligen Infrarot (SWIR, etwa 1,3–2,5 µm) sinkt die Reflektanz wieder deutlich. Ursache dafür ist die starke Absorption durch Wasser im Blattgewebe. Besonders ausgeprägt sind diese Absorptionsbanden um etwa 1,4 µm und 1,9 µm. Dieser Spektralbereich liefert daher wichtige Informationen über den Wassergehalt und den physiologischen Zustand der Vegetation.
Folie 6
Nenne die Spektrale Eigenschaften der Landoberfläche (Vegetation und Boden)
Vegetation hat eine hohe Reflexion im nahen Infrarot (NIR) und eine geringe Reflexion in den roten Spektralbändern.
Böden können hell (hohe Reflexion) oder dunkel (geringe Reflexion) sein.
Die Reflexion von Böden im roten und im NIR‑Bereich ist stark korreliert (Bodenlinie).
Die Folie zeigt, dass Vegetation und Böden sich in ihrer Reflexion im roten und NIR‑Bereich deutlich unterscheiden: grüne, gesunde Pflanzen reflektieren wenig im Roten (wegen Chlorophyll‑Absorption), aber viel im NIR, während nackter Boden in beiden Bändern eher moderat bis hoch reflektiert. Dadurch liegen Vegetationspunkte im Diagramm oberhalb der Bodenlinie und oft bei niedrigen Rotwerten, während reine Bodenpixel nahe der Bodenlinie liegen.
Die „Soil Line“ beschreibt den engen linearen Zusammenhang zwischen Rot‑ und NIR‑Reflexion von verschiedenen Bodenarten: je heller der Boden, desto höher sind beide Reflexionswerte ungefähr proportional zueinander. Diese Eigenschaft wird genutzt, um spektrale Vegetationsindizes (z.B. NDVI) zu entwickeln, die Vegetation von Boden trennen, indem sie die hohe NIR‑und niedrige Rot‑Reflexion der Vegetation gegenüber der Bodenlinie ausnutzen.
Folie 8
Oben sieht man die spektralen Signaturen verschiedener Oberflächen: Vegetation (grüne Kurve) reflektiert stark im nahen Infrarot (NIR) und hat deutliche Absorptionsmerkmale im Rot und im kurzen Wellenlängen‑Infrarot (SWIR), während Wasser, Sand, Beton und Schnee andere typische Kurven zeigen. Diese Unterschiede ermöglichen es, Vegetation im Spektrum klar von anderen Oberflächentypen zu trennen.
Unten sind die spektralen Bänder der Sensoren Landsat‑7, Landsat‑8, Sentinel‑2, ASTER und MODIS über die Wellenlänge eingezeichnet; gleichzeitig zeigt die graue Fläche, in welchen Wellenlängenbereichen die Atmosphäre gut durchlässig ist (atmosphärische Fenster).
Die Sensorbänder liegen gezielt dort, wo Vegetation wichtige spektrale Merkmale hat (Blau, Rot, NIR, SWIR) und wo die Atmosphäre relativ transparent ist – genau deshalb sind diese Satelliten besonders gut für das Vegetationsmonitoring geeignet.
Folie 9
Wie lässt sich die „Grünheit“ von Vegetation quantifizieren?
Ein Vegetationsindex ist eine mathematische Kombination von Reflektanzwerten verschiedener Spektralbänder, mit der Vegetation hervorgehoben und quantitativ beschrieben werden kann. Er nutzt die typische spektrale Signatur von Pflanzen:
starke Absorption im roten Bereich (durch Chlorophyll)
starke Reflektion im nahen Infrarot (NIR) (durch Streuung im Blattinneren)
Gesunde Vegetation reflektiert daher viel NIR und wenig Rot.
Normiert die Werte auf einen Bereich von -1 bis +1.
—> durch Nomierung macht den Index weitgehend unabhängig von Beleuchtungsbedingungen und Sensorgeometrie.
Weltweit am häufigsten genutzter Vegetationsindex.
Höhere Werte = gesunde, dichte Vegetation.
Mittlere Werte = Gras, lichtes Blattwerk.
Niedrige Werte = Boden, Wasser, Städte.
NIR = Reflektanz im nahen Infrarot
SR = Reflektanz im roten Spektralbereich
—> nutzt red edge effekt
1.2.1
Fragen am Ende der VL 1.2.1:
(Hier reichen die Fragen)
Welche Wellenlängen werden in der Mikrowellenfernerkundung verwendet?
Was ist der Unterschied zwischen aktiver und passiver Mikrowellenfernerkundung?
Wie interagieren Mikrowellen mit der Atmosphäre?
Wie ist die grundlegende Geometrie eines SLAR- und eines SAR-Systems?
Wie interagieren Mikrowellen mit der Topografie?
Welche typischen Polarisationen werden in der Mikrowellenfernerkundung verwendet?
Was sind die wichtigsten Eigenschaften von Sentinel‑1?
(siehe Tab.)
Der rot markierte Bereich zeigt den Mikrowellenbereich, der für Radar und Radiometer genutzt wird.
Wellenlängen: 1 mm bis 1 m
Frequenzen: 300 MHz bis 300 GHz
👉 Mikrowellen können:
Wolken, Rauch, Regen und teilweise Vegetation durchdringen
Bodenfeuchte, Rauigkeit und Struktur erfassen
unabhängig vom Sonnenlicht
Die verschiedenen Radar-Bänder unterscheiden sich durch ihre Wellenlänge:
Typische Wellenlänge
Bedeutung
P
sehr lang (~70 cm)
tiefe Penetration (Boden, Wald)
L
~23 cm
Vegetation, Bodenfeuchte
C
~5,6 cm
Standard (z. B. Sentinel-1)
X
~3 cm
feine Strukturen
Ku/Ka
sehr kurz
Atmosphäre, Schnee
👉 Je länger die Wellenlänge, desto tiefer dringt sie in Vegetation oder Boden ein.
Längerwellige Bänder (P/L) durchdringen tiefer, da sie weniger mit kleinen Partikeln streuen.
Kürzere Wellen (X-Band) bleiben oberflächlich und bieten feinere Details.
Aktive Sensoren
Sie senden selbst Strahlung aus und messen das zurückgestreute Echo.
Sentinel-1: Mikrowellen
Scatterometer
—> Side looking airborne Radar (SLAR
Radar: Mikrowellen
➡️ Vorteil:
unabhängig von Sonnenlicht
Radar kann durch Wolken messen
Stuktur, Rauhigkeit, hochauflösende Bilder
Passive Sensoren
Sie messen natürlich abgestrahlte oder reflektierte Strahlung.
