MAGIC

Engl. Akronym für Mass-Change and Geosciences International Constellation; ein geplantes Gemeinschaftsprojekt von NASA und ESA. Die Mission wird aus vier paarweise operierenden Satelliten bestehen und Schwankungen im Schwerefeld der Erde messen. Sie baut auf dem Erfolg ähnlicher Missionen auf, wie den Missionen GOCE, GRACE und deren Nachfolgemission GRACE-FO auf.

MAGIC wird vier Erdbeobachtungssatelliten (2 Paare) umfassen, von denen jede Agentur zunächst zwei zur Verfügung stellt. MAGIC wird Schwankungen im Schwerefeld der Erde messen und damit die Untersuchung hydrologischer Phänomene wie des Massentransports ermöglichen. MAGIC wird die Datenkontinuität für die Zeitreihen des Massentransports aus den früheren Missionen gewährleisten und die zeitliche und räumliche Auflösung der Gravitationsfeldkartierung verbessern. Diese höhere Auflösung bei der Kartierung des Gravitationsfeldes der Erde wird auch eine bessere Untersuchung des Massentransports, also der Verschiebung von Wassermassen zwischen den Phasen des globalen Wasserkreislaufs, ermöglichen, da der Massentransport einen berechenbaren Einfluss auf die Schwankungen des Gravitationsfeldes hat. Die MAGIC-Satelliten werden paarweise betrieben und nutzen Veränderungen der relativen Position, um die Stärke des Gravitationsfeldes über die gesamte Umlaufbahn zu berechnen.

Die MAGIC-Mission wird paarweise in einer niedrigen Erdumlaufbahn (LEO) operieren, um die Stärke des Gravitationsfeldes zu maximieren, und wird aus zwei Paaren bestehen, einem in einer nahezu polaren Umlaufbahn (89° - 90°) und einem zweiten mit einer Bahnneigung von etwa 70°.

Das Satellitenpaar, das von der NASA entwickelt wird (P1), trägt die Bezeichnung GRACE-C und wird sich stark auf das Erbe der GRACE-FO-Satelliten stützen, das Paar, das von der ESA entwickelt wird (P2), trägt die Bezeichnung Next Generation Gravity Mission (NGGM).

Jeder Satellit ist für eine Lebensdauer von sieben Jahren geplant, nach einer maximal sechsmonatigen Inbetriebnahmephase. Es wird erwartet, dass das NGGM-Paar mindestens 3 Jahre lang gemeinsam mit GRACE-C betrieben wird.

Weitere Informationen:

• The future of gravity is MAGIC (ESA 2023)
• globalwaterstorage - Satellitenmissionen, Scherefeldmissionen

Mapping

Transformationsprozess von Pixelkoordinaten in eine beliebige Kartenprojektion.

Mapping Our World

Dieses neue Online-Tool der NASA vereint 25 verschiedene thematische Kartenansichten unseres Planeten. Die 25 Darstellungen ergeben sich aus Informationen, die die amerikanische Weltraumagentur mit ihren aktuell (2013) 16 Erdbeobachtungsmissionen zusammenträgt. Gemeinsam ist diesen Darstellungen, dass Wissenschaftler mit ihrer Hilfe den steten Wandel auf unserer Erde sowie die Interaktionen der Teilbereiche des Systems Erde anschaulich vermitteln können.

Der Eingangsbildschirm dieses Werkzeugs zeigt zwei Halbkugeln, deren Flächen in einzelne Kacheln aufgelöst sind. In diesen sind Ausschnitte der kartographischen Umsetzungen von Satellitenbeobachtungen zu verschiedenen Umweltparametern (z.B. Vegetation/Chlorophyll Concentration, Sea Surface Temperature Anomaly, Radar Reflectivity, Stratospheric Ozone usw.) enthalten. Mittels 'Mouseover' erhält man eine Legende und erste Informationen. Ein Klick auf die Kachel bietet dann weitere Details zum entsprechenden Datensatz, zur Satellitenmission und zusätzliche Informationen rund um die jeweilige Thematik.

Leider ist der dargestellte Fensterausschnitt für die Karten etwas klein geraten, die Möglichkeit zur Vollbilddarstellung fehlt. Dennoch ist dieses neue interaktive Tool ist ein gelungener Appetitanreger für Neugierige. Es bietet einen barrierefreien Weg, wenn man sich einen Überblick verschaffen möchte über das was (amerikanische) Satellitenfernerkundung gegenwärtig leistet. Die nötigen Wegweiser zur Vertiefung werden mitgeliefert.

Ergänzend zum eigentlichen Tool wurden im Rahmen der NASA Earth Science Week 2013 Unterrichtsmaterialien bereitgestellt.

Startbildschirm des interaktiven Tools 'Mapping Our World' In dieser Darstellung (Screenshot) sind beispielhaft die zu dem Thema 'Sea Surface Salinity' gehörenden Kacheln und eine Legende durch Mouseover hervorgehoben. Ein Klick auf eine der Kacheln bietet dann weitere Details zum entsprechenden Datensatz, zur Mission und zusätzliche Informationen um die jeweilige Thematik. Ein Klick auf das Bild öffnet einen externen Link. Quelle: NASA

Mars Express

Im Juni 2003 gestartete Marsmission der ESA. Mars Express trägt sieben Instrumente und bis zum Erreichen des Mars das Landemodul Beagle 2. Zu den Zielen der Mission gehören die Suche nach Wasser, Verständnis für den Verlust an Wasser und Atmosphäre, Erkenntnisse über die innere Struktur des Planeten und seine geologische Geschichte, Suche nach Zeichen vergangenen oder aktuellen Lebens, Kartierung des Planeten in 3D mit großer Auflösung.

Mars Express führt nach Erreichen des Mars im Dezember 2003 als Orbiter seine Fernerkundungsaufgaben durch. Das Landemodul Beagle2, kurz vor Erreichen des Mars von Mars Express zur eigenständigen Landung abgestoßen, wurde im Februar 2004 offiziell als verloren erklärt, nachdem bis dahin jegliche Kontaktaufnahme fehlgeschlagen war. Aber nach über elf Jahren, in denen die Sonde als verschollen galt, konnte im Januar 2015 auf Aufnahmen des Mars-Erkundungssatelliten Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) vom 29. Juni 2014 die Landestelle von Beagle 2 schließlich an der Position 11,5° Nord und 90,4° Ost ausfindig gemacht werden. Die Aufnahmen des NASA-Satelliten zeigen die offensichtlich weich gelandete Sonde, deren Solarpanele zumindest zum Teil geöffnet sind. In der näheren Umgebung konnten auch der Fallschirm und eine abgeworfene Abdeckung identifiziert werden.

Die Primärmission des Orbiters war beginnend mit Juni 2004 auf ein Marsjahr (etwa 23 Erdmonate) ausgelegt. Sie wurde zwischenzeitlich bereits mehrfach verlängert, zuletzt bis Ende 2018.

Mars Express Der Mars Express Orbiter an der Spitze der letzten Stufe (Fregat) der Sojuz-Startrakete. Fregat lieferte den Hauptteil der nötigen Geschwindigkeit von Mars Express. Für Orbitkorrekturen nach dem Abstoßen von Fregat hat der Orbiter einen eigenen Antrieb.

Mars Express im Marsorbit mit den 20 m langen Antennen des MARSIS-Radars. Das MARSIS-Radar wurde speziell dafür konstruiert, nach Wasser und Eis im Marsboden zu suchen. Eine zweite Aufgabe ist die Sondierung der Ionosphäre.

Dieses Bild eines brüchigen Kraters in der Nähe von Valles Marineris auf dem Mars wurde von der High Resolution Stereo Camera (HRSC) an Bord von Mars Express aufgenommen. Quelle: ESA

Weitere Informationen:

• Mars Express - Startseite (ESA)
• Mars Express - Startseite (DLR)
• Mars Express - Broschüre (DLR)
• Mars Express - Startseite (NASA JPL)
• ESA Science & Technology: Mars Express (ESA)
• 20 years of Mars Express: Mars as never seen before (ESA 2023)

MAS

Engl. Akronym für Millimeter-Wave Atmospheric Sounder; ein passives, die Erdatmosphäre horizont-sondierendes Mikrowellenspektrometer. Er misst die thermische Millimeterwellen-Strahlung bei 61, 62, 63, 183, 184 und 204 GHz im Höhenbereich zwischen 10 und 100 km. MAS ist Teil der ATLAS-Nutzlasten des Space Shuttles und wurde im Rahmen der Missionen ATLAS-1 (1992), ATLAS-2 (1993) und ATLAS-3 (1994) eingesetzt.

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI), das in vielen Bereichen unseres Lebens immer häufiger anzutreffen ist. Maschinelles Lernen ermöglicht es Maschinen, Aufgaben selbständig zu lösen und intelligent auszuführen. Dafür imitieren sie das menschliche Lernen.

Intelligente Programme sind in vielen Berufsfeldern und auch im Alltag zu finden, hier vor allem bei der Nutzung von Diensten großer IT-Unternehmen wie z. B. Google, Apple, Amazon oder Facebook. Diese Programme lernen aus den verfügbaren Daten und erkennen Gesetzmäßigkeiten.

Maschinelles Lernen (ML) bezweckt die Generierung von 'Wissen' aus 'Erfahrung', indem Lernalgorithmen aus Beispielen ein komplexes Modell entwickeln. Das Modell kann anschließend auf neue, potenziell unbekannte Daten derselben Art angewendet werden. Damit kommt das Maschinelle Lernen ohne manuelle Wissenseingabe oder explizite Programmierung eines Lösungswegs aus.

So lernen Maschinen, indem sie aus vorliegenden Beispieldaten Muster erkennen, daraus Modelle entwickeln und dieses Wissen auf neue, ihnen bisher unbekannte Situationen anwenden. Je größer und aussagekräftiger die Datenmenge, desto besser lernen sie.

Immer wenn Prozesse zu kompliziert sind, um sie analytisch zu beschreiben, aber genügend viele Beispieldaten – etwa Sensordaten, Bilder oder Texte – verfügbar sind, bietet sich Maschinelles Lernen an. Mit den gelernten Modellen können Vorhersagen getroffen oder Empfehlungen und Entscheidungen generiert werden – ganz ohne im Vorhinein festgelegte Regeln oder Berechnungsvorschriften.

ML-Anwendungen oder »lernende Maschinen« sind nicht nur auf physische Geräte und Roboter beschränkt, sondern können auch rein digitale Anwendungen in IT-Systemen sein, wie verschiedene Arten von 'Robos' und Bots. ML-Techniken und KI-Anwendungen sind dabei, sämtliche Branchen und Lebensbereiche nachhaltig zu beeinflussen. Intelligente Programme sind in vielen Berufsfeldern und auch im Alltag zu finden, hier vor allem bei der Nutzung von Diensten großer IT-Unternehmen wie z. B. Google, Apple, Amazon oder Facebook. Diese Programme lernen aus den verfügbaren Daten und erkennen Gesetzmäßigkeiten.

In Expertenkreisen wird ML als Schlüsseltechnologie für moderne KI-Techniken gesehen, weshalb insbesondere im ökonomischen Kontext KI und ML oft synonym verwendet werden. Maschinelles Lernen und insbesondere das sogenannte Deep Learning (DL) eröffnen völlig neue Möglichkeiten in der automatischen Sprachverarbeitung, Bildanalyse, medizinischen Diagnostik, Prozesssteuerung, dem Data Mining und dem Kundenmanagement.

Die internationale ML-Forschung adressiert insbesondere das Anwendungsfeld Bild- und Videoverarbeitung und -analyse. Dabei handelt es sich um die Verarbeitung visueller Daten (z. B. von optischen Sensoren, Kamerasystemen oder Bildern). Dies ermöglicht es einer Maschine, Objekte, Szenen und Aktivitäten in der Umgebung wahrzunehmen und zu identifizieren. Ein Computer-Vision-System erfasst, verarbeitet und analysiert Bilder, um numerische oder symbolische Informationen zu erzeugen. Die traditionelle Herangehensweise, bei der in möglichst kleinen Teilschritten, wie dem Erkennen von Linien und Texturen, Bilder berechnet und analysiert werden, um anschließend die Merkmale mit bekannten Objekten auf wahrscheinliche Übereinstimmungen zu vergleichen, wurde in den letzten Jahren durch das tiefe Lernen in Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) überholt. Deep Learning ermöglicht die Verarbeitung visueller Daten mit einer höheren Genauigkeit und Zuverlässig keit in einem einzigen Schritt (end-to-end). Damit konnten bei Bildklassifikation, Objekterkennung und Bildsegmentierung im Maschinellem Sehen erhebliche Fortschritte erzielt werden.

Einsatz in der Fernerkundung

Im Bereich der Fernerkundung kommen ML-Verfahren seit etwa drei Jahrzehnten zum Einsatz. Hierbei werden aus der Fülle vorhandener Bilddaten von verschiedenen Fernerkundungssensoren problemspezifische Informationen gewonnen, die eine Beurteilung des Zustands und der Veränderung der Landoberfläche ermöglichen. ML-Verfahren können als „Universale Funktionsapproximatoren“ betrachtet werden, die in der Lage sind, beliebige Daten zu verknüpfen, um daraus rechentechnisch effizient Zusammenhänge, Rückschlüsse und Vorhersagen abzuleiten. Dabei kommen unterschiedliche Ansätze des Lernens zum Einsatz. Generell wird zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen unterschieden.

Sollen die Zusammenhänge zwischen vorgegebenen Eingabedaten (z. B. Fernerkundungsdaten) und den abzuleitenden Ausgabedaten (z. B. Klassifizierungsergebnisse) anhand von Beispieldaten (Trainingsinformationen) erlernt werden, spricht man von überwachtem Lernen. Dies beinhaltet die meisten Verfahren zur Klassifizierung und Zusammenhangsanalyse (Regression). Stellvertretend können hier Maximum-Likelihood-Klassifizierung, Support Vector Machine, Random Forest, Partielle-Kleinste-Quadrate-Regression oder künstliche neuronale Netze genannt werden. Deep Learning stellt die derzeit fortgeschrittenste Implementierung eines künstlichen neuronalen Netzes dar.

Das unüberwachte Lernen nutzt keine Lernvorgaben. Daher können die Algorithmen nicht trainiert werden. Hier werden die Verfahren des Data Mining genutzt, um bestimmten Ähnlichkeitskriterien genügende Strukturen aus den Fernerkundungsdaten zu extrahieren, die in einem zweiten Schritt mit thematischer Bedeutung verknüpft werden können. Beispiele für unüberwachtes ML sind alle Clusterverfahren (z. B. K-means) und Dimensionsreduktionsverfahren (z. B. Hauptkomponentenanalyse) sowie auch unüberwacht lernende künstliche neuronale Netze.

Maschinelles Lernen hat einen festen Platz in den Algorithmen zur Auswertung von Fernerkundungsdaten. Es wird in fast allen Bereichen zur Klassifizierung, Quantifizierung und Modellierung von Oberflächenparametern angewendet. Neben verbesserten Sensordaten tragen neue Entwicklungen im Bereich des ML dazu bei, die Genauigkeit der Fernerkundungsergebnisse zu erhöhen und initiieren neue Fernerkundungsprodukte für vielfältige Anwendungen in unserer modernen Gesellschaft.

Die Sektion 'Fernerkundung' am Deutschen GeoForschungsZentrum GFZ hat beispielsweise einen auf der Auswertung von Satellitenbildern basierenden Maschinellen-Lern-Algorithmus entwickelt, der die Überwachung von Vulkanen automatisieren soll. Damit könnten potentiell alle weltweit gefährlichen Vulkane überwacht werden. (GFZ) Weitere Einsatzbereiche betreffen die Klassifizierung von Wolken, Schnee, Schatten, Wasser und klarem Himmel im Zusammenhang mit der sog. Atmosphärenkorrektur, die Erfassung und Quantifizierung von Bodeneigenschaften, das Biodiversitätsmonitoring oder die satellitengestützte Schätzung der Brutto-Primärproduktivität.

Zukünftige Arbeiten am GFZ zielen beispielsweise auf die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung von Big-Data-Fernerkundungsdaten ab, wie sie im Rahmen des EU/ESA-Copernicus-Programms bereits heute bereitgestellt werden. Hier gilt es insbesondere sogenannte Emulatoren zu entwickeln, die rechentechnisch aufwendige und komplexe Modelle einfach und effizient nachbilden können. Damit lassen sich sehr hohe Rechengeschwindigkeiten erzielen, die zur Verarbeitung der großen Datenmengen dringend benötigt werden. (Segl 2018)

Weitere Informationen:

• Maschinelles Lernen – Eine Analyse zu Kompetenzen, Forschung und Anwendung (Fraunhofer-Gesellschaft 2018)
• Machine learning in geosciences and remote sensing (ScienceDirect 2016)
• Deep Learning in Remote Sensing (Zhu et al. 2017)
• Maschinelles Lernen bei der Auswertung von Fernerkundungsdaten (Segl, GFZ 2018)

Maschinelles Sehen

Engl. computer vision; die rechnerische Analyse von einem oder mehreren Bildern oder einer Bildfolge. Über die Analyse erkennt man wichtige abgebildete Objekte und bestimmt deren Position und Raumlage in unserer dreidimensionalen Umgebung. Sie liefert eine ausreichend detaillierte symbolische Beschreibung der Objekte. Maschinelles Sehen umfasst folgende Verfahren:

• Bildverarbeitung (image processing) - die Veränderung von Bildern durch Computer. Viele Operationen dienen dazu, um Störungen zu besseitigen, das Aussehen zu verändern, Objektmerkmale zu extrahieren und zu klassifizieren, die Daten zur Speicherung und Übertragung zu komprimieren u.w.
• Mustererkennung (pattern recognition) - die Identifizierung von Objekten aufgrund ihrer Merkmale.
• Merkmalsextraktion (feature extraction) - jener Teil der Bildverarbeitung, in dem Messungen verarbeitet werden, um dadurch Bereiche und Objekte sowie geeignete Informationen aus Bildern abzuleiten.
• Künstliche Intelligenz (KI; artificial intelligence) - interdisziplinäres Forschungsgebiet, das Problemlösungen anstrebt, so wie ein Mensch eine bestimmte Aufgabe auf intelligente Weise löst. Da Sehen eine komplexe Wahrnehmungsaufgabe ist, stellt es ein zentrales Problem der KI dar. Wichtige Teile sind Beschreibung, Wiederfinden und Erweiterung des Wissens.

MASINT

Siehe Measurement and Signatures Intelligence (MASINT)

Matrix

1. Ein System von Elementen, bei dem die Elemente üblicherweise in m Zeilen und n Spalten angeordnet werden. Die Elemente können Zahlen, Größen, Mengen, Funktionen usw. sein.
2. Raster, dessen Bildpunkte Zeilen und Spalten zugeordnet werden können.

Digitale Fernerkundungsdaten bestehen aus solchen zweidimensionalen Anordnungen von Zahlenwerten (Digital Numbers, DN). Abhängig von der Wahl des Datentyps können die DN einer Matrix Werte aus einem unterschiedlichen Bereich annehmen. Zur Visualisierung einer Matrix als Bild werden die DN in Grauwert-Abstufungen umgewandelt. Im Fall von 8-bit-Daten wird ein Pixel mit DN = 0 schwarz dargestellt. DN = 255 entspricht weiß, DN = 128 entspricht 50 % grau.

Grauwerte-Matrix Digitale Fernerkundungsdaten bestehen aus einer 2-dimensionalen Anordnung von Zahlenwerten (Digital Numbers, Abk. DN). Diese 2-D Anordnungen von Zahlen werden als Matrizen (Sg. Matrix) bezeichnet. Zur Visualisierung einer Matrix als Bild werden die DN in Grauwert-Abstufungen umgewandelt. Im Fall von 8-bit-Daten wird ein Pixel mit folgenden Werten dargestellt: DN = 0 (schwarz), DN = 255 (weiß), DN = 128 (50% grau). Quelle: Geovlex

Maxar Technologies

Maxar Technologies Inc. ist ein Raumfahrtkonzern mit Hauptsitz in Westminster, Colorado (USA), der sich auf die Herstellung von Kommunikations-, Erdbeobachtungs-, Radar- und On-Orbit-Servicesatelliten (sog. Mission Extension Vehicles), Satellitenprodukten und damit verbundenen Dienstleistungen spezialisiert hat.

Der Vorläufer des Unternehmens wurde 1969 unter dem Namen MacDonald, Dettwiler and Associates (MDA) in Kanada gegründet. 2012 übernahm die Firma Space Systems/Loral. Nach der Übernahme von DigitalGlobe im Jahr 2017 benannte sich das Unternehmen in Maxar um. 2020 wurde MDA an ein Konsortium kanadischer Investoren verkauft. Im selben Jahr wurde der Erwerb von Vricon, Inc vollzogen. Vricon ist ein weltweit führender Anbieter von satellitengestützten 3D-Daten für den Verteidigungs- und Nachrichtendienstmarkt.

Das Tochterunternehmen DigitalGlobe beliefert unter anderem Google Maps mit Satellitenbildern. Maxar liefert nach eigenen Angaben 90 % der grundlegenden Geoinformationen, die von der US-Regierung für die nationale Sicherheit und die Sicherheit der Truppen am Boden verwendet werden. Die Satellitenaufnahmen waren besonders in der Frage der Kriegsverbrechen russischer Truppen in der Ukraine von großer Bedeutung. Maxar veröffentlicht seit dem Beginn des russischen Überfalls auf die Ukraine am 24. Februar 2022 Satellitenbilder von russischen Militärkonvois und von anderen militärischen Aktivitäten.

Am 16. Dezember 2022 wurde bekannt, dass der Finanzinvestor Advent International Maxar für vier Milliarden US-Dollar kauft.

Maxar Technologies ist die Muttergesellschaft von

• Space Systems Loral mit Hauptsitz in Palo Alto, Kalifornien, USA
• Vricon
• DigitalGlobe mit Hauptsitz in Westminster, Colorado, USA und
• Radiant Solutions mit Hauptsitz in Herndon, Virginia, USA.

Weitere Informationen:

• Maxar Technologies - Startseite

Maximum-Likelihood-Klassifizierung

Engl. maximum likelihood classifier / classification, franz. méthode du maximum de vraisemblance; in der Fernerkundung eine überwachte Klassifizierung nach der Methode der größten Wahrscheinlichkeit. Dabei müssen in einem ersten Schritt Trainingsgebiete für jede zu klassifizierende Klasse erhoben werden. Es ist zu beachten, dass diese Gebiete homogen sind und keine anderen Klassen vorkommen, weil dadurch die Statistiken verfälscht würden. Für jedes dieser Gebiete werden im Folgenden statistische Werte (Mittelwert und Standardabweichung) ermittelt. Diese werden in der nachfolgenden Klassifizierung als Maß für die Zuweisung eines Pixels zu einer bestimmten Klasse verwendet (vgl. Abb.).

Eine statistische Entscheidungsregel prüft die Wahrscheinlichkeitsdichte, mit der ein Pixel zu den Klassen mit der vorgegebenen A-priori-Wahrscheinlichkeit gehört und weist es der Klasse mit dem höchsten Wert zu. Im Gegensatz zur Minimaldistanz-Klassifikation wird hier nicht mit mehrdimensional isotroper Distanz operiert, sondern es geht auch die multivariate Streuungsinformation als Richtungsdifferenzierung im Merkmalsraum mit ein.

Während der Rechenaufwand dieser Technik hoch ist, sind dafür die Klassifikationsergebnisse in der Regel denen alternativer Ansätze überlegen. Zusätzlich besteht auch noch die Möglichkeit statistischer Qualitätsaussagen hinsichtlich der Klassifikation jedes einzelnen Pixels aufgrund der bekannten Verteilungseigenschaften, die aus der mehrdimensionalen Stichprobe der Trainingsgebiete geschätzt werden.

Somit können bewusst Qualitätsentscheidungen getroffen werden, wie etwa Pixel mit weniger als 95 % Sicherheit als "nicht klassifiziert" zu identifizieren. Ebenso können auch a-priori Wahrscheinlichkeiten etwa auf Grund des vorab bekannten Anteiles einzelner Klassen innerhalb des Untersuchungsgebietes festgelegt werden.

Die Maximum-Likelihood-Methode ist die genaueste Klassifizierung, da sie die meisten Variablen berücksichtigt.

Maximum-Likelihood-Klassifikation Zuweisung der Pixels P zur Klasse B, aufgrund der höheren Wahrscheinlichkeit Für zwei Klassen A und B sind in der Abb. die Werte aller in den Trainingsgebieten vorkommenden Pixelwerte aufgetragen (x-Achse entspricht Band 1 und y-Achse entspricht Band 2). Diese Klassen bilden eine Clusterwolke. Die um diese Wolken gezeichneten Ellipsen stellen die berechneten statistischen Werte dar. Den Mittelpunkt der Ellipse bildet der Mittelwert und die Größe der Ellipse hängt von der Standardabweichung der Clusterwolke ab. Aufgezeichnet sind die Ellipsen für die ein- (a1, b1), zwei- (a2, b2) und dreifache (a3, b3) Standardabweichung. Ein zu klassifizierender Punkt P mit dem Wert Px in Band 1 und Wert Py in Band 2 wird nun der Klasse zugewiesen, zu der der Abstand in Abhängigkeit von der Standardabweichung am geringsten ist. Der Punkt liegt innerhalb der dreifachen Standardabweichung der Klasse B und außerhalb der dreifachen Standardabweichung der Klasse A, somit wird dieser Pixel der Klasse B zugewiesen. Quelle: LFULG

Weitere Informationen:

• Maximum Likelihood Classification (iGETT / YouTube)

MaxWave

Inzwischen abgeschlossenes EU-Projekt zur Erforschung von ozeanischen Riesenwellen.

Weitere Informationen:

• 200 Frachter in 20 Jahren gesunken – Wissenschaftler gehen Monsterwellen auf den Grund (Focus Online)
• Seeungeheuer gibt es doch: ESA-Radarsatelliten entdecken „Monsterwellen“ (ESA)

Measurement and Signatures Intelligence (MASINT)

Bezeichnung für eine nachrichtendienstliche Methode zur Informationsgewinnung über mobile oder stationäre Ziele durch die Erfassung und Auswertung unbeabsichtigter Emissionen der Aufklärungsobjekte. Dabei kann es sich beispielsweise um elektromagnetische Abstrahlungen, Schall oder chemische Spuren handeln. MASINT erfasst Existenz und Standort von Aufklärungsobjekten, verfolgt und identifiziert sie und beschreibt ihre besonderen Eigenschaften (Signaturen).

Mit Hilfe von Radaren, hochempfindlichen Mikrofonen, Nuklearsensoren und ähnlichem erforschen die Geheimdienste so, welche Waffenarsenale Gegner haben oder welche Industrieaktivitäten sie planen. Beim MASINT-Ansatz wird ein Ziel oder eine Aktivität auf möglichst viele Arten beschrieben, um Tarnung und Gegenmaßnahmen des Gegners zu überwinden. Dazu gehört auch die Weiterverarbeitung traditioneller SIGINT- und IMINT-Daten. Die Datenerfassung erfolgt bei MASINT mit Sensoren im All, in der Luft und am Boden.

Nach Angaben des FBI wird diese Form der Aufklärung immer wichtiger. In den USA wird sie überwiegend innerhalb der Defense Intelligence Agency (DIA) ausgeführt.

Median

Engl. median; der Wert in einer Verteilung, für den genausoviele Mitglieder der Verteilung unterhalb wie oberhalb dieses Wertes liegen, z.B. für die Verteilung der Grauwerte eines Bildes.

Medspiration

Das Medspiration Projekt ist eine europäische Initiative zur Zusammenführung von Daten über die Meeresoberflächentemperatur (SST, Sea Surface Temperature), die unabhängig voneinander mit verschiedenen Satellitensystemen mehrerer Raumfahrtagenturen gewonnen werden. Die auf diese Weise neu geschaffenen Datenprodukte repräsentieren die bestmögliche Wiedergabe der SST in Echtzeit und können beispielsweise in Ozeanvorhersagemodelle eingegeben werden. Gebietsmäßig decken die Daten den Atlantik mit benachbarten Meeresgebieten und das Mittelmeer ab. Medspiration ist ein Beitrag zum weltweiten GODAE/GHRSST-PP-Projekt.
Perspektivisch ist Medspiration als Vorläuferprojekt für meeresbezogene Dienste innerhalb von GMES zu sehen.

Weitere Informationen:

• Medspiration - The European Service for Precise Sea Surface Temperature (Projektseite)
• Medspiration - A Precursor to the GMES Marine Core Service Sea-Surface Thematic Assembly Centre (esa bulletin 132, November 2007)

Meereis und Fernerkundung

Meereis ist gefrorenes Meerwasser, das auf der Meeresoberfläche schwimmt. Es bildet sich beim Gefrieren von Meerwasser; Teile können allerdings auch von Flusseis oder vom Inlandeis stammen. Weil Meereis weniger dicht als Meerwasser ist, treibt es auf dem Ozean. Bei seiner Bildung im Meer gibt es sein Salz zum überwiegenden Teil an den Ozean ab, wodurch es seine geringe Dichte erlangt. Da sich das meiste Meereis aus dem vorhandenen Meerwasser bildet, steigt der Meeresspiegel nicht, wenn es schmilzt. Es sind vor allem Dichteunterschiede im Wasser, die neben dem Wind die Meeresströmungen und die Umwälzung der Ozeane antreiben (thermohaline Zirkulation). Meerwasser wird dabei dichter, wenn sein Salzgehalt zunimmt und/oder seine Temperatur sinkt.(s. Meereis und Ozean)

Das Meereis, das unseren Planeten umgibt, wächst und schwindet mit den polaren Jahreszeiten. Im arktischen Winter streckt das Meereis seine Tentakel in entlegene Meere und Küstengebiete. Da die Arktis durch Land begrenzt ist, kann das Meereis nur bis zu einer bestimmten Grenze vordringen. Im Gegensatz dazu umgibt das antarktische Meereis eine riesige Landmasse und wächst so weit, wie es die winterlichen Gefriertemperaturen zulassen. Im Frühjahr schrumpft die Ausdehnung des Meereises in der Arktis, wobei ein Großteil des Eises bestehen bleibt, während fast das gesamte Meereis des Südlichen Ozeans "saisonales Eis" ist, d. h. es schmilzt und bildet sich jährlich neu.

Meereis kommt außerhalb der Polargebiete saisonal unter anderem in der Ostsee, in skandinavischen Fjorden, im Sankt-Lorenz-Golf oder dem Ochotskischen Meer vor. Etwa 6,5 % der Weltmeere sind im Jahresmittel von Meereis bedeckt, das entspricht einer Fläche von 22,5 Millionen km².

Meereis spielt eine entscheidende Rolle im Klimasystem der Erde (s. Meereis und Atmosphäre). Das helle Eis reflektiert mehr Wärmestrahlung zurück in den Weltraum als das dunkle Meer, welches die Wärme stärker absorbiert. Je weniger Eis die Wasseroberfläche bedeckt, desto mehr Wärme wird im Meer aufgenommen. Diese zusätzliche Wärme wiederum führt dazu, dass noch mehr Eis schmilzt und immer größere dunkle Wasserflächen entstehen, die mehr Wärme aufnehmen und den Rückgang des Meereises immer weiter beschleunigen – diese Eis-Albedo-Rückkopplung ist Teil der polaren Verstärkung. Meereis hat auch erheblichen Einfluss auf Meeresströmungen, also darauf, wie sich Wassermassen in den Ozeanen über die Erde bewegen. (s. Meereis und Strahlungsbilanz)

Polare Meereiskonzentrationen* im jahreszeitlichen Wandel Diese Bilder verwenden von Satelliten abgeleitete Daten zur Meereiskonzentration, um das durchschnittliche Minimum und Maximum des Meereises im März und September 2020 für die Arktis und Antarktis im Vergleich zum Durchschnitt der Jahre 1981 bis 2010 darzustellen. Die Jahreszeiten sind in der nördlichen und südlichen Hemisphäre entgegengesetzt: Der Norden erreicht sein Sommerminimum im September, während der Süden sein Sommerminimum etwa im März erreicht. Dunkleres Blau steht für eine geringere Meereiskonzentration und Weiß für eine höhere Meereiskonzentration. *Die aus Satellitenbeobachtungen abgeleiteten Meereisprodukte liegen in der Regel in Form von Rasterfeldern vor. Rasterzellen, die ein bestimmtes Gebiet repräsentieren (z. B. 25 × 25 km), wird ein bestimmter Prozentsatz (oder eine Konzentration) zugewiesen, der den Anteil der mit Meereis bedeckten Fläche der Zelle angibt. Quelle: NSIDC

Über folgenden Link zum MEEREISPORTAL kann man Karten zur Meereiskonzentration in der Arktis und der Antarktis einsehen und dabei selbst die Zeiträume bestimmen, die besonders interessieren. Die ausgewählten Karten können auch heruntergeladen und unter Angabe der Quelle weiterverwendet werden. Die Darstellung beruht auf qualitätsgeprüften Daten.

Im MEEREISPORTAL finden Sie auch einen Überblick zu den Unterschieden von Meereis und Schelfeis von Arktis und Antarktis.

Monitoring des Meereises

Aktuelle, präzise und vollständige Beobachtungsdaten über den Zustand des Meereises werden in der Forschung mit verschiedensten Methoden und Technologien erhoben. Jede hat dabei ihre eigenen Stärken und Schwächen. Doch zusammen ergeben sie ein gutes wissenschaftliches Bild der Meereisbedeckung. Die Fernerkundung mit Satellitensensoren im Mikrowellenbereich ist dabei die einzige Möglichkeit, globale Informationen über die Meereisbedeckung zu erlangen, und dies nahezu unabhängig von Licht und Wolkenbedeckung.

Beobachtungsdaten liefern so die unverzichtbare Basis für alle mit dem Thema Meereis verbundenen Forschungszweige – von der Meereisphysik bis zur mathematischen Meereismodellierung, mit der belastbare Zukunftsprognosen möglich sind.

Die Methoden lassen sich gruppieren nach

• luftgestützten Plattformen wie Flugzeugen, Helikoptern oder Drohnen
• in situ-Messungen in Schnee und Eis
• in situ-Messungen unter dem Eis
• autonome Messsysteme
• schiffsbasierte Beobachtungen
• satellitengestützte Beobachtungen (s.u.)

Wichtige Parameter

• Meereisbedeckung
• Meereisdicke
• Meereisvolumen, berechnet aus Meereiskonzentration und Meereisdicke
• Meereiskonzentration
• Tiefgang
• Freibord
• Dicke der Schneeauflage
• Schmelzwassertümpel

Die Satellitenaltimetrie hat es ermöglicht, kontinuierlich Schätzungen der Meereisdicke und des Meereisvolumens über dem gesamten arktischen Becken zu erhalten, angefangen mit dem Radaraltimeter CryoSat-2 der ESA, das 2010 gestartet wurde. Im Jahr 2018 folgte der Start des NASA-Laseraltimeters ICESat-2. Somit gibt es jetzt zwei unabhängige, auf Altimetrie basierende Schätzungen von Dicke und Volumen. Stichprobenartig erfolgen Messungen von der Oberfläche aus oder unterseeisch mit Sonar.

Messgrößen im Kontext von Meereisdicke Quelle: MEEREISPORTAL (AWI)

Aber die Meereisdicke bleibt einer der derzeit am schwierigsten flächendeckend zu messenden Meereisparameter; es gibt derzeit (noch) keine flächendeckenden, lang- und ganzjährigen Datensätze der Meereisdicke auf Basis von Beobachtungen. Daten basieren auf Satelliten-Altimetrie (Ableitung der Meereisdicke aus der Freibordhöhe des Meereises, d. h. den Teil der über das Wasser ragt), Satelliten-Radiometrie (Ableitung der Meereisdicke über die physikalische Beziehung zwischen Dicke, Salzgehalt, Temperatur und Emissivität), Luftfahrzeug-gestützte Systeme (diese ermitteln die kombinierte Dicke aus Meereis + Schneeauflage), Unterwassermessungen (Ableitung der Meereisdicke aus dem Tiefgang des Meereises, d. h. dem Teil der ins Wasser eintaucht), sowie vor Ort Messungen (Eiskernbohrungen). Eisdicken werden in der Regel in m angegeben.

Forschungsflugzeuge vom Alfred-Wegener-Institut sind seit mehr als 30 Jahren verwendet worden, um den eisbedeckten arktischen Ozean zu untersuchen. 40.000 km Messstrecke belegen den erheblichen Verlust an Meereisdicke infolge des Klimawandels. Diese ist weltweit die einzige flugzeug- und hubschrauberbasierte Messreihe, die über so einen langen Zeitraum in der Arktis durchgeführt wurde.

Verschiedene Methoden zur Bestimmung der Meereisdicke Quelle: MEEREISPORTAL (AWI)

Eine speziell für die Messung der Meereisdicke entwickelte Schleppsonde (der EM-Bird) befindet sich bei Start und Landung direkt unter dem Rumpf des Flugzeugs. Im Zielgebiet angekommen wird der Sensor mit einer Winde herabgelassen und in einer Höhe von etwa 15 Metern über dem Eis geflogen. Der EM-Bird ist ein Sensor zur Bestimmung der Dicke des Meereises mit Helikoptern und Flugzeugen. Basierend auf dem aerogeophysikalischen elektromagnetischen (EM) Induktionsverfahren, wird die Dicke des Meereises bestimmt durch die Untersuchung der elektrischen Leitfähigkeit des Untergrundes. Dabei wird der starke Kontrast der elektrischen Leitfähigkeit von Meereis und Meerwasser verwendet die Höhe des Gerätes über der Eisunterseite zu bestimmen. Mit einem zusätzlichen Laserabstandsmesser wird der Abstand zur Eisoberseite gemessen und aus der Differenz der beiden Abstände ergibt sich die Dicke des Meereises und der Schneeauflage. (Messungen aus der Luft)

Messung der Meereisdicke aus der Luft Das Forschungsflugzeug Polar 5 / Polar 6 und die Sensoren, die zur Bestimmung der Meereisdicke und Eisoberflächeneigenschaften (Schmelztümpelvorkommen, Schneedicke und Oberflächenrauigkeit) eingesetzt werden. Quelle: MEEREISPORTAL (AWI)

Zur Verifizierung der Satellitendaten werden Eisschollen auch direkt vermessen. Man verwendet hierzu vom Schiff oder von Hand geschleppte Sensoren, Eisbohrungen und einen Zollstock. Auch terrestrische Laserscanner sowie ferngesteuerte Unterwasserfahrzeuge (remotely operated underwater vehicle, ROV) kommen zum Einsatz. Solche Verfahren werden durch autonome Messungen (u.a. Massenbilanzbojen, Schneebilanzbojen, Thermistorbojen) ergänzt.

Meereisbedeckung

Die Meereisbedeckung wird seit über 30 Jahren aus Satellitendaten bestimmt. Angegeben wird sie in der Regel als Meereisausdehnung („sea ice extent“), als Meereisfläche in Quadratkilometern („sea ice area“) oder als Meereiskonzentration. Die Eiskonzentration wird üblicherweise in Prozent (0 bis 1 bzw. 0 bis 100 %), oder manchmal in Zehnteln (0/10 bis 10/10) angegeben. Der Wert 0 bedeutet, dass kein Eis vorhanden ist, während der Wert 100 (beziehungsweise 1 oder 10) eine vollständig eisbedeckte Fläche kennzeichnet.

