Mosaikerstellung von Satellitendaten mit FORCE in Python

Das auf Python basierende Kommandozeilentool SADASADAM (SAme DAy SAtellite DAta Mosaics) ermöglicht es, vollautomatisch Atmosphären korrigierte, wolkenfreie Mosaike auf Basis aller verfügbaren Sentinel-2 und Landsat-8/9 Szenen am gleichen Tag zu erstellen.

Herausforderung

Die automatische, einheitliche Vorprozessierung multispektraler Satellitendaten ist aufgrund des enormen Datenangebots sowie unterschiedlicher Herangehensweisen zur Atmosphärenkorrektur und Wolkendetektion je nach Sensor und Anbieter eine große Herausforderung. Um die regelmäßige Erstellung von Analysis-Ready-Data (ARD) Mosaiken frei wählbarer Untersuchungsgebiete zu vereinfachen, entwickelte mundialis das auf Python basierende Kommandozeilentool SADASADAM. Dies ermöglicht es, für frei wählbare Untersuchungsgebiete sowie Zeiträume vollautomatisch Atmosphären korrigierte, wolkenfreie Mosaike gleichen Tages auf Basis aller verfügbaren Sentinel-2 und Landsat-8/9 Szenen zu erstellen.
Für den Download der Daten wird intern das Pythonpaket eodag verwendet, das als einheitliche Schnittstelle für verschiedenste Anbieter von Satellitendaten (z.B. United States Geological Survey, Copernicus Dataspace) dient. Damit kann die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern und damit potenzielle Instabilität des Tools, vor allem mit Hinblick auf die Abschaltung des Copernicus Open Access Hub, umgangen werden.
Die radiometrische, topographische und atmosphärische Korrektur sowie Wolkenerkennung und Mosaikierung erfolgt mit Hilfe der Software FORCE. FORCE bricht das Konzept von Einzelszenen auf und arbeitet stattdessen mit einem Datenwürfelmodell, was die Bearbeitung großer Untersuchungsgebiete und Datenmengen vereinfacht. Zudem kann die Prozessierung durch Parallelisierung je nach verfügbarer Hardware optimiert werden.

Leistungen

Die Firma mundialis hat das Projekt vollumfänglich umgesetzt. Die Umsetzung erfolgte in den folgenden Arbeitsschritten:

  • Entwicklung automatischer Python-Downloadfunktionen auf Basis von eodag
  • Entwicklung eines FORCE-Python Interface
  • Entwicklung von Python-Postprocessing-Funktionen auf Basis von GDAL
  • Entwicklung eines Gesamttools inklusive Kommandozeilen-Interface
  • Erstellung von Dokumentation zur Anwendung der Software
Ergebnis
  • Entwicklung des Python-basierten Kommandozeilentools „SADASADAM“
  • Durchführung von Softwaretests
  • Dokumentation und Bereitstellung des Tools (hier)
Kunde
Fondazione Edmund Mach, San Michele All’adige (TN), Italien

Story

Bei Satelliten, die die Erdoberfläche im sichtbaren Licht und Infrarot erfassen, wir die Informationsmenge durch Dunst beeinträchtigt. Diese atmosphärischen Effekte lassen sich durch entsprechende Datenaufbereitung vermindern. Die Daten kommen in Kacheln und werden als Mosaik zusammengestellt, um den gewünschten Bereich abzudecken. Die rechenintensive Verarbeitung konnte durch FORCE optimiert werden. FORCE ist eine Open-Source Software, deren Korrekturalgorithmen in der Fernerkundungs-Community anerkannt sind. Mundialis entwickelte im Rahmen des Projekts SADASADAM (SAme DAy SAtellite DAta Mosaics) eine Python-Schnittstelle zu FORCE, um den Aufruf der FORCE-Module als Kommandozeilentool für die automatisierte Verarbeitung effizient zu ermöglichen. Das Ergebnis: korrigierte, tagesaktuelle Satellitendaten-Mosaiken.
SADASADAM kann mit Hilfe eines einzelnen Befehls gestartet werden, wobei die Parameter per Konfigurationsdatei übergeben werden. Hierbei können auf Wunsch sämtliche FORCE-Parameter selbst eingestellt werden.

Atmosphere corrected Sentinel-2 mosaic of the study area Trento, Italy from 26/08/2023. Clouds have been removed.
Einzelbestandteil eines SADASADAM-Ergebnisses: Atmosphärenkorrigiertes, wolkenmaskiertes Sentinel-2 Mosaik der Region Trentino. Viele solcher Einzelzeitschnitte bilden zusammen einen Analysis-Ready Datenwürfel.
terrestris