Die App Digital Earth Africa Explorer kennenlernen
Zuerst öffnen Sie die Web-App, machen sich mit einigen Konzepten bezüglich Bilddaten vertraut und erfahren, wie Sie die Vegetation des gesamten afrikanischen Kontinents hervorheben können.
- Öffnen Sie die App Digital Earth Africa Explorer.
Zunächst wird in der App der gesamte afrikanische Kontinent in Form von Sentinel-2-Satellitenbilddaten angezeigt.
Hinweis:
Sentinel-2 ist ein satellitengestütztes Erdbeobachtungsprogramm der Europäischen Weltraumbehörde ESA, das im Jahr 2015 gestartet wurde und qualitativ hochwertige Bilddaten der gesamten Erde erzeugt. Weitere Informationen zum Sentinel-2-Programm.
Sentinel-2 erzeugt multispektrale Bilddaten. Das bedeutet, dass mit dem Satellitenprogramm Informationen zu mehreren Wellenlängenbereichen erfasst werden. Einige dieser Wellenlängenbereiche, wie z. B. Blau, Grün und Rot, sind für das menschliche Auge sichtbar, während andere, wie z. B. Nahinfrarot, Kurzwelleninfrarot und Küstenaerosol, nicht sichtbar sind. Alle diese Bereiche werden als Spektralbänder bezeichnet, und Sentinel-2-Bilddaten enthalten 13 dieser Bänder. Dem folgenden Diagramm können Sie entnehmen, wo die 13 Bänder im elektromagnetischen Spektrum liegen.
Die 13 Sentinel-2-Spektralbänder werden im elektromagnetischen Spektrum dargestellt. Die vollständige Liste der Bänder:
- Band 1: Küstenaerosol
- Band 2: Blau
- Band 3: Grün
- Band 4: Rot
- Band 5: Vegetation Red Edge
- Band 6: Vegetation Red Edge
- Band 7: Vegetation Red Edge
- Band 8: Nahinfrarot (NIR)
- Band 8A: Nahinfrarot (NIR), schmal
- Band 9: Wasserdampf
- Band 10: Kurzwelleninfrarot (SWIR), Cirrus
- Band 11: Kurzwelleninfrarot (SWIR)
- Band 12: Kurzwelleninfrarot (SWIR)
Multispektrale Bilddaten liefern viele interessante Erkenntnisse zu der beobachteten Landschaft.
Eine Möglichkeit, die Bänder zu verwenden, besteht darin, drei von ihnen auszuwählen und zu einem zusammengesetzten Bild zu kombinieren. Es gibt viele mögliche Bandkombinationen, von denen jede die Bilddaten anders aussehen lässt. Einige Kombinationen sind ganz besonders zur Hervorhebung bestimmter Landschaftselemente oder -eigenschaften geeignet.
Drei Spektralbänder (links) kombiniert zu einem zusammengesetzten Bild (rechts). Als Nächstes erfahren Sie mehr über die derzeit in der App angezeigte Bandkombination.
- Klicken Sie bei Bedarf einmal auf die Schaltfläche Zoom Out, um den gesamten Kontinent anzuzeigen.
- Klicken Sie auf der Seitenleiste zum Erkunden der Bilddaten auf die Schaltfläche Explore Imagery.
- Überprüfen Sie im Fenster Explore Imagery, ob unter Layer die Option Sentinel-2 Annual GeoMAD ausgewählt ist. Vergewissern Sie sich, dass unter Rendering die Option Natural Color with DRA ausgewählt ist.
Natural Color with DRA ist die aktuelle Bandkombination. In ihr sind die Bänder Blau, Grün und Rot kombiniert, und die dargestellten Farben kommen dem nahe, was das menschliche Auge normalerweise sehen würde. DRA ist die Abkürzung für "Dynamic Range Adjustment" (dynamische Bereichsanpassung). Dabei handelt es sich um ein Verfahren zur Optimierung des Bildkontrasts.
Tipp:
In diesem Lernprogramm können Sie die roten Meldungen ignorieren, die im Fenster Explore Imagery angezeigt werden, wie z. B. Zoom in to select images. Darüber hinaus können Sie das Fenster Explore Imagery ziehen, um es an eine beliebige Stelle in der App zu verschieben, damit es keine wichtigen Elemente verdeckt.
Auf der Karte werden hauptsächlich erdige Töne wie Beige, Braun und Dunkelgrün auf dem afrikanischen Kontinent angezeigt.
Dieses Bild zeigt, wie die Erde vom Weltraum aus aussehen würde. Die Bandkombination Natural Color kann zwar für manche Anwendungen nützlich sein, aber Analysten wählen oft basierend auf den jeweiligen Elementen, die sie hervorheben möchten, andere Kombinationen aus.
Ändern Sie die Bandkombination in die Infrarotfarbe, in der die Bänder Nahinfrarot, Rot und Grün kombiniert sind. Diese Kombination ist besonders hilfreich, wenn Sie die Vegetation hervorheben möchten, die hellrot dargestellt ist.
- Wählen Sie im Fenster Explore Imagery unter Rendering die Option Color Infrared with DRA aus.
Hinweis:
Die Bandkombination und andere Prozesse, die Sie auf die Bilddaten anwenden, um ihre Anzeige zu ändern, werden Rendering genannt.
Innerhalb weniger Sekunden werden die Bilddaten, die Afrika darstellen, aktualisiert und zeigen jetzt die Flächen mit starker Vegetation in Hellrot an. Mithilfe der Beschriftungen und Ländergrenzen, die zusätzlich zu den Bilddaten angezeigt werden, können Sie sich orientieren.
Hinweis:
Die Anzeige der anderen Kontinente wurde nicht geändert. Das liegt daran, dass die App lediglich multispektrale Bilddaten für Afrika enthält. Den Rest der Welt sehen Sie als einfache Grundkarte mit Bilddaten, für die diese Art des multispektralen Renderns nicht unterstützt wird.
Zentralafrika wird auffällig von Rottönen dominiert, was darauf hinweist, dass hier viel Vegetation vorhanden ist. Das hellste Rot entspricht der Region um den Äquator, die hauptsächlich von Regenwäldern bedeckt ist und sich durch üppige Vegetation auszeichnet. Bei den etwas weniger hellen roten Regionen handelt es sich um Regionen mit tropischem Klima und ebenfalls reicher Vegetation.
Die Sahara in Nordafrika wird hauptsächlich in Weiß- und Beigetönen dargestellt, da es hier keine Vegetation gibt. Entlang der gesamten Mittelmeerküste finden sich aufgrund des mediterranen Klimas mehrere vegetationsreiche Zonen.
