Die Bodenfeuchte ist Teil des Wasserkreislaufes. Auch wenn sie nur ca. 0,001 % der gesamten Wassermenge des Planeten ausmacht, kommt der Bodenfeuchte eine herausragende Bedeutung für das Leben auf Erden zu. Ein Teil des im Boden gebundenen Wassers, die sogenannte nutzbare Feldkapazität, steht der Vegetation für ihre Stoffwechselprozesse zur Verfügung (vgl. Kuntze et al. 1994). Die zeitliche und räumliche Dynamik der Bodenfeuchte
mit den Prozessen der Evaporation, Transpiration, Infiltration und Grundwasserneubildung ist
für das Verständnis der lokalen Wasserkreisläufe von größter Bedeutung. Mit den konventionellen Meßmethoden ist der Bodenwassergehalt nur punktuell zu erfassen (siehe 4.2). Großflächige Untersuchungen sind durch den hohen zeitlichen und finanziellen Aufwand kaum zu realisieren.
Die Radarerkundung bietet da eine kostengünstige und zeitsparende Alternative. Schon seit über 25 Jahren ist bekannt, daß sich die vom Radar aufgezeichnete Rückstreuung sensitiv gegenüber dem Wassergehalt des Bodens verhält (vgl. Ulaby 1974). Da aber auch noch andere Parameter die Rückstreuung maßgeblich beeinflussen, wie z.B. die Vegetationsbedeckung oder die Oberflächenrauhigkeit, konnte lange Zeit kein geeignetes Modell entwickelt werden, mit dessen Hilfe die Bodenfeuchte aus Radardaten abgeleitet werden konnte. Erst Anfang der neunziger Jahre wurde ein halb-empirisches Modell von Oh et. al. (1992) entwickelt, das in der Lage war, die Bodenfeuchte und Oberflächenrauhigkeit unbewachsener Böden aus Radardaten abzuleiten (vgl. Dobson & Ulaby 1998). Die Trennung der einzelnen Parameter ist auch heute noch ein sehr wichtiger Forschungsschwerpunkt der Radarerkundung (Neusch 1998).
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Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
2. Radarerkundung
2.1 Real Aperture Radar (RAR)
2.2 Synthetic Apertur Radar (SAR)
2.2.1 Aufnahmegeometrie
2.2.2 Streuung von Mikrowellen
2.2.3 Die Radargleichung
2.2.4 Parameter, welche die Rückstreuungsenergie (Pr) beeinflussen
2.2.4.1 Systemparameter
2.2.4.1.1 Wellenlänge
2.2.4.1.2 Polarisation
2.2.4.1.3 Beobachtungswinkel
2.2.4.1.4 Blickrichtung & Objektorientierung
2.2.4.1.5 Auflösung
2.2.4.2 Objektparameter
2.2.4.2.1 Oberflächenrauhigkeit
2.2.4.2.1.1 Markoskalige Rauhigkeit
2.2.4.2.1.3 Mikroskalige Rauhigkeit
2.2.4.2.2 Dielektrizitätskonstante
2.2.5 Speckle
2.2.6 Interpretation von Radardaten
2.2.7 Interferometrie
3. Die SIR-C/X-SAR Mission
4. Ableitung der Bodenfeuchte aus Radardaten
4.1 Die Bedeutung der Bodenfeuchte
4.2 Messung der Bodenfeuchte
4.3 Methoden zur Ableitung der Bodenfeuchte aus Radardaten
4.3.1 Das Modell von Oh, Sarabandi & Ulaby (1992)
4.3.2 Das Modell von Chen, Yen und Huang 1995
5. Die Untersuchungsgebiete
5.1 Nicholson
5.2 Wolf Creek
6. Vorverarbeitung der SIR-C Daten
6.1 Datengrundlage
6.2 Multilook Prozessierung
6.3 Filter
6.4 Vegetationskorrektur
7. Ergebnisse
7.1 Bestimmung der Bodenfeuchte des Untersuchungsgebietes Nicholson
7.1.1 Ableitung der Bodenfeuchte nach Oh, Sarabandi & Ulaby (1992)
7.1.2 Ableitung der Bodenfeuchte nach Chen, Yen & Huang (1995)
7.1.3 Hauptkomponentenanalyse
7.1.4 Diskussion der Ergebnisse
7.2 Bestimmung der Bodenfeuchte des Untersuchungsgebietes Wolf Creek
7.2.1 Ableitung der Bodenfeuchte nach Oh, Sarabandi & Ulaby (1992)
7.2.2 Ableitung der Bodenfeuchte nach Chen, Yen & Huang (1995)
7.2.3 Hauptkomponentenanalyse
7.2.4 Diskussion der Ergebnisse
8. Zusammenfassung und Bewertung der Ergebnisse
9. Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Diplomarbeit verfolgt das primäre Ziel, die Bodenfeuchte in den Untersuchungsgebieten Nicholson und Wolf Creek (Nord-West-Australien) unter Verwendung von vollpolarimetrischen SIR-C-Radardaten abzuleiten und zu evaluieren. Hierbei stehen die methodische Aufbereitung der SAR-Daten sowie die Anwendung empirischer und semi-empirischer Modelle im Mittelpunkt der Untersuchung.
