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2\_7\_Remote\_Sensing\_Practical

Transkribiert mit noScribe Vers. 0.6.1  
Audiodatei: C:/Users/marti/BokuDrive/USAGE-NG/WP5/GIS Cours raw/2\_7\_Remote\_Sensing\_Practical.mp4  
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S02: \[00:00:00\] selber herunterladen könnt, wenn das gewünscht ist. Es gibt nämlich auch noch verschiedene Ansätze. (...) Also generell, was möchte ich abdecken? Also wenn man jetzt von Fernerkundungsdaten und der Auswertung spricht, könnten wir jetzt auch sehr, sehr viel erzählen. Wir haben uns auf zwei Aspekte beschränkt. Das eine ist, diese Daten herunterzuladen, dann vielleicht ein mehrkanaliges Bild zu erzeugen, sprich ein buntes Bild generieren, das ich als Hintergrundinformation verwenden kann. (..) Vor allem, wie kann ich verschiedene Bänder kombinieren und was kann ich damit tun? Wie kann ich ein Bild zurechtschneiden? Wie kann ich ein NDVI berechnen? Es gibt verschiedene Indizes, der Vegetationsindex, NDVI ist einer davon, aber da geht es, das Prinzip ist immer das gleiche. Ich kombiniere verschiedene spektrale Bänder und bekomme irgendeinen Index, der, sage ich mal, irgendwas aussagt. (.) Und dann möchte ich euch noch zeigen, wie kann ich mehrere NDVI-Bilder analysieren? Da kommt das, was der Robert vorher gefragt hat, dann sehen wir auch, dass ich die Frage beantwortet, \[00:01:00\] wie oft bekomme ich Bilder eigentlich von einem Gebiet und was sagen mir diese Daten dann außen? Wie kann ich die betrachten? (.) Was ich jetzt nicht abdecke in dieser Präsentation ist, wie kann ich Bilder, sprich georeferenzieren? (.) Das ist auch immer ein Thema. Wir bekommen die Bilder vorprozessiert, die grob eingepasst sind in ein bekanntes Koordinatenbezugssystem. Sie werden ja bei dem Punkt, den wir schon mal gehabt haben. Sprich, ich bekomme die Sentinel-Daten im UTM-System, Zone 33 in Ostösterreich. (.) Die Daten sind aber nicht präzisionsgeoreferenziert. Das heißt, der letzte Meter, der fehlt uns immer. Da ist immer ein gewisser Versatz da. Ein bis zwei Pixel kann das eben auch versetzt sein. Möchte ich es genauer haben, dann muss ich die Daten händisch georeferenzieren mit Passpunkten. (.) Ich weiß nicht, wie weit das beim Thema sein kann, sein wird. \[00:02:01\] Wenn es ein Thema ist, dann könnten wir das uns auch vornehmen für den Herbst im September. Und ich mache da noch eine kurze Session, wie man die Daten noch besser einpassen kann und an das eigene Feld besser anpassen kann. (...) Ich denke schon, dass es interessant ist. Ich würde mir vorschlagen, machen wir das, was ich jetzt vorbereitet habe. Ihr probiert es auch selber aus. Und wenn ihr dann sagt, ey, das passt nicht ganz, wir brauchen es noch besser, wie geht das? Dann schauen wir uns das im September noch einmal an. (..) Also es würde den Rahmen einfach sprengen wollen. Das ist alles wieder erklärt. Und dann sind wir um drei am Nachmittag noch immer nicht fertig. Und wir möchten einfach mal so einen Querschnitt bieten, was so einfach möglich ist. Und wenn ihr solche Anforderungen habt, das wäre etwas, was wir uns dann im Herbst noch näher anschauen könnten. (...) Gut. (.) Ich habe vorher sehr viele Sensoren erwähnt. Wie gesagt, es gibt hunderte, die man nehmen könnte. \[00:03:04\] Wer mal Interesse hat, schmöckern möchte, es gibt hier dieses Handbook von der ESA, wo alle Sensoren aufgelistet sind. Das ist auch wieder etwas, was für Teinschmeckte, aber nur, dass ihr eben so ein bisschen seht, da gibt es noch