Im südlichen Afrika sind die östlichen feuchteren Regionen recht vegetationsreich, während der Westen mit der Kalahari- und der Namib-Wüste wesentlich trockener und vegetationsärmer ist.
Die in Infrarotfarbe dargestellten Satellitenbilddaten bieten eine klare Übersicht über die Verteilung der Vegetation auf dem afrikanischen Kontinent.
- Doppelklicken Sie zum Vergrößern auf die Schaltfläche Zoom In.
- Ziehen Sie die Karte bei Bedarf mit der Maus, um sie so zu schwenken, dass sie auf dem hellroten Zentralafrika zentriert ist.
Diagonal verlaufende Streifen auf der Karte. Sie entsprechen den Pfaden, auf denen sich die Satelliten bewegen, um nacheinander die einzelnen Bilder (oder Szenen) zu erfassen. Was Sie sehen, ist nicht ein einzelnes großes Bild des gesamten Kontinents. Es sind Tausende von einzelnen Bildern, die zusammengefügt (oder mosaikiert) sind. Zuweilen sind die Grenzen zwischen den Bildern schwach zu erkennen, wodurch dieser Effekt mit den diagonalen Streifen entsteht.
Außerdem sind auf keinem dieser Bilder Wolken zu sehen. Das ist erstaunlich, da Satelliten über den Wolken fliegen und oftmals Bilder erfassen, die zum Teil durch Wolken verdeckt sind.
Ein Beispiel von Bilddaten mit Wolken. Der Grund dafür, dass Sie auf der Karte keine Wolken sehen, besteht darin, dass der aktuelle Bilddaten-Layer Sentinel-2 Annual GeoMAD nicht aus einfachen Satellitenbildern besteht. Er liefert vielmehr eine jahresübergreifende Zusammenfassung der Bilddaten, aus der Wolken und andere kleine Strukturen entfernt wurden.
Hinweis:
Aktuell enthält der Layer Sentinel-2 Annual GeoMAD in der App eine Zusammenfassung der Bilder aus den Jahren 2016 bis 2019. Weitere Informationen dazu, wie der GeoMAD-Layer generiert wird, finden Sie in der DE Africa-Dokumentation.
Die Verteilung der Vegetation in Abidjan bewerten
Während es interessant ist, die Muster eines gesamten Kontinents zu entdecken, werden Bilddaten darüber hinaus häufig verwendet, um lokale Gebiete zu beobachten. Sie bewerten die Verteilung der Vegetation in der Region Abidjan, Côte d'Ivoire. Mit seinen mehr als 4 Millionen Einwohnern ist Abidjan die größte Stadt der Côte d'Ivoire.

Zunächst verorten Sie Abidjan auf der Karte.
- Schließen Sie ggf. das Fenster Explore Imagery. Geben Sie in das Suchfeld Abidjan ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
Die Karte wird auf die neue Position aktualisiert. Nach wenigen Sekunden werden die Bilddaten in besserer Auflösung mit mehr Details angezeigt.
- Sie können das Fenster Suchergebnis schließen, da Sie es nicht mehr benötigen.
In der Infrarotfarbe mit DRA-Rendering wird die Vegetation weiterhin in hellroten Tönen angezeigt, die bebauten Flächen in Abidjan sind blaugrau, und die Gewässer haben eine bläulich schwarze Farbe.
- Untersuchen Sie die Verteilung der Vegetation in der Region.
Verfügt die Region auf den ersten Blick über eine reichhaltige Vegetation? Welchen Klimatyp hat sie wohl? Und wie ist es mit der Stadt Abidjan? Scheint sie dicht bebaut zu sein? Befinden sich in ihr Flächen, die mit Vegetation bedeckt sind?
- Vergrößern Sie die Karte und schwenken Sie durch verschiedene Gebiete der Stadt und der Region, um weitere Eindrücke zu gewinnen.
Hinweis:
Zum Vergrößern und Verkleinern können Sie neben den Schaltflächen zum Zoomen auch das Mausrad verwenden. Bei jedem Zoomen oder Schwenken kann es einige Sekunden dauern, bis sich die Bilddaten aktualisiert haben.
Zusätzlich zu den Beschriftungen und regionalen Grenzen sind die Hauptverkehrswege auf den Bilddaten dargestellt. Dies kann für bestimmte Zwecke hilfreich sein, aber zunächst ist es von Vorteil, wenn Sie sich die Bilddaten ungehinderter ansehen können. Da diese zusätzlichen Informationen Teil der Grundkarte sind, wechseln Sie zu einer anderen Grundkarte mit weniger Informationen.
- Klicken Sie auf der Seitenleiste auf die Schaltfläche Basemap Gallery für die Grundkarten-Galerie.
- Wählen Sie im Fenster Basemap Gallery für den hellgrauen Hintergrund den Eintrag Light Gray Canvas aus.
Viele der zusätzlichen Informationen, die über den Bilddaten angezeigt werden, werden ausgeblendet. Auch die darunter liegende Grundkarte wechselt zu einem hellgrauen Design. Da sie jedoch aktuell durch die Bilddaten verdeckt ist, können Sie sie nicht sehen.
- Schließen Sie das Fenster Basemap Gallery.
Um Ihre Bewertung der Region fortzusetzen, versuchen Sie es mit einer anderen Rendering-Option: Agriculture with DRA.
- Öffnen Sie erneut das Fenster Explore Imagery. Wählen Sie unter Rendering die Option Agriculture with DRA aus.
Die Bilddaten werden auf der Karte aktualisiert.
Die Bandkombination "Agriculture" enthält Kurzwelleninfrarot-, Nahinfrarot- und blaue Bänder. Sie eignet sich hervorragend zur Hervorhebung der Vegetation (in Hellgrün), und wird, wie der Name schon sagt, oftmals für landwirtschaftliche Anwendungen verwendet. Es sind jedoch auch noch andere Elemente deutlich zu erkennen: die bebaute städtische Umgebung wird in Rosa oder Violett dargestellt, Gewässer in Dunkelblau und Sandstrände und natürliche Ökosysteme in Orange oder Hellbraun. Folglich ist diese Rendering-Option sehr vielseitig einsetzbar.
- Betrachten Sie die Stadt mit der neuen Rendering-Option weiter.
Gewinnen Sie dank der neuen Rendering-Option zusätzliche oder andere Erkenntnisse? Beispielsweise ist es leichter, zwischen bebauten Flächen und Sandflächen zu unterscheiden, als es mit der Infrarotfarbe der Fall war. Außerdem ist es leichter, kleine Gewässer innerhalb der Stadt zu erkennen.
