Auswertung und Verfügbarkeit von Satellitenbildern

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Hallo liebe Hiveeye community, ich dachte ich schau mal wieder bei euch vorbei. Ihr seid mir seit dem Bits&Bäume in Berlin mit eurem coolen Projekt nicht mehr aus dem Kopf gegangen. Leider (und dafür schäme ich mich sehr) habe ich das Interview immer noch nicht fertig gemacht. Aber irgendwie kam immer wieder was dazwischen…
Was ich erzählen wollte: Jetzt arbeite ich im Institut für Biodiversitätsinformation in Ebern bei Bamberg. Wir arbeiten unter anderem in der Agrarlandschaftsforschung (ifbi.net). Dabei machen wir viel mit Wildbienen, Hummeln, Schwebfliegen und anderen Insektengruppen. Mein Schwerpunkt liegt dabei auf Strukturen in der Agrarlandschaft. Ich wollte mich mal erkundigen, wie sich eure Arbeit weiter entwickelt hat. Habt ihr schon was mit Fernerkundung gemacht? Genau so wie Belgiu & Csillik (2017) das beschreiben hatte ich mir das damals auch vorgestellt. sehr interessantes Paper! Das Argument, dass für Honigbienen nur Raps interessant ist, ist aber auch sinnvoll… Die Frage ist ja, was möchte man herausfinden und warum.
Wie wichtig sind denn Blühstreifen und blühende Randstrukturen bzw Ackerbeikräuter wie Mohn und Kornblumen für Honigbienen? Für Wildbienen sind natürlich die Nistmöglichkeiten in der Landschaft absolut wichtig, die spielen für Honigbienen ja nicht so eine große Rolle… Welches Blütenspektrum ist für Honigbienen denn am relevantesten?
Ich bin grade bisschen am Überlegen, ob wir och euch wir uns irgendwie zusammen arbeiten könnten. Vielleicht habt ihr ja auch Interesse… just in case wollte ich mal Bescheid sagen und anfragen. Wenn ja, meldet euch gerne.
Liebe Grüße
Phinni

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Hi Phinni,

schön dass Du Dich meldest.

No worries. Zukünftige Archäologen werden es irgendwann vom Speichermedium dekodieren und sich darüber freuen ;].

Schönes Ding. Bald geht es ja wieder los mit der Fliegerei. Viel Freude und Erfolg bei Euren schönen Projekten.

Auf der Ebene wie wir es hier angedacht hatten – noch nicht wirklich.

Generell finde ich die Datenkneterei weiterhin spannend, gern auch mal fortschrittlicher mit Daten, die von den Sentinels kommen. Leider geht mir ein wenig das Domänenwissen und damit auch die Einschätzung der jeweiligen Sinnhaftigkeit ab.

Aber ja, grundsätzliches Interesse besteht bei uns weiterhin. Software-mäßig haben sich mittlerweile einige Hiveeyes-Spinoffs bei https://github.com/earthobservations eingefunden, wo wir gemeinsam mit dem lieben @gutzbenj weiter am Thema “Gute offene (Umwelt-)Daten für alle” arbeiten, @wtf und @einsiedlerkrebs ebenso noch mit im Boot und wir versuchen, die Pflege und Wartung unseres Datenmischwerk auf https://weather.hiveeyes.org/ weiterhin aufrecht zu erhalten. Ab und an schneien auch mal Gäste rein und fragen z.B. nach Air quality information for Sheffield (GB) - Air quality data - Panodata Community – aber das ist ja ein leicht anderes Thema, bei dem es nicht per se um Bienen und Insekten geht [1].

@wtf’s neuliches Update bei Temperatursummen in der Imkerei - #40 by limago aufgrund des Impulses von @limago passt da schon eher dazu. Bedankt!

Vielleicht schreiben ja die anderen auch noch was dazu hier rein und wir kommen bei kollektivem Interesse mal bei Gelegenheit auf eine Telefonkonferenz zum Ideen sammeln zusammen?

Liebe Grüße,
Andreas.