sehr viel, was man erzählen könnte. Tue ich jetzt nicht. Verschone ich euch zur Datensuche. Es gibt verschiedenste Suchmaschinen. Im Prinzip funktionieren die alle noch dem gleichen Prinzip. Ich suche mir mein Gebiet raus, kann das irgendwie abgrenzen oder kann auch ein Schäbpfeil mit den Grenzen raufladen. Sagt dann, wie viele Wolkenbedeckungen ich akzeptiere, gebe einen Zeitraum bekannt und das System dürfte mir dann hunderte Bilder zurück und ich kann diese dann herunterladen und verwenden. Im Idealfall. (...) Meine Empfehlung, subjektiv, (.) es gibt einmal einen, den ich sehr gerne verwende und den ich sehr gerne hergezeigt hätte, das wäre der Earth Explorer. (..) Den Link findet ihr auch dann auf der BokuLearn-Seite. (...) \[00:04:04\] Der prinzipiell sehr gut ist von der Performance her, wo ich Sentinel und vor allem Landsatbilder herunterladen kann, andere Produkte gibt es auch, aber den empfehle ich immer als Startpunkt. Wie er funktioniert, das wird in einem Video auf der BokuLearn-Seite erklärt. Da gehe ich jetzt nicht darauf ein, aber da kann man eben auch dann sich die Bilder betrachten. Man bekommt so ein Vorschaubild, kann dann auch beurteilen, ob die Wolkenbedeckung kritisch ist und ob der Bereich, den ich haben möchte, vielleicht doch zu verwenden ist und kann dann dort die Bilder herunterladen. Wenn es um Sentinel geht, was eine nette Applikation ist, ist das Sentinel Hub Playground. Das ist allerdings eine kommerzielle Firma, die kann jetzt dort nicht die Daten herunterladen. Ich kann so Daten herunterladen, die sind aber nicht georeferenziert, die liegen irgendwo. Aber da kann man sich mal spielen damit und mal schauen, wie weit mein Gebiet wolkenfrei ist. Vielleicht, wenn das funktionieren sollte, seht sich jetzt diesen Sentinel Hub Playground. (..) Kurzes Nicken, danke. (..) \[00:05:04\] Man landet immer in Madrid. (..) Man kann sich aber dann irgendwo auf einen Bereich hinzoomen. Ich versuche jetzt unser Feld da in Groß Enzersdorf zu treffen. Dann seht ihr schon, dass da immer eine Wolke daherkommt. Und so, das ist unser beliebtes Feld hier. Also man kann irgendwo auch einstellen, dass man nicht die Bilder sieht, sondern man kann auch einstellen, dass man auch eine Karte dahinter sieht. Aber das wäre jetzt die Option, dass ich eben hier sehe, was im oberen Bereich das Datum, hier haben wir jetzt vom 20. Juni eine Aufnahme, wo dieses Feld wolkenfrei ist. Jetzt sehe ich schon das Problem, daneben wäre eine Wolke. Das heißt, wenn ich meinen ganzen Betrieb analysieren möchte, habe ich vielleicht ein Problem. Und man kann sich hier einstellen, was für Wolkenbedeckung im gesamten Bild hier akzeptabel ist. (..) Ich bleibe mal so bei 25%. (..) Und kann dann sich auch jetzt verschiedene Produkte hier ansehen. \[00:06:06\] Also man kann hier, ist das naturnahe Farbgebung, also die Erde aus 800 Kilometer Höhe sozusagen, in einer gewissen Bandkombination. Machen wir dann später. Ich kann aber auch genauso gut sagen, ich möchte ein Farbinfrarotbild haben, dann bekomme ich gleich das auswählen. Wir bekommen einen Vegetationsindex. Wir bekommen der eben, man sieht auch die Formel dazu, also nahes Infrarot und das Rot beinhaltet. Wir bekommen hier einen Moisture-Index über die Bodenfeuchte berechnet, wo hier die Kanäle 11 mit einfließen, (.) aus dem mittleren Infrarot und so weiter und so fort. Also es gibt hier so verschiedene Indizes, einen Water-Index und was auch immer hier verwendet wird. Ich springe mal zurück. Lieber kurz vor. (.) Bitte?

