500 Terabyte komprimiert in einem Bild

Abgebildet ist der globale TimeScan Landsat 2015 Datensatz, dargestellt als Falschfarbenkomposit aus temporalem Mittelwert des Bebauungsindex (NDBI) in rot, des Vegetationsindex (NDVI) in grün und des Wasserindex (NDWI) in blau. Bild: DLR

Abgebildet ist der globale TimeScan Landsat 2015 Datensatz, dargestellt als Falschfarbenkomposit aus temporalem Mittelwert des Bebauungsindex (NDBI) in rot, des Vegetationsindex (NDVI) in grün und des Wasserindex (NDWI) in blau. Bild: DLR

Vor dem Hintergrund, dass die Satellitenmissionen Sentinel-1, -2 und -3 des europäischen Copernicus-Programms bis Ende 2017 ein tägliches Datenvolumen von mehr als 20 Terabyte generieren, haben Wissenschaftler am Earth Observation Center (EOC) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Oberpfaffenhofen ein neues Auswertungsverfahren entwickelt und erfolgreich getestet. Mit Hilfe des sogenannten TimeScan-Prozessors wird aus einer Vielzahl von Satellitenaufnahmen, die über einen längeren Zeitraum aufgenommen wurden, ein einziges Informationsprodukt herausgearbeitet. Für den Test wurden über 450.000 Aufnahmen des amerikanischen Landsat-Satelliten aus dem Zeitraum 2013 bis 2015 verarbeitet und jetzt als „TimeScan-Landsat-2015“-Produkt veröffentlicht.

TimeScan-Landsat-2015 ist ein bislang einzigartiger globaler Datensatz, der in kompakter Form Informationen über die Beschaffenheit der Landoberfläche liefert. Die rund 500 Terabyte an Einzelaufnahmen wurden auf ein Zwanzigstel der ursprünglichen Größe komprimiert und können nun in Form eines globalen, wolkenfreien Datensatzes dargestellt werden. Die Entwicklung soll Wissenschaftler und Entscheidungsträger in Planungs- und Umweltbehörden unterstützen und unter anderem zu einem besseren Verständnis des weltweiten Phänomens der Urbanisierung beitragen. Sobald umfassende globale Zeitserien an Sentinel-Daten vorliegen sollen diese auch als TimeScan-Datensätze verfügbar gemacht werden. Diese bieten auch außerhalb des urbanen Kontexte ein großes Potenzial für ein breites Anwendungsspektrum, zum Beispiel für Forschungsfragen des globalen Wandels mit Bezug auf Landbedeckungsund Landnutzungskartierungen, Landwirtschaft, Forstwirtschaft, Überwachung von Polar- und Küstenregionen, Risikomanagement, Katastrophenvorsorge oder Ressourcenmanagement.

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