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Agrarforschung

Einsatz von Satellitendaten zur Bestimmung der Bodennutzung und Ertragsermittlung in Baden-Württemberg  (1989 bis Mitte 1995)

Universität Stuttgart, Institut für Navigation (INS),      
H.-G. Klaedtke, S. Güth, C.T. Tschiang

Problemstellung

In verschiedenen Bereichen der Verwaltung des Landes von Baden-Württemberg wurden bereits Anfang der 80er Jahre konkrete Überlegungen angestellt, die Satellitenfernerkundung (SFE) zur Bestimmung der Bodennutzung nutzbar zu machen. Mit diesem neuartigen Werkzeug sollten schnell, unabhängig und vor allem kostengünstig flächendeckende Informationen über Nutzung und Veränderung der Landoberfläche ermittelt werden. Diese Informationen könnten als Grundlage für Entscheidungen, Planung, Vorsorge und Kontrolle im Umwelt-, Landwirtschafts- und Ernährungsbereich verwendet und in vorhandene Datenbanken, wie z.B. in das Landes-Informations-System, implementiert werden. Aufgrund dieser Überlegungen und den sehr ermutigenden europäischen SFE-Forschungsergebnissen, wurde vom Ministerium für Ländlichen Raum, Ernährung, Landwirtschaft und Forsten (MLR) 1989 dieses umfassende Forschungsprojekt an das INS vergeben, in enger Zusammenarbeit mit anderen Institutionen, dem Statistischen Landesamt (StaLa) und der Universität Freiburg.

Ziel

Ziel des Forschungsvorhabens war es zu untersuchen, inwieweit sich Satellitendaten besonders für die Inventur landwirtschaftlicher Bodennutzung eignen und daraus ggf. ein operational einsetzbares Verfahren abzuleiten. Hierbei war grundsätzlich zu prüfen, wie sich das schon seit nunmehr fast einem halben Jahrhundert bewährte, aber sehr aufwendige Verfahren der Besonderen Ernte-Ermittlung (BEE) zur Erfassung der Anbauflächen und Erträge landwirtschaftlicher Feldfrüchte, durch die wenig personalintensive SFE ersetzen läßt. Es sollte insbesondere geklärt werden, mit welcher Genauigkeit landwirtschaftliche Kulturpflanzenbestände im digitalen Satellitenbild rechnergestützt erfaßt werden können und welche Fehlerquellen, wie z.B. sehr kleine Parzellengrößen oder unterschiedliche Standortfaktoren, zu falschen Interpretationen führen. Letztendlich sollten aus den Satellitendaten landesweite Flächensummen für die zu untersuchenden Kuturarten extrahiert werden, die vergleichbar zuverlässig und genau wie die vom StaLa hochgerechneten Daten sein sollten, mit dem Vorteil, einen örtlichen Bezug zu haben.

Untersuchungsmethode

Die rechnergestützte Bestimmung der Bodennutzung aus digitalen Satellitenbilddaten wird im folgenden kurz beschrieben. FE-Satelliten (z.B. Landsat-5) mit optischen Sensoren empfangen das von der Erdoberfläche reflektierte Sonnenlicht. Dabei wird die betrachtete Erdoberfläche in Bildelemente (Pixel) von der Größe 30*30 m 2 aufgenommen, die dann das reflektierte Sonnenlicht in 7 Spektralbereichen (Kanälen) - vom sichtbaren Licht bis zum Infrarot, jeweils in 256 Graustufen codiert - enthalten. Um die Bodennutzung aus den Satellitenbilddaten zu bestimmen, werden im Gelände stichprobenartig Nutzungen (Klassen) als Trainingsflächen (Ground-Truth) kartiert und unter Zuhilfenahme eines vektororientierten Geographischen Informationssystems (GIS) mit angegliederter relationaler Datenbank den Satellitenbildern überlagert. Jeder kartierten Klasse können somit die jeweiligen Reflexionswerte der Spektralkanäle (spektrale Signatur) zugeordnet werden. Der Rechner erhält damit einen Interpretationsschlüssel. In iterativ durchgeführten Rechenschritten werden nun alle Pixel des zu untersuchenden Satellitenbildausschnitts nach Spekralsignaturen abgesucht, die den vorgegebenen spektralen Signaturen aus den Trainingsflächen in einem vorgegebenen Rahmen ähneln. Dafür werden verschiedene Klassifizierungsverfahren verwendet, wie z.B. Maximum-Likelihood (ML), Clusteranalyse oder Neuronale Netze (NN), sie repräsentieren eine Pixel zu Pixel-Auswertung. Die Auswertung der Daten erfolgt in einem multitemporalen Ansatz, d.h. über die Vegetationsperiode werden Satellitenbildszenen zu unterschiedlich aufgenommenen Zeiten gemeinsam analysiert.

