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Berlin as seen by EnMAP - a (hyperspectral) dataset for active participation in the HYPERedu MOOC on preprocessing techniques

The dataset contains a spaceborne hyperspectral image acquired by EnMAP over Berlin, Germany, and surrounding areas on July 24th, 2022. The data was preprocessed to Level 1B format (systematically and radiometrically corrected) and is provided in separate BSQ files for the VNIR and SWIR sensor of the instrument, respectively. The Level 1B product is accompanied by a history file (xml), a metadata file (xml), six quality masks (cirrus, classes, cloud, cloud shadow, haze and snow) as well as quality test flags and pixel masks for the VNIR and SWIR files separately (all TIF format). In addition, this dataset comes with a digital elevation model, COP-DEM-GLO-30-R (ESA, Copernicus) and a Sentinel-2 scene (ESA, Copernicus) as references for geometric and atmospheric correction with the EnMAP processing tool (EnPT). Please note that the two datasets described above are NOT part of the same license as the EnMAP data. The dataset is made publicly available as part of the Massive Open Online Course (MOOC) "Beyond the Visible - EnMAP data access and image preprocessing techniques", available from July 2023. Guidance on preprocessing hyperspectral imagery in general, access to EnMAP data and a hands-on tutorial on preprocessing of EnMAP data with EnPT in the EnMAP-Box (QGIS plugin) are provided as videos at the HYPERedu YouTube channel, the MOOC course page and the EnPT documentation. More information about the EnMAP mission can be found on the mission website and in Guanter et al. (2016) and Storch et al. (2023).

2013 Simulated EnMAP Mosaics for the Lake Tahoe region, USA

This dataset is composed of three-season simulated EnMAP mosaics for the Lake Tahoe region, USA. HyspIRI Airborne Campaign AVIRIS imagery from spring, summer and fall formed the basis for simulating EnMAP data with 30 m spatial resolution and 195 spectral bands ranging from 420 to 2450 nm. The mosaics are provided as Analysis-Ready-Datasets (tiled surface reflectance products) to be used for regional-scale and multi-season hyperspectral image analysis of California’s diverse ecoregions. The dataset primarily intends to support the development of processing algorithms and to demonstrate spaceborne hyperspectral data capabilities during the pre-launch activities of the forthcoming EnMAP mission. This dataset was processed in line with companion simulated EnMAP mosaics for the San Francisco Bay Area and for the Santa Barbara region.

2013 Simulated EnMAP Mosaics for the Santa Barbara region, USA

This dataset is composed of three-season simulated EnMAP mosaics for the Santa Barbara region, USA. HyspIRI Airborne Campaign AVIRIS imagery from spring, summer and fall formed the basis for simulating EnMAP data with 30 m spatial resolution and 195 spectral bands ranging from 420 to 2450 nm. The mosaics are provided as Analysis-Ready-Datasets (tiled surface reflectance products) to be used for regional-scale and multi-season hyperspectral image analysis of California’s diverse ecoregions. The dataset primarily intends to support the development of processing algorithms and to demonstrate spaceborne hyperspectral data capabilities during the pre-launch activities of the forthcoming EnMAP mission. This dataset was processed in line with companion simulated EnMAP mosaics for the San Francisco Bay Area and for the Lake Tahoe region.

2013 Simulated EnMAP Mosaics for the San Francisco Bay Area, USA

This dataset is composed of simulated EnMAP mosaics for the San Francisco Bay Area, USA. Hyperspectral imagery used for the EnMAP simulation was collected across three time periods (Spring, Summer, and Fall) in 2013 with the AVIRIS-Classic sensor flown as part of the HyspIRI Preparatory Campaign. Flight lines were simulated to EnMAP-like data using the EnMAP end-to end Simulation tool to produce 30 x 30 m imagery with 195 bands (after band removal) ranging from 423 to 2439 nm. Secondary geometric correction was applied using automatically generated tie points, and a class-wise empirical across track brightness correction was implemented to mitigate brightness gradients.

EnMAP Aufbau des Bodensegments der hyperspektralen satellitengestützten Erdfernerkundungsmission EnMAP (Environmental Mapping and Analysis Program), Phase C-D

Das DLR-Projekt EnMAP (Environmental Mapping and Analysis Program) Bodensegment ist eingebunden in die übergeordnete deutsche hyperspektrale Satellitenmission zur Erdbeobachtung EnMAP. Hyperspektrale Sensoren messen die von der Erdoberfläche reflektierte Sonnenstrahlung vom sichtbaren Licht bis hin zum kurzwelligen Infrarot. Daraus lassen sich präzise Aussagen über Zustand und Veränderungen der Erdoberfläche ableiten. Die Mission soll im Jahr 2015 starten und ist auf fünf Jahre ausgelegt. Ziel der Mission EnMAP ist, regelmäßig quantitative diagnostische Parameter der Erdoberfläche zu messen. Mit Hilfe dieser geo-biochemischen und bio-physikalischen Messungen werden gegenwärtige fernerkundliche Standardprodukte erheblich verbessert und neue Informationsprodukte etabliert.