S03: \[00:06:58\] Da steht der 20.06. Das ist heute. Und wenn ich jetzt da ausschaue, (..) also ein heiligeres Ding der Unmöglichkeit bei uns, jemals aufnehmen zu machen.

S02: \[00:07:08\] Der 20. muss man da gestehen, das hat das Datum passt noch nicht. Das war der 2.19. Der 20. (..) Entschuldigung, (.) gehen wir vielleicht auf den Kalender, dann sehen wir, wann ein Bild aufgenommen worden ist. Also der 20. war jetzt zu schnell geredet. Das ist das aktuelle Datum und dann kann ich im Kalender schauen, wann sind Aufnahmen gemacht worden. Und dann sehen wir eben am 19. gestern, hat es da schlecht ausgeschaut auch. (.) Man kann aber, das ist immer 83% Wolkenbedeckung, wenn ich auf den 16. gehe, haben wir auch eine hohe Wolkenbedeckung. Also man müsste sich da durchspielen und dann die Wolkenbedeckung einstellen. Und dann sollte man nicht nur die Daten anzeigen, die irgendwann in Frage kommen. (..) Und das war dann am 22. April, hätte ich ein Wolkenfreies Bild mit insgesamt 13% Wolkenbedeckung. Also man kann sich hier ein bisschen spielen mit der akzeptierten Wolkenbedeckung und kann im Kalender nachschauen. Die hellgrauen, das ist die, die den Vorgaben entsprechen. \[00:08:10\] Und die dunkelgrauen, das sind die, wo jetzt wahrscheinlich dann eine Wolke sehen werde. (..) Und dann beantwortet das vielleicht auch schon eine Frage, wie häufig bekomme ich Daten. In diesem Fall eben, wenn ich sage, ich möchte eine höhere, eine bessere Qualität haben, dann wird das eben dann ein bisschen ein Problem werden. Und dann habe ich eben im Mai, (.) muss man jetzt dann schauen, (.) 22. Mai kann es eben, (.) war ein bisschen neblig in der Zeit. Ja, also, (..) wie gesagt, wir machen das jetzt zu Fuß. Natürlich kann ich das irgendwie auch automatisiert machen oder die großen Firmen machen, das ist natürlich automatisiert. Man kann sich natürlich, es gibt auch eine eigene Wolkenmaske, die beim Sensor automatisch erstellt wird. Und man kann auch verschiedene Bänder heranziehen um sich den Wassergehalt und den Wasserdampf anschauen und kann sagen, gut, die Daten sind jetzt nicht brauchbar. (..) Das nochmal, das quasi zu Fuß betrachtet und dann sehen wir eben die Probleme. \[00:09:11\] Ich habe in der Szene 33% Wolkenbedeckung, aber das fällt, das mich interessiert, da habe ich einen Schatten drauf. (...) Das nur so eben als Beispiel zu zeigen, eben wie häufig habe ich eben dann Daten. Und das ist eben eine Suchmaschine, wo ich eigentlich jetzt eben sehr schnell (.) das durchgehen kann und eben hier etwas einstellen kann und dann eben in dem Bereich (..) ein bisschen durchklicken kann und zu schauen, wie häufig bekomme ich eben Daten zur Verfügung gestellt. Und alle Aufnahmen werden mir hier angezeigt über den Kalender und dann kann man den Verlauf betrachten (..) und sich eben anschauen. Ja, 100% hilft mir nicht viel. (..) Und der April war um einiges besser, also Mai war auch immer bewölkt. Also das ist vielleicht eben, zeigt eben sehr gut, dass es eben nicht so einfach ist, immer wolkenfrei Aufnahmen zu bekommen. (.....) \[00:10:13\] Das ist der Playground. Das ist eine der ersten, also das ist einfach, wenn man nur so durchklicken möchte, schnell durchklicken möchte, ein bisschen so schauen, ein Gefühl bekommen möchte, sind Daten verfügbar, kann ich Daten verwenden, wann gibt es Daten, ist das eine sehr benutzerfreundliche Suchmaschine, mit der ich arbeiten kann. Nachteil, wie gesagt, ich kann mir die Daten, ich kann mir zwar ein Bild generieren lassen, aber das ist nicht georeferenziert, also ich kann es nicht im GIS verwenden. (....) Ein anderes, was auch nett ist, was jetzt auch für einfache Zwecke ganz gut ist, ist ein Produkt namens Sentinel Explorer von der Firma Esri. Das ist ein GIS-Anbieter von, GIS ein kommerzielles Produkt, setzt voraus, dass man hier sich einloggt, aber wenn man eingeloggt ist, ein Gratis-Account kann man immer generieren und dann kann ich auch dort nach Daten suchen und bekomme dort auch verschiedene fertige Produkte, \[00:11:14\] wie zum Beispiel den Vegetationsindex und kann mir diesen auch georeferenziert für einen bestimmten Ausschnitt herunterladen. (...) Ist vielleicht auch für euch, kann das vielleicht interessant sein, also wenn ich mir diesen Esri Sentinel Explorer anschaue, jetzt bin ich da wieder irgendwo, (...) muss ich uns da orientieren, (.....) so, irgendwo kann man auch einstellen, dass man die Karte haben möchte. (.) Ich habe da gerade etwas verloren, Loa Austria, da sind wir daheim.

S05: \[00:11:49\] Ich hätte eine gute Frage.

S02: \[00:11:51\] Immer gerne. Der Sentinel Playground, da haben Sie gesagt,

S04: \[00:11:55\] das ist nicht georeferenziert. (.)

S02: \[00:11:57\] Nein, es ist nur zum Suchen einmal. Es ist reinzuschauen, ob dort wolkenfreie Aufnahmen zur Verfügung stehen. Dann ist das eine sehr einfache Suchmaschine, wo ich sagen kann, okay, ich schaue einfach mal, ob in dem Bereich, in dem ich arbeiten möchte, wolkenfreie Daten zur Verfügung stehen. (.) Einfach nur so ein Gefühl zu bekommen. (.) Sonst kann man es nicht verwenden. Oder ich kann mal schauen, ich möchte mal bei meinem Feld, das ich da betrachten möchte, möchte mal schauen, wie schaut denn der Vegetationsindex aus, klickt drauf, bekomme ein Bild mit dem Vegetationsindex. (.) Ja, aber da ist es ja georeferenziert. Das ist auf dem Bild? (.) Da schon, aber ich kann die Daten nicht herunterladen.

S05: \[00:12:38\] Ah, okay.