Mikrowellenradiometer: natürliche Mikrowellenemission
liefern physikalische Informationen (z. B. Temperatur) aus denen kann man dann ableiten
Ebenfalls wolkenunempfindlich
✅ Energieeffizient (kein Senden nötig)
Vorteile von Mikrowellen (MWs) im Vergleich zum optischen/infraroten Bereich
Mikrowellen durchdringen die Atmosphäre und – bis zu einem gewissen Grad – Wolken und Regen.
Unabhängig von der Sonne als Beleuchtungsquelle.
Größere Eindringtiefe in Vegetation und Boden
———————————————————————————————
SLAR
Radar: seitlich Flugrichtung, begrenzte Auflösung
Range: senkrecht zur Flugbahn (Schrägentfernung).
Azimutrichtung: entlang der Flugbahn.
SAR = gleiche Geometrie, aber viele Messungen entlang der Flugbahn → virtuelle Verlängerung der Antenne → viel höhere Bildauflösung im Azimut.
Azimutauflösung hängt nicht mehr von der realen Antennenlänge ab, sondern von:
Beobachtungsgeometrie
Foreshortening (Verkürzung)
Zur Antenne hin geneigte Hänge erscheinen im Bild verkürzt.
Foreshortening‑Effekte nehmen mit größer werdendem Blickwinkel (look angle) ab.
Layover (Überlagerung)
Der Berggipfel wird im Bild auf den Boden vor dem Berg projiziert.
Layover‑Effekte nehmen mit größer werdendem Blickwinkel ab.
Shadow (Schatten)
Der Bereich hinter dem Berg kann vom Sensor nicht gesehen werden.
Schatteneffekte nehmen mit größer werdendem Blickwinkel zu.
HH: Horizontal gesendet, horizontal empfangen.
VV: Vertikal gesendet, vertikal empfangen.
VH: Vertikal gesendet, horizontal empfangen.
HV: Horizontal gesendet, vertikal empfangen.
Mikrowellenbänder
Wolken, Rauch und teilweise Vegetation durchdringen
gute Penetration
mittlere Penetration
Oberflächennahe Messungen, hohe Auflösung
liefern physikalische Informationen (z. B. Temperatur, Feuchte)
————————————————————————————————-
Weltraumgestützte Sensoren zur Erdfernerkundung mit elektromagnetischen Wellen
Lidar
Radar
Optische Sensoren
Mikrowellenradiometer
Spektralbereiche (unten dargestellt):
infrarot
thermisches Infrarot
optische Sensoren
Mikrowellenbereich
Frequenzen: 300 MHz – 300 GHz
Wellenlängen: 1 m – 1 mm
Radar-Frequenzbänder:
P-, L-, S-, C-, X-, Ku-, Ka-, K-Band
Quelle: Moreira et al.
hohe Frequenz → kurze Wellenlänge
niedrige Frequenz → lange Wellenlänge
Das ist wichtig, weil unterschiedliche Wellenlängen unterschiedlich mit der Erdoberfläche interagieren.
Die Grafik zeigt einen Übergang von:
optischen Bereichen (sichtbar, Infrarot)
hin zu Mikrowellen
👉 Optische Sensoren arbeiten im nm–µm-Bereich, 👉 Mikrowellensensoren im mm–cm–m-Bereich.
Übertragung durch Wolken und Regen
Was sind die Vorteile von Mikrowellen im Vergleich zum optischen/infraroten Bereich?
Nenne aktive und passive Sensoren.
Größere Eindringtiefe in Vegetation und Boden.
Aktive und passive Mikrowellensensoren
Aktive Mikrowellensensoren = Radare (RAudio Detection And Ranging)
—> Side looking airborne Radar (SLAR)
Passive Mikrowellensensoren
Radiometer
Aktive Mikrowellensensoren senden selbst Mikrowellenimpulse aus und messen das von der Erdoberfläche bzw. Atmosphäre zurückgestreute Signal. Dadurch liefern sie unabhängig von Sonnenlicht Informationen über Eigenschaften wie Rauigkeit, Struktur oder Feuchtigkeit der Oberfläche. Scatterometer messen vor allem die Stärke der Rückstreuung, z.B. um Windgeschwindigkeiten über dem Meer abzuleiten, während Synthetic Aperture Radar (SAR) hochauflösende Bilder produziert, in denen sich Formen wie Gebäude oder Felder erkennen lassen.
Passive Mikrowellensensoren senden keine Strahlung aus, sondern registrieren die natürliche Mikrowellenstrahlung, die Erde und Atmosphäre selbst emittieren. Radiometer messen diese Strahlungsintensität und wandeln sie in physikalische Größen wie Helligkeitstemperatur um, aus der sich etwa Bodenfeuchte, Meereis-Eigenschaften oder Niederschlagsmengen ableiten lassen.
Ein Scatterometer ist ein aktiver Radarsensor, der Mikrowellen zur Erdoberfläche sendet und die Stärke der zurückgestreuten Signale misst. Aus dieser Rückstreuung werden vor allem Oberflächeneigenschaften wie Windgeschwindigkeit über dem Meer, Rauigkeit der Wasseroberfläche oder Eigenschaften von Landflächen abgeleitet (z.B. Vegetationsbedeckung, Bodenfeuchte).
Ein Synthetic Aperture Radar ist ebenfalls ein aktives Radar, erzeugt aber hochaufgelöste Bilder der Erdoberfläche. Es bewegt sich (z.B. auf einem Satelliten) entlang einer Bahn, nimmt viele Radarechos nacheinander auf und kombiniert sie rechnerisch zu einer „synthetischen“ großen Antenne, wodurch eine sehr hohe räumliche Auflösung erreicht wird. Damit kann man z.B. Geländeformen, Städte, Wälder, Gletscher, Flutgebiete oder Bodenbewegungen (Erdbeben, Hangrutschungen) sehr genau erfassen – unabhängig von Tageszeit und Bewölkung.
Was ist ein Side looking airborne Radar (SLAR)?
Wie macht man aus einem Side looking airborne Radar (SLAR) einen Synthetic Aperture Radars (SAR)?
SLAR = seitlich blickendes Radar mit begrenzter Auflösung durch reale Antennenlänge
Was es tut: Schickt Radarwellen seitlich vom Flugzeug oder Satelliten auf den Boden.
Einfaches Bild: Stell dir vor, du stehst auf einem Balkon und wirfst einen Ball schräg nach unten – du siehst nur die Seite vom Boden, nicht direkt darunter.
