Ein Forscherteam der TU München hat mittels Radarsatelliten TerraSAR-X vierdimensionale Punktwolken von Berlin, Las Vegas, Paris und Washington, D.C. erstellt.
Prof. Xiaoxiang Zhu, Professorin für Signalverarbeitung in der Erdbeobachtung an der Technischen Universität München, hat gemeinsam mit ihrem Team ein Verfahren entwickelt, mit dem sich potenzielle Gefahren in Städten via Radarsatellit frühzeitig erkennen lassen. Die TUM-Professorin kooperiert mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), an dem sie auch eine eigene Arbeitsgruppe leitet. Das DLR ist für Betrieb und Nutzung des Satelliten für wissenschaftliche Zwecke zuständig.
Anhand der neuen Satelliten- Tomographie können Forscher die Stadt Berlin in 3D kartieren und Deformationen und Senkungen auf den Millimeter genau erfassen. Foto: TUM, DLR
Die Daten für das detaillierte Bild der Städte liefert der Radarsatellit TerraSAR-X, der die Erde seit 2007 in einer Höhe von etwa 500 Kilometern umkreist und dabei Mikrowellenimpulse zur Erde sendet und deren Echo wieder auffängt. „Diese Messungen ergeben zunächst einmal nur ein zweidimensionales Bild mit einer Auflösung von einem Meter“, erklärt Zhu. „Dass die Aussagekraft der Bilder begrenzt ist, liegt daran, dass sich die Reflexionen verschiedener Objekte, die gleich weit vom Satelliten entfernt sind, überlagern. Dieser Effekt reduziert die dreidimensionale Welt auf ein zweidimensionales Bild.“
Mit Hilfe eines von ihr entwickelten Algorithmus konnte Zhu nicht nur die dritte und sogar die vierte Dimension (Zeit) rekonstruieren, sondern auch gleich einen Weltrekord aufstellen: Drei Millionen Messpunkte errechnete der Computer pro Quadratkilometer. Daraus lassen sich hochpräzise, vierdimensionale Punktwolken erstellen.
Städte in der 4. Dimension
Der Trick dabei: Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler nutzen leicht verschiedene Blickwinkel des Satelliten, der jede Region der Erde im Rhythmus von elf Tagen überfliegt. Allerdings ist seine Position nicht immer exakt dieselbe. Diese Orbitvariationen von etwa 250 Metern nutzen die Forscherinnen und Forscher bei der Radartomographie aus, um die Lage jedes Punkts im dreidimensionalen Raum zu messen. Dazu werden verschiedene Messungen aus unterschiedlichen Richtungen zu einem dreidimensionalen Bild zusammengeführt, ähnlich wie bei der Computertomographie.
„Da dieses Verfahren in der dritten Dimension nur eine schlechte Auflösung liefert, setzen wir zusätzlich Compressive Sensing-Methoden ein, mit denen sich die Auflösung um das 15fache verbessern lässt“, sagt Zhu. Mit den Radarwellen des TerraSAR-X können die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler Strukturen auf der Oberfläche sehr genau erfassen: beispielsweise die Form und Höhe von Gebäuden.
Für Berlin, Las Vegas, Paris und Washington, D.C. wurden auf diese Weise hochpräzise 3D-Modelle errechnet. Nachdem die verwendeten Radarbilder im Abstand von je elf Tagen aufgenommen werden, lässt sich auch die zeitliche Veränderung – und damit die vierte Dimension – sichtbar machen. Das 4D-Modell, das so entsteht, zeigt kleinste Veränderungen mit einer Genauigkeit eines Bruchteils der Radarwellenlänge. So lassen sich beispielsweise die thermische Ausdehnung von Gebäuden im Sommer oder Deformationen, die durch eine Senkung des Untergrunds verursacht werden, mit einer Präzision von zirka einem Millimeter pro Jahr erfassen.
Zhu: „Die Methode eignet sich, um Gefahrenpunkte aufzuspüren. Satellitentechnik kann damit einen wichtigen Beitrag dazu leisten, Gebäude und Infrastruktur in Städten sicherer zu machen.“ Künftig wollen die Forscherinnen und Forscher den Metropolen sogar beim Wachsen zusehen. Im ERC Projekt „So2Sat“, das gerade gestartet ist, werden alle Ballungsgebiete der Welt kartiert und langfristig beobachtet. Schwerpunkt der Untersuchungen sind die Schwellenländer, wo innerhalb kürzester Zeit ganze Stadtteile aus dem Boden wachsen.
Erstmals wollen Zhu und ihr Team mehrere verschiedene Big Data-Quellen nutzen: Messungen von Satelliten werden kombiniert mit Kartenmaterial aus Open Street Map und dem schier unbegrenzten Strom von Bildern, Texten und Aktivitätsmustern aus sozialen Netzwerken. Bei der Auswertung der gewaltigen Datenmenge werden die Forscher vom Leibniz Rechenzentrum unterstützt.