- Vergrößern Sie die Karte einmal und schwenken Sie sie, um den südlichen Teil der Stadt zu betrachten.
Die Ébrié-Lagune liegt südlich von Abidjan und ist nahezu über ihre gesamte Länge durch einen schmalen Küstenstreifen vom Atlantischen Ozean getrennt. Den Großteil der Atlantikküste säumen orange-gelb dargestellte Sandstrände. Weitere Sandstrände befinden sich um Port-Bouët. Was die Verteilung der Vegetation anbelangt, so sind diese südlichen Gebiete dicht bebaut, während andere größtenteils begrünt sind.
- Schwenken Sie die Karte, um den nördlichen Teil der Stadt zu betrachten.
Am auffälligsten ist der im Westen der Stadt gelegene Nationalpark Banco, ein großer unter Naturschutz stehender Wald mit altem Baumbestand. Die Gegend um die Stadt herum scheint dicht besiedelt, während sich im östlichen Teil der Stadt sowohl bebaute und als auch begrünte Flächen finden.
- Verkleinern Sie die Karte, um die Vegetation um die Stadt zu untersuchen. Vergrößern Sie die Karte und schwenken Sie sie, um verschiedene Details in der Region zu erkunden.
Abidjan ist von Vegetation umgeben. Die Stadt befindet sich hauptsächlich inmitten der Ökoregion der ostguineischen Wälder, die aus tropischen Feuchtwäldern besteht. Die Zone um Abidjan beinhaltet Gebiete, die von diesem alten Wald übrig geblieben sind, im Wechsel mit Kulturland, auf dem Kaffee, Kakao, Bananen und Ölpalmen angebaut werden. Auf der Karte werden die Flächen mit Waldbestand in einem dunkleren Grün angezeigt, während die Felder wie kleine Rechtecke oder Flecken in hellerem Grün aussehen, wie z. B. in der Nähe der Stadt Ahoutoue, nordöstlich von Abidjan.
Sie haben die Verteilung der Vegetation in der Stadt und in der Region Abidjan visuell bewertet. Dieses Wissen ist hilfreich für Stadt- und Regionalplaner, für Umweltschützer oder für landwirtschaftliche Genossenschaften, die ihre landwirtschaftlichen Aktivitäten erweitern möchten. Sie wissen jetzt, wie Sie mit der App Digital Earth Africa Explorer detaillierte Bilddaten zu jedem beliebigen Ort in Afrika visualisieren können.
Nach einer Oase in Ägypten suchen
Jetzt setzen Sie die Erkundung von Bilddaten in einem anderen Land fort, in Ägypten. Dieses Mal besteht Ihr Ziel darin, inmitten der Wüste eine Oase zu identifizieren und zu analysieren. Zunächst betrachten Sie das Feuchtigkeitsniveau im gesamten Land, indem Sie zwischen trockenen und feuchtigkeitsreichen Gebieten unterscheiden. Anschließend identifizieren Sie die Oase und analysieren, woraus sie besteht. Dabei lernen Sie, Spektralindizes zu verwenden, mit denen Sie die Eigenschaften bestimmter Landschaften identifizieren können. Als Erstes setzen Sie das Rendering der Bilddaten und die Grundkarte zurück und verorten Ägypten auf der Karte.
- Überprüfen Sie im Fenster Explore Imagery, ob unter Layer die Option Sentinel-2 Annual GeoMAD ausgewählt ist. Wählen Sie unter Rendering die Option Natural Color with DRA aus.
Die Karte wird in den Farben aktualisiert, die das menschliche Auge in der Regel sieht.
- Klicken Sie auf der Seitenleiste auf die Schaltfläche Basemap Gallery für die Grundkarten-Galerie. Wählen Sie im Fenster Basemap Gallery den Eintrag Imagery with Labels für Bilddaten mit Beschriftungen aus.
Bei Ihren anstehenden Erkundungen sind Ländergrenzen und Beschriftungen sehr hilfreich.
- Schließen Sie das Fenster Basemap Gallery.
- Geben Sie in das Suchfeld Egypt ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
Die Karte wird aktualisiert und zeigt die neue Position an. Nach einigen Sekunden werden die Sentinel-2 Annual GeoMAD-Bilddaten zu dieser Position angezeigt.
- Schließen Sie das Fenster Search results mit den Suchergebnissen.
Mit der Rendering-Option Natural Color with DRA wird der Großteil des Landes in Beigetönen mit einigen dunkelgrünen Bereichen angezeigt.
Ihr Ziel ist es, schnell das Feuchtigkeitsniveau des gesamten Landes zu ermitteln. Alle Gewässer (wie Flüsse, Seen und Meere), aber auch alle Flächen, die mit Vegetation bedeckt sind, haben ein hohes Feuchtigkeitsniveau. Dies steht im Kontrast zu Wüsten oder bebauten Flächen, deren Feuchtigkeitsniveau sehr gering ist.
Dazu verwenden Sie einen Spektralindex für die Feuchtigkeit, den so genannten "Moisture Index". Ein Spektralindex ist eine andere Methode für die Arbeit mit multispektralen Bilddaten im Gegensatz zu den Farbkombinationen, die Sie bisher kennengelernt haben. Dabei kommt eine mathematische Formel zum Einsatz, mit der für jedes Pixel in den Bilddaten ein Verhältnis zwischen den verschiedenen Bändern berechnet wird, um ein bestimmtes Phänomen hervorzuheben. Im Fall des Moisture Index sind die Bänder Nahinfrarot (NIR) und Kurzwelleninfrarot (SWIR) beteiligt. Die Formel lautet wie folgt:
(NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)
Hinweis:
In der App müssen Sie nicht selbst rechnen, sondern es stehen sofort einsatzbereite Spektralindizes für den Rendering-Prozess zur Verfügung.
- Wählen Sie im Fenster Explore Imagery unter Rendering die Option Moisture Index (NDMI) aus.
Nach einigen Sekunden wird die Karte aktualisiert. Sie zeigt nun feuchtigkeitsreiche Pixel in Blautönen und weniger feuchtigkeitsreiche Pixel in Orange-Braun-Tönen an.
Ein großer Teil Ägyptens ist trocken und weist ein geringes Feuchtigkeitsniveau auf. Das ist nicht weiter verwunderlich, denn über einen Großteil des Landes erstreckt sich die Sahara. Zwei auffällige Ausnahmen sind das Niltal und Nildelta im Osten des Landes, die sehr feuchtigkeitsreich sind. Auch das Mittelmeer, der Golf von Sues und das Rote Meer, die Ägypten umgeben, werden mit einem hohen Feuchtigkeitsniveau angezeigt.