Eigenschaften:
Liefert breite Streifenbilder vom Boden
Auflösung nicht superfein, weil das Radar nur „einfach schaut“
Gut für Übersichtskarten oder grobe Geländeabbildung
Was es tut: Macht das gleiche wie SLAR, aber durch bewegte Antenne über die Zeit wird die Radarantenne „künstlich größer“ → viel schärfere Bilder.
Einfaches Bild: Stell dir vor, du machst ein Panorama mit deinem Handy, aber statt Fotos nimmst du Radarwellen. Am Ende bekommst du ein superfeines Bild, viel detaillierter als mit einem einzigen „Schuss“.
Hohe Auflösung, auch über große Entfernungen
Kann oft durch Wolken und Regen „sehen“
Ein „Side-looking airborne Radar (SLAR)“ ist ein konkretes Beispiel für einen aktiven Mikrowellensensor, wie auf der vorherigen Folie genannt (Radar/SAR). Es zeigt, wie so ein Radar auf einem Flugzeug seitlich auf den Boden schaut, wie der Radarstrahl verläuft und wie sich daraus die geometrische Auflösung des Radars ergibt. Damit wird praktisch veranschaulicht, wie ein Radarsystem arbeitet, das dann – mit geeigneter Verarbeitung – auch als Synthetic Aperture Radar (SAR) betrieben werden kann.
Das Flugzeug trägt ein Radar, das seitlich nach unten auf den Boden schaut; dadurch wird ein Streifen (Swath) entlang der Flugbahn abgetastet. Die Schrägentfernung R misst die Distanz entlang des Radarstrahls, während die Bodenentfernung (ground range) die horizontale Entfernung auf dem Boden ist.
Die Schrägentfernungsauflösung hängt von Pulsdauer und Lichtgeschwindigkeit ab: je kürzer der Puls, desto kleiner der auflösbare Abstand entlang der Strahlrichtung. Durch die Projektion auf den Boden wird diese Auflösung bei flachen Einfallswinkeln schlechter.
Die Azimutauflösung wird durch Wellenlänge, Antennenlänge und Entfernung bestimmt: eine längere Antenne oder kürzere Wellenlänge verbessert die Auflösung quer zur Blickrichtung; mit zunehmender Entfernung R wird sie schlechter. Diese Zusammenhänge sind die Grundlage dafür, dass man bei SAR die „synthetische Apertur“ nutzt, um im Azimut eine viel bessere Auflösung zu erreichen.
- - - - - - - - - - -
Die neue Folie erklärt, wie man aus dem „normalen“ Side‑looking Radar (SLAR) ein Synthetic Aperture Radar (SAR) macht und warum dadurch die Auflösung besser wird. Auf der SLAR‑Folie hast du die Azimutauflösung ρAZ=λ/L×RρAZ=λ/L×R: sie ist umso besser, je länger die Antenne LL ist – bei einem echten Flugzeug ist LL aber begrenzt. Die SAR‑Folie zeigt nun, dass man während des Fluges viele Einzelaufnahmen desselben Punktes P macht und diese so kombiniert, als hätte man eine viel längere Antenne („synthetic aperture“), wodurch die Azimutauflösung stark verbessert wird.
Kurz: SLAR = seitlich blickendes Radar mit begrenzter Auflösung durch reale Antennenlänge; SAR = gleiche Geometrie, aber viele Messungen entlang der Flugbahn → virtuelle Verlängerung der Antenne → viel höhere Bildauflösung im Azimut.
Nenne Geometrische Effekte in SAR‑Bildern
Foreshortening, Layover und Shadow entstehen, weil SAR seitlich schaut und Punkte nur nach ihrer gemessenen Entfernung entlang der Radar‑Sichtlinie im Bild anordnet, nicht nach ihrer wahren Bodenlage.
Geometrische Effekte in SAR‑Bildern
Ein zum Sensor geneigter Hang wird zuerst am Fuß und kurz danach am Gipfel getroffen, die Echozeiten liegen also eng beieinander.
Da SAR diese Punkte in Reichweitenrichtung nach Echozeit sortiert, rücken sie im Bild zusammen und der Hang wirkt verkürzt und steiler, oft als helle, „zusammengedrückte“ Zone.
Wird der Hang so steil, dass der Gipfel dem Radar näher ist als der Fuß, kommt das Echo vom Gipfel sogar früher an als das vom Fuß.
Im Bild wird der Gipfel daher vor den Fuß gelegt, der Berg scheint in Richtung Sensor „umgekippt“, und Signale von Vordergrund, Hang und ggf. Dach überlagern sich zu einer sehr hellen, verzerrten Struktur.
Die dem Sensor abgewandte Seite eines steilen Objekts wird von den Radarstrahlen nicht erreicht, ebenso der Boden direkt dahinter.
Dort kommen keine Echos zurück, daher entstehen im SAR‑Bild schwarze bzw. sehr dunkle Bereiche ohne Textur; ihre Ausdehnung wächst mit steilerem Gelände und größerem Blickwinkel.
Was typische Polarizationen?
Mikrowellen sind elektromagnetische Wellen, deren elektrisches Feld in einer bestimmten Ebene schwingt; diese Ebene nennt man Polarisation.Beim Radar kann das Antennensystem auswählen, ob es horizontal oder vertikal polarisierte Wellen aussendet und in welcher Polarisation es wieder empfängt, wodurch unterschiedliche Bezeichnungen wie HH, VV, HV oder VH entstehen.
Jeder der gezeigten Satelliten trägt mehrere Sensoren/Instrumente an Bord.
Einer dieser Sensoren ist jeweils ein aktiver Mikrowellen‑Sensor in Form eines C‑Band‑Synthetic‑Aperture‑Radars (SAR);
daneben gibt es oft noch weitere Instrumente, z.B. optische Sensoren oder Spektrometer.
Europäische C‑Band‑SAR‑Reihe:
Name + Sensor
ERS‑1 und ERS‑2 SAR
C‑Band, 5,6 cm
Polarisation: VV
Auflösung:
Az: 6–30 m
Rg: 26 m
Wiederholzyklus: 35 Tage
Satelliten:
ERS‑1: 1991–2001
ERS‑2: 1995–2011
ENVISAT ASAR (Advanced SAR)
C‑Band: 5,6 cm
Polarisation: VV, HH, VV/HH, HV/VV, VH/VV
Rg × Az: 28 m
ENVISAT: 2002–2012
Sentinel‑1 SAR
C‑Band, 5,5 cm
Auflösung (Interferometric Wide Swath mode):
Az: 5 m
Rg: 20 m
Wiederholzyklus: 12 Tage
Sentinel‑1A: seit 3. April 2014
Sentinel‑1B: seit 25. April 2016
Wahl der SAR Frequenz
Die Folie sagt: Für SAR‑Radar können Mikrowellen in Vegetation, Eis und trockenen Boden eindringen, und je länger die Wellenlänge, desto stärker bzw. tiefer ist die Penetration (X‑Band ≈ 3 cm, C‑Band ≈ 6 cm, L‑Band ≈ 23 cm).
