Urban Remote Sensing

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Regressive Erosion at the Coca River, Ecuador

Regressive Erosion at the Coca River, Ecuador.
(Valerie Graw 2022)

Multitemporal SAR representation by Sentinel-1 of the former Opel plant I in Bochum, Germany

Multitemporal SAR representation by Sentinel-1 of the former Opel plant I in Bochum, Germany.
(Lars Gruenhagen)

Bochum from the perspective of remote sensing.

Bochum from the perspective of remote sensing..
(Nico Moos)

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

Die Forschungs- und Lehrtätigkeiten im Bereich der Erdbeobachtung (Fernerkundung) sind ein grundlegender Bestandteil der Geomatikgruppe. Die Fernerkundungsaktivitäten konzentrieren sich hauptsächlich auf städtische Gebiete, um städtische Gebäudestrukturen, städtische grüne und blaue Infrastruktur und wertvolle wirtschaftliche Ziele usw. sowie deren Veränderungen im Laufe der Zeit zu ermitteln. Damit verbunden ist ein Interesse an Umweltgerechtigkeit sowie ein Interesse an der kombinierten Analyse von sozioökonomischen und Bilddaten. Die Big-Data-Quellen von Satellitenbildern erfordern methodische Ansätze mit Technologien der künstlichen Intelligenz.

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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.

Fig3 Sequential Map 1080

Fig3 Sequential Map 1080

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.

Bochum aus Sicht der Fernerkundung.

Bochum aus Sicht der Fernerkundung.