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Da verschiedene Nutzer unterschiedliche Ansprüche an die Daten haben, erfolgt die Auswertung der am Satelliten gemessenen Strahlungsdaten in verschiedenen Stufen. Manche Nutzer möchten Messdaten mit eigenen Algorithmen interpretieren, andere sind nur an den finalen Werten eines gesuchten Parameters interessiert. Die daraus resultierenden unterschiedlichen Stufen der Bearbeitung werden als „Level“ (Auswertungsebene) angegeben.

Die von Satelliten ermittelte Information steht in verschiedenen Stufen zur Verfügung, den „Levels“. Diese reichen von den Rohdaten bis zu detaillierten Angaben zu vielen verschiedenen meteorologischen, luftchemischen und geophysikalischen Größen.

Anfangswert ist die am Satelliten gemessene Strahldichte, von einem Kanal, von einem Ort und aus einer Richtung, die in Form einer Signalspannung als digitaler Wert (genannt „Count“, Ergebniszahl) übertragen wird. Dies sind die unbearbeiteten Rohdaten, Daten im Level 0. Durch die digitale Datenübertragung stehen diese Messdaten in Stufen zur Verfügung, die als Graustufen interpretiert werden können. Das Niveau der Digitalisierung bestimmt einerseits die Zahl der Graustufen, die übermittelt wird, und andererseits die Datenrate. Durch die beschränkten Möglichkeiten der Datenübertragung in den 1970er-Jahren wurden zum Beispiel die Messwerte vom ersten Meteosat mit nur 64 Graustufen zur Erde gefunkt. Dies war ausreichend im Hinblick auf die Unterscheidung zwischen Wolken und Boden, aber nicht für feinere Unterscheidungen oder gar die Bestimmung von Staub in der Atmosphäre. Heutige Satellitendaten werden üblicherweise mit 10 Bit digitalisiert. Sie repräsentieren damit über 1000 Graustufen und ermöglichen so für meteorologische und geophysikalische Zwecke mehr als ausreichende Unterscheidungen.

Die einlaufenden Satellitendaten, die Graustufen, werden in den nächsten Schritten hin zu Level 1 in Strahldichten überführt, auf Ausfälle überprüft, mit den geographischen Koordinaten verknüpft und in die gewünschte geographische Projektion transformiert. Um die Graustufen in die zugehörigen Strahldichten zu überführen, muss jeweils die gültige Kalibration verwendet werden. Der Sprachgebrauch für die Bedeutung der Level ist bei verschiedenen Organisationen nicht ganz einheitlich, und es werden auch Zwischenstufen wie 1.5 oder 1a und 1b eingeschoben.

Level-2-Daten sind dann die eigentlichen gesuchten meteorologischen oder geophysikalischen Parameter als Funktion des Ortes und der Zeit: Hier findet bei der Ableitung der Temperatur die Länge des Strahlungswegs in der Atmosphäre ebenso Berücksichtigung wie bei den Bildern im solaren Spektralbereich der aktuelle Sonnenstand zum Zeitpunkt der Messung („Sonnenstandsnormalisierung“). Produkte, die mittels weiterer Bearbeitungsschritte entstehen, sowie aus der Kombination der Information von mehreren Überflügen oder aus den Daten abgeleitete Vorhersagen werden als Level 3 ausgegeben.

Die Abspeicherung der Daten in den verschiedenen Levels erlaubt einerseits eine schnelle Verfügbarkeit der einfacheren Produkte und hat andererseits den Vorteil, bei einer Verbesserung von Algorithmen auch bereits ausgewertete Daten noch einmal in bessere Endprodukte invertieren zu können. So ist zum Beispiel denkbar, dass ein neuer Algorithmus entwickelt wird, der es ermöglicht, aus bereits verfügbaren spektralen Informationen die Konzentration eines bisher nicht untersuchten Gases abzuleiten.