Berechnung von Meereisausdehnung und -eisfläche aus Satellitenmessungen Quelle: MEEREISPORTAL (AWI)

Meereisausdehnung (sea ice extent) und Meereisfläche (sea ice area) sind verschiedene Größen und geben unterschiedliche Informationen:
Die Meereisausdehnung ist dabei immer größer als die Meereisfläche. Je nach Verwendung gibt es Vor- und Nachteile für die Nutzung beider Größen. Zur Veranschaulichung des Unterschiedes kann man sich das Bild einer Scheibe Schweizer Käses zur Hilfe nehmen. Die Meereisausdehnung wäre dabei dann das Maß des äußeren Rands der Käsescheibe inklusive aller darin vorhandenen Löcher. Die Fläche hingegen wäre das Maß, wo sich nur Käse befindet, das heißt die Löcher sind nicht enthalten.

Die Meereisausdehnung definiert eine Region nur als „eisbedeckt“ oder „nicht eisbedeckt“. Dabei wird für jede Datenzelle der Satellitenmessungen anhand eines Grenzwertes entschieden, in welche Kategorie die gemessene Zelle fällt. Ein weit verbreiteter Grenzwert sind 15 Prozent. Das heißt, wenn die Datenzelle eine Meereiskonzentration größer als 15 Prozent besitzt, wird sie als „eisbedeckt“ eingestuft. Ist die Meereiskonzentration kleiner als 15 Prozent ist sie „eisfrei“. Dabei ist die Meereiskante eine Bezeichnung für die Grenze, an welcher die Meereiskonzentration auf unter 15 Prozent gesunken ist.

Die Meereisfläche ist hingegen die Summe der Flächeninhalte aller mit Meereis bedeckten Gitterzellen, gewichtet mit dem jeweiligen Anteil Meereis. Damit hat die aktuelle Meereiskonzentration einen Einfluß auf den berechneten Wert der Meereisfläche; eine im Mittel eher offene Meereisdecke wird in einer kleineren Meereisfläche resultieren als eine kompakte Meereisdecke. Verschiedenste Untersuchungen der nahen Vergangenheit haben gezeigt, dass die Meereisfläche höchstwahrscheinlich ein wesentlich aussagekräftigerer Parameter als die Meereisausdehnung ist wenn es um die Beobachtung und Quantifizierung der tatsächliche vorhandenen Menge Meereises geht.

Satellitenfernerkundung des Meereises

Im Schnitt rund sieben Prozent der gesamten Ozeanfläche des Planeten sind mit Meereis bedeckt. Beobachtungen auf Schiffen oder aus der Luft mithilfe von Flugzeugen können angesichts einer so gigantischen Fläche nur kleine Ausschnitte des Gesamtbildes liefern. Will man sich also einen möglichst kompletten Überblick verschaffen, muss man viel höher hinaus. Dies wird von einer ganzen Reihe von Erdbeobachtungssatelliten geleistet. Unter Verwendung der elektromagnetischen Strahlung nutzen sie verschiedene Messverfahren, die alle ihre ganz eigenen Stärken und Schwächen haben.

Schema der Messbereiche von Satelliten in Abhängigkeit der Wellenlänge Quelle: MEEREISPORTAL (AWI)

Die Bereiche des elektromagnetischen Spektrums, die zur Satellitenfernerkundung von Ozean und Meereis verwendet werden, sind

• sichtbares Licht mit Wellenlängen von 400 nm – 700 nm
• nahes Infrarot (NIR), Wellenlängen ca. 700 nm - 3000 nm (= 3 µm)
• thermisches Infrarot, Wellenlängen ca. 3-15 µm
• Mikrowellen, Wellenlängen ca. 3 mm - 1 m

In anderen Spektralbereichen wie UV (200 nm - 400 nm) oder langwelligem Infrarot ist die Atmosphäre nicht transparent genug, um die Erdoberfläche vom Satelliten aus „sehen“ zu können.

Bei den Messungen können drei wesentliche Komponenten der Meereisoberfläche unterschieden werden:

1. Offenes Wasser, dünnes Meereis in Rinnen und in größeren Öffnungen im Eis (Polynyas) sowie Schmelztümpel während der sommerlichen Schmelzperiode
2. Meereis mit, je nach Alter, unterschiedlichen Mengen an Salzeinschlüssen (Salztaschen) und Lufteinschlüssen
3. Schnee, der sich auf dem Meereis ablagert

Die folgenden Eigenschaften dieser Komponenten haben einen Einfluss auf die Messungen bei der Fernerkundung:

• ihr prozentualer Anteil und ihre Verteilung, bezogen auf eine bestimmte Referenzfläche
• ihre Temperatur
• ihr Salzgehalt und die Verteilung des Salzes in den Salzeinschlüssen
• die Kristallstruktur des Eises und des Schnees
• Auftreten von Schnee- und Eisschichten, sowie die Oberflächenrauigkeit (z. B. Eisrücken, salzreiche Frostblumen, Eisschollen)
• Meereisbewegung (Drift)

Darüber hinaus gibt es zahlreiche Variablen, die durch das Fernerkundungsinstrument selbst vorgegeben werden und einen erheblichen Einfluss auf die Messungen haben, wie unter anderem die Frequenz (Wellenlänge) der Strahlung oder der Einfallswinkel der Strahlung.

Satelliten können Meereis im sichtbaren und infraroten Bereich, wie auch im Mikrowellenbereich (Radiometer und Radar) des elektromagnetischen Spektrums messen. Jede dieser Methoden hat Vor- und Nachteile und kein Spektralbereich erlaubt es, alle Bereiche des Meereises gleichermaßen optimal und für alle Bedingungen zu messen. Bei der Suche nach einem geeigneten Sensor für eine bestimmte Anwendung muss also immer sorgsam abgewogen werden, welche Eigenschaften besonders wichtig für die spezifische Fragestellung ist. Für großflächige Untersuchungen (z. B. tägliche Beobachtung der gesamten Arktis) spielt es zum Beispiel oft weniger eine Rolle, ob der Sensor nun räumlich mit 3,6 oder 12 km auflöst. Für die lückenlose Abdeckung eines so großen Gebietes ist es aber unbedingt notwendig, dass der Satellit die Zielregion möglichst häufig überfliegt und vermisst.

Passive Mikrowellendaten von Radiometern haben die längste Geschichte und bilden das Rückgrat der globalen Eisüberwachung mit jahrzehntelangen konsistenten Beobachtungen von Eiskonzentration und -ausdehnung. Der Rückgang des arktischen Meereises wird durch passive Mikrowellendaten seit dem Jahr 1972 und mit Radaraltimeterdaten seit dem Jahr 1993 dokumentiert. Man macht sich dabei die Eigenschaft des Eises zunutze, andere Mikrowellenstrahlung auszusenden als Meerwasser.

Jedes Objekt auf der Erde emittiert nicht nur Infrarotstrahlung, sondern auch Mikrowellen. Ein Mikrowellenradiometer misst die im Mikrowellenspektrum von der Erde und von jedem Objekt, dessen Temperatur über dem absoluten Nullpunkt von -273,15 Grad Celsius liegt, emittierte natürliche Eigenstrahlung. Gerade im Mikrowellenbereich ist die Atmosphäre für viele Frequenzen transparent. Bei den verwendeten Mikrowellenfrequenzen (unter ca. 100 GHz, d. h. Wellenlängen über 3 mm) emittieren und absorbieren Wolken fast keine Mikrowellenstrahlung, sind also quasi transparent, so dass man das Meereis ohne den störenden Einfluss der Bewölkung untersuchen kann. Des Weiteren sind die passiven Mikrowellensensoren tageslichtunabhängig, da sie ja die emittierte, thermische Mikrowellenstrahlung messen, was gerade in den Polarregionen unabdingbar ist und einen entscheidenden Vorteil gegenüber optischen Sensoren darstellt.

Der Start der beiden fast identischen Systeme AMSR (an Bord des japanischen ADEOS-II, „Advanced Earth Observing Satellite II“) und AMSR-E (des NASA „Earth Observing Systems“ Aqua (EOS)) im Jahr 2002 markierte den Beginn einer neuen Ära der passiven Mikrowellenmessungen. Es folgte AMSR2. AMSR3 auf GOSAT-GW wird voraussichtlich zwischen April 2023 und März 2024 die Zeitreihe seiner Vorgänger fortsetzen können. Die „Copernicus Imaging Microwave Radiometer“, kurz CIMR, getaufte Mission wird vorrausichtlich zum Ende der 2020er Jahre an den Start gehen, u. a. um potentielle Beobachtungslücken zu füllen.

Seit Ende 2010 beobachtet der ESA-Satellit SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) mit seinem im L-Band arbeitenden 1,4-GHz-Mikrowellen-Radiometer MIRAS (Microwave Imaging Radiometer using Aperture Synthesis) die Erde bei 21 cm Wellenlänge entsprechend 1,4 GHz (L-Band). Zusätzlich zu den ursprünglichen Missionszielen (Messung der Bodenfeuchte und des Salzgehalts im Ozean) wird aus den Beobachtungen von SMOS täglich die Dicke von dünnem Meereis bis 50 cm bestimmt.

Die Daten von Scatterometern (z.B. ASCAT) sind eine wertvolle Ergänzung zu den passiven Mikrowellendaten, insbesondere um die Eisdrift zu ermitteln und zwischen einjährigem und mehrjährigem Eis zu unterscheiden.

Das Synthetic Aperture Radar (SAR) von Sentinel-1 hat sich zum Arbeitspferd der operationellen Eisbeobachtung auf regionaler Ebene entwickelt, da hochaufgelöste Radarbilder ganzjährig in fast allen Regionen geliefert werden, in denen nationale Eisdienste Eiskarten erstellen. Kanada nutzt erfolgreich die SAR-Daten ihrer Missionen RADARSAT-2 und RADARSAT Constellation Mission (RCM) z.B. zum Monitoring von Meereis und Eisbergen.

Die Daten der Synthetic Aperture Radar-Instrumente können auch zur Beobachtung einer Reihe von Meereisprozessen und -phänomenen wie der Entwicklung des Eistyps und der Meereisdynamik genutzt werden, womit sie zu neuen Erkenntnissen über das Meereis beitragen.

Die Interpretation der Messdaten von SAR-Instrumenten bleibt generell eine anspruchsvolle Aufgabe, obwohl die zweidimensionale, bildhafte Darstellung für die Interpretation sehr hilfreich ist. Im Allgemeinen ist dickeres mehrjähriges Eis einfach von jungem einjährigem Eis zu unterscheiden, weil im mehrjährigen Eis mehr Luftblasen eingeschlossen sind, wenn die Salzsole abfließt. Diese Luftblasen erhöhen die Streuung und die Depolarisation des Signals. Diese Besonderheit macht das SAR zu einem sehr hilfreichen Mittel zur Unterscheidung von dickem und dünnem Eis. SAR-Instrumente können sogar kleine offene Rinnen im Meereis identifizieren. Die feine Auflösung erlaubt es, die Ergebnisse zum Beispiel für die Anwendung von Schiffsrouten oder in operationellen Zentren zu verwenden.

Laseraltimeter- und Radaraltimeterdaten- und sind zur Hauptmethode für die Schätzung der Meereisdicke geworden und füllen damit eine Lücke in der Beobachtung des Meereises als einer wesentlichen Klimavariablen. Die Daten über die Eisdicke ermöglichen eine Schätzung des Eisvolumens und der Eismassen sowie eine Verbesserung der Eisvorhersagen.

Im Bereich des sichtbaren Lichts sind ICESat (im Einsatz zwischen 2003 und 2009) bzw. ICESat-2 (seit 2018 im Einsatz) der NASA eine viel genutzte Weltraummission. Der auf ICESat-2 montierte aktive Sensor „Advanced Topographic Laser Altimeter System (ATLAS)“ sendet Laserlicht aus, registriert die Laufzeit des reflektierten Signals und berechnet daraus die Entfernung zum Zielgebiet. ATLAS liefert so Messungen, mit denen sich Höhenunterschiede im Meereis, Veränderungen der Mächtigkeit von Eisschilden, die Höhen von Landtopographie und Vegetation bestimmen sowie Höhenprofile von Wolken und Aerosolen erstellen lassen. ATLAS zeichnet sich durch eine sehr gute Höhengenauigkeit von bis zu 4 mm aus. Dabei hat der Laser eine Wellenlänge von 532 nm – was einem satten Grün im optischen Bereich entspricht.

ICESat-2: Messung von Veränderungen des polares Eises Quelle: MEEREISPORTAL (AWI)

Radaraltimeter, wie das Instrument SIRAL (Synthetic Aperture Interferometric Radar Altimeter) auf dem europäischen Satelliten CryoSat-2 benutzen hochgenaue Radarabstandsmesser um den Abstand zwischen Satelliten und der Erdoberfläche zu messen. Aus diesen Messungen lassen sich unter anderem die Zunahme des Meeresspiegels und die Änderungen der kontinentalen Eisschilde bestimmen. Dies wird erreicht durch Messungen wie sich das Höhenprofils der jeweiligen Oberflächen verändert. Diese Methodik lässt sich auch für die Bestimmung der Dicke von schwimmenden Meereis verwenden.

CryoSat-2: Messung der Veränderungen der polaren Eisschilde und des Meereises Quelle: MEEREISPORTAL (AWI)

Mit einem Orbit, der fast über die Pole geht (polnächste Punkte bei 88° Grad N und S), erreicht CryoSat-2 polnähere Gebiete als bisherige ESA-Satelliten wie beispielsweise der frühere ENVISAT (polnächster Punkt des Orbits: circa 81.5 Grad Nord und Süd). CryoSat-2 fliegt in rund 720 Kilometern Höhe. Damit werden erstmalig regelmäßige und weltweit flächendeckende Eisdickendaten aufgezeichnet.

Seit seinem Start sind aber auch andere Radaraltimeter für die Überwachung der eisbedeckten Ozeane gestartet. Insbesondere die europäischen Satelliten Sentinel-3 A und B besitzen ein zu CryoSat-2 sehr ähnliches Radaraltimeter und tragen zu einem immer dichter werdenden Netz an Beobachtungen bei.

Die Satellitenmission Copernicus Polar Ice and Snow Topography Altimetry (CRISTAL) soll 2027 starten. Sie enthält ein Radaraltimeter, welche gleichzeitig Freibord und Schneedicke bestimmen kann. Im Vergleich zu CryoSat-2 wird auch die räumliche Auflösung noch einmal verbessert, so dass mit CRISTAL deutlich genauere Eisdickeninformationen zu erwarten sind.

Weitere Informationen:

• meereisportal.de (AWI)
• Kryosphäre - Eis und Schnee (IDC)
• Current State of Sea Ice Cover (NASA GSFC)
• Sea Ice (NASA Earth Observatory 2016)
• An improved view of global sea ice (ESA 2023)
• Satellites provide crucial insights into Arctic amplification (ESA 2023)
• Sea Ice Remote Sensing - Recent Developments in Methods and Climate Data Sets (Sandven et al., Surveys in Geophysics)
• Satellite sea ice record made even sharper (ESA 2023)
• Sea Ice (NSIDC)

Meeresfarbe

Siehe Ozeanfarbe

Meeresgeodäsie

Objektgerichtetes, auf Meeresgebiete der Erde bezogenes Aufgabenfeld der Geodäsie. Ihre Ziele sind die Vermessung und Abbildung von Meeresoberfläche und Parametern des Erdschwerefeldes (Äquipotentialflächen) sowie deren zeitlichen, z.B. gezeitenbedingten, Änderungen. Höhenunterschiede zwischen Meeresoberfläche und einer mittleren Äquipotentialfläche sind das Oberflächenrelief, oft ungenau als Meerestopographie (Topographie: Ortsbeschreibung) bezeichnet. Die Messungen erfolgen heute fast ausschließlich mittels künstlicher Erdsatelliten (Altimetrie). Es bestehen enge Verbindungen zur Ozeanographie.

Ortung und Führung von Fahrzeugen auf den Meeren gehören nicht zur Meeresgeodäsie, sondern zur Navigation und Nautik; Seekarten dafür schafft das Seevermessungswesen.

Weitere Informationen:

• Der Meeresspiegel – ansteigend und fast im Lot (Wolfgang Bosch, Deutsches Geodätisches Forschungsinstitut 2008)

Meeresgezeiten

Gezeitenwirkungen auf die Wassermassen der Ozeane. Ähnlich wie bei Erdgezeiten dargestellt, wird die Meeresoberfläche vom Gezeitenpotential durch Sonne und Mond angeregt; die beobachtbaren Meeresgezeiten sind jedoch entscheidend durch die Kontinente und Küsten beeinflußt, die den die Erde umrundenden Flutberg aufstauen. Dies kann in Buchten zu einem Gezeitenhub bis zu 17 m führen und daher für Gezeitenkraftwerke ausgenutzt werden. Andererseits gibt es im Ozean singuläre Punkte ohne Gezeitenhub. Stehen Sonne, Mond und Erde während der Zeit von Vollmond und Neumond auf einer Geraden, so führt dies zur (verstärkten) Springtide, stehen sie bei Halbmond im rechten Winkel zueinander, so führt dies zur (verminderten) Nipptide. Die Meeresgezeitenhöhen werden seit langem durch Pegel registriert. Sie werden u.a. auch zur Reduktion von Satellitenaltimetermessungen benötigt. Die Gezeitenwassermassen verursachen selbst ein sekundäres Gezeitenpotential und tragen durch ihre Auflast zur Deformation der Erdkruste bei (Erdgezeiten). Wegen der Bedeutung für die Schifffahrt werden die Meeresgezeiten nach dafür angepassten Gezeitenmodellen in Deutschland vom Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie vorausberechnet.

Meereshöhe

1. Engl. sea height; in der Altimetrie die Höhe des Meeresspiegels über einem mittleren Erdellipsoid. Begrifflich zu trennen von der orthometrischen Höhe, die ebenfalls als Meereshöhe (Höhe über dem Meeresniveau) bezeichnet wird (s.u.).
2. Engl. orthometric height; Höhe über dem Meeresniveau, besser mit Orthometrischer Höhe zu bezeichnen.

Meeresoberflächenhöhe

Engl. sea surface height (SSH); die Meeresoberflächenhöhe (SSH) ist die Höhe der Meeresoberfläche über einem Referenzellipsoid. Sie ist das direkte Produkt der Satellitenaltimetrie. Die Werte der Meeresoberflächenhöhe werden entlang der Bodenspuren der Satelliten oder auf regelmäßigen Gittern bereitgestellt, die aus den entlang der Satellitenspuren ermittelten Werten interpoliert werden. Die Momentanwerte der Meeresoberflächenhöhe enthalten langfristige, jährliche, saisonale und kurzfristige zeitliche Schwankungen der Meeresoberfläche.

Die SSH-Messung umfasst dynamische Beiträge der Ozeanzirkulation und Schwankungen des Geoids in Bezug auf das Referenzellipsoid. Die dynamische Topografie ist die Variation der SSH in Bezug auf das Geoid.

Meeresspiegelanomalien (ein variabler Teil der SSH) werden in der Regel durch Subtraktion des mittleren Meeresspiegels (MSL) von der SSH abgeleitet. MSL ist der über einen langen Zeitraum gemittelte lokale SSH-Wert, während der globale mittlere Meeresspiegel (GMSL) der über alle Ozeane der Erde gemittelte MSL-Wert ist. Ein Anstieg des GMSL ist ein Indikator für eine mögliche globale Erwärmung.

Die SSH-Zielgenauigkeit der Sentinel-3-Mission beträgt 10 cm für Near Real-Time (NRT)-Produkte und 3-5 cm für Slow Time Critical (STC)-Produkte.

Seit den frühen 1990er Jahren werden Satellitenaltimeter zur Messung der Meeresoberflächenhöhe (SSH) aus dem Weltraum eingesetzt. Die erzeugten SSH-Karten finden in der wissenschaftlichen und operationellen Ozeanographie und in der Klimawissenschaft breite Anwendung, u. a. bei der Überwachung des globalen mittleren Meeresspiegels und der El Niño-Südlichen Oszillation (ENSO), der Vorhersage der Intensivierung von Hurrikanen, der Verfolgung großräumiger Wirbel und ozeanischer Fronten und der Abschätzung der Ozeanzirkulation.

Definition verschiedener Größen im Zusammenhang mit der Höhe der Meeresoberfläche Quelle: GGOS

Satelliten-Altimetriesysteme sind für die Kartierung der Meeresoberfläche konzipiert. Diese Systeme messen die Laufzeit von Radar- oder Lichtimpulsen zwischen Satellit und Meeresoberfläche, um die Höhe des Satelliten (Höhenmessbereich) über der aktuellen Meeresoberfläche zu bestimmen. Die Differenz zwischen der Höhe des Satelliten über einer Referenzfläche und der altimetrischen Reichweite ergibt die Höhe der Meeresoberfläche in Bezug auf dieselbe Referenzfläche. Der Abstand zwischen dem Satelliten und der Meeresoberfläche wird für verschiedene Komponenten der atmosphärischen Refraktion und zur Abschwächung von Effekten korrigiert, die durch instrumentelle Verzerrungen und durch den Seegang bedingte Systematiken verursacht werden. Eine Reihe von Korrekturen aufgrund verschiedener geophysikalischer Effekte werden ebenfalls berücksichtigt. Es werden verschiedene Produkte unterschieden (vgl. Grafik oben, Tabelle unten):

Bis jetzt haben diese Altimeter die SSH auf der mesoskaligen Ebene überwacht. Die räumliche Auflösung der SSH-Karten hat sich von ~300 km in den 1990er Jahren auf ~100 km in der Gegenwart entwickelt. Für eine effektive Überwachung des vertikalen Wärme- und Kohlenstofftransports im Ozean sind jedoch SSH-Messungen mit noch höherer Auflösung erforderlich, was für die Untersuchung des globalen Klimawandels von größter Bedeutung ist und durch den kürzlich gestarteten Satelliten für die Oberflächenwassertopographie (Surface Water and Ocean Topography, SWOT) ohne weiteres möglich ist.

Multi-mission sea level trends Quelle: EU Copernicus Marine Service/CNES/LEGOS/CLS, 2018

Satelliten-Höhenmesser decken die Ozeangebiete mit wiederholten Spuren mit Wiederholungsraten von einigen Tagen ab und ermöglichen die Schätzung der Meeresoberflächenhöhen mit einer Genauigkeit von 1 bis 2 cm. Die ursprünglichen Altimetriedaten, die von den einzelnen Satellitenaltimetermissionen gemessen wurden, werden von den zuständigen Raumfahrtbehörden zur Verfügung gestellt. Einige von ihnen liefern auch vorverarbeitete Meeresoberflächenhöhen (sogenannte Level-3- oder Level-4-Produkte). Verfeinerte Lösungen werden von verschiedenen Agenturen, Universitäten und Forschungsinstituten berechnet, die ihre Ergebnisse in Rastern von wenigen Bogenminuten bereitstellen. Diese Produkte unterscheiden sich in Bezug auf die verwendeten Datensätze, die betrachtete Zeitspanne sowie die Verarbeitungsstrategien und -methoden.

Die Satellitenaltimetrie ermöglicht eine nahezu globale und quasi-kontinuierliche Überwachung des Meeresspiegels mit cm-Genauigkeit. Der Vergleich von Altimetrie-Lösungen, die sich auf verschiedene Epochen beziehen, ermöglicht die Abschätzung von Schwankungen der Meeresoberfläche und des Meeresspiegels, die Einblicke in die Umverteilung der ozeanischen Wassermassen, die thermische Ausdehnung und Kontraktion, die Variabilität der Meeresströmungen und Wirbel, die Dichtevariationen aufgrund von Wassertemperatur und Salzgehalt, die Kopplung zwischen Atmosphäre und Ozean sowie den Austausch mit Süßwasser, einschließlich schmelzender Eisschilde und Gletscher, ermöglichen.

Weitere Informationen:

• Broadview Radar Altimetry Toolbox - BRAT (ESA, CNES)
• Ocean Surface Topography from Space (NASA JPL)
• AVISO+ Satellite Altimetry Data (CNES)
• NASA and NOAA Altimetric and Ocean Surface Topography Data Information (NOAA)
• Europe's Eyes on Earth (Copernicus)
• Global Geodetic Observing System - Startseite

Meeresoberflächensalzgehalt (SSS)

Engl. Sea Surface Salinity (SSS); Begriff zur Bezeichnung des Salzgehaltes des Meerwassers an der Oberfläche. Salinität wird angegeben in Gramm des gesamten, in einem kg Wasser gelösten Salzes. Sie wird gewöhnlich durch die Messung der elektrischen Leitfähigkeit des Meerwassers bestimmt. Je höher die Salinität, umso geringer ist der Widerstand oder umso größer ist die Leitfähigkeit der untersuchten Meerwasserprobe. Meersalz, eine Kombination aus verschiedenen Salzen, entstammt vorwiegend drei Quellen: Vulkanausbrüchen, chemischen Reaktionen zwischen Meerwasser und heißen, neu gebildeten Krustengesteinen sowie Verwitterungsvorgängen auf Land. Die Zusammensetzung des Meersalzes ist seit Hunderten von Millionen Jahren, möglicherweise seit Milliarden Jahren konstant.

Der Grad der Salinität wird mit Hilfe der "Praktischen Salinitätsskala" (Practical Salinity Scale) angegeben und hat keine Einheitenbezeichnung.

Zu Dichteunterschieden des Meerwassers trägt die Salinität üblicherweise in geringerem Maße als die Temperatur bei. Falls aber salzhaltigeres Wasser über salzärmerem Wasser liegt, dann muss die Temperaturdifferenz zwischen beiden groß genug sein, um eine stabile Schichtung (weniger dichtes Wasser über dichterem Wasser) zu gewährleisten. Polnahes Meerwasser weist die höchsten Salzgehalte weltweit auf. Trotz der Offenheit der Struktur des Eises passen die meisten Unreinheiten (Salz) nicht zwischen seine Molekularstruktur. Deshalb "fällt" beim Gefriervorgang Salz "aus" -  Süßwassereis entsteht, nicht gefrorenes Wasser wird salzhaltiger.

Die Salinität der Meere wird mit in-situ-Methoden wie profilierenden Treibkörpern oder fest verankerten Bojen gemessen sowie mit Hilfe satellitengestützter Mikrowellenradiometer (SMOS 2009, danach AQUARIUS 2011-2015).

Beide Methoden werden in der folgenden Darstellung verglichen. Die rechte Karte zeigt den von SMOS-Messungen abgeleiteten Meeresoberflächensalzgehalt, wohingegen die linke Karte auf der Grundlage der in situ-Messungen von profilierenden ARGO-Sonden erstellt wurde.

Der größere Detailreichtum der SMOS-Daten kommt beim direkten Vergleich deutlich zum Ausdruck. Die Daten für beide Karten wurden in den Monaten August-September der Jahre 2010 und 2011 erhoben.

Sea Surface Salinity Quelle: ESA

Um globale Ozeansalzgehaltsmessungen zu erhalten, hat die ESA den SMOS Satelliten (Soil moisture and Ocean Salinity) gestartet. Bis zum Start von SMOS war es sehr schwierig und teuer, die Meeressalinität zu messen, so dass die Kenntnisse über die räumliche Verteilung und die zeitliche Variabilität noch sehr gering sind. Numerische Modelle sind daher von entscheidender Bedeutung um diesen Parameter abzuschätzen. Mit einem ozeanischen mixed-layer-Modell (zwischen 50 und 1.000 m Tiefe) kann die Meeressalinität abgeschätzt werden, indem man modellhaft externe Einflüsse wie z. B. Winde, Niederschlag/Verdunstung, Abflussmengen von Flüssen usw., wie auch interne Einflüsse (horizontaler Transport, vertikale Durchmischung usw.) modellhaft darstellt.

Ein zwei-dimensionaler interferometrischer passiver Mikrowellensensor misst bei der SMOS-Mission die einfallende Schwarzkörperstrahlung, bei einer L-Band Frequenz von 1,4 GHz. Diese ist korreliert mit Bodenfeuchte und Salzgehalt welche die dielektrische Konstante des strahlenden Materials beeinflussen und somit auch die Strahlung.

Die Eindringtiefe der satellitengestützten Messverfahren für die Oberflächensalinität hängt von der Frequenz (oder Wellenlänge) der Strahlung ab, die gemessen wird. Sie beträgt z.B. beim Satelliten AQUARIUS mit seiner 1,413 GHz Mikrowellenfrequenz etwa 1 bis 2 cm.

Die Mission SMOS hat zum  Ziel, genauere Daten über den globalen Wasserkreislauf zu messen. Der Wasseraustausch zwischen Erde, Ozean und Atmosphäre ist einer der maßgeblichen Faktoren, der das Wetter und Klima bestimmt. Durch die Verdunstung und den Niederschlag über den Ozeanen wird der Salzgehalt der Ozeane verändert. Ozeansalzgehalt und Wassertemperatur sind die Haupteinflusskomponenten auf die Dichte des Wassers, welche ein bestimmender Faktor der Ozeanzirkulation ist. Sie spielen somit eine tragende Rolle zur Regulierung der klimatischen Verhältnisse.

Weitere Informationen:

• Sea Surface Salinity - Weltkarte aus Satellitendaten (Aquarius), nach Monat und Jahr frei wählbar (NASA)

Meeresoberflächentemperatur (SST)

Engl. sea surface temperature (SST), franz. température de surface de la mer; die Meeresoberflächentemperatur ist ein von der Molekülbewegung abhängiges Maß für die Energie in der obersten Schicht der Meere. Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich um die Temperatur, die über die von der Meeresoberfläche emittierte Strahlung gemessen wird. Der Begriff ist häufig noch vage verwendet, z.T. widersprüchlich definiert. Die Temperatur bewegt sich von ungefähr -2 °C in den Polarregionen bis zu 32 °C in den Tropen.

Bedeutung der Meeresoberflächentemperatur

Die Bestimmung der Meeresoberflächentemperatur oder Sea Surface Temperature (SST) gehört zu den grundlegenden Messungen in der Meteorologie, Klimatologie und Ozeanographie. Die Meeresoberflächentemperatur hat einen großen Einfluss auf den Austausch von Wärme, Feuchtigkeit, Impuls und Gasen zwischen Atmosphäre und Ozean. Die SST enthält Informationen über Meeresströmungen und Ozeanwirbel (MILLERO 2005). Für die Beobachtung der Meereszirkulation sind die SST der bevorzugte Datentyp, da Meeresströmungen charakteristische Temperaturen besitzen.

Der Anstieg der Meerestemperaturen ist ein wichtiges Indiz für die Klimaerwärmung (BARALE 2010) und die SST ist die Schnittstelle zwischen Ozean und Atmosphäre sowie ein Parameter für die Kopplung dieser beiden Systeme.

Für globale und regionale Wettermodelle ist die SST ein entscheidender Eingangsparameter. Für die Datenassimilation der Modelle ist es wichtig, sowohl die SST als auch deren Genauigkeit möglichst präzise zu kennen.

Die Bestimmung der SST mit Hilfe von Satelliten bietet viele Vorteile: Während beispielsweise Bojen oder Schiffe nur punktuelle Messungen liefern können, ermöglichen Satelliten eine große räumliche Abdeckung eines Gebietes. Es ist möglich rößere räumliche Strukturen, wie die turbulente Durchmischung zweier Ozeanströmungen, zu erkennen. Die Satellitenmessungen erzeugen zeitlich und räumlich hoch aufgelöste, globale und relativ kontinuierliche Datensätze aus denen die SST abgeleitet werden kann.

Der Nachteil der Satellitenmeteorologie besteht darin, dass relevante Größen nur indirekt bestimmt werden können. Der gesuchte Wert muss aus den gemessenen Daten abgeleitet, „invertiert“, werden. Eine weitere Schwierigkeit bei der exakten Bestimmung besteht im Einfluss der Atmosphäre. Ein Signal von der Erdoberfläche, das vom Satelliten gemessen wird, muss die Erdatmosphäre erst durchqueren bevor es von der Kamera erfasst werden kann. Den größten Einfluss auf das gemessene Signal bei etwa 10 μm nehmen die 10 km mächtige Troposphäre und der darin enthaltene Wasserdampf (EMERY et al. 1994). In den Tropen kann die Abweichung zwischen gemessener SST und berechneter SST ohne Berücksichtigung der Strahlungsprozesse in der Atmosphäre bis zu 10 K betragen (MAUL & SIDRAN 1973).

Vor den 1980er Jahren wurden Messungen der SST von Instrumenten an Küsten, auf Schiffen und auf Bojen durchgeführt. Die erste automatisierte Methode zur Gewinnung von SST-Daten erfolgte durch die Messung der Temperatur des Wassers, das durch Einströmöffnungen von Ozeanschiffen floss. Zwar lieferte diese Methode eine beträchtliche Menge an nützlichen Daten, so hatte sie auch Nachteile. Die Tiefe der Einlassöffnungen variierte von Schiff zu Schiff beträchtlich, was das Temperaturprofil in einem geschichteten Wasserkörper mit seinen unterschiedlichen Temperaturen nicht korrekt wiedergab. Auch führte die Methode zu einer gründlichen Datenerhebung entlang der wichtigsten Schifffahrtsrouten, aber gleichzeitig bestand ein Informationsmangel über die Verhältnisse im größten Teil der Ozeane.

Seither stammt die Masse der SST-Daten von Satellitenbeobachtungen. Instrumente wie das Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) an Bord der NASA-Satelliten Terra und Aqua umrunden die Erde etwa 14 Mal pro Tag, was sie in die Lage versetzt, mehr SST-Daten innerhalb von 3 Monaten zu sammeln, als alle anderen SST-Messungen zusammen, die es vor dem Aufkommen der Satellitentechnologie gab. In Abhängigkeit vom jeweiligen Sensor liefern uns satellitenbasierte Messdaten im Abstand von wenigen Tagen bis zu einer Woche einen globalen Überblick über die globalen Meeresoberflächentemperaturen. Satellitensensoren sind gut geeignet, die SST zu messen, da sie aus einer synoptischen Perspektive regelmäßig Daten liefern, die eine hohe räumliche und radiometrische Auflösung besitzen.

Die Bewegung von elektrisch geladenen Teilchen erzeugt elektromagnetische Strahlung in verschiedenen Wellenlängen. Das elektromagnetische Spektrum umfasst den ganzen Bereich dieser Wellenlängen. Von den längsten bis zu den kürzesten Wellenlängen unterscheidet man Radiowellen, Mikrowellen, Infrarotwellen, den Bereich des sichtbaren Lichts, ultraviolette Strahlung, Röntgen- und Gammastrahlung. Der Ozean und die meisten anderen Objekte emittieren Strahlung im Bereich des Infrarots und der Mikrowellen. Die Amplituden dieser Wellenlängen variieren mit der Meerestemperatur und können daher für deren Messung herangezogen werden. Satellitensensoren können diese Bänder vom Weltall aus messen. Infrarotstrahlung kommt von den oberen 10 Mikron der Meeresoberfläche. Mikrowellenstrahlung entstammt der obersten 1 mm-Schicht. Im Vergleich zu Mikrowellensensoren haben satellitenbasierte Infrarotsensoren eine bessere räumliche Auflösung, sind aber anfälliger für Verunreinigungen durch Wolken. Dies liegt an der Absorption der vom Ozean emittierten Infrarotstrahlung durch die Wolken.

Heute gibt es neben den satelliten- und schiffsbasierten Messungen tausende von Treibbojen in den Ozeanen zur Messung von Temperatur und Salinität. Sie werden zur Validierung der Satelliteninstrumente verwendet und natürlich zur Beprobung der Wassersäule. Die Oberflächen-Treibbojen des Global Drifter Program (GDP) liefern regelmäßig pro Monat etwa 60.000 nächtliche SST-Messungen aus einer Tiefe von 0,2 m, was den umfangreichsten Beitrag zu den in situ-Messungen von SST, Salinität und Meeresströmungen darstellt.

Eine wichtige Errungenschaft bei der Verteilung der von Satellitensensoren abgeleiteten SST stellt das Projekt „Group for High Resolution Sea Surface Temperature” (GHRSST) dar. In dem Projekt werden alle SST-Datensätze in einem gängigen Format zur Verfügung gestellt, was den leichten Zugang von unterschiedlichen Computerplattformen aus ermöglicht. Zur Bereitstellung von Datensätzen, die zur Klimamodellierung geeignet sind, ist es erforderlich, dass die Aufzeichnungen der Klimadaten auch eine Beschreibung der Fehler auf Pixelbasis enthalten, die mit den SST-Werten einhergehen.

Die thermische Vertikalstruktur der obersten 10 m der Ozeane kann sehr komplex und höchst variabel sein. Der SST-Wert kann deutlich variieren, und zwar in Abhängigkeit von der vertikalen Position der Messung, des eingesetzten Sensortyps (unterschiedliche Eindringtiefen), der Tageszeit vor Ort und der lokalen Verhältnisse an der Schnittfläche Ozean/Atmosphäre. Solche Faktoren machen die Vermengung von verschiedenen Satellitendatensätzen und in situ-Datensätzen schwierig.

SST des europäischen Nordmeers in °C Die Animation ist mit Daten der amerikanischen Wettersatelliten aus der NOAA-Serie erstellt. Zeitraum: Januar 2003 - Juni 2004 Zum Starten der Animation auf Grafik klicken Quelle: BSH

Innerhalb der oberen Wasserschicht unterscheidet man folgende Partien:

• Die sog. skin SST (SST_skin), ein Temperaturwert, der innerhalb einer dünnen Wasserschicht von ca. 50 cm Mächtigkeit im Grenzbereich zwischen Ozean und Atmosphäre ermittelt wird. Die Schicht ist charakterisiert durch einen starken Temperaturgradienten als Folge des Wärmeaustausches zwischen Ozean und Atmosphäre. Folglich variiert SST_skin innerhalb der Schicht mit der Tiefe.
• Die sog. interface SST (SST_int), die Temperatur einer unendlich dünnen Schicht an der direkten Kontaktzone zwischen Ozean und Atmosphäre. Diese Schicht befindet sich an der Obergrenze der oben genannten Schicht mit SST_skin, sie kann mit aktueller Technik nicht gemessen werden.
• Die sog. sub-skin SST (SST_sub-skin), ein Temperaturwert, der an der Unterseite der SST_skin-Schicht auftritt. Er ändert sich im Zeitskalenbereich von Minuten und kann durch die Sonneneinstrahlung beinflusst werden.
• Die sog. subsurface SST (SST_depth), herkömmlich als bulk SST bezeichnet, ein Temperaturwert in einer jeweils anzugebenden Tiefe (z.B. SST_5m) unterhalb der SST_sub-skin-Schicht. Er kann stark von der lokalen Sonneneinstrahlung beeinflusst werden und ändert sich im Bereich von Stunden.

Die hypothetischen Vertikalprofile für die Temperatur der oberen 10 m an der Ozeanoberfläche Rote Linie: Zustand unter Starkwindbedingungen oder bei Nacht Schwarze Linie: Zustand bei schwachem Wind bei Tag Quelle: GHRSST

Zu den Sensoren, die satellitengestützt die Meeresoberflächentemperatur messen, gehören AATSR, AMSR, ATSR, AVHRR, SEVIRI, TMI. Sie unterscheiden sich hinsichtlich ihrer geometrischen und temporalen Auflösung, sowie ihrer Allwetterfähigkeit.

