Diese App ist eine interaktive Einführung in die spannende Welt der Satelliten: Mikrowellen im Weltraum? Ein Tandem umkreist die Erde? Pflanzen werden hyperspektral beobachtet? Die Internationale Raumstation ISS ist auch noch der größte Erdbeobachtungssatellit im Weltraum?
Die App behandelt eine ganze Reihe sehr unterschiedlicher Satelliten und ihre Einsatzmöglichkeiten. Sie reichen von der Wetterbeobachtung bis hin zum Katastrophenschutz. Jeder hat hier die Möglichkeit, selbst die Erde zu umkreisen und auf seinem Flug die Satelliten zu beobachten, die die Erde ins Visier nehmen. Während sich unter Namen Terra-SAR-X, RapidEye oder den Sentinels nicht jeder sofort etwas vorstellen kann, wird einem anhand von Hurrikanen und Ölteppichen schnell klar, wozu Satellitenaugen gut sein können!
In der App umkreisen die Satelliten die Erde in 3D, aber ihre Bahnen lassen sich auch auf der Weltkarte verfolgen. Beim Antippen der Satelliten oder der Untersuchungsgebiete werden zusätzliche Informationen gezeigt.
Die App ist nicht in ein Arbeitsblatt integriert und benötigt lediglich einen Ausdruck des Markers im Download. Sie kann als Ergänzung zu den anderen Arbeitsblättern verwendet werden, um sich näher über die Satelliten zu informieren, als Einstieg in die Erdbeobachtung im Allgemeinen, oder auch als 3D-/2D-Visualisierung von Orbitalmechaniken von Satelliten.
Month: September 2022
Bildverarbeitung
Bilder lassen sich im RGB-Farbraum leicht manipulieren, in dem Helligkeit, Sättigung und Kontrast geändert werden. Bei Satellitenbildern geht dies sogar über RGB hinaus. In der App lässt sich ein Bild des Ätna, geschossen vom ISS-gebundenen DESIS-Sensor, nicht nur in seinem Aussehen verändern, sondern auch in seiner Kanalkombination – denn Satelliten sehen mehr!
Im Arbeitsblatt wird u.a. mit Pseudocode und Programmierung in Java die funktionale und objektorientierte Programmierung geübt, die Manipulation eines RGB-Bildes implementiert und im Kontext der Data Literary analysiert.
Die App kostenlos bei Google Play (Part “Bildverarbeitung”)
Die Schüler*innen…
- beschreiben digitale Bilder im RGB-Farbraum,
- implementieren Veränderungen in Bezug auf den Kontrast, die Sättigung und die Helligkeit erklären und dazugehörige Funktionen,
- vertauschen Kanäle,
- nehmen Bildverarbeitungen von Hyperspektralbildern in Form des NDVIs vor,
- bewerten Daten im Rahmen von Data Literacy kritisch.
Jahrgangsstufe 10-13
Landnutzungswandel
Wir Menschen verändern die Landoberfläche unserer Erde aktiv – und das, in einem viel größeren Maßstab und mit dramatischeren Folgen als jemals zuvor. Wozu führen die Veränderungen bei der Landnutzung? Und wie lassen sich diese global verfolgen und darstellen?
Satellitenaufnahmen ermöglichen uns die Veränderungen in der Landnutzung sehr genau zu dokumentieren. Sie machen das Erfassen der Landbedeckung möglich und liefern Informationen über die Landnutzung auf globaler Ebene. Sie ermöglichen uns Prozesse des Landnutzungswandels und die damit verbundenen Entwicklungen zu verstehen und zu begleiten.
H 5 P Insert – hello from the saved content!
Auf der ISS befinden sich zahlreiche Bildsensoren, also Kameras, die die Erde auf verschiedene Arten aufnehmen. Diese Bilddaten müssen aber auch zur Erde gesendet, dort empfangen und gespeichert werden. Um Speicherplatz zu sparen, können die Bilddaten auf verschiedene Weisen komprimiert werden.
In diesem Arbeitsblatt, App und Programmieraufgabe geht es beispielhaft um die Kompressionsverfahren Farbreduktion, Redundanz-/Ähnlichkeitssuche, und Farbunterabtastung, die auf DESIS-Hyperspektralbilder angewendet werden. Somit werden verlustfreie und verlustbehaftete Bildkompression diskutiert und verglichen. Ein Beispiel wird als rekursiver Algorithmus in einer Python-Programmieraufgabe implementiert und mit seiner iterativen Alternative verglichen.
Die App kostenlos bei Google Play (Part “Datenkompression”)
Ziele: Die Schüler*innen…
- beschreiben die Übertragung eines Satellitenbildes zur Erde,
- erklären verschiedene Kompressionsverfahren,
- beurteilen die Eignung der verschiedenen Kompressionsverfahren vor dem Hintergrund des Anwendungsbereichs und nehmen Stellung,
- implementieren den Median-Cut als rekursive Möglichkeit zur Farbreduktion in Python,
- und vergleichen ihn mit einem iterativen Verfahren.
Mikrowellen sind nicht nur praktische viereckige Geräte auf dem Küchenschrank, die das Mittagessen von gestern aufwärmen, sondern sie sind auch wertvolle Informationslieferanten für die Erdbeobachtung. Gemeint sind aber natürlich nur die namensgebenden elektromagnetischen Wellen. Radarsatelliten senden langwellige Mikrowellenimpulse vom Weltall aus auf die Erde und empfangen die von Objekten reflektierten Mikrowellen. Aber wie wird dieses Echo am Ende eigentlich zu einem Bild? Und überhaupt: Ein Blick auf das elektromagnetische Spektrum zeigt uns: Wichtige Eigenschaften wie Farben, Temperaturen oder Pflanzenaktivitäten sind im Mikrowellenbereich gar nicht messbar. Also was messen Radarsensoren überhaupt?
Als Grundlage der räumlichen Orientierung spielen Karten eine wesentliche Rolle im täglichen Leben und im Geographieunterricht. Während sie meist als gebrauchsfertiges Arbeitsmittel vorgegeben sind, steht in dieser Unterrichtseinheit die Entstehung einer Karte im Mittelpunkt: Aus einem Satellitenbild entwickeln die Schülerinnen und Schüler eine thematische Karte. Dabei werden Flächen am Rechner mithilfe von Reglern entsprechend ihrer Farbeigenschaft klassifiziert.
Klassen: 5
Bearbeitungszeit: 1-2 Stunden
Niveau: leicht
Themen: Klassifikation, Landnutzungbedeckung, Thematische Karte
Autoren: Roland Goetzke, Henryk Hodam, Kerstin Voß
Ziele:
- Die Draufsicht von Objekten soll gedeutet werden können.
- Satellitenbilder lesen und interpretieren.
- Räumliche Orientierung mit Hilfe von Satellitenbildern und Karten.
- Erstellung eines Klassifikationsschlüssels.
- Ableitung von thematischen Karten aus Satellitenbildern.
Satelliten können Merkmale unserer Umwelt aufzeichnen, die uns Menschen verborgen bleiben. Doch was genau sehen sie denn, was wir nicht sehen?