S02: \[00:12:39\] Ich kann nicht sagen, okay, ich gehe auf Generate, das ist zwar eine nette Applikation, ich kann das dann, bekomme ein Bildchen, ich kann das Bild als PDF herunterladen oder ausdrucken, aber ich kann es nicht weiterverarbeiten. (..) Aber ich kann es einfach nur betrachten, rein zum Betrachten. (..) Und bei diesem Sentinel Explorer (.) kann ich auch, ups, wo sind wir da daheim, (...) das gleiche Spiel machen wie zuvor. Ich kann mir hier mit so einem Symbol, den Renderer aussuchen, kann sagen, ich hätte gerne das Farbinfrarot Bild (..) und kann mir hier auch die Zeit aussuchen auf einem so einen Zeitschieber, kann ich dann sagen, gut, die haben jetzt nicht alles drinnen, sondern nur bis 2019 zurück, aber kann mir dort für einen gewissen Zeitraum auch die Wolkenbedeckung anschauen, kann sagen, gut, ich hätte gerne immer wolkenfreie Bilder, dann sehen wir, dass dann sind es nur mehr sehr wenige, die in Frage kommen \[00:13:40\] und kann mir hier zu gewissen Zeitpunkten, 12. April 2020, komplett wolkenfrei, das Gebiet und kann mir hier die Daten anschauen. (..) Jetzt haben wir den, was haben wir noch drinnen, (....) das sind die komplett wolkenfreien Aufnahmen für dieses gezeigte Gebiet, dann sehen wir, 2019 vom April 1, 2, 3, (.) da haben wir eigentlich nur eine Handvoll Aufnahmen, die komplett wolkenfrei sind. (..) Klar kann ich sagen, wenn da oben eine Wolke vorkommt, dann kann ich sagen, gut, dann erhöhen wir halt den Prozentsatz (...) und kann das dann eben hier irgendwo definieren und kann sagen, gut, ich akzeptiere auch 25% Wolkenbedeckung und dann kann es eben durchaus sein, dass wir eben dann mehr Bilder haben, aber das ist dann eben das Spiel, das muss man dann betrachten, ob dann hier mein Feld auch oder meine Felder \[00:14:40\] tatsächlich wolkenfrei sind. Aber ich habe eine höhere Anzahl an Aufnahmen. (..) Darum ist es eben so schwierig zu sagen, wie oft kriege ich Bilder, weil das ist ein bisschen eine schwierig zu beantworten, die Frage, weil kann es durchaus sein, dass ich eben eine Aufnahme habe, ich suche jetzt glaube ich irgendwie ein nettes Beispiel oder zeige es nachher dann, wo rundherum alles voller Wolken ist, aber gerade der Bereich ist wolkenfrei. (..)

S04: \[00:15:06\] Da habe ich vielleicht ein interessantes Praxisbeispiel. Ich habe vor zwei Wochen einen Kunden gehabt an der Agrarkommando-Hotline, der hat gesagt, ja, man sieht bei Agrarkommando bei den Satellitenkarten keine Bilder von diesem Datum, bei Hagelversicherung aber schon. Ich glaube,

S02: \[00:15:21\] das dürfte die Erklärung sein. Durchaus möglich. Also ich weiß nicht, wer auf was genau zugreift. Ich kann es da jetzt leider nicht beantworten, weil ich die beiden Applikationen nicht kenne, aber ich sehe es eben nur oder man kennt es eben nur von diesen Suchmaschinen. Also im Prinzip die Daten sind da. Die Frage ist eben, was wird eingespeist und werden alle Bilder eingespeist oder sagen die dann nur, wenn es wirklich keine Ahnung, was große Bereiche wolkenfrei sind und nur wenn es 10% sind, dann nehmen wir die Bilder. Andere sagen, wir nehmen alle Bilder und du hast da Pech. Das weiß ich eben nicht, wie das dann gehandelt wird von den Applikationen.

S08: \[00:15:54\] Bei der Hagelversicherung sind ja vor allem Sentinel und Landsat gemischt. Also das ist wahrscheinlich immer ein Agrarkommando, da ist nur einer drin drin, ein Satellit, schätze ich jetzt mal. (.) Und bei uns werden Wolken teilbedeckte und solche Sachen werden auch gezahlt. Also da hat man mehr Auswahlmöglichkeiten. Also wie gesagt,

S02: \[00:16:11\] darauf möchte ich eben hinweisen und was eben dann wichtig ist bei dieser Applikation, also erstens muss ich selber wieder schauen, ich verwende ihn nicht so oft, (.) eben beim Renderer kann ich eben auch zum Beispiel sagen, ich möchte ein Produkt haben, ich möchte den NDVI in die Rohwerte haben, das VRE wäre der Visual und Red Edge, also da werden dann die 20-Meter-Bände genommen, beim NDVI-Roh werden die 10-Meter-Bände genommen (.) und, und, und, also wenn man die Rohwerte anschaut, bekommen wir ein Grauwertbild mit dem Vigrationsindex, NDVI-Werte zwischen Minus 1 und Plus 1, gleich und nachher gleich und zeigt mir eben an, wie ist der Vigrationsindex an diesem Feld, in diesem Fall jetzt den 23. Jänner, der hier da ist und das kann ich mir herunterladen, da gibt es eine Exportfunktion. (.)

S00: \[00:17:02\] Immer mal den 6. Juni. (..)

S02: \[00:17:06\] Sonderwünsche.

S00: \[00:17:07\] Ja.

S02: \[00:17:07\] Kann ich es nicht garantieren, dass da was da ist?

S00: \[00:17:10\] Doch, da ist was da, das habe ich schon geschaut.

S02: \[00:17:12\] Du kennst das, jetzt muss ich mich selber orientieren da wieder. (..) Der 6. Juni, (......) so, da ist er. So war es dir das naheliegendste.

