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10-13 Fach Geographie Klasse Legacy Material

Städte der Welt aus der Luft begriffen

Diese Unterrichtseinheit beschäftigt sich mit den unterschiedlichen Strukturen von Städten in vier verschiedenen Kulturräumen der Erde. Das Lernmodul ist so aufgebaut, dass die Schüler/Innen in einem ersten Teil mehr über die Entwicklung und innere Differenzierung von Städten aus Mitteleuropa, den USA, Südamerika und den sozialistischen Staaten erfahren. Anhand von Schrägluftbildern und schematischen Illustrationen können sich die Schüler/Innen eigenständig über die kulturgenetische Entwicklung der ausgesuchten Stadtmodelle informieren. Im nächsten Schritt erfolgt der praktische Teil. Hier stehen den Schüler/Innen vier hochaufgelöste Echtfarben-Bilder des RapidEye-Satelliten zur Verfügung. Sie können diese Bilder mit Hilfe der so genanten „Edge Detection“ (Kantendetektion) bearbeiten. So werden Kanten und Linien hervorgehoben, Flächen dagegen treten in den Hintergrund. Anhand der sich abzeichnenden Struktur, können die Schüler/Innen das Wissen über die spezifische Stadtentwicklung und der inneren Differenzierung der ausgesuchten Kulturräume anwenden und versuchen Gemeinsamkeiten wie Unterschiede zwischen Realität und Idealtyp festzustellen.

Klassen: 10, 11, 12, 13

Bearbeitungszeit: 1 Stunde

Niveau: fortgeschritten

Voraussetzungen: keine

Themen: Kantendetektion, Kulturräume der Erde, Satellitenbilder, Stadtentwicklung, Stadtmodelle, Stadtstrukturen

Autoren: Andreas Rienow, Henryk Hodam, Ali Zubair Shah

Ziele: 

  • Stadtstrukturen sollen erkannt und beschrieben werden.
  • Stadtmodelle unterschiedlicher Kulturräume werden erörtert.
  • Sich mit Hilfe von Satellitenbildern räumlich orientieren können.
  • Anwendung der Bildbearbeitungsmethode zur Detektion von Kanten in einem Satellitenbild.
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10-13 AR-Apps Fach Informatik Material

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