Aktuelle Erfahrungen mit Drohne und Satellit / Wie selbst Satellitendaten nutzen – Teil 4

Seit mehreren Jahren nutzen wir Drohnen- und Satellitendaten für pflanzenbauliche Aufgabenstellungen. Seit diesem Jahr fliegen wir selber, jetzt kurz vor der Getreideernte 2019 ein geeigneter Moment um ein Resümee zu ziehen.

Sentinel-2

• In diesem Frühjahr war die Verfügbarkeit von wolkenfreien Satellitendaten unkritisch, wir benötigten parallel zur Drohnenbefliegung alle 14 Tage ein brauchbares Bild.
• Die Bodenauflösung von 10×10 m² ist für die Bestimmung der N-Aufnahme ausreichend. In unseren Praxisbetrieben bedeutet das das pro Fahrgassenbreite 2,5 bis 3,5 Messwerte zu Verfügung stehen.
• Die Lagegenauigkeit der durch den Sentinel Hub (korrigierte Sentinel Rohdaten) bereitgestellten Bilder ist praxisgerecht.
• Die Effekte der an Feldrändern (zu Wegen/Straßen/Baumreihen/Wäldern) auftretenden Mischpixel (Mischung der unterschiedlichen spektralen Signaturen) sind beherrschbar.

Drohne

• “Herzklopfen“ kostenlos
  Einen über 3000,- € teuren Sensor an einer Drohne in 50 bis 100m Höhe über ein Feld fliegen zu lassen bereitet schon ein mulmiges Gefühl. Was passiert bei einem Absturz oder einer Notlandung?! Und eine bezahlbare Drohnenversicherung deckt nur Schäden ab, die durch eine Dohne verursacht wurde, nicht die Kamera und Drohne selbst. Nach mehreren Flügen stellt sich Routine ein und „bisher ist ja alles gut gegangen“ 😉
  
• Multikopter vs. Flächenflieger
  Vor dieser Entscheidung standen wir vor unserer Investition. Multikopter haben den Vorteil das sie senkrecht starten und landen, Flächenflieger (haben Flügel wie ein Flugzeug) brauchen eine 50m lange Landefläche. Dies kann ein Weizenfeld in EC 59 sein, problematisch ist dabei, das die Drohne nach der Landung langsam kopfüber in den Bestand rutscht und so nicht immer leicht zu finden ist. Vorteil des Flächenfliegers ist die bei gleicher Akkukapazität um rund 50% längere Flugzeit, daher haben wir uns für diesen entschieden.
  
• Flugdauer
  Meiner Meinung zur Zeit das Hauptproblem beim praktischen Einsatz von akkubetriebenen Drohnen. Mit einer Akkuladung und 10 cm Bodenauflösung liegt die praktische Leistung unseres Flächenfliegers bei rund 30 – 40 ha pro Flug. Höhere Flächenleistungen sind mit größeren Fluggeräten oder/und Antrieb mit Verbrennungsmotoren möglich, aber diese Drohnen sind teuer und ein Drohnenführerschein ist notwendig. Solche Geräte sehe ich eher in den Händen von Spezialisten und Dienstleistern, für uns sind diese keine Option.
  
• Abstandsregeln und Greifvögel
  Ein Problem beim praktischen Drohneneinsatz (Gewicht über 250g) sind die gesetzlichen Abstandsregeln. Zu Stromleitungen/Trafohäusern/Bundesstraßen/
  Bahnlinien müssen 100 m Abstand eingehalten werden, Wohngrundstücke sind ohne Genehmigung des Eigentümers nicht zu überfliegen. Weiterhin ist es nicht erlaubt, dass die Drohne den Sichtbereich des Piloten verlässt. Auf Antrag können Ausnahmen erteilt werden, hier haben Spezialisten und Dienstleister einen Erfahrungsvorsprung. Faszinierend ist die Reaktion der heimischen Vogelwelt auf die vermeintliche Konkurrenz. Während Multikopter eher gemieden werden (das Fluggeräusch ist ähnlich einer riesigen Hornisse) hatte ich um unseren Flächenflieger eher Sorgen, ein Rotmilan kam mehrfach der Drohne nahe.
  
• Wind
  Neben der Flugdauer das größte Problem beim Drohneneinsatz. Bei Windgeschwindigkeiten über 10 m/s (36 km/h) ist das Fliegen nicht möglich und plötzliche Windböen bereiten Probleme.
  
• Auswertung/Erstellung digitaler Orthophotos
  Für jemanden der die Anfänge digitaler Bildverarbeitung von Luftbildern erlebt hat ein Erlebnis. Von der Erstellung des Flugplans bis zur Orthophotoerstellung unkompliziert und das mit hoher Qualität.