Die Rohdaten der Satellitenszenen werden mittels der Bildverarbeitungssoftware geometrisch entzerrt, d.h. auf das landesübliche Gauss-Krüger-Koordinatensystem eingedreht. Um Rechenzeit zu sparen und Fehlklassifizierungen zu vermeiden, wurden Gebiete, die nicht landwirtschaftlich genutzt werden, über eine Maske ausgeblendet.

Im GIS werden verschiedene raumbezogene und ökologische Daten gehalten, wie z.B. die oben erwähnten digitalisierten Feldgrenzen der Trainigsflächen, die Validierungsgebiete mit den daran angegliederten Attributen (Nutzung, Feldgröße, Umfang, Breite, Länge etc.) und die digitale Agrarökologische Standorteignungskarte . Die ökologischen Daten werden zur Stratifizierung des Untersuchungsraumes, d.h. zur Einteilung in homogene Gebiete benutzt. Mit der Stratifikation sollen die heterogenen standortökologischen Gegebenheiten in Baden-Württemberg berücksichtigt werden. Im GIS werden außerdem die Klassifizierungsergebnisse mit den raumbezogenen Daten der Datenbank verglichen, aufbereitet und das Ergebnis protokolliert.

Ergebnis

Als Ergebnis bleibt festzuhalten, daß kleinräumige Landnutzungsklassifikationen bei ausreichend vorhandener Ground-Truth und geeigneter Maskierung mit hoher Genauigkeit möglich sind. Bei großflächigen Auswertungen erhöht sich die Variabilität der Einflußfaktoren auf die spektralen Signaturen von Kulturpflanzenbeständen enorm. Im gewählten Auswertemodell wurden diese Faktoren noch nicht ausreichend erfaßt, wodurch die geringen Klassifizierungsgüten (vor allem in der Flächensumme) erklärbar werden.

Bis zu einem operational einsetzbaren landesweiten Verfahren sind noch einige komplexe Probleme zu lösen. Folgende Voraussetzungen sollten erfüllt sein, um zukünftig erfolgreich und zeiteffektiv mit der Satellitenfernerkundung großflächig landwirtschaftliche Bodennutzungen im standortlich sehr heterogenen Baden-Württemberg erfassen zu können:

  • Automatisierte Entzerrung der Satellitendaten mit höherer Genauigkeit (Satellitenorthophotos).
  • Atmosphärenkorrigierte Satellitendaten.
  • Höhere zeitliche und geometrische Auflösung der Satellitendaten.
  • Verbesserte Maskierung mittels digitaler Datensätzen aus der staatl. Vermessungsverwaltung, dem Amtlichen Topographisch Kartographischen Informationssystem (ATKIS) und dem Automatisierten Liegenschaftskataster (ALK). Ein weiterer Vorteil dieser Daten besteht darin, daß die Feldwege- und Parzellenstrukturen dem Satellitenbild überlagerbar ist und somit eine Segmentierung der landwirtschaftlichen Fläche durchgeführt werden kann. Es kann hiermit also von einer pixelbezogenen auf eine parzellenbezogene Auswertung übergegangen werden.
  • Zusätzliches maskieren von Dauerkulturen, wie z.b. Grünland-, Obst- und Weinbauflächen. Die Erfassung dieser Dauerkulturen könnte mit Satellitenbilddaten über einen mehrjährigen Auswerteansatz parzellenscharf durchgeführt werden.
  • Erhöhte Anzahl von Ground-Truth-Daten (zwischen 200-1000 Pixel pro Fruchtart und Stratifikationsraum).
  • Einbringen von a priori Wissen in den Klassifikator über einzelner Stratifikationsräume.

