Forschungsprojekte

BAB 023/19: Datenpool: Sentinel-2 Datenverarbeitung mit Open-Source

Die Sentinels sind eine Flotte bestehend aus sieben Satellitentypen, welche für das Copernicus Programm der Europäischen Kommission verschiedene frei zugängliche Daten beziehungsweise Bilder liefern. Einer dieser Satelliten ist Sentinel-2, dessen Daten im Rahmen dieses Projekts verwendet wurden.

Hauptmissionsziele von Sentinel-2, bestehend aus den beiden Satelliten Sentinel-2A und Sentinel-2B sind die Aufnahme von globalen hochauflösenden multispektralen Bildern mit hoher Wiederholungsrate sowie die Bereitstellung von Informationen in Form von Landbedeckungskarten, Landveränderungsdetektionskarten und geophysikalische Variablen. Demzufolge trägt Sentinel-2 direkt zum globalen Land Monitoring, Katastrophenschutz und zum Sicherheitsdienst bei.

An der Bundesanstalt für Agrarwirtschaft und Bergbauernfragen (BAB) konnten in einem Testlauf die Sentinel-2 Daten für ganz Österreich für die Jahre 2017 und 2018 bezogen und erfolgreich eine Terrain- und Atmosphärenkorrektur durchgeführt werden.

Insgesamt konnten mit der Open-Source Software Sen2-Agri über 3000 Szenen prozessiert werden. In einem weiteren Schritt konnten folgende „Essential Climate Variables“ für ganz Österreich in einer räumlichen Auflösung von 10m berechnet werden:

  • Leaf Area Index
  • Fraction of green Vegetation Cover
  • Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation

Die Daten wurden erfolgreich für das Monitoring von österreichischen Biotoptypen eingesetzt.

Aufbauend auf den Erfahrungen im Umgang mit Rasterdaten (Speicherplatz, Performance) wurde begonnen, Daten in einen OpenDataCube auszulagern.

Der OpenDataCube ist eine Open Source Software, die für die Prozessierung und Speicherung von großen Rasterdatenmengen entwickelt wurde. Darüber hinaus ist es auch eine Verteilung und Bereitstellung der Daten und Ergebnisse des OpenDataCubes über OGC konforme Dienste wie beispielsweise WMS & WCS möglich.

Beim Import der Daten (Ingest) in den Cube wird besonderer Wert daraufgelegt, dass alle Rasterlayer in einem Einheitsgrid wie beispielsweise dem European Statistical Grid (ETRS89 LAEA) vorgehalten werden. Dies hat den großen Vorteil, dass jede Rasterzelle im Cube sich auf denselben Ursprung bezieht und somit keine Ungenauigkeiten bei den Analysen im Cube entstehen können. Auch im Bereich der Räumlichen Statistik spielen derartige Gridsysteme eine bedeutende Rolle.

Das im Rahmen der Arbeiten mit dem OpenDataCube gesammelte Know-How soll in weiterer Folge mit der Datacube Technologie eine neue Bereitstellungsgrundlage im BMLRT Ressort-GIS für Rasterdaten ermöglichen. Bis dato werden die Daten über die GDS-GDI (HDs) unter den Abteilungen verteilt, wobei diese Geodatensammlung halbjährlich mit neuen Updates zu den Daten released werden. Ein weiterer Vorteil bei der Bereitstellung über OGC konforme Dienste über den OpenDataCube kann also in der sofortigen Verfügbarkeit der Rasterdaten gesehen werden.

abgeschlossen
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