„Wahl der SAR‑Frequenz“
„Mikrowellen können in Vegetation, Eis und trockenen Boden eindringen“.earthdata.nasa
„Längere Wellenlänge = stärkere (tiefere) Penetration“.sciencedirect+1
SAR‑Signalpenetration in Abhängigkeit von der Sensorwellenlänge:
X‑Band ~ 3 cm
C‑Band ~ 6 cm
L‑Band ~ 23
Die Skizzen zeigen, dass kurze Wellenlängen (X‑Band) vor allem an der Oberfläche oder an den Baumkronen streuen, während längere Wellenlängen (C‑ und besonders L‑Band) tiefer in Vegetation, lockere Sedimente (Alluvium) oder Gletschereis eindringen und daher auch von Strukturen unter der Oberfläche zurückgestreut werden. Der Grund ist, dass Materialien ihre dielektrischen Eigenschaften mit der Frequenz ändern: Bei niedrigerer Frequenz (längerer Wellenlänge) ist die effektive Dämpfung kleiner, sodass das Radar weniger schnell abgeschwächt wird und weiter in das Medium hineinreicht.
Für die Praxis bedeutet das:
X‑Band ist gut, um Details der Oberfläche und der oberen Vegetationsschicht zu sehen, aber fast ohne Blick „unter“ die Oberfläche.
C‑Band liefert ein gemischtes Signal aus Krone und etwas tieferen Schichten; es wird z.B. von Sentinel‑1 genutzt.
L‑Band kann sogar den Boden unter lichter Vegetation oder Schichten in trockenem Boden und Eis erfassen und ist deshalb für Waldstruktur, Biomasse und Kryosphärenstudien besonders wertvoll.
1.2.2
Fragen am Ende der VL 1.2.2:
Welche Eigenschaften der Oberfläche beeinflussen das rückgestreute Signal?
Wie beeinflusst die Wellenlänge des Sensors das Eindringen von Mikrowellen in Boden und Vegetation?
Welche Streumechanismen treten an der Oberfläche auf?
Rückstreuung, Backscatter, beschreibt, wie stark eine Fläche das ausgesandte Radarsignal wieder zum Sensor zurückstreut.
Backscatter hängt ab von:
Objektgröße: größeres Objekt = stärkere Rückstreuung
Orientierung der Objekte (lokaler Einfallswinkel)
Lokale Topographie
Oberflächenrauigkeit
Relativer Permittivität des Oberflächenmaterials
——————————————————————————————
Mikrowellen dringen in Vegetation, Eis und trockenen Boden ein – längerwellige Bänder (P/L) durchdringen tiefer, da sie weniger mit kleinen Partikeln streuen.
P-Band (~68 cm): Sehr tiefe Penetration, ideal für dichte Wälder
L-Band (~23 cm): Gute Boden- und Vegetationsdurchdringung
C-Band (~5,6 cm): Mittlere Penetration, vielseitig einsetzbar
X-Band (~3 cm): Oberflächennahe Messungen, hohe Auflösung
Rough Surface = Raue Oberfläche
diffus verschiedene Richtung
Oberfläche erscheint heller od. dunkler
Volume = Volumenstreuung
dringt in Volumen aus vielen kleinen Streuelementen ein z.b. Baumkrone
Welle wird mehrfach an Blättern, Zweigen und Stämmen gestreut
Double Bounce = Doppelte Reflexion / Double-Bounce-Streuung
Welle refelektiert zwischen zwei nahezu senkrechten Flächen hin‑ und her
Was sind radar cross section und normalized radar cross section?
Wovon ist backscatter=Rückstreuung abhängig?
Backscatter = Rückstreuung:
Fähigkeit eines Objekts, Radarsignale zum Sensor zurückzuwerfen
Radarquerschnitt:
Verhältnis zwischen empfangener und einfallender Signalintensität
Die Objektgröße beeinflusst, wie viel Radarenergie ein Objekt insgesamt zurückstreut: große Gebäude oder Bäume erzeugen meist ein stärkeres Signal als kleine Steine oder Grashalme. Die Orientierung ist wichtig, weil Flächen, die dem Radar „entgegengekippt“ sind, mehr Energie in Richtung Sensor spiegeln als Flächen, die vom Radar weg geneigt sind.
Lokale Topographie (Hänge, Täler, Exposition) verändert den effektiven Einfallswinkel und damit die Stärke des Backscatters. Eine raue Oberfläche streut das Signal in viele Richtungen und liefert daher oft ein stärkeres, aber diffuseres Rückstreusignal als eine sehr glatte Fläche, die wie ein Spiegel viel Energie in eine andere Richtung lenkt und im Bild dunkel erscheint.
Die relative Permittivität beschreibt, wie gut ein Material elektrische Felder „durchlässt“ oder speichert und hängt stark vom Wassergehalt ab. Nasse Böden oder feuchte Vegetation haben eine hohe Permittivität und streuen das Radarsignal deutlich stärker zurück als trockene, was in Radarbildern meist als hellere Pixel sichtbar wird.
Oberflächenrauhigkeit, wovon hängt sie ab?
Die Rückstreuung hängt von der Oberflächenrauigkeit ab
Keine Rückstreuung: Glatte Oberfläche, spiegelnde Reflexion
Mäßige Rückstreuung: Mittlere Rauigkeit
Starke Rückstreuung: Raue Oberfläche, diffuse Streuung
Welche Streuungsmechanken kennen Sie?
Scattering mechanisms = Streumechanismen
Was bedeutet „Backscatter-Verhalten“ und wovon hängt sie ab?
Backscatter beschreibt, wie stark eine Fläche das ausgesandte Radarsignal wieder zum Sensor zurückstreut. Je nach Material, Rauigkeit und Struktur einer Oberfläche fällt die Rückstreuung schwach, mittel, hoch oder sehr hoch aus.
Geringe Rückstreuung
Glatte Oberfläche
Ruhiges Wasser, Straßen
Sehr trockenes Gelände, Sand
Mäßige Rückstreuung
Mittleres Maß an Vegetation
Ackerkulturen
Mäßig raue Oberfläche
Hohe Rückstreuung
Raue Oberfläche
Dichte Vegetation, Regenwald
Sehr hohe Rückstreuung
Städtische Gebiete
Geländehänge, die zum Radar hin geneigt sind
Sehr raue Oberfläche
VL. 3.1
Fragen am Ende der Vorlesung
(Hier reichen Fragen)
Wie verändert sich die Konzentration von CO₂ in der Atmosphäre?
