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Abstract

Das Monitoring von Landwirtschaftsflächen ist eines der Kernthemen der zukünftigen EnMAP Mission, einem deutschen, hyperspektralen Fernerkundungssensor, dessen Start für 2015 geplant ist. In Vorbereitung dieser Mission gehören die Erweiterung und Entwicklung objektiver, robuster sowie zuverlässiger Methoden zur Ableitung biophysikalischer Parameter zu den Hauptaufgaben. Die für das Monitoring von Vegetation notwendige hohe zeitliche Auflösung wird durch ein stufenloses Schwenken von bis zu +/-30° quer zur Flugrichtung erreicht. Daraus resultiert, dass die Daten durch variierende Ein- und Ausstrahlungsgeometrien stark beeinflusst werden. Daher ist eine detaillierte Kenntnis der bidirektionalen Reflexionsfunktion (engl. bidirectional reflectance distribution function, BRDF) der beobachteten Oberflächen notwendig, um diese Einflüsse auf das Reflexionssignal zu identifizieren und anschließend zu korrigieren. Zu diesem Zweck wurde in dieser Arbeit eine Methodik entwickelt, die es ermöglicht, auf der Basis von simulierten Spektren realistische BRDF Szenarien zu modellieren und oberflächenspezifische Korrekturfunktionen abzuleiten. Die Methodik besteht aus drei aufeinander aufbauenden Komponenten. Im ersten Schritt erfolgt die Modellierung der BRDF von landwirtschaftlichen Vegetationsbeständen. Im zweiten Schritt wird der Einfluss der Bestandsarchitektur auf die BRDF analysiert. Darüber hinaus wird untersucht, inwiefern sich Variationen in der BRDF auf die quantitative Ausprägung von Vegetationsindizes auswirken. Solche Indizes sind eine häufig genutzte Möglichkeit zur Quantifizierung biophysikalische Parameter im Rahmen empirischer Verfahren. Aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurden im dritten Schritt Korrekturfunktionen für ausgewählte Vegetationsindizes entwickelt, um Schrägblickbeobachtungen in Nadirbeobachtungen zu transformieren. Abschließend wurde die entwickelte Methodik auf simulierte, sensorspezifische Spektren übertragen.