Infrarotsensoren wie AVHRR besitzen allerdings nicht die Fähigkeit durch Wolken zu 'sehen'. Der TMI auf NASAs Tropical Rainfall Measuring Mission Satellit, war das erste gut kalibrierte Mikrowellenradiometer, das durch die Wolkendecke hindurch genaue SST-Messergebnisse erzielte. NASDAs AMSR-E auf dem NASA-Satelliten AQUA war dann das erste Mikrowellenradiometer, das diese Fähigkeit weltweit einsetzte.

Zwischen der Meeresoberflächentemperatur und der Meeresoberflächentopographie besteht keine direkte Beziehung, die es erlauben würde, den einen Wert in den anderen zu konvertieren. Obwohl eine Änderung der Meeresoberflächentemperatur eine Änderung der Meeresoberflächentopographie verursacht und dies nährungsweise berechnet werden kann, so kann doch die effektive Topographie nicht aus der Temperatur alleine abgeleitet werden. Die Meeresoberflächentemperatur repräsentiert die Temperatur in den oberen Zentimetern der Wassersäule, und die Temperatur kann sich mit zunehmender Tiefe dramatisch ändern. Hingegen bezieht die über die Altimetrie ermittelte Meeresoberflächenhöhe indirekt die Temperaturen aller Tiefen ein und zusätzlich andere Parameter wie Salinität und Meeresströmungen.

Die weltweiten Daten der Temperaturen unterhalb der Meeresoberfläche werden überwiegend von fest verankerten Bojen (moorings) und von Treibbojen (drifter) erhoben. Verankerte Bojen sind gut zur Erhebung von Zeitreihen für verschiedene Tiefen entlang der Wassersäule an einem durch Koordinaten definierten Ort. Die Mehrzahl der tieferen Temperaturmessungen werden von Treibbojen durchgeführt. Es gibt über 3.000 Drifter in den Weltmeeren. Drifter werden gewöhnlich an einer bestimmten Stelle ausgesetzt, wonach sie bis zu einer vorbestimmten Tiefe absinken, in der sie eine Zeitreihe von Temperaturmessungen erstellen während sie in dieser Tiefe mit der Strömung treiben.

Wenn an einer bestimmten Region oder Strecke Interesse besteht, können autonome Gleiter und/oder propellergetriebene Fahrzeuge zum Einsatz kommen. Sie tragen Rekorder zur Speicherung der Temperaturdaten, sowie Tiefen- und Salinitätssensoren, Uhren und GPS. Mit derartigen Fahrzeugen können Wissenschaftler bestimmte Routen für ihre Messungen planen.

Weitere Informationen:

• Physical Oceanography DAAC - Startseite (NASA JPL)
• JPL PO.DAAC Sea Surface Temperature - Links zu diversen SST-Seiten (NASA)
• Meeresoberflächentemperatur (BSH)
• Understanding Sea Surface Temperature (GHRSST)
• Sea Surface Temperature, Salinity and Density - Animationen (NASA)
• The Gulf Stream Seen Through Sea Surface Temperature (NOAA 2016)
• Exactly the same, but completely different: why we have so many different ways of looking at sea surface temperature (Di Liberto, Tom, NOAA 2015)
• Our oceans are in hot water (ESA 2023)

Meeresspiegel

Syn. Meeresoberfläche; Grenzfläche zwischen Atmosphäre und Hydrosphäre. Der aktuelle Meeresspiegel unterliegt zahlreichen, räumlich und zeitlich stark variierenden Einflüssen. Oberflächenwellen werden durch Schwankungen des Wind- und Luftdruckfeldes angeregt. Der Meeresspiegel steigt und fällt vor allem an den Küsten durch die Anziehungskräfte von Sonne und Mond im etwa halb- und ganztägigen Rhythmus. Der Meeresspiegel tendiert dazu, Luftdruckschwankungen auszugleichen (inverser Barometereffekt). Schließlich ergeben sich Wasserstandsänderungen durch Verlagerung von Meeresströmungen und Dichteunterschiede des Wassers, die durch Veränderungen von Temperatur- und Salzgehalt verursacht werden. Sekundärkräfte wie die Corioliskraft, Reibung und Reflexion beeinflussen ebenfalls den Meeresspiegel.

Heutzutage stellt ein dichtes Netzwerk von Pegelstationen wertvolle Informationen über die Entwicklung der Ozeanoberfläche zur Verfügung, allerdings sind Pegelmessungen alleine nur bedingt zur Analyse von langzeitlichen Meeresspiegeländerungen geeignet. Begrenzungen beruhen zum einen darauf, dass Pegelstationen hauptsächlich an Ozeanrändern zu finden sind und ihnen daher die räumliche Abdeckung fehlt, die zu einer umfassenden Beschreibung der Ozeantopographie benötigt wird. Zusätzlich liefern Pegelstationen Messungen des relativen Meeresspiegels, der neben den Volumenveränderungen des Ozeans zusätzlich Information über die vertikalen Bewegungen der Landmassen (zum Beispiel infolge von postglazialen Landhebungen) beinhaltet. Während der Einfluss von Landmassenbewegungen heutzutage mit Modellen oder durch die gemeinsame Analyse mit GPS-Sensoren größtenteils kompensiert werden kann, ist sowohl die Verfügbarkeit als auch die Genauigkeit dieser Korrekturmethoden für historische Daten in der Regel beschränkt.

Fernerkundungsbasierte Beobachtungen des Meeresspiegels beruhen hauptsächlich auf Messungen satellitengestützter Altimetersysteme. Während erste altimeterbasierte Meeresspiegelmessungen bereits in den 1970er-und 1980er-Jahren durchgeführt wurden, sind operationelle Beobachtungen mit ausreichender Qualität und ausreichender globaler Abdeckung erst seit dem Start des TOPEX/Poseidon-Systems in den 1990er-Jahren verfügbar. Seit dieser Zeit haben Altimetermissionen wie TOPEX/Poseidon, dessen Nachfolgemissionen Jason-1, Jason-2 und Jason-3 sowie andere Systeme kontinuierlich den Meeresspiegel abgetastet und Information über die Ozeantopographie erfasst. Gegenüber traditionellen Pegelmessungen haben Fernerkundungsverfahren den Vorteil, dass sie flächendeckende Informationen über den Zustand des Meeresspiegels zur Verfügung stellen. Darüber hinaus sind Altimetermessungen zu geringerem Maße von vertikalen Bewegungen der Landmassen beeinflusst und sind daher einfacher zu prozessieren und zu interpretieren.

Jason-1 war die erste Nachfolgemission auf die äußerst erfolgreiche Mission TOPEX/Poseidon. Die Nutzlast dieser zweiten Gemeinschaftsmission von NASA und CNES wurde auf einem französischen PROTEUS-Satellitenbus installiert und mit einer amerikanischen Delta II-Rakete von der Vandenburg Air Force Base in Kalifornien ins All geschossen.

Jason-1 Messsystem Wie bei TOPEX/Poseidon enthielt die Nutzlast von Jason-1 sowohl amerikanische wie auch französische Instrumente. Die Altimeterdaten von Jason- 1 sind Teil einer ganzen Reihe von Daten, die von anderen Ozeanmissionen stammen. Die GRACE-Mission setzt zwei Satelliten ein, um das Schwerefeld der Erde (Massenverteilung) hochgenau zu vermessen, und die Scatterometer-Mission von QuikSCAT hat fast 11 Jahre Daten zu den Winden an der Ozeanoberfläche geliefert. Quelle: NASA JPL

Der mittlere Meeresspiegel ist die über längere Zeiträume gemittelte Meeresoberfläche. Sie richtet sich in erster Näherung nach dem Erdschwerefeld, d.h. senkrecht zur Lotrichtung aus, fällt jedoch nicht völlig mit einer Äquipotentialfläche des Erdschwerefeldes, bzw. dem Geoid zusammen. Durch stationäre Strömungssysteme bildet sich zusätzlich eine permanente Meerestopographie von 1-2 m aus. Schließlich unterliegt der mittlere Meeresspiegel einer ständigen Deformation von ca. 0,1 - 0,2 m durch die permanente Tide von Sonne und Mond. Der mittlere Meeresspiegel wird beschrieben durch Meereshöhen (sea heights), die als Abweichungen von einem mittleren Erdellipsoid ähnliche Beträge besitzen wie die Geoidundulationen. Die genaue Kartierung des Mittleren Meeresspiegels ist durch Satellitenaltimetrie möglich. Durch den dominanten Einfluss des Erdschwerefeldes und die unregelmäßige Verteilung der Erdmassen bilden sich im mittleren Meeresspiegel tektonisch-morphologische Strukturen wie Tiefseerinnen, Bruchzonen und unterseeische Berge ab.

Die Schwerkraft ist mit Abstand der wichtigste Einflussfaktor auf die Meereshöhe, er kann bis zu 150 m betragen. Alle anderen Faktoren tragen zusammen genommen weniger als 5 m bei.

Während die globale Mitteltemperatur in den letzten Dekaden in einer Geschwindigkeit zugenommen hat, die gut mit den Projektionen des Weltklimarats (IPCC) übereinstimmt, ist der Meeresspiegel schneller angestiegen als vorhergesagt. Wie eine neue Studie zeigt, steigen die Ozeane 60 Prozent schneller als nach der mittleren Prognose des Weltklimarats in seinen beiden letzten Sachstandsberichten. Die Forscher verglichen diese früheren Vorhersagen mit Satellitenmessungen des Meeresspiegelanstiegs. Satelliten haben global eine deutlich bessere Abdeckung als Pegelstationen und können durch die Nutzung von Radarwellen und ihrer Reflektion von der Meeresoberfläche den Anstieg exakt messen. Während der IPCC einen Meeresspiegelanstieg mit 2 mm pro Jahr ab dem Jahr 1990 prognostizierte, zeichneten Satellitendaten einen Anstieg von 3,2 mm pro Jahr auf. Dass nur ein vorübergehender Eisverlust von den Eisschilden Grönlands oder der Antarktis oder andere interne Schwankungen im Klimasystem für die erhöhte Geschwindigkeit des Meeresspiegelanstiegs verantwortlich sind, ist der Studie zufolge unwahrscheinlich. Die Anstiegsrate des Meeresspiegels korreliert eng mit der Zunahme der globalen Mitteltemperatur.

Die folgende Abbildung zeigt Änderungen der durchschnittlichen globalen Meeresspiegelhöhe auf der Grundlage von Satelliten-Messungen (Topex/Poseidon und Jason-1 sowie Jason-2) zwischen 1992 bis 2012. Die Daten wurden gemittelt, um langzeitige Änderungen des Meeresspiegels zu berücksichtigen. Die durchschnittliche jährliche Erhöhung des Meeresspiegels in diesem Zeitrahmen (blaue Linie) beträgt 3,2 mm pro Jahr. Die Einliegekarte zeigt Änderungen der Wassermassenverteilung der Erde von Anfang 2010 bis Mitte 2011. Blaue Farben stehen für die Zunahme der Wassermassen über den Kontinenten.

Globaler Meerespiegel Die Abbildung zeigt Änderungen der durchschnittlichen globalen Meeresspiegelhöhe auf der Grundlage von Satelliten-Messungen (Topex/Poseidon und Jason-1 sowie Jason-2) zwischen 1992 bis 2012. Der größte Teil der Absenkung des Meeresspiegels in den Jahren 2010-11 (roter Kreis) ist zurückzuführen auf den Massentransport von den Ozeanen auf die Kontinente, vorrangig Australien, nördliches Südamerika und Südostasien (blaue Pfeile). Während der Ozean Wasser ‚verlor‘, erfuhren die Kontinente einen Zugewinn, verursacht durch verstärkte Niederschläge im Zusammenhang mit dem La Niña-Ereignis 2010/2011. Bis zur Mitte des Jahres 2012 hatte sich das globale Niveau des Meeresspiegels erholt, und zwar um mehr als die 5 mm, die er 2010/2011 verloren hatte. Quelle: NASA

Weitere Informationen:

• Sea-level Rise and Variability - A Summary for Policy Makers (UNESCO, IOC)
• Sea Level Trends (NOAA)
• Climate Indicator: Sea Level (NASA)
• Regional Patterns of Sea Level Change 1993-2007 (Earth Observatory)
• Surging Seas (Climate Central)
• Sea Level Rise (National Geographic)
• Climate Change Initiative - Sea Level (ESA)
• Zukunft der Meeresspiegel (DKK 2019)
• NASA and NOAA Altimetric and Ocean Surface Topography Data Information (PODAAC 2020)
• Taking a Measure of Sea Level Rise: Ocean Altimetry (NASA Earth Observatory 2020)
• Taking a Measure of Sea Level Rise: Land Motion (NASA Earth Observatory 2020)
• Taking a Measure of Sea Level Rise: Ice Height (NASA Earth Observatory 2020)
• Taking a Measure of Sea Level Rise: Gravimetry (NASA Earth Observatory 2020)
• Sea Level Change Data Pathfinder (NASA EarthData)
• Charting Sea Level from Space (ESA)
• NASA Uses 30-Year Satellite Record to Track and Project Rising Seas (The Earth Observer 2023)

Meerestopographie

Differenz zwischen dem aktuellen Meeresspiegel und dem Geoid. Sie beträgt ca. 1 - 2 m und bildet sich durch nichtgravitative Kräfte wie hydrostatische und hydrodynamische Vorgänge aus. Die Meerestopographie läßt deshalb grundsätzlich Rückschlüsse auf Meeresströmungen zu, ist aber mit ausreichender Genauigkeit schwierig zu bestimmen. Eine geometrische Bestimmung durch Differenzbildung von Meeresspiegel und Geoid ist nur für langwellige Strukturen sinnvoll, solange das Geoid für kurze Wellenlängen keine cm-Genauigkeit aufweist. Mit Hilfe der Bahnverfolgung von Satelliten und den Messungen der Altimetrie werden Meerestopographie und Schwerefeld gemeinsam geschätzt. Das Fehlerbudget erzwingt dabei jedoch auch eine Beschränkung der Meerestopographie auf großskalige Strukturen. Die dynamische Topographie liefert nur relative Höhen und beruht nur auf hydrostatischen Annahmen. Sie kann deshalb nur einen Teil der Meerestopographie und diesen nur relativ approximieren.

Zeitleiste mit Altimetriemissionen von NASA und NOAA   Hinter dem Link unten finden sich kurze Erläuterungen zu den einzelnen Missionen. Quelle: JPL PODAAC

Weitere Informationen:

• Ocean Surface Topography (JPL PODAAC)
• NASA and NOAA Altimetric and Ocean Surface Topography Data Information (PODAAC 2020)

Megha-Tropiques

Erdbeobachtungssatellit der indischen ISRO und der französischen CNES. Der im Oktober 2011 gestartete Satellit mit einer Bahnhöhe von 867 km und einer Bahnneigung von 20 Grad zum Äquator dient der Beobachtung des Wetters in den Tropen. Dabei stehen insbesondere der Wasserkreislauf, der Strahlungshaushalt, das Reflexionsverhalten der Wolkenbedeckung und die Energieverteilung im tropischen Konvektionssystem im Fokus.

Der dreiachsenstabilisierte Satellit ist mit einem abbildenden Neunkanal-Mikrowellenradiometer MADRAS (Microwave Analysis and Detection of Rain and Atmosphere Systems, CNES und ISRO), dem Multispektral-Radiometer ScaRaB (Scanner for Radiation Budget, CNES), dem Radio Occultation Sounder for the Atmosphere (ROSA, Italien) und dem Sechskanal-Mikrowellenmessgerät SAPHIR (Sondeur Atmosphérique du Profil d'Humidité Intertropicale par Radiometrie, CNES) ausgerüstet. Er wurde auf Basis des indischen Satellitenbus IRS gebaut und besitzt eine geplante Lebensdauer von drei Jahren.

Weitere Informationen:

• Megha-Tropiques-Profil im CEOS EO Handbook (CEOS / ESA)
• Megha-Tropiques (eoPortal Directory)

MEO

Engl. Akronym für Medium Earth Orbit, syn. ICO (Intermediate Circular Orbit); mittelhohe, kreisförmige Umlaufbahn in 6.000 - 20.000 km Höhe. Der mittelhohe Orbit ist dem LEO insofern ähnlich, als er ebenfalls keine spezifischen Bahnen um die Erde einschlagen muss, und er wird von einer Vielzahl von Satelliten mit vielen verschiedenen Anwendungen genutzt. Satelliten auf diesem Orbit haben eine Umlaufdauer von 4 - 12 Stunden.

Auf MEO-Orbits befinden sich z.B. Satelliten, die für Mobilfunkdienste eingesetzt werden oder die Teil eines GPS sind und entsprechende Signale zur Navigation aussenden. Ein Beispiel ist das europäische Galileo-System verwendet. GALILEO ist die Grundlage für die Navigationskommunikation in ganz Europa und wird für viele Arten der Navigation verwendet, von der Verfolgung großer Jumbo-Jets bis hin zum Abrufen von Wegbeschreibungen für Ihr Smartphone. Galileo verwendet eine Konstellation von mehreren Satelliten, um große Teile der Welt gleichzeitig abzudecken.

Galileo-Konstellation Die vollständige Galileo-Konstellation wird aus 24 Satelliten auf drei Orbitalebenen sowie zwei Ersatzsatelliten pro Umlaufbahn bestehen. Das Ergebnis wird die bisher größte europäische Flotte sein, die eine weltweite Navigationsabdeckung bietet. Quelle: ESA

Mercator Ocean International (MOi)

Mercator Ocean International (MOi) ist ein gemeinnütziges Unternehmen, das ozeanwissenschaftliche Dienstleistungen von allgemeinem Interesse anbietet, die auf die Erhaltung und nachhaltige Nutzung der Meere und Meeresressourcen ausgerichtet sind. Die Organisation hat auf der Grundlage von Ozeanbeobachtungsdaten (Satelliten- und In-situ-Daten) komplexe Ozeansimulationssysteme (numerische Modelle) entwickelt, die in der Lage sind, den physikalischen und biogeochemischen Zustand des Ozeans zu jedem beliebigen Zeitpunkt, an der Oberfläche oder in der Tiefe, auf globaler Ebene oder für ein bestimmtes Gebiet, in Echtzeit oder verzögert zu beschreiben, zu analysieren und vorherzusagen. Damit ein numerisches Modell realistischere Ergebnisse liefert, muss es mit echten Messungen versehen werden. Diese werden von Erdbeobachtungssatelliten und Meeresforschungsschiffen mit ihren in situ-Messungen geliefert. Die Aufnahme dieser Messungen in numerische Modelle wird als Datenassimilation bezeichnet. MOi verwendet zur operationellen Beobachtung der physikalischen Eigenschaften der Ozeane präzise Altimeterdaten. Diese werden von einer ganzen Reihe von Satelliten-Missionen bereitgestellt, die in situ-Daten vom System CORIOLIS mit seinen Treibbojen.

Mercator Ocean International wurde von den fünf großen französischen Institutionen, die sich mit der operationellen Ozeanographie befassen, gegründet und wird von ihnen finanziert: CNRS (Nationales Zentrum für wissenschaftliche Forschung), Ifremer (Französisches Forschungsinstitut für die Nutzung des Meeres), IRD (Forschungsinstitut für Entwicklung), Météo-France und Shom (Hydrographischer und ozeanographischer Dienst der französischen Marine). Im Dezember 2017 beschlossen sie, Mercator Ocean für wichtige und prominente Akteure der operativen Ozeanografie zu öffnen, um die Fähigkeit von Mercator Ocean zur Expansion in Europa und auf internationaler Ebene zu stärken. Zu diesen wichtigen nationalen Akteuren der operativen Ozeanografie weltweit und wichtigen wissenschaftlichen Partnern des Copernicus Marine Service gehören nun: das italienische CMCC (Euro-Mediterranes Zentrum für Klimawandel) und CNR (Nationaler Forschungsrat), das norwegische NERSC (Nansen Umwelt- und Fernerkundungszentrum), das britische MET OFFICE und die spanischen Puertos Del Estado.

Nach der Betreuung der europäischen MyOcean-Projekte seit 2009 wurde Mercator Ocean am 11. November 2014 von der Europäischen Kommission offiziell mit der Umsetzung des europäischen Ozeanüberwachungsdienstes Copernicus Marine Service (CMEMS) als Teil des europäischen Erdbeobachtungsprogramms Copernicus beauftragt. Es handelt sich um einen einzigartigen, kostenlosen und für alle offenen Dienst, der über ein Webportal zugänglich ist, das inzwischen etwa 30 000 Nutzern auf der ganzen Welt zur Verfügung steht. Ausreichende Kenntnisse zur Beschreibung und Vorhersage von Ozeanparametern wie Temperatur, Strömungen, Salzgehalt, Dicke des Meereises in allen Ozeanen der Welt, über und unter der Oberfläche, aber auch Sauerstoffgehalt, pH-Wert, Nährstoffe und Plankton geben der Welt eine entscheidende operative Kapazität für die wissenschaftliche Forschung, den Schutz der Bürger, die nachhaltige Bewirtschaftung der Ozeane und die Entwicklung der blauen Wirtschaft (Meeresenergie, Sicherheit auf See und maritime Routenplanung, Fischerei- und Aquakulturmanagement usw.). Diese Delegationsvereinbarung umfasst 147 Millionen Euro für den Zeitraum 2014 bis 2021.

Das MOi ist außerdem zusammen mit EUMETSAT, ECMWF und der Europäischen Umweltagentur (EUA/EEA) für die Umsetzung der Cloud-Computing-Plattform WEkEO DIAS verantwortlich. Darüber hinaus bringt das MOi sein Fachwissen in einen neuen Bereich der internationalen Ozeanverwaltung ein, indem es das Projekt EU4OceanObs koordiniert.

Generaldirektor Pierre Bahurel von MOi ist Vorsitzender von ETOOFS (Expert Team on Operational Oceanography and Forecasting Systems), einer internationalen Gruppe von GOOS (Global Ocean Observing System) und IOC-UNESCO. Es arbeitet an der Schaffung von Standards und Best Practices für die operationelle Ozeanographie und an der Demokratisierung dieser Informationen und Kenntnisse für die globale Nutzung.

Schema des Mercator-Systems In Mercator-Systemen gibt es zwei Arten von assimilierten Daten: Satelliten- und In-situ-Messungen auf See. Satellit Meeresoberflächenhöhe Diese Variable, auch als dynamische Höhe oder dynamische Topographie bekannt, gibt sehr nützliche Informationen über Strömungen. Sie wird von Altimetrie-Satelliten geliefert. Meeresoberflächentemperatur Andere Satelliten messen die Temperatur an der Meeresoberfläche. Dies sind hauptsächlich Satelliten mit Infrarotsensoren. In situ In-situ-Daten werden auf See gemessen, entweder durch Ozeanographen auf Meeresforschungsschiffen oder durch automatische Sensoren, die ihre Messungen in Echtzeit über Satelliten übertragen. Quelle: Mercator Ocean

Weitere Informationen:

• Mercator-Ocean- Startseite
• My Ocean (Ocean Monitoring and Forecasting) - Startseite
• Copernicus Marine Environment Monitoring Service - Startseite
• Implementing Operational Ocean Monitoring and Forecasting Systems (GOOS)

MERIS

Engl. Akronym für Medium Resolution Imaging Spectrometer; Nutzlast auf dem seit 2012 inaktiven Satelliten Envisat, hauptsächlich für die Ozean- und Vegetationsüberwachung. Seine Bodenauflösung betrug ca. 300 m. Das abbildende Spektrometer maß die von der Erde reflektierte Sonnenstrahlung in 15 Spektralbändern aus dem sichtbaren Spektralbereich und dem nahen Infrarot. Der Sensor ermöglichte eine weltweite Beobachtung alle 3 Tage. MERIS sollte vorrangig die Ozeanfarbe auf hoher See und in Küstenregionen dokumentieren. Aus der Kenntnis der Meeresfarbe kann man auf die Chlorophyllpigment-Konzentration, die Schwebstoff-Konzentration und die Aerosolfracht über dem Meer schließen. Daneben lieferte MERIS Informationen über die Höhe der Wolkenobergrenzen, die vertikale Wasserdampfverteilung der Atmosphäre und die Aerosolfracht über Land. MERIS wurde im Auftrag der ESA von Alcatel Frankreich gebaut.

Von MERIS beobachteter Teil des Spektrums Quelle: ESA

MERIS setzte die Forschung von MOS mit erweiterten Fähigkeiten fort. MERIS ist bezüglich seiner Spektralcharakteristiken dem MOS sehr ähnlich, jedoch zur operativen Nutzung mit einer wesentlich größeren Streifenbreite für globale Überdeckung ausgelegt.

In der folgenden MERIS-Aufnahme ist das Gebiet von Bangladesh und Teile Indiens und Myanmars wiedergegeben. Der größte Teil von Bangladesh liegt innerhalb des großen, verästelten Deltabereiches der Flüsse Ganges und Brahmaputra.

Der Ganges, wichtigster Fluss des indischen Subkontinents, fließt durch Bangladesh in den Golf von Bengalen. Da die Mündungsarme große Mengen von Sedimenten mitführen, dehnt sich das Delta immer weiter meerwärts aus. Die bräunliche Farbe macht den Sedimenteintrag deutlich. Das flache und tief gelegene Land des Deltas ist jährlichen Überflutungen ausgesetzt. Die Bergländer Indiens im rechten Teil des Bildes reichen bis über 2.000 m NN. Ihre Hänge sind mit dichtem, immergrünem Regenwald bestockt. Schmale Flüsse entwässern über Schluchten das Gebiet.

Bangladesh (MERIS, 8.11.2003) Quelle: ESA (Version mit 13 MB dort downloadbar)

Weitere Informationen:

• Landbedeckungs- / Landnutzungsklassifizierung von Deutschland auf der Grundlage von Daten des Sensors MERIS (Geßner, U. 2005)
• Meris - Startseite (ESA)
• International Ocean Colour Coordinating Group - Startseite

Merkmal

Engl. (characteristic) feature, franz. caractère, trait caractéristique; die Eigenschaften bzw. Ausprägungen der Objekte. Dabei wird zwischen Merkmalen des Objektes in der realen Landschaft und Merkmalen des Objektes im Produkt (Bild) unterschieden.

Nach DIN 18716 eine "gemessene oder aus Messwerten abgeleitete Größe, die zur Unterscheidung der Objekte einer Klasse von Objekten anderer Klassen herangezogen werden kann".

In der digitalen Bildverarbeitung sind Merkmale die in den jeweiligen Spektralbändern eines Sensors aufgezeichneten Grauwerte, aber auch ihr Zusammenwirken als Texturen. Sie dienen zur Kennzeichnung der zu klassifizierenden Bildelemente. Die Merkmale in einem Bild variieren in Abhängigkeit von der im Bild (Produkt) enthaltenen Information (unterschiedliche spektrale und räumliche Auflösung der Sensoren).

Merkmalsextraktion

Engl. feature extraction, franz. identification de structures, extraction de traits caractéristiques; Ermitteln von Eigenschaften von Objekten in einem Bild, die zur Klassifizierung geeignet sind, wie z.B. Umfang, Fläche, Durchmesser.

Merkmalsraum

Engl. feature space, franz. espace de structures, espace de traits caractéristiques; analog zu bekannten zwei- oder dreidimensionalen geometrischen Räumen durch Koordinatenachsen gebildeter Raum. Im Falle digitaler Fernerkundungsdaten entsprechen meist die Spektralbänder diesen Achsen. Die vom Sensor aufgezeichneten Signale, die auch als Grauwerte bezeichnet werden, stellen dabei die Messdimension dar. Die Darstellung erfolgt vielfach mittels Streuungsdiagrammen. Der Merkmalsraum kann eine beliebige Dimensionalität annehmen, die von der Anzahl der verwendeten Spektralbänder bestimmt wird (s. Abb. unten). Jedes Bildelement kann mit Hilfe seiner Grauwerte, die mit dem Achsenursprung einen Merkmalsvektor bilden, in diesem Raum eindeutig eingeordnet werden.

Definition des Begriffs nach DIN 18716: "n-dimensionaler Raum, der aufgespannt werden kann, wenn zu einer Klassifizierung n Merkmale herangezogen werden".

Zweidimensionaler Merkmalsraum Quelle: Lexikon der Geowissenschaften

Dreidimensionaler Merkmalsraum Quelle: Lexikon der Geowissenschaften

MERLIN

Engl. Akronym für Methane Remote Sensing LIDAR Mission; projektierte Klimamission mit einem deutsch-französischen Kleinsatelliten, die das Treibhausgas Methan (CH₄)in der Erdatmosphäre beobachten soll. Mit Hilfe eines LIDAR-Instruments wird MERLIN ca. ab dem Jahr 2027 aus einer Höhe von 500 bis 650 km das Gas in der Erdatmosphäre aufspüren und überwachen. Ziel der dreijährigen Mission ist unter anderem die Erstellung einer globalen Weltkarte der Methankonzentrationen.

MERLIN mit einfallenden und reflektierten Lidarstrahlen Quelle: CNES

Der Methan-Haushalt umfasst die vom Menschen verursachten Emissionen aus der Landwirtschaft (z.B. Viehhaltung und Reisfelder) und der Abfallwirtschaft sowie aus der Produktion und Nutzung fossiler Brennstoffe (Kohle-, Gas- und Ölförderung). Die größten natürlichen Emissionen stammen aus der Zersetzung organischer Stoffe in Feuchtgebieten. Die Emissionen aus der Verbrennung von Biokraftstoffen und Biomasse sind sowohl natürlich als auch vom Menschen verursacht. Andere natürliche Quellen (z.B. geologische Prozesse, Seen, Flüsse, Termiten) sind ebenfalls wichtig, aber diese Quellen sind derzeit noch nicht sehr gut verstanden.

Methan als Klimaproblem
Methan ist nach Kohlendioxid (CO₂) der zweitgrößte Beitrag zur anthropogenen Klimaerwärmung. Das von den Vereinten Nationen eingesetzte Wissenschaftlergremium Intergovernmental Panel for Climate Change (IPCC) bescheinigte Methan ein 25-fach höheres Potenzial zur globalen Erwärmung als CO₂. Der weltweite Methangehalt stieg seit Beginn der Industrialisierung aufgrund anthropogener Emissionen auf die doppelte atmosphärische Konzentration an - der Gehalt von Kohlendioxid "lediglich" um 30 Prozent.

Methan-Emissionen, die von Menschen etwa - durch Lecks in Gaspipelines - verursacht werden, sind jedoch nicht so bekannt wie beispielsweise anthropogene CO₂-Emissionen aus Kraftwerken und Fahrzeugabgasen. Weitere Emissionsquellen sind Abfall-Deponien, die Viehhaltung (Rinder), der Reisanbau sowie die unvollständige Verbrennung von Biomasse. Zusätzlich droht eine weitere, in seinem Ausmaß nicht abschätzbare Gefahr: In den Dauerfrostböden Russlands und Kanadas sind zurzeit die größten natürlichen Vorkommen von Methan gebunden. Tauen diese Böden bei einer weiter voranschreitenden globalen Erwärmung auf, könnte jenes Methan zusätzlich in die Atmosphäre entweichen und die Klimasituation weiter verschlimmern - dies stellt eine der größten Unsicherheiten in den Modellen für die zukünftige Entwicklung des Weltklimas dar.

Aus der folgenden Karte aus Daten des Instruments SCIAMACHY auf ENVISAT wird deutlich, dass die Methan-Konzentration über der Nordhemisphäre höher ist, da dort die meisten Methan-Quellen zu finden sind. Zu diesen Quellen gehören z. B. Feuchtgebiete, Reisfelder, Förderstätten von Gas und Öl, Kohlebergbau und Wiederkäuer (Rinder, Schafe). Rote Flächen markieren Hauptquellgebiete wie China, Indien, Sibirien und Teile der Tropen. Die Methan-Konzentration variiert jahreszeitlich sehr stark.

Um Klimaveränderungen zuverlässig vorhersagen und effektiven Klimaschutz betreiben zu können ist es dringend notwendig, den Methanzyklus besser zu verstehen. Die hochpräzise globale Vermessung und Kartierung des Methangehaltes in der Erdatmosphäre kann nur vom Weltraum aus erfolgen, da hierfür die Erde kontinuierlich und großräumig beobachtet werden muss. Besonders die Schlüsselregionen wie tropische Feuchtgebiete, Regenwälder und Permafrost-Regionen sind ohne Satelliten nur schwer zugänglich.

Globale Verteilung von Methan, gemittelt über die Jahre 2003 bis 2011 Quelle: ESA

Die Daten aus der jüngsten Vergangenheit sind beunruhigend: 2007 und 2008 stieg die atmosphärische Methankonzentration wieder deutlich an, nachdem sie mehr als zehn Jahre in etwa konstant war. Anthropogene Quellen, brennende Vegetation (etwa Wald- und Buschbrände), natürliche Emissionen von Feuchtgebieten oder explosionsartig vom Meeresboden zur Wasseroberfläche aufsteigende große Methanblasen kommen hier als mögliche Ursachen in Frage. Die tatsächlichen Ursachen für dieses Phänomen sind indes noch unbekannt. Hier soll die Mission Licht ins Dunkel bringen.

Aktive Fernerkundung mit dem Integrated Path Differential Absorption Lidar (IPDA)

Dargestellt ist das IPDA-Prinzip vom Flugzeug oder Satelliten aus (links), sowie ein Foto vom CHARM-F System an Bord des Forschungsflugzeugs HALO.

Das IPDA-Verfahren im nahen infraroten Spektralbereich besitzt das Potential, Treibhausgas-Säulen vom Flugzeug oder Satelliten aus mit bisher unerreichter Genauigkeit zu bestimmen. Dabei wird die Laserstrahlung auf zwei unterschiedlichen Wellenlängen genutzt, die vom zu messenden Gas unterschiedlich absorbiert werden und von sog. hard targets, d.h. entweder vom Boden oder Wolkenoberkanten, zurückreflektiert werden.

IPDA unterdrückt zu einem Großteil den Einfluss von Wolken bzw. Aerosolteilchen auf die Messung, der die Genauigkeit von passiven Fernerkundungsverfahren begrenzt. Darüber hinaus kann dieses Verfahren sowohl bei Tag als auch bei Nacht und über alle Breitengrade hinweg eingesetzt werden, da es nicht von Sonnenstrahlung abhängig ist.

Das IPDA-Verfahren wird auch bei der deutsch-französischen Klimamission MERLIN eingesetzt, die im Jahr 2023 gestartet werden soll. In diesem Zusammenhang wurde am DLR-Institut für Physik der Atmosphäre ein Flugzeug getragener Demonstrator namens CHARM-F entwickelt, der in der Lage ist, beide Treibhausgase (CO₂ und CH₄) gleichzeitig zu messen.

Aktive Fernerkundung mit dem IPDA Quelle: AIRSPACE

Die Vorteile von LIDAR
Die bisher zur Methanbeobachtung eingesetzten Instrumente SCIAMACHY auf dem inzwischen inaktiven europäischen Umweltsatelliten ENVISAT und der japanische Satellit GOSAT arbeiten mit so genannten passiven Instrumenten. Das heißt, sie nutzen das vom Erdboden zurück gestreute Sonnenlicht, um den Spurengasgehalt (beispielsweise CO₂) in der Atmosphäre zu messen. Sie sind somit auf Tageslicht angewiesen und liefern nur bei klarem Himmel optimale Messwerte.

Ein LIDAR hingegen verfügt als aktives Instrument über eine eigene "Beleuchtung" (den Laser) und kann somit auch bei Nacht oder selbst durch dünne Zirruswolken hindurch messen. Zur Messung der Konzentration eines bestimmten Spurengases werden Lichtpulse in zwei nah beieinander liegenden Wellenlängen ausgesandt. Die eine Wellenlänge wird von dem gesuchten Spurengas absorbiert (Lambda-on), die andere nicht (Lambda-off). Aus der Differenz der beiden zurückgesandten Signale kann die Methankonzentration sehr genau bestimmt werden. Die Messwerte, die der Satellit aufzeichnet, können von Wissenschaftlern mit Hilfe von Daten über Windgeschwindigkeiten und -richtungen in globale Methanverteilungskarten umgerechnet werden. Diese Methode der so genannten inversen Modellierung führt zu Darstellungen, aus denen die tatsächlichen regionalen Methanflüsse abgeleitet werden können.

Zwischen CNES und DLR wurde die Durchführung einer gemeinsamen wissenschaftlichen Vorstudie und einer Machbarkeitsstudie in den Jahren 2010 und 2011 vereinbart. Frankreich wird mit dem Gesamtsystem und dem Satellitenbus - einer sogenannten MYRIADE-Plattform - sowie dem Betrieb des Satelliten und mit der Startrakete betraut. Deutschland soll das LIDAR-Instrument an Bord des Satelliten entwickeln. Beide Nationen kümmern sich gemeinsam um das Nutzlastbodensegment und die wissenschaftliche Auswertung der Methandaten.

Das Prinzip des Methan-LIDAR (Light Detection and Ranging), also des "Lichtradars", funktioniert von seiner Position im Weltall genauso wie bei seinem erdnahen Gegenstück an Bord eines Hubschraubers: Das Messinstrument, das das DLR gemeinsam mit den Firmen ADLARES GmbH und E.ON Ruhrgas AG entwickelt hat, sendet Lichtimpulse zur Erde und empfängt die vom Boden reflektierte impulsförmige Strahlung. Trifft der Impuls auf Methan, wird er dadurch geschwächt zum Messinstrument zurückgegeben. Auf diese Weise stellt das Lichtradar auf dem Hubschrauber Lecks an Erdgasleitungen fest, an denen Methan austritt.

Statt lediglich acht Kilometer Leitungen am Tag zur Kontrolle abzulaufen, können so pro Stunde 50 Kilometer mit dem CHARM-System (CH4 Airborne Remote Monitoring) überprüft werden.

Das Messinstrument im Weltall hat allerdings keine Erdgasleitungen im Blick, sondern sucht pro Stunde 25.000 km nach natürlichen und vom Menschen verursachten Methanquellen ab. 50 Mal pro Sekunde wird es den Laserstrahl zur Erde senden und empfangen. Mit den Messwerten erhält man dann eine Art Weltkarte mit den atmosphärischen Methankonzentrationen und sieht auch regionale Unterschiede (vgl. Grafik).

Merlin - Messprinzip des Methan-Lidars Quelle: DLR

Weitere Informationen:

• MERLIN - Die deutsch-französische Klimamission (DLR)
• MERLIN (eoPortal Directory)
• French/German Climate Mission MERLIN (Datenblatt)

Messbild

Nach DIN 18716 ein "Bild mit bekannter oder bestimmbarer innerer Orientierung zur Rekonstruktion des Aufnahmestrahlenbündels".

Messenger

Engl. Akronym für Mercury Surface, Space Environment, Geochemistry and Ranging; am 3. August 2004 zum Merkur gestartete NASA-Sonde im Rahmen des Discovery-Programms. Als Trägerrakete wurde eine Delta II verwendet. Die Mission endete am 30. April 2015, als die Sonde nach Aufbrauchen des Treibstoffs auf Merkur einschlug.

