Software soll Satellitenbilder automatisch klassifizieren

Eine neue Software kann künftig unehrlichen Landwirten genauer auf die Finger schauen: Wissenschaftler der Universität Bonn basteln momentan zusammen mit Forschern der Universität Jena und Industriepartnern aus Jena und Ilmenau an einem Programm, das Satellitenbilder automatisch auswerten kann. So ließe sich beispielsweise erkennen, wenn auf angeblich stillgelegten Flächen doch Weizen oder Mais wächst. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung fördert durch das DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt) das Projekt „Enviland“ in den nächsten drei Jahren mit 1,6 Millionen Euro.

Im Flur des Bonner Zentrums für Fernerkundung der Landoberfläche (ZFL) hängt ein Satellitenbild, aufgenommen aus lichten Höhen: 500 Kilometer über Bonn schwebte die Kamera an Bord des Quickbird-Satelliten; dennoch ist auf dem Foto jede kleine Gasse zu erkennen. Ab April 2006 soll der Satellit TerraSAR Radaraufnahmen aus dem Orbit knipsen, auf denen sogar noch Objekte von einem Meter Größe auszumachen sind.

Mit der Auflösung der Kameras wachsen die Probleme: Die ständig zunehmende Informationsflut will ja schließlich auch ausgewertet werden – und zwar möglichst schnell und präzise. „Wir wollen ein Programm entwickeln, das hoch aufgelöste Satellitendaten auf Knopfdruck mit großer Sicherheit klassifiziert“, erklärt die Bonner Doktorandin Vanessa Heinzel vom ZFL. „Das Problem liegt vor allem in der Bandbreite der Rohdaten – wir verwenden optische Satellitenbilder und Radaraufnahmen, die zudem unterschiedlich detailliert sind.“ So liefert Quickbird mit 2,4 Meter Auflösung schon sehr scharfe optische Bilder. Die Projektpartner nutzen aber auch die Radaraufnahmen des europäischen Umweltsatelliten ENVISAT – und die sind mit 30 Metern Auflösung weit detailärmer. Dafür kann die Radarkamera auch bei schlechtem Wetter und Bewölkung Daten liefern. Zudem liefert sie Informationen, die im optischen Bild fehlen.

Das Programm soll die verschiedenen Aufnahmen gewissermaßen „übereinanderlegen“ und damit dann „Stadt, Land, Fluss“ spielen. „In einem ersten Schritt wollen wir die Grenzen von Wasserflächen, Wäldern, Städten oder Feldern automatisch und mit großer Sicherheit erkennen“, so Heinzels Kollege Björn Waske. „Letztlich möchten wir diese Analyse aber so weit verfeinern, dass der Rechner auch zwischen verschiedenen Fruchtarten wie Mais, Gerste oder Roggen unterscheiden kann.“

Allein durch die Auswertung von Momentaufnahmen ließe sich dieses Ziel nicht erreichen. Daher wollen die ZFL-Wissenschaftler unter der Leitung von Professor Dr. Gunter Menz und Dr. Matthias Braun auch untersuchen, wie sich die Satellitenbilder im Laufe der Vegetationsperiode verändern. Wie gut eine Pflanze Radarwellen reflektiert, variiert nämlich mit der Jahreszeit. Der zeitliche Verlauf dieser Änderung ist charakteristisch für die entsprechende Fruchtart. Im optischen Spektrum ist das letztlich nicht anders: Der Ahorn steht im Herbst im leuchtenden Rot, die Eiche kleidet sich derweil im dezenten braun. Im Sommer wären die beiden Baumarten anhand ihrer Farbe dagegen noch kaum zu unterscheiden gewesen.

Mit der fertigen Software könnte man unter anderem Agrarflächen leichter und kostengünstiger überwachen. Doch auch ökologische Probleme wie Waldschäden oder die fortschreitende Flächenversiegelung ließen sich damit besser quantifizieren – und auf dieser Basis rechtzeitig politische Konsequenzen ziehen.

Kontakt:
Vanessa Heinzel und Björn Waske
Zentrum für Fernerkundung der Landoberfläche
Tel.: 0228/73-4023
E-Mail: vheinzel@uni-bonn.de / bwaske@uni-bonn.de