- Methodische Aufarbeitung und Vorverarbeitung von SIR-C-Radardaten
- Anwendung und Vergleich der Inversionsmodelle nach Oh et al. (1992) und Chen et al. (1995)
- Analyse der bodenphysikalischen Parameter wie Oberflächenrauhigkeit und Dielektrizitätskonstante
- Statistische Auswertung mittels Hauptkomponentenanalyse zur Identifikation dominanter Streumechanismen
- Bewertung der Anwendbarkeit dieser Modelle unter unterschiedlichen klimatischen und vegetationsbedingten Rahmenbedingungen
Auszug aus dem Buch
2.2.4.1.2 Polarisation
Die vom Radar erzeugte elektromagnetische Welle besitzt einen elektrischen und einen magnetischen Vektor. Die Vektoren sind senkrecht zueinander angeordnet und stehen ebenfalls senkrecht zur Ausbreitungsrichtung der Welle, wie in der folgenden Abbildung zu erkennen ist.
Die Polarisation beschreibt die räumliche Ausrichtung des elektrischen Vektors einer elektromagnetischen Welle (vgl. Raney 1998). Trifft die Welle auf Materie, kommt es zu einer Veränderung des Polarisationszustandes und somit zu einer Veränderung des elektrischen Vektors. So können Informationen über das Welle reflektierende Objekt gewonnen werden (vgl. Börner et al. 1998). Moderne SAR Systeme können sowohl horizontal als auch vertikal polarisierte Wellen senden und empfangen. Es wird dann von einer HH, VV, HV oder VH Polarisation gesprochen. Der erste Buchstabe gibt die Polarisation beim Senden und der zweite die Polarisation beim Empfang der Welle an (vgl. Ulaby et al. 1996). Wird in der gleichen Polarisation empfangen, in der auch gesendet wird (VV, HH), wird auch von gleichpolarisierten Systemen gesprochen. Entsprechend werden Systeme mit einer VH oder HV Polarisation als kreuzpolarisierte Systeme bezeichnet. In letzterem Fall ist der Informationsgehalt aufgrund der Reziprozität identisch (vgl. Ulaby et al. 1996). Bei kreuzpolarisierten Systemen wird in erster Linie der depolarisierte Anteil der Rückstreuung aufgezeichnet. Eine Depolarisation, also eine Umwandlung einer vollständig polarisierten Welle in eine teilweise polarisierte Welle, kann durch Volumenstreuung, diffuse Streuung an rauen Oberflächen oder Corner Reflexionen entstehen (vgl. Henderson & Lewis 1998b).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Relevanz der Bodenfeuchte im Wasserkreislauf ein und erläutert die Zielsetzung sowie die methodische Vorgehensweise der Arbeit zur Ableitung dieser aus SIR-C-Daten.
2. Radarerkundung: Es werden die physikalischen Grundlagen der Radarsysteme (RAR und SAR) sowie die wesentlichen Einflussfaktoren wie Frequenz, Polarisation und Oberflächenbeschaffenheit auf die Rückstreuung beschrieben.
3. Die SIR-C/X-SAR Mission: Dieses Kapitel liefert eine detaillierte Beschreibung der Shuttle Imaging Radar-Mission, ihrer technischen Spezifikationen und der wissenschaftlichen Bedeutung der gewonnenen Daten.