- Zoomen Sie, wie im folgenden Beispielbild gezeigt, auf das Niltal und Nildelta:
Tipp:
Um auf eine bestimmte Ausdehnung zu zoomen, drücken Sie die Umschalttaste, während Sie einen Rahmen um den zu vergrößernden Bereich ziehen.
Nach wenigen Augenblicken wird die Karte so aktualisiert, dass die Bilddaten detaillierter angezeigt werden. Der Nil sorgt für die Bewässerung seines Tals und des gesamten Deltas, die sich somit durch ihre üppige Vegetation auszeichnen. Im folgenden Beispielbild sehen Sie einen herzförmigen Bereich, der ein hohes Feuchtigkeitsniveau zu haben scheint, obwohl er nicht direkt mit dem Niltal verbunden ist.
Das ist Al Fayyūm (auch Faijum, Fajum oder Fajjum), eine große Oase, die es schon in der Antike gab. Sie werden sie näher untersuchen.
Ansicht der Al Fayyūm-Oase. Ändern Sie zunächst die Grundkarte, um einige Zusatzinformationen zu entfernen.
- Klicken Sie auf der Seitenleiste auf die Schaltfläche Basemap Gallery, und wählen Sie die Grundkarte Light Gray Canvas für einen hellgrauen Hintergrund aus.
- Vergrößern Sie die Ansicht der Al Fayyūm-Oase.
Nach einigen Augenblicken werden die Bilddaten aktualisiert. Die herzförmige Fläche weist insgesamt ein hohes Feuchtigkeitsniveau auf. Innerhalb der Oase werden die Stadt Al Fayyūm und weitere Dörfer als orangebraune Punkte mit wenig Feuchtigkeit angezeigt.
Der Moisture Index ist ein effizientes Werkzeug, mit dem sich Bereiche mit hohem Feuchtigkeitsniveau in einer überwiegend von Wüste bedeckten Region schnell identifizieren lassen.
Hinweis:
Der Moisture Index eignet sich darüber hinaus zum Überwachen von Dürreniveaus und zum Messen von Wüstenbildungstrends.
Als Nächstes möchten Sie herausfinden, woraus sich die feuchtigkeitsreiche Fläche in der Al Fayyūm-Oase zusammensetzt. Zunächst wenden Sie einen anderen Index an, der speziell zur Identifizierung von Gewässern vorgesehen ist: den Normalized Difference Water Index (NDWI). Seine Formel basiert auf dem infrarotnahen Band und dem grünen Band:
(NIR – Green) / (NIR + Green)
- Wählen Sie im Fenster Explore Imagery unter Rendering die Option Water Index (NDWI) aus.
Die Karte wird aktualisiert und zeigt nun die Wasser-Pixel in Blau an. Die übrigen Pixel werden in Hell- bis Dunkelgrau angezeigt.
Sie sehen mehrere Gewässer. Ganz im Norden befindet sich der größte See der Al Fayyūm-Oase, der Qarun-See. Im Südwesten der Oase befinden sich außerdem noch kleinere Seen. Ganz im Osten sehen Sie deutlich, wie der Nil durch das Niltal fließt.
- Zoomen Sie, wie im folgenden Beispielbild dargestellt, auf die Verbindung zwischen der Oase und dem Niltal:
- Vergrößern Sie die Ansicht weiter, und schwenken Sie sie so, dass der im folgenden Beispielbild dargestellte Bereich angezeigt wird:
Die Wasserläufe, die durch die Verbindung fließen, sind in Hellblau hervorgehoben.
Dabei handelt es sich um zwei Kanäle. Der Kanal mit den Windungen ist der Bahr Yusuf-Kanal – der Hauptkanal, durch den schon in der Antike Wasser aus dem Nil in die Oase geleitet wurde. Der geradere Kanal ist ein sekundärer Kanal. In einiger Entfernung von den Kanälen gibt es einige kleine Wasserreservoirs und Teiche.
Mit dem NDWI-Index können Sie in dem Bereich schnell Gewässer unterschiedlicher Größen identifizieren.
Hinweis:
Mit moderneren Verfahren könnten Sie die als Wasser identifizierten Pixel extrahieren und zur späteren Verwendung in weiteren Analysen in einem separaten Layer speichern.
Jetzt verwenden Sie einen Index speziell zur Identifizierung der Vegetation: den Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Seine Formel basiert auf dem infrarotnahen Band und dem roten Band:
(NIR – Red) / (NIR + Red)
- Verkleinern Sie die Ansicht, bis die gesamte Oase angezeigt wird.
- Wählen Sie im Fenster Explore Imagery unter Rendering die Option Vegetation Index (NDVI) aus.
Die Karte wird aktualisiert und zeigt nun die Vegetations-Pixel in Hell- bis Dunkelgrüntönen und alle übrigen Pixel in Braun- und Beigetönen an. Je dunkler die grünen Pixel sind, umso dichter und gesünder ist die Vegetation.
Der Großteil der Oase ist mit Vegetation bedeckt.
- Zoomen Sie auf das Zentrum der Oase und schwenken Sie die Karte, um die Vegetation zu untersuchen.
Große Teile der Vegetation werden als Mosaik aus kleinen Rechtecken in Mittel- bis Hellgrün angezeigt: Dabei handelt es sich um kultivierte Felder. Einige einheitliche Flächen in dunklerem Grün stellen Baumgruppen dar. Die Vegetation in der Al Fayyūm-Oase umfasst Nutzpflanzen wie Baumwolle, Klee und Getreide. Häufig anzutreffen sind Olivenhaine und Obstgärten, und Palmen sind regelmäßig mit anderen Nutzpflanzen durchsetzt. (Fayyūm)
In Mittelbraun sind die Städte und Dörfer zwischen den mit Vegetation bedeckten Flächen dargestellt, und in Gelb die Straßen, die sie verbinden.
Dank der Wasser- und Vegetationsspektralindizes wissen Sie jetzt, dass die Al Fayyūm-Oase mit ihrem hohen Feuchtigkeitsgehalt einen großen See, Kanäle, kultivierte Felder, Baumgruppen, Städte und Dörfer und noch mehr umfasst.
Sie haben eine Oase inmitten der ägyptischen Wüste identifiziert und analysiert, woraus sie sich zusammensetzt. Sie haben Spektralindizes kennengelernt, mit denen die Verhältnisse zwischen Spektralbändern berechnet werden, und mit denen sich bestimmte Arten der Bodenbedeckung und die Eigenschaften bestimmter Landschaften identifizieren lassen. Mithilfe von Spektralindizes können Sie Bereiche mit hohem Feuchtigkeitsgehalt, Vegetation, Wasser und viele andere interessante Elemente aus Ihrem Untersuchungsgebiet identifizieren.