S00: \[00:17:26\] Gut, so schaut der 6. Juni aus. (..) Das ist jetzt bei unserem Feld, ich meine, da sieht man das recht schön eigentlich an diesem NDVI-Index, also diese unterschiedlichen Punkte drinnen, das ist ja der Stickstoffsteigerungsversuch, wo man eigentlich schon relativ schön Unterschiede sieht und das kann ich auch schon sagen oder berichten, die Unterschiede haben wir dieses Jahr nur im Winterweizen, aber nicht im Sommerweizen. Also wenn man das schaut so, das sind oben die zwei einzelne Punkte, also die Punkte, die rausstechen, das sind alles die Winterweizenparzellen, (..) die Sommerweizenparzellen. Das oben, wo du jetzt mit der Maus bist, das ist unser Versuch, da haben wir unseren teilflächenspezifischen Versuch drinnen und das drunter, genau dieses schöne Schachbrettmuster da, das ist der Stickstoffsteigerungsversuch. Also das ist da eigentlich, wo man schon mal diese Unterschiede in dieser Stickstoffversorgung auch schön eigentlich sieht. (..) Wenn es, darf ich mal ganz kurz, ich werde mal die Fernbedienung beantragen, wenn ich da kurz reinpuschen darf. \[00:18:26\] Ist dabei. (.....) Also man sieht das Tester zum Beispiel, dieser Bereich, (.) der Bereich hier, wo jetzt meine Maus ist, ich hoffe man sieht sie, das ist zum Beispiel der Sommerweizen, beziehungsweise auch das ist so, der Sommerweizen, das ist da nicht so unterschiedlich. Im Winterweizen, da hat er eigentlich (...) die Stickstoffsteigerungsstufen recht gut angenommen und das ist auch dieses Jahr so das klassische Beispiel, warum ist das so. In Sommerweizen haben wir irgendwann im März angebaut und da war es eigentlich nur mehr trocken. Also diese unterschiedlichen Stickstoffversorgungen, das hat er gar nicht aufgenommen, weil einfach schon wasserlimitierend war. Das ist nur mal eigentlich, dass man das da an dem Beispiel schon relativ schön sieht, was bedeutet das Ganze. Da im unteren Bereich haben wir auch nochmal einen Variable Seeding Versuch drinnen liegen bei dem Feld. Das wäre auch was, im September können wir uns das Ganze nicht mehr anschauen, weil nächstes Monat gibt es das Feld nicht mehr, aber da gibt es vielleicht dann Bilder oder Auswertungen oder mehr Informationen vielleicht auch zu dem Versuch. \[00:19:27\] So, damit nehme ich mich schon wieder raus. Entschuldigung. (...)

S02: \[00:19:33\] Ja passt, aber man sieht eigentlich, welche Details man jetzt um 10 Meter Daten bekommen kann auch, also auch ein kleinräumiger Versuch und was ich jetzt eigentlich technisch noch zeigen wollte, wenn ich sage, ich möchte diese Karten verwenden und möchte das nicht später zu Fuß rechnen, quasi selber erstellen. (.) Dann haben wir hier auch die Möglichkeit, wenn man angemeldet ist, diesen Bereich zu exportieren. Muss ich mal schauen, ich mache das dort nicht so oft, aber ich kann hier den Bereich (..) definieren, den ich herunterladen möchte mit einem Rechteck, einfach klick, klack, Doppelklick. den Bereich möchte ich haben, dann sehen wir schon, (..) den bekomme ich, die Pixelgröße klingt jetzt wahnsinnig toll, aber der Sensor hat nur 10 Meter, der wird nicht besser, weil es da ist, klein ist, aber wir bekommen eben die entsprechende, irgendeine Pixel-Size, die automatisch berechnet, ich bekomme die Daten im UTM-System, was für uns wichtig ist und wenn ich jetzt exportiere, dann kann ich mir die Daten (..) lokal abspeichern, (..) \[00:20:36\] ich suche mal, ob ein Fenster aufgeht, (......) theoretisch sollte es gehen, ich bin angemeldet (....) und er sollte mich fragen, wo er es hinspeichert, (....) mag er jetzt nicht. (....) Den Current Renderer, vielleicht mag er das, mag er auch nicht. Gut, (.) Vorführeffekt, aber das wäre theoretisch eine Möglichkeit, wo ich sage, ich brauche ohne große Kenntnisse und ohne große Suchen, kann ich mir relativ rasch, so NDVI-Bilder generieren. (...) Ich muss einmal schauen, ob man das irgendwo versteckt, das Fenster. (....) Ah, (....) jetzt sind wir da. Ups. (.) Datei speichern und ich kann das dann als Tiefdatei abspeichern. \[00:21:37\] Ich muss es schauen, dass ich es nachher wieder irgendwo finde. (....) Smart Crop Farming, Sentinel, (..) ich nenne es NDVI, vom, was haben wir jetzt gehabt? Fünfter? (.) Ja, (..) sechster, sechster. Sechster, sechster. 06, 06, 2020, (.) Punkt Tief. So, da speichere ich euch ab und wenn wir dann später ins Kugels hineingehen, dann können wir das dazuladen, das sollte hoffentlich passen. (..) Eine einfache Möglichkeit, (..) Daten herunterzuladen. (.) Entschuldigung. Bitte gerne.

S04: \[00:22:13\] Oder weiß man jetzt, dass das nur von Sentinel ist? (..)

