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Green Marble 3 southwest China example
Green Marble 3 southwest China example

„Green Marble“ Version 3

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Ich freue mich, eine weitere Überarbeitung meines globalen Satellitenbild-Mosaiks, der „Green Marble“, vorzustellen.

Die „Green Marble“ ist ein Bild der gesamten Erdoberfläche in mittlerer Auflösung, welches die gesamte Oberfläche des Planeten, und zwar sowohl die Land- als auch die Wasserflächen, in unübertroffen gleichmäßiger Qualität darstellt. Und zwar auf Grundlage aktueller Daten und hundert Prozent wolkenfrei.

Green Marble 3 im Südwesten Chinas

Green Marble 3 im Südwesten Chinas (GM 2.1 zum Vergleich)

Die neu produzierte Version 3 bietet eine vollständige Aktualisierung der Landoberflächendarstellung, die nun in erster Linie auf Sentinel-3-Daten basiert (wie es die Wasserdarstellung bereits in Version 2 war) und eine völlig neue Aggregationsmethodik verwendet – basierend auf den Erfahrungen, die aus früheren Versionen der „Green Marble“ gewonnen wurden, sowie auf Techniken, die für regionale Zusammenstellungen entwickelt wurden.

Auch aus der Sicht des Anwenders ist die Version 3 eine enorme Qualitätsverbesserung – und ich werde im Folgenden einige Beispiele dafür geben.

Datenquellen

Die erste Version der „Green Marble“ wurde ausschließlich aus MODIS-Daten erstellt. Da beide Satelliten, die MODIS-Instrumente tragen, das Ende ihrer Lebensdauer erreicht haben, ist es jedoch für einen zukunftssicheren Weiterentwicklung wichtig, auf andere Bildquellen umzusteigen. Für Wasseroberflächen hatte ich bereits in Version 2 des Bildes auf die Verwendung von Sentinel-3-Daten umgestellt. Abgesehen von dem absehbaren Ende der Verfügbarkeit neuer MODIS-Beobachtungen sind die MODIS-Daten auch mit verschiedenen Problemen behaftet. Zusätzlich zu den verschiedenen Defiziten, die sich aus dem Alter des Instruments und der Tatsache ergeben, dass nur ein Spektralband des sichtbaren Lichts (rot) in hoher räumlicher Auflösung zur Verfügung steht, sind die neueren Versionen der MODIS-Oberflächenreflexionsdaten mit einigen ziemlich schweren systematischen Fehlern behaftet. Diese machen die Daten im Wesentlichen für Visualisierungsanwendungen unbrauchbar, wenn nicht erhebliche Anstrengungen unternommen werden, um diese Fehler nachträglich zu beheben. Dies hat die Produktion der „Green Marble“ aus MODIS-Daten bereits in Version 2 ziemlich schwierig gemacht und ist wahrscheinlich auch ein Hauptgrund dafür, dass man kaum noch neuere, großflächige visuelle Farbmosaike aus MODIS-Daten sieht.


Beispiel Cascade Range und Palouse (groß: GM 2.1/GM 3)

Die Sentinel-3-Oberflächen-Reflexionsdaten haben ihre eigenen Probleme (wie ich bereits erörtert habe), aber die meisten Fehler sind zufälliger Natur und daher nicht allzu problematisch, wenn man statistisch mit den Pixelwerten arbeitet. Das eigentliche Problem ist, dass die Sentinel-3-Synergy-Daten aufgrund der ziemlich dummen Maskierung von Wasserflächen unvollständig sind. Deshalb bin ich dazu übergegangen, Sentinel-3-Bilder auf Grundlage der Level-1-Daten zu verarbeiten, wobei ich Synergy-Level-2-Daten zur Kalibrierung der Atmosphären-Kompensation verwende. Dies erfordert natürlich die Verarbeitung eines viel größeren Datenvolumens. Insgesamt wurden für die Erstellung der „Green Marble“ Version 3 etwa 750 TB an Daten heruntergeladen und verarbeitet – darunter 120 TB MODIS-Daten, 320 TB Sentinel-3 OLCI Level-1-Daten, 170 TB Sentinel-3 Synergy Level-2-Daten und 140 TB Sentinel-3 OLCI Level-2-Wasserreflexionsdaten.

