Michael Engel, Doktorand am Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung an der Technischen Universität München (TUM), präsentierte am 10.Juli 2024 auf dem „2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium“ in Athen, Griechenland, ein neu entwickeltes Konzept zur konsistenten und effizienten Satellitendatenakquise der Sentinel-2-Mission der ESA. Dieses stellt einen essenziellen Grundbaustein des LURCH-Verbundprojektes KIMoDIs (KI-basiertes Monitoring-, Datenmanagement- und Informationssystem zur gekoppelten Vorhersage und Frühwarnung vor Grundwasserniedrigständen und -versalzung) dar.
Um den Einfluss der Landwirtschaft auf die Grundwasserstände zu untersuchen, sollen Satellitendaten zur Bestimmung phänologischer Indizes der Vegetation und zur Kulturpflanzenartklassifikation herangezogen werden. Diese Analysen basieren sowohl auf athmosphärisch korrigierten Daten als auch auf solchen ohne weitere Vorprozessierung. Entsprechend wichtig sind effiziente und vor allem konsistente Methoden, um die Daten aus dem Archiv der ESA zu laden.
Das Sentinel-2-Tiling-Scheme teilt die 60 UTM-Zonen in 110 km x 110 km große Kacheln mit einer Überlappung von 10 km. Dies führt zu Problemen beim Zusammenführen der Kacheln: insbesondere Schatten von Bergen und Wolken werden bei falscher Herangehensweise nicht berücksichtigt. Als Lösung wurde ein Overlay für das Sentinel-2 Tiling-Scheme entwickelt, welches auf sphärischen Voronoi-Polygonen basiert und somit die bestehenden Probleme der atmosphärisch korrigierten Daten an den Tile-Grenzen löst, ohne dabei eine neue Prozessierung notwendig zu machen. Letzteres ist besonders bei großskaligen Experimenten wichtig, da sich der I/O-Overhead somit nicht erhöht, wenn effiziente Cloud-Architekturen verwendet werden.
Ein Video des Vortrags finden Sie hier.
