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UP: Umweltphysik

UP 1: Atmosphärenphysik

UP 1.5: Vortrag

Montag, 15. März 1999, 11:15–11:30, KO

Wolkenklassifizierung mittels Bildsequenzanalyse auf GOME-Daten — •Mark Wenig¹, Bernd Jähne² und Ulrich Platt¹ — ¹Institute für Umweltphysik, INF 366, 69120 Heidelberg — ²Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen, INF 368, 69120 Heidelberg

Es wird ein Algorithmus vorgestellt, der mittels Farbraum- und Bildsequenzanalyse aus Satellitendaten einen Bewölkungsgrad berechnet. Als Datengrundlage dienen spektroskopische Aufnahmen der Erde, die vom GOME-Instrument (Global Ozone Monitoring Experiment) an Bord des Satelliten ERS-2 aufgenommen wurden. Der Algorithmus benutzt die Daten aus drei Wellenlängenbereichen, die sogenannten PMD-Daten (Polarization Monitoring Device).

Es werden zwei charakteristische Eigenschaften von Wolken ausgenutzt, erstens, daß sie weiß sind und zweitens, daß sie zeitlichen Variationen unterworfen sind. Die PMD-Daten können als RGB-Farbbilder interpretiert werden, so daß eine Farbraumanalyse zur Wolkenklassifizierung dienen kann. Nach dieser Vorklassifizierung wird ein iteratives Fixpunktverfahren auf PMD-Bildsequenzen angewendet, um globale Referenzbilder der wolkenfreien Erdoberfläche und der maximalen Bewölkungssituation zu erzeugen. Durch Vergleich eines PMD-Bildes mit diesen beiden Referenzen kann der Anteil des Lichtes, das an der Erdoberfläche reflektiert wurde und der Anteil des Lichtes, das durch Wolken reflektiert wurde, und somit der Bewölkungsgrad berechnet werden.

Die Ergebnisse dieser Methode werden mit anderen Wolkendetektionsalgorithmen verglichen (ICFA, ACFA). Im Rahmen einer Spurenstoffauswertung mittels der DOAS-Methode (Differentielle Optische Absorptionsspektroskopie) ist eine detaillierte Kenntnis des Lichtweges notwendig, die stark von der Bewölkungssituation abhängt.