  1. Es stellt sich heraus, vielleicht doch: Wissenschaftliche Forschungsarbeiten im Bereich der Bienenkunde und Datenimkerei - #11 by Andreas ↩︎

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Blühstreifen, Hecken usw. sind wichtig für die Bienen. Schön wäre natürlich eine “Speiselandkarte” für Bienen zu haben, damit könnte man überlegen:

  • wo fehlen Bienenvölker z.B. zur Bestäubung, meist haben das für Feldfrüchte die Landwirte im Blick, da mit besserer Bestäubung auch die Erntemenge steigt
  • als Imker könnte man schauen wo gute Tracht ist und wo man mit den Bienen hinwandern könnte

Alles steht und fällt aber imo mit der Auflösung der Bilder und ob wir hier mit Satelitendaten so glücklich werden … wie schon oben gesagt sind Trachtvorhersagen sehr vom lokalen und aktuellen Wetter abhängig. Raps, obwohl er blüht wird bei “gutem” Wetter / genügend Bodenfeuchte deutlich besser honigen als an kalten Tagen und trockenen Standorten.

Viele Tracht-Pflanzen (Linde, Honigtautrachten, Bewuchs unter Bäumen / Hecken) wird man selbst mit Drohnen vermutlich nur schwer als gerade Nektar spendend identifizieren könnten.

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Hier habe ich einige niedrigschwellige Angebote beleuchtet, um die Daten near-realtime interaktiv zu sichten.

Obgleich dieser grandiosen Technik gilt vermutlich aber weiterhin:

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Hier konnte ich noch ein paar interessante Papers, Conference Proceedings und Technical Notes entdecken, die u.U. grob in die Richtung gehen, in die wir schauen.

Mapping pollination types with remote sensing

Potential of Sentinel-2 and SPOT5 (Take5) time series for the estimation of grasslands biodiversity indices

Modelling patterns of pollinator species richness and diversity using satellite image texture

Effects of landscape complexity on pollinators are moderated by pollinators’ association with mass-flowering crops

Prediction of plant diversity in grasslands using Sentinel-1 and -2 satellite image time series

Monitoring Plant Functional Diversity Using the Reflectance and Echo from Space

Assessing Spatial Limits of Sentinel-2 Data on Arable Crops in the Context of Checks by Monitoring

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Dort konnte ich noch ein Vorhaben im Rahmen des Copernicus Programms entdecken, die das Thema in die Anwendung bringen wollen. Es geht wohl im weitesten Sinne darum, “precision farming” (precise apiculture) zu betreiben, u.U. aber auch, das mit “pollinators protection” zu verbinden.

Das Projekt wurde bereits 2017 im Rahmen der DLR Energy & Environmental Challenge vorgestellt und wanderte nun 2019 unter dem Namen “PASST” wohl in die Business-Sparte der ESA. Es scheint also einen kommerziellen Anstrich zu haben.

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Auch die Publikation “The Ever Growing Use of Copernicus across Europe’s Regions” des
NEREUS Netzwerks (Network of European Regions Using Space Technologies) streift das Thema entlang der effizienteren Gewinnung erneuerbarer Energien im Rahmen des COP4EE Vorhabens, durchaus aber mit dem Aspekt, dabei auf “pollinator-friendly crop cycles” zu optimieren.

Siehe Seite 91:

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Re @Phinni auch von meiner einer! (:

Uund gibts da noch nen Paper oder ähnliches, was Du empfehlen kannst? Bzw wo lässt sich Belgiu & Csillik finden? [Edit: Ach, dit hatt ich dato ja ausgegraben.]

Ich hatte nach unserer Begegnung mal spaßeshalber das Sat-Spektrums-Plugin für qgis von hatari ausprobiert; mittels derer Videoanleitungen kam man ganz Kochrezepts-mäßig schön zu einer eigenen Klassifikation von Oberflächen. Aber weiter als bis nem ersten-einfachen Ausprobieren von ner Differenzierung von Asphalt/Ziegeldach/Wald innerhalb eines Aufnahme-Zeitpunkts reichte meine Ambition denn auch erstmal nicht.

Das ist natürlich spannend. Und über Wildbienen haben wir hier nicht viel zu bieten … im Bereich “Zählung” sind wa ja auch nicht groß unterwegs, oder?