EnFusionMap - Methodenentwicklung zur Kartierung urbaner Oberflächen auf der Basis von EnMAP und multisensoralen Daten, EnFusionMap - Methodenentwicklung zur Kartierung urbaner Oberflächen auf der Basis von EnMAP und multisensoralen Daten

1. Vorhabenziel Der Fokus von EnFusionMap liegt inhaltlich auf der Entwicklung und Adaption von Methoden zum verbesserten Monitoring urbaner Ballungszentren. Dabei kommt der verbesserten Ableitung von materialbasierten Subpixelinformationen auf Basis von EnMAP-Daten sowie der Ableitung von urbanen Informationsprodukten mittels synergetischer Nutzung unterschiedlicher Erdbeobachtungsdaten eine entscheidende Bedeutung zu 2. Arbeitsplanung Das Projekt fokussiert sich unter anderem auf das enorme Innovationspotenzial der EnMAP-Mission sowie Synergien mit RapidEye und TerraSAR-X zur Ableitung urbaner lnformationsprodukte. Unter anderem sind folgende Arbeitspakte vorgesehen: (i) Ableitung von Subpixelinformationen auf EnMAP Daten mittels Verfahren des Maschinellen Lemens, (ii) synergetische Nutzung von EnMAP und TerraSAR-X Daten, und (iii) synergetische Nutzung von EnMAP und RapidEye Daten.

EnFusionMap - Methodenentwicklung zur Kartierung urbaner Oberflächen auf der Basis von EnMAP und multisensoralen Daten^EnFusionMap - Methodenentwicklung zur Kartierung urbaner Oberflächen auf der Basis von EnMAP und multisensoralen Daten, EnFusionMap - Methodenentwicklung zur Kartierung urbaner Oberflächen auf der Basis von EnMAP und multisensoralen Daten

Das EnMAP Doktorandenprogramm ist Teil der wissenschaftlichen Nutzungsvorbereitung der deutschen hyperspektralen Environmental Mapping and Analysis Mission (EnMAP) und ist speziell auf die Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung ausgerichtet. Die EnMAP Mission im Zusammenhang mit den Missionen der Sentinel-2, RapidEye- und TerraSAR-X Satellitensysteme können aufgrund ihrer operationellen Verfügbarkeit, der Wiederholraten und der großflächigen Abdeckung einen entscheidenden Beitrag zum operationellen Umweltmonitoring urbaner Räume und der Beobachtung der räumlich-zeitlichen Dynamik von Megacities leisten. In diesem Verbundvorhaben soll das Potenzial der EnMAP Daten zusammen mit Daten der Sentinel-2-, RapidEye- und TerraSAR-X-Satellitensysteme wissenschaftlich erschlossen werden. Der Fokus liegt dabei auf der Methodenentwicklung zur Nutzung multi-sensoraler Datensätze, welche es ermöglichen die mit der strukturellen Komplexität urbaner Räume einhergehenden Anforderungen an Methoden und Daten zur erfüllen. Dabei werden Verfahren des spektralen Entmischens sowie des maschinellen Lernens berücksichtigt. Ausgangspunkt sind flugzeuggetragene hyperspektrale Daten, die die schrittweise Analyse von urbanen Klassen in verschiedenen räumlichen und spektralen Skalenebenen ermöglichen. Diese sehr grundlegenden Untersuchungen sind notwendig, da bisher nur sehr wenige Arbeiten in diesem Kontext existieren. Das Gesamtziel des Projektes ist es, das enorme Innovationspotenzial der EnMAP-Mission für urbane Räume methodisch und inhaltlich zu erforschen, sowie Konzepte und Verfahren zu entwickeln, um Synergien zwischen verschiedenen Satelliten Missionen nutzen zu können. Die operationelle Verfügbarkeit der oben erwähnten Sensorsysteme wird ein zeitlich hochaufgelöstes Monitoring von urbanen Gebieten ermöglichen. Dazu sind geeignete Verfahren zur Informationsextraktion notwendig, die im Rahmen dieses Verbundprojektes entwickelt werden sollen. Anwendungpotenzial: - Erstellung eines Frameworks für eine möglichst global anwendbare spektrale Bibliothek urbaner Oberflächen, die die Integration weltweit vorkommender urbaner Oberflächen ermöglicht. - Erstellung und Anpassung von Verfahren zur Ableitung relevanter sub-pixel Informationen aus EnMAP Daten durch zwei unterschiedliche Ansätze: (i) spektrale Entmischung und (ii) Algorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens. - Bereitstellung vielfältiger Informationen für politische Entscheidungsträger, um Ursachen und Treiber raumbezogener urbaner Entwicklungsprozesse zu verstehen und nachhaltige Konzepte zu entwickeln, die den kulturellen und politischen Anforderungen entsprechen.