MODIS-Daten finden weiterhin für die Folgenden Zwecke Verwendung:

  • Kreuzkalibrierung der Farben mit Sentinel-3 zur Verbesserung der Farbgenauigkeit und zur Verringerung systematischer Fehler bei der Atmosphären-Kompensation.
  • Ergänzung der Sentinel-3-Daten bei hohen Breitengraden. Da Sentinel-3-Bilder bei einem niedrigeren Sonnenstand aufgenommen werden und eine strengere Aufnahmegrenze für die Sonnenhöhe angewandt wird, gibt es dort bei hohen Breitengraden weniger nützliche Daten.
  • Rendering der Antarktis. Die Sentinel-3-Daten sind für das Innere der Antarktis aufgrund der Beschränkungen der Umlaufbahn unvollständig, die Datenverarbeitung auf Anbieter-Seite (Wolkenerkennung, Atmosphärenkorrektur) ist in diesem Gebiet nicht von guter Qualität, und die Schelfeisgebiete fehlen in der Synergy-Verarbeitung weitgehend. In Verbindung mit den allgemeinen Einschränkungen bei hohen Breitengraden (siehe vorheriger Punkt) war die Verwendung von MODIS-Daten für die Antarktis daher wesentlich praktikabler.
  • Rendering von Meereis. Da Meereis weder in den Wasser- noch in den Landdatenverarbeitungsabläufen von Sentinel-3 enthalten ist, hätte die Verwendung von Sentinel-3-Daten hier erhebliche zusätzliche Daten-Vorverarbeitung erfordert.

Beispiel nördliches Ural-Gebirge (groß: GM 2.1/GM 3)

Wie Sie in den Beispielen sehen können, hat sich trotz des Wechsels der primären Datenquelle an der Gesamterscheinung des Bildes in Bezug auf die Farben in kleinem Maßstab im Vergleich zur vorherigen Version nicht viel geändert – was die sehr konsistente und genaue Farbdarstellung unterstreicht. Sowohl die Unterschiede in der Atmosphärenkompensation und die dabei verbleibenden systematischen Fehler als auch die unterschiedlichen spektralen Eigenschaften der beiden Sensoren führen zu einigen Farbverschiebungen in den Ergebnissen. Letztlich sind weder die MODIS- noch die OLCI-Instrumente ideal für eine genaue visuelle Farbdarstellung.


Beispiel Ägypten (groß: GM 2.1/GM 3)

Verbesserungen in der Verarbeitung

Neben der Umstellung der primären Datenquelle wurde für die Version 3 des Mosaiks auch die Methodik zur Verarbeitung der Landdaten völlig neu gestaltet. Dies hat zu ganz erheblichen Verbesserungen der Ergebnisse geführt, obwohl eine schmalere Datenbasis in Bezug auf die Anzahl der erfassten Jahre verwendet wurde.

Abgesehen von den Qualitätsverbesserungen, die ich im Folgenden anhand von Beispielen aufzeigen werde, möchte ich zunächst erwähnen, dass die gesamte Verarbeitung und damit auch das Endprodukt nun sowohl mit der erfassten Beleuchtung und Schattierung als auch in einer schattierungskompensierten Version vorliegen, die die beleuchtungsunabhängige Farbe der Erdoberfläche darstellt.


In den früheren Versionen der „Green Marble“ hatte ich diese unterschiedlichen Varianten, mit Ausnahme der Polarregionen in Version 2, nicht erzeugt, da durch die Kombination von Daten mit einem morgendlichen und einem nachmittäglichen Beobachtungszeitraum (von den Satelliten Terra und Aqua) die meisten Schattierungs-Effekte in den Bilddaten bereits beseitigt waren. Mit der Umstellung auf die Verwendung von überwiegend Sentinel-3-Daten mit einer konstant früheren morgendlichen Aufnahmezeit hat sich das geändert.