MESSENGER führte eine umfangreiche Untersuchung des nächsten Nachbarn der Sonne durch sowie des am wenigsten erkundeten der terrestrischen Planeten, zu denen auch Erde, Mars und Venus gehören. Dies liegt vor allem an den für Raumsonden sehr unwirtlichen Bedingungen in der Nähe der Sonne, wie der hohen Temperatur und intensiven Strahlung, sowie an zahlreichen technischen Schwierigkeiten, die bei einem Flug zum Merkur in Kauf genommen werden müssen. Selbst von der Erdumlaufbahn aus sind die Beobachtungsbedingungen zu ungünstig, um ihn mit Teleskopen beobachten zu können. Zum Beispiel würde der Spiegel des Hubble-Weltraumteleskops durch die Teilchen des Sonnenwindes großen Schaden nehmen, wenn man ihn auf einen dermaßen sonnennahen Bereich ausrichten würde.

Aus Gründen der Treibstoffersparnis mussten mehrere Swing-by-Manöver an Erde, Venus und Merkur durchgeführt werden. Dabei verlor die Sonde durch unsymmetrische Annäherung an die Planeten einen Teil ihrer Bahnenergie und wurde so abgebremst.

Das erste von drei Swing-by-Manövern am Merkur fand am 14. Januar 2008 statt, das zweite am 6. Oktober 2008 und das letzte am 29. September 2009. Bei diesen Manövern flog MESSENGER jeweils in rund 200 km Höhe über die Planetenoberfläche, führte Messungen durch und kartographierte Regionen, die während der Vorbeiflüge der Raumsonde Mariner 10 nicht erfasst werden konnten.

MESSENGER ist nach Mariner 10 die zweite Raumsonde, die den Merkur besucht und ist die erste, die ihn als Orbiter umkreist. Die im März 2011 begonnene Primärmission der Sonde im Merkurorbit war für genau ein Jahr ausgelegt. MESSENGER konnte dabei erstmals den Planeten vollständig kartieren und widmete sich speziell der Untersuchung der geologischen und tektonischen Geschichte des Merkurs sowie seiner Zusammensetzung. Weiterhin soll die Sonde nach dem Ursprung des Magnetfeldes suchen, die Größe und den Zustand des Planetenkerns bestimmen, die Polarkappen des Planeten untersuchen sowie die Exosphäre und die Magnetosphäre erforschen. Am 18. März 2012 begann eine erste erweiterte Mission, welche bis zum 18. März 2013 lief. Die Umrundungen wurden danach bis 2015 fortgesetzt.

Zu den bislang noch offenen Fragen, auf die sich die Wissenschaftler des MESSENGER-Teams eine Antwort erhoffen, gehören: Warum besteht der Merkur, der dichteste Planet, fast nur aus Eisen? Und warum ist er neben der Erde der einzige innere Planet mit einem aktiven Magnetfeld? Wie kann der sonnennächste Planet, auf dem Tagestemperaturen von bis zu 450 °C herrschen, trotzdem in seinen polaren Krater so etwas wie Eis besitzen?

Die zweite erweiterte Mission begann am 17. Juni 2014 mit dem Ziel, den Merkur aus der Nähe - aus lediglich 25 km Höhe - zu untersuchen. Die nördliche Polarregion des Merkur, die durch die maximale Oberflächentemperatur gefärbt ist, die zwischen >400 K (rot) und 50 K (violett) liegt. Wie für den innersten Planeten des Sonnensystems erwartet, erreichen sonnenbeschienene Bereiche der Merkuroberfläche hohe Temperaturen. Im Gegensatz dazu haben einige Krater in der Nähe der Merkurpole Regionen, die ständig im Schatten bleiben, und in diesen Regionen können sogar die Höchsttemperaturen extrem niedrig sein.

Beweise aus MESSENGER- und erdgestützten Beobachtungen deuten darauf hin, dass in diesen kalten Kratern Wassereisablagerungen vorhanden sind. Die Krater, die den Polen des Merkur am nächsten liegen, haben Oberflächentemperaturen <100 K, und das Wassereis ist an der Oberfläche stabil. Viele Krater in der Nähe, aber etwas weiter entfernt von den Merkurpolen haben jedoch ein kaltes, dauerhaft abgeschattetes Inneres, aber die maximale Temperatur ist zu hoch, als dass Wassereis an der Oberfläche bestehen könnte. In diesen Kratern, wie dem in dieser Abbildung angezeigten, ist Wassereis vorhanden, aber unter einer dünnen, reflexionsarmen flüchtigen Schicht begraben, die wahrscheinlich aus organischem Material besteht. (Fuller-Krater: 27 Kilometer Durchmesser; 82,63°N, 317,35°E).

Merkurs nördliche Polarregion (Aufnahme während der Niedrigflugkampagne im Sommer 2014) Die zweite erweiterte Mission begann am 17. Juni 2014 mit dem Ziel, den Merkur aus der Nähe - aus lediglich 25 km Höhe - zu untersuchen. Viele Krater in der Nähe, aber etwas weiter entfernt von den Merkurpolen haben ein kaltes, dauerhaft abgeschattetes Inneres, aber die maximale Temperatur ist zu hoch, als dass Wassereis an der Oberfläche bestehen könnte. In diesen Kratern, wie dem in dieser Abbildung angezeigten, ist Wassereis vorhanden, aber unter einer dünnen, reflexionsarmen flüchtigen Schicht begraben, die wahrscheinlich aus organischem Material besteht. (Fuller-Krater: 27 Kilometer Durchmesser; 82,63°N, 317,35°E). Quelle: John Hopkins APL

Wegen Treibstoffmangels ist die Mission Ende April 2015 mit dem Absturz der rund 3 Meter großen Sonde auf Merkur zu Ende gegangen. Die überaus erfolgreiche Mission brachte den Wissenschaftlern schon jetzt große Überraschungen. Dazu gehören die großen Mengen gefrorenen Wassers in Kratern am Nordpol, der Schwefel an der Oberfläche, die Einschlagskrater, die sich von selbst ausbeulen oder das schwache Magnetfeld, welches zunächst nicht mit der großen Menge flüssigen Eisens im Merkur vereinbar ist.

Zur Beantwortung offener Fragen starteten ESA (European Space Agency) und JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency) 2018 eine weitere Merkur-Mission: Die im wesentlichen aus zwei Orbitern und ein Antriebsmodul bestehende Raumsonde der BepiColombo Mission, sie wird ungefähr 6 Jahre zum Merkur brauchen.

Weitere Informationen:

• Messenger - Startseite (JHU-APL, NASA)
• Messenger - Startseite (NASA Missions)

Messgeometrie

In der Fernerkundung die Blickrichtung eines Sensors. Messungen in Okkultations- (unteres Bild) oder Limb-Beobachtungsgeometrie (oberes Bild) erlauben die Bestimmung der Zusammensetzung der Stratosphäre. Bodennahe Spurenstoffverteilungen lassen sich nur in Nadir-Beobachtungsgeometrie (mittleres Bild) bestimmen. In Okkultations-Beobachtungsgeometrie wird das Direktlicht der Sonne, des Mondes oder von Sternen gemessen. In Limb- und Nadir-Beobachtungsgeometrie besteht das Messsignal im von der Erdoberfläche reflektierten und von der Atmosphäre gestreuten Sonnenlicht (im IR- und Mikrowellenbereich wird die thermische Emission der Erde gemessen).

Darstellung der verschiedenen, in der Fernerkundung benutzten Messgeometrien:

• Limb-Messung (Horizontsondierung, Blickrichtung über den Horizont zum Rand der Atmosphärenschicht),
• Nadir-Messung (Senkrecht-Messung) und
• Okkultationsmessung

Limb-Messung gute horizontale Auflösung schlechte vertikale Auflösung Kurzer Lichtweg

Nadir-Messung schlechte horizontale Auflösung sehr gute vertikale Auflösung bekannte Lichtquelle langer Lichtweg

Okkultations-Messung schlechte horizontale Auflösung gute vertikale Auflösung langer Lichtweg Quelle: unbekannt (Hinweis auf Urheber willkommen)

Metadaten

Daten über Daten, die in Datensätzen enthalten sind und die ein Verständnis für den Inhalt und den Nutzen des Datensatzes vermitteln. Metadaten können zur Auswahl von Daten für eine bestimmte wissenschaftliche Untersuchung verwendet werden.

Metadaten sind als Informationen gedacht, die wichtige Aspekte einer Ressource beschreiben (in diesem Zusammenhang Erdbeobachtungsdaten aus dem Weltraum). Sie werden für die Zwecke der Datensuche, -findung und -zugangsverwaltung erstellt und können auf verschiedenen Ebenen existieren, typischerweise von der Datensammlung bis hin zu den einzelnen Variablen jeder Datendatei in einer Sammlung.

Meteor M1

Russischer Wettersatellit, der als primäre Nutzlast auf einer Soyuz 2-1b Trägerrakete am 17.9.2009 von Baikonur aus ins All startete. Das 2.700 kg schwere Raumfahrzeug hat eine vorgesehene Dienstzeit von fünf Jahren und wird die Erde in 830 km auf einer polaren Umlaufbahn umkreisen. Der Satellit ist dazu ausgelegt, Daten für die tägliche Wettervorhersage zu sammeln, die Ozonschicht und die Strahlungsverhältnisse in der oberen Atmosphäre zu beobachten sowie Informationen über Treibeis für die Schifffahrt zu liefern. Der Satellit trägt sechs Instrumente (bildgebende Sensoren, Sondierungsinstrumente, ein Radar).

Der letzte Kontakt erfolgte 2014.

Weitere Informationen:

• Roskosmos - Startseite
• Meteor-M-1 (eoPortal Directory)

METEOR-3M N1

2001 gestartete russische Satellitenmission zu Hydrometeorologie, Klimatologie, Landoberfläche, physischer Ozeanographie, Landwirtschaft, Heliogeophysik, Weltraumumgebung und Atmosphärensondierung. Der Satellit bewegt sich in 1.018 km Höhe auf einer sonnensynchronen Umlaufbahn (Inklination 99,6°). Die Umlaufzeit beträgt 105,3 min.

Die Mission ist abgeschlossen.

Weitere Informationen:

• Roskosmos - Startseite
• Meteor-3M-1 (eoPortal Directory)

Meteorologie und Fernerkundung

In Meteorologie und Klimatologie nehmen Methoden der Fernerkundung eine herausragende Stellung ein. Das Ausmaß an Operationalisierung und Automatisierung in der Auswertung von Fernerkundungsdaten in diesen Feldern ist von keiner anderen Disziplin erreicht.

Wettersysteme sind großräumige Erscheinungen. Aus diesem Grund ist das Weltall ideal für ihre Beobachtung. Aus großer Höhe über der Erde liefern Wettersatelliten Bilder und andere Messdaten, die relevante Informationen über das aktuelle Wettergeschehen und Daten für die Wettervorhersage liefern. Mit ihrem Fokus auf den dynamischen Veränderungen der Atmosphäre und auf den kurzfristigen Veränderungen von Wolken und Niederschlag, Wasserdampf, Temperatur und auch von Spurengasen und Ozon komplettieren Weltraum-basierte Fernerkundungsverfahren zusammen mit Boden- und Flugzeug-gebundenen Verfahren in idealer Weise die konventionellen in situ-Messungen der Wetterbeobachtung. Fernerkundungsverfahren zeichnen sich durch eine hohe zeitliche Verfügbarkeit und gute räumliche Auflösung aus. Fast alle aus Fernerkundungsdaten abgeleiteten meteorologischen Größen basieren auf indirekten Messverfahren. Beispielsweise werden Wasserdampfprofile aus GPS-Daten oder Niederschlag aus Radardaten abgeleitet. Daher sind sie zumindest teilweise ohne Kalibrierung mit den direkten Verfahren nicht befriedigend verwendbar.

Satelliten-basierte Wetterbeobachtung

Das Potential von Satelliten zur direkten und indirekten Wetterbeobachtung ist beachtlich und umfasst eine Vielfalt geophysikalischer Parameter. Im Hinblick auf die Atmosphäre messen Satelliten Temperatur- und Feuchtigkeitsprofile von der Oberfläche bis in über 40 km Höhe, ferner Windparameter, Niederschlag, Aerosol sowie die Konzentration von Ozon und anderen Gasen. Neben der Vertikalsondierung dienen sie auch der Bestimmung großräumiger und mesoskaliger horizontaler Feldverteilungen von interessierenden Parametern. Beispielsweise können die Verteilungen von Temperatur (Thermalbild) und Wasserdampf sowie Größen des Strahlungs- und Wärmehaushaltes (Earth Radiation Budget Experiment, ERBE) bestimmt werden.

Über den Ozeanen messen Satelliten die Oberflächentemperaturen und oberflächennahen Winde, Meereshöhe, Wellen, Eisbedeckung und Ozeanfarbe. Über den Landflächen messen bzw. detektieren sie die Oberflächentemperatur, Bodenfeuchte, Vegetations- und Schneebedeckung, Hochwasser, Waldbrände und andere Parameter.

Im Rahmen des Global Historical Climatology Network (GHCN)-Projekts wurde eine Datenbank zusammengestellt aus bereits existierenden nationalen, regionalen und globalen Datensammlungen, deren Ziel es ist, einen umfassenden globalen Oberflächen-Basisklimadatensatz zur Überwachung des Klimas und zur Erkennung von Klimaveränderungen zu erstellen, zu pflegen und zur Verfügung zu stellen. Er enthält Daten von etwa 6000 Temperaturstationen, 7500 Niederschlagsstationen, 1800 Druckstationen auf Meereshöhe und 1800 Stationsdruckstationen. Jede Station verfügt über Daten für mindestens 10 Jahre, 40 % haben Daten für mehr als 50 Jahre. Die räumliche Abdeckung ist über den größten Teil der Erde gut, insbesondere für die Vereinigten Staaten und Europa. Datenlücken gibt es über den Amazonas-Regenwald, die Sahara, Grönland und die Antarktis, vgl. Abb. unten.

GHCN Niederschlagsmessstationen 1990

GHCN Temperaturmessstationen 1990

Die meisten der Satellitenprodukte liefern eine bessere Flächenabdeckung als alternative Verfahren. Insbesondere über den Ozeanen, die ca. 70 % der Erdoberfläche ausmachen, gibt es nur wenige oberflächenbasierte Beobachtungsmöglichkeiten. Über Land sind insbesondere Niederschlagsmessungen hinsichtlich ihrer Qualität häufig sehr heterogen, was ihre Vergleichbarkeit erschwert. Daneben wird in den regenreichsten tropischen Gebieten der Erde wie Südamerika und Indien kaum konventionelle Niederschlagserfassung betrieben.

Satellitenmessungen können dagegen auf großer räumlicher Skala eine kontinuierliche und flächendeckende Beobachtung liefern. Nicht nur über den Ozeangebieten sondern auch über Landgebieten können dadurch große Beobachtungslücken geschlossen werden.

Zudem werden für viele Anwendungen globale Datensätze benötigt, und diese werden über Satellitenmessungen verfügbar. Ferner ist für den operationellen Betrieb Schnelligkeit und Häufigkeit der Datenübermittlung geboten. So ist das zeitliche Auflösungsvermögen (Wiederholrate) wichtiger als das räumliche. Der moderne Meteosat-8 (MSG-1) z.B. liefert seine Multispektralbilder im 15 min-Rhythmus.

Die zeitliche und räumliche Abdeckung durch die verschiedenen Satelliten ist dabei sehr unterschiedlich. So liefern die geostationären Satelliten Messungen von 50° N bis 50° S in kurzem zeitlichen Abstand (z.B. MSG). Die polarumlaufenden Satelliten der DMSP- und NOAA-Serien sowie der TRMM-Satellit umkreisen den Globus hingegen fortlaufend mit einer Umlaufzeit von etwa eineinhalb Stunden. Daraus resultiert pro Satellit für bestimmte Gebiete maximal eine zweimalige Messung am Tag.

Insofern hat sich die Kombination von Satelliten auf geostationären und polumlaufenden Umlaufbahnen bewährt.

Die bekanntesten und seit Jahrzehnten praktizierten Messungen aus dem Weltraum sind die im optischen Bereich. Die zu Wettersatellitenbildern aufbereiteten Messergebnisse dienten ursprünglich im sichtbaren Spektralbereich als einfache Informationen über Wolkenverteilung und -arten sowie daraus ableitbare Prozesse. Heute sind solche Bilder, insbesondere von geostationären Satelliten, in verschiedenen Spektralbereichen ein integraler Bestandteil der synoptischen Meteorologie und der öffentlichen Wetterinformation.

Zu den ältesten Anwendungen der Fernerkundung gehört auch die flugzeug- und satellitenbasierte Messung der Temperatur von Erd- und Meeresoberfläche. Gemessen wird die der Temperatur proportionale langwellige Ausstrahlung der Oberfläche in den Spektralabschnitten, in denen die Atmosphäre durchlässig ist (atmosphärische Fenster). Dabei sind nicht nur Punktmessungen möglich, sondern auch flächenmäßige Scans (Abtastungen), die zu Thermalbildern führen.

Spurengasbestimmungen der Atmosphäre werden im optischen Bereich mit Hilfe sehr hoch auflösender Fourierspektrometer (FTIR) sowohl vom Boden, von Ballons als auch von Satelliten (z.B. MIPAS auf ENVISAT) aus vorgenommen.

Sehr bedeutsam sind die von Satelliten aus vorgenommenen Messungen der solaren und terrestrischen Strahlungsflüsse (Globalstrahlung, reflektierte Strahlung, langwellige Ausstrahlung, Gegenstrahlung, Strahlungsbilanz) in verschiedenen Spektralbereichen. Daraus wird die planetare Energiebilanz berechnet. Außerdem werden aus den gemessenen Strahlungsflussdichten und aus der ebenfalls möglichen Berechnung von thermodynamischen Feldgrößen Vertikalprofile von Temperatur und Feuchte vorwiegend in der Atmosphäre oberhalb der Tropopause bestimmt.

Meteorologisch-klimatische Beobachtungssysteme Das Globale Klima-Beobachtungssystem (GCOS) wurde als ein "System von Systemen" eingerichtet, das auf bestehenden globalen Beobachtungssystemen aufbaut und sicherstellen soll, dass die Daten gemeinsam verbessert oder ergänzt werden, um seine Ziele zu erreichen. Quelle: BOM

Boden-basierte Fernerkundungsverfahren bei der Wetterbeobachtung

Bodenbasierte Wetterbeobachtung ist nicht nur in situ-Messung, sondern umfasst auch Fernerkundungsverfahren. Dazu gehören Wetterradar, sowie LIDAR- und SODAR-Fernmessverfahren u.a.

Insbesondere für die Fernerkundung der atmosphärische Grenzschicht werden Sondierungssysteme (SODAR) verwendet, die auf der Ausbreitung von Schallwellen in der Atmosphäre beruhen. Im Prinzip handelt es sich dabei um ein akustisches Radar. SODAR-Geräte gelten gegenüber direkten Verfahren als vergleichbar genau und zusätzlich als kostensparend.

Verbindet man ein akustisches System mit einem Radargerät, so erhält man ein Radio Acoustic Sounding System (RASS), das die Bestimmung vertikaler Temperatur- und Windprofile ermöglicht.

Ein Spezialgebiet der Nutzung des optischen Spektralbereiches ist LIDAR, das - neben anderen Einsatzgebieten - verschiedene Fernmessverfahren für atmosphärische Gase und Aerosolverteilungen auf der Grundlage der Lasertechnik bezeichnet.

Übersicht der wichtigsten bodengestützten Beobachtungssysteme   operationelle Fernerkundung (durchgezogene Pfeile) experimentelle Fernerkundung (gestrichelte Pfeile)   Quelle: U. Spank (TU Dresden)

Flugzeug-basierte Fernerkundungsverfahren bei der Wetterbeobachtung

Auch bei Flugzeug-getragener Wetterbeobachtung stehen Fernerkundungsverfahren neben in situ-Verfahren. Das DLR befasst sich z.B. über das OZON-Lidar Experiment (OLEX) mit der Fernerkundung des stratosphärischen Ozons. Das Instrument dient im Übrigen auch der Validierung von SCIAMACHY-Daten. Messungen des atmosphärischen Wasserdampfes können mit Hilfe von Flugzeug-getragenen, aber auch vom Boden aus einsetzbaren Wasserdampf-Differential-Absorptions-Lidarsystemen (DIAL) des DLR erfolgen. LIDAR-Systeme werden eingesetzt um z.B. die starken Strahlströme in großer Höhe zu erfassen.

Weitere Informationen:

• Satellitendaten für den täglichen Einsatz (DLR)
• Principles of Remote Sensing of Atmospheric Parameters from Space (ECMWF)
• Satellitenbasierte Fernerkundung klimarelevanter Parameter in der Atmosphäre im DLR (Klimastatusbericht 2004, DWD)
• Wetter und Klima - Was für Zutaten braucht eine moderne Wettervorhersage? (DLR Oberpfaffenhofen)
• Exploitation of RS Techniques by the DWD for Early Warning of Natural Hazards (W. Benesch, DWD)
• Satellitenmeteorologie - 50 Jahre Wettersatelliten (J. Asmus, DWD)
• Bodengebundene Fernerkundungssysteme zur Vertikalsondierung aerologischer Parameter für operationelle Anwendungen (Klimastatusbericht 2000, DWD)
• Klimaüberwachung (DWD)
• Fernerkundung der Atmosphäre (DLR, Institut für Physik der Atmosphäre)
• Real Time Imagery and Data (SSEC, University of Wisconsin-Madison)
• NASA's Hurricane Resource Page (NASA)
• Understanding Earth - What’s Up with Precipitation? (NASA)
• Lernmodule zur Satellitenmeteorologie bei MetEd des COMET-Programms (UCAR, Boulder)
• Linkliste zu nationalen und internationalen Gesellschaften, Behörden und Instituten mit meteorologischem Bezug (DMG)

meteorologisches Satellitensystem

Als Beitrag zur Welt-Wetterwacht (World Weather Watch, WWW) und zum Klimaforschungsprogramm (World Climate Research Programme, WCRP) von der Weltorganisation für Meteorologie (World Meteorological Organization, WMO) initiiertes Satellitensystem. Als solches ist es die weltraumgestützte Komponente des Globalen Klimabeobachtungssystems (Global Climate Observing System, GCOS) der WMO.

Wetterstationen sind nicht gleichmäßig über die Erde verteilt und liefern nicht immer Daten in kurzen Zeitabständen. Insbesondere über Meeresgebieten und Wüstenregionen werden wenig bis gar keine Messwerte von meteorologischen Größen erfasst. Diese Beobachtungslücken lassen sich mit Hilfe von Satellitendaten verkleinern oder sogar schließen.

Eine weitere Qualitätssteigerung in der NWV wird durch die Beobachtungen des in 800-900 km Höhe polnah umlaufenden Satelliten METOP (EUMETSAT) erzielt. Dieser liefert unter anderem Daten (Strahldichten oder abgeleitete Vertikalprofile von Temperatur und Feuchte) für die NWV. Aber auch zur Überwachung von Ozon und anderen Spurengasen, für das Klimamonitoring und weitere Bereiche stellt METOP wertvolle Informationen zur Verfügung.

Die weltraumgestützte Komponente des GCOS besteht aus zwei Teilsystemen, nämlich fünf geostationären und mindestens zwei polarumlaufenden Wettersatelliten und wird seit 1972 von der Koordinierungsgruppe für Wettersatelliten (Coordination Group for Meteorological Satellites, CGMS) abgestimmt. Die CGMS ist ein Zusammenschluss der einzelnen Betreiberorganisationen und der WMO. Das System ist derart ausgelegt, dass eine kontinuierliche und global lückenlose Erdbeobachtung gewährleistet ist.

Bis 1960 wurden Wetterbeobachtungen weltweit nur von Boden-, Flugzeug- und Ballon-basierten Systemen durchgeführt. Dies änderte sich mit dem Start des ersten amerikanischen Wettersatelliten TIROS am 1.4.1960. TIROS war ein experimenteller Satellit auf polarer Umlaufbahn, der erstmals in regelmäßigen Abständen großräumige Bilder von den irdischen Wolken- und Wettersystemen lieferte. Europas erster Beitrag zu den Weltraum-basierten Wetterbeobachtungssystemen begann mit dem Start von Meteosat-1 am 23. November 1977. Dieser Satellit war der erste auf einem geostationären Orbit, der einen Sensor im 6,3 µm-Band zur Messung des Wasserdampfes trug. Einer Einschätzung des European Centre for Medium Weather Forecasts (ECMWF) nach, gelten heutzutage die Informationen der Satellitenbeobachtungen als wesentlichster Teil des globalen Beobachtungssystems für moderne numerische Wettervorhersage. Wie o.g. setzt die operationelle Meteorologie typischerweise zwei Typen von Satelliten zur Beschaffung der nötigen Informationen ein. Sie unterscheiden sich vor allem in Bezug auf ihre Umlaufbahncharakteristik:

Die geostationären Satelliten (z.B. METEOSAT, GOES ) sind scheinbar ortsfest in etwa 35.800 km über dem Äquator angeordnet, sodass mit einem System von 5 Satelliten die ganze Erde bis etwa 70° N/S alle 15-30 Minuten abgetastet werden kann. In Animationsmodi liefern die aus den Daten erzeugten Bilder Eindrücke von andauernden Veränderungen atmosphärischer Prozesse. Der über dem Schnittpunkt von Nullmeridian und Äquator befindliche METEOSAT 10 der EUMETSAT beispielsweise tastet alle 15 Minuten die Erdscheibe in elf Spektralbereichen und im sichtbaren Bereich ab.

Die Messungen, flächendeckend und mit hoher zeitlicher Wiederholrate, haben großen Nutzen für Wetterüberwachung und -vorhersage. Die Kombination mehrerer Kanäle erlaubt die Herleitung verschiedenster Parameter zur Analyse der Wettersituationen. Zu den Parametern gehören unter anderen Wolkenbedeckung und Wolkenart, Temperaturen von Erd- und Wolkenoberflächen sowie Feuchteparameter. Gerade in Verbindung mit anderen Daten wie Synop-, Radiosonden-, Niederschlagsradarbeobachtungen oder Blitzortungsdaten und der Betrachtung von Bildfolgen lassen sich Aussagen über die kurzfristige Wetterentwicklung der nächsten 1-2 Stunden machen. Aus der Verlagerung von Wolken- und Feuchtestrukturen zwischen aufeinander folgenden Bildern können Windvektoren abgeleitet werden, die neben anderen Parametern Eingang in die numerische Wettervorhersage (NWV) finden und dort zu einer Qualitätssteigerung führen.

Aufgrund der Erdkrümmung ist allerdings nur ein Teil der Erdkugel bis etwa 60° N/S mit ausreichender Genauigkeit abbildbar. Die große Höhe bedingt eine relativ geringe räumliche Auflösung, und sie schließt den Einsatz von aktiven Instrumenten wie z.B. Radar aus.

Da die für das Wettergeschehen wichtigen Polargebiete somit aus dem geostationären Orbit nicht eingesehen werden können, wird das System durch polarumlaufende Satelliten z.B. TIROS-N/NOAA ergänzt. Jeder dieser sonnensynchronen, polarumlaufenden Satelliten (Höhe ca. 850 km) erfasst dagegen zweimal pro Tag die gesamte Erde in einzelnen, zeitlich versetzten Beobachtungsstreifen, die im Falle der NOAA-Satelliten eine Breite von ca. 3.000 km haben. Diese in relativ geringer Höhe fliegenden Satelliten liefern Bilder in hoher räumlicher Auflösung.

Eine weitere Qualitätssteigerung in der NWV wird durch die Beobachtungen des in 800-900 km Höhe polnah umlaufenden Satelliten METOP (EUMETSAT) erzielt. Dieser liefert unter anderem Daten (Strahldichten oder abgeleitete Vertikalprofile von Temperatur und Feuchte) für die NWV. Aber auch zur Überwachung von Ozon und anderen Spurengasen, für das Klimamonitoring und weitere Bereiche stellt METOP wertvolle Informationen zur Verfügung.

Schema des weltraumbasierten Teils des Global Observing System der WMO Dargestellt sind die typischen Umlaufbahnen von operationellen Wettersatelliten, insbesondere die mit geostationärem Orbit und mit sonnensynchronem, polarem Orbit. Quelle: CEOS

Beide Satellitensysteme liefern räumlich hoch aufgelöste Daten in verschiedenen Banden des sichtbaren und infraroten Spektrums und verfügen teilweise über atmosphärische Sounder, z.B. TOVS (TIROS), mit denen Vertikalprofile von Lufttemperatur und Luftfeuchte abgeleitet werden können. Die Wettersatelliten des globalen Beobachtungsnetzes dienen primär zur Verbesserung der Kurzfrist-Wettervorhersage (nowcasting). Regelmäßig abgeleitete Produkte sind u.a. Meeresoberflächentemperaturen (SST, Sea Surface Temperatures), die aus Wolkenbewegungen extrahierten Windfelder (CMW, Cloud Motion Winds,) sowie der Bedeckungsgrad und die Wolkenart. Daneben bestehen weitere Systeme, die mit passiven oder aktiven Mikrowellenradiometern vor allem zur Erfassung von Niederschlagsfeldern eingesetzt werden. Beispiele dafür sind das DMSP (Defense Meteorological Satellite Program) mit dem passiven SSM/I Sensor (Special Sensor Microwave/Imager) und TRMM (Radar-Niederschlagsmessung).

Die operationellen geostationären Satelliten sind: Meteosat, GOES, GMS sowie GOMS; die polarumlaufenden Satelliten sind stets zwei Satelliten der NOAA, Metop der ESA sowie METEOR oder FENGYUN.

Weitere Informationen:

• Links zu Meteorologie/Klimatologie und Fernerkundung
• Space and Climate Change (WMO)
• Satellites for climate services – Case studies for establishing an architecture for climate monitoring from space (WMO 2015)
• Monitoring Weather and Climate from Space (EUMETSAT 2015)
• OSCAR - Observing Systems Capability Analysis and Review Tool (WMO)
• WMO - Global Observing System
• Co-Ordination Group for Meteorological Satellites (WMO)
• WMO Space Programme (WMO)

Meteosat

Engl. Akronym für Meteorological Satellite; seit 1977 bestehende Serie von europäischen geostationären Wettersatelliten, die von EUMETSAT und ESA entwickelt, von der ESA ins All gebracht und von der EUMETSAT betrieben werden.

Konzept und erste Generation
Die ersten sieben Satelliten der Meteosat-Reihe bilden die erste Satellitengeneration, die weitestgehend auf der gleichen Technologie basiert. Im Jahr 2002 wurde der erste Satellit der zweiten Meteosat-Generation (Meteosat Second Generation, MSG) gestartet. Der letzte Meteosat-Satellit (Meteosat-11) der zweiten Generation wurde im Juli 2015 ins All gebracht. Es befinden sich immer mindestens zwei aktive Meteosat-Satelliten im Orbit (In-Orbit-Redundanz), um einen lückenlosen Betrieb sicherzustellen. Die dritte Generation von Meteosat-Satelliten (Meteosat Third Generation, MTG) wird ab 2023 den primären, operationellen Dienst übernehmen.

Erstes Bild des Meteosat-1 (1977) Quelle: ESA

Color-Bild aus Meteosat-7-Daten (2001) Quelle: EUMESAT

Der jeweils operationelle Meteosat ist über dem Golf von Guinea (0°/0°) in 35.800 km Höhe positioniert. Von dort nimmt er einen Ausschnitt von der Erdoberfläche mit einer N-S und W-E-Erstreckung von 70° auf und übermittelt die Informationen zur Bodenstation. Die Position ist für die Wetterbeobachtung über Afrika, dem östlichen Atlantik und Südeuropa optimal. Als Teil des globalen meteorologischen Satellitensystems teilt sich Meteosat die geostationäre Wetterbeobachtung mit vier weiteren Satellitensystemen, dem japanischen GMS, dem indischen INSAT und den US-amerikanischen GOES E und GOES W.

Sein wichtigster Sensor ist ein Radiometer, das in drei Spektralkanälen aufnimmt: im VIS (sichtbares Licht, 0,5-0,9 µm), im WV (Bereich hoher Wasserdampfabsorption, 5,7-7,1 µm) und im IR (thermisches Infrarot, 10,5-12,5 µm).

Jeder Meteosat ist für eine Arbeitsphase im All von wenigstens fünf Jahren vorgesehen. Gegenwärtig hält man zumindest zwei arbeitsfähige Satelliten im Orbit und startet einen neuen Satelliten kurz vor dem Ende des Treibstoffvorrats auf dem älteren Satelliten.

Die Satelliten Meteosat 1-7 gehören zur ersten Generation. Der letzte Satellit der ersten Meteosatgeneration, Meteosat-7, wurde Ende März 2017 außer Dienst genommen. Zuletzt stand er über dem Indischen Ozean auf 57,5° Ost und lieferte Bilder über die Regionen um den 63. östlichen Längengrad (Ostafrika, westlicher Indischer Ozean, Mittelasien) als Ersatz für einen dort ursprünglich positionierten INSAT-Satelliten. Zusätzlich empfing er Meldungen des Tsunami-Warnsystems und leitete sie weiter. Seine Einsatzdauer reichte von 1997-2017.

Meteosat Second Generation
Als Ersatz für die bisherige Reihe baute die ESA vier Satelliten MSG (Meteosat Second Generation). Die neue Serie (Meteosat-8 bis -11) liefert schärfere Multispektralbilder in doppelter Häufigkeit (alle 15 statt alle 30 Minuten) und dies mit zwölf Kanälen gegenüber den bisherigen drei Kanälen. Die MSG-Satelliten wurden im französischen Cannes von einem europäischen Konsortium unter der Leitung von Thales Alenia Space France gebaut. Insgesamt sind mehr als 50 Unterauftragnehmer aus 13 europäischen Ländern beteiligt. Die MSG wurden zwischen 2002 und 2015 ins All gebracht, drei von ihnen verrichten (Juli 2022) noch ihren Dienst.

Meteosat Third Generation
Die Satelliten, die ab Ende 2022 die zweite Generation MSG nach und nach ablösen, tragen die Bezeichnung Meteosat Third Generation (MTG). Das erste Exemplar (MTG-I1) startete am 13.12.2022 mit einer Ariane-5 von Kourou aus.

Die neue Reihe wird aus insgesamt sechs Satelliten bestehen, vier für die abbildende Mission (MTG Imager) und, neu für einen geostationären Orbit, zwei Satelliten für eine sondierende Mission (MTG Sounder). Die Laufzeit des MTG-Programms beträgt etwa 20 Jahre und hat einen Kostenumfang von 2,37 Mrd € (Basis 2008).

Weitere Informationen:

• EUMETSAT - Startseite
• Geostationary Satellite Images (University of Wisconsin-Madison)
• Meteosat Second Generation (ESA earthnet online)
• Meteosat Second Generation (eoPortal Directory)
• Meteosat Third Generation (EUMETSAT)
• Meteosat Third Generation (eoPortal Directory)
• Funktionsweise von METEOSAT (DWD)
• Meteosat Third Generation (ESA)
• Imaging Service (Eumetsat)

Meteosat Second Generation

Als Nachfolger für die erste Generation geostationärer Wettersatelliten baute die ESA vier Satelliten MSG (Meteosat Second Generation). Die neue Serie (Meteosat-8 bis -11) liefert schärfere Multispektralbilder in doppelter Häufigkeit (alle 15 statt alle 30 Minuten) und dies mit zwölf Kanälen gegenüber den bisherigen drei Kanälen. Die MSG-Satelliten wurden im französischen Cannes von einem europäischen Konsortium unter der Leitung von Thales Alenia Space France gebaut. Insgesamt sind mehr als 50 Unterauftragnehmer aus 13 europäischen Ländern beteiligt. Die MSG wurden zwischen 2002 und 2015 ins All gebracht, drei von ihnen verrichten (Juli 2022) noch ihren Dienst (vgl. Tabelle).

Wie die erste Version des Meteosat ist MSG spin-stabilisiert (drallstabilisiert). Auf seinem geostationären Orbit dreht sich der Satellit entgegen dem Uhrzeigersinn mit 100 Umdrehungen pro Minute um seine Längsachse, die parallel zur Erdachse ausgerichtet ist. Die MSG-Satelliten sind wie die ersten Meteosats auf 0 ° Länge positioniert, aber sie können bei Bedarf bis zu 50 Grad nach Osten oder Westen verlagert werden.

Das System MSG besteht aus einem Bodensegment und im Endausbau aus vier identischen Satelliten, deren erster am 28. August 2002 von Kourou aus gestartet wurde (Meteosat-8). Damit soll eine kontinuierliche und zuverlässige Verfügbarkeit von MSG-Daten bis ca. 2020 erreicht werden. Das zweite Exemplar (MSG-2) wurde am 21. Dezember 2005 gestartet. Er ist als Meteosat-9 im operationellen Betrieb.

MSG Künstlerische Darstellung des MSG im Orbit Während man die Trommel-Gestalt der ersten Generation beibehalten hat, ist die zweite Meteosat-Generation aber zweieinhalb mal größer und ist mit einer Vielzahl zusätzlicher Fähigkeiten zur Bildgebung ausgestattet. Quellen: ESA eoportal

MSG-1 wurde von der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) im Auftrag von EUMETSAT, der Europäischen Organisation für die Nutzung meteorologischer Satelliten, entwickelt und von der Firma Alcatel Space Industries unter Mitwirkung eines aus über 50 europäischen Unternehmen bestehenden Konsortiums gebaut. Mit der Aufnahme des operationellen Betriebes wurde er in Meteosat-8 umbenannt. Mittlerweile dient er als Ersatzsatellit für Meteosat-10 und ist auf 3,4° W über dem Äquator positioniert. Der inzwischen auf 9,5° E positionierte Meteosat-9 gewährleistet den Rapid Scanning Service und liefert alle fünf Minuten Bilder von Teilen Europas, Afrikas und den angrenzenden Meeren. Der 2012 gestartete und auf 0° positionierte Meteosat-10 ist der wichtigste operationelle geostationäre Satellit der Reihe und liefert alle 15 Minuten ein Bild der gesamten, für ihn sichtbaren Erdscheibe.

Am 15. Juli 2015 wurde der letzte MSG-Satellit (MSG-4) erfolgreich gestartet und nach einer kurzen Verifikationsphase bis zu seiner späteren Aktivierung wieder abgeschaltet.

Die MSG-Satelliten sind wie Meteosat 1 bis 7 zylindrische Satelliten, mit 3,22 m Durchmesser und 3,74 m Höhe aber zweieinhalb Mal so groß. Ihre Masse beim Start beträgt rund 2 t, wovon fast die Hälfte auf den für die Bahn- und Lageregelung während des siebenjährigen Betriebs notwendigen Treibstoff entfällt.
MSG liefert Bilder in höherer Auflösung und in einem größeren Spektralbereich als seine Vorgänger und dies mit größerer Geschwindigkeit.

Die MSG-Satelliten bewegen sich auf einem geostationären Orbit in 36.000 km Höhe. Sie bewegen sich mit einer solchen Geschwindigkeit, die es erlaubt, immer den gleichen Bereich der Erdoberfläche zu "sehen". Die Position der MSG-Satelliten befindet sich wie der seiner Meteosat-Vorgänger über dem Schnittpunkt von Äquator und Nullmeridian. Dies gestattet die dauerhafte Beobachtung von Europa, Afrika und des Atlantik, wobei lediglich die nördlichsten und südlichsten Partien des Globus ausgeschlossen sind.

Wie die früheren Meteosat-Generationen stabilisieren die MSG-Satelliten ihre Position mit Hilfe ihrer eigenen Drehbewegung. Sie drehen sich 100mal pro Minute entgegen dem Uhrzeigersinn um ihre Längsachse, die parallel zur Erdachse ausgerichtet ist.

