Visualisierung und Analyse von Satellitenbildern mit der EnMAP-Box (fossgis2020)
Die EnMAP-Box ist ein QGIS Plugin zur Visualisierung und Analyse von multi- und hyperspektralen Fernerkundungsdaten. In der Session werden die wichtigsten Konzepte und Funktionalitäten anhand praktischer Beispiele live demonstriert.
Erdbeobachtungsdaten stellen eine immer wichtigere Grundlage für raumbezogene Analysen in Wirtschaft und Wissenschaft dar. Gleichzeitig steigt ihre Verfügbarkeit infolge neuer Fernerkundungssatelliten und offener Datenzugangsrichtlinien stetig an. Erdbeobachtungsprogramme wie das europäische Copernicus der ESA und das amerikanische Landsat der NASA/USGS erfassen multispektrale Fernerkundungsdaten flächendeckend weltweit und mit hoher zeitlicher Dichte. Komplementär dazu liefern hyperspektrale Satellitenmissionen, wie die deutsche EnMAP Mission (www.enmap.org), Daten mit hoher spektraler Auflösung.
Diese Entwicklung hat auch die Nachfrage nach freier und quelloffener Software zur Analyse großer und mehrdimensionaler Rasterdatenmengen in Kombination mit anderen GIS-Daten erhöht. Da die Anforderungen einer professionellen Fernerkundungsanalyse oft über die Möglichkeiten klassischer GIS-Software hinausgehen, entwickelt die Humboldt-Universität zu Berlin seit mehr als 10 Jahren die EnMAP-Box, die seit 2019 als QGIS Plugin zur Verfügung steht.
In der Demo-Session werden die EnMAP-Box und ihre Möglichkeiten anhand der folgenden Themen vorgestellt:
• Multi- und Hyperspektrale Daten: was ist das?
• Wo bekomme ich Landsat oder Sentinel Daten her, und wie kann ich sie sinnvoll visualisieren?
• Kunstrasen, Wiese, Wald, Asphalt: Spektrale Eigenschaften unterschiedlicher Oberflächen und Landbedeckungen
• Erstellung und Verwalten von Spektralbibliotheken: in situ, im Bild oder im Labor: wo kommen meine Spektren her?
• Maschinelles Lernen einfach: Erstellung einer Landnutzungskarte mittels Random Forest oder Support Vector Machines Classification
• Automatisieren einer Prozessierungskette mit Hilfe des QGIS Processing Frameworks: so einfach lassen sich EnMAP-Box Algorithmen zu einem Workflow kombinieren
• EnMAP-Box für Programmierer: Möglichkeiten der EnMAP-Box Python API
Referenzen:
https://enmap-box.readthedocs.io
http://www.enmap.org
The EnMAP-Box project is part of the EnMAP Core Science Team activities (www.enmap.org), funded by the German Aerospace Center (DLR) and granted by the Federal Ministry of Economic Affairs and Energy (BMWi, grant no. 50EE1529).
about this event: https://pretalx.com/fossgis2020/talk/ZXTALA/