Welche Prozesse des Kohlenstoffkreislaufs steuern die Konzentration des atmosphärischen CO₂?
Welche Satellitenmissionen existieren, um Treibhausgase wie CO₂ und CH₄ zu überwachen?
Was sind die grundlegenden Prinzipien zur Bestimmung von Treibhausgaskonzentrationen aus Satellitenmessungen?
(nicht verstanden)
Saisonalen Zyklus des CO₂:
Sommer: CO₂ sinkt (Pflanzen nehmen CO₂ auf während des Wachstums)
Winter: CO₂ steigt (Pflanzen sterben ab, Verrottung setzt CO₂ frei)
—-> Keeling-Kurve
Ansonsten: Der übergeordnete Trend ist steil ansteigend – deutlicher Beweis für den Treibhausgasanstieg.
Fossile Brennstoffe und Zementproduktion:
Nettobeitrag +7,8 ± 0,6 PgC/Jahr
Netto-Landnutzungsänderungen: Nettobeitrag +1,1 ± 0,8 PgC/Jahr
Ozeane: Nettoaufnahme - 2,3 ±0,7 PgC/Jahr
Land: Nettoaufnahme -2,6 ± 1,2 PgC/Jahr
CO2 Kombination —> SCIAMACHY, GOSAT, OCO-2
Aktuell in Betrieb befindliche Missionen
GOSAT (TANSO-FTS) (JAXA-NIES-MOE): Seit 2009 im Einsatz, misst sowohl CO₂ als auch CH₄.
OCO-2 (NASA): Seit 2014 in Betrieb, spezialisiert auf die hochauflösende Überwachung von CO₂.
Sentinel 5P (TROPOMI) (ESA): Seit Oktober 2017 aktiv, primär für die Überwachung von CH₄.
Vergangene Missionen
ENVISAT (SCIAMACHY) (ESA): War bis 2012 in Betrieb und lieferte Daten zu CO₂ und CH₄. Es war einer der ersten abbildenden Spektrometer für diese Gase.
Geplante und zukünftige Missionen
GOSAT-2 (TANSO-FTS) (JAXA-MOE-NIES): Geplant für die Messung von CO₂ und CH₄.
TanSAT (CAS-MOST-CMA): Seit Ende 2016 zur Messung von CO₂ im Einsatz.
Feng Yun 3D GAS (CMA): Seit Ende 2017 im Einsatz für CO₂ und CH₄.
OCO-3 (NASA): Seit Mai 2019 auf der Internationalen Raumstation (ISS) installiert, um CO₂ zu messen.
MERLIN (DLR-CNES): Eine deutsch-französische Mission, die speziell auf Methan (CH₄) fokussiert ist.
MicroCarb (CNES): Geplant für die Überwachung von CO₂.
Copernicus CO2 Monitoring Serie (CO2M): Eine zukünftige europäische Serie zur kombinierten Überwachung von CO₂ und CH₄.
GEOCARB (NASA): Eine geplante geostationäre Mission zur Überwachung beider Gase.
MetOp Sentinel-5 Serie (Copernicus): Vorgesehen für die Messung von CH₄.
Diese Satelliten nutzen das Prinzip der abbildenden Spektrometrie, bei dem das von der Erdoberfläche reflektierte Sonnenlicht analysiert wird. Die Gase in der Atmosphäre absorbieren Licht bei spezifischen Wellenlängen (z. B. CO₂ bei ca. 1,61 µm und 2,06 µm), wodurch deren Konzentration bestimmt werden kann.
VL. 3.1.2
Was sind die wichtigsten Kohlenstoffflüsse und -speicher im globalen Kohlenstoffkreislauf und in terrestrischen Ökosystemen?
Was sind Eddy-Kovarianz und FLUXNET?
GPP, NPP, Ra, Rh, Reco, NEE, NEP, NBP
Wie lassen sich Zeitreihen von NEE, GPP und Reco aus Eddy-Kovarianz-Messungen interpretieren?
Welche Fernerkundungstechniken gibt es, um die Kohlenstoffspeicher und -flüsse von Ökosystemen zu beobachten?
Lithosphäre (größter Speicher)
Sedimentgesteine (Karbonate)
Fossile Brennstoffe
👉 Zeitskala: Millionen Jahre
Ozeane
Gelöster anorganischer Kohlenstoff (CO₂, HCO₃⁻, CO₃²⁻)
Marine Biomasse & Sedimente
👉 Größter aktiver Speicher
Atmosphäre
Vor allem CO₂ (≈ 420 ppm aktuell)
Kleiner Speicher, aber klimatisch extrem wirksam
Biosphäre
Pflanzen, Tiere, Mikroorganismen
Böden (Humus, organische Substanz)
Photosynthese
CO₂ → organischer Kohlenstoff (Pflanzen)
Atmung (Respiration)
Pflanzen, Tiere, Mikroben → CO₂ zurück in Atmosphäre
Ozean–Atmosphäre-Austausch
Lösung & Ausgasung von CO₂
Sedimentation & Verwitterung
Langfristige Bindung in Gesteinen
Vulkanismus
Freisetzung aus der Lithosphäre
Anthropogene Emissionen
Verbrennung fossiler Brennstoffe
Landnutzungsänderungen (Abholzung)
Die Eddy-Kovarianz-Methode ist ein mikrometeorologisches Messverfahren, mit dem man den Austausch von Gasen und Energie zwischen Landoberfläche (z. B. Wald, Acker) und Atmosphäre direkt und kontinuierlich misst.
Typische Flüsse:
CO₂ (Netto-Ökosystemaustausch, NEE)
Wasserdampf (Evapotranspiration)
Sensible & latente Wärme
Die Atmosphäre ist turbulent → Wirbel (eddies)
Diese transportieren Luftpakete aufwärts oder abwärts
Man misst hochfrequent (10–20 Hz):
Vertikale Windgeschwindigkeit (w)
Gaskonzentrationen (z. B. CO₂)
👉 Der Fluss ergibt sich aus der Kovarianz:
Flux=w′⋅c′
Beispiel:
Das ist der fertige CO₂-Fluss, der aus allen Messungen berechnet wurde:
Negative Werte → CO₂ fließt ins Ökosystem (Senke)
Positive Werte → CO₂ fließt aus dem Ökosystem (Quelle)
—> hier: Negatives Vorzeichen bedeutet:
CO₂-Fluss nach unten
Ökosystem nimmt CO₂ auf
→ Das Ökosystem ist eine CO₂-Senke
FLUXNET ist ein weltweites Netzwerk von Eddy-Kovarianz-Messstationen, die standardisierte Messungen von:
CO₂-Flüssen (CO₂-Senken und -Quellen)
Wasser- & Energieflüssen
Meteorologischen Größen
Extremereignissen (Dürre, Hitze)
bereitstellen.