Level-1-Daten können schon zur visuellen Interpretation genutzt werden. Die Invertierung der gemessenen Strahlungswerte zu Level 2, d. h. die Ableitung der gesuchten Parameter aus den gemessenen Werten, erfolgt über Invertierungsalgorithmen. Diese Algorithmen, die die Zusammenhänge zwischen den Größen wiedergeben, basieren auf den physikalischen Prozessen, die zu der Strahlung geführt haben. Sie sind aber wegen der Auswertung der großen Datenmengen möglichst einfach gehalten und der Fragestellung, der Messtechnik und den verfügbaren Daten angepasst. Daraus ergibt sich, dass für unterschiedliche Sensoren jeweils spezifische Algorithmen entwickelt wurden, auch wenn diese der Fernerkundung des gleichen meteorologischen Parameters dienen.

Erwähnt werden müssen in diesem Zusammenhang noch sogenannte „Look-up Tables“ (LUTs, „Tabellen zum Nachschauen“, Kap. 12.3.2). Dies sind Nachschlagetabellen, in denen zu Werten der vom Satelliten gemessenen Strahldichten die jeweiligen Werte des verursachenden gesuchten geophysikalischen Parameters angegeben werden. Damit ist eine bequeme, direkte Invertierung der gesuchten Fernerkundungsgröße möglich, ohne die Strahlungsprozesse jeweils neu zu berechnen. Die Daten in den LUTs basieren aber natürlich jeweils auf Strahlungsübertragungsrechnungen, sodass die grundlegende Problematik der Unsicherheit durch Störgrößen durch die Verwendung von „Look-up Tables“ nicht ausgeräumt wird.

Die Verbreitung der Ergebnisse erfolgt im einfachen Fall durch Bilder mit den gemessenen Daten, die nur Graustufen zeigen (Abb. 1.5), aber bereits direkt interpretiert werden können. Echte farbige Information aus Satellitenmessungen kann nur erhalten werden, wenn Daten aus verschiedenen Spektralbereichen im sichtbaren Wellenlängenbereich, eben verschiedenen Farben, vorliegen. In der Praxis viel häufiger sind jedoch „Falschfarben“-Darstellungen. Diese werden durch die Kombination der Information von verschiedenen Kanälen und deren Übertragung in Helligkeitsstufen verschiedener Farben erzeugt. Im sichtbaren Spektralbereich kann die Wellenlänge des Kanals seiner tatsächlichen Farbe zugeordnet werden. Es kann aber auch Information farblich darstellt werden, die von für das Auge unsichtbare Spektralbereichen stammt. Dies ist häufig die Temperatur, deren Variation durch unterschiedliche Farbtöne dargestellt wird, wodurch unter anderem eine Höhenzuordnung der Wolken im Bild vermittelt wird. Auch meteorologische Parameter wie Staub in der Atmosphäre oder Schnee, die durch Kombination der Information mehrerer Kanäle gewonnen wurden, sind häufig mit eigenen Farben dargestellt.

Bei dieser „Falschfarben“-Darstellung handelt es sich also um eine Kombination von Level-2-Produkten, die zum Zweck der leichten Interpretation zu einer farbigen Karte zusammengefasst werden. Die im Bild letztendlich gezeigten Farben sind dem im Bildpunkt jeweils dominierenden geophysikalischen Parameter zugeordnet. Dabei sind die Falschfarben aber so gewählt, dass sie der gewohnten Beobachtungserfahrung möglichst entsprechen. So sind Wolken weiß bis hellblau dargestellt, Landoberflächen grün oder braun und das Meer schwarz oder nachtblau. Damit ermöglichen diese Bilder einen Überblick über die meteorologische Situation in einem großen Areal, und zeitlich folgende Bilder zeigen deren Änderung und die Verlagerung von Strukturen Die Möglichkeit einer gezielten individuellen Interpretation der Strahldichten der einzelnen Kanäle ist natürlich trotzdem weiterhin gegeben. Abbildung 1.7 zeigt als Beispiel ein aus AVHRR-Daten erzeugtes Falschfarbenbild eines Satellitenflugs über Europa, und in Kapitel 6 wird gezeigt, wie unterschiedliche Wolkeneigenschaften durch farbliche Zuordnung getrennt werden können.

