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Satellitenbilder sind keine Fotos

Das Pseudo-Problem der geringen Auflösung bei Satellitenbildern

Lehrer äußern bei Satellitenbildern häufig, dass die Auflösung zu gering sei. Ein Lehrer behauptete einmal auf dem Geographentag in Regensburg, jede Atlaskarte sei genauer als ein Satellitenbild. Er merkte nicht, dass es umgekehrt ist. Der Informationsgehalt eines Satellitenbildes ist wesentlich höher als der jeder Atlaskarte (oder einer einzelnen GIS-Karte). Nur lesen konnte er die Informationen nicht.

Die optische Auflösung bei Satellitenbildern ist jedoch entscheidend für die Akzeptanz, das zeigt die Praxis. Wenn man von der Erwartungshaltung "Satellitenbild = Foto" ausgeht, so ist dies auch sinnvoll. Wenn man aber von der Tatsache ausgeht, dass es sich bei Satellitenbildern um flächenhafte Darstellungen von Messwerten handelt, dann spielt die Auflösung psychologisch eine untergeordnete Rolle.

Ein zweiter Aspekt: Auch die Größe der betrachteten Landschaft spielt gefühlsmäßig eine wesentliche Rolle. Wenn ich auf meine Wohngemeinde schaue (Ikonos), so möchte ich viele Details wiedererkennen. Wenn ich auf Europa schaue (Modis), dann möchte ich wenige Details sehen, viele Details würden mich orientierungslos machen. Jeder kann dies mit Google.Earth selbst ausprobieren.

Die Auflösung beim geostationären Wettersatelliten Meteosat (MSG) aus 37 000 km Entfernung, das ist fast der Erdumfang, ist 1 km im panchromatischen Kanal. Die Auflösung beim Satelliten Landsat 7 aus etwa 800 km Höhe ist 15m im panchromatischen Kanal. Dies sind technische Meisterleistungen. All dies leistet keine käufliche Kamera:

Aus 37 km Entfernung müsste sie eine Auflösung von 1m haben. Das würde bedeuten: Ein Garagentor mit 2m x 2m Größe müsste aus 37 km Entfernung als 4 Bildpunkte erscheinen.

Aus 800 m Entfernung müsste sie eine Auflösung von 1,5 cm haben. Das würde bedeuten: Ein Platt Papier DIN A4 müsste aus 800 m Entfernung als Pixelfeld von 14 x 20 Bildpunkten im Foto erscheinen.

Probieren Sie doch einmal, was eine digitale Kamera als Messgerät hergibt! Wie groß ist die reale Fläche für einen einzelnen Bildpunkt im Foto? Einmal für 37 km Entfernung und ein zweites Mal für 800 m Entfernung.

Das Problem der Farben eines Satellitenbildes

Kenn man die schönen Bildbände mit Satellitenbildern, so ist man verleitet Satellitenbilder als "Fotos" von Großräumen unserer Erde zu verstehen. Dem ist aber nicht so, der optische Eindruck täuscht.

Satellitenbilder werden aus flächendeckenden Messwerten der Sensoren an Bord von Satelliten erzeugt. Über mathematische Rechenverfahren und Bildverarbeitungsprogramme entstehen nach z.T. mühevoller Feinarbeit farbige Landschaftsbilder.

Wenn man sich außerdem bewusst macht, dass man hierbei meist farbige Landschaftsbilder vor sich hat, die aus dem infraroten Licht und nicht aus dem sichtbaren Licht entwickelt wurden, dann zeigt das auch, dass man über Satellitenbilder etwas sehen kann, was uns Menschen mit unseren eigenen Augen in der Natur verwehrt ist.

Auf was muss man bei der Interpretation der Farben eines Satellitenbildes achten?

a) Farbkomposite aus 3 einzelnen Messreihen zu Lichtintensitäten

Nur sehr selten machen sich die Autoren eines Satellitenbildes die Mühe, einzelne Farbbereiche mit einer inhaltlichen Legende zu versehen. Komposite haben in der Regel keine Legende. Das Problem: Was bedeutet z.B. die Farbe "Grün"?
Nadelwald, Laubwald, Wiese, Feuchtwiese, Trockenrasen, Weide, Chlorophyll oder Zellzustand bei Pflanzen wären zu erwartende Inhalte bei Bildern mit Echtfarbencharakter, das sind Farbkomposite aus (Rot, Grün, Blau) oder (Rot, Nahes Infrarot, Blau) oder (Mittleres Infrarot, Nahes Infrarot, Rot). Im Farbkomposit (Nahes Infrarot, Rot, Grün) erscheinen die obigen "Vegetations"-Inhalte statt in Grüntönen in Rottönen. Der Informationsgehalt bleibt gleich, das Aussehen hat sich grundsätzlich verändert. Assoziativ ist das "grüne" Bild leichter zu interpretieren als das "rote" Bild:

RGB=(341)


RGB=(432)

b) Beleuchtungsverhältnisse

Probleme bei der Interpretation von farbigen Satellitenbildern entstehen auch durch die unterschiedlichen Beleuchtungsverhältnisse auf der Erde. Bilder der gleichen Kanalkombination sehen in hohen Breiten anders aus als in den niederen Breiten. Winter- und Sommer-Bilder der mittleren Breiten unterscheiden sich nicht nur wegen unterschiedlicher Vitalität der Vegetation sondern auch wegen des Einflusses der Atmosphäre auf die Beleuchtung. Im Winter fällt das Licht schräg ein, der Weg durch die Atmosphäre ist im Winter (um 10.30 Uhr Überflugzeit) länger als im Sommer. Dadurch verändern sich die Farbkomponenten. Der aufgehende Mond sieht z.B. anders aus als der hochstehende Mond.

c) Darstellung einer einzigen Messreihe (z.B. Temperatur)

Farbbilder zu einzelnen Messreihen, hier das Beispiel Temperatur, entstehen über Farbpaletten. Dabei wird jedem Messwert eine Graustufe oder ein Farbton zugeordnet. Im Graustufenbild ist hier kühl = schwarz, weiß = warm; Im Farbbild ist hier kühl = blau, rot = warm. Assoziativ ist das Farbbild leichter zu interpretieren als das Graustufenbild.

Kanal 6: Temperatur


Kanal 6: Temperatur

d) Darstellung von Rechenergebnissen aus 2 Messreihen (z.B. NDVI)

Der NDVI (Normierter Differenzen-Vegetations-Index) berechnet sich für jeden Bildpunkt aus (NIR-Rot)/(NIR+Rot). Der Index misst die Vitalität von pflanzlicher Biomasse. Hier hat die Skala die Funktion einer Legende.

NDVI-Graustufen-Karte

NDVI-Farbkarte


Satellitengeographie