Lexikon der Fernerkundung

VABENE++

Projekt des DLR zum Verkehrsmanagement bei Großereignissen und Katastrophen. Ereignisse, seien es Großveranstaltungen, Großschadenslagen oder Katastrophensituationen, gefährden die Funktionsfähigkeit des Verkehrssystems. Gleichzeitig kommt dem Verkehrssystem während und nach diesen Ereignissen eine wesentliche Rolle zu: Einsatzkräfte nutzen die Verkehrsinfrastruktur, um Transport und Einsatzlogistik zu gewährleisten. Ebenso gilt es, die Mobilität der Bevölkerung so weit wie möglich aufrecht zu erhalten.
Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) und Verkehrsbehörden müssen als verantwortliche Akteure Maßnahmen ergreifen, um einerseits diese Ereignisse zu bewältigen und andererseits eine Grundmobilität zu gewährleisten. Hierzu existiert in Deutschland allerdings kein übergreifendes institutionalisiertes Verkehrsmanagement, so dass ein Austausch von Informationen und eine Abstimmung von Maßnahmen erforderlich sind.

In dem Projekt werden leistungsfähige Unterstützungswerkzeuge für Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) und Verkehrsbehörden für den Umgang mit Katastrophen und Großveranstaltungen entwickelt. Das Ziel ist, sowohl die notwendige Rettungslogistik als auch die umliegenden Verkehrsströme selbst unter extremen Bedingungen effizient zu leiten und somit Einsatzkräfte schnell an ihren Einsatzort zu bringen. Wissenschaftler verschiedener DLR-Institute arbeiten in diesem Forschungsprojekt zusammen und werden durch die Flugbetriebe des DLR unterstützt. Des Weiteren beteiligen sich der Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung der TU München und das Institut für Geoinformatik und Fernerkundung der Universität Osnabrück an VABENE++.

Die Forschungsschwerpunkte liegen dabei u.a. in den Bereichen Simulation und großflächige Verkehrsmodellierung, luftgestütztes Verkehrsmonitoring, verkehrliche Risikobewertung, Datenfusion/Datenmanagement sowie der Weiterentwicklung von Webtechnologien im GIS-Umfeld.

Folgende Erfassungssysteme kommen zum Einsatz:

  • Optische luftgestützte Systeme
    - 3K Kamerasystem
    - 4K Kamerasystem
    - Micro Aerial Vehicles (MAVs)
  • Luftgestütztes Radarsystem
  • Bodengebundene Sensoren
    - Induktionsschleifen
    - Überkopfsensoren (z.B. in Schilderbrücken)
    - Floating Car Data - FCD (z.B. von Taxiflotten)

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Validierung

Engl. validation, franz. validation; syn. Validation, nach DIN 18716 die "Bewertung von Ergebnissen einschließlich der verwendeten Algorithmen".
Beispielsweise müssen die Messergebnisse von Satellitensensoren immer wieder zur Qualitätssicherung und Verifizierung durch den Vergleich mit Messergebnissen anderer Methoden überprüft werden. Hierzu werden z.B. bei der Satellitenmeteorologie Werte der gleichen Größe verwendet, ermittelt zur gleichen Zeit und am gleichen Ort. Naheliegend ist es, in-situ-Messungen vom Boden oder von Flugzeugen aus zum Validieren zu nutzen.

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Vega

Ital. Akronym für Vettore Europeo di Generazione Avanzata („fortgeschrittene Generation einer europäischen Trägerrakete“); neu entwickelte, relativ kleine Trägerrakete von ESA, ASI und CNES zum Transport von Satelliten für Zwecke der Wissenschaft und Erdbeobachtung.
Die Leistung der vierstufigen Vega ergänzt die des Schwerlastträgers Ariane 5 und der mittelgroßen Sojus. Sie wurde für eine ganze Reihe von Missionen und Nutzlastkonfigurationen entworfen, so dass man sich gute Chancen am Markt erhofft. Die Konfigurationen reichen von einem einzigen Satelliten bis hin zu einem Haupt- und sechs Mikrosatelliten. Je nach Art und Höhe der vom Kunden gewünschten Umlaufbahn kann die Vega Nutzlasten mit einer Masse zwischen 300 Kilogramm und 2.500 Kilogramm ins All bringen. Als Eckwert gilt die Beförderung einer Masse von 1.500 Kilogramm in eine polare Umlaufbahn in 700 Kilometern Höhe.
An Vega sind insgesamt sieben Nationen beteiligt: Italien (65 %), Frankreich (12,43 %), Belgien (5,63 %), Spanien (5 %), die Niederlande (NIVR, 3,5 %), die Schweiz (EKWF, 1,34 %) und Schweden (0,8 %). Deutschland war bei der Entwicklung nicht beteiligt, da das DLR keinen Markt für einen neuen Träger sah und auf die verfügbaren russischen Träger verwies. Nachdem deren Startpreise stark angestiegen sind, wurde vor dem Jungfernflug angekündigt, sich bei einer Weiterentwicklung zu beteiligen.
Der erste Start wurde am 13. Februar 2012 in Kourou erfolgreich absolviert. Die Nutzlast bestand aus dem 390 kg schweren LARES Satelliten sowie acht Kleinstsatelliten (12,5 kg und 7 mal etwa 1 kg) von insgesamt sechs europäischen Nationen.
Auch der zweite Start am 7. Mai 2013 verlief erfolgreich. Dabei wurden zwei Erdbeobachtungssatelliten, der ESA-Satellit PROBA‑V und der vietnamesische Satellit VNREDSat‑1A, auf unterschiedlichen Bahnen ausgesetzt, womit die Vielseitigkeit des Trägers unter Beweis gestellt wurde. Ebenfalls ins All befördert wurde Estlands erster Satellit, der Technologiedemonstrator ESTCube‑1.

Vega02_lres The VEGA Launcher

vega12_1_lres

Die Hauptaufgabe von VEGA ist es, Nutzlasten im Gewicht von 600 kg bis 2.500 kg auf eine niedrige polare Umlaufbahn in Höhen zwischen 300 und 1.500 km zu bringen.
Mit einem Startgewicht von ca. 136 Tonnen (ohne Nutzlast) und einer Länge von ca. 30 Metern gehört VEGA zur Klasse der kleineren Startraketen. Seine ersten drei Stufen haben einen Festtreibstoff (P80, Zefiro 23 und Zefiro 9), die vierte mit der Nutzlast arbeit mit Flüssigtreibstoff.
Neben einer maximalen Nutzlast von 2,5 t trägt Vega bis zu 122 t gefährlicher Substanzen, insbesondere Festtreibstoff.