Den Bau der größten Ölraffinerie Afrikas visualisieren
Bisher haben Sie mit dem Bilddaten-Layer "Sentinel-2 Annual GeoMAD" Bilddaten erkundet, die einen bestimmten Moment darstellen. Aber wie können Sie Trends im Zeitverlauf nachverfolgen? Wie gehen Sie vor, wenn Sie die Stadtentwicklung von Abidjan heute mit der vor 10 Jahren vergleichen möchten, oder wenn Sie herausfinden möchten, ob der See in der Al Fayyūm-Oase in den letzten Jahrzehnten größer oder kleiner geworden ist?
Als Nächstes erfahren Sie, wie Sie Veränderungen im Zeitverlauf visualisieren. Als Beispiel visualisieren Sie die Entwicklung der Dangote-Ölraffinerie, die sich seit mehreren Jahren in der Region Lekki in Nigeria im Bau befindet. Nach ihrer Fertigstellung wird sie die größte Ölraffinerie in Afrika sein. Mit ihr wird das Land seinen gesamten inländischen Treibstoffbedarf decken und noch raffinierte Produkte exportieren können. Außerdem werden in der Region 135.000 feste Arbeitsplätze geschaffen.
Ihr Ziel ist es, herauszufinden, wann das Projekt begonnen hat, und die verschiedenen Bauabschnitte nachzuverfolgen. Bei der Visualisierung der Projektbaustelle im Zeitverlauf kommt der Landsat-Bilddaten-Layer zum Einsatz.
Hinweis:
Landsat ist ein US-amerikanisches Satellitenprogramm zur Erdbeobachtung. Es liefert seit 1972 fortlaufend Bilddaten der gesamten Erde. Wie Sentinel-2 sind die Bilddaten, die es generiert, multispektral. Nähere Informationen über Landsat finden Sie auf der Website des Programms.
Der in der App enthaltene Landsat-Layer bietet eine große Auswahl an Landsat-Bilddaten von 1972 bis heute.
Die Dangote-Ölraffinerie befindet sich in der Nähe der Stadt Idaso in Nigeria. Suchen Sie sie. Zunächst müssen Sie jedoch zu einer neutraleren Rendering-Option zurückkehren.
- Wählen Sie im Fenster Explore Imagery unter Rendering die Option Natural Color with DRA aus. Schließen Sie das Fenster Explore Imagery.
- Geben Sie in das Suchfeld Idaso, Nigeria ein.
Der Vorschlag der Suchmaschine lautet Idaso, Epe, Lagos, NGA (Epe ist der Bezirk und Lagos der Bundesstaat, in dem Idaso liegt).
- Klicken Sie auf Idaso, Epe, Lagos, NGA.
Die Karte wird auf die neue Position aktualisiert.
- Schließen Sie das Fenster Search results mit den Suchergebnissen.
- Verkleinern Sie die Karte so lange, bis Sie, wie auf dem folgenden Beispielbild dargestellt, das gesamte Gelände der Dangote-Ölraffinerie sehen:
Das Gelände der Raffinerie, das in der Nähe der Küste des Golfs von Guinea liegt, wird überwiegend in Weiß- und Hellgrautönen angezeigt und hat die Größe einer kleinen Stadt. Die aktuelle Ansicht ist der Sentinel-2 Annual GeoMAD imagery-Layer aus 2019. Wechseln Sie zum Landsat-Layer.
- Legen Sie im Fenster Explore Imagery die folgenden Parameter fest:
- Wählen Sie für Layer die Option Landsat aus.
- Vergewissern Sie sich, dass unter Rendering die Option Natural Color with DRA ausgewählt ist.
- Stellen Sie mit dem Schieberegler das Datum auf den 28. Dezember 2019 ein.
Hinweis:
Je nachdem, in welcher Zeitzone Ihr Computer steht, sind einige Daten u. U. um einen Tag versetzt. Außerdem liegt das Datum des neuesten Bildes, das auf dem Zeitschieberegler angezeigt wird, möglicherweise weniger lange zurück als in dem Beispielbild, da die Landsat-Bilddaten fortwährend aktualisiert werden.
Die Bilddaten werden auf der Karte aktualisiert.
Die Bilddaten enden abrupt westlich des Raffineriegeländes, sodass die hellgraue Grundkarte, die darunter liegt, zu erkennen ist. Beim Vergrößern auf diese Ebene zeigt der Landsat-Layer lediglich ein einziges Bild (oder eine einzige Szene) eines bestimmten Tages an.
Im Fenster Explore Imagery im Abschnitt Date zeigt der Zeitschieberegler alle verfügbaren einzelnen Bilder seit Beginn des Landsat-Programms bis zum aktuellen Zeitpunkt an. Das älteste für dieses Gebiet verfügbare Bild stammt von November 1972, und das neueste ist erst wenige Wochen alt. Der Schieberegler steht aktuell auf dem Datum 28. Dezember 2019, sodass auf der Karte das Bild von diesem Tag angezeigt wird.
Beginnen Sie nun, die Zeit zu durchlaufen.
- Ziehen Sie den Schieberegler auf den 6. November 1972 (bzw. entsprechend Ihrer Zeitzone auf den 7. November 1972).
Das Bild wird aktualisiert. Diese ersten Szenen, die von älteren Landsat-Satelliten erfasst wurden, haben keine so hohe Qualität wie neuere Bilder. Einige dieser älteren Szenen sind jedoch ggf. immer noch hilfreich, wenn Sie sehen wollen, wie sich die Welt verändert hat. Ignorieren Sie die ersten Szenen, auf denen in erster Linie eine unscharfe Landschaft zu sehen ist.
- Klicken Sie rechts neben dem Zeitschieberegler auf die Schaltfläche mit dem Pluszeichen, um chronologisch zum nächsten Bild des Gebietes zu wechseln.
- Klicken Sie so lange weiter auf die Schaltfläche mit dem Pluszeichen, bis Sie am 17. Dezember 1984 (bzw. am 18. Dezember 1984) angekommen sind.
Auch wenn die Szene etwas körnig ist, ist deutlich zu erkennen, dass das Gelände der zukünftigen Raffinerie völlig unbebaut ist und entweder mit Vegetation (in Dunkelgrün) bedeckt ist oder einige nackte Erdflecken (in Brauntönen) aufweist. Südlich von dem Gelände entlang der Küste sehen Sie die Stadt Idaso und weitere bebaute Gebiete (in Hellbraun). Nördlich von dem Gelände befindet sich die Lekki-Lagune (in Blauschwarz).
