Käesolev brošüür annab selge ülevaate Maa seirest Euroopa Copernicus programmi raames. Brošüür tutvustab Sentinel-satelliite – „kosmoses asuvaid valvureid” – ja nende ülesandeid Maa kliima, keskkonna ja muutuste seirel. Lisaks tehnilistele põhialustele, nagu resolutsioon, spektrid ja piltide tõlgendamine, näitab brošüür praktilisi näiteid satelliitpiltide kasutamise kohta koolitundides, näiteks geograafia, bioloogia, füüsika või infotehnoloogia tundides. Samuti selgitab brošüür praeguseid haridusprojekte, vabalt kättesaadavaid andmeportaale ja tarkvaravahendeid, nagu SNAP. Seega pakub brošüür väärtuslikke ideid satelliidiandmete kasutamise kohta klassiruumis meediapädevuse, kriitilise mõtlemise ja praktilise õppimise edendamiseks.
Cette brochure présente de manière claire l’observation de la Terre dans le cadre du programme européen Copernicus. Elle décrit les satellites Sentinel – les « Sentinelles de l’espace » – et leurs missions d’observation du climat, de l’environnement et des changements sur Terre. Outre les notions techniques de base telles que la résolution, les spectres et l’interprétation des images, la brochure présente des exemples concrets d’utilisation des images satellites dans les cours scolaires, par exemple en géographie, en biologie, en physique ou en informatique. Elle présente également des projets éducatifs en cours, des portails de données librement accessibles et des outils logiciels tels que SNAP. La brochure fournit ainsi des idées précieuses sur la manière dont les données satellitaires peuvent être utilisées en classe pour promouvoir l’éducation aux médias, la pensée critique et l’apprentissage pratique.
This booklet provides a clear introduction to Earth observation with the European Copernicus programme. It introduces the Sentinel satellites – the “Sentinels in Space” – and their tasks in observing the climate, environment and changes on Earth. In addition to technical basics such as resolution, spectra and image interpretation, the booklet shows practical examples of how satellite images can be used in school lessons – for example, in geography, biology, physics or computer science. It also explains current educational projects, freely available data portals and software tools such as SNAP. The booklet thus provides valuable ideas on how satellite data can be used in the classroom to promote media literacy, critical thinking and practical learning.
Dieses Booklet bietet einen anschaulichen Einstieg in die Erdbeobachtung mit dem europäischen Copernicus-Programm. Vorgestellt werden die Sentinel-Satelliten – die „Wächter im All“ – und ihre Aufgaben bei der Beobachtung von Klima, Umwelt und Veränderungen auf der Erde. Neben den technischen Grundlagen wie Auflösung, Spektren und Bildinterpretation zeigt das Heft praxisnahe Beispiele, wie Satellitenbilder im Schulunterricht eingesetzt werden können – etwa in Geographie, Biologie, Physik oder Informatik. Zudem werden aktuelle Bildungsprojekte, frei verfügbare Datenportale und Software-Tools wie SNAP erläutert. So liefert das Booklet wertvolle Impulse, wie Satellitendaten zur Förderung von Medienkompetenz, kritischem Denken und praxisnahem Lernen im Unterricht genutzt werden können.
Digitale Bilder gehören im Zeitalter von Digitalkameras, Smartphones und Internet zu unserem Alltag. Aber wie sind digitale Bilder aufgebaut und welche Informationen sind darin enthalten? Das Lernmodul “1, 0 – Spalte, Reihe, Bild” geht dieser Frage auf den Grund und deckt dabei auf, wie sich ein Bild aus einzelnen Pixeln zusammensetzt und wie der Computer die in diesen Pixeln enthaltenen Informationen abspeichert. Dabei wird ausgehend vom binären Zahlensystem hergeleitet, wie der Computer Informationen in Bits und Bytes speichert und wie diese – letztlich nur als 1 und 0 vorliegenden Zahlen – in Form eines Bildes für das menschliche Auge sichtbar und interpretierbar gemacht werden können. Hierdurch wird wichtiges Grundlagenwissen in der Fernerkundung vermittelt. Im Zentrum des Lernmoduls steht ein digitales Luftbild, das einige Mängel aufweist und von den Schüler/Innen korrigiert werden soll. Im Übrigen ist die Technik der digitalen Fotografie im Zusammenhang mit der Raumfahrt und Erdbeobachtung entwickelt worden und wird dort schon seit den 1970er Jahren eingesetzt – das bis in die 1960er Jahre übliche Abwerfen der Filmrollen mit Wiedereintrittskapseln war doch recht umständlich.
Klassen: 12
Bearbeitungszeit: 2 Stunden
Niveau: aufbauend
Voraussetzungen: keine
Themen: Bit & Byte, Histogramm, binäre Zahlen, digitale Bilder
Autoren: Roland Goetzke, Henryk Hodam
Ziele:
Der Aufbau eines digitalen Bildes soll erklärt werden können.
Das binäre Zahlensystem soll angewendet und binäre Zahlen in Dezimalzahlen umgerechnet werden.
Der Wertebereich von 8 Bit soll benannt werden können.
Die Schüler/Innen manipulieren Grauwerte eines digitalen Bildes durch die Änderung der Grauwerte einzelner Pixel und durch Histogrammstreckung.
Es soll erklärt werden können, was ein Histogramm ist.
Wie genau wir unsere Umwelt mit Hilfe von Satelliten beobachten können, hängt maßgeblich von verschiedenen Eigenschaften ihrer Sensoren ab, denn diese entscheiden darüber, wie detailliert Informationen über die Erdoberfläche aufgezeichnet werden. Aber warum verwendet die Fernerkundung nicht einfach nur Sensoren mit einer hohen Auflösung, um uns eine detailgenaue Abbildung der Erdoberfläche zu ermöglichen?
Bilder lassen sich im RGB-Farbraum leicht manipulieren, in dem Helligkeit, Sättigung und Kontrast geändert werden. Bei Satellitenbildern geht dies sogar über RGB hinaus. In der App lässt sich ein Bild des Ätna, geschossen vom ISS-gebundenen DESIS-Sensor, nicht nur in seinem Aussehen verändern, sondern auch in seiner Kanalkombination – denn Satelliten sehen mehr!
Im Arbeitsblatt wird u.a. mit Pseudocode und Programmierung in Java die funktionale und objektorientierte Programmierung geübt, die Manipulation eines RGB-Bildes implementiert und im Kontext der Data Literary analysiert.
Auf der ISS befinden sich zahlreiche Bildsensoren, also Kameras, die die Erde auf verschiedene Arten aufnehmen. Diese Bilddaten müssen aber auch zur Erde gesendet, dort empfangen und gespeichert werden. Um Speicherplatz zu sparen, können die Bilddaten auf verschiedene Weisen komprimiert werden.
In diesem Arbeitsblatt, App und Programmieraufgabe geht es beispielhaft um die Kompressionsverfahren Farbreduktion, Redundanz-/Ähnlichkeitssuche, und Farbunterabtastung, die auf DESIS-Hyperspektralbilder angewendet werden. Somit werden verlustfreie und verlustbehaftete Bildkompression diskutiert und verglichen. Ein Beispiel wird als rekursiver Algorithmus in einer Python-Programmieraufgabe implementiert und mit seiner iterativen Alternative verglichen.