Satellitendaten z.B. Sentinel, MODIS
GPP = gross primary production
NPP = net primary production: NPP = GPP – Ra
Ra = autotrophic (plant) respiration
Rh = heterotrophic respiration: Rh = Rsoil + Rlitter
Reco = ecosystem respiration: Reco = Ra + Rh
NEE = net ecosystem exchange: NEE = Reco – GPP = (Ra + Rh) – GPP
NEP = net ecosystem productivity: NEP = GPP – Reco = -NEE
NBP = net biome productivity NBP = GPP – Reco – Fire – Land use change emissions – harvest – river exports – …
Tagesverlauf
NEE (Netto-CO₂-Austausch zwischen Ökosystem und Atmosphäre)
Tag: meist negativ → CO₂-Aufnahme (Photosynthese)
Nacht: positiv → CO₂-Abgabe (Respiration)
Ein positiver NEE bedeutet eine CO₂-Quelle,
ein negativer NEE eine CO₂-Senke
Jahresverlauf
Frühling/Sommer: Senke (negativ)
Herbst/Winter: Quelle (positiv)
Jahresbilanz = NEP
GPP (z.B. CO2 Aufnahme)
0 in der Nacht
Maximum um Mittag
Mittagsdepression möglich (Trockenstress)
Beginn ↑ → Austrieb / Wachstumsbeginn
Maximum → volle Blattfläche
Abfall → Seneszenz / Dürre
Reco (z.B. CO₂-Freisetzung)
Tag & Nacht > 0
Nachts oft gut sichtbar
Tagsüber höher (Temperatur!)
Folgt oft GPP zeitverzögert
Hohe Sommerwerte durch:
warme Böden
viel Substrat (Wurzeln, Streu)
Beobachtung von Kohlenstoffspeichern (Biomasse, Struktur):
Optische Sensoren (Landsat, Sentinel-2): NDVI, EVI
LiDAR (z. B. GEDI): Vegetationshöhe → Biomasse
Radar (Sentinel-1): Struktur, Feuchte, Biomassemodelle
Hyperspektrale Sensoren: Pigmente, biochemische Eigenschaften
Beobachtung von Kohlenstoffflüssen (insb. GPP):
SIF – Solar-Induced Fluorescence (OCO-2, TROPOMI, FLEX) → direktes Maß für Photosynthese
Thermal-Infrarot (MODIS LST): Temperatur → Einfluss auf Respiration
Vegetationsindizes (NDVI, PRI): Aktivität, Stress, Lichtnutzungseffizienz
Bodenkohlenstoff:
indirekt über Vegetations- und Bodenmodelle, nicht direkt aus Satelliten messbar
Fragen am Ender der VL:
Was ist Licht (einschließlich PAR, APAR, PPFD)?
Welche Hauptfaktoren steuern die Photosynthese?
Wie beeinflusst die vertikale Verteilung der Blätter in Ökosystemen die Lichtabsorption?
Was sind LAI und fAPAR?
Wie hängen LAI, fAPAR und NDVI miteinander zusammen?
Was ist ein Modell der Lichtnutzungseffizienz?
Licht = elektromagnetische Strahlung. Für Pflanzen zählt nur PAR = VIS (0,4-0,7 um)
Satelliten können PAR/PPFD nicht direkt sehen —> Satelitt misst stadessen: NDVI (Vegetationsdichte), LAI (Blattdichte) und fAPAR (Absorbiertes Licht)
Begriff
Funfact
Wozu?
Messung
PAR
Photosynthetisch Aktive Strahlung (VIS 400-700 nm)
macht nur ~50% der globale Strahlung aus.
Also nur ungefähr die Hälfte der gesamten Solarstrahlung ist für Photosynthese nutzbar.
Wie viel Licht grundsätzlich nutzbar?" (Eingang)
PAR-Sensor (Wetterstation)
PPFD
Photosynthetic Photon Flux Density
(= Anzahl der Photonen im PAR‑Bereich, die pro Zeit auf eine Fläche trifft.)
Fernerkundung misst PPFD NICHT – PPFD ist für lokale Messungen, Satelliten nutzen PAR + fAPAR
"Wie viel von diesem Licht tatsächlich am Blatt ankommt" (Verfügbar)
Quantensensor (am Blatt)
APAR
Absorbed PAR
(= der Teil der PAR, der von der Pflanze tatsächlich absorbiert wird (also nicht reflektiert oder durchgelassen).
Nur diese absorbierte Strahlung kann direkt zur Photosynthese beitragen.
"Licht, das vom Blatt wirklich absorbiert und damit genutzt werden kann" (Produktivität)
absolut
(Berechnung)
Satelitt misst NDV/LAI und berechnet dann:
PAR × fAPAR
fAPAR
= wie viel der verfügbaren APAR eine Pflanze bzw. ein Bestand wirklich aufnimmt
hängt u.a. von Blatt‑Albedo (Reflexionsvermögen der Blätter) und Blattfläche (Leaf Area) ab: hell reflektierende oder wenig dichte Blätter → kleineres fAPAR, dunkle, dichte Blätter → größeres fAPAR.
"Anteil der absorbierten photosynthetisch aktiven Strahlung" (Produktivität)
relativ
0 = nichts wird absorbiert
1 = alles wird absorbiert
fAPAR = APAR / PAR.
————————————————————————————————
Steuerfaktor
Zusammenhang mit Größe
Effekt auf Photosynthese
Lichtintensität
PAR, PPFD
mehr Licht → höhere Photosynthese bis Sättigung
Lichtabsorption
APAR, fAPAR
mehr absorbiertes Licht → höhere Photosynthese
Blattfläche
mehr Blatt → mehr Gesamtlichtaufnahme, aber untere Blätter können schattig werden
Vegetationsdichte
NDVI
hohe NDVI → viel Biomasse → hohes fAPAR → mehr Photosynthese
Faktor
Wirkung auf Photosynthese
Licht (PPFD, Spektrum)
Anstieg bis Sättigung; Photoinhibition möglich
CO₂
Limitiert C3-Pflanzen; steigert Rate bis Sättigung
Temperatur
Enzyme benötigen optimalen Bereich
Wasser
Stomata → CO₂-Eintritt
Nährstoffe
Enzyme & Chlorophyll notwendig
O₂ (Photorespiration)
Kann Effizienz reduzieren
Blattgesundheit
Alters- und Stressabhängig
Beer-Lambert-Gesetz —> Licht nimmt im Pflanzenbestand exponentiell ab – je tiefer, desto dunkler.