- Klicken Sie weiter auf die Schaltfläche mit dem Pluszeichen, um zu sehen, wie sich das Gebiet verändert.
Hinweis:
Anders als der Sentinel-2 Annual GeoMAD-Layer, der die Bilddaten zusammenfasst und wolkenlose Bilder liefert, besteht der Landsat-Layer aus einzelnen Szenen, auf denen Wolken zu sehen sein können. Folglich müssen Sie die Szenen überprüfen und diejenigen identifizieren, die Ihrem Bedarf am besten entsprechen.
Während Sie von einer Szene zur nächsten wechseln, werden Sie eventuell außerdem feststellen, dass nicht alle Szenen dieselbe Ausdehnung haben. Einige scheinen sich mehr nach Osten auszudehnen, andere wiederum mehr nach Westen. Das liegt an der jeweiligen Position des Satelliten, als die einzelnen Szenen aufgenommen wurden.
Betrachten Sie insbesondere die Bilddaten an den folgenden Tagen:
- 12. bzw. 13. Dezember 1999: Das Raffineriegelände ist weiterhin unberührt.
- 2. bzw. 3. Januar 2011: Auch wenn diese Szene etwas verschwommen ist, sind westlich von der zukünftigen Raffinerie Straßenbauarbeiten und einige Gebäude zu sehen. Diese gehören zur Lekki-Freihandelszone. Mit diesem Projekt sollten die Einrichtung und Entwicklung von Unternehmen und Industrien in der Region erleichtert werden.
- 18. Dezember 2013: Im Süden des Geländes sind die ersten Anzeichen von Arbeiten an der Raffinerie zu erkennen.
- 15. Januar 2015: Im Zuge der Vorbereitung der Arbeiten wurde Erde ausgehoben.
- 4. Januar 2017: Ein Großteil des Geländes ist jetzt von der Vegetation befreit und wurde aktiv vorbereitet. Dieser Bereich ist leuchtend weiß.
- 1. Januar 2019: Ein Netz aus Straßen und vielen Gebäuden ist zu sehen.
- 2. Februar 2022: Der Bau vieler großer Industriebauten schreitet voran. An der Küste ist südlich des Raffineriegeländes zudem eine Hafenstruktur zu erkennen.
Tipp:
Sie können aber auch auf die Schaltfläche Bilder in der Dropdown-Liste anzeigen links neben dem Zeitschieberegler klicken, um zu einer Dropdown-Datumsliste zu wechseln.
In den neuesten Szenen hat die Raffinerie zwar noch nicht ihren Betrieb aufgenommen, aber der Bau scheint große Fortschritte zu machen. Wenn dem Landsat-Layer neue Bilder hinzugefügt werden, wird es möglich, die weiteren Änderungen auf dem Gelände zu beobachten.
Das Dangote-Raffineriegelände am 2. Februar 2022. Sie haben sich die Entwicklung des Dangote-Raffineriegeländes im Zeitverlauf angesehen. Sie haben erfahren, dass Landsat-Bilddaten bis in die 1970er Jahre zurückreichen, sodass Sie die Veränderungen der letzten Jahrzehnte überall in Afrika visualisieren können. Das verschafft Ihnen zahllose Gelegenheiten zur Beobachtung und zum besseren Verständnis von Umweltveränderungen, Stadtentwicklungen sowie die Entwicklung von Industrie- und Tiefbauanlagen.
Den Wasserstand eines Sees in Ghana beobachten
Sie möchten nun im Zeitverlauf die Veränderungen einer essenziellen Ressource nachverfolgen: Wasser. Verwenden Sie zur Wasserbeobachtung aus dem Weltraum (Water Observation from Space, WOfS) den Layer "WOfS Annual Summary", der sich aus Landsat-Bilddaten ableitet und in dessen Fokus allein das auf dem gesamten afrikanischen Kontinent vorhandene Wasser steht.
Hinweis:
Der Layer "WOfS Annual Summary" bietet Ihnen eine jährliche Übersicht darüber, wo auf dem gesamten afrikanischen Kontinent wie oft im Jahr Wasser zu sehen war. Auf diese Weise erfahren Benutzer, wo sich Gewässer befinden, wie sie sich im Zeitverlauf verändern und wo es eventuell Überschwemmungen oder andere Wasserbewegungen gab. Zurzeit enthält dieser Layer Daten aus den Jahren 1983 bis 2020. Weitere Informationen zum WOfS-Dataset
Beobachten Sie z. B. mithilfe des Layers den Wasserstand des Volta-Stausees in Ghana. Der Volta-Stausee ist ein großes Gewässer, das durch den Bau des Akosombo-Staudamms in den Jahren 1961 bis 1965 entstanden ist. Der Staudamm liefert einen Großteil der Elektrizität Ghanas sowie Elektrizität, die in nahe gelegene Länder exportiert wird.

Darüber hinaus bildet der Stausee, der Möglichkeiten für z. B. Fischerei und Tourismus bietet, für viele Menschen in der Region die Lebensgrundlage. Schwankungen seines Wasserstands können beträchtliche Konsequenzen für die produzierte Menge an Elektrizität und die wirtschaftliche Aktivität in der Region haben. Im Kontext des Klimawandels ist es wichtiger als je zuvor, diese Schwankungen zu überwachen und zu verstehen.
Navigieren Sie zum Volta-Stausee, und zeigen Sie den Layer "WOfS Annual Summary" an.
- Geben Sie in das Suchfeld Lake Volta, Ghana ein, und drücken Sie die Eingabetaste.
Die Karte wird auf die neue Position aktualisiert.
- Schließen Sie das Fenster Search results mit den Suchergebnissen.
- Wählen Sie im Fenster Explore Imagery für Layer die Option WOfS Annual Summary aus. Vergewissern Sie sich, dass unter Rendering die Option WOfS Annual Frequency ausgewählt ist.
Die Bilddaten werden auf den WOfS-Layer für 2021 (mit dem Datum 31. Dezember 2020 bzw. 1. Januar 2021) aktualisiert.
Für diesen Workflow konzentrieren Sie sich auf die Schwankungen des Wasserstandes in einem Teil des Volta-Stausees an der Mündung des Obosum, eines der Zuflüsse des Sees.
Ihr Ziel ist es, den Wasserstand in jedem Jahr von 2012 bis 2021 zu visualisieren.