Links: Vega auf der Startplattform

Rechts: Um die VEGA-Startplattform herum wurden vier große Türme errichtet, um die Rakete gegenüber Blitzeinschlägen abzuschirmen.

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Quellen: ESA / Arianespace
 

Weitere Informationen:

VEGETATION

Bezeichnung für ein Programm mehrerer europäischer Raumfahrtagenturen zum Monitoring der Vegetationsbedeckung im täglichen Rhythmus auf regionaler und globaler Ebene sowie für ein diesbezügliches kleines Modul Bord des Satelliten Spot-4. Végétation arbeitet im optischen Bereich mit 4 Kanälen. Das Modul beobachtet die Erde mit zwei 250 km breiten Streifen und einer Auflösung von ca 1 km, wobei eine tägliche Abdeckung der Erdoberfläche gewährleistet ist. Végétation ist fähig, Tag für Tag den Zustand und die Entwicklung von Wäldern und vor allem Kulturpflanzen zu verfolgen und sehr präzise Prognosen für die Ernten, insbesondere die Getreideernten zu erstellen.

Weitere Informationen:

Vegetation Canopy Lidar (VCL)

Abgesagte Satellitenmission der NASA und der University of Maryland zur Darstellung der dreidimensionalen Struktur der Wälder der Erde mit Hilfe aktiver laserinduzierter Beobachtung (Lidar). Im lokalen und regionalen Maßstab sollte VCL neue Messungen über das Alter und den Zustand von Waldökosystemen liefern. In globalem Maßstab sollten VCL-Karten eine Inventur der Waldbiomasse und neue Messungen der Textur der Landbeckung liefern. Die Bestimmung der Landbedeckung dient der Modellbildung, des Monitorings und der Entwicklungsprognose terrestrischer Ökosysteme, ebenso wie der Klimamodellierung und -vorhersage. Ein weiteres Ziel war die Gewinnung von globalen Referenzhöhendaten.
Die Mission wurde nicht realisiert.

Vegetation Canopy Lidar Vegetation Canopy Lidar

The VCL mission experienced implementation difficulties such that it was necessary for NASA to postpone indefinitely further phases of project execution.



Quelle: NASA (R.o.)
 
Vegetation Health Index (VHI)

Dieser von der NOAA entwickelte Index ist ein Gradmesser der Vegetationsgesundheit basierend auf der Kombination der Grünintensität der Vegetationsdecke (NDVI) und der Temperatur (Brightness Temperature, BT).

NOAA verwendet die Bezeichnung VHI gleichzeitig als Oberbegriff für eine Gruppe verwandter Indices zur Vegetationsgesundheit. Sie sind alle aus den Strahlungswerten abgeleitet, die vom Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) an Bord der Satelliten NOAA-7, 9, 11, 14, 16 and 18 ermittelt wurden. Die Daten (1981-Gegenwart) haben eine räumliche Auflösung von 4 km und sie stellen ein Komposit aus den Werten von jeweils 7 Tagen dar ( zeitliche Auflösung ).

Die VHI können als Proxydaten dienen zum Monitoring von Vegetationsgesundheit, Dürren, Feuchtigkeit, Temperaturverhältnissen, Feuerrisiko, Grünintensität der Vegetationsdecke, Blattflächenindex, Beginn/Ende der Vegetationsperiode, Produktivität von Ackerfrüchten und Grünland, ENSO-bezogene Telekonnexionen, Desertifikation, mückenübertragene Krankheiten, invasive Arten, ökologische Resourcen, Landdegradation usw.

Daten sind zusammen mit anderen Index-Typen nach Zeit und Region auf der entsprechenden NOAA / NESDIS-Seite abrufbar.

Vegetationsgesundheitsindex für Europa Vegetationsgesundheitsindex für Europa Vegetationsgesundheitsindex
für Europa in der gleichen Kalenderwoche zweier aufeinanderfolgender Jahre

Vegetation Health index (VHI) Global, 4 km, 7-day composite, validated. VHI=a *VCI + (1- a )*TCI, where a is a coefficient determining contribution of the two indices. VHI is a proxy characterizing vegetation health or a combine estimation of moisture and thermal conditions.VH (VHI, VCI, TCI) is used often to estimate crop condition and anticipated yield. If the indices are below 40 indicating different level of vegetation stress, losses of crop and pasture production might be expected; if the indices above 60 (favorable condition) plentiful production might be expected. VH (VHI, VCI, TCI) is very useful for an advanced prediction of crop losses.
Quelle: NOAA NESDIS Star

 

Weitere Informationen: Monitoring Vegetation Condition from NOAA Operational Polar-Orbiting Satellites (F. Kogan, NOAA / NESDIS)

Vegetationsindex (VI)

Die Reduktion von Multispektralmessungen auf einen einzelnen Wert zur Vorhersage und Bewertung von Merkmalen der Pflanzendecke. Beispiele solcher Merkmale sind Blattfläche, Gesamtbiomasse, frische und trockene Biomasse, Chlorophyllgehalt, Pflanzenhöhe, Getreide- oder Futterertrag, Pflanzenstress. Die dazu entwickelten Verfahren beruhen darauf, dass lebende Vegetation im roten Spektralbereich (0,6 bis 0,7 µm) Licht stark absorbiert, während sie im nahen Infrarot-Bereich (0,7 bis 1,1 µm) stark reflektiert. Das heißt Vegetationsindizes machen sich den starken Anstieg des Reflexionsgrades photosyntheseaktiver Vegetation vom roten zum nah-infraroten Bereich zunutze. Chlorophyll reflektiert im nahen Infrarot ungefähr sechsmal stärker als im sichtbaren Spektrum.
Aus diesem Grunde können Verhältniswerte als Vegetationsindizes dienen.

Vegetationsindex in Abhängigkeit von der Niederschlagsmenge Vegetationsindex in Abhängigkeit von der Niederschlagsmenge
für zwei australische Stationen


Quelle: CSIRO (R.o.)
 

