Lernmaterialien

Erdbeobachtungssatelliten liefern täglich enorme Mengen an Bilddaten. Doch wie erkennt man automatisch, ob ein Pixel Vegetation, eine Straße oder eine Siedlung zeigt? In diesem Video erklären wir anhand eines einfachen Beispiels, wie künstliche neuronale Netzwerke (Artificial Neural Networks, ANN) funktionieren. Wir bauen Schritt für Schritt ein kleines „künstliches Gehirn“, das anhand der RGB-Farbwerte eines Pixels entscheidet, ob es sich eher um Vegetation oder eine versiegelte Fläche handelt. Dabei lernen wir die wichtigsten Bausteine eines neuronalen Netzes kennen: Input…

Licht unterschiedlicher Wellenlängen wird kombiniert und als Farben dargestellt, um verborgene Eigenschaften der Erdoberfläche sichtbar zu machen – so entstehen Falschfarbenbilder. Vegetation, Wasser, Boden und menschliche Strukturen reflektieren das Licht unterschiedlich in diesen Spektralbändern, sodass sie in Falschfarbendarstellungen leicht voneinander zu unterscheiden sind. In diesem Video lernst du, wie Falschfarben in der Fernerkundung entstehen, welche Kombinationen verwendet werden und welche Informationen man daraus ableiten kann. Bleib dabei, um mehr zu entdecken!

Temperaturen zu messen ist nichts Ungewöhnliches – ein Blick aufs Thermometer, und schon wissen wir, ob es Zeit für die Badesachen ist. Doch um globale Herausforderungen wie den Klimawandel zu verstehen, reicht der Blick vor die Haustür nicht aus. Dafür benötigen wir Daten aus den entlegensten Winkeln der Erde – auch aus dem All! Hier kommt der Satellit Sentinel-3 ins Spiel. Er misst die Temperatur der Erdoberfläche aus 800 km Höhe, selbst mitten im Ozean. In diesem Video zeigen wir, wie Sentinel-3 funktioniert und warum seine Daten entscheidend für das Verständnis von Phänomenen wie…

In diesem Video untersuchen wir, wie spiegelnde und diffuse Reflexion funktionieren und wie Radarsatelliten diese nutzen, um die Erdoberfläche aus dem Weltraum zu beobachten. Wir erklären, warum glatte Oberflächen wie Wasser oder Straßen das Radar-Signal vom Satelliten weg reflektieren und dadurch als dunkle Pixel erscheinen, während raue Oberflächen wie Vegetation das Signal in viele Richtungen streuen, heller wirken und so detaillierte Informationen über die Beschaffenheit der Erde liefern. Dabei wird anschaulich gezeigt, wie diese unterschiedlichen Reflexionsarten in Radarbildern sichtbar…

Das Erzeugen scharfer Bilder aus dem All mit langwelligen elektromagnetischen Wellen stellt eine bedeutende technische Herausforderung dar. SAR, oder Synthetic Aperture Radar, ist eine Technologie, die es ermöglicht, die scheinbaren Grenzen der Physik zu überwinden. In diesem Video erfahrt ihr, wie SAR funktioniert und wie es physikalische Prinzipien nutzt, um physikalische Einschränkungen zu umgehen.

Die Physik der elektromagnetischen Wellen eröffnet der Fernerkundung nicht nur viele Möglichkeiten, sondern sorgt auch für gewisse Einschränkungen. Diese Einschränkungen besagen: Radarsatelliten können eigentlich nicht funktionieren! Warum? Das lässt sich, mathematisch und physikalisch, herleiten.

Satellitenbilder zeigen die Schönheit der Erde, ermöglichen neue Erkenntnisse in der Forschung und liefern wichtige Daten für zahlreiche Anwendungsbereiche. Doch was kann man auf ihnen wohl am häufigsten beobachten? Die Antwort: Wolken, Wolken und nochmals Wolken. Eine zeitlich lückenlose Beobachtung der Vorgänge auf der Erdoberfläche wird so natürlich erschwert. Doch es gibt Satelliten, für die Wolken kein Problem darstellen und die eine ganze Reihe von Eigenschaften haben, die sie zu wichtigen Werkzeugen für die Beobachtung unseres Planeten machen – die Radarsatelliten.