- Schwenken Sie auf der Karte leicht nach Süden, bis Sie die Mündung des Obosum deutlich sehen.
- Ziehen Sie im Fenster Explore Imagery unter Date den Zeitschieberegler auf den 31. Dezember 2011 bzw. den 1. Januar 2012.
2011 war der Wasserstand in diesem Abschnitt des Sees recht hoch.
Für den Layer wurde die folgende Symbolisierung festgelegt:
- Dunkleres Blau: Bei diesen Pixeln wurde festgestellt, dass der See während des gesamten Jahres dauerhaft Wasser enthielt.
- Grün und Gelb: Bei diesen Pixeln enthielt der See im Jahresverlauf zuweilen Wasser.
- Rot: Bei diesen Pixeln enthielt der See selten Wasser.
- Farblose Pixel: Der See enthielt zu keinem Zeitpunkt des Jahres Wasser.
Der See ist größtenteils dunkelblau. Dünne grüne, gelbe oder rote Linien nahe der Uferlinien stehen für leichte saisonale Schwankungen: Während der Trockenzeit sinkt der Wasserstand leicht und das Wasser des Sees zieht sich leicht zurück.
- Klicken Sie im Fenster Explore Imagery auf die Schaltfläche mit dem Pluszeichen, um die nächsten vier Jahre anzuzeigen und die Karten zu den einzelnen Jahren zu überprüfen.
Der Obosum im Jahr 2016. Von 2012 bis 2016 scheint der See jedes Jahr etwas kleiner geworden zu sein. Als Referenz können Sie einen Vergleich zu der grauen Grundkarte anstellen, auf der die am weitesten ausgedehnten Uferlinien des Sees in Mittelgrau dargestellt sind.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche mit dem Pluszeichen, um die nächsten fünf Jahre anzuzeigen.
Die Mündung des Obosum im Jahr 2021. Die Oberfläche des Sees wird wieder größer, da der Wasserstand wieder steigt.
Eine weitere interessante Möglichkeit zur Visualisierung dieser Veränderungen besteht darin, die Bilddaten zweier Tage mit dem Tool Compare Imagery zu vergleichen.
- Klicken Sie auf der Seitenleiste auf die Schaltfläche Compare Imagery.
Das Fenster Compare Imagery wird angezeigt. Mit diesem Werkzeug können Sie zwei Bilder angeben, die links und rechts auf der Karte angezeigt werden, und zwischen den beiden hin- und herwechseln.
- Legen Sie im Fenster Compare Imagery die folgenden Optionen für das linke Bild fest:
- Stellen Sie sicher, dass Left Image ausgewählt ist.
- Wählen Sie unter Layer die Option WOfS Annual Summary aus.
- Vergewissern Sie sich, dass unter Rendering die Option WOfS Annual Frequency ausgewählt ist.
- Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Datum auswählen.
- Ziehen Sie den Zeitschieberegler auf den 31. Dezember 2011 bzw. den 1. Januar 2012.
- Legen Sie die folgenden Optionen für das rechte Bild fest:
- Klicken Sie auf Right Image, um es auszuwählen.
- Wählen Sie unter Layer die Option WOfS Annual Summary aus.
- Vergewissern Sie sich, dass unter Rendering die Option WOfS Annual Frequency ausgewählt ist.
- Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Datum auswählen.
- Ziehen Sie den Zeitschieberegler auf den 31. Dezember 2015 bzw. den 1. Januar 2016.
- Greifen Sie den Ziehpunkt, und ziehen Sie ihn wiederholt von links nach rechts, um die beiden Bilder zu vergleichen.
Mit dem Werkzeug Compare Imagery können Sie die Unterschiede zwischen beiden Bildern im Detail untersuchen.
- Sie können im Fenster Compare Imagery für das linke und das rechte Bild auch andere Daten zwischen 2012 und 2021 auswählen und sie mit dem Vergleichswerkzeug vergleichen.
Die Änderung des Wasserstands wird aufgrund der detailgenauen Darstellung des Terrains besonders an der Mündung des Obosum sichtbar. Ähnliche Trends sind jedoch auch sonst überall im See zu beobachten.
Die Forschung hat gezeigt, dass diese Schwankungen im Wasserstand des Volta-Stausees größtenteils auf längere Zeiten mit geringem Niederschlag zurückzuführen sind, die zu einer Dürre geführt haben. Interessanterweise können sich die Auswirkungen der Dürreperioden auf den Wasserstand des Sees aufgrund des komplexen Zusammenspiels mit dem Akosombo-Staudamm um bis zu einige Jahre verzögern (Ndehedehe et al.). Dies ist bei den Daten, die Sie visualisiert haben, der Fall, da in der Region von 2010 bis 2013 geringere Niederschlagszahlen zu verzeichnen waren und Sie den sinkenden Wasserstand des Sees zwischen 2012 und 2016 in Augenschein genommen haben.
Sie haben sich den Wasserstand des Volta-Stausees an der Mündung des Obosum angeschaut. Sie haben erfahren, dass Sie mithilfe des Layers "WOfS Annual Summary" Gewässer überall in Afrika detailliert beobachten können und dass Sie auf diese Weise entscheidende Informationen erhalten, auf Grundlage derer Wasserressourcen proaktiver und nachhaltiger verwaltet werden können. Außerdem haben Sie gelernt, wie Sie mithilfe des Werkzeugs Compare Imagery zwei Bilder vergleichen können.
Visualisierungsergebnisse speichern
Wenn Sie auf der Karte etwas Interessantes visualisiert haben, möchten Sie es vielleicht zur späteren Verwendung speichern. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie das tun, und zwar entweder in Form von lokalen Bilddaten auf Ihrem Computer oder als Online-Bilddaten-Layer. Speichern Sie als Beispiel die NDVI-Darstellung der Al Fayyūm-Oase, die Sie zu Beginn des Lernprogramms visualisiert haben.
Wechseln Sie zunächst zurück zu der betreffenden Ansicht.
- Geben Sie in das Suchfeld El Fayoum ein, und drücken Sie die Eingabetaste. Schließen Sie das Fenster Search results mit den Suchergebnissen.
- Verkleinern Sie die Ansicht, bis die gesamte Oase angezeigt wird.
- Öffnen Sie das Fenster Explore Imagery und wählen Sie die folgenden Optionen aus:
- Wählen Sie unter Layer die Option Sentinel-2 Annual GeoMAD aus.
- Unter Rendering wählen Sie Vegetation Index (NDVI) aus.
- Als Datum stellen Sie unter Date den 1. Januar 2020 ein.
