Zum Wissenschaftsjahr 2018
Expertenbericht Elbschwimmstaffel

Expertenbericht Elbschwimmstaffel

Ein Expertenbeitrag von Dr. Sina Keller und Philipp Maier

Expertenbericht Elbschwimmstaffel

Ein Expertenbeitrag von Dr. Sina Keller und Philipp Maier vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung

Die Elbschwimmstaffel wurde unter anderem durch das Forschungsprojekt WAQUAVID wissenschaftlich begleitet. Ein Expertenteam des Instituts für Photogrammetrie und Fernerkundung am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) erprobte den Einsatz von Fernerkundungsmethoden zur Algenklassifikation bzw. der Vorhersage des Algengehalts Chlorophyll a vom Forschungsschiff aus.

Konkret sind wir dabei wie folgt vorgegangen: In der optischen Fernerkundung messen Sensoren die Strahlung in verschiedenen Wellenlängenbereichen, die von einem zu bemessenden Objekt (hier: Wasser) zurückgestrahlt wird. Wir nehmen nahezu senkrecht mit einem Sensor das Wasser auf. Unter diesem Winkel verläuft die gemessene Rückstrahlung des Wassers im Bereich von zwei bis sechs Prozent. Die Rückstrahlung bezeichnen wir in der Fernerkundung als Reflektanz. Der restliche Anteil der solaren Strahlung wird vom Wasser und den darin enthaltenden verschiedenartigen Partikeln absorbiert und nicht mehr reflektiert. In Abbildung 1 ist beispielhaft die gemessene Reflektanz für die Elbe und einen Teich nahe Karlsruhe illustriert. Unsere Aufgabe besteht darin, die Spektren zu messen, abzuspeichern und anhand dieser Spektren Informationen über wichtige Gewässerparameter zu modellieren und abzuleiten. Chlorophyll a repräsentiert einen solchen Parameter. Während der Elbschwimmstaffel haben wir hierfür mit einer speziellen Kamera, einem Hyperspektralsensor, systematisch Daten aufgenommen. Der Sensor war am Bug des Forschungsschiffes MS Elbegrund angebracht (vgl. Abbildung 2).

Hyperspektral bedeutet in unserem Fall, dass alle vier Nanometer (nm) im Wellenlängenbereich zwischen 450 (sichtbarer Spektralbereich) und 950 nm (naher Infrarotbereich) ein Wert aufgezeichnet wurde. Nach der Kalibrierung und Referenzierung der Daten können wir die Messergebnisse als Kurven wie in Abbildung 1 darstellen.

Dr. Sina Keller hat Mathematik und Geographie an der Universität Karlsruhe studiert. Sie hat ihre Promotion am Karlsruher Institut für Technologie im Jahr 2015 abgeschlossen. Seit 2015 ist sie Postdoktorandin und Wissenschaftlerin am Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung des KIT. Ihre Hauptforschungsinteresse liegen in der Entwicklung maschineller Verfahren zur Modellierung von hydrologischer Prozesse mit fernerkundlich gewonnenen Daten sowie in der Modellierung und Untersuchung der Vulnerabilität von Straßeninfrastruktur.

Philipp Maier ist studierter Geoökologe und Doktorand am Karlsruher Institut für Technologie. Er beschäftigt sich mit der Klassifikation und Quantifizierung von Algenklassen mittels hyperspektraler Daten.

Prinzipiell gilt bei der Messung mit Hyperspektralsensoren die Regel, dass je enger die Abtastung gestaltet ist, desto mehr Information gewonnen werden können. So misst beispielsweise eine Digitalkamera die drei Wellenlängenbereiche rot, grün und blau. Das heißt, mit einer RGB-Kamera wäre eine derart detaillierte Datenaufnahme, wie sie während der Elbschwimmstaffel durchgeführt wurde, technisch nicht möglich. In der Summe haben wir 2.000 Bilder bzw. Datenpunkte mit der Hyperspektralkamera bei der Elbbefahrung aufgenommen. Gleichzeitig sind Messdaten aus den Algensonden vorhanden. Diese Messdaten stellen Referenzdaten für die spätere Modellierung dar. Diese besteht aus der Entwicklung von Algorithmen, basierend auf Trainings- und Validierungsdaten. Mit den Algorithmen können wir die Chlorophyll a-Konzentration in der Elbe vorhersagen. Die Verfahren suchen hierbei einen Zusammenhang zwischen den Reflektanzwerten, gemessen mit der Hyperspektralkamera, und den Chlorophyll a-Werten der Sonde.

Die Genauigkeit, wie diese Werte modelliert werden können, hängt von der Güte des maschinellen Modells ab. Wir drücken die Güte üblicherweise über eine Größe, R2, aus. Diese liefert Aussagen über die Abweichung der vorhergesagten Werte zu den tatsächlich gemessenen Werten. Sie liegt zwischen 0 (hohe Abweichung) und 1 (keine Abweichung). Für die Messungen auf der Elbe liefern die entwickelten Verfahren einen Wert von 0,9 für die Modellierung der Chlorophyll a-Konzentration. Das heißt, über das entwickelte Verfahren wird die Chlorophyll a-Konzentration sehr gut modelliert.

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Die Herausforderung ergibt sich nun in der Übertragbarkeit des Modells auf weitere Gewässer und auch Jahreszeiten. Verschiedenen Gewässer weisen im Verlauf der Jahreszeiten veränderte Charakteristika auf. Diese können wir in den Hyperspektraldaten erkennen. Jedoch gilt es zu überprüfen, wie sich die Anwendung des entwickelten Modells bzgl. der Güte bewährt. Hierzu müssen viele Testmessungen zur Datensammlung stattfinden. Diese Daten werden zukünftig mit einem Hyperspektralsensor auf einer Drohne erhoben. Als Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler forschen wir an der Entwicklung eines Modells, das generalisiert in allen Binnengewässern eingesetzt werden kann, um Gewässerparameter wie Chlorophyll a via Fernerkundung zu bestimmen.

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