Fernerkundung ist ein wichtiger Baustein für die Umwelterkundung. Aus den Daten der Fernerkundung und der Auswertung dieser können Hinweise zum sozialen, ökonomischen und ökologischen Status einer Region bis hin zum Einfluss wirtschaftlicher oder politischer Maßnahmen gewonnen werden. Doch was ist Fernerkundung genau?
Fernerkundung ist die Sammlung von Informationen über die Erdoberfläche und die Atmosphäre durch den Einsatz von Sensoren, die an Flugzeugen oder Satelliten montiert werden. Diese Sensoren erfassen und messen die elektromagnetische Strahlung, die von der Erdoberfläche und der Erdatmosphäre reflektiert oder emittiert wird. Fernerkundungsdaten können Informationen über eine Vielzahl von Merkmalen wie Landnutzung, Vegetationsbedeckung, Temperatur, Niederschlag und Luftqualität liefern. Die Daten können verwendet werden, den Zustand der Umwelt zu beurteilen, um Veränderungen im Laufe der Zeit zu überwachen, Umweltprozesse zu untersuchen und die Entscheidungsfindung in Bereichen wie Land- und Forstwirtschaft und Stadtplanung zu unterstützen.
Wie funktioniert Fernerkundung?
Die Fernerkundung, auch Remote Sensing genannt, funktioniert durch die Erfassung und Messung der elektromagnetischen Strahlung, die von Objekten auf der Erdoberfläche oder in der Atmosphäre emittiert oder reflektiert wird. Diese Strahlung kann unterschiedliche Wellenlängen haben. Fernerkundungssensoren sind so konzipiert, dass sie bestimmte Wellenlängen der Strahlung erfassen, abhängig von der Art der gesuchten Information.
Das Grundprinzip der Fernerkundung besteht darin, dass Objekte – abhängig von ihren physikalischen Eigenschaften – unterschiedliche Mengen an Strahlung zurückwerfen oder durchlassen. Zum Beispiel reflektieren verschiedene Arten von Vegetation die Strahlung je nach Art, Alter und Gesundheit unterschiedlich. Wasser absorbiert verschiedene Wellenlängen der Strahlung, abhängig von seiner Temperatur und seinem Gehalt an gelösten Substanzen. Durch die Detektion und Messung der Strahlung, die von Objekten auf der Erdoberfläche entweder reflektiert oder emittiert wird, können Fernerkundungssensoren Informationen über die physikalischen Eigenschaften dieser Objekte ab- und weiterleiten.
Es gibt zwei Hauptarten der Fernerkundung: passive und aktive.
Die passive Fernerkundung beruht auf der Erfassung und Messung der natürlichen Strahlung, die von Objekten wie z.B. das Sonnenlicht reflektiert oder als Wärmestrahlung emittiert wird.
Bei der aktiven Fernerkundung hingegen wird Strahlung von einem Sensor ausgesandt und die Strahlungsmenge gemessen, die zum Sensor zurückreflektiert wird.
Fernerkundungsdaten können aus vielen verschiedenen Plattformen gesammelt werden, zum Beispiel Satelliten, Flugzeuge, Drohnen und bodengestützte Sensoren. Diese Daten werden dann mit spezieller Software und Algorithmen verarbeitet und analysiert, um Bilder und thematische Karten der Erdoberfläche und der Atmosphäre zu erstellen, die verschiedene Informationen über bestimmte Merkmale enthalten.
Die Vorteile von Fernerkundung sind zahlreich: Zum einen kann die Fernerkundung in kurzer Zeit große Bereiche der Erdoberfläche abdecken und einen weiten Blick auf die Landschaft ermöglichen. Auch der Zugang zu abgelegenen und gefährlichen Bereichen wie Berge, Ozeane und Polarregionen ist durch die Nutzung von Satelliten, Flugzeugen und Drohnen möglich. Die Fernerkundung ist dabei auch oftmals kostengünstiger als bodengestützte Überwachung oder Probenahme – vor allem, wenn große Gebiete abgedeckt werden. Die Aussagekraft der Fernerkundung lässt sich deutlich durch die Nutzung von multispektralen Daten steigern, dadurch dass Daten von mehreren Wellenlängen des elektromagnetischen Spektrums erfasst werden. Damit lassen sich z.B. Informationen über die Gesundheit der Vegetation, Temperatur, Feuchtigkeit und andere Umweltfaktoren ermitteln. Allgemein bekannte Multi-Spektral-Sensoren sind Farbkameras, da sie die Farben rot, grün und blau separat detektieren. Bei der Nutzung von Hyperspektralsensoren können typischerweise mehrere Hundert eng beieinanderliegende spektrale Kanäle erzielt werden.