Fazit

Drohnen haben ein enormes Zukunftspotential wenn folgende Anforderungen erfüllt werden:

• Höhere Automatisierung

Bereitstellung eines vollautomatisierten Akkuladesystems sowie Flugplanung und Orthophotoerstellung. D.h. die Drohne und Fernsteuerung lädt sich von alleine (drahtlos?), auf dem Feld öffne ich die Kofferraumklappe und das Fluggerät fliegt automatisch los und landet genauso, die Rohdaten werden ans Büro/in die Wolke geschickt, wenn ich ins Büro zurückkomme, ist die Orthophotoerstellung schon abgeschlossen.

• Längere Flugdauer:

Mindestens eine Verdopplung bis Verdreifachung der gegenwärtigen Akkukapazität!

• Anpassung gesetzlicher Regelungen an Praxisanforderungen

Während ich bei der Erfüllung der technischen Anforderungen voller Zuversicht bin, habe ich meine Zweifel bei der Anpassung der gesetzlichen Regelungen. Hier ist Lobbyarbeit gefragt!

Vegetationsindizes sind ohne Referenzmessungen am Boden „Schall- und Rauch“

Ergebnis der klassischen Fernerkundung sind immer Bilder mit sogenannten Vegetationsindizes. Wir benutzen für Sentinel-2 Daten im Getreide vorrangig den REIP (S2REIP), der ab EC 32 eine verlässliche Korrelation zur N-Aufnahme liefert. Für die Drohnenbilder kommt aufgrund anderer aufgenommenen spektralen Kanäle ein ähnlich brauchbarer Index, der NDRE zum Einsatz. „Verlässliche Korrelation“ heißt nicht, dass ich von den Werten in den Bildern direkt auf die reale N-Aufnahme schließen kann! Dazu werden Referenzmessungen am Boden benötigt, wir realisieren diese durch unsere Feldsensorstationen und sind dadurch in der Lage flächige N-Aufnahmekarten zu berechnen.

Satellitendaten selber nutzen – Sentinel 2 Daten auswählen und einlesen.

Im Newsletter vom April 2019 habe ich über die Installation/Konfiguration QGIS, der Übernahme von Flächendaten aus der Antragsstellung sowie der Einbindung externer Kartendienste geschrieben. Heute beschreibe ich wie in QGIS Sentinel 2 Bilder ausgewählt und geladen werden.

QGIS – Installation und Start der Erweiterung SCP

Um Sentinel Daten in QGIS zu nutzen verwende ich die Erweiterung SCP (Semi-Automatic Classification Plugin). Dazu ist diese erst einmal zu installieren.

QGIS → Erweiterungen → Erweiterungen verwalten und installieren

Der Start der Erweiterung geschieht mit einem Klick auf folgendes Symbol:

QGIS → SCP (Semi-Automatic Classification Plugin)

Zu Beginn ist die Konfiguration von SCP notwendig. Zur Nutzung des Moduls wird ein Account/Login auf dem Sentinelhub benötigt. Diese Logindaten sind in SCP einzutragen.

Konfiguriert werden sind die „Preprocessing Options“ für den Sentinel Satelliten. Hier ist die Atmosphärenkorrektur nicht nur für den blauen und grünen Bändern zu aktivieren.

Jetzt kommen wir zur eigentlichen Auswahl der Satellitenbilder. Zuerst wird der gewünschte Zeitraum sowie die maximale Wolkenbedeckung ausgewählt.

Danach wird über das Pluszeichen (siehe oben) ein gewünschtes Gebiet in QGIS markiert. Anders als gewohnt wir hier via Maus kein Rechteck aufgezogen, sondern die linke obere Ecke via Mausklick mit der linken Maustaste und die rechte untere Ecke via rechter Maustaste festgelegt.

Wenn dies erfolgreich absolviert wurde sieht man Koordinaten im SCP Fenster.

Jetzt wird via RUN (siehe oben) die Suche nach verfügbaren Satellitenbildern gestartet.

• 

Als Ergebnis bekommt man die Anzeige der aufgrund der eingegebenen Parameter gefundenen Bildern. Die einzelnen Aufnahmen lassen sich anklicken und darstellen.

Nachdem man eine gewünschte Aufnahme gefunden hat (keine Angst vor schwarzen Rändern wie im obigen Bild, angezeigt wird eine Kachel von 100×100 km² und das gewählte Gebiet ist fast immer vollständig abgedeckt) sind die anderen Aufnahmen aus der Vorauswahl zu entfernen (wenn nicht werden alle angezeigten Satellitenszenen geladen). Alle nicht gewünschten Szenen sind zu markieren und mit dem Minus abzuwählen.

Vor dem eigentlichen Herunterladen sind zwei Optionen zu setzen werden, zum einen „Only if preview in Layers“ aus und „Preprocess images“ ein.

Jetzt wird mit RUN (siehe oben) das Laden der Satellitenbilder gestartet. Planen Sie ausreichend Zeit ein, je nach Auslastung des Sentinel Hub Servers dauert dies bis zu mehreren Stunden.

Im nächsten Newsletter werde ich zeigen, wie die Sentinel- Daten weiter zu verarbeiten sind.

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