Seit den 1970er Jahren sind verschiedene Rechenverfahren zur Bestimmung des Vegetationsanteils entwickelt worden. Den einfachsten Typ von Vegetationsindex (VI) erhält man, indem man die Reflexion aus dem nahen Infrarot-Band (NIR) durch die Reflexion (R) aus dem roten sichtbaren Band dividiert:

Der Quotient ist größer je umfangreicher die gesunde grüne Vegetation ist. Die erklärt sich daraus, dass Vegetation stärker im NIR reflektiert als im roten sichtbaren Bereich. Im sichtbaren Teil des elektromagnetischen Spektrums reflektieren grüne Pflanzen nur sehr gering, was durch die hohe Absorption innerhalb der Blätter zu erklären ist. Im Spektralbereich um 0,7 mm, am Übergang zum nahen Infrarot, ist eine sehr starke Zunahme der reflektierten Strahlung zu verzeichnen. Im gesamten Infrarotbereich liegt der Reflexionsanteil zwischen 40 und 50%. Die Absorption in diesem Wellenlängenbereich durch die Blätter beträgt weniger als 10%. Der Rest der Strahlung wird transmittiert. Absorption und Brechung sind abhängig von den Zellstrukturen der Pflanzen. Die beschriebene Reflexions-charakteristik unterliegt weiterhin der Phänologie, dem Alter der Pflanzen und ihrem Vitalitätszustand. Aus letzterem können Ursachen für Veränderungen von Pigment- und Wassergehalt sowie zur Zellstruktur einer Pflanze abgeleitet werden.
Neben diesen, das einzelne Blatt beeinflussenden Faktoren sind noch folgende Größen von Bedeutung:

  • Blattflächenindex
  • prozentuale Bodenbedeckung
  • Geometrie der Vegetationsdecke
  • Zusammensetzung der Vegetationsdecke (Blätter, Stengel, Äste, Stämme, etc.) und Reflexionseigenschaften der einzelnen Komponenten
  • Eigenschaften des Hintergrundes (Reflexionsverhalten des Bodens, Bedeckung mit Blattstreu, etc.)
  • Sonnenhöhe und Sonnenazimut
  • Blickwinkel und Azimut des Sensors

Andere Indizes bilden eine Differenz und/oder einen Quotienten aus den Reflexionswerten der Kanäle für sichtbares Rot und nahes Infrarot (z.B. NDVI). Die Berechnung der Quotienten erfolgt, um den Einfluß des unterliegenden Bodens auf die Gesamtreflexion zu minimieren. Es wird davon ausgegangen, daß die Reflexion des Bodens relativ gleichmäßig vom sichtbaren Bereich zum nahen Infrarot ansteigt. Ein Quotient bleibt daher von Unterschieden des Bodentyps oder der Bodenfeuchte relativ unbeeinflußt, so daß der Anteil an Vegetation die entscheidende Größe bleibt. Der Wert der Indizes nimmt mit steigendem Vegetationsanteil zu.

Vektor

Bezeichnung für die direkte Verbindung zwischen zwei Punkten, angegeben durch die Koordinatensätze der beiden Punkte oder ein Punkt in einem Vektorraum, der durch einen Koordinatensatz oder Richtung und Abstand bezogen auf den Ursprung eines Koordinatensystems definiert ist.

Vektordaten

Datenart eines speziellen Datenmodells zur Verwaltung von Geometriedaten, dem Vektordatenmodell. Im Vektordatenmodell wird der Lagebezug über Koordinatenangaben aufgezeichnet. Ein Punkt wird über eine x-, eine y- und gegebenenfalls über eine z-Koordinate (Rechtswert, Hochwert, Höhe) genau beschrieben. Eine Linie kann man mit zwei oder mehr solcher Tupel oder Tripel und eine Fläche durch eine geschlossene Linie wiedergeben. Attribute sind verbunden mit dem Objekt (im Gegensatz zu einer Rasterdatenstruktur, die Attribute mit einer Rasterzelle verbindet). Z.B. "weiß" eine Linie nach der Eingabe entsprechender Sachdaten, dass sie eine Wasserleitung mit dem Durchmesser 150 mm aus Grauguss ist, verlegt im Jahr 1998. Darüber hinaus kann sie mit anderen Leitungen oder Schiebern, Ventilen usw. topologisch verknüpft sein.
Zur Bildung von Flächennetzen (z.B. Liegenschafts- und Grünflächenkataster, Bebauungsplan, Flächennutzungsplan, Realnutzungskartie-rungen) sind Vektordaten unabdingbar. Denn nur durch geschlossene Linienzüge (Polygone) können Flächenobjekte gebildet werden, denen Sachdaten und Topologien (Nachbarschaftsbeziehungen) gegeben werden können.

Weitere Informationen: Vektordaten - Topographische Geobasisdaten Deutschland (BKG)

Vektordatenmodell

Eine Abstraktion der realen Welt, in der räumliche Elemente repräsentiert werden in Form von Punkten, Linien und Polygonen. Diese sind geographisch referenziert bezüglich eines Koordinatensystems.

Im Vektormodell wird die Geometrie eines Geoobjektes durch Koordinaten auf der Basis eines eindeutigen räumlichen Bezugssystems angegeben (Lagekoordinaten in einem metrischen Bezugskoordinatensystem). Die Koordinaten kennzeichnen Einzelpunkte sowie Anfangs- und Endpunkte von gerichteten Strecken, d.h. von Vektoren. Auch die Einzelpunkte sind als Vektoren zu verstehen, deren Anfangspunkt im Ursprung des Koordinatensystems liegt. Bei Darstellung von Geoobjekten in diesem sog. Vektormodell werden letztlich nur Punkte erfasst! Die gesamte geometrische Information basiert auf Vektoren bzw. Koordinatenangaben in einem (kartesischen) Koordinatensystem. Linien- und flächenhafte Strukturen müssen aus Punkten bzw. Vektoren aufgebaut werden. Hierdurch werden sämtliche Geometrien diskretisiert. Ein Linienzug besteht im Vektormodell aus einer Folge von gerichteten Strecken (d.h. von Vektoren). Dabei werden Linienbögen durch eine Folge von geraden Linienstücken angenähert. Flächen werden im Vektormodell durch die sie begrenzenden Linien beschrieben.

Bei einem Vergleich von Vektor· und Rasterdatenmodell zeigen sich keine eindeutigen Vor- und Nachteile. Grundsätzlich können Fragestellungen sowohl mit dem Vektor- als auch mit dem Rastermodell bearbeitet werden. Die beiden Modelle stehen sich nicht konträr gegenüber, vielmehr werden Vektor- und Rastermodell gleichermaßen benötigt.