Vertikale Blattverteilung bestimmt wie tief Licht in den Bestand eindringt.
—>Horizontale Blätter oben maximieren die Absorption in der Krone, reduzieren aber das Eindringen tieferer Schichten.
= hohes APAR/fAPAR oben, aber wenig unten.
—>Aufrechte Blätter oben lassen mehr Licht durch, fördern eine gleichmäßigere Verteilung und erhöhen die Effizienz der gesamten Absorption.
= gleichmäßigeres APAR-Profil über den kumulierten LAI
LAI= Verhältnis der Gesamtblattfläche zur Bodenfläche
Einheiten: m² Blatt / m² Boden (dimensionslos)
Wiese: LAI ≈ 3–5
Wald: LAI ≈ 5–10
Wird abgeleitet: Je höher NDVI, desto größer typischerweise LAI
3 Spektren:
Blau/Rot: Starke Absorption (Chlorophyll).
Red edge
NIR (Nahinfrarot): Hohe Reflexion (gesunde Blätter).
Bedeutung:
Parameter
Niedriges LAI
Hohes LAI
NDVI-Bezug
Niedrig (~0.2–0.5)
Hoch (~0.8–1)
Steigt mit NDVI Sättigung bei hohem LAI
Niedrig (~0.2–0.4)
Hoch (~0.7–0.9)
Schätzt LAI ab
(LAI⟶fAPAR⟶GPP
und NDVI liefert über Fernerkundung eine Schätzung von LAI/fAPAR.)
Höherer LAI → mehr Blattfläche
Mehr Blattfläche → höheres fAPAR
Höheres fAPAR → höherer NDVI
Zusammenhang ist positiv, aber nicht linear (Sättigung bei hohem LAI).
NDVI-fAPAR-Relation variiert je nach: (Pflanzenart, Boden, Sonnenstand)
Alternative: z.B. EVI
—> Diese Beziehungen ermöglichen Satelliten-basierte Abschätzungen: Aus NDVI leitet man LAI und fAPAR ab, z. B. für Ernteprognosen
Modell der Lichtnutzungseffizienz (Light Use Efficiency, LUE):
Beschreibt, wie effizient Pflanzen das vom Blattdach absorbierte Licht (APAR) in CO₂-Fixierung (GPP) umwandeln (=Produktivität Ökosystem)
GPP= APAR×LUE
LUE hängt von Umweltbedingungen (Temperatur, Wasser, Nährstoffe, CO₂) und Pflanzenart ab.
Relevanz:
Grundlage globaler GPP-Modelle (z.B. MODIS GPP, CASA)
In welche Komponetneten wird die einkommende Solarstrahlung (Φᵢ - "Incident radiation") an der Erdoberfläche aufgeteilt?
Das Bild zeigt ein Blatt mit typischen Werten für Pflanzen:
Reflektiert (rot): ~5-10% der Strahlung
Absorbiert (gelb): ~45-50% (für Photosynthese nutzen!)
Transmittiert (blau): ~40-45% (durchscheinen)
Begriffe zur Lichtabsorption für die Photosynthese
Es geht um Strahlung von 400–700 nm, also ungefähr das sichtbare Licht.
Dieser Bereich wird als photosynthetisch aktiver Bereich bezeichnet, weil Pflanzen ihn für die Photosynthese nutzen.
PAR = Photosynthetic Active Radiation, Einheit: W m⁻².
Sie gibt an, wie viel Strahlungsleistung im Bereich 400–700 nm auf eine Fläche trifft.
Auf der Folie steht, dass PAR etwa 45–50% der einfallenden globalen Sonnenstrahlung ausmacht – also nur ungefähr die Hälfte der gesamten Solarstrahlung ist für Photosynthese nutzbar.
PPFD = Photosynthetic Photon Flux Density.
Das ist die Anzahl der Photonen im PAR‑Bereich, die pro Zeit auf eine Fläche trifft, Einheit: mol m⁻² s⁻¹.
Unterschied zu PAR: PAR misst Energie (W m⁻²), PPFD zählt Photonen (mol Photonen pro Fläche und Zeit).
APAR = Absorbed Photosynthetic Active Radiation.
Das ist der Teil der PAR, der von der Pflanze tatsächlich absorbiert wird (also nicht reflektiert oder durchgelassen).
fAPAR = fraction of APAR to PAR.
Formel: fAPAR = APAR / PAR.
fAPAR ist also ein dimensionsloser Anteil zwischen 0 und 1 und sagt, wie viel der verfügbaren photosynthetisch aktiven Strahlung eine Pflanze bzw. ein Bestand wirklich aufnimmt.
fAPAR hängt u.a. von Blatt‑Albedo (Reflexionsvermögen der Blätter) und Blattfläche (Leaf Area) ab: hell reflektierende oder wenig dichte Blätter → kleineres fAPAR, dunkle, dichte Blätter → größeres fAPAR.
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Nehmen wir typische Werte aus der Folie und Forschung an:
Gegeben:
PAR = 500 W m⁻² (mittlere Einstrahlung an sonnigem Tag)
fAPAR = 0,85 (85% Absorption bei dichtem Wald, typisch für gesunde Vegetation)
Berechnung:
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APAR = fAPAR × PAR APAR = 0,85 × 500 W m⁻² = 425 W m⁻²
Ergebnis: Von 500 W m⁻² verfügbarer photosynthetisch aktiver Strahlung nimmt die Pflanze 425 W m⁻² auf – der Rest (15%) wird reflektiert oder durchgelassen.
PAR = 500 W m⁻² entspricht ca. 1100 µmol m⁻² s⁻¹ PPFD (Umrechnungsfaktor: ~2,2 µmol pro Watt bei PAR)
fAPAR = 0,85
Absorbierte PPFD = 0,85 × 1100 µmol m⁻² s⁻¹ = 935 µmol m⁻² s⁻¹
Das entspricht einer hohen Photosyntheserate – optimal für Wachstum!
Folie 6 & 7 & 8
Blatt-Netto-Photosynthese (Leaf-net-Photosynthesis)
Übergang von der Blatt- zur Bestands-Ebene (Canopy = Baum- oder Pflanzenbestand) —> Canopy-Photosynthesis
Diese Folien erklären die Blatt-Netto-Photosynthese und ihren Zusammenhang mit Licht als treibendem Faktor.
Netto-Photosynthese ergibt sich aus Brutto-Photosynthese minus mitochondrialer Respiration:
Netto-Photosynthese = Brutto-Photosynthese - Respiration
Licht als Limitfaktor: Unterhalb ~200 µmol m⁻² s⁻¹ ist Photosynthese ineffizient (Kompensationspunkt).
