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Algenblüte im Trinkwasser

Algenblüten sind eine Bedrohung für die Gesundheit aller, die sich im betroffenen Gebiet aufhalten. In Süßwasserreservoirs gefährden Sie die Trinkwasserversorgung, aber auch den Tourismus und die Fischerei. Ausgelöst werden sie zum einen von landwirtschaftlichen Praktiken, andererseits werden sie von den Folgen des Klimawandels noch verstärkt.

Spezielle Satellitenbilder, sogenannte Hyperspektraldaten, können dabei helfen, verschiedene Algenarten zu identifizieren und zu quantifizieren. In diesem Lernmaterial wird am Beispiel der Rekord-Algenblüte im Eriesee in 2011 dargestellt, wie Algenblüten mit den Hyperspektraldaten des ISS-Sensors HICO untersucht werden. Die Schüler*innen lernen sowohl, die Hyperspektraldaten zu interpretieren, als auch auf deren Basis Maßnahmen für den kurz- und den längerfristigen Schutz der Bevölkerung und Umwelt zu ermitteln.

Die Algenblüte-App ist Teil der Columbus-Eye-App. Erhältlich kostenlos bei Google Play (Part “Algenblüte”)

Ziele: Die Schüler*innen lernen…

• Hyperspektrale Bilder zu beschreiben, zu analysieren und zu interpretieren,
• spektrale Signaturen und Indizes zur Identifikation von Schwebstoffen zu nutzen,
• natürliche und anthropogene Veränderungen von Ökosystemen zu unterscheiden,
• Ökosystem-Veränderungen im Klimawandel zu diskutieren

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Bildverarbeitung

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.

Die App kostenlos bei Google Play (Part “Bildverarbeitung”)

Die Schüler*innen…

  • beschreiben digitale Bilder im RGB-Farbraum,
  • implementieren Veränderungen in Bezug auf den Kontrast, die Sättigung und die Helligkeit erklären und dazugehörige Funktionen,
  • vertauschen Kanäle,
  • nehmen Bildverarbeitungen von Hyperspektralbildern in Form des NDVIs vor,
  • bewerten Daten im Rahmen von Data Literacy kritisch.

Jahrgangsstufe 11-13

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Daten-
kompression

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.

Die App kostenlos bei Google Play (Part “Datenkompression”)

Ziele: Die Schüler*innen…

  • beschreiben die Übertragung eines Satellitenbildes zur Erde,
  • erklären verschiedene Kompressionsverfahren,
  • beurteilen die Eignung der verschiedenen Kompressionsverfahren vor dem Hintergrund des Anwendungsbereichs und nehmen Stellung,
  • implementieren den Median-Cut als rekursive Möglichkeit zur Farbreduktion in Python,
  • und vergleichen ihn mit einem iterativen Verfahren.
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