Gegenüberstellung von Vektor- und Rastermodell (nach de Lange 2013)
  Vektormodell Rastermodell
Vorteile
  • hohe geometrische Genauigkeit
  • eindeutige Objektbeschreibung
  • geringe Datenmengen
  • größere Ähnlichkeit der graphischen Präsentation mit traditionellen Karten
  • einfache Datenstrukturen
  • geringer Aufwand bei Erfassung der Geometrie und Topologie
  • kompatibel mit Fernerkundungs- und Scannerdaten
  • einfaches Überlagern und Verschneiden von Geoobjekten
  • einfache logische und algebraische Operationen
Nachteile
  • komplexere Datenstrukturen
  • aufwendige Erfasung von Geometrie und Topologie
  • aufwendige und rechenintensive logische und algebraische Operationen (u.a. Überlagerung und Verschneidung)
  • parallele geometrische und topologische Beschreibung der Geoobjekte
  • keine Form- und Lagetreue der Geoobjekte
  • höherer Speicheraufwand
  • kleine Pixelgröße mit explodierenden Datenmengen für höhere Genauigkeitsanforderungen
  • weniger zufriedenstellende graphische Präsentation (unabhängig von der Pixelgröße)
  • aufwendige Koordinatentransformationen

Das Vektormodell eignet sich aufgrund der höheren Genauigkeit und Eindeutigkeit für das Vermessungs- und Katasterwesen bzw. in der Infrastrukturplanung sowie generell für großmaßstäbige Untersuchungen. Gerade in der Umweltplanung sind Geoinformationssysteme (auf Vektorbasis) inzwischen Standardwerkzeuge geworden (z.B. Altlasten- oder Biotopkataster).

Demgegenüber ist das Rastermodell zum Standard für kleinmaßstäbige Anwendungen und für großräumige Überblicke sowie für Anwendungen der digitalen Bildverarbeitung geworden, was sich aufgrund der Datenbasis in Form von Rasterdaten beinahe zwangsläufig ergibt. Das Rastermodell ist ferner besonders für Probleme geeignet, die die Modellierung von räumlichen Ausbreitungsprozessen betreffen. Wichtige Anwendungsgebiete sind z.B. die Modellierung von Emissionen von punktförmigen Emittenten (Punktquellen wie Schornsteine) oder die Modellierung von Wasserabflüssen (auf einer Oberfläche), die Darstellung und Berechnung von Erosionserscheinungen oder die Ausbreitungsmodellierung von Umweltgiften im Boden oder Wasser. Aufgrund einer einheitlichen Raumbezugsbasis und leicht zu handhabender Nachbarschaftsbeziehungen lassen sich Ausbreitungsrechnungen leichter durchführen, bei denen sich ein Wert für eine Rasterzelle aus den Werten der Nachbarzellen errechnet. Eine Bewertung der beiden Modellvarianten ist somit nur vor dem Hintergrund des jeweiligen Einsatzbereiches zu sehen.

Vektorgrafik

Die älteste Form der Computergraphik. Ihre Grundprimitive sind der Punkt, die Linie und die Fläche, die durch Koordinaten beschrieben und um ihre graphische Darstellungsform ergänzt werden.
Vektordaten werden häufig verwendet, um Analysen mit diskreten (diskontinuierlichen) Objekten, wie z.B. Straßen, Gebäuden und Grundstücken, durchzuführen. Objektgrenzen und Verläufe lassen sich mit hoher Präzision darstellen. Flächen und Längen lassen sich sehr genau berechnen.

Rasterdaten Rasterdaten Vektordaten Vektordaten Flurkarte als Vektorgrafik Flurkarte als Vektorgrafik Quellen (links und Mitte):
GIS-Tutor (R.o.)

Quelle (rechts):
Geoinformatik-Service, Uni Rostock
Venus Express

Von der ESA bei der Fa. Astrium in Auftrag gegebene Raumsonde zur Erforschung der Atmosphäre der Venus. Die ESA nutzt dabei das Design des Mars Express. Am 9. November 2005 startete die 1.270 kg schwere Sonde mit einer Sojus-FG/Fregat-Rakete vom kasachischen Baikonur aus. Sie trat nach 153 Tagen in eine Umlaufbahn um den Nachbarplaneten ein. Venus Express ist Europas erste Sonde zu diesem Planeten und die erste, die eingehend dessen Atmosphäre untersucht. Die Sonde soll für ihre Datenaufnahme während 500 Erdtagen (entsprechend 2 Venustagen) die Venus auf einer elliptischen, polnahen Bahn umfliegen, auf der ihr Abstand zwischen 250 und 66.000 km schwankt. Mit einer Reihe von Messgeräten soll die Sonde beispielsweise die chemische Zusammensetzung und Windgeschwindigkeiten in der Venusatmosphäre messen.

Venus Express Treibhauseffekt auf Venus Links: Venus Express

(künstlerische Ansicht)

Quelle: ESA
Rechts: Treibhauseffekt auf Venus

Die Sonnenstrahlen durchdringen die wolkenreiche Venusatmosphäre und erwärmen die Oberfläche des Planeten. Wenn die Hitze von der Oberfläche aufsteigt, wird sie von der Wolkenschicht großenteils am Entweichen in das All gehindert: der Treibhauseffekt entsteht.

Quelle: ESA

Weitere Informationen:

Veränderungserkennung

Engl. change detection (siehe dort), syn. Veränderungsdetektion; in der Fernerkundung der Vergleich (z.B. mittels Bildkorrelation) von zu verschiedenen Zeiten aufgenommenen Bildern zur Aufdeckung von Veränderungen des Zustandes der Erdoberfläche. Dazu kann die Erfassung und nachfolgende Kartierung der Informationen sowohl visuell erfolgen (visuelle Bildinterpretation) als auch unter Zuhilfenahme von Verfahren der digitalen Bildverarbeitung.
Im Allgemeinen wird bei der fernerkundlichen Veränderungsdetektion Bezug genommen auf episodische und abrupte temporale Änderungen. Diese können beispielsweise ausgelöst sein durch Naturereignisse oder massive menschliche Eingriffe in die Struktur und Eigenschaft der Erdoberfläche, wie Kahlschläge, Brandrodung, Urbanisierung etc.
Wiederkehrende Veränderungen der Erdoberfläche wie zum Beispiel die phänologische Entwicklung von Pflanzenbeständen oder periodische Änderungen der Meeresoberflächentemperatur werden dagegen der fernerkundlichen Zeitreihenanalyse zugeordnet.

