Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
Institut für Geowissenschaften und Geographie
Fachgebiet Geofernerkundung und Kartographie
Entwicklung eines OpenSource-WebGIS zur Modellierung von Pflanzenentwicklungsphasen
Henning Gerstmann1, Markus Möller1,
Florian Thürkow2, Cornelia Gläßer1
1 Institut für Geowissenschaften und Geographie 2 UMGEODAT – Umwelt- und Geodatenmanagement GbR
7. Geofachtag Halle (Saale) 18.02.2015
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Fachgebiet Geofernerkundung und Kartographie
Gliederung
1. Projektüberblick
2. Wissenschaftlicher Hintergrund
3. WebGIS: WPA-PhenoS • Geo- und Metadatenbank
• Geodateninfrastruktur
• Phänologische Modellierung
• Abfrage, Analyse und Visualisierung
• Geodatenviewer
4. Ausblick
5. Zusammenfassung
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Projektüberblick
Phänologische Strukturierung von hochauflösenden Sentinel-2-Datensätzen zur Optimierung von Landnutzungsklassifikationen
• Laufzeit: April 2013 – Oktober 2016
• Projektpartner:
Gefördert durch:
Institut f. Geowissenschaften und Geographie FG Geofernerkundung Prof. Dr. Cornelia Gläßer
UMGEODAT-Umwelt- und Geodatenmanagement GbR Florian Thürkow
Department Landschaftsökologie Dr. Daniel Doktor
Lehrstuhl für Fernerkundung Prof. Dr. Christopher Conrad
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Wissenschaftlicher Hintergrund
• Unterscheidung von Anbaukulturen mit Satellitendaten bisher erschwert durch: 1. Nahe Verwandtschaft und
hohe spektraler Ähnlichkeit
2. Geringe zeitliche / spektrale / räumliche Auflösung
• Copernicus / Global Monitoring for Environment and Security
• Sentinel-2: Einzigartige Kombination aus spektraler und räumlicher Auflösung mit Wiederholraten von ca. 5 Tagen
RapidEye
04.06.2011
Tile: 3262922
Natural color
RESA-ID: 653
• Landnutzungsklassifikation ist eine Hauptanwendung von Satellitendaten
Abb. H. Gerstmannn
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Wissenschaftlicher Hintergrund
• Möglichkeit zur spektralen Trennung variiert mit verschiedenen Entwicklungsstadien der Zielarten
• Phänologische Phasen können als Indikator für Zeitfenster zur Satellitenbildauswahl dienen
• Höhere Klassifikationsgenauigkeiten
• Verringerte Datenmengen → Operationelle Anwendung möglich
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Wissenschaftlicher Hintergrund
Untersuchungsgebiete:
• Harzvorland bei Könnern und Hettstedt
• Demmin in Mecklenburg-Vorpommern
RapidEye ID: 3262922 True color 8.5.2011 RESA-ID: 653
Abb: H. Gerstmann 1km-SRTM DEM und Untersuchungsgebiete.
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Webbasiertes Prognose- und Auskunftssystem WPA-PhenoS
• OpenSource-WebGIS auf Basis von Drupal 1, GeoServer 2 und PostgreSQL 3
• Abfrage des tagesaktuellen Standes der Pflanzenentwicklung auf 1 km-Raster-Basis
• Auswahl von verfügbaren Satellitendaten zur optimalen Phase
• Hintergrundinformationen zu phänologischen Beobachtungen, Klima und Topographie
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Webbasiertes Prognose- und Auskunftssystem WPA-PhenoS
Aerial Photos Aerial Photos
Abb: D. Thürkow
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Aerial Photos Aerial Photos
WPA-PhenoS: Geo- und Metadatenbank
Abb: D. Thürkow
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WPA-PhenoS: Geo- und Metadatenbank
• Beschreibung relevanter Geodaten in Metadatenbank
• aktuell z.B.183 Satellitenbilder, 32 Hyperspektrale Datensätze
• Verwendung des standardkonformen Metadatenstandards Dublin-Core Lightweight Profile for Geospatial4 (DCLight4G)
Abb: D. Thürkow
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Aerial Photos Aerial Photos
WPA-PhenoS: Geodateninfrastruktur
Abb: D. Thürkow
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WPA-PhenoS: Geodateninfrastruktur
Aerial Photos
• WMS OSM, ESRI World Topo Map
• WMS Bing, Google Earth, ESRI World Imagery
• Sentinel-2, MODIS
• WMS / WFS / WCS INSPIRE, GDI Deutschland, andere nationaler Behörden
• SRTM, WorldDEM (TerraSAR-X, TanDEM-X)
Visualisierung freier Geodaten und Services
Abb: D. Thürkow
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Aerial Photos Aerial Photos
WPA-PhenoS: Phänologisches Modell PHASE
Abb: D. Thürkow
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WPA-PhenoS: Phänologisches Modell PHASE
• Ansatz von MÖLLER ET AL. (2011) als R-Script
• Modellierung phänologischer Phasen über Temperatursummen
Frei verfügbare Eingangsdaten:
Phänologische und meteorologische Beobachtungsdaten (Daten: DWD) Digitales Höhenmodell (SRTM)