@clemens wie isn dis mit Bäumen? Lindenhonig gibts ja auch – und die hatt ja auch ne Blütephase, die so ne Auswertung ja ausmachen kann.

Ach das is ja mal nen ganz lustiger umgedrehter Betrachtungswinkel! Bäm. Also hieße das erstmal die Frage zu klären “wie gut ist der ‘Bestäubungserfolg’ je Frucht”?

Na was ist denn nun alles “lecker”? Ick kenn mich ja nicht aus, aber wenn ick nach “Honigsorten” kieke, find ich: Raps, Linde, Akazie, Fichte, Sonnenblume, Löwenzahn, Edelkastanie, Tanne … welche Obstbäume sind denn relevant?

Oder richtung Imkererei nach Relevanz gefragt: Gibt es Statistiken/Umfragen “welche Honigsorten in welchen Mengen” so anfallen? (Wenn de jetz sagen solltest "aber dit gibts nur zu 0,0000quietsch Prozent mal im Glas.)

Richtung Satellitendatarei hab ich ja das dumpfe Gefühl, dass diese ganze “was wächst/menscht/gammelt-denn-da”-Kartiererei mehr und mehr Fahrt aufnimmt und man in Bälde auch hoffentlich die ein oder andere Aufbereitung anderer Leute als “Wikipedia-OSINT der Sat.-Auswerter” zur Verfügung haben könnte. Fragt sich natürlich immer in welcher Qualität, in welchen Zeuträumen, aber hast Du in die ne Richtung schon was mitbekommen @Phinni?

Geht runter bis auf 30m den Pixel, alles schick.

Dit ist ja nur gut zu wissen, sowas kann ja die Sensorik möglw. auch erfassen oder sicher dazu korreliererden?

Oh, da geht meinem Vernehmen nach so einiges, also etwa verschiedenen Baumarten zu differenzieren oder eben Blütestadien auszumachen oder anhand eines ersten Vegetationsverlaufs von ein paar Wochen sagen zu können was das wächst – eben solang die Anzahl an Möglichkeiten nicht allzusehr ausufert.

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Wir hatten hier mal was gesammelt, um es als “preset”-Filter auf die Phänologiedaten anzuwenden.

Jenes hier kennen wir ja bereits.

Und just gestern lief mir dieses über den Weg.

Das hattest Du damals aufgetrieben:

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Und nun gerade eben dieses:

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3 cm / px oder 30 cm px?? wie könnte man erkennen ob ein Baum blüht, gerade wenn z.B. die Blüten recht klein sind wie hier bei der Linde:

bluete-sommerlinde
bluete-sommerlinde1200×900 162 KB

cc-by-sa 3268zauber~commonswiki

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Eine schöne Übersichtsstudie:

Remote Sensing and Ecosystem Services: Current Status and Future Opportunities for the Study of Bees and Pollination-Related Services

Die Fern-Erkundung von Honigtau hat ganz offensichtlich bereits Bedeutung: an Honigtau entwickeln sich gerne Schwärzepilze (“Rußtau”), diese Verfärbung läßt sich im Satellitenbild erkennen. Außerdem besteht Honigtau aus mehreren Zuckerarten und auch Terpenen, alles gut brennbar - somit läßt sich durch die pilzbedingte Verfärbung im NIR-Bereich eine potenziell erhöhte Waldbrandgefahr abschätzen:

Detecting Burn Severity across Mediterranean Forest Types by Coupling Medium-Spatial Resolution Satellite Imagery and Field Data

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30m Realität = 1px Photo. Natürlich würde ich weder ne Detektion einer einzelnen Blüte noch eines einzelnen Baumes mit Blüten innerhalb von 30x30m erwarten. Wenn es sich allerdings um nen Wald, also um einen “zu 100% mit Linden gefüllten Pixel” handelt, denn haben wa ja nicht mehr “nur 100% nomales (Chlorophyll-)Blatt” in dem einen BIld (vor der Blüte), sondern sowas wie “nur 80-90% Chlorophyll-Blatt und 10-20% im Bild sind jetzt Blütenblätter und Blüten”. Und den Versuch das zu unterscheiden würd ich mal schon wagen. (Oder was meinst Du, @Phinni ?)