DLR-ZKI-DE-005-2013-deggendorf_lres

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Quelle: ZKI DLR (JPEG)
Deggendorf / Straubing
Hochwassersituation am 5. Juni 2013 - Betroffene Fläche (ZKI)


Die anhaltenden Regenfälle in zwischen dem 29. Mai und dem 6. Juni 2013 führten zu starken Überschwemmungen in weiten Teilen Deutschlands. Diese Niederschläge trafen auf Böden, die bereits von überdurchschnittlich hohen Frühjahrsniederschlägen mit Wasser gesättigt waren.
Der Hauptgrund für die Starkniederschläge zur Monatswende war eine ausgeprägte und ortsfeste Schleife des Jetstreams über Europa. Sie zwang zwei Tiefdrucksysteme, Nordeuropa zu umgehen und nach Mitteleuropa auszuweichen. Dadurch strömte feuchtigkeitsbeladene Luft aus dem Mittelmeerraum nach Mitteleuropa, wo sie auf kalte Luft aus dem Norden traf und zum Aufsteigen gezwungen wurde.
Im Landkreis Deggendorf breiteten sich die Wassermassen nach einem Dammbruch nahe der Ortschaft Winzer verstärkt aus.

Die in der Karte des Zentrums für satellitengestützte Kriseninformation dargestellten Wasserflächen wurden aus einer DMCii-Szene abgeleitet, die am 5. Juni 2013 um 11:19 aufgenommen wurde. RapidEye-Daten mit einer Auflösung von 20 m diesen als Hintergrundbild. In den Zoomboxen wird ein vergrößerter Ausschnitt im Luftbildvergleich dargestellt, Auflösung ca. 20 cm. Zum Hochwasserereignis Juni 2013 siehe:

 
Verifikation

Überprüfung von Fernerkundungsdaten durch Geländekontrolle oder durch Abgleich mit FE-Daten anderer Sensoren.

Verkürzung

Engl. foreshortening, franz. effet de rapprochement; in der Radartechnik die Erscheinung, dass zur Antenne hin geneigte Geländeflächen im Bild verkürzt wiedergegeben werden.

Vertikalsondierung der Atmosphäre

Die Messung von meteorologischen Parametern vom Boden bis in große Höhen der Atmosphäre. Hierfür stehen verschiedene Messgeräte und -verfahren zur Verfügung (z. B. Ballonaufstiege, RASS, LIDAR- und SODAR-Messungen, Radiometer). Ziel ist die Bestimmung des aktuellen meteorologischen Zustands der Erdatmosphäre.
Die vertikale Verteilung physikalisch messbarer Größen in der Atmosphäre kann nicht nur bodenbasiert, sondern auch von Flugzeugen oder Satelliten (z.B. TOVS) aus erfolgen.

Übliche Beispiele:

  • Wind-, Temperatur-und Wasserdampfprofile
  • Fest-und Flüssigwasserprofile in Wolken
  • Aerosol und Staub/ Partikelprofile
  • Ozonprofile

Typische Anwendungsbereiche sind Wettervorhersage, Flugverkehr oder Klima- und Wolkenforschung.

Weitere Informationen:

Verzerrung

Engl. distortion;

  1. die durch die kartographische Abbildung verursachten Längen-, Flächen- und Winkelabweichungen gegenüber dem Urbild.
  2. die Lageveränderung der Flächenelemente eines Bildes bei der Abbildung durch ein optisches System, wenn der Abbildungsmaßstab von der Lage der Flächenelemente abhängig ist.
VIIRS

Engl. Akronym für Visible Infrared Imaging Radiometer Suite; VIIRS ist ein scannendes Radiometer an Bord des Erdbeobachtungssatelliten Suomi NPP, das Bildinformationen im sichtbaren und infraroten Bereich aufnimmt und radiometrische Messungen der Landflächen, der Atmsophäre, der Kryosphäre und der Ozeane durchführt. Es erweitert und verbessert Messreihen, die bisher vom Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) und dem Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) durchgeführt wurden.
VIIRS-Daten enthalten Messungen zu den Eigenschaften von Wolken und Aerosol, zu Ozeanfarbe, Meeresoberflächentemperatur, Landoberflächentemperatur, Eisbewegung, Feuer und zur Erdalbedo. Klimatologen benutzen VIIRS-Daten um unser Verständnis vom Klimawandel zu verbessern.

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Quelle: NASA / Originalgröße bei: Flickr

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VIIRS Eastern Hemisphere Image - Behind the Scenes

Links: Wissenschaftler der NASA haben die zwei neuen 'Blue Marble'-Bilder aus Daten erzeugt, die von dem Instrument VIIRS an Bord des Satelliten Suomi NPP geliefert wurden.

Rechts: Als Reaktion auf viele Nachfragen haben die Wissenschaftler der NASA eine östliche Variante des überaus beliebten neuen 'Blue Marble' erstellt.
Zwar befindet sich der Satellit Suomi NPP in einer Höhe von 824 km, die Perspektive der neuen Erddarstellung hingegen simuliert eine Höhe von ca. 12.743 km. Norman Kuring von der NASA schaffte es, digital 'zurückzutreten' um ein größeres Gesamtbild zu erzielen. Dazu kombinierte er Daten von 6 verschiedenen Umläufen des Satelliten.
Der 'Betrachtungsstandpunkt' befindet sich auf 10 Grad S und 45 Grad Ost. Die vier vertikalen 'Dunst'-Streifen entstammen der Sonnenreflektion über den Ozeanen (sunglint), die VIIRS bei seinen Passagen mit aufgezeichnet hat.

 

Weitere Informationen:

Virtueller Globus

Engl. virtual globe, syn. dt. digitaler Globus; ein 3D Software-Modell zur Darstellung der Erde oder anderer Himmelskörper. Diese dreidimensionalen Modelle wurden erst Ende des 20. Jahrhunderts geschaffen, nachdem die grafischen Darstellungsmöglichkeiten auf dem Computer ausreichend leistungsfähig wurden. Ein virtueller Globus gibt dem Nutzer die Möglichkeit, sich frei in einer virtuellen Umgebung zu bewegen, jeden beliebigen Punkt darauf anzusteuern, den Blickwinkel zu ändern und über verschiedene Zoomlevel den Detailgrad zu verändern. Im Vergleich mit realen Globen haben virtuelle Globen den Vorteil, dass sie viele unterschiedliche Darstellungen der Erdoberfläche ermöglichen. So können geographische Eigenheiten hervorgehoben werden, von Menschen geschaffenen Merkmale oder abstrakte Darstellungen, wie beispielsweise die Bevölkerungsdichte oder Kennziffern der Wirtschaft.

Ein virtueller Globus ist ein exakter Abgleich der realen Welt mittels Satelliten-, Luft- und Bodenaufnahmen. Je nach Auflösung und Datenmenge sind die Bilder entweder direkt auf dem Rechner gespeichert (offline) oder sie sind auf externen Servern gespeichert (online) und werden über eine Software und Internetverbindung zu einem virtuellen Globus auf dem lokalen Computer zusammengesetzt.