Insgesamt sind der Auswertung mit den für diesen Forschungsauftrag zur Verfügung stehenden optischen Satellitensystemen vor allem durch die Abhängigkeit von der Bewölkung, der relativ schlechten geometrischen Auflösung und der schwierigen Atmosphärenkorrektur Grenzen gesetzt. Seit 1994 stehen jedoch flächendeckende SPOT-Daten für Baden-Württemberg zur Verfügung. Die Pixelgröße im multispektralen Bereich beträgt 20*20 m 2 bzw. 10*10 m 2 im panchromatischen Bereich. Diese Auflösung ist somit wesentlich besser an die kleine Parzellenstruktur angepaßt. Wenn diese SPOT-Daten entsprechend aufbereitet sind (hochgenau geometrisch entzerrt), können sie als flächendeckende Referenzbasis zur Entzerrung von anderen Satellitendaten, aber auch zu Texturanalysen dienen. In Zukunft können wolkenfreie Satellitenszenen in größerer Anzahl von SPOT Satelliten geliefert werden, da z.Zt. 2 Satelliten dieses Typs im Umlauf sind und im nächsten Jahr ein weiterer Start geplant ist. Es können dann in einen Zyklus von weniger als zwei Tagen Gebiete in Baden-Württemberg aufgenommen werden. Seit 1991 bzw. 95 befinden sich außerdem die europäischen Radarsatelliten ERS-1 und ERS-2 im Orbit. Die von diesen Satelliten ausgesendeten Radarwellen können Wolkenbedeckungen durchdringen und auch nachts Bilddaten von der Erdoberfläche liefern, wobei sie besonders für den Feuchtezustand und die geometrischen Eigenschaften der beobachteten Oberfläche sensitiv sind. Aufgrund dieser Eigenschaften stellen diese Daten eine ideale Ergänzung zu den optischen Satellitendaten dar.

Konsequenzen

Weitergehende Forschungsarbeiten werden am Institut für Navigation der Universität Stuttgart im Rahmen laufender Projekte durchgeführt.

 

Literatur: Abschlußbericht 1995

 

Fördernde Institution:   MLR

Förderkennzeichen 41 - 89 . 41 :




Einsatz von Satellitendaten zur parzellenscharfen Bestimmung
der Bodennutzung und Ertragsermittlung

Universität Stuttgart, Institut für Navigation
Universität Stuttgart, Institut für Photogrammetrie
Universität München, Institut für Geographie

Prof. Dr.-Ing. Ph. Hartl
Juni 1993 bis Dezember 1994

Problemstellung

Der Bedarf an zuverlässigen und objektiven Informationen wächst zunehmend in der stetig steigenden Komplexität unserer Zeit. Gleichzeitig hat im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnik in den letzten Jahren eine rapide Entwicklung eingesetzt, die bis heute nicht abgeschlossen ist. Eine der neuen technologischen Möglichkeiten zur Gewinnung aktueller Informationen ist die Satellitenfernerkundung (SFE).

Bereits Mitte der 80er Jahre wurde eine Untersuchung über die Möglichkeiten zur Nutzung der SFE im Umweltbereich sowie in der Land- und Forstwirtschaft durchgeführt. Aufgrund der hieraus resultierenden positiven Ansätze wurde Ende 1989 dem Institut für Navigation der Universität Stuttgart (INS) ein Forschungsauftrag über den "Einsatz von Satellitendaten zur Bestimmung der Bodennutzung und Ertragsermittlung" erteilt.

Die erfolgversprechenden Zwischenergebnisse aus diesem Forschungsauftrag, die schon damals erkennbaren Einsatzmöglichkeiten sowie die inzwischen in Verbindung mit der Agrarreform der Europäischen Union (EU) an die Verwaltung gestellten neuen Anforderungen, waren Anlaß für das MLR, an das INS einen Fortsetzungsauftrag über den "Einsatz von Satellitendaten zur parzellenscharfen Bestimmung der Bodennutzung und Ertragsermittlung" zu vergeben.

Bei der Vielfalt von begleitenden und ergänzenden Fragestellungen, empfahl es sich, Experten aus anderen Institutionen zu beteiligen, die sich auf die betreffenden Fachbereiche spezialisiert haben. Im Forschungsauftrag des MLR war daher vorgesehen, daß das Institut für Photogrammetrie der Universität Stuttgart (ifp) für den Aufbau des Geo-Informationssystems (GIS) und das Institut für Geographie, Lehrstuhl für Geographie und Geographische Fernerkundung der Universität München (IG-GF) für die Ertragsschätzung in den Auftrag einzubinden sind.

