Satellitenfernerkundung

Satellitenfernerkundung ist die Gewinnung geowissenschaftlicher, meteorologischer oder wirtschaftlicher Informationen über die Erdoberfläche und ihre Umgebung mittels Sensoren, die an Satelliten im Orbit installiert sind. Die Technik nutzt sowohl reflektiertes Sonnenlicht als auch von Satelliten ausgesendete Strahlung und umfasst räumliche, spektrale und zeitliche Analysen.

Seit den ersten Weltraumexperimenten in den 1950er und 1960er Jahren entwickelte sich das Feld rasant. Bedeutende Meilensteine sind die Landsat-Programme ab 1972, die kontinuierliche multispektrale Erdbeobachtung liefern, sowie die heutige Copernicus-Initiative mit Sentinel-Satelliten. Kommerzielle Konstellationen ermöglichen aktuelle, hochauflösende Bilder und spezialisierte Produkte.

Man unterscheidet passives Remote Sensing, das auf dem Sonnenlicht basiert, und aktives Remote Sensing, bei dem Messsignale (z. B. Radar) ausgesendet und die zurückgesendete Strahlung gemessen wird. Sensoren erfassen spektrale Bänder im sichtbaren, nahen und fernen Infrarot sowie Radar- oder Laserstrahlung. Multispektrale, hyperspektrale und panchromatische Sensoren liefern unterschiedliche Gewebe- und Oberflächeninformationen; SAR erlaubt Aufnahmen unabhängig von Wetter und Tag.

Satelliten in sun-synchronous oder geostationären Orbits, darunter Landsat, Sentinel-1/2/3, Terra/Aqua MODIS, liefern frei verfügbare Daten. Neben staatlichen Programmen gibt es kommerzielle Konstellationen (Planet, Maxar). Typische Produkte sind Orthophotos, Vegetationsindices (z. B. NDVI), Landnutzer- und Landbedeckungskarten sowie digitale Geländemodelle aus Radar- oder Luftbilddaten.

Anwendungsfelder umfassen Landwirtschaft, Umwelt- und Ressourcenkontrolle, Stadt- und Infrastrukturplanung, Katastrophenhilfe, Klimaforschung sowie Meeres- und Eisbeobachtung. Zu den Vorteilen gehören große Flächenabdeckung, regelmäßige Wiederholungsintervalle und Betriebsunabhängigkeit vom Wetter (bei Radar). Einschränkungen sind begrenzte räumliche Auflösung, Kosten, Datenzugangsverzögerungen und hoher Verarbeitungsaufwand. Zukünftig spielen höhere Auflösung, Sensorfusion, KI-Auswertung und vermehrte Nutzung kommerzieller Sensorik eine wachsende Rolle.