Im Gegensatz zum traditionellen analogen Globus haben virtuelle Globen ein nahtloses, verzerrungsfreies Kartenbild. Sie können eine wesentlich höhere Auflösung der Kartendarstellung erreichen als konventionelle reale Globen. Sie sind wesentlich aktueller, sind interaktiv und skalierbar.

Virtuelle Globen können für Lern- oder für Navigationzwecke (mit GPS-Anbindung) verwendet werden. Ihr Softwaremodell variiert je nach Einsatzbereich beträchtlich. Wenn eine genaue visuelle Darstellung der Erdoberfläche im Vordergrund steht, werden sehr oft Satellitenaufnahmen von Servern hochgeladen und der Globus lässt sich nicht nur um die Erdachse rotieren, sondern auch zoomen und bei Bedarf kann der Horizont gekippt werden.

Sehr häufig wird mit solchen virtuellen Globen beabsichtigt, ein möglichst wirklichkeitsgetreues Abbild der Erde mit sehr hoher Auflösung zu zeigen. Oft gibt es zusätzlich noch die Möglichkeit zur vereinfachten Darstellung von Landesgrenzen, administrativen Grenzen, Straßen, bebauten Flächen und anderen von Menschenhand geschaffenen geographischen Merkmalen mittels graphischer Overlays, da diese auf fotografischen Darstellungen der Erde oft nicht gut oder gar nicht zu erkennen sind.

Einige Regierungen haben hinsichtlich der Verfügbarkeit von hochauflösenden Bildern der gesamten Erdoberfläche Sicherheitsbedenken, da so auch alle möglichen Details von geheimen oder gefährdeten Objekten öffentlich zugänglich werden, wie beispielsweise Flughäfen, Militäranlagen oder Atomkraftwerke.

Da immer mehr hochauflösende Satelliten- und Luftbilder frei und kostenlos verfügbar sind, werden viele der neueren Online-Globen zur Darstellung dieser Bilder benutzt.

Beispiele für virtuelle Globen sind:

  • NASA World Wind, USGS topographic maps and several satellite and aerial image datasets, the first popular virtual globe along with Google Earth. World Wind is open source software.
  • CitySurf Globe, fast adaptation and transfer secured data due to special data storage structure, dynamic spatial data editing on 3D client monitor, data stored in Oracle SDO or PostGIS, flexible authorization models for different user groups (LDAP and Active Directory support) also excellent quality and fast 2D map rendering.
  • Bing Maps 3D interface runs inside Internet Explorer and Firefox, and uses NASA Blue Marble: Next Generation.
  • Worldwide Telescope features an Earth mode with emphasis on data import/export, time-series support and a powerful Tour authoring environment.
  • SkylineGlobe, online 3D globe website connected by API to TerraExplorer client app. Streams ~10 terabytes imagery and elevation data collected from freely available satellite and aerial data. Web interface allows users to view and share native data sources, including SHP and KML files. Launched as a technology showcase by Skyline Software Systems, Inc. in 2006.
  • Google Earth, satellite & aerial photos dataset (including commercial DigitalGlobe images) with international road dataset, the first popular virtual globe along with NASA World Wind.
  • Marble, part of the KDE, with data provided by OpenStreetMap, as well as NASA Blue Marble: Next Generation and others. Marble is open source software.
  • ArcGIS Explorer a lightweight client for ArcGIS Server, supports WMS and many other GIS file formats.
  • EarthBrowser, a Adobe Flash/AIR-based virtual globe with real-time weather forecasts, earthquakes, volcanoes, and webcams.
  • Earth3D, a program that visualizes the Earth in a real-time 3D view. It uses data from NASA, USGS, the CIA and the city of Osnabrück. Earth3D is open source software.
  • NORC is a street view web service for Central and Eastern Europe.
  • MapJack is a map feature covering areas in Canada, France, Latvia, Macau, Malaysia, Puerto Rico, Singapore, Sweden, Thailand, and the United States.
  • Bhuvan is an India-specific virtual globe.
  • Geoforge Virtueller Globus: Stammen von NASA World Wind Virtuellen Globen. Es ist in Geoforge projekt integriert.
  • MacKiev's 3D Weather Globe & Atlas, eine Software mit 3D Ansichten, die auf Blue Marble Bildern basiert, mit einer Wolkendarstellung, die fast in Echzeit abläuft und Wettervorhersagen von CustomWeather, sowie Zeitzonen und Tag- und Nachtansichten.
  • National Geographic: Der große 3D-Globus
  • Diercke Globus Online
  • Haack Weltatlas-Online

Für eine aktuelle Information über virtuelle Globen empfiehlt sich ein Besuch auf der englischsprachigen Wikipedia.

VIS

Engl./franz. Abkürzung für visible, Bezeichnung für den sichtbaren Bereich des elektromagnetischen Spektrums, Wellenlängenbereich ~0,40µm - ~0,75µm

Visible/Infrared Spin Scan Radiometer (VISSR)

Multispektrales abbildendes System mit hoher Auflösung, das auf GOES-Satelliten (vor GOES-8) eingesetzt wurde. Ähnliche Systeme befinden sich auch in METEOSAT.

Vista

Die Vista Geowissenschaftliche Fernerkundung GmbH ist eine 1995 gegründete Firma zur Inwertsetzung von Fernerkundungsdaten insbesondere in den Bereichen Hydrologie und Landwirtschaft. Dazu gehören Verdunstungs- und Abflussmodellierungen, sowie die Berechnung von weiteren Wasserhaushaltskomponenten, GIS-unterstützte Landnutzungsklassifikationen und landwirtschaftliche Ertragsschätzung und Erntevorhersage.

Vista kooperiert eng mit dem Institut für Geographie der Universität München. Gefördert von der Bayerischen Regierung im Rahmen der „HighTech-Initiative Oberbayern“ beteiligt sich Vista am GTCO (Ground Truth Zentrum Oberbayern), das an der Universität angesiedelt ist. Ziel dieses Zentrums ist die Entwicklung von Fernerkundungsprodukten für die Landwirtschaft. Eine breitere Marktakzeptanz der Fernerkundung soll durch die Entwicklung neuer Produkte, Messgeräte und Auswerteverfahren erzielt werden. Dabei wird ein Schwerpunkt im Bereich Precision Farming liegen.

Vista unterstützt Fachbehörden und Forschungsinstitute im Wasser- und Umweltsektor durch die Analyse der möglichen Anwendung von Fernerkundungsmethoden zur Lösung bzw. Optimierung ihrer individuellen Aufgaben und Problemstellungen. Pilotstudien demonstrieren die vorgeschlagenen Lösungswege und helfen bei der Entwicklung anwendungsreifer Verfahren.
Um die Inhalte der Fernerkundungsdaten voll in Wert zu setzen und Information aus den Bilddaten zu gewinnen, sind Modellierungen und GIS-Anwendungen für Vista notwendige Werkzeuge.