Beispiel Schottland (groß: Original-Beleuchtung/Beleuchtungs-kompensiert)

Basierend auf der Beleuchtungs-kompensierten Bildvariante können nun Darstellungen mit individuellen Schattierungen in deutlich besserer Qualität erstellt werden.


Insbesondere bei höheren Auflösungen sind des weiteren deutliche Qualitätsverbesserungen sichtbar, da das Rauschen fast überall deutlich reduziert werden konnte.


Beispiel Schottland (groß: GM 2.1/GM 3)


Beispiel Chersky-Gebirge (groß: GM 2.1/GM 3)

Dies gilt selbst für Wüstenregionen, in denen dies in der Standard-Tonwertzuordnung oft nicht so leicht zu erkennen ist, in denen eine kontrastverstärkte Darstellung aber auch eine deutliche Verbesserung zeigt.


Beispiel Ennedi (kontrastverstärkt, groß: GM 2.1/GM 3)

Abschließende Bemerkungen

Zum Abschluss dieser Ankündigung möchte ich ein wenig den historischen und wirtschaftlichen Kontext der „Green Marble“ als Produkt diskutieren.

Es ist nun mehr als acht Jahre her, seit ich 2014 die erste Version der „Green Marble“ angekündigt habe. In diesen Jahren und über die verschiedenen Aktualisierungen und Verbesserungen, die ich dem Bild zukommen ließ, ist es in seinem Marktsegment einzigartig geblieben. Im Wesentlichen konzentrieren sich alle Mitbewerber auf Produkte mit höherer räumlicher Auflösung, aber mit geringerer Qualität in fast allen anderen Aspekten (z. B. der Elimination sichtbarer Wolken, bezüglich Farbqualität und -konsistenz, Vollständigkeit der Abdeckung, Rauschpegel). Das bringt mich in vielerlei Hinsicht in eine komfortable Position, bedeutet aber auch, dass ich nur recht begrenzte Informationen über die Bedürfnisse des Marktes habe und darüber, wo Nutzer und potenzielle Nutzer der „Green Marble“ Defizite und Verbesserungsmöglichkeiten sehen.

Die Verbesserungen, die ich in Version 3 und davor entwickelt habe, basierten auf dem Feedback der Nutzer und meiner eigenen Einschätzung, wo es Defizite gibt und wo Dinge verbessert werden sollten. Ich halte das aber für eine recht eingeschränkte Perspektive auf das Produkt und seinen Wert für den Nutzer. Daher wäre ich sehr an einem Feedback von potentiellen Nutzern der „Green Marble“ interessiert – entweder in den Kommentaren unten oder per Mail. Wenn Ihnen die grundsätzliche Idee hinter der „Green Marble“ als globales Satellitenbildmosaik zusagt, insbesondere, dass sie nicht auf eine hohe räumliche Auflösung setzt, sondern andere Qualitätsaspekte in den Vordergrund stellt, würde mich interessieren, welche Qualitätsdimensionen für Sie am wichtigsten sind. Das wäre sehr interessant zu wissen, insbesondere, ob es auch Aspekte umfasst, die ich bisher nicht in den Vordergrund gestellt habe.

Mauritanien in der Green Marble 3

Mauritanien in der Green Marble 3

Wie gewohnt finden Sie die aktualisierte Spezifikationsseite für das „Green Marble“-Mosaik auf services.imagico.de. Bestehende Kunden mit einer „Green Marble“-Lizenz haben Anspruch auf ein vergünstigtes Update auf die neue Version. Wenn Sie Interesse an der Verwendung der „Green Marble“ in Ihrer Anwendung haben, kontaktieren Sie mich über das dortige Formular oder per E-Mail. Eine interaktive Karte in der Mercator-Projektion zum weiteren Herumstöbern finden Sie auch auf maps.imagico.de.

Patagonien in der Green Marble 3

Patagonien in der Green Marble 3

Deutscher Text teils unter Verwendung von deepl.com produziert.

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