Fernerkundung

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Wohnnutzung in Bochum (links) vs und gemittelte NDVI (rechts)

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Regressive Erosion at the Coca River, Ecuador

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Bochum 2021 im Sentinel-2 Echtfarben-Komposit (links) und Darstellung des Normalized Difference Vegetation Index NDVI, (rechts)

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AG Geo-Fernerkundung

Die Geo-Fernerkundung bzw. Erdbeobachtung widmet sich der möglichst automatisierten Erfassung flächenhafter aktueller Geoinformationen über den Zustand von Objekten auf der Erdoberfläche.

Je nach Fragestellung und Maßstabsebene kommen verschiedenste Erdbeobachtungsdaten wie Luft- oder Satellitenbilder zum Einsatz. Diese Daten werden von öffentlichen Dienststellen (z.B. Geobasis.NRW) bereitgestellt oder von Betreibern der Erdbeobachtungssatelliten (z.B. Copernicus) im Falle von Open Data Produkten heruntergeladen oder bei kommerziellen Anbietern gekauft. Ergänzend ist die Arbeitsgruppe Geo-Fernerkundung in der Lage hochaufgelöstes Bildmaterial sehr flexibel mit einer professionellen Drohne aufzunehmen.

Transformation Metropolitaner Regionen

Earth Observation (Remote Sensing) research and teaching activities are a fundamental part of the Geomatics Group. Remote sensing activities are mainly focussed on urban areas to identify urban building structures, urban green and blue infrastructure and valuable economic targets etc. and their changes with time. Associated to that is an interest in environmental justice as well as an interest in combined analysis of socio-economic and image data. The Big Data sources of satellite images require methodological approaches with artificial intelligence technology.

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Beispiele aus unserer Forschung

Regressive Erosion am Coca River, Ecuador

Am 2. Februar 2020 stürzte der San Rafael Wasserfall im Nordosten Ecuadors ein und hat seitdem eine andauernde regressive Erosion zur Folge. Sequentielle Zeitreihenanalysen mit Sentinel-1 Daten zeigen die Landrutschungen entlang des Rio Coca deutlich. Mit Cloud-basierten Methoden, wird eine schnelles Monitoring für das Katastrophenrisikomonitoring möglich. Der Einsatz von Radardaten erlaubt zudem eine wolkenfreie Beobachtung der Region sowie Untersuchungen mit interferometrischen Methoden. Die Validierung mit hochauflösendem Kartenmaterial von PlanetBasemap zeigt eine Accuracy von 91% mit den Ergebnissen aus der Zeitreihenanalyse.

Die Validierung mit hochauflösendem Kartenmaterial von PlanetBasemap zeigt eine Accuracy vonn 91% mit den Ergebnissen aus der Zeitreihenanalyse.

Fig4 Validation

Fig4 Validation

Multitemporale SAR Darstellung mittels Sentinel-1 des ehemaligen Opelwerks I in Bochum.

Es lassen sich sehr genau die Zeitpunkt -raum/Phasen des Abrisses, bzw. auch die Neuerrichtung des dortigen DHL Verteilzentrums bestimmen.

Die grau umrandenden Pixel stehen für den Zeitpunkt der jeweiligen Landbedeckungsveränderungen:

Punkte	Farbe	Zeitpunkt -raum	Lage/ Veränderung
P1	blau	5.01.2020	östlichen Umfeld des Werkes
P2	türkis	2017 - 2020	am südlichen Rand
P3	hellgrün	07.01.2017	ehemalige nördliche Hallen
P4	gelb	2015 - 2017	ehemaliger zentraler Hallenabschnitt
P5	rot	7.01.2015	ehemalige Hallen
P6	Magenta	2015 - 2000	ehemalige südliche Hallen, heute DHL Verteilzentrum (*)
P7	weiß	/	keine Veränderungen Änderungen am noch bestehenden Verwaltungsgebäude - heute „O-Werk“

(*) In diesen Zeitraum überlagern sich langandauernde Landbedeckungsveränderungen, zum einen wurden Fabrikhallen abgerissen, zum anderen wurde das DHL Verteilzentrum anschließend hier neu errichtet. Hier werden keine schon abgebildeten Veränderungen dargestellt, sondern nur der Unterschied zwischen der ersten und der letzten Aufnahme.

Entnommen aus:Gruenhagen, L.; Juergens, C. Multitemporal Change Detection Analysis in an Urbanized Environment Based upon Sentinel-1 Data. Remote Sens. 2022, 14, 1043. https://doi.org/10.3390/rs14041043

Datenquellen: Land NRW - 1937 – 2016: Deutsche Grundkarte 1:5 000 - Dl-de/Zero-2-0 (https://www.govdata.de/Dl-de/Zero-2-0)ESA Copernicus Open Access Hub.

Normalized Difference Vegetation Index Bochum

Normalized Difference Vegetation Index Bochum