Weitere Informationen:

visuelle Bildinterpretation

Engl. visual image interpretation; Bildinterpretation durch einen menschlichen Beobachter als hochkomplexer Prozess. Die Interpretations-ergebnisse bzgl. Vollständigkeit und Genauigkeit hängen von der Fähigkeit des Interpreten ab, den Bildinhalt bewusst oder unbewusst zu analysieren. Zur Analyse gehört die Identifikation verschiedener natürlicher oder künstlich geschaffener Objektziele, die aus Punkten, Linien oder Flächen bestehen.
Wenn wir die Objekte direkt von oben betrachten, bieten sie eine sehr ungewohnte Perspektive. Kombiniert mit einem von der Wirklichkeit stark verschiedenen Abbildungsmaßstab und dem Fehlen erkennbarer Einzelheiten kann dies selbst ein vertrautes Objekt schwer oder nicht erkennbar machen. Und schließlich sind wir es gewohnt, nur im sichtbaren Spektralbereich zu sehen, und die bildhafte Darstellung von Wellenlängen außerhalb dieses Fensters ist für uns schwieriger zu verarbeiten.
Bei der Interpretation können zwei Arbeitsstufen unterschieden werden:

  • Das Erkennen von Objekten wie Straßen, Felder etc., welches im wesentlichen auf Erfahrungen der Beobachter beruht.
  • Das eigentliche Interpretieren, bei dem aufgrund der erkannten Objekte Schlußfolgerungen gezogen werden. Hier steht das bewußte Kombinieren mit speziellen Vorkenntnissen im Vordergrund.

Folgende Elemente der Interpretation besitzen grundlegende Bedeutung in dem stark deduktiven Interpretationsprozess:

Form und Gestalt

Form und Gestalt (shape) - viele Landschaftselemente können mit guter Sicherheit allein aufgrund ihrer Form, ihrer Umrisse identifiziert werden. Dazu sollte die Objektform aus der Sicht von oben bekannt sein. Die Krone eines Laubbaumes z.B. sieht oft kreisförmig aus, die eines Nadelbaumes eher unregelmäßig. Künstlich geschaffene Objekte (Stadtstrukturen, Feldparzellen) sind meist an ihren (oft geraden) Formen identifizierbar. Ähnlich leicht erkennbar sind Sportstadien oder Felder mit Karusselbewässerung.

 
Größe

Größe (size) - Größen bzgl. Länge, Breite, Höhe von Objekten können wichtig zum Erkennen von Merkmalen sein. Sie sind eine Funktion des Maßstabs. Häufig kann die ungefähre Größe eines Objekts durch Vergleich mit vertrauten Merkmalen abgeschätzt werden.

 
Schatten

Schatten (shadow) - bei schräger Beleuchtung sind Schlagschatten für die Bildinterpretation sehr hilfreich. Ihre Formen bieten gewissermaßen 'Profile' von Objekten und enthalten Höheninformationen über Türme, große Gebäude usw. sowie Forminformationen aus nicht-vertikaler Sicht, wie z.B. die Gestalt einer Brücke. Vor allem bei Radarbildern sind Schatten wichtig für die Hervorhebung der Topographie. Andererseits können Schatten in ihrem Erstreckungsbereich die Interpretation erschweren oder unmöglich machen, da dort Zielobjekte schwerer oder gar nicht von der Umgebung unterscheidbar sind.

 
Helligkeit

Helligkeit und Farbe (tone and colour) - Helligkeitskontraste in SW-Bildern oder Helligkeit, Farbe und Sättigung in Farbbildern enthalten wichtige Schlüssel zur Objekterkennung. Helligkeitsunterschiede helfen auch bei der Unterscheidung der Elemente Form, Textur und Muster.
Es ist hervorzuheben, dass die Bildwiedergabe eines Objekts durch ein komplexes Zusammenspiel von Objekt-, Sensor- und Beleuchtungsparametern entsteht. Daher sind oft nicht die absoluten Werte sondern die Unterschiede in Ton und Farbe informativ. Von besonderer Wichtigkeit sind die Unterschiede zwischen Bildern im sichtbaren und im infraroten Spektralbereich.

 
Muster

Muster (pattern) - häufiges, meist regelmäßiges Auftreten einer Objektart im betrachteten Raum. So können aus Reihen von Gebäuden, regelmäßig geformten Äckern, Autobahnkreuzungen, Obstbaumpflanzungen usw. Informationen abgeleitet werden. In der Geologie dienen die Muster von Entwässerungsnetzen dazu, Rückschlüsse auf die vorliegende Tektonik oder Gesteinsbeschaffenheit zu gewinnen.

 
Textur

Textur (texture) - der visuelle Eindruck einer Oberflächenstruktur, welcher durch die Summe sich wiederholender kleiner Muster mit ihrer Anordnung und ihrem mehr oder weniger großen Hellikeitswechsel entsteht. Die Muster sind dabei zu klein, um einzeln erkannt zu werden. Die Texturwirkung hängt direkt vom Bildmaßstab ab.
Grobe Texturen haben abrupte Wechsel der Grautöne auf kleiner Fläche, wohingegen sanfte Texturen geringe Helligkeits-variationen aufweisen. Sanfte Texturen ergeben sich meist als Ergebnis gleichförmiger, glatter Oberflächen wie im Falle von Äckern, Grasflächen oder Asphalt. Ein Walddach mit seiner unregelmäßiger Struktur weist hingegen eine rauhe Textur auf. Bei Radarbildern ist die Textur eines der wichtigsten Elemente zur Unterscheidung von bestimmten Charakteristiken.

 
Assoziation

Assoziation und Kontext (association and context) - die spezifische Anordnung von Elementen, geographische Charakteristika, Strukturen der Umgebung oder die Nachbarschaft eines Objekts können wichtige Bildinformationen vermitteln. In dem nebenstehenden Beispiel kann der See leicht mit Booten, einem Hafen und benachbartem Freizeitgelände assoziiert werden.

 

Stereoeffekt (stereoscopic appearance) - Stereobetrachtung von Bildpaaren kann sehr hilfreich sein, weil sie Informationen liefern kann, die aus Einzelbildern wegen ihrer fehlenden Tiefenwirkung nicht zu gewinnen sind. Hier ein aus einem Bildpaar gewonnenes Anaglyphenbild.


