Auflösung

Engl. resolution, resolving power, franz. pouvoir de résolution; in der Fernerkundung wird von spektraler Auflösung, räumlicher Auflösung, radiometrischer Auflösung und zeitlicher Auflösung gesprochen. Heutzutage kann die Anzahl der aufgenommenen Winkel als weitere Dimension aufgeführt werden (Chris-Proba, MISR, Polder als multiangulare Systeme).

Der Begriff der Auflösung in der Fernerkundung Quelle: nach Jensen 2009

Die Auflösung spielt eine Rolle dabei, wie die Daten von einem Sensor verwendet werden können. Abhängig von der Umlaufbahn des Satelliten und dem Sensordesign kann die Auflösung variieren.

Spektrale Auflösung bezieht sich auf die Wellenlängenbereiche, die ein Sensor gleichzeitig aufnehmen kann, wichtig sind dabei die Anzahl der Spektralkanäle, ihre Breite und ihre Wellenlängenunterschiede. So ist die spektrale Auflösung die Fähigkeit eines Sensors, feinere Wellenlängen zu erkennen, d.h. mehr und schmalere Bänder zu haben. Viele Sensoren gelten als multispektral, d.h. sie haben zwischen 3-10 Bänder. Sensoren, die Hunderte bis sogar Tausende von Bändern haben, gelten als hyperspektral. Je schmaler der Wellenlängenbereich für ein bestimmtes Band ist, desto feiner ist die spektrale Auflösung. Das Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS) zum Beispiel erfasst Informationen in 224 Spektralkanälen. Der Würfel unten stellt das Detail innerhalb der Daten dar. Auf dieser Detailebene kann zwischen Gesteins- und Mineralarten, Vegetationstypen und anderen Merkmalen unterschieden werden. Im Würfel liegt der kleine Bereich mit hoher Empfindlichkeit oben rechts im Bild im roten Bereich des sichtbaren Spektrums (etwa 700 Nanometer) und ist auf das Vorhandensein von 1 Zentimeter langen (halben Zoll) roten Salinenkrebsen im Verdunstungsteich zurückzuführen.

In der folgenden Grafik ist die Oberseite des Würfels ein Falschfarbenbild, das zur Hervorhebung der Struktur in den Wasser- und Verdunstungsteichen auf der rechten Seite angefertigt wurde. Die Seiten des Würfels sind Scheiben, die die Kanten der Oberseite in allen 224 AVIRIS-Spektralkanälen zeigen. Die Oberseiten der Seiten liegen im sichtbaren Teil des Spektrums (Wellenlänge 400 Nanometer) und die Unterseiten im Infrarot (2.500 Nanometer).

Datenwürfel bei hyperspektraler Auflösung Quelle: NASA/JPL

Das räumliche oder geometrische Auflösungsvermögen bezeichnet die schmalste lineare oder winkelmäßige Trennung zweier Objekte durch einen Sensor, die es erlaubt, ein Objekt gerade noch zu erkennen. Je feiner die räumliche Auflösung, desto schärfer die Bilder. Häufig erfolgt die Definition auch über die Größe jedes Pixels innerhalb eines digitalen Bildes und den durch dieses Pixel repräsentierten Bereich auf der Erdoberfläche. Zum Beispiel hat die Mehrheit der Bänder, die mit dem Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) beobachtet werden, eine räumliche Auflösung von 1 km; jedes Pixel repräsentiert ein 1 km × 1 km großes Gebiet auf der Erdoberfläche. MODIS umfasst auch Bänder mit einer räumlichen Auflösung von 250 m oder 500 m. Je feiner die Auflösung (je niedriger die Zahl), desto mehr Details kann man sehen.

In der folgenden Abbildung (Landsat 8-Bild von Reykjavik, Island, aufgenommen am 7. Juli 2019) erkennt man den Unterschied in der Pixelierung zwischen einem 30 m/Pixel-Bild, einem 100 m/Pixel-Bild und einem 300 m/Pixel-Bild.

Räumliche Auflösung Quelle: NASA

Die radiometrische Auflösung ist die Informationsmenge in jedem Pixel, d.h. die Anzahl der Bits, die die aufgezeichnete Energie repräsentieren. Jedes Bit zeichnet einen Exponenten der Potenz 2 auf. Zum Beispiel ist eine Auflösung von 8 Bit 28, was anzeigt, dass der Sensor 256 potenzielle digitale Werte (Grauwerte) zum Speichern von Informationen hat. Die radiometrische oder dynamische Auflösung gibt folglich an, wie gut Helligkeitsunterschiede noch messtechnisch erfassbar sind. Sie bezieht sich also auf die Empfindlichkeit eines Sensors gegenüber Unterschieden der Signalstärke.

