Hier finden Sie ein Tutorial wie Sie mit Streamlit for Geospatial Applications schnell und bequem Satellitenzeitreihen von überall auf der Erde erstellen können. Darüber hinaus erklären wir Ihnen wie Sie mit Hilfe der Browser Erweiterung GIF Scrubber diese Satellitenzeitreihen genauer unter die Lupe nehmen können, um den Wandel auf der Erdoberfläche noch besser verstehen zu können.
Ein Beispiel einer solchen Satellitenzeitreihe sehen Sie in Abbildung 1. Sie zeigt die Veränderungen der Landschaft im Rheinischen Braunkohlerevier zwischen 1984 und 2020 zeigt.

Mit folgenden Schritten gelangen wir zur Satellitenzeitreihe:

1. Die Browser Erweiterung GIF Scrubber kennen lernen
2. Mit Streamlit Geospatial eine Satellitenzeitreihen selber machen
3. Mit zusätzlichen Bändern den Blick erweitern
4. Mehr thematische Anwendungsbeispiele (optional)

Für die Erstellung von Satellitenzeitreihen nutzen wir folgende Web Anwendungen:

1. Web-Browser mit einer Erweiterung für GIF Animationen
   • Google Chrome Web-Browser inklusive der Erweiterung GIF Scrubber oder der
   • Firefox Web-Browser inklusive der Erweiterung GIF remote sensing
2. Streamlit for Geospatial Applications (1. Release November 2021)

• Erweiterung GIF Scrubber bzw. GIF remote sensing hinzufügen
• Erweiterung testen

Um die visuelle Interpretation der Satellitenzeitreihe voll ausschöpfen zu können empfehlen wir das hinzufügen der Erweiterung GIF Scrubber bzw. dessen Äquivalent GIF remote sensing:

• Für Google Chrome

  • Öffnen Sie dafür GIF Scrubber im Google Chrome Web Store (hier der Link)
  • Klicken Sie auf Zu Chrome hinzufügen

• Für Firefox

  • Öffnen Sie die GIF remote sensing Erweiterung im Mozilla Add-ons Store (hier der Link)
  • Klicken Sie auf Zu Firefox hinzufügen und bestätigen Sie den Button Zulassen

Die Erweiterung ist jetzt für Ihren Google Chrome bzw. Firefox Browser verfügbar.

Um zu prüfen ob die Erweiterung verfügbar ist, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Abbildung 1 (siehe oben). Wenn die Erweiterung erfolgreich hinzugefügt wurde erscheint die Option GIF Scrubber mit diesem Logo . Klicken Sie diese Option an.
Es öffnet sich ein neues Fenster, in dem Sie die Satellitenzeitreihe kontrollieren können. Testen Sie die Funktionen. Mit der Option können Sie die einzelnen Jahre begutachten und mit dem Button können Sie die Zeitreihe als einzelne Bilder herunterladen. Versuchen Sie es!

Mit Streamlit for Geospatial Applications lassen sich schnell und bequem Satellitenzeitreihen von überall auf der Erde erstellen. Wenn Sie den Link zur Web-Anwendung öffnen (siehe unten) kommen Sie auf die Startseite (siehe Abbildung 3). Wählen Sie im Menü auf der linken Seite die Option "Create Timelapse". Folgen Sie dem Demovideo auf der Streamlit for Geospatial Applications Seite um eine Satellitenzeitreihe Ihres Untersuchungsgebietes zu erstellen.
Tipp: Öffnen Sie die Seite in einem neuen Reiter bzw. Tab.

Das Erstellen dieser Zeitreihen ermöglicht die Cloudcomputing Platform Google Earth Engine und die Python Bibliothek geemap. Mehr Informationen zu den technischen Hintergründen finden Sie hier.

Satelliten erfassen die Erdoberfläche in verschiedenen Kanälen für unterschiedliche Bereiche des Lichts. Blaues Lict wird im blauen Kanal, grünes Licht im grünen Kanal und rotes Licht im roten Kanal gespeichert. Satelliten können darüber hinaus Lichtbereiche aufnehmen, die für das menschliche Auge unsichtbar sind. Deshalb gibt es Kanäle für z.B. Infrarotlicht (NIR = Nahes Infrarot / IR = Infrarot). Wenn der rote Kanal für (R), den grünen für (G) und den blauen Kanal für (B) zugeordnet wurde erhält ein sog. Echtfarbenbild – die Farben werden so angezeigt, wie es das menschliche Auge gewohnt ist:

Vertauschst du die Farben oder wählst einen Kanal aus, der für das menschliche Auge eigentlich unsichtbar ist, wird ein Falschfarbenbild erzeugt. Die Farben im Satellitenbild sehen dann unnatürlich aus, helfen aber oft zusätzliche Informationen über das abgebildete Gebiet sichtbar zu machen:

So entsteht aus einer Auswahl von fünf verfügbaren Kanälen ein Falschfarbenbild von Bitterfeld. Das Bild sieht ungewohnt aus, dafür erkennt man bestimmte Bildelemente deutlich besser als im Echtfarbenbild. Gesunde Pflanzen reflektieren z.B. sehr stark im Infraroten Licht (NIR). Da dieser Kanal hier in rot dargestellt wird, lässt sich der Zustand von Pflanzen so besser ablesen.