Quelle (Bilder): Canada Centre for Mapping and Earth Observation / ISR
 

Weitere Informationen: Die visuelle Interpretation von Fernerkundungsdaten (Ralf Ulrich Donner, 2008)

VNIR

Akronym für visible and near-infrared, ein Bereich des elektromagnetischen Spektrums zwischen etwa 400 und 1400 Nanometern (nm). Er kombiniert den ganzen Abschnitt des sichtbaren Lichts mit dem benachbarten Teil der IR-Strahlung bis zum Wasserdampfabsorptionsbande zwischen 1400 und 1500 nm. Einige Definitionen reichen bis zu 2500 nm. VNIR-Multispektralkameras haben einen großen Einsatzbereich in der Fernerkundung und der bildgebenden Spektroskopie.

VNREDSat-1

Engl. Akronym für Vietnam Natural Resources, Environment and Disaster Monitoring Satellite; der erste optische Erdbeobachtungssatellit Vietnams zur genaueren Erkundung und Erforschung der Folgen des Klimawandels, zur Vorhersage und Verhütung natürlicher Risiken sowie zur besseren Verwaltung der natürlichen Ressourcen des Landes.

Das von Astrium gelieferte Weltraumsystem VNREDSat-1 umfasst neben einem optischen Satelliten mit einer Bodenauflösung von 2,5 Metern sowie den dazugehörigen Bodenstationen für Steuerung, Bildempfang und Bildverarbeitung auch ein Kooperations- und Schulungsprogramm für vietnamesische Ingenieure. Die Produktion des Satelliten erfolgte im französischen Toulouse. Im Verlauf des Projekts wurden 15 vietnamesische Ingenieure bei Astrium integriert und von Astrium-Mitarbeitern geschult. Das System VNREDSat-1 basiert auf dem Astrium-Satelliten AstroSat 100, wie schon das gemeinsam mit Chile aufgelegte Programm SSOT oder das in Zusammenarbeit mit Algerien entwickelte Satellitensystem ALSAT-2.
VNREDSat-1 wurde am 6. Mai 2013 mit einer Vega-Rakete vom europäischen Weltraumbahnhof in Kourou (Französisch-Guayana) im Orbit platziert.
Der 130-kg-Satellit VNREDSat-1 wird von seiner sonnensynchronen Umlaufbahn in 600 bis 700 km Höhe aus eine Schwadbreite von 17,5 km abtasten und Bilder mit einer Auflösung von 2,5 m im panchromatischen bzw. von 10 m im multispektralen Modus (4 Bänder) aufnehmen.

Weitere Informationen:

Volumenstreuung

Engl. volume scattering, franz. dispersion de volume; nach DIN 18716die "Änderung der gradlinigen Strahlungsausbreitung innerhalb eines Körpers oder Mediums".

Voyager 1 / 2

Bezeichnung für zwei im August und im September 1977 zu einer Forschungsmission der Planeten Jupiter und Saturn gestarteten Zwillingsraumschiffe der NASA. Nach Erfüllung dieser Aufgaben verfolgte Voyager 1 eine interstellare Route, Voyager 2 hingegen nahm Kurs auf Uranus und Neptun. Nach seiner Begegnung mit Neptun im Jahr 1989 verließ Voyager 2 das Sonnensystem, allerdings in einer anderen Richtung als Voyager 1. Im Verlauf ihrer Vorbeiflüge an den äußeren Riesenplaneten entdeckten die Voyagers Vulkane auf dem Jupitermond Io, identifizierten 25 neue Monde, bestimmten die Atmosphären und die chemische und geologische Zusammensetzung der vier Planeten und analysierten die Eigenschaften des interplanetaren Sonnenwindes.
Seit 1990 befinden sich die Voyagers auf einer interstellaren Mission, um die äußersten Bereiche der Heliosphäre, die entfernten Sonnenwinde und die Interaktion zwischen beiden zu erkunden. 1998 wurde Voyager 1 zum entferntesten menschengemachten Objekt im All, als er 10,4 Milliarden Kilometer von der Sonne entfernt war.

Voyager 1/2 Voyager 1/2 Quelle: NASA JPL Routen der Voyagers Routen der Voyagers Quelle: NASA JPL

Das markanteste Merkmal der Sonden sind die 3,5 Meter großen Hochleistungsantennen, die für die Datenübertragung zwischen den Voyager-Sonden und den Kontrollstationen auf der Erde verantwortlich sind.

Des weiteren tragen die Voyager-Sonden eine gold-schimmernde "Schallplatte" mit sich, die "Klänge der Erde (Sound of Earth)" genannt wird. Auf diesen Platten sind Grußbotschaften der Menschen mit Bildern und Geräuschen unseres Planeten vorhanden, um eventuellen Intelligenzen, die auf die Sonde stoßen sollten, zu offenbahren, woher diese "Reisenden" kommen.

Die goldene 'Schallplatte' auf Voyager 1/2

Zu größerer Darstellung auf Foto klickenQuelle: NASA JPL

Die goldene 'Schallplatte' auf Voyager 1/2

Die Raumsonden Pioneer 10 und 11, die den Voyagers vorausgingen, trugen beide kleine Metalltafeln mit Abbildungen von Mann und Frau sowie Informationen zu Entstehungszeit und Herkunft als Information für Außerirdische, die irgendwann auf sie stoßen könnten.

Nach diesem Vorbild brachte die NASA eine Art Zeitkapsel auf den Voyagers unter. Sie soll möglichen extraterrestrischen Wesen Informationen über die Geschichte unserer Welt vermitteln.

Die Voyager-Botschaft ist einer 12-Zoll-'Schallplatte' aus goldüberzogenem Kupfer eingegeben, sie enthält Töne und Bilder zur Diversität irdischen Lebens und Kultur. Der Inhalt der Platte wurde von einem Kommittee ausgewählt, das von Carl Sagan von der Cornell University geleitet wurde. Man stellte 115 Bilder zusammen und eine Auswahl von natürlichen Tönen (Brandung, Wind, Donner, Vögel, Wale u.a. Tiere). Sie fügten Musikbeispiele aus verschiedenen Kulturen und Epochen bei sowie gesprochene Grüße in fünfundfünzig Sprachen und auch gedruckte Botschaften von Präsident Carter und UN-Generalsekretär Waldheim.

Es wird nunmehr rund 40.000 Jahre dauern bis die Voyager-Sonden ein anderes Planetensystem erreichen. Carl Sagan merkte an: “The spacecraft will be encountered and the record played only if there are advanced spacefaring civilizations in interstellar space. But the launching of this bottle into the cosmic ocean says something very hopeful about life on this planet.”

 

Weitere Informationen: