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Kathmandu-Tal - Allgemeiner Überblick mit optischen Aufnahmen - Fortzetzung 
Für die Echtfarbenkombination benötigen wir den roten (Band 3 - 0,63 - 0,69 µm), den grünen (Band 2 - 0,52 - 0,6 µm) und den blauen LANDSAT-Kanal (Band 1 - 0,45 - 0,52 µm). Diese Kombination von LANDSAT-Kanälen erzeugt Bilder, die den natürlichen Farben recht nahe kommen, da die natürliche Farbreflexion der Erdoberfläche zugrunde liegt. Die Wellenlängen zwischen 0,63 und 0,69 µm (Band 3) stellen den Rotanteil der elektromagnetischen Strahlung des sichtbaren Lichts dar und werden deshalb als Rotkanal im RGB-Farbsystem genutzt. Das LANDSAT-Band 2 wird als Grünkanal im RGB-System verwendet, da grünes Licht zwischen 0,49 und 0,575 µm sichtbar ist. Dieser Teil der Spektralfarben wird durch das LANDSAT-Band 2 dargestellt. Dieselbe physikalische Eigenschaft wird für den Blaukanal genutzt, den das LANDSAT-Band 1 stellt.
Weshalb entstehen aus dieser Kombination Bilder, die einem Farbfoto ähnlich sind?
Was passiert, wenn du die Reihenfolge änderst? (z. B. Rot = Band 1, Blau = Band 2 und Grün = Band 3?) Wenn du die Aufnahmen von Kathmandu noch nicht heruntergeladen hast, gehe zu „Eduspace-Download“ Kathmandu.zip im rechten Navigationsstab.
Wähle File>Open. Ein Dialogfeld wird angezeigt. Öffne den Ordner „Kathmandu“ und wähle das erste Bild, Kathmandu_Landsat_2001_Band_1.tif, aus. Öffne auch
Wähle Image>Combine from...>Red Green Blue. Es wird ein Kontextmenü eingeblendet. Wähle das Bild Kathmandu_Landsat_2001_Band_3.tif für Red (Rot), Das neue Bild ist das aus den drei Kanälen des sichtbaren Lichts erzeugte Echtfarbenbild. Da die Daten aber noch aufbereitet werden müssen, wird es noch nicht in natürlichen Farben dargestellt. Markiere das erste Bild, Kathmandu_Landsat_2001_Band_3.tif, und wähle Enhance>Interactive Stretching. Es wird ein Histogramm angezeigt. Verschiebe die linke Leiste (blau) im Eingangshistogramm (Input Histogram) an den äußerst linken Punkt des Eingangshistogramms. Verschiebe dann die rechte Leiste (rot) an den äußerst rechten Punkt des Histogramms, und klicke auf Apply. Beachte die Veränderungen im kombinierten Bild. Konvertiere die anderen beiden Bilder auf dieselbe Weise. Wie weit du die Leisten für jedes Band verschieben musst, ist von deiner Farbwahrnehmung und der Farbanpassung deines Bildschirms abhängig. Um ein nahezu „normales“ Bild in natürlichen Farben zu erreichen, empfiehlt es sich, das bereits kombinierte Bild Kathmandu_Landsat_2001_Band_321.tif zu öffnen und als Vergleich zu nutzen.
Beschreibe das Bild im Allgemeinen. Welche Strukturen Kathmandus kannst du im LANDSAT-Echtfarbenbild erkennen? Zeige den Flughafen auf. Beschreibe die Lage Kathmandus innerhalb der Umgebung der Stadt. Berücksichtige dabei Berge, Flüsse, Felder, Wälder, Stadtparks und große Landflächen. Erkennst du in diesem Echtfarbenbild die Stadtgrenzen? Weshalb sind die Begrenzungen des Stadtzentrums eher verwischt?