S02: \[00:22:17\] Daten sind nur von Sentinel. Das sind nur Sentinel. //S04: Das ist der Sentinel Explorer// und der greift nur auf Produkte und Daten von Sentinel 2 zu. Okay. (.....) Wie gesagt, andere Suchmaschinen, den Earth Explorer, der will heute nicht, weil sie irgendwie warten. Schauen wir, ob sie schon was tut. Nein, tut sie leider nichts. Da könnte ich mir Landsat oder Sentinel die quasi Rohdaten herunterladen, also die einzelnen spektralen Bänder und die dann in Kugis weiterverarbeiten. (.) Das gleiche trifft auch zu, wenn ich da wieder meine PowerPoint finde. (..) Also wenn ich sage, gut, ich möchte das Produkt haben, ich könnte empfehlen, also dieser ESRI, das ist eben relativ einfach und ich brauche dann nicht eben den NDVI zu Fuß rechnen, sondern ich habe ein Produkt und kann das dann in mein KISS einbauen. (..) Was ich euch aber später zeigen möchte, ist, dass es quasi selber das durchführen, \[00:23:17\] wie kann ich mir, wenn ich sage, ich möchte mehrere Bänder haben oder das Ganze einen anderen Index zum Beispiel rechnen, selber rechnen, dann kann ich mir von diesem Sentinel Copernicus Hub, da gibt es eben die Seite und kann mir dort eben verschiedene Sentinel Daten herunterladen. Wir gehen auf Sentinel 2 und kann mir dort verschiedene Produkte von Sentinel anschauen. Da muss man allerdings aufpassen, und das ist das Gute, es gibt verschiedene Levels, wie die Daten angeboten werden. Also generell werden die Systeme korrigiert, sie werden auch georeferenziert, angeboten, das heißt, die sind im UTM-System, liegen die vor, aber es gibt unterschiedliche Vorprozessierungsarten. Es gibt den Level 1c, der auch bei diesem Earth Explorer angeboten wird, das sind Daten, die nennen sich Top of Atmosphere Reflectance, das heißt, das ist das, was beim Sensor ankommt, (.) unkorrigiert, also relativ vorkorrigiert, korrigiert, aber eben nicht atmosphärenkorrigiert. (...) \[00:24:23\] Dann gibt es atmosphärenkorrigierte Daten, ich sehe jetzt das als Beispiel auch, wo so leichte Dunstschleier herausgerechnet werden, wo die Daten eben atmosphärenkorrigiert werden, das ist ein relativ komplexer Prozess, (..) aber das sind so quasi die besseren Daten, also wenn ich ein Level 2a haben kann, dann sollte ich mir Level 2a von dort, vom Copernicus Hub herunterladen. Das ist das, was ich vorher erwähnt habe, also wir haben eben unseren Sensor, wir haben die Sonne und dazwischen haben wir eben die Bahn, wo eben das, also die Energie quasi an der Erde ankommt, dort reflektiert wird und wieder zurückgeht und dazwischen haben wir halt so Streuungen und Einflüsse von der Atmosphäre und da gibt es eben verschiedene Ansätze, das zu korrigieren. Das nennt man eben dann diese Bottom-up-Reflexionswerte, die eben bei diesem, also Bottom-up-atmosphere, die bei Sentinel-2a angeboten werden. \[00:25:23\] Also wenn ihr dann Daten herunterladen wollt und selber weiterverarbeiten wollt, dann wäre eben das 2a gut, weil ich dadurch eben dann hier, (.) wenn ich quantifizierte Analysen durchführen möchte, dann sollte ich etwas immer mit diesen (..) Atmosphären korrigierten Bildern machen. Wenn ihr jetzt rein den NDVI haben möchtet und so Verhältnisse und wie hat der verändert, dann reichen auch die Level 1c Daten. (....) Gut, wenn man Daten herunterlädt, dann bekomme ich eben verschiedene Bänder, wenn ich das von diesem Sentinel-2-Hub mache, dann lädt man da Gigabyte an Daten herunter (..) und die werden mit verschiedenen Informationen versehen. Für uns interessant sind dann die, die unter Granule drin sind. Dort bekomme ich dann eben die einzelnen Bänder im JPEG-2000-Bildformat. Das kann das Kugis auch lesen. (.) In anderen Ordnern finden wir verschiedene andere (.) \[00:26:25\] Prozessierungsparameter. Wir finden Metadaten, wir finden ein Layer mit der Wolkenbedeckung, (.) verschiedene Infodaten. Auf die möchte ich nicht eingehen. Da gibt es die eigenen, wer sich dafür interessiert, da gibt es eigene Seiten, die genau erklären, was in diesen Produkten drin sind. Wir brauchen, lange Rede, kurzer Sinn, wir brauchen einen Ordner, wo dann die Bilddaten drin sind, mit denen wir weiterarbeiten möchten. Und die finden wir, wenn wir die Originalprodukte runterladen, in diesem Granule-Ordnern. Und da gibt es dann die Bilder. Ich zeige es vielleicht dann gleich an einem Ordner vor. Was jetzt vielleicht wieder wichtig ist zur Wiederholung von vorhin, Sentinel hat verschiedene Kanäle, also hat insgesamt zwölf spektrale Bänder oder 13 eigentlich genau genommen. Eins ist neun und zehn, die sind so in Bereichen, die jetzt eher für die Kalibrierung herangezogen werden. Zwei, drei, vier, acht, zehn Meter Bodenauflösung, sichtbarer Bereich nahes Infrarot. Fünf, sechs, sieben, acht