Abb: H.Gerstmann
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WPA-PhenoS: Phänologisches Modell PHASE
300
250
200
Abb: H. Gerstmann
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WPA-PhenoS: Phänologisches Modell PHASE
• Keine Parametrisierung durch Nutzer erforderlich
• Retrospektiv und tagesaktuelle Modellierung möglich
• Zweites Modell: Promotor-Inhibitor-Modell (Schaber & Badeck 2003)
Bearbeitet vom Projektpartner UFZ
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Aerial Photos Aerial Photos
WPA-PhenoS: Abfrage, Analyse und Visualisierung
Abb: D. Thürkow
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WPA-PhenoS: Abfrage, Analyse und Visualisierung
Zeit-, art- und flächenbasierte Abfrage von:
• Klimainformationen
• Phänologischen Beobachtungen und modellierten Phasen
• Zeitfenstern für Klassifikation
Visualisierung über:
• WMS-Server
• Verschiedene Basiskarten
• Satellitendaten-Mosaike
• WMS-Layer können in Desktop-GIS (ArcGIS, QGIS) eingebunden werden
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WPA-PhenoS: Abfrage, Analyse und Visualisierung
• Automatisierte WMS-Generierung der Modellergebnisse
• Wiki zur Dokumentation
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WPA-PhenoS: Abfrage, Analyse und Visualisierung
• Abfrage der optimalen Zeitfenster für Satellitendaten je nach Region, Jahr, Zielklassen
• Ansatz nach MÖLLER ET AL. (2012):
1. Vegetationsindizes als spektrale Ähnlichkeitsmaße
2. Detektion von Zeitpunkten möglichst geringer Ähnlichkeit
3. Verbindung dieser Zeitpunkte mit phänologischen Phasen
Zeitfensterdetektion
Phasen als Indikatoren für gute Trennbarkeit
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WPA-PhenoS: Abfrage, Analyse und Visualisierung
Roggen: Blüte
Gerste:
Ährenschieben
Zeitreihe Differenz Kopplung an phänologische Phase
S O N D J F M A M Jun Jul A S
Monat
Zeitfensterdetektion
SAVI = 1.5*(NIR-Rot) / (NIR+Rot+0.5)
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WPA-PhenoS: Abfrage, Analyse und Visualisierung
• Optimale Vegetationsindizes für die Trennung der Zielklassen gehen in eine Klassifikationsumgebung (MELanGe) ein
• Bearbeitet vom Projektpartner
Uni Würzburg
• Multitemporale Klassifikation zur Bewertung des Einflusses verschiedener Aufnahme-zeitpunkte auf die Klassifikationsgenauigkeiten
Multitemporale Klassifikation
Abb.: P. Knöfel (2015)
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Aerial Photos Aerial Photos
WPA-PhenoS: Geodatenviewer
Abb: D. Thürkow
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WPA-PhenoS: Geodatenviewer
• Visualisierung von Klimadaten von ca. 500 DWD-Stationen
Abb: D. Thürkow
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WPA-PhenoS: Geodatenviewer
• Statistische Abfrage phänologischer Beobachtungen
Abb: D. Thürkow
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WPA-PhenoS: Geodatenviewer
• Visualisierung der deutschlandweit modellierten phänologischen Ereignisse
Abb: D. Thürkow
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Ausblick
• Einbindung der Modellergebnisse von PIM
• Abfrage der optimalen Phasen für nutzerdefinierte Klassen
• Weiterleitung zu verfügbaren Satellitendatensätzen von optimalen Phasen
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Zusammenfassung
• Entwicklung von Algorithmen zur operativen Auswertung von Sentinel-2-Satellitendaten
• Auswahl von besonders aussagekräftigen Satellitenbildern für Landnutzungsklassifikationen
• Phänologische Modellierung und Zeitfensterdetektion
• OpenSource-WebGIS zur Abfrage von Beobachtungsdaten, modellierten phänologischen Informationen, optimalen Satellitendaten und Sekundärdaten
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Vielen Dank!
http://paradigmaps.geo.uni-halle.de/phenos/
Gefördert durch:
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Referenzen
• MÖLLER, M; BIRGER, J. & GLÄßER, C. (2011): Automatic real-time interpolation of phenological phases. ISPRS WG VII/5 Workshop. Köln.
• MÖLLER, M.; MÜLLER, S.; DOKTOR, D. & GLÄßER, C. (2012): Phenological structuring of multitemporal RapidEye imagery. IEEE International Geosciences and Remote Sensing Symposium (IGARSS). München.
• SCHABER, J. & BADECK, F.-W. (2003): Physiology-based phenology models for forest tree species in Germany. International Journal of Biometeorology 47 (4), 193-201.
• 1 www.drupal.de
• 2 www.geoserver.org
• 3 www.postgresql.org
• 4 http://wiki.osgeo.org/wiki/DCLite4G
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