Im Seminar werden die Grundlagen der Radarfernerkundung erlernt. Anhand konkreter Beispiele werden so die Vorteile, aber auch Herausforderungen, gegenüber optischen Daten kennengelernt.

Die optische Fernerkundung bietet bereits eine Fülle an Möglichkeiten für das Beobachten und Detektieren von Landschaftsveränderungen. Manchmal kommen wir aber mit diesen Daten nicht mehr weiter. Befinden wir uns beispielsweise in tropischen Regionen oder wollen Überflutungen oder Hangrutschungen detektieren, sehen aber außer einer dichten Wolkendecke nichts und brauchen auch Informationen über die Bodenbeschaffenheit und -struktur, bieten Radardaten eine Lösung. Insbesondere durch das Copernicus-Programm und die Bereitstellung der Sentinel-1 Daten, spielt die Analyse von Radardaten eine immer größere und wichtige Rolle. Im Seminar werden die Grundlagen der Radarfernerkundung erlernt und diese anschließend auf konkrete Fallbeispiele angewandt.

Das Seminar wird in zwei Teile unterteilt: Im ersten Teil werden die Grundlagen der Radarfernerkundung vermittelt und mit ersten Beispielen trainiert. Im zweiten Teil wird dann in Kleingruppen das erlernte Wissen auf Fallbeispiele aus der angewandten Radarfernerkundung übertragen.

Sicherer Umgang mit den Basisfunktionen in Google Earth Engine und die kontextuelle Einbindung in neue und bestehende Projektstrukturen.

Google Earth Engine (GEE) ist eine cloudbasierte Analyseplattform für raumbezogene Daten, die es ihren Nutzern ermöglicht, skalenübergreifend Veränderungen der Land- und Meeresoberfläche zu beobachten und dabei auf mehrere Petabyte frei verfügbarer Sensordaten zurückzugreifen und diese im Backend heimressourcensparend zu verarbeiten. Die vielfältigen Anwendungsfelder schließen Umweltveränderungen wie bspw. die Abnahme von Biomasse oder Temperaturveränderungen, aber auch die generellen Veränderungen von urbanen und ruralen Räumen mit ein. Das Seminar führt in die grundlegenden Anwendungsmöglichkeiten der modernen Plattform ein und trainiert dabei angeleitet das Erstellen von ersten einfachen, kohärenten Codes für die Datenabfrage- und prozessierung innerhalb des Webinterfaces. Im Blockseminar werden Zeitreihenanalysen mit Fernerkundungsdaten von aktiven und passiven Sensorsystemen durchgeführt, deren Umsetzung mit JavaScript vertieft und Exkurse zur Nutzung von Python in GEE gegeben. Während des Seminarsf haben die Seminarteilnehmer*innen die Aufgabe, sich intensiver mit einer Forschungsfrage in GEE zu beschäftigen, Gelerntes anzuwenden und diese in einen zusammenhängenden Projektbericht einzubinden, der aktuelle Themen aus dem Bereich der modernen Fernerkundung umfasst.

Nach einer generellen Einführung in die Handhabung der Plattform wird anhand vieler praktischer Beispiele in die GEE-interne Codelandschaft eingeführt, um anhand ausgewählter thematischer Ansätze Landschaftsveränderungen mit multisensor und multiskalen Ansätzen zu analysieren. Dabei vermittelt der Kurs zwei kontextuelle Kernkompetenzen: Den geübten Umgang mit der GEE sowie das Anfertigen und Modifizieren von Skripten im ersten Teil, gefolgt vom zweiten Teil, in dem die neuen Methoden innerhalb von Kleingruppen auf ausgewählte Themen der Fernerkundung angewendet und dabei in eine klassische wissenschaftliche Forschungsarbeit eingebettet werden. Die neuen technischen Ansätze werden also sofort in einen praktischen Anwendungsbezug überführt und damit das effiziente Anfertigen von strukturierten Forschungsarbeiten im Team geübt.

Gewinnung von qualitativen und quantitativen Daten aus digitalen Luftbildern mittels digitaler Photogrammetrie

Photogrammetrische Fernerkundungsprodukte

Grundlagen der (digitalen) Photogrammetrie

Leica Photogrammetry Suite

Stereoskopisches Sehen am Bildschirm

3D-Digitalisierung von Objekten

Generieren von Geländemodellen

ESRI ArcScene

Visualisierung von dreidimensionalen Daten im GIS

wird in den Lehrveranstaltungen bekannt gegeben