A, nahes Infrarot, \[00:27:25\] allerdings mit 20 Meter Bodenauflösung und dann noch das mittlere Infrarot, die Kanäle elf und zwölf. Das heißt, eins, neun, zehn, auf die können wir verzichten. (.) Aber wir hätten gerne auf alle Fälle zwei, drei, vier, acht und fünf, sechs, sieben, acht, elf und zwölf eventuell. (..) Wenn ich jetzt sage, ich möchte einen Vegetationsindex rechnen für mein Feld oder irgendeinen anderen Index, der auf den sichtbaren Bereich Rücksicht nimmt, dann brauche ich nur die zehn Meter Bänder. (....) Und da komme ich eben dann zu einem Punkt, wo es eben jetzt darum geht, hier, diese Bänder liegen als Grauwertbilder vor. (..) Das heißt, ich habe ein graues Bild und kann mir die Bilder ins Kugels hineinladen. Wenn ich jetzt dann die Bilder (.) quasi heranziehen möchte, um ein buntes Bild zu erzeugen, dann muss ich mir so ein sogenanntes Multibandbild oder einen Layer-Stack erzeugen. (..) Ich gehe jetzt vielleicht zurück kurz auf das Beispiel Daten, \[00:28:28\] nachdem das Archiv, ich weiß nicht, wer es heruntergeladen hat am Beginn. Ihr müsst es jetzt nicht durchführen, das ist nur, oder ihr könnt einfach nur aufpassen, wenn ich Daten herunterlade, kommt es auf an, welche Suchmaschine ich verwende. Diese, die ich hier gebracht habe, die sind relativ klein, ein kleines Paket. (.) Die habe ich mir vom Earth Explorer heruntergeladen. Das sind auf der einen Seite Level 1c Daten, also nicht Atmosphären korrigiert und beinhalten nur die Bänder 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8a, 11 und 12. (..) Das heißt, wenn ich auf meine Festplatte gehe (...) und mir die Originalbänder ansehe und das wäre jetzt hier ein Datensatz, den ich herunterlade von diesem ESA Scientific Hub, der hat dann, das Archiv hat dann schon (.) 800 Megabyte und der gesamte Datensatz, die Eigenschaften, sind 800, ist eine kleine geworden, \[00:29:29\] also 800 MB an Daten bekomme ich und dann finde ich eben diese (.) kryptische Ordnerstruktur und da irgendwo drinnen, Granule, bekomme ich dann diese einzelnen Kanäle und unter Image Data, bekomme ich dann die 10 Meter Bänder (.) aufgelistet im JPEG 2000 Format und noch irgendwelche Infobänder dazu. Wir bekommen dann die 20 Meter Bänder, da sind auch die 10 Meter Bänder verändert dabei, allerdings alles auf 20 Meter gerechnet und die kann ich mir auch heranziehen, um dann ein mehrkanaliges Bild zu erzeugen. (...) Die Daten habe ich jetzt nicht auf BokuLearn gestellt, weil sie zu groß für BokuLearn sind und ich habe auf BokuLearn habe ich die Bänder, jetzt gehen wir raus, vom Earth Explorer gestellt, das heißt, (.) wenn ihr die herunterladet in einen Sentinel Ordner, dann bekommt ihr ein paar Metadaten-Files, einen Wolken-File und ihr bekommt die Bänder \[00:30:29\] 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, A, 11 und 12, (.) allerdings eben Level 1 C. Die stammen jetzt von diesem Earth Explorer (..) und die möchte ich jetzt, ich nehme jetzt der Einfachheit halber diese Bänder, und aus diesen Bändern möchte ich jetzt ein mehrkanaliges Bild erzeugen. (..) Das heißt, das kann ich im Kugis machen, da gibt es einen eigenen Befehl dafür und der Raster, also Micheliners, wie heißt es im Deutsch, (..) irgendwas mit Mischung, gibt es den Befehl Merge. //S00: Verschiedenes.// Verschiedenes, danke. Das ist ein bisschen verblödet, noch eineinhalb Stunden reden. (.) Verschiedenes gibt es in dem Bereich Merge und mit diesem Befehl, den finden wir auch in der Toolbox, in der Werkzeugkiste unter den GDAL-Routinen, das sind verschiedene Routinen vorhanden, wo ich dann sagen kann, ich möchte als Input Layer \[00:31:31\] hier meine spektralen Bänder heranziehen, welche das auch immer sind, (..) füge diese hinzu und sage, er soll jedes Bild in ein eigenes Band hier überführen. Place each input file into a separate band. Damit erzeuge ich ein mehrkanaliges Bild. Das ist ganz wichtig, sonst macht er mal irgendeine Mischung aus allem möglichen. Ich bekomme ein einkanaliges Bild, das irgendwas beinhaltet, das wollen wir nicht, sondern wir wollen eben ein mehrkanaliges Bild erzeugen. (.) Sagen dann, wo er es hinspeichern soll, (..) können es temporär mal anschauen, dann zeige ich ein temporäres File, das wieder verloren geht, oder ich sage explizit, er soll das irgendwo hinspeichern. (.....) Wie gesagt, das muss jetzt nicht unbedingt durchgeführt werden, ich möchte es nur vorzeigen auf alle Fälle. Also Raster, das ist Verschiedenes und Merge, beziehungsweise eine andere Option wäre über Verarbeitung, die Toolbox, diese sogenannten GDAL-Routinen \[00:32:32\] und auch dort finden wir diesen Merge-Befehl. Es gibt immer im Kugels mehrere Wege, die zum Werkzeug führen. (...) Ich wähle das Merge jetzt aus. Ups, mir