Auf der anderen Seite ist eine der größten Herausforderungen der Fernerkundung die Datenvalidierung – insbesondere in Fällen, in denen Bodendaten knapp oder nicht verfügbar sind. Um diese Herausforderung zu mildern, können verschiedene Techniken zur Validierung der Daten herangezogen werden, z. B. die Durchführung von Felduntersuchungen, das sogenannte “Ground Truthing”, um die Fernerkundungsdaten mit tatsächlichen Bodendaten zu vergleichen.
Wie kann Fernerkundung helfen, Abfälle im Meer aufzuspüren?
Fernerkundung kann helfen, Meeresmüll zu erkennen, indem Luftbilder verwendet werden, um die Verteilung von schwimmendem Müll im Ozean zu identifizieren und zu verfolgen.
Ein Ansatz zur Erkennung von Meeresmüll ist die Verwendung von multi- und hyperspektralen Sensoren, um verschiedene Arten von Meeresmüll anhand ihrer spektralen Signatur zu erkennen und zu klassifizieren. Zum Beispiel können Kunststoffablagerungen durch ihre einzigartigen Reflexionseigenschaften in bestimmten Wellenlängenbereichen identifiziert werden.
Fernerkundung kann auch dabei helfen, Gebiete mit hoher Konzentration von Meeresmüll, sogenannte Plastik-Hotspots, zu identifizieren. Durch die Verwendung von Satelliten zur Überwachung von Meeresströmungen und Windmustern kann die Bewegung von schwimmenden Trümmern verfolgt werden. Diese Informationen können verwendet werden, um Cleanup-Aktionen zu steuern und Maßnahmen zu priorisieren.
Insgesamt kann die Fernerkundungstechnologie wertvolle Einblicke in die Verteilung und Häufigkeit von Meeresabfällen liefern, die die zahlreichen Bemühungen zur Verringerung ihrer Auswirkungen auf die Meeresumwelt effektiv beeinflussen können.
PlasticObs+ = Fernerkundung + Künstliche Intelligenz
Es ist möglich, Fernerkundung mit Algorithmen der Künstlichen Intelligenz (KI) zu kombinieren, um die Erkennung und Analyse von Fernerkundungsdaten zu verbessern. Der Einsatz von KI, insbesondere maschinellen Lernalgorithmen, kann dazu beitragen, die Erkennung und Klassifizierung von Objekten in Fernerkundungsbildern, wie z. B. Meeresmüll, zu automatisieren und die Genauigkeit und Effizienz der Analyse zu verbessern. KI kann auch verwendet werden, um Muster in den Daten zu identifizieren, die für Menschen möglicherweise nicht ersichtlich sind.
Ein Ansatz, der bei PlasticObs+ zum Einsatz kommt, ist das Training des Algorithmus’ auf gelabelten Daten, um bestimmte Merkmale oder Objekte in den Bildern zu erkennen. So kann ein Datensatz von Fernerkundungsbildern mit gelabelten Meeresabfällen verwendet werden, um einen Algorithmus so zu trainieren, dass dadurch wiederum Müll in neuen Bildern identifizieren kann.
Der Einsatz von Fernerkundungsdaten birgt das Potential, die Erfassung von Plastikmüll in Gewässern weltweit entscheidend voranzutreiben, bestehende Wissenslücken bezüglich der Quellen, Verbreitungswege und Akkumulationsgebiete zu schließen und ein regelmäßiges und standardisiertes Monitoring zu ermöglichen.
Die Optimare Systems GmbH, Teil des PlasticObs+ Konsortiums, weist eine immense Expertise in den Bereichen Luftfahrzeugmodifikation, Missionssysteme und Fernerkundungssensorik für die Meeresüberwachung auf. Mit ihrer Stärke in der aktiven und passiven Fernerkundungstechnologie zur Detektion von (Öl-)Verschmutzungen des Meeres ist die Optimare Systems ein wichtiges Mitglied unseres Forschungsprojekts.
So können wir mit PlasticObs+ den Weg dafür ebnen, dass die Vermüllung behoben und langfristig vermieden werden kann.
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