Abb. 1.7

Europa am 20.6.2011, gesehen mittels AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) (NASA, 2011).

Die genauere Angabe von Ergebnissen erfolgt mittels Tabellen oder Graphiken. Die Darstellung der geographischen Verteilung einzelner Größen, wie zum Beispiel von Bodentemperatur, Wolkenbedeckungsgrad, Meereiskonzentration, Menge von Aerosolpartikeln oder von einem Spurengas, erfolgt durch thematische Karten mit Isolinien oder farblich unterschiedenen Bereichen. Hier sind die Grenzen zwischen den Farben frei wählbar, deshalb sollte stets ein Farbkeil zur Erläuterung gezeigt werden. Und die zeitliche Entwicklung einer Größe kann natürlich in entsprechenden Verlaufsdiagrammen dargestellt werden.

Zusammenfassung Kapitel 1

Satellitenmeteorologie bedeutet die Fernerkundung von meteorologisch relevanten Parametern der Atmosphäre und ihres Unterrands (Boden, Wasser) mittels Satelliten. Sie leistet einen fundamentalen Beitrag zur Qualität der Wettervorhersage und für die Überwachung des Klimas.

Ein großer Vorteil von Satelliten als Beobachtungsplattform ist die globale Überdeckung, die zudem zeitlich dicht und räumlich hochaufgelöst erfolgen kann. Dabei werden auch von den Ozeanen und den Polarregionen Daten gewonnen, also von Gebieten, die für die Wettervorhersage und die Erfassung einer möglichen Klimaänderung wichtig sind, von denen aber nur sehr wenige Bodenbeobachtungsdaten zur Verfügung stehen.

Die prinzipielle Methodik bei der Fernerkundung mittels Satelliten besteht darin, dass zunächst Strahlungsgrößen gemessen werden, aus denen durch „Invertierung“ der gesuchte Atmosphären- oder Bodenparameter ermittelt wird. Da die zu messende Strahlung aber immer auch durch andere Größen der Atmosphäre oder des Bodens beeinflusst wird, ergeben sich Unsicherheiten in Bezug auf die gesuchte fernerkundete Größe.

Diese Unsicherheiten können durch zusätzliche Messungen oder Modellrechnungen reduziert werden, resultierend in verbesserten Invertierungsalgorithmen. Hierzu wird die Tatsache genutzt, dass Strahlung in einem großen Wellenlängenbereich – vom UV bis zu den Mikrowellen – zur Verfügung steht und dass Information auch mittels Strahlung gewonnen werden kann, die vom Satelliten aus gesendet wird (Radarprinzip). Generell gilt, dass sehr viele meteorologisch interessierende Größen fernerkundet werden können, aber nicht alle mit gleicher Genauigkeit. Hierauf wird in den parameterbezogenen Kapiteln dieses Buchs näher eingegangen.

Die genutzten Radiometer müssen regelmäßig kalibriert und die Ergebnisse validiert werden. Diese Qualitätskontrollen zusammen mit der Kontinuität bei der Entwicklung von Sensoren erlauben es, längere Messreihen zu erstellen, die zur Klimaüberwachung dienen können. Darüber hinaus ermöglicht der technische Fortschritt immer bessere Messungen und mit neuen Radiometern auch die Erfassung weiterer meteorologischer und geophysikalischer Parameter.

Die eigentlichen Messdaten sind Graustufen von jedem Kanal eines Radiometers (entsprechend einer Wellenlänge), die zu Bildern zusammengesetzt werden. Diese georeferenzierten Bilder enthalten bereits interessante, auswertbare meteorologische Informationen, und ihre zeitliche Änderung erlaubt atmosphärische Strömungsfelder (Winde), Wetteränderungen oder Transportvorgänge zu erkennen. Üblicherweise werden aber die Ergebnisse mehrerer Kanäle weiterverarbeitet zu detaillierter meteorologischer Information zusammengefügt.