Forschung TP Fernerkundung

MainPro Versiegelung

Im Rahmen des MainPro-Projekts wurde die Oberflächenversiegelung systematisch erfasst. Hierfür kamen hochauflösende optische Satellitendaten der Copernicus-Mission Sentinel-2 zum Einsatz. Auf Basis von Daten des amtlichen Liegenschaftskatasters (ALKIS) wurde ein maschinelles Lernverfahren (Random Forest) trainiert, um aus den Satellitenbildern die jährliche Versiegelungsfläche für den Zeitraum 2017 bis 2024 mit einer räumlichen Auflösung von 10 m abzuleiten.

MainPro Sturzflutrisiko

Außerdem wurde im Zuge des Projekts erstmals eine flächendeckende Analyse des Sturzflutrisikos durchgeführt. Auf Grundlage statistischer und hydrographischer Parameter kam ein maschinelles Lernverfahren zum Einsatz, um die Wahrscheinlichkeit einer Überflutung infolge von Sturzflutereignissen zu bestimmen. Die Berechnungen basieren dabei auf einem digitalen Geländemodell mit einer räumlichen Auflösung von 30 m.

MainPro Trendanalyse Vegetationsindizes

Außerdem wurde auf Grundlage von Daten verschiedener optischer Fernerkundungssatelliten der NASA und ESA die zeitlichen Entwicklungen ausgewählter Vegetationsindizes umfassend analysiert. Ziel war es, Veränderungen in der Vegetationsdynamik sowie langfristige Trends in der Pflanzenbedeckung und -vitalität zu erfassen und zu bewerten. Im Fokus standen dabei insbesondere der Blattflächenindex (LAI – Leaf Area Index), der Rückschlüsse auf die Biomasse und Struktur der Vegetation ermöglicht, sowie der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), der als etablierter Indikator für den Zustand und die Aktivität der Vegetation gilt.

Visualisierung der Ergebnisse in WebGIS-Platform

Die Ergebnisse können gesammelt über eine öffentlich zugängliche WebGIS-Plattform eingesehen werden. Darüber hinaus stehen dort weitere relevante räumliche Datensätze zur Verfügung, darunter Informationen zu potenziellen Fließwegen bei Starkregen, bereitgestellt vom Bayerischen Landesamt für Umwelt (LfU Bayern) sowie Daten zur Einwohnerzahl aus der Zensuserhebung 2022 des Statistischen Bundesamt (Destatis). Ergänzend bietet die Plattform die Möglichkeit, Satellitenbilder für individuell wählbare Zeiträume zu visualisieren und somit eigene einfache zeitliche Analysen durchzuführen.

Erhebung von Drohnendaten

Neben der großräumigen Analyse verschiedener Oberflächenparameter werden im Rahmen von MainPro auch sehr hochaufgelöste Daten mithilfe von Drohnen (Unmanned Aerial Vehicles – UAVs) erfasst. Diese Datenerhebungen erfolgten beispielsweise vor und nach dem Bau der Rückhaltebecken im Universitätswald bei Wagenhausen, um Veränderungen präzise und mit besonders hoher räumlicher Auflösung zu dokumentieren und bewerten zu können. Zum Einsatz kommen dabei unterschiedliche Sensorsysteme, darunter Laserscanner und multispektrale Sensoren, die eine detaillierte Erfassung von Gelände- und Vegetationsstrukturen ermöglichen. Ergänzend werden verschiedene Flugplattformen genutzt, um die Datenerhebung flexibel an die jeweiligen Anforderungen anzupassen (siehe Abbildung).