Die Karte wird auf die Bilddatenansicht aktualisiert, die Sie speichern möchten.
- Klicken Sie auf der Seitenleiste auf die Schaltfläche Image Export.
- Wählen Sie im Fenster Image Export die Option Default Image aus.
Die erste Option besteht darin, die aktuelle Bilddatenansicht auf Ihrem Computer zu speichern.
- Wählen Sie unter Save location zum Speichern auf Festplatte die Option Save to disk aus. Vergewissern Sie sich, dass unter TIFF download options die Option As displayed ausgewählt ist.
- Klicken Sie auf Speichern.
Nach wenigen Augenblicken wird das TIFF-Bild auf Ihren Computer heruntergeladen, in der Regel in den Ordner Downloads. Abhängig von den Einstellungen Ihres Webbrowsers wird es ggf. außerdem automatisch im Vorschaumodus angezeigt. Sie können dieses Bild nach Belieben freigeben, indem Sie es z. B. in ein Dokument einbeziehen, das Sie gerade schreiben.
Eine weitere Option besteht darin, die aktuelle Bilddatenansicht als Online-Bilddaten-Layer zu speichern. Dazu wird ein ArcGIS Online-Konto benötigt.
Hinweis:
Wenn Sie kein ArcGIS Online-Konto haben, können Sie kostenfrei eins über das Afrika-GeoPortal erstellen (klicken Sie hierzu auf Sign In und dann auf Create an Africa GeoPortal account und befolgen Sie die Anweisungen). Afrika-GeoPortal ist eine von Esri unterstützte Open-Mapping-Community, in der gemeinsam an der Bereitstellung von Daten und Erkenntnissen über Afrika gearbeitet wird.
Alternativ können Sie ein kostenfreies öffentliches ArcGIS-Konto erstellen (klicken Sie hierzu auf Öffentliches ArcGIS-Konto erstellen und befolgen Sie die Anweisungen).
In ArcGIS Online können Sie dynamische Webkarten erstellen, die Sie für Ihre Community freigeben können.
- Legen Sie im Fenster Image Export die folgenden Optionen fest:
- Wählen Sie unter Save location zum Speichern im Portal die Option Save to portal aus.
- Unter Title (required) geben Sie Vegetation in the El Fayoum oasis ein.
- Als Beschreibung geben Sie unter Description den folgenden Text ein: Sentinel-2 Annual Geomad layer with NDVI rendering, showing the presence of healthy vegetation.
- Unter Tags (required) geben Sie Imagery, Egypt, vegetation ein.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche Vorschau. Melden Sie sich im Fenster Sign in mit Ihrem ArcGIS-Benutzernamen und Ihrem Kennwort an.
Im Fenster Image Export wird eine Miniaturansicht angezeigt.
- Klicken Sie auf Speichern.
Sehen Sie sich die Bilddaten an, die Sie gerade in ArcGIS Online gespeichert haben.
- Navigieren Sie zu ArcGIS Online, und melden Sie sich mit demselben Konto an, das Sie zum Speichern des Bildes verwendet haben.
- Klicken Sie auf dem Menüband auf Inhalt.
- Klicken Sie in der Inhaltsliste auf Vegetation in the El Fayoum oasis.
- Klicken Sie auf der Elementseite Vegetation in the El Fayoum oasis auf In Map Viewer öffnen.
Der Layer wird in ArcGIS Online Map Viewer angezeigt.
Sie können diese Karte jetzt speichern und für Ihre Kollegen oder Ihre Community freigeben. Sie können auch noch weitere Daten-Layer oder andere nützliche Informationen hinzufügen.
Hinweis:
Weitere Informationen zum Erstellen Ihrer eigenen Webkarten mit ArcGIS Online finden Sie unter Erste Schritte mit ArcGIS Online.
Weitere Orte erkunden
Zur weiteren Erkundung beinhaltet die App Digital Earth Africa Explorer mehrere als Lesezeichen gespeicherte Positionen. Von diesen können Sie eine oder mehrere untersuchen. Um weitere Einblicke zu gewinnen, stellen Sie sicher, dass Sie den Bilddaten-Layer ändern und verschiedene Bandkombinationen und Spektralindizes anwenden, wie Sie es in diesem Lernprogramm gelernt haben. Es gibt die folgenden Lesezeichen:
- Lagos, Nigeria
- Dakar, Senegal
- Apamprama forest reserve, Ghana
- Maasai Mau Forest, Kenya
- Effiduase, Ghana
- Gulu Municipality, Uganda
- Ife Municipality, Nigeria
- Flood Plains Asaba Onitsha, Nigeria
- Weija Reservoir, Ghana
- Bahi Swamp, Tanzania
- Lake Ngami, Botswana
- Wählen Sie im Fenster Explore Imagery unter Layer die Option Sentinel-2 Annual GeoMAD aus. Vergewissern Sie sich, dass unter Rendering die Option Natural Color with DRA ausgewählt ist.
- Stellen Sie sicher, dass unter Date das jüngste Datum ausgewählt ist.
- Klicken Sie auf der Seitenleiste auf die Lesezeichen-Schaltfläche Bookmarks.
- Scrollen Sie im Fenster Bookmarks in der Liste der Lesezeichen nach unten und klicken Sie auf eins davon.
Die Karte wird aktualisiert und auf der betreffenden Position zentriert.
- Erkunden Sie das Gebiet und versuchen Sie, etwas darüber zu lernen.
Gibt es Gewässer? Und wie haben Sie sich im Zeitverlauf entwickelt? Wie ist die Vegetation verteilt? Gibt es Wohnhäuser oder Stadtgebiete?
- Erkunden Sie noch mehrere weitere Lesezeichen.
- Alternativ können Sie auch mithilfe des Suchfeldes nach bestimmten Gebieten suchen, die Sie interessieren, und diese weiter erkunden.
In diesem Lernprogramm haben Sie den afrikanischen Kontinent mithilfe der App Digital Earth Africa Explorer bereist. Sie haben etwas über multispektrale Bilddaten und einige ihrer Einsatzmöglichkeiten gelernt. Sie haben mithilfe verschiedener Spektralbandkombinationen und Indizes die Landbedeckung und Landschaftseigenschaften überprüft. Sie haben zudem Veränderungen im Zeitverlauf visualisiert. Jetzt können Sie mithilfe von Bilddaten Ihre eigenen Interessenbereiche überprüfen und wichtige Erkenntnisse gewinnen, um zur Lösung bedeutender Probleme beizutragen.
Sie finden weitere Lernprogramme dieser Art in der Reihe Satellitenbilder von Afrika erkunden.