MSG Komposit-Abbildung der Spur des Hurrikans Isabel, aufgenommen von Meteosat-8. Die am 5. September 2003 vor der Westküste Afrikas erkennbare tropische Depression entwickelte sich bis zum 7. September zum tropischen Wirbelsturm Isabel und verschwand aus dem Blickfeld des Satelliten am 17. September 2003. Quelle: EUMETSAT

Die Instrumente der MSG-Satelliten

• Das Hauptinstrument Spinning Enhanced Visible and InfraRed Imager (SEVIRI) ist ein zeilenweise scannendes Radiometer mit einem Durchmesser von 50 cm und verfügt über zwölf Spektralkanäle, im Gegensatz zu drei beim vorherigen System. Die gelieferten Bilddaten über die gesamte Atmosphäre in vier sichtbaren und Nah-Infrarot (VNIR) Kanälen und acht Infrarot (IR)-Kanälen sind präziser als im alten System, was die Qualität der Ausgangsbedingungen für numerische Wettervorhersagemodelle verbessert.
  Acht der Kanäle sind im thermischen Infrarot angesiedelt und liefern unter anderem permanente Daten über die Temperaturen von Wolken, Land- und Meeresoberflächen. Einer der Kanäle wird als hochauflösender sichtbarer Kanal (High Resolution Visible, HRV) bezeichnet und hat eine Abtastdistanz im Nadir von 1 km, im Gegensatz zu der 3 km-Auflösung der anderen sichtbaren Kanäle.
  Mit Hilfe von Kanälen, die Ozon, Wasserdampf und Kohlendioxid aufnehmen, können Meteorologen mit Hilfe der MSG-Satelliten die Eigenschaften der atmosphärischen Luftmassen analysieren und ein dreidimensionales Bild der Atmosphäre rekonstruieren.
  Die verbesserte horizontale Bildauflösung für den Spektralkanal des sichtbaren Lichts (1 km gegenüber 2,5 km) hilft den Meteorologen auch bei der Erkennung und Vorhersage des Beginns oder Endes von Unwettern.
• Das zweite Instrument, bezeichnet als Geostationary Earth Radiation Budget (GERB), nimmt genaue Messungen der kurzwelligen (SW) und langwelligen (LW) Komponenten des Strahlungshaushalts an der Oberseite der Atmosphäre vor. GERB liefert wertvolle Daten über die reflektierte Sonnenstrahlung und die von der Erde und der Atmosphäre emittierte Wärmestrahlung.
  Das GERB-Instrument verfügt über zwei Breitbandkanäle - einer deckt das Sonnenspektrum ab (0,32 bis 4,0 µm), der andere einen größeren Teil des elektromagnetischen Spektrums (0,32 bis 30 µm). Aus diesen Kanälen wird die von der Erde emittierte Wärmestrahlung im Spektralbereich von 4,0 bis 30 µm abgeleitet. Die GERB-Breitbandkanäle überdecken die 12 wesentlich schmaleren Kanäle, die vom anderen Instrument der MSG, dem Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager (SEVIRI), gemessen werden. GERB füllt die Lücken im Wärmestrahlungsspektrum, die von den SEVIRI-Kanälen nicht erfasst werden, misst aber die Wärmestrahlung mit einer gröberen räumlichen Auflösung.
  Die Daten werden an Bord kalibriert, um die Strahlungsflüsse der reflektierten Sonnenstrahlung und der emittierten Wärmestrahlung an der Oberseite der Atmosphäre mit einer Genauigkeit von 1 % zu ermitteln. Das Strahlungsbudget stellt das Gleichgewicht zwischen der von der Sonne einfallenden Energie und der von der Erde ausgehenden thermischen (langwelligen) und reflektierten (kurzwelligen) Energie dar. Zurück am Boden nutzen Wissenschaftler die feinere räumliche Auflösung der SEVIRI-Daten, um die räumliche Auflösung der GERB-Bilder zu verbessern.
• Mission Communication Payload (MCP) bezeichnet die Gesamtheit der für die Kommunikationszwecke der Mission wesentlichen Antennen und Transponder
• Der Search and Rescue Signal Repeater (SARR) überwacht kontinuierlich die Erde, um sofortige Warnungen bei Notsignalen zu liefern. Als Teil des Cospas-Sarsat-Programms leitet es Notsignale von 406-MHz-Baken innerhalb der MSG-Abdeckungszone in Europa, Afrika und dem Atlantischen Ozean weiter.
  Die Signale werden an lokale GEOLUT-Terminals (Geostationary Earth Orbit Local User Terminals) gesendet und schließlich an die Rettungskoordinationszentren (RCC) weitergeleitet, um eine schnelle Organisation der Rettungsmaßnahmen zu ermöglichen.
  Geostationäre Satelliten wie MSG überblicken ständig große Gebiete der Erde und können eine 406-MHz-Bake nahezu sofort alarmieren. Im Idealfall wird ein LEOSAR- oder Sarsat-Satellit (ein speziell ausgerüsteter polumlaufender Satellit) die Bake innerhalb der nächsten Stunde überfliegen und ihre Position berechnen.

MSG-Architektur IDie MSG bestehen hauptsächlich aus einem dreiteiligen Zylinder mit einem Durchmesser von 3,20 m und einer Höhe von 2,40 m. Der obere Bereich beinhaltet die Systeme zur Kommunikation, der untere Bereich die Steuerungselemente. Im zentralen Bereich liegen das Radiometer. Quelle: EUMETSAT

Die Aufgaben der zweiten Generation METEOSAT in der Übersicht:

• Erzeugung von Bilddaten in zwölf Spektralbereichen mit dem abbildenden Instrument SEVIRI
• Messung des Strahlungsbilanz am Oberrand der Erdatmosphäre (GERB)
• Übermittlung der Daten zum Nutzer
  Die ursprüngliche Planung sah vor, dass MSG die von EUMETSAT in Darmstadt aufbereiteten Daten in hoher (HRIT, High Rate Information Transmission) bzw. niedriger (LRIT, Low Rate Information Transmission) Übertragungsgeschwindigkeit zum Nutzer überträgt. Wegen Ausfalls des Senders an Bord von METEOSAT 8 werden die Daten über EUMETCast zum Nutzer übertragen. Bei den Satelliten der Ersten Generation erfolgt die Übertragung der aufbereiteten Daten digital oder analog über METEOSAT zu den Nutzern
• Übermittlung von Daten automatischer Wetterstationen (DCP, Data Collection Platform), z.B. von Bojen
• Übermittlung von weltweiten Wetterbeobachtungsdaten und Vorhersagen an Wetterdienste, insbesondere in Afrika (MDD, Meteorological Data Distribution)
• Übermittlung von Signalen von Notfallsendern für Such- und Rettungsdienst (Search & Rescue) über ein Relais des SARSAT-Systems
• Archivierung der Daten

MSG-Bilder Das Kompositbild vom 25.3.2013 15h, setzt sich aus den Infrarot-Daten der geostationären Satelliten MET-10, MET-9, MTSAT1R, GOES11 und GOES13 zusammen. Die Bilder werden erstmals erstellt, sobald die Daten von mindestens vier der Satelliten vorliegen. Daher kann bei dem aktuellen Termin noch jeweils ein Satellit fehlen. Sobald diese Daten vorliegen, wird das aktuelle Bild ergänzt. In den etwa 6 Wochen rund um die Tag- und Nachtgleiche fehlen die Termine zur lokalen Mitternacht (Eklipse). Das Infrarotbild links wurde transparent über ein topographisches Hintergrundbild gelegt. Quelle: DWD

Beim Satellitenkontroll- und Betriebszentrum von EUMETSAT in Darmstadt werden die vom Satelliten empfangen Rohdaten aufbereitet. Dazu gehört die korrekte geographische Zuordnung der einzelnen Bildpunkte und die Kalibrierung. Aus den Daten werden zudem auch geophysikalische Zustandsparameter abgeleitet, wie z.B. Windvektoren aus der Verlagerung von Wolken- oder Wasserdampfstrukturen, Meeresoberflächentemperaturen, Wolkenart, -verteilung und höhe, Wasserdampfverteilung in der oberen Troposphäre, Niederschlagsabschätzung, sowie Datensätze für klimatologische Zwecke. Alle Datensätze werden archiviert.

MSG-Bodensystem Die Hauptbodenstation, die die Daten der Satelliten der zweiten Meteosat-Generation, z. B. von Meteosat-10, empfängt, liegt im deutschen Usingen. Eine Reservestation befindet sich in Maspalomas auf Gran Canaria. Die Hauptbodenstation für den letzten Satelliten der ersten Generation, Meteosat-7 , liegt im italienischen Fucino, die wiederum über eine Reservestation in Cheia, Rumänien, abgesichert ist. Diese dient zudem als Reserve für die MSG-Satelliten. Die Bodenstationen bilden den Hauptkommunikationskanal zwischen den Meteosat-Satelliten und dem EUMETSAT-Kontrollzentrum in Darmstadt. Die Rohdaten werden von den Bodenstationen an das Kontrollzentrum übermittelt, dort verarbeitet und schließlich an die Nutzer weitergeleitet. Quellen: EUMETSAT

Weitere Informationen:

• EUMETSAT - Startseite
• Rapid Scan Applications and Benefits (COMET MetEd)
• Meteosat Second Generation - Startseite (ESA)
• Meteosat Second Generation (eoPortal Directory)

Meteosat Third Generation (MTG)

Bezeichnung für dritte Generation von Meteosat Wettersatelliten. Die Entwicklung der Systeme wird von der europäischen Weltraumagentur ESA geführt. Die insgesamt sechs Satelliten starten ab 2022 in den Weltraum. Der erste Start erfolgte am 13. Dezember 2022 mit einer Ariane-5 von Kourou aus. Die weiteren Starttermine sind nach vorläufigem Stand auf der Eumetsat-Seite erfahrbar.

Zwei Typen von Satelliten

• MTG umfasst zwei Satellitentypen: Vier als Imager (MTG-I) bezeichnete Satelliten mit abbildenden Missionen, die Aufnahmen mit einer deutlich verbesserten Bildauflösung bieten werdenals die bisherigen. Sie sind als Kontinuität der laufenden Meteosat-Reihe zu sehen.
• Die beiden anderen Satelliten werden Sounder (MTG-S) genannt. Sie tragen neuartige hochauflösende Spektrometer, mit deren Hilfe die dreidimensionale Bewegung von Wasserdampf und anderen Gasen in der Atmosphäre verfolgt werden wird.

Die vollständige Betriebskonfiguration besteht somit aus zwei MTG-I-Satelliten, die im Tandembetrieb arbeiten, wobei ein Satellit Europa und Afrika alle 10 Minuten und der andere nur Europa alle 2,5 Minuten abtastet, sowie einem MTG-S-Satelliten.

Die Variante MTG Imager

Die MTG-I-Satelliten sind etwa 3,6 t schwer (davon 2 t Treibstoff) und haben beim Start eine Größe von 2,3 × 2,8 × 5,2 m und eine geplante Lebensdauer von 8,5 Jahren. Sie sind mit folgenden Instrumenten ausgerüstet:

• Flexible Combined Imager (FCI), einem abbildenden Instrument mit 16 Kanälen und einer Auflösung von 2 km bis zu 500 m bei einer zeitlichen Auflösung von 10 Minuten, bzw. 2,5 Minuten im sogenannten Rapid-Scan-Mode
• Lightning Imager (LI), einem neuartigen Instrument zur Erkennung von Blitzen
• Data Collection and Retransmission Service (DCS) und
• GEOSAR (Geostationary Search and Rescue Relay)

Das FCI Instrument kann aus einer geostationären Umlaufbahn die gesamte zugewandte Erdoberfläche alle 10 Minuten in 16 Kanälen mit einer räumlichen Auflösung von 1–2 km aufnehmen. In einem alternativen Modus kann es ein Viertel der Erdoberfläche in vier Kanälen mit einer Wiederholungsrate von 2,5 Minuten mit einer in einigen Kanälen doppelt so hohen Auflösung erfassen. Das Instrument wird gegenüber der Vorgängergeneration verbesserte meteorologische Informationen für Wetterberichte, Prognosen von Wetterkatastrophen und Frühwarnsysteme über die Abläufe der atmosphärischen Wasserzyklen liefern. Daneben liefert es auch Daten für das Aufspüren und Beobachten von Waldbränden.

Das LI Instrument lokalisiert auf fast der gesamten sichtbaren Erdoberfläche kontinuierlich Blitzentladungen, die sich in den Wolken oder zwischen Wolke und Boden ereignen. Es arbeitet auf einer Wellenlänge von 777,4 nm und erreicht eine maximale räumlichen Auflösung von 4,5 km. Das DCS System empfängt und übermittelt Daten von am Boden, auf Bojen, Schiffen oder in Ballons installierten Messgeräten der Data Collection Platforms (DCP). Im Rahmen des internationalen Systems COSPAS-SARSAT Systems übermittelt die kleine Kommunikationsnutzlast GEOSAR Notsignale von 406-MHz-Baken an eine zentrale Empfangsstation in Europa, die Signale zur schnellen Organisation von Rettungsmaßnahmen weitergibt.

Die Variante MTG Sounder

Die MTG-S-Satelliten sind etwa 3,8 t schwer (davon 2 t Treibstoff) und haben beim Start eine Größe von 2,3 × 2,8 × 5,2 m und eine geplante Lebensdauer von 8,5 Jahren. Sie tragen folgende Instrumente:

• Hyperspectral Infrared Sounder (IRS), einem Infrarot-Sondierer zur Bestimmung von Temperatur- und Wasserdampfprofilen
• Ultra-violet, Visible and Near-Infrared Sounder (UVN) einem UV-Sondierer im Rahmen des EU-Programms Copernicus

Das IRS Instrument liefert hyperspektrale Bilder der gesamten sichtbaren Erdoberfläche im langwelligen Infrarotbereich (LWIR: 700–1210 cm-1) und einem mittelwelligen Infrarotbereich (MWIR: 1600–2175 cm-1) mit einer Auflösung von maximal 4 km. Es soll damit über Europa alle 30 Minuten Höhenprofile der Verteilung und Bewegung atmosphärischen Wasserdampfs und der Temperatur liefern und so das Verständnis ihrer komplexen chemischen Zusammensetzung erweitern. Es soll so zur Verbesserung der langfristigen Wettervorhersage beitragen.

Das UVN Instrument liefert für Europa im Stundentakt Messungen in drei Spektralbändern (UV: 290 – 400 nm; VIS: 400 – 500 nm, NIR: 755 – 775 nm) mit einer räumlichen Auflösung von unter 10 km ab. In Verbindung mit dem IRS soll es weitere Erkenntnisse über die Atmosphärenchemie der Erde liefern.

Meteosat Third Generation (MTG) im All Das MTG-System besteht aus vier MTG-I-Bildsatelliten (ein Imager im Vordergrund) und zwei MTG-S-Sondierungssatelliten. Die Mission setzt die langjährige Partnerschaft zwischen der ESA und der EUMETSAT fort und baut auf dem Erfolg der ersten beiden Generationen von Meteosat-Satelliten auf. Dabei wird nicht nur die Kontinuität der Daten für die Wettervorhersage aus der geostationären Umlaufbahn bis in die nächsten Jahrzehnte hinein gewährleistet, sondern es werden auch fortschrittliche Bildgebungsfähigkeiten, völlig neue Infrarotsondierungen und Blitzbildgebung für die Warnung vor schweren Stürmen eingesetzt. Quelle: ESA

Im Unterschied zu den bisherigen Meteosat-Baureihen werden die MTG-Satelliten nicht mehr spin-stabilisiert sein, sich also nicht mehr mit 100 Umdrehungen pro Minuten um die eigene Achse drehen, sondern drei-Achsen-stablisiert die Erde aus rund 36.000 km beobachten. Nur so lassen sich die vielen Daten mit dieser neuen Satellitengeneration gewinnen. Die Masse der Satelliten beträgt 2,8 (MTG-I) bzw 3,1 Tonnen (MTG-S).

Mit MTG stehen, im Vergleich zum derzeitigen Meteosat-System, Daten in höherer Qualität bereit, sowie solche, wie die Daten der Sondierungsinstrumente, die es bisher aus einem geostationären Orbit noch nicht gab. Damit wird geholfen, die Numerische Wettervorhersage weiter zu verbessern. Wetterüberwachung und Nowcasting profitieren von höher aufgelösten Bildern, die in kürzen zeitlichen Abständen bereit gestellt werden und so die Erkennung, z.B. von potentiellen Gewitterwolken oder kleinräumigen Nebelgebieten, erleichtern. Große Unwetter mit Starkregen können früher und genauer vorhergesagt, der Luftverkehr besser und ökonomischer geplant werden und die Landwirtschaft kann besser den optimalen Zeitpunkt der Ernte bestimmen.

Auch klimatologische und ozeanographische Anwendungen werden durch die verbesserten Daten profitieren. Zudem werden wertvolle Daten zur Überwachung der Luftqualität gewonnen.

Das industrielle Konsortium zur Entwicklung des MTG-Programms wird von der französischen Firma Thales Alenia Space mit der OHB System AG als Partner geführt. Die OHB System ist dabei für die Entwicklung aller sechs Satellitenplattformen verantwortlich und führt außerdem auch die Entwicklung der gesamten Sounder-Satelliten.

MTG-Bodensegment

Das Bodensegment von Meteosat Third Generation wird Daten von allen MTG-Satelliten erfassen und die Produkte erzeugen, archivieren und verteilen. Es wird auch die Fähigkeiten zur Steuerung und Kontrolle der Satelliten und des Bodensegments selbst bereitstellen.

Das Bodensegment besteht aus:

• Die Bodenstationen für Telemetrie, Verfolgung und Kontrolle (Telemetry, Tracking and Control TT&C) - die TT&C-Schnittstelle zwischen dem Raumsegment und dem Missionskontrollzentrum.
• Die Bodenstationen für die Missionsdatenerfassung (Mission Data Acquisition, MDA) - die Schnittstelle zwischen dem Raumsegment und dem Missionskontrollzentrum für die Nutzlastdaten.
• Die Missionsbetriebseinrichtung (Mission Operations Facility, MOF) - bietet Funktionen für die Vorbereitung, die Planung und den Betrieb des Systems, einschließlich Satelliten- und Missionsbetrieb und Flugdynamik.
• Die Datenverarbeitungseinrichtungen der Instrumentenebene 1 (IDPF-I und IDPF-S) - sie extrahieren die Messdaten der Sensoren. Sie führen auch eine Reihe von Funktionen für die Erzeugung von Daten der Ebene 1b und die Verarbeitung von Daten der Ebene 1c aus.
• Level 2 Processing Facility (L2PF), für die Extraktion von zentral erzeugten Produkten.

Weitere Informationen:

• Meteosat series (EUMETSAT)
• Meteosat Third Generation (ESA)
• Meteosat Third Generation (eoPortal Directory)
• EUMETSAT - Startseite

Methan

Methan (CH₄) ist eines der bedeutendsten Klimagase, das sowohl aus natürlichen als auch aus anthropogenen Quellen (z.B. Reisfeldern, Mülldeponien oder Erdgasgewinnung und -transport) stammt. Das Gas entsteht in der Regel bei Fäulnisprozessen unter anaeroben Bedingungen (d.h. unter Luftabschluss) mit Beteiligung von Mikroorganismen.

1990 hatten die Methan-Emissionen einen Anteil von 9,7 % an den gesamten Treibhausgas-Emissionen in Kohlendioxid-Äquivalenten. Seit etwa 2010 liegt der Anteil von Methan stabil zwischen 6,1 und 6,3 %. Laut des Berichts „State of the Global Climate“ der WMO von 2020 beträgt die derzeitige Methan-Konzentration 260% des vorindustriellen Niveaus vor 1750.

Wichtige natürliche Quellen von Methan sind Sümpfe, Permafrostgebiete (dort zu einem großen Teil Seen), Termiten und Wälder. Wesentliche anthropogene Quellen sind die Rinderhaltung, daneben entstehen Emissionen, wenn Brennstoffe (Steinkohlenbergbau, Erdgas) gewonnen, gefördert und verteilt werden. Eine weitere wichtige Quelle ist die Methanbildung auf Abfalldeponien. Auch sind die Emissionen aus Permafrostgebieten zumindest teilweise den anthropogenen Ursachen zuzurechnen, da sich mit dem zunehmenden Klimawandel die Emissionen in arktischen Gebieten erhöhen.

Die beiden wichtigsten anthropogenen Treibhausgase Kohlendioxid (CO₂) und Methan (CH₄) tragen zusammen zu etwa 81% zum anthropogenen Strahlungsantrieb bei (IPCC 2013). Es gibt aber nach wie vor große Wissenslücken bei den genauen Prozessen – den natürlichen als auch bei den hinzukommenden anthropogenen – also bei Stärke und Verteilung von Quellen und Senken sowie bei den Kohlenstoffflüssen. Die Entschlüsselung dieser Prozesse erfordert eine hohe Anzahl von sehr genauen Messungen auf verschiedenen räumlichen Skalen. Diese stehen bisher nur sehr eingeschränkt zur Verfügung.

Globales Methanbudget für das Jahrzehnt 2008-2017 Der CH4-Haushalt wird in 14 Regionen für 5 Kategorien von Quellen nach den Methoden "top down (TD)" und "bottom up (BU)" geschätzt. Die BU-Methode verwendet verschiedene Datenbestände, beobachtungsgesteuerte Methoden und prozessbasierte Modelle (z.B. Energiestatistik, landwirtschaftliche Daten, biogeochemische Modellierung). Die TD-Methode kombiniert auf bestmögliche Weise Messungen von atmosphärischem CH4 an >100 Stationen weltweit mit einer ersten Schätzung der CH4-Emissionen in einem atmosphärischen Inversionsrahmen. Sowohl Bottom-up- (links) als auch Top-down-Schätzungen (rechts) (Tg CH4 yr-1) werden für jede Emissions- und Senken-Kategorie sowie für die Gesamtemissionen und Gesamtsenken angegeben. Die Emissionen aus der Verbrennung von Biomasse und Biokraftstoffen werden hier sowohl als natürliche als auch als anthropogene Emissionen dargestellt. Quelle: Global Carbon Atlas

Fernerkundung von Methan

Die aktive Fernerkundung der Spurengase CO₂ und CH₄ in der Atmosphäre mittels Lidar bietet die Möglichkeit, die Konzentrationen der Gase auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen zu bestimmen. Insbesondere der Einsatz solcher Systeme auf Satelliten erlaubt eine globale Messabdeckung bei gleichzeitig hoher Wiederholrate. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) und die Französische Raumfahrtagentur CNES arbeiten derzeit an der gemeinsamen Mission MERLIN, einem Satelliten-getragenen Lidar zur Messung von Methan-Konzentrationen in der Atmosphäre.

Die bisher zur Methanbeobachtung eingesetzten Instrumente SCIAMACHY auf dem inzwischen inaktiven europäischen Umweltsatelliten ENVISAT und die japanischen Satelliten GOSAT und GOSAT-2 arbeiten mit so genannten passiven Instrumenten. Das heißt, sie nutzen das vom Erdboden zurück gestreute Sonnenlicht, um den Spurengasgehalt (beispielsweise CO₂) in der Atmosphäre zu messen. Sie sind somit auf Tageslicht angewiesen und liefern nur bei klarem Himmel optimale Messwerte.

Bis zum Start des ersten speziellen Beobachtungsmission GOSAT im Januar 2009 wurden Informationen über die Verteilung von CO₂ und anderen Treibhausgasen wie Methan in der Atmosphäre über mehrere Jahre hinweg aus thermischen Infrarot-Soundern gewonnen. Dies sind z.B. der Atmospheric Infrared Sounder (AIRS), der im Mai 2002 an Bord des Aqua-Satelliten gestartet wurde, oder das Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), das im Oktober 2006 an Bord der europäischen MetOp-Plattform gestartet wurde.

Aktuell misst das an Bord des ESA-Satelliten Sentinel-5P befindliche Spektrometer Tropomi neben anderen Stoffen die Methankonzentration in der Troposphäre. Künftig werden auch die Missionen Sentinel-5, CO2M Aufgaben zur Messung troposphärischen Methans übernehmen.

Weitere Informationen:

• Bestimmung von Methan-Emissionen in Zeiten von COVID-19 (ESA 2020)
• Meet the Satellites That Can Pinpoint Methane and Carbon Dioxide Leaks (Scientific American)
• MERLIN - Die deutsch-französische Klimamission (DLR)
• Methane emissions detected over offshore platform in the Gulf of Mexico (ESA 2022)
• Methane levels surged in 2020 despite lockdowns (ESA 2022)

METI

Engl. Akronym für Ministry of Economy, Trade and Industry; das japanische Ministerium für Wirtschaft, Handel und Industrie veranwortet auch zwei Erdbeobachtungsmissionen (Terra, ALOS-3).

Weitere Informationen:

• METI Homepage

METimage

Multispektrales, abbildendes Radiometer für meteorologische Anwendungen, welches auf den Satelliten des EUMETSAT Polar System - Second Generation (EPS-SG) ab 2025 zum Einsatz kommen soll. METimage wird unter anderem wichtige Informationen über Wolken, Wolkenbedeckung, Landoberflächen, Ozean-, Eis- und Landoberflächentemperaturen zur Verfügung stellen und damit einen wichtigen Beitrag zu Fragen der Wetter- und Klimavorhersage leisten.

Aus einer Orbithöhe von 830 Kilometern nimmt METimage alle 1,7 Sekunden Bilder eines Bodenstreifens von zwölf mal 2670 Kilometern auf. Die hohe Aufnahmerate bei gleichzeitig großer Bildbreite wird durch einen rotierenden Spiegel ermöglicht, der die Erdoberfläche in schneller Folge abtastet.

Mit jeder Rotation des Spiegels werden sowohl die Messdaten des Bildstreifens auf der Erde, mit einer Bodenauflösung von 500 Metern, als auch die Vergleichsdaten von internen Kalibrationsquellen aufgenommen und verarbeitet. Die Kalibrationsquellen erlauben Referenzmessungen, durch die die Genauigkeit der gemessenen Bilddaten deutlich verbessert werden kann.

Darüber hinaus kommen moderne Detektoren und Auslese-Elektroniken zum Einsatz, welche die anspruchsvollen Anforderungen an Bildqualität und Bodenauflösung erfüllen. Hierfür werden die Infrarotdetektoren bei Temperaturen unter -200 Grad Celsius betrieben. Die Auftrennung in 20 verschiedene spektrale Kanäle in einem Spektralbereich von 443 Nanometern bis 13.345 Mikrometern erfolgt über Strahlteiler und optische Filter. METimage umfliegt die Erde 14 mal und generiert dabei täglich rund 140 Gigabyte an meteorologischen Daten.

Das METimage-Konzept wurde von der Airbus Defence and Space GmbH und der Jena-Optronik GmbH entwickelt.

Weitere Informationen:

• METimage (DLR)
• METimage (EUMETSAT)

MetOp

Engl. Akronym für Meteorological Operational Polar Satellite; eine mit drei Exemplaren konzipierte Mission polarumlaufender Wettersatelliten der EUMETSAT. Der erste Satellit (MetOp-A) startete am 19.10.2006 von Baikonur aus, an Bord eines russischen Sojus-2/Fregat-Trägers, der von dem europäisch-russischen Unternehmen Starsem betrieben wird. MetOp-B folgte am 18. September 2012 vom gleichen Ort und auf dem gleichen Trägertyp und ist seit Januar 2013 im operationellen Betrieb. Im April 2013 übernahm MetOp-B die Aufgaben seines Vorgängers als EUMETSATs primärer Datenlieferant auf polarer Umlaufbahn. Der Start von MetOp-C erfolgte am 7. November 2018, wiederum mit einer Sojus-Rakete, dieses Mal aber von Kourou aus.

Der Wettersatellit MetOp-C Der von Airbus gebaute MetOp-C ist der letzte von drei polarumlaufenden Wettersatelliten des EUMETSAT-Systems. MetOp-C befindet sich wie seine Vorgänger MetOp-A und -B auf einer 817 Kilometer hohen Umlaufbahn. Das MetOp-Programm hat die Genauigkeit von einem 12 Stunden Vorhersage-Zeitraum auf eine 10 Tage Vorhersage enorm verbessert. Quelle: Airbus D&S

MetOp ist der europäische Beitrag zu dem europäisch-amerikanischen Polarsatelliten-System. Innerhalb dieser Kooperation übernimmt MetOp die Morgen-Beobachtung, während die NOAA-Satelliten die Nachmittagssituation abdecken.

MetOp wurde vom europäischen Wettersatelliten-Betreiber EUMETSAT und der europäischen Weltraumagentur ESA in Zusammenarbeit mit dem Unternehmen EADS (heute Airbus D&S), der französischen Weltraumagentur CNES und der US-Wetterbehörde NOAA für das EUMETSAT Polar System (EPS) entwickelt. Das EPS dient der operationellen Meteorologie und der Klimabeobachtung. Die Satellitenkonstruktion basiert auf einer Version der von Astrium gebauten 'Polaren Plattform' des Envisat Satelliten.

Jeder Satellit der MetOp-Reihe hat eine nominelle Lebenszeit im Orbit von 5 Jahren, einschließlich einer sechsmonatigen Zeitüberlappung von aufeinanderfolgenden Satelliten (d.h. zwischen MetOp-A und MetOp-B, und zwischen MetOp-B und MetOp-C) was zusammen eine Dienstzeit von über 14 Jahren ergibt. MetOp-C ist mit zehn Instrumenten ausgestattet, MetOp-A und -B verfügen über jeweils zwölf Instrumente – dies macht das System extrem vielseitig.

Die europäischen und amerikanischen Satelliten tragen jeweils einen Satz identischer Sensoren: AVHRR/3 und die ATOVS-Instrumentengruppe, bestehend aus AMSU-A, HIRS/4 und MHS. NOAA liefert die meisten der gemeinsamen Instrumente, und EUMETSAT beliefert NOAA mit dem Microwave Humidity Sounder (MHS). Zusätzlich tragen die MetOp-Satelliten eine Reihe europäischer Sensoren, wie IASI, ASCAT, GOME-2 and GRAS, welche die Atmosphärensondierungen verbessern, sowie das atmosphärische Ozon und die oberflächennahen Windvektoren über den Ozeanen messen sollen.

METOP-A mit ausgefahrenem Sonnensegel Quelle: ESA

MetOp-A mit einem Gewicht von 4,7 Tonnen führt an Bord zehn Instrumente mit. Beispielsweise vermag er mit seinem ASCAT Scatterometer die Oberflächenwinde über den Meeren zu messen. Die IR-Atmosphären-Sonde (IASI) benutzt die Techniken der Interferenzmessverfahren. Die Meteorologen erhalten von der Sonde Spektren der Emissionen aus der Atmosphäre, mittels der Temperatur- und Feuchtigkeitsprofile mit einer vertikalen Auflösung von 1 km und einer Präzision von 1 K (Kelvin) erstellt werden können.

Darüber hinaus stellt dieser Wettersatellit Bilddaten von Land- und Wasserflächen her und fungiert als Hilfsmittel bei der Suche und Rettung von Schiffen und Flugzeugen in Not. Auch ein Datenübertragungssystem befindet sich an Bord, das mit Messstationen und anderen Datenerfassungseinrichtungen verbunden ist.

MetOp-Satelliten umrunden die Erde auf einer sonnensynchronen polaren Umlaufbahn in 817 km Höhe (Inklination 98,7°). Damit kann praktisch jeder Punkt der Erdoberfläche bei ähnlichen Sonneneinstrahlungsbedingungen überflogen werden. Die Umlaufzeit beträgt 101,7 min, der Wiederholzyklus 5 Tage.

In der Zeit, die MetOp für eine Erdumrundung benötigt, hat sich die Erde um 25° weitergedreht. Dies bedeutet, daß er seine Beobachtungen bei jedem Orbit auf einem jeweils unterschiedlichen Beobachtungsstreifen macht. Zudem haben seine Instrumente unterschiedliche Schwadbreiten und brauchen daher verschieden lang um die gesamte Erde abzudecken. Alle Instrumente erzielen aber spätestens nach 5 Tagen eine globale Abdeckung.

Durch die relativ niedrige Umlaufbahn - 817 Kilometer im Vergleich zu rund 36.000 Kilometern bei geostationären Satelliten - messen die Metop-Instrumente eine Vielzahl von Beobachtungsgrößen mit deutlich höherer Genauigkeit als die geostationären Satelliten der Meteosat-Reihe. Die Metop-Satelliten überfliegen die Pole und sammeln für die Wettervorhersage wichtige Beobachtungen aus diesen Regionen. Geostationäre Satelliten liefern hier nur unzureichende Daten.

MetOp wird überwacht und kontrolliert über die EUMETSAT Polar System Command and Data Acquisition Station in Svalbard, Norway. Die Daten werden bei jedem Orbit einmal nach Svalbard heruntergeschickt und dann zu EUMETSAT übermittelt.

Basierend auf Messungen mit dem Sensor IASI auf MetOp konnten erstmals globale Konzentrationen von Ammoniak (NH₃) in der Atmosphäre gemessen werden. Ammoniak spielt eine Schlüsselrolle für die Umwelt (Versauerung, Reduktion der Biodiversität, atmosphärisch wirksam).

Die folgende Karte - basierend auf Satellitendaten aus 2008 - zeigt deutlich auf, dass regionale Konzentrationen vorkommen (hot spots). Diese Hot Spots treten erwartungsgemäß vor allem über landwirtschaftlich genutzten Flächen in Europa, N-Amerika und Asien auf. Die Messergebnisse von IASI wurden über Bilddaten des Sensors MODIS gelegt.

Von gelb bis rot zeigen die Farben zunehmend höhere Ammoniakkonzentrationen an. Die weißen Strukturen sind Wolken.

NH3-Verteilung (Europa mit Nordafrika) Ammoniak in der Umwelt (LUBW) Ammoniak und Ammonium - Umweltwissen (LfU) Quellen: CNES

Dieses Bild zeigt die Verteilung von Ammoniak über Norditalien im Jahr 2008, gemessen mit dem Instrument Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) auf dem MetOp-Satelliten. Die gelben bis roten Farben zeigen Gebiete mit hohen Ammoniakkonzentrationen an.

Ammoniak über Norditalien im Jahr 2008 Quellen: ESA

MetOp wird überwacht und kontrolliert über die EUMETSAT Polar System Command and Data Acquisition station in Svalbard, Norway. Die Daten werden bei jedem Orbit einmal nach Svalbard heruntergeschickt und dann zu EUMETSAT in Darmstadt übermittelt. Von dort besteht ein Datenaustausch mit der NOAA in den USA. Nach der anschließenden Aufbereitung werden die Daten innerhalb von 2h15min nach der Datenaufnahme an die Nutzer weitergeleitet. Die Datenaufbereitung erfolgt durch EUMETSAT und NOAA.

Die drei Plattformen der MetOp-Reihe sollen qualitativ hochwertige Daten bis mindestens 2020 sicherstellen. Dazu trägt auch die Ausstattung der MetOp-Serie mit weitgehend identischen Instrumenten bei. Zusammen mit dem in einem Nachmittagsorbit - die lokale Zeit beim Überflug im absteigenden Knoten beträgt 14 Uhr - die Erde umkreisenden polaren Satelliten NOAA-18 ermöglicht MetOp-A eine umfassende Überwachung des globalen Wettergeschehens aus der Erdumlaufbahn.

MetOp-A unterstützte bis Anfang 2021 die Mission von MetOp-B und -C. Im Oktober 2021 wurde sein Deorbiting eingeleitet. Am 15. November wurde der Satellit so weit abgesenkt, dass sein der Erde am nächsten gelegener Punkt der Umlaufbahn von 817 km auf etwa 530 km sank. Der Satellit wird in immer niedrigeren Umlaufbahnen spiralförmig nach unten kreisen, bis er beim Wiedereintritt in die Erdatmosphäre zerfällt. Dieser Prozess wird voraussichtlich innerhalb der nächsten 25 Jahre abgeschlossen sein, wie es die internationalen Normen zur Eindämmung von Weltraummüll vorsehen.

Metop-B weist noch keine Ermüdungserscheinungen auf. Man hofft auf eine ähnlich lange Betriebsdauer. Deshalb wird Metop-C zusammen mit seinen beiden Geschwistern zunächst in der sogenannten Tristar-Konfiguration betrieben. Die Satelliten werden dabei auf der gleichen polaren Umlaufbahn in 817 Kilometern Höhe einen Abstand von 120 Grad haben, sodass der gleiche Ort auf der Erdoberfläche mehrfach am Tag erfasst wird.

Somit erhielt EUMETSAT über einen Zeitraum von drei Jahren sechsmal täglich ein komplettes globales Bild von jedem der Instrumente an Bord, eine außergewöhnliche Datenfülle für die Wettervorhersage. Die Datenreihen sind auch eine gute Grundlage für die Klimaforschung.

Die Nachfolgemissionen: Das erste von drei Satelliten-Paaren (MetOp-SG) der zweiten Generation soll 2023/24 starten. Das zweite werde voraussichtlich 2028/29 und das dritte 2035/36 ins All geschickt. Die Gesamtkosten für jedes der beiden Programme belaufen sich auf ungefähr drei Milliarden Euro.

Weitere Informationen:

• MetOp Brochure (ESA)
• Wettervorhersage mit Langzeitwirkung (Christian Brüns, DLR Nachrichten 114)
• An Introduction to the EUMETSAT Polar System (COMET Program)
• MetOp (ESA)
• EUMETSAT Polar System Second Generation - Startseite
• MetOp (eoPortal Directory)
• Metop-C Launch Closes Final Chapter On Historic POES Program (NOAA)

MetOp-SG

Engl. Akronym für Meteorological Operational Polar Satellite Second Generation; Nachfolgeserie für die Wettersatelliten MetOp. Die im Auftrag von ESA und EUMETSAT entwickelten Satelliten sollen die Erde auf erdnaher, polarer Umlaufbahn umkreisen und damit die geostationären Gegenstücke der Meteosat-Serie ergänzen. Die Serie soll aus zwei Satellitenlinien bestehen, MetOp-SG A und MetOp-SG B, die in jeweils 3 Exemplaren gebaut werden und zeitversetzt gestartet werden. Die Starts für die jeweils ersten Exemplare sind für 2025 (Metop-SG 1A und Metop-SG 1B) vorgesehen. Airbus Defence & Space (FR) ist der Hauptauftragnehmer für die Serie A und Airbus Defence & Space (DE) für die Serie B.

Die Metop-SG-A-Satelliten haben optische Instrumente an Bord, darunter die beiden deutschen Beistellungen METimage und das Sentinel-5-Instrument. Bei der B-Serie besteht die Nutzlast hauptsächlich aus Mikrowelleninstrumenten, von denen das "SCA"-Scatterometer als ASCAT-Nachfolger wiederum in Deutschland gebaut wird. Ein Scatterometer oder Streustrahlungsmesser dient der Messung der Meeresoberflächenrauigkeit.