Ziel

Ziel dieses Auftrages war, in einer Machbarkeitsstudie - kurz "MLR-Ostalb-Projekt" - zu untersuchen, inwieweit mittels Integration von Satellitendaten und einem vielseitig einsetzbaren Geo-Informationssytem ein Instrument zur operationellen Bestimmung der aktuellen Bodennutzung in landwirtschaftlichen Gebieten entwickelt werden kann.

Parallel dazu wurde die Forschung im Bereich der Ertragsermittlung auf die Kulturarten Mais und Getreide intensiviert und auf das Testgebiet des MLR-Ostalb-Projekts ausgedehnt.

Untersuchungsmethode

Methodisch folgte das Projekt dem Ansatz einer multitemporalen Klassifizierung der Satellitenbilddaten unter Einbeziehung geographischer Zusatzinformation. Zum Zweck exemplarischer Testauswertungen wurde für einzelne Gebiete (Testgebiete) im Bereich der Ostalb in einem GIS eine umfangreiche Datenbank eingerichtet. Kernstück der GIS-Datenbasis bildeten die flurstücksbezogenen Nutzungsangaben (vorgegeben vom MLR, auch im folgenden Anträge genannt) sowie die Geometrie der Automatisierten Liegenschaftskarte (ALK) und digitalisierte Flurkarten. Von der Vermessungsverwaltung lag die ALK noch nicht flächendeckend vor. Die Anträge wurden im GIS nach Nutzung, Flurstücksgröße und Anzahl der Anträge pro Flurstück (Einfach- oder Mehrfachnutzung eines Flurstückes) sortiert und an die Satellitenbildauswertung weitergegeben.

Die Überprüfung auf Ähnlichkeiten in der spektralen Signatur (Clusteranalyse) wurde mit einem multitemporalen SPOT-Datensatz durchgeführt. Zielklassen der Auswertung waren Getreide, Ölsaaten, Dauergrünland, Mais, Futterflächen und stillgelegte Flächen. Zunächst wurden die Kulturarten auf den einfach genutzten Flurstücken mittels Clusteranalyse und auf Plausibilität untersucht, wobei in der Analyse davon ausgegangen wurden, daß die Mehrzahl der vorgegebenen Anträge richtig waren. Mit den daraus entstandenen bereinigten Clustern wurden in einer Querprüfung die aussortierten Cluster und die angegebenen Fruchtarten in den mehrfach genutzten Flurstücken überprüft.

Das Ergebnis der Clusteranalyse wurde zur weiteren Verarbeitung, zum Vergleich mit den Anträgen und zur Erstellung des Ergebnisprotokolls, wieder in das Geographische Informationssystem zurückgeführt.

Für die Ertragsschätzung aus Satellitenbilddaten wurde der Ansatz über den grünen Leaf Area Index gewählt, um die aktuelle trockene Biomasse am Aufnahmetag zu errechnen. Daraus wird der Körnerertrag mittels linearer Regressionen bestimmt. Als einfacher, und somit operationell anwendbarer Vegetationsindex, stellte sich der Normalised Difference Vegetationsindex (NDVI) heraus. Er wird aus den Landsat -5-TM Spektralkanälen 3 und 4 gebildet.

Ergebnisse

Die Machbarkeitsstudie zeigt Möglichkeiten und Probleme der SFE bei deren Einsatz im administrativen Bereich. Grundsätzlich können mit ihr die Kulturarten auf den Flurstücken ermittelt und überprüft werden aber nicht deren betriebliche Nutzung. Beispielsweise kann die Kulturart Winterraps einerseits als Ölraps für Lebensmittelzwecke aber auch als nachwachsender Rohstoff auf stillgelegten Flächen (betriebliche Nutzung) angebaut werden. Mit den z.Zt. operationell verfügbaren Satellitenbilddaten von SPOT konnten die Kulturarten parzellenscharf im Untersuchungsgebiet erfaßt werden. Die Voraussetzungen hierfür waren:

  • Flurstücksgeometrie aus der ALK.
  • Flurstücksgröße ab 1 / 3 ha mit einer Mindest- breite von 30 Metern.
  • Mindestens drei wolkenfreie multispektrale SPOT- Aufnahmen während der Vegetationsperiode.