Messung: Mit Porometern oder Gaswechslgeräten (Li-6400) – wichtig für Ökophysiologie.
Anwendung: Ertragsschätzung in Landwirtschaft/Wald (z.B. Bonan 2019 modelliert globale C-Flüsse damit).
Beispielrechnung (aus Kontext): Bei 935 µmol m⁻² s⁻¹ absorbierter PPFD (vorher) liegt man im saturierenden Bereich – Netto-CO₂-Fixierung ca. 15-25 µmol m⁻² s⁻¹ bei C3-Pflanzen.
Folie 9 & 10
Leaf Area Index (LAI) und seine Verteilung im Bestand
Folie 9 & 10 Leaf Area Index (LAI) und seine Verteilung im Bestand
LAI = einseitige Blattfläche / Bodenfläche (Einheit: m² Blatt / m² Boden).
Misst, wie "dick" die Blattschicht ist – entscheidend für Lichtabsorption und GPP.
Beispiel: LAI=3 bedeutet 3 Blattflächen über jedem m² Boden.
Ökosystem
LAI-Bereich
Grasland
0,5–2
Gemäßigter Wald
4–6
Tropischer Regenwald
5–12
Höherer LAI → mehr Photosynthese, aber auch mehr Lichtkonkurrenz im Unterstand.
Linkes Diagramm: Kumulativer LAI von oben nach unten – typisch glockenförmig.
Maximum im Kronendach (hohe Lichtverfügbarkeit).
Abnahme nach unten (Schattenblätter, geringere Produktivität).
Rechtes Diagramm: Wahrscheinlich Blattflächenverteilung pro Schicht – optimiert für Lichtnutzung.
LAI steuert Lichtprofile (Beer-Lambert: I(z) = I₀ × e^(-k×LAI(z))).
Satelliten (MODIS, Sentinel) messen fAPAR → schätzen LAI global.
Beispiel: Wald mit LAI=5 absorbiert 90–95% PAR in oberen 2/3 – untere Blätter nur ~5% Beitrag zur GPP.
Verknüpfung: Blatt-A/Q-Kurven × LAI-Profil = Bestands-GPP-Modell (Bonan 2019).
Folie 11 & 12 Beer-Lambert-Gesetz
Das Beer-Lambert-Gesetz sagt einfach: Licht nimmt im Pflanzenbestand exponentiell ab – je tiefer, desto dunkler.
Verbleibendes Licht = Einfallendes Licht × e^(-k × LAI)
Je mehr Blätter, desto mehr PAR wird gefangen – oben im Canopy passiert das schnell.
Drei Spektren bei verschiedenen LAI-Werten (niedrig, mittel, hoch):
Blau/Violett: Starke Absorption (Chlorophyll).
Rot: Ebenfalls absorbiert (Photosynthese).
Effekt von LAI: Höhere
Satelliten nutzen das (Landsat/Sentinel), um global LAI/fAPAR zu messen – Basis für Ernte-/Wald-Überwachung. Bei hohem LAI wirkt die Vegetation "grüner und dichter".
Folie 14
Satelliten-LAI ist NICHT perfekt:
✅ Gut für:
Globale Übersicht, Trends über Zeit
Feldfrüchte, dichte Vegetation
Kontinuierliche räumliche Erfassung
❌ Nicht gut für:
Lokale genaue Messungen (R ≈ 0.8–0.9, nicht 1.0)
Grasland und lichte Vegetation
Bodentyp-sensitive Anwendungen
Deshalb: Wissenschaftler kombinieren Satelliten + Bodenvalidierung (wie hier gezeigt) für robuste Modelle!
Folie 15 Canopy light absorption
Praktisches Modell-Workflow:
1. Satellitenmessung: LAI (z.B. MODIS)
2. Anwende Formel: fAPAR = 1 - e^(-0.581 × LAI)
3. Ergebnis: Wie viel Licht absorbiert die Pflanze?
4. Eingabe für GPP-Modelle: GPP = PAR × fAPAR × LUE
Folie 17
Kernidee: Wie man von gemessenem Licht (fAPAR) zur tatsächlichen Photosynthese (GPP) kommt.
GPP = PAR × fAPAR × LUE
PAR: Einfallende photosynthetisch aktive Strahlung (W m⁻²)
fAPAR: Absorbierter Anteil (0–1)
LUE: Light Use Efficiency (wie effizient Pflanzen Licht nutzen)
LUE = LUEmax × f(Temperatur) × f(Wasserdampfdefizit)
LUEmax: Maximale Effizienz unter idealen Bedingungen
f(T): Temperatur-Effekt (Glocke: optimal 20–25°C, niedrig bei Frost/Hitze)
f(VPD): Wasserdampfdefizit (trockene Luft → Stomata schließen → weniger Photosynthese)
NASA-Modell zur GPP-Schätzung von MODIS-Satellitendaten:
Eingaben:
MODIS LAI → fAPAR
Wetterstation: Temperatur, VPD
Ausgaben:
GPP global täglich
Folie 16: FAPAR und NDVI
Kernidee: Satelliten messen Vegetation durch Spektren (rot, NIR), um fAPAR zu schätzen.
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index): Index aus Satellitenbildern
Formel: NDVI = (NIR − rot) / (NIR + rot)
Werte: −1 bis +1 (höher = grüner/dichter)
fAPAR (fraction of APAR to PAR): Wie viel Licht absorbiert wird (0–1)
Beziehung: Beide sind linear korreliert, aber...
Drei Graphen zeigen, dass die NDVI-fAPAR-Relation variiert je nach:
Links: Pflanzentyp (Planophile vs. Erectophile Blätter)
Planophile (horizontal): NIR-Reflexion höher → andere Relation
Erectophile (vertikal): NIR-Reflexion niedriger → verschobene Kurve
Mitte: Bodentyp (SAND vs. PEAT)
Heller Boden (SAND) → andere Baseline → andere NDVI-Werte bei gleicher Vegetation
Dunkler Boden (PEAT) → Vegetation sichtbarer
Rechts: Sonnenstand (Sonnenzenitwinkel θ₀)
TOA (Top-of-Atmosphere): Andere Relation
TOC (Top-of-Canopy): Korrigierte Relation
Erkenntnis: Tageszeit/Jahreszeit beeinflusst NDVI-fAPAR-Beziehung!
Fazit: NDVI allein reicht nicht – müssen Kontext (Pflanzenart, Boden, Sonnenstand) berücksichtigen.
Zuletzt geändertvor 4 Tagen