Fakten zur Mission

• EPS-SG ist ein Partnerschaftsprogramm, an dem ESA, DLR und CNES beteiligt sind.
• Es ist der europäische Beitrag zum gemeinsamen Polarsystem, das gemeinsam mit der US National Oceanic and Atmospheric Administration betrieben wird.
• EPS-SG verfügt über drei neue Instrumente (3MI, MWI und ICI), von denen zwei noch nie zuvor auf einem operationellen Satelliten geflogen wurden (3MI und ICI), und wird Beobachtungen von Niederschlag, Aerosolen und Eiswolken liefern.
• Die numerische Wettervorhersage auf regionaler und globaler Ebene wird von den verbesserten Infrarot-, Mikrowellen- und Radio-Okkultationssondierungen von EPS-SG für Temperatur und Feuchtigkeit, von polaren atmosphärischen Bewegungsvektoren, die aus optischen Bildern extrahiert werden, von neuartigen Niederschlags- und Wolkenmessungen von Bildgebern im optischen, Submillimeter- und Mikrowellenspektrum und von hochauflösenden Messungen des Windvektors und der Bodenfeuchtigkeit an der Meeresoberfläche, die aus Scatterometer-Beobachtungen gewonnen werden, profitieren.
• Metop-SG A trägt auch das Copernicus-Sentinel-5-Spektrometer zur Messung von Spurengasen, das in Kombination mit den Spektrometern von IASI-NG, 3MI und METimage die Luftqualitätsvorhersagen des Copernicus-Atmosphärenüberwachungsdienstes verbessern wird.
• Die andere Schlüsselkomponente des EPS-SG-Systems ist ein umfassendes Bodensegment mit allen Einrichtungen, die für die Steuerung der Satelliten, die Erfassung und Verarbeitung der Daten und die Lieferung der gewonnenen Produkte an die Nutzer weltweit erforderlich sind.
• Die Metop-SG-Satelliten werden im Auftrag der ESA von einem europäischen Industriekonsortium unter Führung von Airbus Defence and Space entwickelt, das auch die Instrumente IASI-NG, METimage und Sentinel-5 im Auftrag von CNES, DLR und ESA entwickelt.
• EUMETSAT beschafft alle Startdienste, entwickelt die gesamte Bodeninfrastruktur und integriert und validiert das gesamte System.
• Alle EPS-SG-Beobachtungen werden für die Erstellung von Klimaaufzeichnungen für eine große Anzahl wichtiger Klimavariablen weiterverarbeitet.

Während die erste Generation der MetOp-Satelliten noch aus drei gleichen Einheiten besteht, sollen die Instrumente auf zwei jeweils unterschiedliche Flugkörper (A und B) verteilt werden. Von jedem Typ sind jeweils drei gleiche Einheiten geplant. Airbus D&S wurde über verschiedene Ausschreibungen mit der Entwicklung beider Satelliten beauftragt, wobei das Auftraggeber-, Auftrags- und Auftragnehmergeflecht sehr komplex ist. Das Projekt gliedert sich in rund 250 Unteraufträge, mit ca. 100 beteiligten Unternehmen aus 17 verschiedenen Ländern. An der Entwicklung dieser zweiten Satellitengeneration ist Deutschland mit etwa 27 Prozent beteiligt.

Die Satelliten sollen im Zeitraum von 2025 bis in die 2040er-Jahre gestartet bzw. betrieben werden. Wobei alle Satelliten gleichzeitig bzw. in Kleinserie hintereinander gebaut werden. Die Starts der baugleichen Geräte erfolgt im Abstand von einigen Jahren. Die zunächst noch nicht benötigten Einheiten werden unter kontrollierten Reinraum-Bedingungen eingelagert. Für die Wissenschaftler und Wetterdienste ist es wichtig, dass über einen möglichst langen Zeitraum gleichwertige Messungen mit möglichst gleichem Equipment durchgeführt werden.

Aufgaben

1. Fortsetzung der Bereitstellung von Informationen zur Verbesserung der numerischen Wettervorhersage (NWP) in Europa und weltweit.
2. Nowcasting-Anwendungen, insbesondere in hohen Breitengraden, wo geostationäre Messungen nicht verfügbar sind.
3. Operative Ozeanographie durch die Bereitstellung von Windvektoren, Meeresoberflächentemperaturen, Meereisbedeckung und anderen Meeresprodukten.
4. Sondierungen und Bilder mit hoher spektraler und räumlicher Auflösung im Spektrum von Ultraviolett bis zum thermischen Infrarot für Anwendungen in der Atmosphärenchemie.
5. Niederschlags-, Bodenfeuchte- und Schneemessungen für die operative Hydrologie und Wasserwirtschaft.
6. Großflächige Analyse der Landoberfläche zur Unterstützung der Wechselwirkungen zwischen Land und Atmosphäre und von Anwendungen in der Biosphäre durch optische Bildgebung.
7. Unterstützung der Klimaüberwachung auf der Grundlage der Erstellung einschlägiger Klimadatensätze, auch unter Einbeziehung historischer Beobachtungen aus dem EPS-Programm.

Die MetOp-SG werden die kontinuierliche Bereitstellung hochwertiger Wetterdaten gewährleisten. Die Messdaten der neuen MetOp-SG-Satelliten werden gegenüber der ersten Generation von MetOp-Satelliten eine verbesserte spektrale und räumliche Auflösung bieten. Zehn verschiedene Instrumente, die den ultravioletten, sichtbaren, Infrarot- und Mikrowellen-Spektralbereich abdecken, ermöglichen eine große Bandbreite an Beobachtungen.

Bei der Bestückung mit Messinstrumenten wird auf Kontinuität geachtet, d.h. die Messgeräte aus der ersten Generation erhalten ggf. verbesserte Nachfolger. Darüber hinaus kommen aber auch weitere Instrumente hinzu, um der Wettervorhersage weitere Parameter zur Verfügung zu stellen, aber auch um den Klimawandel genauer zu erforschen und zu dokumentieren. Dadurch wird es auch nötig, die Messeinrichtungen auf zwei Satelliten aufzuteilen. Das Hauptinstrument auf den Typ B Satelliten ist das C-Band-Radar, auch Scatterometer genannt. Es wird ebenfalls vom Airbus-Standort in Friedrichshafen maßgeblich entwickelt. Damit lassen sich insbesondere die Wellenhöhen und indirekt die Windgeschwindigkeiten über den Ozeanen ermitteln.

Folgende Instrumente sind derzeit für die beiden Satellitenserien geplant:

Weitere Informationen:

• EUMETSAT Polar System Second Generation - Startseite (EUMETSAT)
• MetOp-SG (eoPortal Directory)
• Metop Second Generation - Instruments (Eumetsat)

MHS

Engl. Akronym für Microwave Humidity Sounder; Mikrowellensensor auf den NOAA-N/N'- und MetOp-Satelliten zur Erstellung von vertikalen atmosphärischen Feuchtigkeitsprofilen, auch in und unterhalb von Wolken und zur Messung von Wolken- und Niederschlagsparametern. Im Mai 2015 befanden sich vier MHS-Instrumente im Orbit (auf Metop-A und -B und NOAA-18 und -19) und funktionierten mit Ausnahme eines Kanals auf NOAA-19 problemlos. Ein fünftes Instrument folgte 2018 an Bord von Metop-C nach.

Das MHS-Instrument wurde in Portsmouth entwickelt von Matra Marconi Space UK (jetzt Airbus Defence & Space). Es ist ein fünfkanaliges passives Mikrowellenradiometer, das den Bereich von 89 bis 190 GHz umfasst. Es ist im Design dem Instrument AMSU-B sehr ähnlich, einige Kanäle wurden aber geändert.

Weitere Informationen:

• MHS (CEOS EO Handbook)

Michelson-Interferometer

1882 vom polnisch-amerikanischen Physiker A.A. Michelson entwickeltes, ursprünglich zum Nachweis der Erdbewegung relativ zu einem hypothetischen Äther entwickeltes Interferometer.

Im Aufbau des Michelson-Interferometers wird das einfallende Lichtbündel an einer halbdurchlässig verspiegelten Platte in zwei Teilstrahlen aufgespalten und an je einem Spiegel reflektiert. Die gespiegelten Strahlen überlagern sich nach Reflexion an der Platte wieder. Je nach der Orientierung des virtuellen Bildes des einen Spiegels zum anderen entstehen dabei Interferenzen (Überlagerung der Lichtwellen) gleicher Neigung oder gleicher Dicke, die z.B. mit einem Mikroskop oder durch einen Schirm beobachtet werden können. Zum Ausgleich von Gangunterschieden durch unterschiedliche Lichtwege wird eine Kompensationsplatte in den einen Strahlengang gebracht. Durch Verschieben eines Spiegels kann der Gangunterschied und damit das Interferenzbild gezielt veränder werden.

Schema eines Michelson-Interferometers Quelle (verändert): University of Toledo

Micro Air Vehicle (MAV)

Gruppe von Drohnen, die sich durch ihre geringe Größe (10 cm oder kleiner) und geringe Fluggeschwindigkeit (10 m/s) auszeichnen. Anwendungsbereiche für MAVs sind vor allem die nachrichtendienstliche und militärische Aufklärung. Die MAVs verfügen in der Regel über eine Videokamera und sind auf Grund ihrer geringen Größe schwer zu entdecken. In Zukunft ist die Entwicklung von MAVs in Insektengröße zu erwarten.

Zivile Anwendungen von MAVs werden aufgrund von innovativen Werkstoffen wie Kohlefaserverbundwerkstoffen, verfügbaren Akkus hoher Energiedichte sowie der dadurch geringeren Anschaffungskosten immer attraktiver. Zum Einsatz kommen MAVs dabei zunehmend im Bereich der zivilen Sicherheit wie im Polizeibereich und bei Feuerwehreinsätzen zu Luftqualitätsmessungen. Interessante Anwendungen ergeben sich dadurch im Bereich vermaschter Sensor-Netze. Einige Universitäten, wie beispielsweise die Universität Münster entwickeln Mikrodrohnen für geoinformatische Anwendungen. In Katastrophenfällen kommen Mikrodrohnen in vergangener Zeit vermehrt zum Einsatz. Bei einem größeren Erdrutsch in Schmalkalden, Thüringen, nutzte das Institut für Geowissenschaften der Friedrich-Schiller-Universität in Jena eine Mikrodrohne, um den entstandenen Krater auszumessen.

MicroCarb

Französisch-britische Kleinsatellitenmission, mit welcher der globale Ausstoß von Kohlendioxid (CO2) gemessen werden soll. Nach dem Start im Jahr 2023 wird der Satellit Kohlendioxidquellen und Kohlendioxidsenken untersuchen, um die Auswirkungen dieses Treibhausgases auf den Klimawandel besser zu verstehen. MicroCarb, die erste europäische Mission, die ausschließlich der Messung von CO2-Emissionen dient, wird mit Hilfe eines passiven Spektrometers den sichtbaren und den nahen Infrarotbereich abtasten. Das Instrument kann den CO2-Gehalt mit einer Genauigkeit von einem Teil pro Million (1 ppm) messen. Die Mission ergänzt MERLIN, eine Mission zur Messung des Methangehalts mit Hilfe eines LIDAR-Messinstruments, das Entfernungen durch die Aussendung von Laserimpulsen an ein Ziel misst.

Die von Airbus D&S entworfene und produzierte Nutzlast wird auf einem Mikrosatelliten geflogen, der um den Myriade-Raumfahrzeugbus von CNES herum gebaut und in den Einrichtungen von RAL Space (Rutherford Appleton Laboratory) von Thales Alenia Space im Auftrag von UKSA, das mit der französischen Raumfahrtbehörde eine Partnerschaft eingegangen ist, montiert und getestet wird.

Der Satellit wird sich auf einem sonnensynchronen Orbit mit einer Bahnneigung von 97,8° in 650 km Höhe bewegen.

Siehe auch CarbonSat, GOSAT, OCO-2, TanSat

Weitere Informationen:

• MicroCarb (eoPortal Directory)
• MicroCarb (CNES)
• MicroCarb - Instrument Summary (CEOS EO Handbook)

Microlauncher

Bezeichnung für kleine Start-/Trägerraketen. Mit diesen werden vor allem Kleinsatelliten wie die Nanosats, CubeSats und PicoSATs ins All transportiert, die bisher schon zur Erdbeobachtung und Kommunikation eingesetzt werden und bald auch Internet zur Erde funken sollen. Bei den zu transportierenden Massen geht es also nicht um Tonnen, sondern um Kilogramm.

Weitere Informationen:

• Microlauncher: Neue Wege in den Weltraum (ESA)

MicroSAR

Bezeichnung für eine Niedrigpreis-Familie von europäischen SAR-Satelliten.

MICROSCOPE

Franz. Akronym für Microsatellite à Traînée Compensée pour l'Observation du Principe d'Equivalence; von 2016 bis 2018 aktive Mission zur Erforschung des Äquivalenzprinzips. Dazu trägt er zwei Körper aus unterschiedlichen Materialien, deren Falleigenschaften er im Schwerefeld der Erde beobachtet. Microscope ist der dritte aus der Mikrosatelliten-Serie 'Myriade' der CNES.

Microscope wiegt ca. 120 kg, liefert eine elektrische Leistung von 50 W und trägt eine Nutzlast von 40 kg. Die Stabilisation übernehmen elektrische Triebwerke. Seine sonnensynchrone Umlaufbahn wird in 710 km Höhe liegen. Der Satellit basiert auf dem MYRIADE-Satellitenbus (z.B. DEMETER).

Weitere Informationen:

• MICROSCOPE-Startseite (Onera)
• MICROSCOPE-Startseite (CNES)
• MicroSCOPE (eoPortal Directory)

Mie-Streuung

Engl. Mie scattering; nach Gustav Mie (1868-1957) benannte Streuung von elektromagnetischer Strahlung an kugelförmigen Teilchen, deren Radius von gleicher Größenordnung wie die Wellenlänge der auftreffenden Strahlung ist. In der Atmosphäre bedeutet dies in erster Linie die Streuung von Lichtstrahlen an den Aerosolpartikeln (Wasserdampf, Rauch, Staub usw.). Die Streuung erfolgt mit zunehmender Teilchengröße immer mehr nur nach vorne. Aufgrund der starken Vorwärtsstreuung erscheint der dunstige Himmel in der Richtung der Sonne wesentlich heller als in der entgegengesetzten Richtung.

Nach der Mie-Theorie ist der Streukoeffizient umgekehrt proportional zu λ^a, wobei der Exponent a bei durchschnittlichen Verhältnissen in der Atmosphäre den Wert 1,3 annimmt. Im Gegensatz zur Rayleigh-Streuung ergibt sich bei der Mie-Streuung demnach nur eine schwache Wellenlängenabhängigkeit. Als Folge davon verursacht die Mie-Streuung auch keine charakteristische Streufarbe des Himmels, sondern führt zu einem weißlich aufgehellten Himmel. Sie tritt vornehmlich in den unteren Schichten der Atmosphäre auf,wo größere Partikel häufiger vorkommen, und sie dominiert bei bedecktem Himmel.

Die Mie-Streuung beeinflusst den Spektralbereich vom nahen Ultraviolett bis zum mittleren Infrarot und wirkt sich stärker auf die Strahlung mit längeren Wellenlängen aus als die Rayleigh-Streuung.

Mie-Streuung überwiegt an Tagen wenn viele große Partikel in der Luft sind – das können Wassertropfen in Wolken sein, Dunst oder Qualm. Diese Partikel sind größer als die Wellenlängen der Lichtstrahlen mit denen sie kollidieren. Wenn Strahlung auf große Partikel trifft, wird keine Wellenlänge bevorzugt gestreut. Alle Wellenlängen werden gleich stark gestreut und daher bleibt das Licht weiß. Deswegen sind Wolken weiß – sie bestehen ja aus großen Wassertröpfchen. Die Lichtstrahlen werden nicht wie bei der Rayleigh-Streuung in alle Richtungen gleichmäßig gestreut: daher haben Wolken auch ihre relativ scharfe Abgrenzung.

Mie-Streuung Quelle: Lyndon State College

Mikrowellen

Engl. microwaves, franz. micro ondes; elektromagnetische Strahlung mit Wellenlängen zwischen ca. 1 mm und einem Meter, das entspricht Frequenzen zwischen 0,3 GHz und 300 GHz. Mikrowellen kommen in der Natur vor oder sie werden in der Radartechnik, im Mikrowellenherd sowie in vielen technischen Anwendungen wie Plasmaanlagen, drahtlosen Kommunikationssystemen (Mobilfunk, Bluetooth, Satelliten-Fernsehen, WLan) oder Sensorsystemen eingesetzt.

DIN 18716 bezeichnet Mikrowellen als "Strahlung, deren Wellenlänge größer als die der Infrarotstrahlung ist", und zwar in dem o.g. Wellenlängenbereich.

Strahlung dieser Art wird von den Materialien an der Erdoberfläche aufgrund ihrer Temperatur abgegeben. Diese Signale, die mit Mikrowellenradiometern empfangen werden können, vermögen Informationen über Schneebedeckung, Bodenfeuchte, Ölverschmutzung u.ä. zu vermitteln.

Mikrowellen unterscheiden sich in ihrem Verhalten grundlegend von der elektromagnetischen Strahlung im optischen und thermalen Spektralbereich. Sie werden von der Atmosphäre kaum beeinflusst und vermögen auch Wolken, Dunst, Rauch, Schnee und leichten Regen fast ungestört zu durchdringen. Deshalb ist ihre Anwendung in der Fernerkundung praktisch unabhängig vom Wetter. Dennoch beeinflusst die Atmosphäre die Mikrowellenstrahlung in vielfacher Weise. Aus diesem Grund sind gemessene Strahlungstemperaturen eines Objekts in realer Umgebung zu korrigieren.

Da die Signale von geringer Intensität sind, lassen sie sich nur in grober geometrischer Auflösung erfassen. Als Folge können durch passive Mikrowellen-Fernerkundung keine zur Interpretation geeigneten Bilder erzeugt werden.

Hingegen lassen sich detaillierte Bildwiedergaben durch aktive Systeme (Radar) gewinnen, welche Mikrowellen-Strahlung einer bestimmten Wellenlänge selbst erzeugen, vom Systemträger aus schräg auf die Erdoberfläche abstrahlen und die reflektierten Signale in Bilddaten umsetzen.

Mikrowellen-Fernerkundung

Engl. microwave sensing; Fernerkundung mit Hilfe von Sensoren, die im cm-Wellenbereich empfindlich für die von der Erde oder der Atmosphäre reflektierte Strahlung sind. Es kommen passive Systeme, wie auch aktive Systeme zum Einsatz. Zu letzteren zählt die Radar-Fernerkundung, die im Vergleich zum Monitoring im Bereich des sichtbaren Lichtes und des Infrarots andere Möglichkeiten erschließt. Dazu gehören die erhöhte Eindringtiefe der Strahlung in die Erdoberfläche (X-Band, 3 cm-Wellen), die Unabhängigkeit von der Tageszeit sowie die Unabhängigkeit von Witterungsbedingungen, da die Moleküle in der Atmosphäre im Mikrowellenbereich nicht stören. Nachteilig ist der hohe instrumentelle Aufwand und die zahlreichen Fremdeinflüsse auf die Messergebnisse.

Anwendungen der passiven Mikrowellen-Fernerkundung umfassen Meteorologie, Hydrologie und Ozeanographie. Die Beobachtung der Atmosphäre ermöglicht es, atmosphärische Profile zu messen, sowie je nach wellenlänge den Wasser- und Ozongehalt der Lufthülle zu bestimmen. In der Hydrologie kann die Bodenfeuchte ermittelt werden, da die Mikrowellenstrahlung von der Feuchtigkeit abhängt. Für die Ozeanographie ist die Beobachtung von Meereis, Strömungen und Winden, wie auch von Verschmutzungen, z.B. durch Öl von Bedeutung.

Übersicht über Mikrowellensensoren:

passive Sensoren:

• Radiometer

nicht-bildgebende aktive Sensoren:

• Altimeter: Abstand zwischen Sensor und Oberfläche aus Laufzeit eines Pulses →Topographie der Eis- bzw. Meeresoberfläche; Form gibt Information über Rauigkeit (Windstärke und Wellenhöhe); ERS 1-2, SEASAT, TOPEX/Poseidon, JASON
• Scatterometer: Aussenden unter mehren Winkeln; Analyse der winkelabhängigen Rückstreuung; Windfeld über offenem Wasser, Wellenhöhen, Rauigkeit des Meereises
• Niederschlagsradar: Pulsradar mit schmalem Strahl und vertikaler Blickrichtung; vertikal aufgelöste Rückstreuung an Niederschlagpartikeln, z.B. PR (Precipitation Radar) auf TRMM oder DPR (Dual-Frequency Precipitation Radar) auf GPM
• Wetterradar am Boden

bildgebende aktive Sensoren:

• Real Aperture Radar (RAR)
• Radar mit synthetischer Apertur (SAR): Nutzung sehr breit abstrahlender Antennen; Abtastung der Erdoberfläche mittels Pulsbreite (X-Richtung) und Flugrichtung (Winkel durch synthetic aperture)
  - SAR-Polarimetrie
  - SAR-Interferometrie
  - Differentielle SAR-Interferometrie

Weitere Informationen:

• Satellitenfernerkundung des Emissionsvermögens von Landoberflächen im Mikrowellenbereich (Diss. Claudia Wunram)

Mikrowellenradiometrie

Engl. microwave radiometry; (passive) Radiometermessungen im Bereich der Mikrowellen (ca. 1 cm - 1 m Wellenlänge). Die passive Mikrowellenradiometrie nutzt die Strahlung, die von jedem Objekt in diesem Teil des elektromagnetischen Spektrums abgegeben wird. Die natürlich ausgestrahlte Energie in diesem Bereich ist sehr gering verglichen mit dem optischen Bereich.

Bei passiver Mikrowellenradiometrie werden Daten mit einer Antenne innerhalb ihres Gesichtsfeldes aufgezeichnet. Dieses muss groß genug sein, um genügend Energie aufzunehmen. Daher haben die meisten passiven Mikrowellen-Sensoren eine geringe räumliche Auflösung. Die Aufnahme erfolgt in Profilen oder zeilenweise.

Die Radiometer-Messungen beziehen sich direkt auf die Temperatur der strahlenden Objektoberfläche, wobei die Zusammenhänge allerdings komplex sind. So ändert sich die von einem Körper beobachtete Strahlung mit Beobachtungswinkel, Polarisation, Wellenlänge und Oberflächenrauigkeit. Auch der physikalische Zustand des Objekts wie etwa Feuchtigkeit hat großen Einfluss.

Die Mikrowellenradiometrie gewinnt besonders beim Satelliteneinsatz für die Meteorologie an Bedeutung, da die aktuellen Geräte eine gute räumliche Auflösung besitzen (z.B. <50 km für den 22 GHz-Kanal). Vorrangiges Ziel ist die Bestimmung der Parameter Luftfeuchte, Wolkenwassergehalt und Niederschlag. Mikrowellenhygrometer messen neben der Strahlungstemperatur den Dampfdruck und das gesamte flüssige Wasser in der Atmosphäre unter Nutzung des Frequenzbereiches 24 GHz - 31 GHz. Klimatologisch von Bedeutung ist die Bestimmung der Bodenfeuchte der obersten Millimeter und der Schneegebiete.

Besonders wichtig ist die passive Mikrowellenerkundung für die Ozeane, da Parameter wie Meereis, Wassertemperatur sowie Wasserinhaltsstoffe (Salzgehalt) mit teilweise ausreichender Genauigkeit gemessen werden können. Mit aktiven Methoden kann die Meeresoberfläche abgetastet und aus der Art der Rückstreuung der Mikrowellen auf Seegangseigenschaften und damit auf den Bodenwind geschlossen werden.

Folgende Anwendungen der Mikrowellenradiometrie werden ausschließlich unter Verwendung von Satelliten als FE-Plattform betrieben:

• Identifizierung und Kartierung von Wasserflächen und überschwemmten Gebieten
• Kartierung von Schnee- und Meereseisgebieten, sowie zur Ermittlung des Wassergehaltes von Schnee
• Kartierung der Bodenfeuchtigkeit als Voraussetzung für Erntevorhersagen und Bewässerungskontrollen
• Feststellung der Windgeschwindigkeit über dem Ozean (Meeresrauigkeit durch Wellen)
• Kartierung der Meeresoberflächentemperatur sowie des Salzgehaltes der Ozeane
• Überwachung von Ölverschmutzungen
• Verfolgung tropischer Wirbelstürme
• Messung von Temperaturprofilen, Wasserdampfgehalt und Wasserdampfprofilen, sowie des Gehaltes an flüssigem Wasser (Regen) in der Atmosphäre für meteorologische und klimatologische Vorhersagen und Untersuchungen

Bildhafte Darstellung von AMSR-E-Messdaten der Meeresoberflächentemperatur und des Hurrikan Katrina Dieses Bild stellt die Meeresoberflächentemperaturen der Karibik und des Atlantik im 3-Tagesschnitt (25.-27.8.2005) dar. Es basiert auf den Messdaten des Radiometers AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer ) an Bord des NASA-Satelliten Aqua. Quelle: NASA

Militärische Fernerkundung

Sektorspezifische Fernerkundung bezüglich rein militärischer Informationen, aber auch bezüglich Geoinformationen zur Koordination von Streitkräften, zur Optimierung ihrer militärischen Mittel und zur Gewährleistung einer soliden Entscheidungsfindung. Somit ist Fernerkundung Teil der militärischen Aufklärung, bei der man unterscheidet strategische, operative und taktische Aufklärung unterscheidet. Dabei beschäftigt sich die strategische Aufklärung eher mit den Absichten und Möglichkeiten feindlicher Kräfte, operative Aufklärung mit den Absichten und taktische Aufklärung mehr mit dem, was feindliche Kräfte unternehmen.

Entsprechende technische Systeme sind

• boden- oder wassergestützt (z.B. Bodenradar, Aufklärungsschiffe mit hydroakustischen Sensoren),
• luftgestützt (Drohnen (UAV), Aufklärungsflugzeuge) und auch
• weltraumgestützt (Satelliten).

Praktisch seit Beginn der Raumfahrt vor ca. 50 Jahren haben die damaligen Großmächte (die USA und die UdSSR) Spionagesatelliten entwickelt und ins All geschickt. Sie wurden entwickelt, um die Aktivitäten anderer Länder mithilfe von Instrumenten mit hoher Raum- und Spektralauflösung zu beobachten. So dienen sie der Aufklärung potenzieller Gegener sowie von Konfliktgebieten und die rechtzeitige Warnung vor Bedrohung. Einige dieser Geräte wurden auch entwickelt, um eventuelle nukleare Explosionen festzustellen oder auch um frühzeitig den Start feindlicher ballistischer Raketen aufzudecken (Frühwarnsysteme). Unterstützungssysteme dienen auch der Sicherstellung der Führung der eigenen Kräfte im Konfliktfall. Vor allem sind dies Mittel und Systeme zur Kommunikation und Navigation sowie zur Ermittlung der geographischen und meteorologischen Einsatzbedingugen. Satelliten als Unterstützungssysteme sind derzeit vermutlich die einzigen operationellen militärischen Systeme im Weltraum.

Die Systeme, Technologien und Methoden der im zivilen Bereich angewandten Kartographie mittels Satelliten sind zumeist aus militärischen Programmen entlehnt. Die ersten photogrammetrischen Kameras auf Satelliten flogen als streng geheime Missionen der USA und der früheren UdSSR. Die amerikanische Armee hat bereits 1959 erste experimentelle Erdbeobachtungsgeräte (Discoverer und Samos) in eine Umlaufbahn gebracht. Diese Pioniere haben ihren Platz inzwischen Dutzenden von Spionagesatelliten des Typs Key-Hole (KH) überlassen. Die Sowjetunion ist diesem Beispiel mit ihrem Prototypen Kosmos-4, alias Zenit-2 (1962) und dessen zahlreichen Nachfolgern gefolgt. Die Filme wurden mit Kapseln abgeworfen und schwebten an Fallschirmen zur Erde.

Diese ersten militärischen Fernerkundungsgeräte unterschieden sich von anderen Beobachtungssatelliten durch die sehr niedrige Umlaufbahn, ihre kurze Lebensdauer im Weltraum (wenige Tage bis Wochen) und durch ihre Optik. Aus technischer Sicht waren sie lediglich mit sehr ausgeklügelten Fotoapparaten ausgestattet. Sobald sie sich auf einer zu dem zu untersuchenden Objekt passenden Umlaufbahn befanden, spulten sie ihren Film ab. Ihre Mission endete, sobald der Film vollständig belichtet war. Der belichtete Film wurde in einer Kapsel abgeworfen und von Spezialfluzeugen in der Luft aufgefangen. Zurück auf der Erde wurde der Film entwickelt und die einzelnen Aufnahmen analysiert. Das unter dem Namen CORONA geführte Programm der Amerikaner wurde bis 1972 praktiziert. Das Konzept des analogen Fils mit dem Abwurf der Filmkapsel wurde Mitte der 1970er Jahre durch vollelektronische Systeme abgelöst. In den 90er Jahren wurden die damals gewonnenen Aufnahmen unter Präsident Clinton der Öffentlichkeit zugänglich gemacht (Historical Imagery Declassification Fact Sheet). Sie liegen in digitalisierter Form vor.

Durch die technischen Entwicklungen und Fortschritte der vergangenen 40 Jahre konnte das Militär immer raffiniertere Geräte einsetzen: mit rechnergestützter Bildverarbeitung, Infrarot- und Radargeräten und mit der Fähigkeit, die Daten aus dem Weltraum zur Erde zu senden. Es war also nicht mehr nötig zu warten, bis relevante Teile von Satelliten wieder auf die Erde zurückgekehrt waren, um die gesammelten Daten auszuwerten.

Die von Militärsatelliten verwendete Auflösung der Sensoren ist naturgemäß geheim. Aber angesichts der Fähigkeiten der leistungsfähigsten zivilen Satelliten kann man diese mehr oder weniger abschätzen (s. Wikipedia 'Spionagesatellit'). Die neueste Generation der US-Aufklärungssatelliten im optischen Bereich soll geometrische Auflösungen kleiner als 10 cm erreichen. Mittels geostationärer Datenrelaisstationen stehen diese Aufnahmen auch in Echtzeit und wahrscheinlich zeitweise als Videosequenz zur Verfügung. Die technische Auslegung und Größe dieser Satelliten ist dabei mit dem Hubble Space Telescope zu vergleichen. Mit ausreichend Treibstoff an Bord sind diese Satelliten auch in der Lage, die Inklination und die Höhe ihres Orbits zu verändern, um bestimmte Ziele auf der Erde früher oder öfter zu erreichen. Die vom US National Reconnaissance Office (NRO) betriebenen Satelliten sind mit der Bezeichnung Keyhole ("Schlüsselloch") versehen.

Militärische Satelliten weisen gegenüber zivilen Versionen verschiedene Unterschiede auf. Dazu gehören die Abschirmung der Satelliten gegen Strahlung oder auch ihre Fähigkeit, je nach Krisensituation rasch die Umlaufbahn zu wechseln. Das setzt also voraus, dass die Militärsatelliten über mehr Treibstoff verfügen müssen, da sie einen höheren Verbrauch haben. Sie müssen aber auch die Fähigkeit besitzen, ein und denselben Punkt auf dem Globus mehrmals überqueren zu können, um die Entwicklung einer Situation zu verfolgen.

Ferner können Satelliten als Träger von optischen oder Radarsensoren – anders als Flugzeuge oder Drohnen – jederzeit ohne Verletzung von Hoheitsrechten aufklären. Sie sind damit besonders geeignet, ohne eskalierende Wirkung Informationen zur Krisenfrüherkennung, Krisenvorsorge und zum wirksamen Krisenmanagement zu gewinnen. Dabei haben Radarsatelliten gegenüber optischen Satelliten den Vorteil, dass sie unabhängig von Tageszeit und Wetter aufklären können.

Wegen der nicht gegebenen Allwetterfähigkeit der optischen Systeme benötigen sicherheitsrelevante Anwendungen tag-, nacht- und allwetterfähige aktive Radarsysteme (Synthetic Aperture Radar). Einige wenige solcher Systeme sind seitens des US-Militärs im Einsatz (Lacrosse).

Neben dem Aufgabenspektrum, das auch bei zivilen Erdbeobachtungsmissionen zu finden ist, sind für die militärische Nutzung die Ermittlung von Geländedaten (-modelle, -profile) und anderen Merkmalen bedeutsam oder auch die hochgenaue Vermessung des Gravitationsfeldes für die Berechnung der Bahnen von Interkontinentalraketen.

Angesichts der historischen amerikanisch-russischen Vorherrschaft im Bereich der Fernerkundung haben sich auch andere Nationen mit Erdbeobachtungsgeräten ausgestattet. So hat Israel 1988 seinen ersten Satelliten der Offeq-Serie ins All geschickt. Vor nicht allzu langer Zeit hat sich auch China mit Erdbeobachtungssatelliten ausgerüstet, mit rückführbaren FSW-Kapseln (Fanhui Shei Weixing) und einem System mit doppeltem – zivilem und militärischem – Zweck, dem Zi Yuan, mit dem auch Daten an die Erde gesendet können.

In Europa entwickelte Frankreich in Zusammenarbeit mit Italien und Spanien seit 1995 die optischen Satelliten der Reihe HELIOS I. Das französische Militärprogramm HELIOS II (ein Satellit, der von der zivilen Plattform SPOT abstammt), ebenfalls im optischen Bereich, befindet sich heute im Orbit. Der Satellit Hélios-2A wurde im Dezember 2004 gestartet. Seine Bilder werden von der französischen Armee genutzt, aber es bestehen auch Partnerschaften mit Spanien, Belgien, Italien, Deutschland und Griechenland. Der zweite Satellit dieser Baureihe, Hélios-2B, wurde 2009 gestartet, um die Beobachtung bis mindestens 2014 zu übernehmen.

Deutschland setzt seinerseits auf eine Konstellation mit militärischen Radarsatelliten: das Programm SAR-Lupe. Hierbei handelt es sich um eine Gruppe von fünf Geräten, von denen das erste bereits im Dezember 2006 gestartet wurde.

Frankreich entwickelt derzeit zwei Zwillingssatelliten für optische Beobachtungen: Die sogenannten Pléiades bestehen aus zwei kleinen Satelliten mit einer Raumauflösung von 0,7 m und einem Sichtfeld von 20 km. Die Satellitengruppe Pléiades wird stereoskopische Aufnahmefähigkeiten besitzen, um selbst Bedürfnisse für feine Kartierungen, besonders im städtischen Raum, abzudecken und zusätzlich zur Luftfotografie eingesetzt werden zu können. Deutschland, Belgien, Italien, Spanien, Schweden und Österreich haben sich diesem „dualen“ (zivilen und militärischen) Programm angeschlossen.

Italien entwickelt eine Gruppe von vier Radarsatelliten, ebenfalls zu militärisch-zivilen Zwecken. Sie tragen den Namen Cosmo SkyMed und sollen gemeinsam arbeiten. Diese Gruppe (Pléiades und Cosmo SkyMed) bildet das Kernstück des Kooperationsprojekts Musis (Multinational Space based Imaging System for surveillance, reconnaissance and observation), das 2005 von Frankreich initiiert wurde. Zu den Partnern gehören Deutschland, Belgien, Italien, Spanien und Griechenland. Dieses Projekt soll bereits den Weg für die Zeit nach Helios ebnen. Das künftige Erdbeobachtungssystem soll sowohl über optische als auch über Radarinstrumente verfügen.

Um die von den Erdbeobachtungssatelliten gesendeten Daten auch nutzen zu können, hat Europa sein eigenes Expertenzentrum geschaffen. In Torrejon de Ardoz, nicht weit von Madrid (ES) entfernt, wurde 2002 das Satellitenzentrum der Europäischen Union (EUSC) eröffnet. Es handelt sich um eine Organisation, die mit der Produktion und Auswertung von Informationen beauftragt ist, die aus der Analyse von Satellitenaufnahmen von der Erde gewonnen werden.

Das Zentrum unterstützt damit die Entscheidungsfindung der Europäischen Union im Bereich der Gemeinsamen Außen- und Sicherheitspolitik (GASP) und der Europäischen Sicherheits- und Verteidigungspolitik (ESVP). Seine Beiträge betreffen insbesondere Krisenmanagementeinsätze durch die Union, dazu gehören Informationen aus der Analyse von Satellitenbildern und kollateralen Daten, einschließlich Luftaufnahmen und damit verbundenen Dienstleistungen.

Das EUSC wird durch die Beitragszahlungen der Mitgliedstaaten und durch Einnahmen aus geleisteten Diensten finanziert. Die Dienste werden im Rahmen genau definierter Initiativen geleistet. Dazu gehören Rettungs- oder humanitäre Missionen, friedenserhaltende Operationen, die Überprüfung der Einhaltung internationaler Abkommen, Krisenmanagement, die Kontrolle der Nichtverbreitung strategischer Massenvernichtungswaffen oder auch gewisse gerichtliche Untersuchungen.

In Deutschland steuert das Zentrum für Geoinformationswesen der Bundeswehr (ZGeoBw) innerhalb des Geoinformationsdienstes der Bundeswehr dessen fachdienstliche Arbeit und bewertet alle geowissenschaftlichen Faktoren für die Bundeswehr. Seit dem 1. Juli 2017 ist das Zentrum dem Kommando Cyber- und Informationsraum unterstellt.

Neben den Daten der rein militärischen Missionen nutzen Militär und Sicherheitsbehörden auch die Daten ziviler Satelliten. Die US-amerikanischen kommerziellen Systeme IKONOS und Quickbird-2 (im Januar 2015 verglüht) sowie deren Nachfolger GEOEYE-1 und WorldView-1, -2 und -3 werden deshalb hauptsächlich durch Kunden aus dem militärischen Bereich finanziert. Die Daten dieser Satelliten erreichen eine Bodenauflösung von 0,4 m und werden zivilen Nutzern in einer Auflösung von 0,5 m ausgeliefert. Mit den acht Spektralkanälen bei World-View-2 kann auch eine bessere Kartierung von ökologischen und biologischen Vorgängen durchgeführt werden.

Weitere Informationen:

• European Union Satellite Centre (SatCen)
• Reconnaissance satellite (Wikipedia engl.)
• Listen von Aufklärungssatelliten (Wikipedia engl.)
• Militärische Nutzung des Weltraums und Möglichkeiten der Rüstungskontrolle im Weltraum (TAB)
• EU Satellite Centre - Annual Report 2016 (SatCen)
• Space, Defence and Security (CNES)
• Globale Fernerkundungssysteme und Sicherheit (Europäische Akademie Bad Neuenahr-Ahrweiler)
• Geoinformationsdienst der Bundeswehr (CPM Communication Presse Marketing GmbH)
• Geoinformationsdienst der Bundeswehr (Zentrum für Geoinformationswesen der Bundeswehr)
• Deutsche Kapazitäten zur Satellitenaufklärung und ihre Nutzung für internationale Polizei- und Militärmissionen - Antwort der Bundesregierung auf eine Anfrage (Bundestagsdrucksache 17/7806)

Minimum distance-Klassifikation

Syn. Methode der kürzesten Entfernung, Methode des minimalen Abstands, Minimalabstandsverfahren; engl. minimum distance classification, franz. classification par la méthode de distance minimale; überwachte Klassifikationstechnik, bei der zunächst die Mittelwerte aller durch Trainingsgebiete vertretenen Objektklassen bzw. Spektralbereiche im Merkmalsraum berechnet werden. Der euklidische Abstand der zu klassifizierenden Pixel zu diesen Klassenmittelwerten ist das wesentliche Entscheidungskriterium dieses Verfahrens. Die Zuweisung erfolgt zu jener Objektklasse, zu deren Mittelwert der geringste euklidische Abstand festzustellen ist:

Die Grauwerte aller Bildelemente werden mit dem Mittelwert verglichen und in die Klasse mit dem geringsten Abstand zum Referenzmittelwert eingeordnet. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass die Zuordnung meist eindeutig ist und grundsätzlich sämtliche Pixel auch klassifiziert werden (wenn nicht bewusst ein Maximalwert der Distanz festgelegt wird). Häufig stellt die Minimaldistanz-Klassifikation einen günstigen Kompromiss zwischen rechentechnischem Aufwand und Klassifikationsqualität dar.