Die Erfassungsgenauigkeit der Auswertung lag bei 70-80% je nach Testgebiet. Die Haupteinflußfaktoren waren: Die Flurstücksgröße, die Anzahl der Flurstücke von einer Kulturart um die standortökologischen und individuellen Unterschiede zu erfassen und die Aufnahmezeitpunkte der Satellitenbilder. Eine Unterteilung des Untersuchungsraumes in Stratifikationsräume (homogene Gebiete) brauchte in dieser Auswertung nicht vorgenommen werden. Die im geringen Maße vorhandenen Variationen der spektralen Signaturen innerhalb einzelner Kulturarten ließen sich weder eindeutig auf Effekte von standortökologisch bedingten Wachstumsunterschiede noch auf Effekte der unterschiedlichen individuellen Bestandesführung zurückführen. Für großflächige, landesweite Auswertungen gilt diese Aussage nicht. Hier machen sich besonders die Inhomogenitäten der Atmosphäre bemerkbar, die sich in der spektralen Signatur den Wachstumsunterschieden überlagern. Sie können z.Zt. nur - wenn überhaupt - mit einem großen Aufwand reduziert werden.

Die zeitliche Verfügbarkeit von SPOT-Satellitenszenen für Baden-Württemberg ist gegeben. Es sind z. Zt. zwei Systeme im Orbit. Auf Anforderung können sie alle zwei Tage Bilder vom Land liefern.

Für begrenzte Gebiete (z.B. Landkreise) kann die Auswertung innerhalb von zwei Monaten, d.h. im Rahmen der zeitlichen Vorgaben, durchgeführt werden. Probleme zeichnen sich ab in der Umsetzung der Antragsdaten vom Formular zum digitalen Datenbestand und der anschließenden Plausibilitätsprüfung. Die Anträge sollten bis Mitte Mai in digitaler Form für die Auswertung zur Verfügung stehen. Es wird vorgeschlagen, daß die Erhebung mit der ersten Plausibilitätsprüfung schon vor Ort digital vorgenommen wird.

Das konzipierte Ertragsmodell für die Ertragsschätzung von Mais und Getreide basiert auf Satellitenbilddaten vom TM-Sensor des Landsat-5-Satelliten. Für 1993 war die Bewölkungssituation im Untersuchungsgebiet zu den Überflugzeiten des Landsat so ungünstig, daß mit diesen Daten keine Auswertung durchgeführt werden konnte. Für 1994 konnten vom Untersuchungsgebiet in der Vegetationsperiode, zwischen April und Juli, drei Satellitenbildszenen akquiriert werden. Für jede Szene wurde der Körnerertrag in 5 Testgebieten parzellenscharf errechnet und den amtlichen Werten des StaLa (Durchschnitt des Landkreises Ostalb) gegenübergestellt. Für die Juni- und Juliszene traten Abweichungen bis zu 10% auf. Die Abweichungen für die Aprilszene waren wesentlich höher. Zu diesem Zeitpunkt kann auf den Ertrag noch nicht hochgerechnet werden, weil sich die Kulturarten nur zum Teil flächendeckend zeigen und in der spektralen Signatur noch ein erheblicher Anteil an Bodeninformationen enthalten ist. Beim Vergleich der einzelnen Testgebiete zeigen sich kleine Unterschiede in den Erträgen. Die niedrigsten Erträge für Winterweizen und Sommergerste werden für Westhausen und die höchsten für Goldburghausen und Elchingen errechnet. Prinzipiell kann dieses Ertragsmodell auch auf SPOT-Daten angepaßt werden.

Konsequenzen für die Praxis

Die Ergebnisse der Testauswertungen zeigten, daß die Satellitenbildauswertung in Kombination mit einem Geo-Informationssystem einen wertvollen Beitrag zur effizienten Bearbeitung von Anträgen leisten kann. Die Möglichkeiten richten sich dabei größtenteils nach der Verfügbarkeit wolkenfreier Satellitenaufnahmen innerhalb der Vegetationsperiode. Als wesentlich zur parzellenscharfen Erfassung der Kulturarten hat sich die Einbeziehung der Flurstücksgeometrie in den Auswerteprozeß der Satellitendaten erwiesen. Die erzielten Ergebnisse aus diesem Projekt bieten die Grundlage zur Weiterentwicklung zu einem praxisgerechten Planungs- und Informationssystem für Verwaltung und Endnutzer im ländlichen Bereich.

 

Literatur: Abschlußbericht MLR-Ostalb-Projekt

 




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