Andererseits wäre ja auch vielleicht schon allein die Information “hier wächst überhaupt Linde” interessant, @clemens !? wann die blüht verhält sich ja sicher halbwegs ähnlich zu den sonstigen phänologischen Beobachtungen in der Region. Aber da es ja auch verschiedene Lindensorten gibt die vielleicht leicht unterschiedlich im Timing blühen stieße das natürlich auch an seine Grenzen.

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Für diesen Thread möchte ich doch gern aus dem imkerlichen Thread Mollig warm trotz Minusgraden nebenan als kleines Beispiel für ne mögliche (eher forschende) Fragestellung @Thias zitieren:

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Super spannende Literatur habt ihr gefunden/ zusammengetragen. wow. Ich bin mich noch bisschen am Durchwursteln. Ich stehe der Fernerkundung zur Aussage über Biodiversität in der Landschaft nach wie vor etwas kritisch gegenüber, da ich die Arbeit im Feld total wichtig finde. Artenkenntnis und Einschätzungen vor Ort sind absolut wichtig. Andererseits passiert so viel in kurzer Zeit in so großer Skala, dass man gar nicht alles ablaufen kann. Ich denke, dass unterscheidungen zu verschiedenen Baumarten absolut möglich sind. Wahrscheinlich nicht zwischen allen Baumarten, aber Linde in Blüte sollte möglich sein.

also ja :slight_smile:
es können ja auch unterschiedliche Biotoptypen unterschieden werden, bzw der Versuch wird gewagt, Kartierungen digital mit RS zu machen.

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land cover classification as a web-map: VITO, Global Land Cover Viewer

Kurz zum Host: VITO ist wohl nen “unabhängig Institut” aus Belgien, das staatliche wie private Aufträge durchführt und auch eigene Patente anmeldet.

Leider lassen sich soweit ich das sehe keine Deeplinks setzen, aber mit ein paar Klicks findet sich dort ne grobe Klassifizierung von Vegetationen/Baumtypen. Wurde wohl für jedes Jahr von 2015 bis 2019 für Pixel von 100x100m berechnet.

Differenziert wird unter anderem (Übersetzungen aus der Hüfte von mir, ggf. fachlich inakkurat):

  • Immergrün ja/nein
  • Laub- oder Nadelbaum
  • offener/geschlossener Wald
  • Kräuter (!)
  • Buschland
  • feuchtes Buschland
  • Moos / Flechte
  • Getreide/Nutzpflanzen

Screenshot von ner Karte mit “all forest types”:

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image1361×618 423 KB

Nochmal die Legende:
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Statistische Auswertung der Waldtyp-Verteilung des Kartenausschnitts:

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Gibt auch die Möglichkeit Veränderungen über die Jahre auszuwerten/darzustellen…

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Geht weiter, auch von den VITO-Leuten … wenn die nicht mal Hoflieferant der EEA sind und drum eh recht viel Open* machen :slight_smile:

High Resolution Vegetation Phenology and Productivity (HR-VPP)

10x10m ist jetz im Rennen und die wollen rückwirkend ab 2017 zumindest für die schon zuvor hier genannten groben Vegetationsklassen ihre Vegetationsphasen bestimmen. Angekündigt ist das Produkt ab Mai, inklusive täglichen Updates und Trends. Wir dürfen gespannt sein!

Product summary

The pan-European High-Resolution Vegetation Phenology and Productivity products (HR-VPP) are to be provided at a high spatial resolution (10 m x 10 m), and are derived from the Sentinel-2 constellation data (Sentinel-2A and Sentinel-2B: with a revisit time 5 of days). They will be generated over the entire EEA39 region (33 member countries and 6 cooperating countries) for the period January 1 2017 onwards.

Three types of HR-VPP products are proposed for users, they are:

  • The raw Vegetation Index (VI). This will be a raw product generated in near real-time (NRT) providing for every pixel to record the status of the vegetation. The status is provided in four ways: Leaf Area Index (LAI), Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR), Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) and Plant Phenology Index (PPI);
  • The Seasonal Trajectories (ST) product will be provided on an ongoing basis every 10 days derived from a function of the yearly time-series of the raw Plant Phenology Index, and hence generated together with the VPP product;
  • The Vegetation Phenology Parameters (VPP) product will be generated on a yearly basis and provide metrics for up to two growing seasons, i.e. start of the season, end of season, seasonal productivity, etc.

The ideal user settings for the turnaround of NRT HR-VPP products after Sentinel-2 data sensing will be no later than 12 hours. The maximum limit acceptable for time-critical applications such as crop monitoring, seasonal biomass estimation, drought/flood impact etc is 24 hours. The other HR-VPP products are targeted to assess ecosystems, to monitor biodiversity and climate change and are requested on a yearly basis, no later than 3 months after the end of the calendar year.

Complete, free and open access to all HR-VPP products is made on the conditions described in the product metadata.

Ich empfehle das dort verlinkte Video mit der Kurzvorstellung (ca 5 Min.) mal zu kieken. Im Ausblick wird klar, dass dort als nächstes dann natürlich auch die weitere Differenzierung der Arten ansteht.

https://conf2020.geobon.org/OSC2020/Oral-Flash_Prerecordings/Smets_oral_176_CopernicusVegetationPhenology_public_withEEA_20210208.mp4
(dieser Teil vom Amazons war bei mir grad mies angebunden, ich empfehle wget)

Gehalten wurde der Talk letztes Jahr im Rahmen einer Konferenz namens Geo Bon Open Science Conference.

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Große Linden-, Robinien-, Edelkastanienwälder sind bei den Imkern meist gut bekannt, ich denke dafür braucht man in Deutschland nicht mehr auf digitale Entdeckertour gehen. Sie sind auch bekannt, weil es “artifizielle”
Wälder sind, die nur durch Anpflanzung entstehen konnten und daher selten sind.

Mir geht es da ähnlich, gerade weil bei den Bienen ein sehr kleinteiliger Speiseplan wichtig ist, Stichwort “Trachtband”, sprich es ist wichtiger, dass immer etwas blüht und Nahrung kontinuierlich da ist als drei Wochen all you can eat und darüber hinaus (“Rapstracht”) und sonst Hunger und Pollenmangel herrscht.

So etwas ist schon für einen Imker vor Ort schwer abschätzbar, da ich nicht alle Pflanzen kenne oder deren Blühzeitraum weiß.

Das oben gefallene Stichwort “Biotoptypen” könnte ggf. interessanter sein. Wir versuchen nicht einzelne Pflanzen zu detektieren, sondern “gute Lebensräume” für Bienen.

Mal eine technische Frage zur Auflösung, oben steht

30m Realität = 1px Photo.

sind das aktuelle Auflösungen von Sateliten? Und warum sind die so niedrig. Wenn ich mir Satelitendaten bei Google Maps anschaue kann ich – wie auf dem linken Bild (Standort Großstadt) gut zwei eng nebeneinander stehende Beuten unterscheiden. Auf dem Land arbeitet Google mit geringerer Auflösung da kann ich zwei direkt nebeneinander stehende Beuten (rechtest Bild, linkes cluster) nicht unterscheiden, immerhin hätten wir eher eine Auflösung von 20 bis 30 cm, mit Interpolation noch höher als 30 Meter pro px.

beispiel-1_google-maps beispiel-2_google-maps

Mit so einer Auflösung könnte man vermutlich schon blühende Hecken von nicht blühenden unterscheiden, auch ein solitärer Busch sollte in den Vegetationsphasen unterscheidbar sein. Sind niedigere Auflösungen eine künstliche Verknappung für offen zugängliche Daten (das andere wird dann verkauft) oder sind es in der Botanik andere Messverfahren / optische Aufnahmen jenseits von “Foto” die für eine niedrigere Auflösung sorgen?

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Das sind Luftaufnahmen, die von nem Flugzeug aus gemacht werden, keine Satellitendaten. Für Brandenburg nehmen die bspw. die Luftaufnahmen des Landes Brandenburg (20cm Auflösung):

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