4. Ableitung der Bodenfeuchte aus Radardaten: Hier werden die theoretischen Modelle von Oh et al. (1992) und Chen et al. (1995) vorgestellt, die zur quantitativen Bestimmung der Bodenfeuchte aus Radar-Rückstreukoeffizienten dienen.
5. Die Untersuchungsgebiete: Das Kapitel charakterisiert die Testgebiete Nicholson und Wolf Creek im Nord-Westen Australiens hinsichtlich ihrer klimatischen Bedingungen, Vegetation und Bodentypen.
6. Vorverarbeitung der SIR-C Daten: Die notwendigen Schritte wie Datenselektion, Multilook-Prozessierung und Filterung zur Vorbereitung der Rohdaten für die spätere Modellierung werden erläutert.
7. Ergebnisse: Die abgeleiteten Bodenfeuchtekarten beider Gebiete werden präsentiert und mittels statistischer Analysen (u.a. Hauptkomponentenanalyse) diskutiert und bewertet.
8. Zusammenfassung und Bewertung der Ergebnisse: Das Kapitel resümiert die Eignung der angewandten Modelle und gibt eine kritische Einschätzung der erzielten Resultate.
9. Ausblick: Hier werden Anforderungen an zukünftige Forschungsarbeiten und das Potenzial neuer SAR-Satellitensysteme für ökologische Fragestellungen formuliert.
Schlüsselwörter
Bodenfeuchte, SIR-C, SAR, Fernerkundung, Radarerkundung, Rückstreuung, Bodenfeuchtemodell, Polarisation, Oberflächenrauhigkeit, Dielektrizitätskonstante, Hauptkomponentenanalyse, Nord-West-Australien, Mikrowellen, Vegetationskorrektur, Fernerkundungsdaten
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundlegend?
Die Arbeit befasst sich mit der Nutzung von radarfernerkundlichen Daten, speziell der SIR-C-Mission, zur Bestimmung der Bodenfeuchte in ariden Gebieten Australiens.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die Schwerpunkte liegen auf der Radarphysik, der Modellierung von Bodenoberflächeneigenschaften und der Interpretation von vollpolarimetrischen SAR-Daten für hydrologische Fragestellungen.
Was ist die primäre Forschungsfrage?
Wie gut lassen sich mittels existierender semi-empirischer Modelle (Oh et al., Chen et al.) aus luftgestützten SIR-C-Radardaten flächendeckende Aussagen über die Bodenfeuchte in unterschiedlichen australischen Klimazonen treffen?
Welche wissenschaftliche Methode wird primär verwendet?
Es kommen Inversionsmodelle zum Einsatz, die Rückstreukoeffizienten in Bodenfeuchtewerte übersetzen, ergänzt durch eine statistische Hauptkomponentenanalyse zur Trennung von Oberflächen- und Volumenstreuung.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Neben den theoretischen Grundlagen der Radartechnik werden die Vorverarbeitungsschritte der Daten, die detaillierte Beschreibung der Testgebiete sowie die Anwendung und Validierung der Modelle auf die ausgewählten Szenen detailliert dokumentiert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit am besten?
Bodenfeuchte, SAR, Radarerkundung, Rückstreuung, Modellierung, Polarisation, Hauptkomponentenanalyse und Fernerkundung.
Warum ist eine vegetationsspezifische Korrektur in den Testgebieten problematisch?
Aufgrund fehlender aktueller Felddaten und der komplexen Interaktion zwischen Vegetation (insbesondere bei Sklerophyll-Savannen) und Radarsignal lässt sich der Einfluss des Bewuchses nur schwer isolieren, was die Genauigkeit der Bodenfeuchteschätzung beeinträchtigt.
Wie bewertet der Autor den Einsatz des Chen-Modells im Vergleich zum Oh-Modell?
Das Chen-Modell wird zwar als tendenziell geeigneter für die Differenzierung trockener und feuchterer Bereiche angesehen, beide Modelle liefern jedoch in den untersuchten Testgebieten teils unrealistische absolute Bodenfeuchtewerte, was primär auf den hohen Skelettanteil der Böden zurückgeführt wird.
- Quote paper
- Martin Over (Author), 2001, Ableitung der Bodenfeuchte aus SIR-C Daten am Beispiel NW-Australiens, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/5897