MIPAS

Engl./dt. Akronym für Michelson Interferometer for Passive Atmospheric Sounding/Michelson Interferometer für Passive Atmosphären-Sondierung; Horizont-sondierendes (Limb Sounding) IR-Interferometer auf ENVISAT (M.b.). Es wurde bereits auf Flugzeugen und Ballonen eingesetzt.

MIPAS dient der globalen Beobachtung von Spurengasen und ihrer photochemischen Wechselwirkungen in der mittleren Atmosphäre (zwischen 5 und 150 km Höhe). Mit MIPAS lassen sich Konzentrationsprofile der verschiedenen Bestandteile der Erdatmosphäre erstellen. Das Instrument erlaubt die gleichzeitige Messung von mehr als zwanzig relevanten Spurengasen einschließlich der gesamten Stickoxid-Familie und verschiedener FCKWs (Fluorchlorkohlenwasserstoffe) sowie die Temperatur in der Atmosphäre und die Verteilung von Aerosolteilchen.

Weitere Beobachtungsfelder sind: troposphärische Zirruswolken und polare stratosphärische Eiswolken, die sich aus Wasserdampf, Salpetersäure und Schwefelsäure zusammensetzen. Sie spielen eine wichtige Rolle beim Ozonabbau. Da MIPAS im infraroten Wellenbereich arbeitet, kann es seine Messungen global, zu jeder Jahreszeit und unabhängig vom Tageslicht durchführen. Das erlaubt die Beobachtung der täglichen Änderungen in der Spurengaskonzentration.

Wissenschaftler wollen die Daten von MIPAS nutzen, um vermehrt Erkenntnisse über die Austauschprozesse zwischen Stratosphäre und Troposphäre sowie über die Chemie der Stratosphäre zu sammeln. Zudem werden sie damit Studien der oberen Atmosphäre, Mesosphäre und unteren Thermosphäre betreiben. Die Ergebnisse sollen die Vorhersage von Klimaänderungen verbessern.

Im Auftrag der ESA wurde MIPAS unter Führung der Astrium GmbH unter Mitarbeit von über 20 weiteren Firmen und Institutionen entwickelt und gebaut.

Spektralbereiche von ATMOS-Instrumenten Quelle: DLR (R.o.)

Weitere Informationen:

• Das Michelson Interferometer für Passive Atmosphärische Sondierung (MIPAS) auf dem Umweltforschungssatelliten ENVISAT
• MIPAS-STR: ein Fernerkundungsinstrument für Stratosphärenflugzeuge
• ENVISAT - MIPAS (ESA)

MIR

1. Akronym für Mittleres Infrarot
2. Russ. für Frieden; 1986 in ihre Umlaufbahn gebrachte und Mitte März 2001 bei einem kontrollierten De-Orbiting größtenteils verglühte, bemannte sowjetisch-russische Raumstation.

Kernstück der Station war ein zylinderförmiges Modul von 13,5 Metern Länge mit einem Durchmesser von 4,2 Metern. An der Stirnseite dieses Moduls befand sich ein Hauptankoppelungsstück mit fünf Anlegestutzen. Eine sechste Ankoppelungsmöglichkeit bot sich am Heck des zentralen Moduls. Damit war die Station durch Versorgungs- und Forschungsmodule erweiterbar.

Die Forschungsmodule dienen astrophysikalischen, biomedizinischen, geowissenschaftlichen und materialwissenschaftlichen Untersuchungen sowie Aufgaben der Fernerkundung. 1995 gelang erstmals die Ankoppelung der Mir an ein amerikanisches Space Shuttle, bis 1998 folgten sechs weitere amerikanische Raumfähren. Die Besatzungen der Mir, jeweils zwei oder drei Kosmonauten, arbeiten meist mehrere Monate auf der Station; einige blieben auch länger, 1987/88 verbrachte eine Besatzung ein ganzes Jahr auf der Station. Die Mir war in den 15 Jahren ihres Bestehens von 106 Kosmonauten besucht worden.

Mir Die russische Raumstation Mir über den südamerikanischen Anden und der Pazifikküste, als Details die trockenen Seeböden des Salar Uyuni und des Salar de Coipasa, Chile. Quelle: NASA

MIRAS

Engl. Akronym für Microwave Imaging Radiometer with Aperture Synthesis; im L-Band arbeitendes, abbildendes Radiometer als Hauptnutzlast auf dem Satelliten SMOS der ESA. Ziel ist die Erkundung der Bodenfeuchte und des Ozeansalzgehaltes.

Weitere Informationen:

• Star in the sky - The SMOS payload: MIRAS (esa bulletin 137, 2009)
• The Soil Moisture and Ocean Salinity Mission - SMOS (ESA)
• MIRAS (ESA)
• MIRAS-Profil im CEOS EO Handbook (CEOS / ESA)

MIRAVI

Engl. Akronym für MERIS Images Rapid Visualisation, dt. 'Schnellansicht der MERIS-Bilder'; Service der ESA zum Abruf von Satellitenbildern in Quasi-Echtzeit für die breite Öffentlichkeit. MIRAVI folgte der Bahn des Satelliten ENVISAT (M. b.) um die Erde, erzeugte aus den von ENVISATs optischem Instrument MERIS gesammelten Rohdaten Bilder und stellte diese innerhalb von zwei Stunden ins Internet. Die Nutzung von MIRAVI ist kostenlos und erfordert keine Registrierung. Envisat umkreiste die Erde in 800 km Höhe in der polaren Umlaufbahn, wodurch MERIS im Dreitagesrhythmus die gesamte Erdoberfläche beobachten konnte. MERIS maß die von der Erde reflektierte Sonnenstrahlung, was bedeutete, dass das Sonnenlicht für die Erstellung der Bilder notwendig war. Die Daten sind inzwischen über das ESA Earthnet Online erreichbar.

N-S-Bildstreifen von der Schwäbischen Alb bis zum Lago Maggiore   12. September 2006   Quelle: ESA

Obwohl diese Bilder faszinierend sind und dem Nutzer das Gefühl geben, die Erde von einem Satelliten aus zu betrachten, sind sie nicht für wissenschaftliche Zwecke einsetzbar. Die Wissenschaftler nutzen Daten, die mit Hilfe der 15 Spektralbänder von MERIS und komplizierten Algorithmen erzeugt werden. Die Bilder von MIRAVI werden nur über ein paar Spektralbänder erstellt und bieten eine Ansicht, die einer Wahrnehmung mit bloßem Auge entspricht.

Mischpixel

Engl. mixed pixel (mixel), franz. pixel mixte; Pixel, deren spektraler Wert sich aus unterschiedlichen Reflexionswerten zusammensetzt und daher nur einen "Mittelwert" mit großer Streuung darstellt. Beispielsweise gibt es im Grenzbereich Wald/Flur viele Pixel, die einen Teil Wald und einen Teil landwirtschaftliche Nutzfläche abdecken und so die spektralen Signaturen von verschiedenen Gebieten gleichzeitig enthalten. Die Strahlungsintensität ist dann eine Mischung aus allem. Je fragmentierter ein Gebiet ist und je größer die Pixel sind, desto mehr Mischpixel entstehen. Umgekehrt gibt es bei kleineren Pixeln weniger Mischpixel. Mischpixel erschweren die Klassifizierung.

Dieses Problem wird entweder durch eine entsprechende Klassendefinition angegangen oder im universalen Sinne mit Hilfe der Fuzzy Logic. Die Einordnung eines Pixels als Mischpixel hängt von der Bodenauflösung und der Größe des zu klassifizierenden Objekts ab. Ein "Mischpixel" entsteht, wenn einzelne Flächen, die verschiedene Merkmale, Objekte oder Klassen enthalten, unter der Auflösung des Sensors liegen. Die hypothetische Karte unten einer ländlichen Siedlung möge als Beispiel dienen.

Wenn die Aufnahme von einem Sensor stammt, dessen momentanes Blickfeld (instantaneous field of view, IFOV) zu einer Pixelgröße führt, die von den kleineren Rechtecken dargestellt wird, und dann ein einzelnes Pixel vollständig innerhalb der Grenzen einer gegebenen Klasse liegt - oder zufälligerweise mit ihr übereinstimmt - dann ergeben sich für dieses Pixel Werte, die von den multispektralen Eigenschaften der die betreffende Klasse ausmachenden dominanten Materialien bestimmt sind.

Es ist jedoch wahrscheinlicher, dass das Pixel über mehrere Klassen- oder Merkmalsgrenzen hinausgeht. Der sich ergebende Spektralgehalt ist dann ein zusammengesetzter oder gewichteter Durchschnitt der spektralen Empfindlichkeiten aus jeder internen Klasse. Die Erkennung jedes Merkmals oder jeder Klasse wird schwierig, da es zwei Hauptunbekannte gibt - die Identität der Klasse und ihr relatives Auftreten im Gemisch.

Es gibt mathematische Verfahren, um diese Unbekannten zu lösen, aber es bleibt immer ein Rest statistischer Ungewissheit. Eine Verbesserung besteht darin, die Pixelgrösse zu verringern (die Auflösung zu erhöhen), wie es hier im mittleren Rechteck getan wird, so dass mehr Pixel innerhalb des von einer einzigen Klasse oder Merkmal belegten Raumes fallen und weniger Pixel über Grenzen gehen. Die Grundregel bei der Optimierung der Klassifikation heißt, eine Auflösung zu finden, die den Größen der kleinsten spezifischen Klassen entspricht, die identifiziert werden sollen.

Mischpixel Ein "Mischpixel" entsteht, wenn einzelne Flächen, die verschiedene Merkmale, Objekte oder Klassen enthalten, unter der Auflösung des Sensors liegen. Die hypothetische Karte links einer ländlichen Siedlung möge als Beispiel dienen. Quellen: Eumetcal (Text) / NASA (Grafik), (R.o.)

Siehe auch Mischsignatur, Mixel

Mischsignatur

Engl. mixed signature, franz. signature spectrale mixte; bei Abtastbildern durch bestimmte geometrische Bedingungen entstandene, nicht objektspezifische, d.h. aus verschiedenen objektspezifischen Strahlungswerten zusammengesetzte, spektrale Signatur. Es entstehen Pixel mit gemischtem spektralem Signal, sogenannte Mixel. Unter der Voraussetzung linearer Funktionen der betreffenden Ortsfrequenzen untereinander wird für das Mischpixel zumeist das arithmetische Mittel der betroffenen Pixel berechnet. Bei thermalen Aufnahmen ist das in dieser vereinfachten Form nicht anwendbar.

MISR

Engl. Akronym für Multi-angle Imaging SpectroRadiometer, ein Sensor an Bord von Terra. Auf einer polaren Umlaufbahn in 705 km Höhe beobachtet MISR die sonnenbeschienene Erdoberfläche zwischen 82° N und 82° S kontinuierlich mit 9 Kameras (Bild links, gelbe Zylinder) in unterschiedlichen Winkeln (Bild rechts) und mit hoher räumlicher Auflösung. Die Breite der Bodenspur beträgt 360 km.

MISR Schnittdarstellung Die hinteren Enden der 9 MISR-Kameras erscheinen als gelbe Zylinder. In dieser Ausrichtung würde die MISR zur Erde hinunterblicken. Quelle: NASA JPL

MISR im Orbit auf Terra Kein Instrument wie MISR war bis zu seinem Einsatz im Weltraum geflogen. Da MISR die sonnenbeschienene Erde gleichzeitig in 9 weit auseinander liegenden Winkeln betrachtet, bietet es eine kontinuierliche globale Abdeckung mit hoher räumlicher Detailgenauigkeit. Seine Bilder sind sorgfältig kalibriert, um genaue Messungen von Helligkeit, Kontrast und Farbe des reflektierten Sonnenlichts zu ermöglichen. Quelle: NASA JPL

MISR liefert Klimatologen eine neue Art von Informationen, wie über die Verteilung von Energie und Kohlenstoff in den Bereichen Landoberfläche und Atmosphäre, sowie über die regionalen und globalen Auswirkungen verschiedener Arten von Aerosolen und Wolken auf das Klima. Die durch die verschiedenen Beobachtungswinkel ermittelten unterschiedlichen Reflexionen von Aerosolen, Wolkentypen und Landbedeckungen ermöglicht deren differenzierte Erkennung. In Kombination mit stereoskopischen Verfahren können 3-D-Modelle erstellt werden und die Gesamtmenge des Sonnenlichts abgeschätzt werden, das von den unterschiedlichen Bereichen der Erde reflektiert wird.

Die spektakulären Cañons der zentralen Anden im peruanischen Bezirk Arequipa, bieten ein beeindruckendes Beispiel für die Kraft von Wassererosion. Das folgende Bildpaar wurde am 17. Juli 2000 mit dem MISR-Sensor an Bord des Terra-Satelliten aufgenommen. Das linke Bild ist eine Ansicht in natürlichen Farben, aufgenommen mit einer Kamera in Nadir-Richtung. Rechts ist ein Anaglyphenbild, das aus Daten von der Nadir-Kamera und einer Kamera erzeugt wurde, die in Bewegungsrichtung mit einer Abweichung von 26° von der Vertikalen blickt. Um das räumliche Sehen zu erleichtern wurden die Bilder so ausgerichtet, dass sich N auf der linken und W auf der unteren Seite befindet. Um beim Stereobild einen 3-D-Effekt zu erzielen, ist eine Rot-Blau-Brille vonnöten, wobei der rote Filter vor dem linken Auge sein muss. Allerdings stellt sich der Effekt auch mit einer Rot-Grün-Brille ein.

In den Bildern sind zwei Haupterosionsformationen zu erkennen. Die eine, etwas oberhalb des Bildzentrums ist vom Rio Camana und die zweite darunter vom Rio Ocona verursacht. Beide Flüsse fliessen dem Pazifik zu, welcher sich auf der rechten Seite der Bilder befindet, aber durch Schichtwolken verdeckt ist. Zwischen den Cañonsystemen befindet sich im Bildmittelpunkt der schneebedeckte Gipfel des Nudo Coropuna, der mit 6.613 m höchste Gipfel in der Cordillera Occidental. Westlich davon befindet sich der kleinere Nevado Solimana (6117 m), von dem ein Teil durch einen Nebenfluss des Rio Ocona wegerodiert ist. Beides sind inaktive Stratovulkane.

Der wichtigste Nebenfluss des Rio Ocona, der Rio Cotahuasi schuf einen Cañon von 3.354 m Tiefe, gemessen vom Rand der von ihm durchschnittenen Hochebene bis zu seinem Talboden. Damit ist er der tiefste kontinentale Cañon der Erde und gleichzeitig zweimal so tief wie der Grand Cañon in Arizona.

Die tiefsten Canyons der Anden (Peru) Quelle: NASA

Weitere Informationen:

• MISR - Startseite (NASA, JPL)
• MISR-Profil im CEOS EO Handbook (CEOS / ESA)

Missile Defense Alert System (MiDAS)

Ehemaliges US-amerikanisches System von 12 Frühwarnsatelliten, die z.T. während der gesamten 1960er Jahre arbeiteten. Ihre Infrarotsensoren sollten das Wärmesignal von Raketenstarts erfassen. Allerdings schlugen 3 der 12 Starts fehl, und die verbleibenden 9 Satelliten lieferten nur grobe IR-Frühwarninformationen über sowjetische Aktivitäten. Das Projekt wurde schließlich vom Defense Support Program (DSP) abgelöst und diese wiederum vom aktuellen Space-Based Infrared System (SBIRS).

Ende der 1950 und Anfang der 1960er Jahre war noch unsicher, ob die Infrarotsignale von Raketenstarts in den Wärmesignalen der Erde, der Atmosphäre und der Wolken zu erkennen sein würden oder ob die Zahl der falschen Alarme infolge natürlicher Phänomene das Warnsystem wirkungslos machen könnte. Schließlich ermittelte man 1958 mit Hilfe von Ballon- und Flugzeugtests die optimale Arbeitsfrequenz der Infrarotsensoren: 2,7 bis 4,3 Mikrometer. Dieser Frequenzbereich kommt bei der Erdfernerkundung meist nicht zum Einsatz, weil der Wasserdampf in der Atmosphäre die Energie absorbiert. Aber für das Raketenwarnsystem diente der Wasserdampf als Filter, der die unerwünschte Hintergrundstrahlung abhielt.

MiDAS stellte ein Element der frühen amerikanischen Aufklärungssatelliten dar, zu denen auch die beiden Serien Corona und Samos gehörten. Auch wenn MiDAS seine vorrangige Rolle als IR-Frühwarnsatellitensystem nicht erfüllte, leistete es Pionierarbeit bei den Technologien, die für Nachfolgesysteme benötigt wurden.

Mittagssatellit

Sonnensynchroner Satellit, der einen bestimmten Punkt auf der Erdoberfläche um die Mittagszeit überfliegt und danach wieder 12 Stunden später um Mitternacht. Ein solcher Orbit ist z.B. nützlich für das Monitoring von konvektiven Wolken über den Ozeanen.

mittleres Infrarot (MIR)

Elektromagnetische Strahlung zwischen dem nahen Infrarot und dem thermischen Infrarot mit Wellenlängen von ca. 2-5 Mikrometern. Die Grenzangaben sind nicht einheitlich, die Bereiche z.T. stärker differenziert oder überlappend.

Das mittlere Infrarot (MIR) wird am häufigsten zur Untersuchung der Wärmestrahlung in der Dunkelheit der Nacht verwendet. Mittelwellige Infrarotenergie ist auch für die Messung der Temperatur der Meeresoberfläche, von Wolken, zur Wolkenklassifikation) und zur Detektion von (Wald-)Bränden nützlich. Die folgenden Bilder zeigen eine nächtliche Ansicht des Niger-Flussdeltas im sichtbaren Licht und dieselbe Ansicht im mittleren Infrarot; beide Bilder stammen von der Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) auf dem Satelliten Suomi-NPP. Das Tag-Nacht-Band zeigt sichtbares Licht - die Lichter von Port Harcourt und Benin City, helle Gasfackeln und das von Wolken reflektierte Mondlicht. Das Mittelwellen-Infrarotbild zeigt die emittierte Wärmestrahlung. Der wärmere Ozean und der Fluss sind blass, während das kalte Land und die Wolken dunkel und die heißen Gasfackeln hell sind.

VIS und MIR im Vergleich Sichtbares Licht bei Nacht (links) zeigt Städte, Gasfackeln und von Wolken reflektiertes Mondlicht. Fackeln leuchten auch im Mittelwellen-Infrarot (rechts); diese Ansicht kontrastiert auch warme Gewässer mit kälterem Land und Wolken Quelle: NASA Earth Observatory

Mixel

Von engl. mixed pixel, Mischpixel; radiometrische Bildelemente mit spektraler Mischsignatur, bei denen die spektralen Eigenschaften benachbarter Oberflächentypen in die Bildwerte miteinbezogen werden. Mixel treten äußerst häufig an Rändern von homogenen Flächen auf. Sie dienen der Kantenfindung in Fernerkundungsbildern.

MK4

Photogrammetrisches Kamerasystem, eingesetzt bei Cosmos/Resource-F-Missionen in Russland.

MLS

Engl. Akronym für Microwave Limb Sounder; Instrument zur Erfassung von atmosphärischen Spurengasen durch horizontales "Hineinschauen" vom Rande der Atmosphäre aus. Dazu misst es die von verschiedenen Spurengasen (u.a. Chlor, Ozon) abgegebene Mikrowellenstrahlung. Die Daten werden dazu verwendet, um Vertikalprofile der atmosphärischen Gase, der Temperatur, des Drucks und des Wolkeneises zu erstellen.

Ein MLS befindet sich z.Z. auf dem Erdbeobachtungssatelliten Aura im Einsatz.

Weitere Informationen:

• MLS - Startseite (NASA, JPL)

Mobiles Laserscanning

Mobiles Laserscanning bezeichnet die 3D-Datenerfassung mittels einer oder mehrerer Laserscanner von bewegten Plattformen aus. Um effiziente und weitestgehend automatisierte Abläufe sicherstellen zu können, sind neben den Laserscannern auch noch GNSS und Inertialnavigationssysteme zur automatischen Georeferenzierung im Einsatz.

MODIS

Engl. Akronym für Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer; das Hauptinstrument an Bord der Satelliten Terra und Aqua. Auf beiden Satelliten bestreicht MODIS die komplette Erde alle 1 bis 2 Tage. MODIS zeichnet in 21 nach Anwendungsbereichen ausgewählten Bändern im Spektralbereich von 3,0 µm und in 15 ebenso ausgewählten Bändern im Spektralbereich von 3,0  µm bis 14,5 µm Daten mit einer Bodenauflösung von 250 m, 500 m oder 1 km in Nadirrichtung auf.

Diese Daten werden unser Verständnis der globalen Dynamik und Prozesse auf dem Land, in den Ozeanen und in der unteren Atmosphäre verbessern. Aufgrund seiner Kanalsetzung erlaubt MODIS die Ableitung des atmosphärischen Wasserdampfgehaltes. MODIS liefert umfassende Messungen des ozeanischen Lebens (Phytoplankton), von der Landvegetation, des Meereises, der Wolkenbedeckung und von Bränden.

In der folgenden Aufnahme vom 9.9.2002 neigt sich der Sommer seinem Ende zu. Aber sogar Island zeigt noch sommerliches Grün, während gleichzeitig seine großen permanenten Eiskappen das Vulkangestein mit hellem Weiß überragen. Die mit 8.400 km² größte Eiskappe liegt über drei aktiven Vulkanen. Die Hitze dieser Vulkane läßt die Unterseite der Eismassen schmelzen, das Wasser füllt dann langsam die Calderas. Von Zeit zu Zeit läuft das Wasser in gewaltigen Schmelzwasserfluten aus.

Die vulkanische Aktivität rührt von einer tektonischen Grenze her, die grob in NW-SO-Richtung durch die Insel verläuft, wobei die zwei Platten sich auseinander bewegen und so das Aufströmen von Magma aus dem Erdinneren verursachen. Bei den hellen Trübefahnen an der Südküste handelt es sich um Gletschertrübe, die mit dem Schmelzwasser ins Meer gelangt.

Weitere Informationen:

• MODIS Brochure (NASA, GSFC)
• The Gulf Stream (NASA Earth Observatory)
• Where Is the Hottest Place on Earth? (NASA Earth Observatory 2012)
• MODIS - Startseite (NASA, GSFC)
• MODIS-Profil im CEOS EO Handbook (CEOS / ESA)

Modulationsübertragungsfunktion (MTF)

Engl. modulation transfer function, franz. fonction de transfert de modulation; nach DIN 18716 der "Absolutbetrag OTF [optische Transferfunktion] als Funktion der Raumfrequenz".

Mohammed VI-A and -B

Mohammed VI-A und -B sind hochauflösende, multispektrale, und panchromatische Satelliten für Kartierung und Landvermessung, entwickelt vom Royal Center for Remote Sensing (CRTS) in Marokko. Mohammed VI-A wurde im Jahr 2017 mit einer Vega-Trägerrakete gestartet, Mohammed VI-B folgte im Jahr 2018. Die Mohammed-VI-Satellitenplattformen wurden von Airbus Defence and Space entwickelt und gebaut. Die Mohammed-VI-Satelliten tragen den High Resolution Imager (HiRI) Sensor für hochauflösende Landaufnahmen. Das Instrument HiRI wurde von Thales Alenia Space entwickelt und hergestellt, es baut auf Pléiades-Technik auf.

Der Satellit wird vielfältigen Zwecken dienen, darunter Kartierung und Landvermessung, regionale Entwicklung, Überwachung der Landwirtschaft, Beobachtung von Umweltveränderungen, sowie militärische Aufklärung.

Molniya-Orbit

Bei der Molniya-Bahn handelt es sich um einen hochelliptischen Orbit, der ausgiebig von russischen Satelliten verwendet wird. Die Umlaufbahn ist exakt ein halber Sterntag (11 h 58 min. 2s) und weist eine Exzentrizität von ca. 0,74 und eine Inklination von ca. 64° auf, um die Betrachtungszeit über hohen Breitengrade zu maximieren. Das Apogäum liegt also in einer Höhe von ca. 40.000 km, das Perigäum bei ca. 530 km über dem Südpolarbereich. Der Satellit verharrt ca. 8 Stunden nahezu stationär im Apogäum über Sibirien und überquert das Perigäum in ca. 4 Stunden, um das Apogäum jetzt über Kanada zu erreichen. Zwölf Stunden später ist er wieder über Sibirien. Dieser Orbit ist insbesondere für die Kommunikation im nördlichsten Teil der Hemisphäre geeignet, da man hier geostationäre Satelliten nicht empfangen kann.

Molnija-Bahn Bodenspur eines Molnija-Satelliten Im operationellen Teil der Umlaufbahn vom Apogäum -3 Stunden bis zum Apogäum +3 Stunden befindet sich der Satellit nördlich von 55,5° N (z.B. auf dem Breitengrad von Zentralschottland, Moskau und dem südlichen Teil der Hudson Bay). Quellen: Wikipedia

Molnija-Bahn Molnija-Orbit mit Stundenmarkierungen Gewöhnlich wird der Zeitraum vom Perigäum +2 Stunden bis zum Perigäum +10 Stunden für die Übertragung auf die Nordhalbkugel verwendet. Quellen: NASA

Molnija-Orbits sind nach dem sowjetischen Wissenschaftler benannt, der diese Bahn konzipiert und daruaf ausgelegt hat,dass ein Satellit lange über der arktischen Polarregion bleiben kann. Auch die Baureihe der sowjetischen Molnija-Kommunikationssatelliten, die diese Art Umlaufbahn seit Mitte der 1960er Jahre nutzen, verdankt ihm ihren Namen.

Mit leichten Anpassungen wurden dieselben Umlaufbahnen von sowjetischen Spionagesatelliten genutzt, deren Apogäum über den USA lag. Geostationäre Umlaufbahnen bieten sich zwar zur Beobachtung der USA an, jedoch waren, bedingt durch die eingesetzte Sensortechnik, kontraststarke Beobachtungswinkel notwendig, die nur von höheren Breiten aus erreicht werden konnten. Beispielhaft hierfür ist der US-KS-Frühwarnsatellit zur Erkennung von US-Raketenstarts, wobei deren spätere Verbesserungen die Nutzung geostationärer Umlaufbahnen erlaubten.

Teilweise nutzten die USA Molnija-Orbits ihrerseits für Spionagesatelliten, wobei die lange Aufenthaltsdauer der Satelliten in den nördlichen Breiten, die für die sowjetische Kommunikation so vorteilhaft ist, genutzt wurde, um ebendiese abzuhören. Die elektronischen Aufklärungssatelliten Jumpseat und deren Nachfolger Trumpet nutzten ebenfalls Molnija-Orbits. Eine weitere Anwendung ist das Satellite-Data-System, SDS, zur Weiterreichung der Daten von über Russland operierenden Spionagesatelliten an US-Bodenstationen. Das SDS ermöglichte die Echtzeit-Datenübertragung von den tief fliegenden KH-11-Aufklärungssatelliten während deren Vorbeifluges auf ihren polnahen Bahnen unterhalb der SDS-Satelliten.

Für die bemannte Raumfahrt sind Molnija-Orbits ungeeignet, da diese wiederholt den hochenergetischen Van-Allen-Gürtel kreuzen.

Momentanes Sehfeld (IFOV)

Syn. momentanes Gesichtsfeld; engl. instantaneous field of view (IFOV), franz. champ d'observation instantané; die Fläche, die von einem einzelnen Detektor eines scannenden Systems zu einem bestimmten Zeitpunkt erfasst wird. Nach DIN 18716 der "Öffnungswinkel, unter dem ein Detektor Strahlung erfasst". Das IFOV kann sowohl als kleiner Winkel wie auch als Fläche beschrieben werden.

Momentanes Gesichtsfeld Die räumliche Auflösung von passiven Sensoren hängt vorrangig vom Momentanen Gesichtsfeld (IFOV) ab. Das IFOV ist der winkeldefinierte Sichtkegel des Sensors (A) und bestimmt das Gebiet auf der Erdoberfläche, das aus einer bestimmten Höhe zu einem bestimmten Zeitpunkt 'gesehen' wird. Die Größe der beobachteten Fläche wird dadurch bestimmt, dass man das IFOV mit der Höhe des Sensors über Grund multipliziert. Quelle: Natural Resources Canada

MOMS

Engl. Akronym für Modular Optoelectronic Multispectral Stereo Scanner; modulares optoelektronisches multispektrales Abtastsystem aus Deutschland, das an Bord von Space Shuttle (MOMS-01 und -02) und MIR (MOMS Priroda) Daten der Erde erfasst hat.

MOMS-01 kam 1983 und 1984 zum Einsatz, wobei das Sensorkonzept verifiziert sowie geowissenschaftliche und anwendungsorientierte Experimente demonstriert wurden. MOMS-01 lieferte Bilder mit einer Bodenauflösung von 20 x 20m bei einer Flughöhe von 300 km. Er war der erste weltraumgestützte Scanner auf der Basis der CCD-Technologie, das erste im Weltraum getestete modulare System, das hochauflösendste im All fliegende System und das erste deutsche Fernerkundungssystem im Weltraum.

MOMS-02 war eine Weiterentwicklung von MOMS-01 und wurde im Rahmen der zweiten deutschen Spacelab Mission D2 eingesetzt. Der Aufbau von MOMS-02 vereinigt zwei wesentliche Gruppen, eine "Along-Track"-Stereo-Kamera und eine Vier-Kanal Multispektral-Kamera. Die wissenschaftlichen Ziele des Einsatzes lagen im Bereich der Photogrammetrie und der Geowissenschaften.

Quelle: DLR

Monitoring

1. Im allgemeinen, weitgefassten Sinne die kontinuierlich andauernde oder zeitweise Untersuchung und Überwachung der Veränderungen eines Systems, zumeist Komponenten oder Aspekte der Umwelt. Im Rahmen des Monitoring werden über einen längerfristigen Zeitraum Messdaten im realen Umfeld erfasst, analysiert und dokumentiert. Der zeitnahe Vergleich der gemessenen Datenwerte mit Sollwerten, die eine geplante Zielstellung repräsentieren, ermöglicht eine unmittelbare Kontrolle und fortlaufende Steuerung des Systems.
   
   
2. In einem enger gefassten Sinne die Beobachtung und Kontrolle von qualitativen und quantitativen Veränderungen mittels Zeitreihenuntersuchungen im lokalen, regionalen und globalen Maßstab anhand von Bild- und anderen Datenaufzeichnungen. Diese Prozesse können in verschiedenen zeitlichen Ebenen ablaufen: kurzfristig (z.B. Vulkanausbruch, Eisbergwarnungen), saisonal (z.B. Ernteertragsberechnungnungen), mittelfristig (z.B. Holzeinschlag im tropischen Regenwald) und langfristig (z.B. Landschaftswandel in Folge zunehmender Flächennutzungsintensität, Abschmelzen von Gletschern, Flussdeltaentwicklung).

Ein Monitoring setzt den Vergleich von mindestens zwei Zeitschnitten voraus, zumeist werden jedoch Daten mehrerer Zeitschnitte (multitemporale Datensätze) ausgewertet. Ausgehend von einem Ist-Zustand werden sowohl retrospektive als auch perspektivische Entwicklungen untersucht. Fernerkundungsdaten stellen eine ausgezeichnete Datengrundlage für die unterschiedlichsten Monitoringaufgaben dar, da sie aktuell, flächendeckend, zeitsynchron und in regelmäßigen Abständen verfügbar sind und zu einem einheitlichen Zeitpunkt eine synoptische Übersicht über die interessierenden Regionen ermöglichen. In Abhängigkeit von der spezifischen Thematik finden Flugzeug- oder Satellitendaten Verwendung. Luftbilder sind in Deutschland regelmäßig seit den 1950er Jahren verfügbar, regional unterschiedlich unregelmäßig jedoch auch schon seit den 1920er Jahren. Dieser Zeitraum ist mit wesentlichen und zum Teil einschneidenden wirtschaftlichen und in Folge auch landschaftsökologischen Veränderungen verbunden. Mit dem Landsat MSS steht seit 1972 erstmals kommerziell ein regelmäßig operierender Fernerkundungssensor zur Verfügung. Mit ihm und seinen Nachfolgern existieren Sensoren, deren Daten geeignet sind, auch großräumig oder in wenig erforschten bzw. schwer zugänglichen Gebieten regelmäßig Daten zu erhalten.

Die Erfassung einer Vielzahl raum-zeitlicher Veränderungen ist häufig nur mit Fernerkundungsdaten möglich, da zumeist keine adäquaten thematischen Karten existieren. Voraussetzung für ein erfolgreiches Monitoring ist ein an die verfügbaren Daten angepasstes Auswertekonzept nach einheitlichen Parametern und einheitlichen Regeln der Bildverarbeitung. Zumeist erfolgt die Auswertung der Fernerkundungsdaten im Kontext mit anderen Sach- und Raumdaten, die wiederum häufig in einem Geographischen Informationssystem verwaltet werden. Die integrierte Raster- und Vektordatenverarbeitung trägt wesentlich zur Verbesserung der Ergebnisse  des Monitorings bei und eignet sich besonders auch zur Entwicklung von Szenarien für mögliche künftige Entwicklungen. Die ständige Verbesserung der geometrischen und spektralen Auflösung von Fernerkundungsdaten erweitern die Anwendungsmöglichkeiten auch für kleinräumig strukturierte Gebiete, wie z.B. Stadtregionen oder naturschutzrelevante Prozesse.

Oft wird vor allem in der Raumbeobachtung unter methodischen Gesichtspunkten das Monitoring als weitgehend interessenneutrale Aufnahme und Analyse von Raumzuständen und Entwicklungen zur Bereitstellung objektiver Bewertungsgrundlagen unterschieden vom (Ziel)Controlling. Dieses bewertet räumliche Entwicklungen mit Blick auf planerische Zielsetzungen im Bezugsrahmen messbarer Kenngrößen und definierter Zielgrößen. Neben der 'Zielerreichungskontrolle' ist die 'Wirkungskontrolle' wesentlicher Gegenstand eines raumbezogenen Controllings.

Weitere Informationen:

• Aspekte der satellitengestützten Umweltbeobachtung (M. Bittner, DLR)
• Marktpotentiale für satellitengestütztes Pipeline-Monitoring (MICUS Management Consulting)
• Makrophytenklassifikation auf der Grundlage von Satellitenbildern am Besipiel des Steinhuder Meeres (VISTA Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH)
• Rechnergestützte Bilddatenanalyse im Umweltmonitoring: Zum Einsatz wissensbasierter Klassifikationen und Veränderungsanalysen mit handelsüblicher Fernerkundungssoftware; Dissertation an der Fakultät für Geowissenschaften der Ruhr-Universität (Chr. Lechtenbörger)

Monochromatisches Bild

Einfarbiges Bild, welches nur zu einer einzigen Spektrallinie (Wellenlänge) gehörende Strahlung aufzeichnet.

MOP

Engl. Akronym für Meteosat Operational Programme.

MOPITT

Engl. Akronym für Measurements Of Pollution In The Troposphere; Gaskorrelationsspektrometer an Bord von Terra zur Messung des Gehaltes an Kohlenmonoxid und Methan in der Troposphäre.

Der Sensor misst von der Erde emittierte und reflektierte Strahlung in drei Spektralbändern. Wenn dieses Licht in den Sensor eintritt, passiert es auf zwei verschiedenen Wegen bordeigene Behältnisse mit Methan und Kohlenmonoxid. In den zwei Passagen werden unterschiedliche Mengen Energie absorbiert, was zu kleinen Unterschieden in den resultierenden Signalen führ. Die Signale sind mit dem Vorhandensein dieser Gase in der Atmosphäre korreliert.

MOPITTs räumliche Auflösung beträgt 22 km in Nadirrichtung und es 'sieht' die Erde in 640 km breiten Streifen. Die CO-Konzentrationen können in einer 5 km mächtigen Säule gemessen werden, was es den Wissenschaftlern erlaubt, das Gas bis zu seinen Quellen zurückzuverfolgen.

Zahlreiche Brände auf der Insel Sumatra Anfang Juni 2003 verursachten hohe Kohlenmonoxidwerte in der unteren Atmosphäre über der Region, die von MOPITT an Bord des NASA-Satelliten Terra gemessen wurden. Zum Vergleich eine zeitgleiche Aufnahme des Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) auf dem Satelliten Terra.

Kohlenstoffmonoxidkonzentration (ppm)

MOPITT CO-Messungen mit MOPITT über Sumatra CO-Belastung für den Zeitraum 1.-10. Juni 2003 in 3 km über Grund (ca. 700 hPa), die sich von den Zentren der Biomasseverbrennung in Sumatra nach N in Richtung asiatisches Festland ausbreitet. Die Darstellung (s. Legende) korreliert gut mit dem Echtfarbenbild von MODIS (unten). Die grauen Flächen stehen für Datenlücken, die sich aufgrund von dichten Wolken ergeben oder weil Lücken in den Beobachtungsstreifen bestanden. Kohlenmonoxid ist ein guter Tracer für Luftverschmutzung, da es als Nebenprodukt der Verbrennung von Waldbränden und landwirtschaftlich bedingten Bränden entsteht. Quelle: NASA Earth Observatory

MOPITT Vegetationsbrände in Indonesien (Echtfarbenbild von MODIS) Von zahlreichen, am 8. Juni 2003 bestehenden Vegetationsbränden treibt Rauch über die Straße von Malacca nach N und auch in Richtung Indischer Ozean. Die Brandherde sind durch rote Punkte hervorgehoben. Quelle: NASA Earth Observatory

Weitere Informationen:

• MOPITT (CSA/NASA)
• Atmospheric Physics: MOPITT (University of Toronto)
• MOPITT-Profil im CEOS EO Handbook (CEOS / ESA)

Morgensatellit

Ein sonnensynchroner Satellit, der einen bestimmten Punkt auf der Erdoberfläche gegen Sonnenaufgang überfliegt, und dann wieder 12 Stunden später bei Sonnenuntergang. Solche Orbits sind z.B. nützlich für die Beobachtung konvektiver Wolken über Land. Zu den Morgensatelliten gehören Terra, Landsat-7 sowie Landsat-8, die sich alle in einem Formationsflug befinden (morning constellation) und bei den Wettersatelliten der europäische MetOp.

Die Morgenkonstellation umfasste einst die Mission Satelite de Aplicaciones Cientificas-C (SAC-C), die am 15. August 2013 verloren ging, und die Mission Earth Observing-1 (EO-1), die im September 2007 die Umlaufbahn der Konstellation verließ, aber weiterhin verwertbare wissenschaftliche Erkenntnisse sammelte, bis sie im März 2017 außer Dienst gestellt wurde. 