Bei höherer radiometrische Auflösung stehen mehr Werte für die Informationsspeicherung zur Verfügung, wodurch selbst geringste Energieunterschiede besser unterschieden werden können. Zum Beispiel ist bei der Beurteilung der Wasserqualität eine radiometrische Auflösung erforderlich, um zwischen feinen Unterschieden in der Farbe des Ozeans zu unterscheiden.

Fortschritte bei der radiometrischen Auflösung Die Fortschritte in der Fernerkundungstechnologie haben die Satellitenbilder erheblich verbessert. Zu diesen Fortschritten gehört die Verbesserung der radiometrischen Auflösung, d. h. wie empfindlich ein Instrument für kleine Unterschiede in der elektromagnetischen Energie ist. Sensoren mit hoher radiometrischer Auflösung können mehr Details und Lichtunterschiede erkennen.   Quelle: NASA Earth Observatory images by Joshua Stevens, using Landsat data from the U.S. Geological Survey

Zudem ist für die Auswertung von Satellitenaufnahmen noch die zeitliche Auflösung entscheidend. Die zeitliche Auflösung ist somit die Zeit, die ein Satellit benötigt, um eine Umlaufbahn zu absolvieren und das gleiche Beobachtungsgebiet erneut zu besuchen. Diese Auflösung hängt von der Umlaufbahn, den Eigenschaften des Sensors und der Schwadbreite ab. Da geostationäre Satelliten der Geschwindigkeit entsprechen, mit der sich die Erde dreht, ist die zeitliche Auflösung wesentlich feiner. Von Wettersatelliten erhält man ca. alle 5 bis 30 Minuten ein neues Bild und kann somit die zeitliche Entwicklung von Wettersystemen gut beurteilen. Ein großer Vorteil liegt auch darin, dass bei jeder Aufnahme derselbe Bildausschnitt erfasst wird. Man kann Satellitenfilme erstellen, so genannte Loops; diese zeigen das vom Satelliten Aufgezeichnete im Zeitraffer. Polarumlaufende Satelliten haben eine zeitliche Auflösung, die von 1 Tag bis zu 16 Tagen variieren kann. MODIS hat zum Beispiel eine zeitliche Auflösung von 1-2 Tagen, was uns erlaubt, die Erde so zu visualisieren, wie sie sich von Tag zu Tag verändert. LANDSAT hingegen hat eine schmalere Streifenbreite und eine zeitliche Auflösung von 16 Tagen; er zeigt nicht tägliche, sondern zweimonatliche Veränderungen.

Orbits von MODIS auf Terra vs. OLI auf Landsat 8 Umlaufbahn von MODIS (blaue Kästchen) im Vergleich zur Umlaufbahn des OLI an Bord von Landsat 8 (Kästchen mit roten Punkten). Aufgrund der viel breiteren Abbildungsspanne liefert MODIS alle 1-2 Tage eine globale Abdeckung, während OLI 16 Tage benötigt. Die roten Punkte markieren den Mittelpunkt jeder Landsat-Kachel. Bildnachweis: NASA Applied Remote Sensing Training (ARSET).   Quelle: NASA Earthdata

Warum baut man nicht einen Sensor mit hoher räumlicher, spektraler und zeitlicher Auflösung? Es ist schwierig, alle erwünschten Merkmale in einem Fernerkundungssensor zu kombinieren; um Beobachtungen mit hoher räumlicher Auflösung (wie Landsat) zu erfassen, ist ein schmalerer Streifen erforderlich, was wiederum mehr Zeit zwischen den Beobachtungen eines bestimmten Bereichs erfordert, was zu einer geringeren zeitlichen Auflösung führt. Die Forscher müssen Kompromisse eingehen. Aus diesem Grund ist es sehr wichtig zu verstehen, welche Art von Daten für ein bestimmtes Untersuchungsgebiet benötigt wird. Bei der Erforschung des Wetters, das im Laufe der Zeit sehr dynamisch ist, ist eine feine zeitliche Auflösung von entscheidender Bedeutung. Bei der Erforschung saisonaler Vegetationsveränderungen kann eine feine zeitliche Auflösung zugunsten einer höheren spektralen und/oder räumlichen Auflösung geopfert werden.

Die folgende Grafik verdeutlicht die Anforderungen an die temporale und die räumliche Auflösung variieren stark in Abhängigkeit von den zu beobachtenden terrestrischen, ozeanischen und atmosphärischen Objekten und Prozessen.

Auflösungsanforderungen Quelle: Purkis et al. 2011