Konsistente Atmosphärenkorrektur und Ableiteverfahren geophysikalischer Parameter aus EnMAP und Sentinel-2 Daten über Land und über Binnen- und Küstengewässern

Das EnMAP Doktorandenprogramm ist Teil der wissenschaftlichen Nutzungsvorbereitung der deutschen hyperspektralen Environmental Mapping and Analysis Mission (EnMAP) und ist speziell auf die Ausbildung des wissenschaftlichen Nachwuchses im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung ausgerichtet. Die Erdbeobachtungssysteme EnMAP und Sentinel-3 ermöglichen die Messung der sonneninduzierten Chlorophyll-Fluoreszenz. Chlorophyll-Fluoreszenz ist ein von photosynthetisch aktivem Chlorophyll ausgesendetes, schwaches elektromagnetisches Signal. Für beide Sensoren werden konsistente Verfahren für die Fernerkundung von Küsten- und Binnengewässern über die Nutzung der Chlorophyll-Fluoreszenz entwickelt. Ab voraussichtlich 2018 können diese Methoden synergetisch auf EnMAP und Sentinel-3 angewendet werden. In diesem Projekt sollen Methoden für die Ableitung von Gewässerparametern aus gemessenen EnMAP- und OLCI-Reflektanzspektren entwickelt werden. Dabei wird die sonneninduzierte Chlorophyll-Fluoreszenz aus EnMAP und Sentinel-3 Daten in besonderem Maße berücksichtigt. Für die Entwicklung der Fernerkundungsverfahren soll das am Institut für Weltraumwissenschaften entwickelte Strahlungstransportmodell MOMO für die Berechnung der emittierenden Chlorophyll-Fluoreszenz erweitert werden (Hollstein & Fischer, 2012). Die für die Analyse der Daten notwendige Atmosphärenkorrektur wird über Auswerteverfahren der EnMAP Tool-Box in Absprache mit dem GFZ realisiert und wenn erforderlich entsprechend angepasst. Im Anschluss an das Vorhaben werden neue Algorithmen und zusätzliche Module für den heute bestehenden EnMAP end-to-end Simulator vorliegen und die Simulation von Messungen und Produkten für EnMAP und Sentinel-3 erlauben. Zusätzlich wird eine Abschätzung der Unsicherheiten und Fehler der Ableitung der Chlorophyll-Fluoreszenz aus EnMAP Daten über Wasser bereitgestellt. Anwendungpotenzial: Wissenschaftliche Anwendung - Abschätzung fernerkundeter Fluoreszenz - Abschätzung vom Zustand und der Variabilität von Gewässern - Optimierung von Strahlungstransportmodellen über Gewässern - Modul Nutzung durch Sentinel-3 und EnMAP-Nutzer. Anwendungsbereiche - Wasserqualität und -verfügbarkeit - Klimawandel - Katastrophenschutz (z.B. Überschwemmungen) - Agrarwirtschaft und Fischerei - Wasserwirtschaft - Stadtentwicklung und Transportwesen. Weitere Ergebnisse: Modul-Implementierung in der EnMAP Toolbox zur fernerkundeten Fluoreszenz-Abschätzung in Gewässern.

EnGeoMAP Test Data: Simulated EnMAP Satellite Data for Mountain Pass, USA and Rodalquilar, Spain