Zur Verbesserung der Interpretierbarkeit von Satellitenbildern werden häufig Falschfarbenbilder eingesetzt. Meistens enthält ein Falschfarbenbild mindestens einen Infrarotkanal. Der Infrarotbereich eignet sich sehr gut zum Interpretieren der Erdoberfläche, da er die reflektierte und, im thermischen Bereich, auch die abgestrahlte Energie umfasst. Infrarotlicht ist für das menschliche Auge nicht sichtbar, birgt aber sehr viele Informationen. Insbesondere reflektieren Pflanzen mehr Energie im nahen Infrarotbereich als im sichtbaren Bereich des elektromagnetischen Spektrums. Die Intensität gibt sogar Aufschluss über den Gesundheitszustand der Pflanzen. Falschfarbenbilder können aus unterschiedlichen Bandkombinationen erstellt werden. Zwei der häufigsten Kombinationen sind die LANDSAT-Kanäle 4, 2, 1 und 4, 3, 2. Wichtig ist die Verwendung des Nahinfrarot- (Band 4) und des Rotkanals (Band 3). Der Nahinfrarotkanal reagiert sehr empfindlich auf Pflanzenbewuchs und der Rotkanal liefert die beste Darstellung unbewachsener Flächen. Aufgrund der atmosphärischen Störung über Kathmandu verwenden wir die Spektralbandkombination 4, 3, 2. In kürzeren Wellenlängen fällt die atmosphärische Streuung wesentlich höher aus als in langen. Die höchste Streuung sichtbaren Lichts tritt aufgrund der kurzen Wellenlänge von 0,42 - 0,49 µm im blauen Spektrum auf. Öffne das Programm LEOWorks. Wenn du die Aufnahmen von Kathmandu noch nicht heruntergeladen hast, gehe zu „Download“ am oberen Rand des Arbeitsblatts, und befolge die Anweisungen.
Wähle File>Open. Ein Dialogfeld wird angezeigt. Öffne den Ordner „Kathmandu“ und öffne
Wähle Image>Combine from...>Red Green Blue. Es wird ein Kontextmenü eingeblendet. Wähle das Bild Kathmandu_Landsat_2001_Band_4.tif für Red (Rot), Dieses neue Bild ist eine Falschfarbenkombination aus drei Schwarzweißbildern. Wie haben sich die Farben im Allgemeinen verändert? Achte genau auf die Vegetation und auf bebaute Flächen.
Weshalb werden Pflanzen rot dargestellt?
Was erscheint in Blau, was in Grün? Erkläre die Farbgebung durch den Reflexionsgrad der unterschiedlichen Oberflächenstrukturen
Das aus der Bandkombination 4, 3 und 2 erstellte Falschfarbenbild von Kathmandu stellt das Stadtzentrum aufgrund der starken Diffusion im kurzwelligen Grünkanal weiterhin recht verwischt dar. Es besteht aber die Möglichkeit, die atmosphärischen Einflüsse durch Kombination eines Falschfarbenbildes aus den LANDSAT-Bändern 4, 5 und 3 zu verringern.
Wähle Image>Combine from...>Red Green Blue. Es wird ein Kontextmenü eingeblendet. Wähle das Bild Kathmandu_Landsat_2001_Band_4.tif für Red (Rot), Dieses Bild wird für die nachfolgenden Übungen benötigt. Speichere das Bild deshalb als Kathmandu_Landsat_Band_453 (TIF) in deinem Ordner „Kathmandu“.
Ein rauschfreies, hübsches Farbbild ist mit Sicherheit eine schöne Sache. Es ist aber wertlos, wenn es nicht benutzt wird, um zum Beispiel Daten zu interpretieren und zu klassifizieren. Der Sinn eines Satellitenbildes besteht in seinem Informationsgehalt. Diese Informationen herauszufiltern, ist die Aufgabe des Betrachters - also deine. Wie das im Einzelnen funktioniert, erfährst du in der nachfolgenden Übung Multispektralbild-Klassifizierung. Seite  12345Last update: 27 Mai 2013
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