Ableitung aus Sentinel-2-Daten – Projekt F3
Abb. 1: Generierte Baumartenkarte zur Unterstützung der Modellierung von Holzvorrat und Biomasse.
Ziel dieses Verfahrens zur Baumartenklassifizierung war eine genauere Modellierung von Holzvorrat und oberirdischer Biomasse mit Hilfe von Zusatzinformationen. Gute Voraussetzungen dafür bieten die multispektralen Daten der Sentinel-2-Satelliten des Copernicus Programms der Europäischen Weltraumorganisation (ESA). Die Zwei-Satelliten-Konstellation liefert Aufnahmen der Erdoberfläche mit räumlicher Auflösung von 10 bzw. 20 m und in 13 spektralen Bändern. Diese umfassen den sichtbaren Wellenlängenbereich, den Red-Edge-Bereich, das nahe Infrarot sowie das kurzwellige Infrarot. Aufgrund dessen sind Sentinel-2-Satellitendaten für Vegetationsanalysen prädestiniert.
Verfahrensbeschreibung
Für die Baumartenklassifizierung im F³-Projekt wurden Sentinel-2-Satellitendaten eines einzigen Aufnahmezeitpunkts – Hochsommer (Mitte Juni bis Mitte August) – verwendet, um Schwierigkeiten bei der Baumartendifferenzierung durch räumlich variierende phänologische Entwicklungen zu minimieren.
Das im F³-Projekt entwickelte Verfahren zur Gewinnung von Baumarteninformation gliedert sich in zwei Schritte:
- Vorprozessierung/Aufbereitung der Sentinel-2-Satellitendaten
- Modellierung/Ableitung von Baumarteninformationen aus den Daten.
Die Schritte des Verfahrens sind nachfolgend zusammenfassend beschrieben.
- Ein Hinweis zum Download der ausführlichen Dokumentation ist am Ende des Textes zu finden.
Vorprozessierung von Sentinel-2-Satellitendaten
Ziel dieser Vorprozessierung ist die Gewinnung einer Datengrundlage, die zur Erstellung von Baumartenkarten genutzt werden kann. Die Schritte der Prozessierung wurden daher für die Analyse von Waldflächen optimiert. Als Eingangsdaten werden Sentinel-2-Satellitendaten Level-1C genutzt. Diese Daten sind bereits orthorektifiziert (Verzerrungen geometrisch entfernt), aber noch nicht atmosphärisch und topografisch korrigiert. Level-1C Daten können z. B. über den Copernicus Open Access Hub kostenfrei bezogen werden. Neben den Sentinel-2-Satellitendaten wird ein digitales Geländemodel (DGM) mit einer Auflösung von 10 m oder höher benötigt.
- Ein Hinweis zum Download der ausführlichen Dokumentation ist am Ende des Textes zu finden.
Prozessierungsschritte zur Aufbereitung der Sentinel-2-Satellitendaten:
- Wolkenmaske: Erstellung einer Wolkenmaske (inklusive Wolkenschatten) aus den Level-1C-Daten mit der Software Fmask 4.0
- Mit der Software Sen2Cor wird eine Atmosphären- sowie Cirruskorrektur der Sentinel-2-Satellitendaten durchgeführt und so der Einfluss atmosphärischer Störungen auf die Pixelwerte der Satellitendaten korrigiert.
- Resampling der 20 m Bänder: Sentinel-2-Satellitendaten beinhalten 13 Spektralbänder, die in unterschiedlichen Auflösungen aufgezeichnet wurden. Die in 20 m Auflösung vorliegenden Bänder werden mittels des Software-Skripts Deep Sentinel-2 (DSen2) auf eine Auflösung von 10 m skaliert.
- Durchführung einer topografischen Korrektur zum Ausgleich von reliefbedingten Beleuchtungsunterschieden innerhalb einer Sentinel-2-Szene (Abb. 2). Die Korrektur ist in einem R-Skript implementiert. Im Zuge dieses Prozessierungsschrittes werden außerdem Nicht-Vegetationsflächen aus dem Bild entfernt und die Wolkenmaske verwendet um Wolken und Wolkenschatten zu maskieren. Ebenfalls werden 17 Vegetationsindizes berechnet.
Abb. 2: Ausschnitt aus Sentinel-2-Kompositbild (Bänder SWIR2, SWIR1, RedEdge1)
a) vor und b) nach topographischer Korrektur
Ableitung von Baumarteninformationen aus Sentinel-2-Satellitendaten
Um Baumarteninformation aus Fernerkundungsdaten ableiten zu können, werden Referenzdaten benötigt, die das Vorkommen von Baumarten bzw. Baumartengruppen räumlich verorten. Bei der Auswahl der Referenzdaten ist darauf zu achteten, dass
- (a) die Daten alle zu erfassenden Baumarten in ausreichender Menge abdecken, geeignete Daten können z. B. durch terrestrische Stichprobenerhebungen gewonnen werden.
- (b) alle Datenpunkte reine Klassen darstellen, also keine Mischklassen enthalten und
- (c) Aufnahmezeitpunkt der Referenzdaten und Aufnahmezeitpunkt der Satellitendaten nicht zu weit auseinanderliegen.
Das F³-Verfahren zur Ableitung von Baumarteninformationen ist in einem R-Skript implementiert. Die Eingangsdaten sind die nach dem oben beschriebenen Verfahren vorprozessierten Sentinel-2-Satellitendaten und als Punkt-Shapefile vorliegende Referenzdaten. Das R-Skript verschneidet die Eingangsdaten miteinander sodass an den Koordinaten der Stichprobenpunkte die Sentinel-2-Pixelwerte extrahiert werden. Mit diesen wird anschließend ein Random Forest Klassifikator trainiert, der wiederum, angewandt auf die komplette Sentinel-2-Szene, genutzt wird um flächendeckende Baumartenkarten zu erstellen (Abb. 3). Zur Validierung der Karte wird basierend auf der vom Random-Forest-Modell durchgeführten Kreuzvalidierung eine Fehlermatrix erstellt sowie verschiedenen Genauigkeitsangaben berechnet und bereitgestellt.
- Die Dokumentation und den Softwarecode des Verfahrens können Sie als Zip-Dateien hier herunterladen.
Abb. 3: Verfahren zur Baumartenklassifizierung mit Sentinel-2-Satellitenbilddaten
