Einsatz von Data Science und Process Analytics zur Ableitung von Wasserinhaltsstoffen aus Satellitenbildern

In diesem Projekt soll ein neues, auf Process Analytics basierendes Modell zur Quantifizierung der raum-zeitlichen Verteilung von Chlorophyll, Schwebstoffen und Gelbstoffen in Sentinel-2 MSI Daten erarbeitet werden.

Mithilfe von Satellitendaten können heutzutage große Wasserflächen bei gleichzeitig geringen Kosten beobachtet werden. Einen Schwerpunkt der Gewässerfernerkundung bildet die Ableitung der Konzentration von optisch aktiven Wasserinhaltsstoffen aus den spektralen Eigenschaften des Wassers. Zu diesen Wasserinhaltsstoffen gehören neben Gelb- und Schwebstoffen auch Chlorophyll. Diese Daten können genutzt werden, um Aussagen über die Wasserqualität und die inhärenten optischen Eigenschaften des Wassers (z.B. Streuung und Absorption) zu treffen, mithilfe derer weitere Eigenschaften eines Gewässers wie zum Beispiel die Wassertiefe oder Unterwasservegetation im Flachwasser bestimmt werden kann.

Die räumliche Auflösung von klassischen „Ocean Colour“ Sensoren ist in der Regel zu grob, als dass sie für solche Anwendungsfälle sinnvoll genutzt werden könnten. Die Abschätzung von Wasserinhaltsstoffen mit räumlich höher auflösenden Sensoren, wie zum Beispiel Sentinel-2 MSI, ist allerdings ebenfalls herausfordernd, da diese häufig nur über relativ wenige spektrale Kanäle verfügen.

In diesem Projekt soll ein neuer Ansatz zur Quantifizierung von Chlorophyll, Schwebstoffen und Gelbstoffen in Sentinel-2 MSI Daten für die Ostsee erarbeitet werden. Dafür sollen Muster, wie zum Beispiel der zeitliche Verlauf von Algenblüten, mithilfe von Process Analytics identifiziert und genutzt werden, um ein neues Modell zu entwickeln.

Teammitglieder

Prof. Agnes Koschmider

Wirtschaftsinformatik, Leiterin des Teilprojekts Process Analytics

M. Sc. Arvid Lepsien

Wirtschaftsinformatik, Teilprojekt Process Analytics

Prof. Dr. Natascha Oppelt

Geographie, Leiterin des Teilprojekts Earth Observation and Modelling

M. Sc. Eike Schütt

Geographie, Teilprojekt Earth Observation and Modelling

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