This data pubilcation includes EnMAP-like imaging spectroscopy data files to be used for mineral mapping with the EnMAP BOX software. It is simulated EnMAP satellite data, which is based on hyperspectral flight campaign data with the AVIRIS-NG and HyMap sensors. In preparation of the EnMAP satellite mission, an EnMAP BOX software package provides tools for visualization and scientific analysis of the data. Among many applications, the EnMAP BOX contains geological mapping tools (EnGeoMAP). Here we apply these tools to several representative test cases (Boesche, 2015; Boesche et al. 2016; Mielke et al., 2016). The test data comprise two study sites. The first scene covers the Mountain Pass open pit mine - a carbonatite deposit in California, USA. It contains calcitic rock units and rare earth element (REE) bearing minerals of the bastnaesite group, also called fluorocarbonates (Olson et al., 1954). The REE concentrations at mountain pass are 9.2% on average, among the highest in the world (Brüning and Böhmer, 2011). The high concentration and the open pit activities make Mountain Pass an ideal test site to investigate the rare earth element distribution in the surface layer. The airborne image data were collected in 2014 by Jet Propulsion Laboratory (JPL), USA, with the AVIRIS-NG sensor and form the basis for EnMAP simulations (Segl et al., 2012; Thompson et al., 2015). The second HyMap spectral image data covers part of the Miocene Cabo de Gata Nίjar volcanic field, in southeast Spain. It comprises a subset of (Chabrillat et al., 2016) covering the Rodalquilar and Lomilla Calderas, which host the economically relevant gold-silver, lead-zinc-silver-gold and alunite deposits. It is a hydrothermal alteration complex, representing the silicic alteration, the advanced argillic alteration zone, which grades into the argillic and propylitic zone (Arribas et al., 1995, 1989). The image data are part of the Cabo de Gata Nίjar HyMap imagery which was collected during the DLR HyEurope airborne campaign 2005 in the frame of the GFZ land degradation program (Chabrillat et al., 2016, 2005). We use these datasets to simulate EnMAP-like images for classification and mapping using spectroscopic remote sensing techniques in the EnGeoMAP tools. The EnMAP end-to-end Simulation (EeteS) tool produced simulated EnMAP like data with a spatial sampling distance of 30 x 30 m and 242 spectral bands (Guanter et al., 2015; Segl et al., 2012). File format for both sites: Band Sequential Image Files (*.bsq) and file header (*.hdr). The full description of the datasets is given in the associated data report by Boesche et al. (2016).

EnSAG Phase II: Küsten- und Binnengewässer

Die EnMAP Sciene Advisory Group (EnSAG) unterstützt den wissenschaftlichen PI am Helmholtz-Zentrum Potsdam GFZ bei der Koordination der wissenschaftlichen Nutzungsvorbereitungen des Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP). Zu den Aufgaben der EnSAG gehören u.a. (i) die Erstellung und Aktualisierung des EnMAP Science Plans, (ii) die Vorbereitung und Durchführung von Workshops und Schulungen, (iii) die Koordination und Vernetzung von nationalen und internationalen Aktivitäten im Bereich der hyperspektralen Fernerkundung, sowie (iv) die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse hyperspektraler Daten und deren Implementierung in das, im Rahmen des Projektes entwickelte, frei verfügbare Softwarepaket EnMAP-Box. Innerhalb des Projektes 'EnSAG Phase II' soll die erfolgreiche Arbeit der EnSAG durch die Bearbeitung neuer wissenschaftlicher Herausforderungen im Bereich der Hyperspektralfernerkundung fortgeführt werden. Am HZG werden folgende Schwerpunkte bearbeitet: - Entwicklung von Verfahren zur hyperspektralen Datenanalyse zu den Themen Atmosphärenkorrektur über Wasser sowie Herleitung hydro-optischer Eigenschaften für die Bestimmung von Wasserinhaltsstoffen wie Schwebstoffe, Phytoplankton und Gelbstoff - Entwicklung von Verfahren zur Analyse hyperspektraler Daten ähnlich wie bei MERIS, OLCI (Sentinel 3 ) - Nutzung von neuronalen Netzen die mit Hilfe von simulierten Reflexionsspektren trainiert und als nicht-lineare multiple Regressionsverfahren verwendet werden - Untersuchung des Potentials hyperspektraler Daten für die Unterscheidung von Phytoplanktongruppen - Validierung der entwickelten Verfahren durch Abgleich mit in-situ gemessenen Reflexionsspektren sowie anderen hyperspektralen Sensoren (Chris-Proba, HICO, HySpex). Anwendungspotenzial: Das Vorhaben untersucht die Möglichkeiten mit hyperspektralen Satellitensystemen wie EnMAP Gewässer besser zu charakterisieren als mit multispektralen Systemen bisher möglich ist. Insbesondere die Trennung und Erkennung verschiedener Algengruppen und dabei verschiedener Gefährdungspotentiale ist ein mittel- bis langfristiges Ziel. Ebenso sind bisherige Satellitensysteme mit der für kleine Strukturen in Binnen- und Küstennahe Gewässer notwendigen geographischen Auflösung noch nicht in der Lage die Biooptik ausreichend zu erkennen. Durch verbesserte satellitenbasierte Informationsprodukte kann z.B. das Monitoring wichtiger Wasserreservoirs wesentlich verbessert werden. Weitere Ergebnisse: Die Software 'EnMAP-Box' kann unter der Adresse http://www.enmap.org/?q=enmapbox kostenfrei heruntergeladen werden. Die innerhalb des Vorhabens erhobenen Daten (Fernerkundungsdaten inkl. zugehöriger In-Situ-Messungen) werden nach Klärung der nutzungsrechtlichen Rahmenbedingungen ebenfalls zur Verfügung gestellt.

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