Schließung räumlicher und zeitlicher Lücken bei satellitengestützter Fernerkundung von Vegetationsindizes durch Berücksichtigung dreidimensionaler Wolken- und Vegetationseffekte.

• Antragsteller: Dr. Kevin Wolf
• Fachliche Zuordnung: Physik und Chemie der Atmosphäre
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 582922396

Vegetation und Wälder spielen eine wichtige Rolle im Klimasystem der Erde. Allerdings stellen Entwaldung und anthropogener Klimawandel eine Bedrohung für Wälder weltweit dar. Die satellitengestützte Fernerkundung von Vegetation ist daher ein unverzichtbares Instrument, um den Gesundheitszustand zu überwachen und Kohlenstoffflüsse abzuschätzen. Vegetation wird anhand von Vegetationsindizes (VIs) überwacht, die auf passiver, spektraler Satellitenfernerkundung basieren. Passive Fernerkundung wird jedoch von Wolken, Wolkenschatten und der Streuung an Wolkentropfen beeinflusst. Diese Faktoren beeinflussen den Strahlungstransfer in der Atmosphäre absolut und spektral, und wirken sich somit auf Messungen der VIs aus, die in wolkenfreien Bereichen in der Nähe von Wolken bestimmt wurden. Betroffen sind vor allem Regionen mit hohem Bedeckungsgrad und heterogener Bewölkung, wie die Tropen, aber auch die mittleren Breiten mit einen durchschnittlichen Bedeckungsgrad von 70 %. Um VIs auch in wolkenfreien Gebieten abzuleiten, die durch nahegelegene Wolken beeinflusst werden, müssen die Streueffekte benachbarter Wolken quantifiziert werden. Die zu testende Hypothese lautet, dass abgeleitete, durch Wolken beeinflusste VIs, die in wolkenfreien Bereichen gemessen wurden, korrigiert werden können, um die räumliche und zeitliche Abdeckung von VIs in Satellitenbildern erheblich zu verbessern und schnelle Änderungen in der Vegetation verfolgt werden können. Im ersten Arbeitspaket (AP) werden anhand von Sentinel-2 Satellitenbildern die Regionen und Vegetationstypen identifiziert, die am anfälligsten für Fehler in den VIs sind. Im zweiten AP wird ein gekoppeltes Strahlungstransfermodell entwickelt, dass die Atmosphäre und die Vegetation miteinander verbindet. Der wesentliche Fortschritt besteht in der direkten Kopplung zweier Monte-Carlo-Strahlungstransfermodelle, die erstmals die vollständigen drei-dimensionalen Strahlungswechselwirkungen zwischen Wolken und Vegetation berücksichtigen. Die entwickelte Modellkombination wird im dritten AP verwendet, um verschiedene Wolken- und Vegetations-Szenarien zu simulieren und die Auswirkungen heterogener Wolkenfelder auf die Reflexion und Albedo zu bestimmen. Damit lassen sich Fragen zur räumlichen Ausdehnung der Streueffekte beantworten und deren Ausmaß quantifizieren. Darüber hinaus lässt sich der Einfluss der makrophysikalischen Eigenschaften der Wolken, der Sonnengeometrie, der Streueigenschaften der Vegetation sowie der räumlichen Auflösung der Satellitenbilder ermitteln. Im vierten AP werden Korrekturmethoden entwickelt, um die Fehler in den VIs zu korrigieren. Dabei werden zwei Ansätze verfolgt: eine parameter-basierte Korrektur und eine Korrektur unter Verwendung eines "Convolutional Neural Networks". Im letzten AP werden die entwickelten Korrekturmethoden anhand der im ersten AP gewonnenen Satellitenbilder getestet und der Gewinn an zeitlicher und räumlicher Abdeckung der VIs quantifiziert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Japan
• Kooperationspartner: Professor Hironobu Iwabuchi, Ph.D.