Diese Satelliten werden als Morgenkonstellation bezeichnet, weil sie den Äquator zwischen 9:45 und 10:30 Uhr (mittlere Ortszeit am absteigenden Knoten) überqueren. Diese Zeit wurde gewählt, weil die tägliche Bewölkung über Land typischerweise ein Minimum aufweist, so dass Oberflächenmerkmale leichter beobachtet werden können. Während ihrer Betriebszeit sind die Spuren der Satelliten auf der Erdoberfläche, ihre Umlaufbahnhöhen (705 km) und ihre Bahnneigungen (98,2 Grad) gleich.

Landsat-7 und Terra haben aufgehört, ihre Bahnneigungen beizubehalten (sie führen aufgrund von Treibstoffmangel keine Neigungseinstellmanöver mehr durch) und werden daher so lange driften, bis sie die Konstellation verlassen. Die mittlere Ortszeit (MLT) von Landsat 7 wird sich weiter verschieben und den Äquator immer früher überqueren, und im Juli 2021 einen MLT von 0915 erreichen, zu welchem Zeitpunkt er nach dem aktuellen Plan aus der 705 km langen Umlaufbahn abgesenkt werden soll. Landsat-7 sollte dann die Wartung vorbereiten (die Mission war früher als Restore-L bekannt), aber das hat sich verzögert. Landsat-9 soll Mitte 2021 gestartet werden und soll den Platz in der Morgenkonstellation einnehmen, der früher von Landsat-7 besetzt war. Terra verfügt derzeit über genügend Treibstoff, um bis September 2022 in der Morgenkonstellation zu bleiben. Danach wird er die Konstellation verlassen, indem er seine Umlaufbahn absenkt, wo er noch einige Jahre weiter betrieben wird, eine entsprechende Genehmigung durch das NASA-Hauptquartier vorausgesetzt. (pers. Mitt. Michael J. Machado, NASA GSFC)

Im Gegensatz dazu stehen die Nachmittagssatelliten, die den Äquator am frühen Nachmittag überqueren, und dann wieder mitten in der Nacht (ca. 1h30). Beispiele hierfür sind die Satelliten des A-Train und NOAA-Wettersatelliten (NOAA-19).

MetOp-/NOAA-Orbits Die Abdeckung nach einem Orbit eines polarumlaufenden Satelliten. Wegen der Erdumdrehung beginnt jeder neue Orbit westlich des vorangegangen bei einer gleichzeitigen leichten Überlappung am Äquator. Die Überlappung nimmt mit der geoagraphischen Breite zu, und in den Polarregionen gibt es bei jedem Orbit eine komplette Überlappung. Das Initial Joint Polar-orbiting System umfasst einen europäischen Metop-Satellit und einen amerikanischen NOAA-Satelliten. Die Satelliten fliegen in sich ergänzenden Orbits, die eine globale Datenabdeckung ermöglichen mit Intervallen nicht größer als sechs Stunden. Der europäische Metop fliegt auf einer Bahn, die dem lokalen 'Morgen' entspricht, wohingegen der amerikanische Satellit den 'Nachmittag' abdeckt. Quelle: EUMETSAT

MOS

Akronym für Modularer Optischer Scanner; vom DLR entwickeltes und in zwei Exemplaren gebautes abbildendes Spektrometer. Es vermag geometrisch identische Bilder in 18 schmalen Spektralkanälen und mit einer räumlichen Auflösung von 500 m zu erzeugen. Die zwei Sensoren wurden 1996 mit dem internationalen FE-Modul PRIRODA an die russische Raumstation MIR (zwischenzeitlich gezielt verglüht) angedockt, bzw. an Bord des indischen FE-Satelliten IRS-P3 ins All gebracht. Zusammen mit einem indischen Instrument dient MOS der Beobachtung des Zustandes der Umwelt, speziell der Ozeane, Küstengewässer und Küstenzonen. Zusätzlich werden Atmosphärenmessungen vorgenommen. MOS gilt als Experimentalmission sowohl hinsichtlich der Konzeption der Geräte, als auch der Methoden und Algorithmen. Diese Arbeiten kamen der Entwicklung von MERIS auf ENVISAT zugute. Gleichfalls erfolgten Vergleichsmessungen mit der NASA-Mission SeaWiFS.

Der Einsatz von MOS hatte eine 10-jährige Phase beendet, in der nach dem Abschalten von CZCS keine Daten über die Ozeanfarbe zur Verfügung standen.

Die deutsch-indische Mission ist seit April 2004 aufgrund der aufgebrauchten Treibstoffvorräte des Satelliten zu Ende. Mit den MOS-Daten war es über 8 Jahre hinweg möglich, Aussagen über den Gehalt an Phytoplankton, anorganischen Schwebstoffen sowie organischen Abbauprodukten abzuleiten. Diese Ergebnisse sind für die Zustandsbeurteilung und das Management der Ökosysteme von wesentlicher Bedeutung. Erstmals konnten mit der Mission eine Reihe spezieller Orbit-Manöver für Kalibrationsmessungen zur Sonne und zum Mond mit einem Kleinsatelliten durchgeführt werden.

Adria (letzte Aufnahme des MOS)   Das letzte Bild des DLR-Umwelt-Sensors MOS zeigt ein Echtfarben-Komposit des Überflugs über die Nordadria und Mittelitalien am 19. Mai 2004.   Quelle: DLR

Weitere Informationen:

• MOS: Meeresforschung aus dem All (DLR)

Mosaik

1. In der Fernerkundung und in der Photogrammetrie ein aus zahlreichen, nicht entzerrten Einzelbildern zusammenmontiertes Produkt, das je nach Herkunft der Einzelbilder als Luftbildmosaik oder Satellitenbildmosaik bezeichnet wird.
2. Ein aus mehreren benachbarten digitalen Fernerkundungsbildern zusammengesetztes Übersichtsbild. Dieses behält den hohen Informationsgehalt und die Auflösung der Originalbilder weitestgehend bei. Nach dem Grad der Geokodierung der verwendeten Bilder unterscheidet man zwischen Bildskizze (uncontrolled mosaic), die aus nicht geokodierten Bildern hergestellt und daher nur beschränkt ausmessbar ist, Bildplanskizze (semi-controlled mosaic) aus grob entzerrten Bildern, die auch kartographisch mit Beschriftung, Randbearbeitung, Höhenangaben und Gitternetz überarbeitet sein kann, und Bildplan oder kontrolliertem Mosaik (controlled mosaic) aus entzerrten Bildern mit kartographischer Bearbeitung und meist in gebräuchlichen Kartenmaßstäben.

Mosaikbildung

Syn. Mosaikierung, engl. image mosaicking, franz. mosaïquage; das Zusammenstellen von mehreren einzelnen Luft- oder Satellitenbildern zu einem gemeinsamen Mosaik eines Erdoberflächenausschnitts / Untersuchungsgebietes. Mosaikbildung ist z.B. Bestandteil bei der Orthophotokartenerstellung für große Gebiete. Dies kann z.B. mittels digitaler Bildverarbeitung geschehen, mit deren Hilfe man Rasterbilder oder Ausschnitte davon blattschnittfrei zu einem größeren Bild (Thematik) zusammensetzt. Um ein homogenes Gesamtbild zu erhalten, ist es erforderlich, die einzelnen Ausschnitte (Mosaike) zu korrigieren. Dabei müssen z.B. Randprobleme eliminiert und unterschiedliche Farb- und Helligkeitsdarstellungen in den einzelnen Bildern in der Überlappungszone angepasst werden.

Es sind zu unterscheiden:

• Geometrische Mosaikbildung - benachbarte und sich überlappende digitale Bilder werden mit Pass- und Verknüpfungspunkten geometrisch zusammengefügt und in ein geodätisches System transformiert. Hierzu sind insgesamt sehr viele Passpunkte nötig.
  Bei einem anderen Verfahren werden die Einzelbilder gemeinsam entzerrt. Zur Bestimmung der Transformationsgleichungen werden hierbei vergleichsweise nur wenige Passpunkte benötigt, die unregelmäßig über sämtliche Bilder verteilt sind. Dieser Ansatz erfordert ferner Verknüpfungspunkte im Überlappungsbereich benachbarter Einzelszenen, über die die Szenen vereinigt werden. Für diese Verknüpfungspunkte, die nur in den beteiligten Szenen eindeutig zu identifizieren sind, müssen keine Koordinaten vorliegen. Von Vorteil ist, dass nur für das gesamte Bild eine ausreichende Zahl an Passpunkten vorhanden sein muss, während für ein Einzelbild möglicherweise nicht hinreichend viele Passpunkte bestimmt werden können.
• Radiometrische Mosaikbildung - radiometrische Differenzen (Helligkeits-, Kontrast- und Farbunterschiede) zwischen Einzelbildern werden ausgeglichen, da sie in jedem Bild je nach Aufnahmebedingungen und verwendetem Sensor unterschiedlich ausfallen.. Die Überlappungen der Einzelbilder enthalten Mehrfachinformationen. Von diesen Redundanzen gewinnt man Unbekannte zur Korrektur.
  Ein häufiges Verfahren, das zum Standardumfang von Softwaresystemen gehört, ist die (iterative) Anpassung der Grauwerthistogramme der Überlappungsbereiche benachbarter Einzelszenen. Hieraus können Korrekturwerte bestimmt werden, so dass sich auch die übrigen Grauwerte angleichen lassen (sog. Histogram Matching).

MSG

Engl. Akronym für Meteosat Second Generation

MSI

Engl. Akronym für Multi-Spectral Imager; abbildender Multispektral-Sensor für den europäisch-japanischen Satelliten EarthCARE.

MSS

Engl. Akronym für Multispectral Scanner

MTG

Engl. Akronym für Meteosat Third Generation

MTSAT

Engl. Akronym für Multi-functional Transport Satellite, eine Serie japanischer Satellitenmissionen mit Aufgaben im Bereich der Meteorologie und des Transportwesens (Luftverkehrskontrolle, Navigation); im Februar 2005 startete MTSAT-1R, ergänzt 2006 durch MTSAT-2. MTSAT-1R befindet sich in einer geostationären Umlaufbahn in 36.000 km Höhe auf einer Länge von 140° Ost, MTSAT-2 auf 145° Ost. Sie können Bilder in fünf Bandbereichen liefern, im sichtbaren und in vier infraroten, einschließlich des Wasserdampfkanals. MTSAT-1R und MTSAT-2 haben 2015 ihren Dienst beendet. Ihre Aufgaben wurden von Himawari-8 (Start 2014) und Himawari-9 (Start 2016) übernommen.

Weitere Informationen:

• MTSAT - Technical Information (BOM)
• MTSAT (eoPortal Directory)
• Meteorological Satellite Center (MSC) of JMA (JMA)

Multikonzepte

Monokonzepte bei Fernerkundungssystemen liefern häufig nicht genügend aussagekräftige Ergebnisse. Der Einsatz von Multikonzepten schafft Optimierung:

• multistage: auf verschiedenen Höhen von verschiedenen Plattformen simultan messen
• multitemporal: Aufnahmen zu verschiedenen Zeiten
• Multiband: (Kamera) in verschiedenen Spektralbereichen (z.B. Mehrkammersysteme)
• multispektral: (Scanner) in verschiedenen Spektralbereichen
• Multifrequenz: bei Radarsystemen entsprechender Begriff zu multispektral
• Multipolarisation: Messungen mit verschiedenen Polarisierungen
• multidirektional: Aufnahmen in verschiedene Richtungen, z.B. für Stereoaufnahmen
• multienhancement: z.B. Kantenhervorhebung, Kontrasterhöhung usw.
• multidimensional: Darstellung verschiedener Dimensionen, z.B. Höhenstufen und Schneebedeckung
• multisensoral: Darstellung mit verschiedenen Sensoren

Beispielsweise können viele geophysikalische Größen nur dann aus Satellitendaten gewonnen werden, wenn mehrere Sensoren auf einem einzelnen Satelliten oder mehrere Sensoren von verschiedenen Satelliten kombiniert werden. So benötigt man zur Bestimmung der Verdunstung von der Meeresoberfläche die Parameter Windgeschwindigkeit, Meeresoberflächentemperatur und Luftfeuchte der untersten Troposphärenschicht. Dieser Input wird geleistet durch die Kombination des Special Sensor Microwave Imager (SSM/I) an Bord der Satellitenserie des Defense Meteorological Program (DMSP) und des Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) and Bord der NOAA-Satelliten.

multisensorale Aufnahme

Engl. multisensoral data acquisition, franz. acquisition des données par des capteurs multiples; nach DIN 18716 die "Aufnahme von Bildern desselben Gebietes durch verschiedene Sensoren gleichzeitig oder zu verschiedenen Zeiten".

multisensorale Bildverarbeitung

Die Kombination von Daten verschiedener Sensoren. Bei einem solchen Verschneiden von Daten wird versucht, die unterschiedlichen Informationsinhalte vorliegender Bilddaten zu einem verbesserten Bildprodukt zu vereinigen. Als typische Aufgabe für eine multisensorale Bildverarbeitung gilt die Kombination von geometrisch hochauflösenden panchromatischen Daten mit Farbinformationen niedrigerer Auflösung. Dieses, im Englischen pansharpening genannte Verfahren hat erstmals ab 1986 für die Vereinigung panchromatischer SPOT-Daten mit multispektralen TM-Daten große praktische Bedeutung erlangt. Auch heute sind viele Sensorsysteme aus technischen und aus ökonomischen Gründen auf hohe Auflösung in panchromatischen Bilddaten und geringen Auflösung in Multispektraldaten ausgelegt. Dasselbe gilt für die neuen digitalen Luftbildkameras in Zeilen- und Matrixbauweise. In allen Fällen ist natürlich Bedingung, dass die zu kombinierenden Daten dieselbe Bildgeometrie haben.

Multisensorsystem

Ein Multisensorsystem ist charakterisiert als kinematisches Messsystem, das eine vollständige Kartierungslösung durch die Integration verschiedenster Sensoren auf einer gemeinsamen zeitlich synchronisierten Plattform (Vermessungsfahrzeug) bietet. Im Prinzip wird keine weitere externe Information, also auch keine Passpunkte, benötigt. Derartige Informationen können aber in die Auswertung als redundante Informationen miteinbezogen werden. Eingesetzt werden z.B. als Sensoren zur Positionierung und Orientierung:

MultiSpec

Software (Multispectral Image Data Analysis System) zur Bearbeitung, Darstellung und Interpretation von Landsat Thematic Mapper-Bildern. MultiSpec findet z.B. im Rahmen des GLOBE-Programms Verwendung. Das an der Purdue University (West Lafayette, Indiana) entwickelte MultiSpec ermöglicht auch die Erstellung von Landbedeckungskarten.

Weitere Informationen und freier Download:

• MultiSpec - Startseite (Purdue University)
• Tracking Change Over Time: Using MultiSpec to Interpret Satellite Imagery - Lehrer- und Schülermaterial (USGS)

Multispectral Scanner (MSS)

Multispektraler abbildender Sensor auf den Landsat-Satelliten 1, 2, 4 und 5 mit vier spektralen Kanälen im sichtbaren Bereich und im nahen Infrarot und einer räumlichen Auflösung von 56 x 72 m. Er tastet die Erdoberfläche mit Hilfe eines hin- und herwippenden Spiegels in 185 breiten Zeilen quer zur Flugrichtung ab. Die Daten dieses optisch-mechanischen Scanners werden entweder direkt oder nach einer Zwischenspeicherung auf Magnetband zu weltweit verteilten Empfangsstationen übertragen.

Weitere Informationen:

• MSS-Profil im CEOS EO Handbook (CEOS / ESA)

multispektral

Engl. multispectral, franz. multibande; Attribut von Sensoren, die Bilder oder Messdaten in mehreren Spektralbereichen gleichzeitig aufnehmen. Hat ein Sensor drei spektrale Kanäle im Bereich von rot, grün und blau, ergibt sich ein Bild mit natürlichem Farbeindruck. Überdecken die spektralen Kanäle auch Bereiche ausserhalb der Empfindlichkeit des menschlichen Auges (z.B. im Infrarot) ergeben sich sogenannte Falschfarbenbilder.

Technische Multispektralinstrumente weisen üblicherweise eine höhere spektrale Auflösung auf als das menschliche Auge, auch bei einer gewöhnlichen Digitalkamera handelt es sich bereits um ein Multispektralinstrument. Wie das menschliche Auge können die Sensoren in einer Digitalkamera zwischen blauem, grünem und rotem Licht (RGB) differenzieren und somit den Seheindruck des Auges wiedergeben. Für die Erdbeobachtung werden hingegen deutlich komplexere Multispektralinstrumente mit bis zu etwa fünfzehn Farbkanälen verwendet. Mit diesen können in der Regel unterschiedliche Wellenlängenbereiche des sichtbaren Lichts (VIS) und der Infrarotstrahlung (IR) erfasst werden.

Die Daten der einzelnen Kanäle werden zunächst getrennt auf farbunempfindliche Sensoren aufgenommen und können als Graustufenbilder dargestellt und ausgewertet werden. Darüber hinaus können spektral unterschiedliche Aufnahmen derselben Fläche miteinander überlagert werden und unter Verwendung mathematischer Algorithmen auch zu farbigen Bildern kombiniert werden. Die Darstellbarkeit der aufgenommenen Informationen wird dabei wiederum von der Funktionsweise des menschlichen Sehsinns bestimmt.

Wurden Aufnahmen in für den Menschen nicht sichtbaren Wellenlängenbereichen gemacht, muss den erfassten Daten für die bildliche Darstellung ein für den menschlichen Sehsinn wahrnehmbarer Spektralbereich und damit eine bestimmte Farbe zugewiesen werden. Welcher Wellenlängenbereich in welcher Farbe dargestellt wird, ist dabei freigestellt, in der Praxis haben sich aber bestimmte gängige Darstellungsweisen etabliert. So werden von Menschen erbaute Strukturen in den meisten Fällen in ihrem natürlichen Farbbereich aufgenommen und dargestellt, während für die gezielte Analyse von Böden, Vegetation und Gewässern häufig Aufnahmen in für das menschliche Auge unsichtbaren Spektralbereichen und eine Darstellung in Falschfarben gewählt werden.

Beispiele für multispektrale Sensoren im optischen Spektralbereich sind TM oder AVHRR.

Weitere Informationen:

• Imaging Multi-Spectral Radiometers (vis/IR) (The Earth Observation Handbook Rio+20)

Multispektralbild

Syn. multispektrale Aufnahme, engl. multispectral data acquisition, multispectral image, multiband image, franz. acquisition des données multi spectrales; das Ergebnis der gleichzeitigen Aufnahme geometrisch quasi identischer Bilder in mehreren Spektralbereichen.

Multispektralaufnahmen sind in der Satellitenfernerkundung schon seit Jahrzehnten Standard. Hintergrund ist die Tatsache, dass sich topographische Objekte in den entsprechenden Auflösungen eher spektral und weniger durch geometrische Größen beschreiben lassen.

Die Bilddaten, die in den einzelnen Spektralkanälen eines Multispektralsensors gewonnen werden, können jeweils als Schwarzweißbilder wiedergegeben und interpretiert werden. Da sie geometrisch identisch, aber radiometrisch verschieden sind, kann man sie durch additive Farbmischung auch zu farbigen Bildern kombinieren und dadurch die Interpretationsmöglichkeiten vervielfältigen. Zu diesem Zweck werden den Daten von drei Spektralkanälen die Grundfarben Rot, Grün und Blau zugeordnet. Die Zuweisung ist frei wählbar, so dass verschiedenartige Farbbilder erzeugt werden können.

Ein gängiges Beispiel für Multispektralbilder ist die Erzeugung von Bildern in "natürlichen Farben" durch die Kombination von Messungen in 3 Bändern des sichtbaren Spektrums (schmale Bänder, die um die Wellenlängen Blau, Grün und Rot zentriert sind), wie dies bei klassischen Verbraucherkameras geschieht. Die Abbildung unten links ist ein Beispiel für eine Darstellung in "natürlichen Farben".

Multispektrale Bilder sind aber nicht auf das sichtbare Spektrum beschränkt: Messungen können in den Bereichen Infrarot (IR), Ultraviolett (UV), Mikrowelle usw. durchgeführt werden. Die rechte Abbildung unten zeigt ein Beispiel für ein "Falschfarbenbild", bei dem das grüne Band (in der blauen Komponente des Bildes dargestellt), das rote Band (in der grünen Komponente des Bildes dargestellt) und ein Band im nahen Infrarot (in der roten Komponente des Bildes dargestellt) kombiniert werden. Diese Visualisierungskombination ermöglicht es, das Vorhandensein und den Gesundheitszustand der Vegetation hervorzuheben: Eine gesunde Vegetation erzeugt Chlorophyll, das Energie im nahen Infrarot reflektiert und daher in dunklerem Rot auf dem Bild erscheint.

Viele andere Kombinationen von Wellenlängenbändern sind möglich, abhängig von der zu extrahierenden Information. Zum Beispiel:

• Kurzwelliges Infrarot (rot), nahes Infrarot (grün) und Grün (blau):
  oft verwendet, um Überschwemmungen oder neu verbranntes Land zu zeigen
• Blau (rot), zwei verschiedene kurzwellige Infrarotbänder (grün und blau):
  wird zur Unterscheidung zwischen Schnee, Eis und Wolken verwendet
• Blau (blau), nahes Infrarot (grün), mittleres Infrarot (rot):
  wird verwendet, um Wassertiefe, Vegetationsbedeckung, Bodenfeuchte und das Vorhandensein von Bränden auf einem Bild abzubilden

multispektrale Klassifikation / Klassifizierung

Syn. Multispektralklassifizierung, engl. mulitspectral classification; franz. classification multi spectrale; Klassifikation digitaler Fernerkundungsdaten mit mehreren Spektralbändern, die hierdurch die Reflexionseigenschaften der verschiedenen Objektmaterialien differenziert. Der Vorgang kann als pixelweise Klassifizierung durchgeführt werden, wobei jedes Pixel einzeln behandelt wird, oder als objektweise Klassifizierung nach einem Segmentierungsprozess.

Multispektralerkundung

Verfahren der Fernerkundung, bei dem Daten simultan in mehreren Bereichen des elektromagnetischen Spektrums aufgenommen werden.Von der multispektralen Fernerkundung ist die hyperspektrale Fernerkundung abzugrenzen. Beide ermöglichen es aber bei der Bildwiedergabe wie Menschen zu sehen (rot, grün, blau) oder wie Goldfische (infrarot) oder wie Hummeln (ultraviolett).

Am 4. September 2000 nahm das Instrument ASTER Multispektraldaten für die folgenden Bilder über dem Grazing Lands Research Laboratory des amerikanischen Landwirtschaftsministeriums bei El Reno (Oklahoma) auf. Diese Serie von Falschfarbenkomposit-Bildern belegen die Möglichkeiten, die Wissenschaftler mit den hochaufgelösten (bis 15 m² pro Pixel) Multispektraldaten haben.

Das Aster-Team leitet die fühlbare und die latente Wärme ab durch die Kombination von Messungen der Oberflächentemperatur und der Vegetationsfülle (NDVI) mit meteorologischen in situ-Messungen. Zusammen genommen zeigen die Messungen, dass der Hitzefluss von nacktem Boden von fühlbarer Wärme beherrscht wird, während der Wärmestrom, der von pflanzenbedeckten Gebieten und von Wasserkörpern ausgeht, von latenter Wärme beherrscht wird.

Die aus ASTER-Daten abgeleiteten Messungen der Flüsse latenter Wärme können in Evaporationsraten konvertiert werden, was im sechsten Bild gezeigt ist. Es ist daher ein direktes Maß für die Wassermenge, die an die Atmosphäre verloren geht. Bevor thermalinfrarote Satellitendaten verfügbar waren, konnten gebietsbezogene Änderungen der Evaporation nicht gemessen werden. Bis zum Start von ASTER war man nicht in der Lage, die Oberflächentemperaturen mit hoher Auflösung aus dem All zu messen. Verlässliche Oberflächentemperaturen sind aber wesentlich für das Monitoring der Evaporation. Mit einer Auflösung von 90 Metern können die Wissenschaftler die ASTER-Detektoren für das thermische Infrarot verwenden, um die Oberflächentemperaturen über große Flächen hinweg genau zu messen. Diese Fähigkeit wird unsere Kenntnisse über die Muster von Evaporationsvorgängen und von der Vegetationsgesundheit stark verbessern.

Ein multispektraler Blick auf El Reno, Oklahoma Im oberen Bild zeigen helle rote Farben grüne Vegetation an, die zu dieser Jahreszeit nur auf Bewässerungsland und in Flussnähe zu finden ist. Grau-grüne Farben markieren die abgeernteten Winterweizenfelder. Dendritische Muster von Flusssystemen sind deutlich erkennbar in der linken unteren und oberen rechten Ecke der Szene. Für die Erzeugung dieses Bildes wurden die drei sichtbaren Bänder und das nahe Infrarot des Instruments verwendet. Die nächsten zwei Bilder zeigen, dass es eine starke Korrelation zwischen der Menge an grüner Vegetation (ausgedrückt im Normalized Difference Vegetation Index, kurz NDVI) und der Landoberflächentemperatur gibt. Gebiete mit Vegetation haben NDVI-Werte von größer 0,3 (blaue und grüne Pixel) und sind relativ kühl (315-320 Kelvin). Nackte Bodenflächen haben NDVI-Werte nahe Null (orange und gelb) und sind relativ heiß (325-330 Kelvin). Wasserkörper haben einen sehr niedrigen NDVI von -0,2 (rot) und kühle Temperaturen von ca. 300-305 Kelvin (blau). Das vierte und das fünfte Bild zeigen Komponenten des Energiehaushalts an der Oberfläche der Region um 11h30 Ortszeit. Die Energiebilanz an der Oberfläche drückt das Verhältnis aus zwischen eintreffender Sonnenenergie, sowie der Energie, die von der Oberfläche absorbiert wird und der Energie, die von der Oberfläche in die darüber liegende Atmosphäre reflektiert oder emittiert wird. Diese Bilder geben einen Einblick in die komplexen Prozesse von direkter Strahlung, Leitung und Konvektion, die für Wissenschaftler wichtig sind bei ihren Untersuchungen von Wettermustern und dem Wasserkreislauf. Das vierte Bild zeigt die fühlbare Wärme und das fünfte Bild zeigt die latente Wärme, welche die Energie repräsentiert, die von der Erdoberfläche in die atmosphärische Grenzschicht fließt. Fühlbare Wärme versteht man als Energiefluss aufgrund von Temperaturgradienten, wohingegen latente Wärme verstanden wird als Energiefluss aufgrund von Evapotranspiration. Quelle: NASA Earth Observatory

Der Hauptunterschied zwischen multispektral und hyperspektral ist die Anzahl der Bänder und wie breit bzw. eng die Bänder sind. Multispektrale Bilder entstehen meist aus 3 bis 10 Bändern, die in den Pixeln wiedergegeben sind. Hyperspektrale Bilder entstehen aus viel engeren Bändern (10-20 nm). Deren Anzahl kann in die hunderte oder tausende gehen.

Multispektralkammer

Reihenmesskammer zur Aufnahme von Bilddatensätze, die aus mehreren Spektralkanälen zusammengesetzt sind.

Die Farbphotographie mittels Reihenmesskammern stellt im Sinne der Fernerkundung ein dreikanaliges Aufnahmesystem dar, da für jede Geländefläche drei Messwerte in den einzelnen Schichten der Farbfilme registriert werden. Will man die Zahl der Kanäle vermehren, so muss man zu einer mehrlinsigen Kamera, einer sogenannten Multispektralkammer, greifen. Eine solche besteht aus vier oder mehr einzelnen Kammern, deren Auslösevorrichtungen genau miteinander gekoppelt sind. Die Verwendung von Multispektralkammern erlaubt das gleichzeitige Aufnehmen von deckungsgleichen Gebieten mit verschiedenen Filmen und Filtervorsätzen. Dabei kann bei entsprechender Filterwahl das sichtbare und z. T. auch das nicht sichtbare Spektrum unterteilt werden, um Bilder in verschiedenen Wellenlängenbereichen aufzunehmen. Anstatt eines einzigen Farb- oder Falschfarbenfilms erhält man auf diese Weise Schwarzweissfilme, die sich in Grauton und Dichte je nach der Intensität der Reflexion innerhalb der einzelnen Spektralbereiche unterscheiden. Soll ein Farbbild erstellt werden, kann dies durch Überlagerung der einzelnen Aufnahmen in transparenter Filmpositivform und der Zuordnung von Farben erzielt werden. Da der Informationsgewinn der Multispektralphotographie gegenüber der Farbphotographie aber bescheiden ist, und sich mit Abtastsystemen Multispektraldaten gewinnen lassen, die in radiometrischer Hinsicht genauer sind und sich direkt digital weiterverarbeiten lassen, hat die flugzeuggestützte Multispektralphotographie nur begrenzte Bedeutung erlangt.

Multispektralscanner

Engl. multispectral scanner, franz. scanneur multi spectral; opto-mechanischer Scanner, der Daten gleichzeitig in einzelnen Spektralkanälen aufnehmen kann. Die ankommende Strahlung wird mit technischen Mitteln (Prismen, Gitter, dichroitische Spiegel) getrennt und Detektoren zugeleitet. Auf diese Weise können Daten in den Bereichen nahes UV, sichtbares Licht, reflektiertes IR und thermales IR erfasst werden.

multitemporal

Bezeichnung für Daten, die dieselbe Region zu verschiedenen Zeitpunkten darstellen. Bei der Methode der multitemporalen Auswertung von SAR-Daten werden dabei drei Bilder unterschiedlicher Zeitpunkte zu einem Farbkomposit kombiniert, indem den Grundfarben rot, grün und blau jeweils einer der Zeitpunkte zugeordnet wird. Die entstehenden Farben stellen die zeitlichen Veränderungen (wie z.B. Wachstum eines Weizenfeldes) dar; grau bedeutet dagegen, dass sich zwischen den einzelnen Bildern nichts verändert hat. Multitemporale Bilder erlauben damit eine Aussage über Veränderungen der beobachteten Objekte (change detection).

Sylt - multitemporal Für die Erstellung dieser Aufnahme wurden drei Bilder von TerraSAR-X übereinander gelegt. Die einzelnen Datensätze wurden am 22., 24. und 27. Oktober 2007 aufgenommen. Alle Gebiete, in denen zwischen den Aufnahmezeitpunkten Veränderungen stattfanden erscheinen in Blau und Grün - insbesondere die durch die Gezeiten beeinflussten Gebiete des Wattenmeeres. Hier verändert sich durch den Wechsel zwischen Ebbe und Flut der Wasserstand von Aufnahme zu Aufnahme. Die Landflächen erscheinen auf Grund der relativ geringen Veränderungen innerhalb der fünf Tage in Grau- und Brauntönen. Quelle: DLR

multitemporale Aufnahme

Engl. multitemporal data acquisition, franz. acquisition des données multi temporales; nach DIN 18716 die "Aufnahme von Bildern desselben Gebietes durch einen Sensor zu verschiedenen Zeiten".

multitemporale Bildverarbeitung

Verarbeitung von zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommenen Bildern, die auf diese temporalen Unterschiede der Daten abzielt. Dabei sollen Veränderungen der Objekte erkannt werden, eine Aufgabe, für die die Bezeichnung Change Detection üblich geworden ist. In jedem Fall ist dabei eine genaue geometrische Übereinstimmung der Daten vorauszusetzen, da durch geometrische Restfehler scheinbare Veränderungen vorgetäuscht werden. Über multitemporale Bildverarbeitung können beispielsweise Änderungen der Landnutzung, Rodungsflächen, Überschwemmungsgebiete, Erdkrustenbewegungen usw. dargestellt werden.

multitemporale Klassifizierung

Klassifizierung von Fernerkundungsdaten mehrerer Aufnahmezeitpunkte. Vielfach sind mithilfe einer einzelnen Aufnahme nicht sämtliche wünschenswerten Klassifizierungsergebnisse erreichbar. Dies führt dazu, dass häufig Aufnahmen des gleichen Gebietes, aber von unterschiedlichen Aufnahmezeitpunkten ausgewertet werden. Gerade bei Klassifizierungen von Landnutzungs- oder Vegetationstypen sind die Darstellungen der verschiedenen phänologischen Aspekte mit den daraus resultierenden spektralen Reflexionsunterschieden hilfreich.

In Abhängigkeit vom Untersuchungsgegenstand kann der zu betrachtende Zeitraum sehr unterschiedlich sein. So weichen die Aufnahmezeitpunkte bei Vegetationsuntersuchungen oft nur um wenige Wochen oder Monate ab, wodurch einerseits Verbesserungen der Vegetationsdifferenzierung zu erreichen sind und andererseits die Entwicklung der Vegetation in einer Wachstumsperiode dokumentiert werden kann. Dagegen können sich die Beobachtungszeiträume aber auch über mehrere Jahre erstrecken, wie dies beispielsweise bei den Fragen der Schnee- und Eisflächenentwicklung im Rahmen der Gletscherforschung notwendig ist.

Muster

Engl. pattern, franz. dessin; nach DIN 18716 die "strukturierte Verteilung von Merkmalen, Texturen, Objekten oder anderen Elementen in einem Bild".

Mustererkennung

Engl. pattern recognition, franz. reconnaissance du dessin, reconnaissance de formes; Verfahren zur Identifizierung und automatischen Einordnung von Objekten aufgrund der gemessenen Signale ihrer Merkmale. In der statistischen Mustererkennung werden mehrdimensionale Merkmalsvektoren benutzt. In der syntaktischen Mustererkennung haben die Merkmale die Form von Sätzen einer Sprache in Phrasenstrukturgrammatik. Die strukturelle Mustererkennung beschreibt ein Objekt durch seine Teile und deren Beziehungen zueinander sowie ihre Eigenschaften.

Der Mustererkennung besitzt in der Bildverarbeitung eine große Bedeutung, die motiviert wird vom dem Wunsch, das sehr komplexe optische Wahrnehmungsvermögen des Menschen mit Hilfe von Digitalrechnern nachzuahmen. Der Mensch ist in der Lage, aus der ungeheuren Datenflut, die das Auge dem Gehirn liefert, die für ihn wichtigen Informationen zu extrahieren und auch so zu speichern, dass ein Wiedererkennungsprozess möglich ist.

Überall auf der Erde haben sich landwirtschaftliche Praktiken entwickelt als Funktion von Topographie, Bodentyp, Nutzpflanzentyp, jährlichem Niederschlag und Tradition. Die geometrische Gestalt eines mit Nutzpflanzen bestandenen Feldes hilft manchmal die jeweils angebaute Frucht zu bestimmen. Aber die Flurformen variieren oft in Teilräumen großer Länder wie den USA und in verschiedenen Teilen der Welt. Durch Fernerkundung ist es möglich, die gesamte landwirtschaftliche Nutzfläche und die Anteile bezogen auf einzelne Nutzpflanzen jederzeit und in globalem Maßstab zu bestimmen.

Die folgende Darstellung enthält Beispiele aus verschiedensten Agrarlandschaften:

Mustererkennung am Beispiel von Ackerflächen aus verschiedenen Agrarräumen In Minnesota (oben links) reflektiert das regelmäßige Gittermuster die Landvermessung des frühen 19. Jahrhunderts; die Größe der Felder ist eine Funktion der Mechanisierung, und die diktiert eine gewisse Effizienz. In Kansas (oben Mitte) ist die Karussellbewässerung verantwortlich für die Flurform. In NW-Deutschland (oben rechts), ist die geringe Größe und die regellose Verteilung der Felder ein Überbleibsel aus dem Mittelalter. Nahe dem bolivianischen Santa Cruz (unten links), sind die Felder in Radial- oder Tortenform Teil einer Siedlungsform; im Zentrum jeder Einheit liegt eine kleine Siedlung. Außerhalb von Bangkok, Thailand (unten Mitte), erkennt man schmale rechteckige Reisfelder, die durch ein ausdehntes Netz von Kanälen gespeist werden, welches hunderte von Jahren alt ist. Und in den Cerrado in Südbrasilien (unten rechts), führten geringe Bodenpreise und ebenes Terrain zu riesigen Farmbetrieben und großen Parzellen. Jedes ASTER-Teilbild misst eine Fläche von 10,5 x 12 km. Quellen: NASA

MW

Akronym für Microwave bzw. Mikrowelle, Bezeichnung für den Bereich des elektromagnetischen Spektrums von ~0,1 cm - ~100 cm.

MWIR

Engl. Akronym für Medium Wave Infra-Red dt. mittelwelliges Infrarot, Bezeichnung für den Wellenlängenbereich des elektromagnetischen Spektrums zwischen ~3,0 µm und ~6,0 µm; siehe Infrarotstrahlung (IR)

MWR

Engl. Akronym für Microwave Radiometer; passiver Mikrowellen-Sensor auf ENVISAT zur Messung des atmosphärischen Wasserdampfgehaltes und des Flüssigwassergehalts von Wolken in den Frequenzen 23.8 GHz und 36.5 GHz. Die Daten dienen der Korrektur des Radaraltimetersignals. Daneben dienen die MWR-Messungen der Bestimmung der Oberflächenabstrahlung und der Bestimmung der Bodenfeuchte, ferner für Untersuchungen des Energiehaushalts der Erdoberfläche und für die Charakterisierung von Eis.

Myriade

Gemeinsam von CNES und Astrium seit 1998 entwickelte Mehrzweck-Mikrosatellitenplattform in kubischer Form (Kantenlänge 60 cm, Gewicht zwischen 100 und 150 kg). Die Bezeichnung wird auch für eine auf dieser Plattform aufbauende Kleinsatellitenserie der CNES verwendet.

Die Herausforderung bei der Entwicklung bestand darin, der Space Community einen Zugang zum Weltall zu verschaffen, der sich durch rasche Umsetzung einer geplanten Mission bei niederen Kosten auszeichnet. Die Entwicklung der Plattform zielte vor allem auf wissenschaftliche Nutzungen, aber auch auf Technologiemissionen und Demonstrationsprojekte.

Die erste Mission ist DEMETER (2004) gefolgt von PARASOL (2004), PICARD (2010), MICROSCOPE (2015) und TARANIS (2016). Daneben gibt es drei weitere Missionen, die vom französischen Wehrbeschaffungsamt finanziert wurden: die aus 4 Satelliten bestehen ESSAIM-Konstellation, zwei Testsatelliten namens SPIRALE und die aus vier Satelliten bestehen Demonstrationsmission ELISA.

Schließlich wurde die Plattform noch für vier industrielle Auftragsmissionen verwendet: ALSAT 2A, ALSAT 2B (Algerien ), SSOT (Chile) und Vn RedSat (Vietnam).

Myriade Die Plattform besteht aus einer Reihe von funktionalen Elementen, die sich unabhängig voneinander entwickeln können. Eine solche Plattform wurde sowohl für den ersten Mikrosatelliten der Serie DEMETER als auch für PARASOL verwendet. Da der atmosphärische Luftwiderstand die Pointing Performance insbesondere unterhalb von 600 km verändert und die Strahlung die Lebensdauer typischerweise über 1000 km begrenzt, ist die Plattform für den Betrieb im niedrigen Orbit von 600 km bis 1000 km und für eine typische 2-Jahres-Mission ausgelegt. Die Bahnneigung deckt den Bereich von 20 bis 98° ab. Eine Ausdehnung auf geringere Neigungen sowie der Einsatz auf der geostationären Transferbahn (GTO) werden derzeit untersucht. Quelle: CNES

Weitere Informationen:

• Myriade (CNES)
• Myriade - CNES Microsatellite Program (eoPortal Directory)