fehlt das Fenster noch. (..) Ich hoffe, ihr seht das Fenster, (..) weil das ist immer so, bei den Bildschirmteilen verschwinden dann manche Fenster manchmal. (..) Das Wichtigste ist, Place each input file into a separate band. Also das ist ein mehrkanaliges Bilderzeug, vielleicht sonst haben wir irgendeine Mischung, was uns nicht weiterhilft. (..) Input layers und ich verwende jetzt diese, die ich vom (..) Earth Explorer heruntergeladen habe, Smart Crop Farming, Sentinel 2, aus diesem Ordner und nehme alle diese JPEG 2000 Files da eben aufpassen, die alle, die (..) je Punkt 2 heißen. Das sind JPEG 2000, \[00:33:33\] ein komprimiertes Bildformat und da haben wir eben das Aufnahmedatum drinnen. Wir haben hier diese Kachelnummer drinnen und wir haben hier die einzelnen Bänder. Diese öffne ich, (...) die möchte ich verwenden, bestätige das Ganze mit OK, (..) sage jetzt, wo soll er das Ganze hinspeichern, das Merge, gebe dann irgendwo ein Output-File an, Save to File. (..) Ich habe das schon mehrmals da drinnen, ich mache das wie der Fernsehkoch, weil das dauert dann recht lang und damit das schon da ist, habe ich schon vorbereitet, aber ich kann hier einfach ein neues Bild herausgeben, (..) Sentinel 2 mit dem Datum, das war ich glaube der 21.04.2019, (.) speichere das als TIF ab (.) und lasse das dann laufen. Das dauert jetzt, das ist jetzt der große Datensatz, also fast ein Gigabyte großer Datensatz und da ist er eine Zeit lang beschäftigt. Wenn ihr das durchführt, lasst es im Hintergrund \[00:34:33\] weiterlaufen. Was dann herauskommt, (..) eben wie gesagt, das Fernsehkochprinzip, (..) ist dann ein TIF-Bild und wenn ich das hereinlade, sieht das so aus. (...) Eine relativ seltsame Farbkombination, klar kann man sagen, der Wald ist grün, das ist also eine naturnah Farbe, aber es gibt noch ein paar Besonderheiten, aber wichtig ist einmal nur, ich bekomme ein TIF-Bild heraus, dass es eben ein mehrkanaliges Bild ist. (...) Soweit noch, glaube ich, nachvollziehbar. Also ein neues Bild (.) und jetzt kommt ein Punkt, der eben im Kugel wichtig ist, wenn ich mit Satellitendaten arbeite, dass ich mir jetzt die Bilder irgendwie selber herrichten kann, sprich mal rein für die Visualisierung, dass ich eine gewisse Bandkombination auswählen kann. (.) Wir haben das vorher gesehen bei diesem Playground oder bei diesem Sentinel von der Applikation von ESRI, \[00:35:34\] dass es dort so Produkte gibt, naturnahe Farbdarstellung oder Farbinfrarotdarstellung und das kann ich hier auch selber einstellen. Also ich kann jetzt aus dieser Vielzahl an Bändern jene Bänder auswählen, die ich eben betrachten möchte und am Bildschirm habe ich dann drei Farben zur Verfügung. Wir haben die Bildschirmfarben, setzen sich aus Rot, Grün und Blau zusammen, RGB (..) und diese haben wir eben da angeführt. Also wir machen, wenn ich auf die Eigenschaften des Bildes gehe, rechte Maustaste, Eigenschaften, Sympology, haben wir dann als Render Type, also als Darstellungsart, ein Multi-Band Image in Farbe und ich kann jetzt hier sagen, wie mein Rot, Grün, Blau aussehen soll, welche spektralen Bänder ich von Sentinel hier heranziehen möchte. (..) Jetzt kann ich sagen, okay, was er defaultmäßig macht, ist 3, 2, 1 schaut dann irgendwie seltsam aus. Ich kann aber sagen, gut, ich hätte gerne (.) \[00:36:36\] ein Bild, das naturnah ist, dann brauche ich die Kanäle (...) in dem Fall bei dieser Bandkombination 3, 2, also (..) 3, 2, 1 und ich muss auf die Bänder Blau, Grün und Rot zugreifen. Ich muss ein bisschen aufpassen, wie die Bänder dann benannt werden, aber damit erzeuge ich dann ein Farbbild aus meinen Sentinel-3-Bändern, diesen spektralen Kanälen, spektrale Bänder, spektrale Kanäle und kann dann eine Kontrastverbesserung durchführen. (.) Das ist eben auch, ich zeige es dann gleich praktisch vor, aber noch wichtig ist zu wissen, ich kann ein Bild immer am Bildschirm manipulieren. Ich kann immer immer sagen, wie soll der Kontrast verbessert werden (.) und das geht, also ein Bild besteht ja aus mehreren Pixeln mit mehreren Grauwerten und das System, das Kugel ist, kann jetzt nur einen gewissen Grauwertbereich dann darstellen und wenn der gesamte Grauwertbereich dargestellt wird, dann wirkt das Bild eventuell kontrastarm. \[00:37:37\] Jetzt kann ich den Kontrast manipulieren und kann hier eine sogenannte (.) Histogrammstreckung vornehmen, da gibt es verschiedene Arten, da muss man einfach ein bisschen ausprobieren, (.) Geschmackssache, aber diese (..) Standardabweichung um den Mittelwert, die hier herangezogen wird, analysiert die Grauwerte in einem Kanal und streckt die auf einen gewissen Bereich auf, entweder auf den gesamten Bereich oder auch auf nur einen gewissen sichtbaren Bereich. Ich zeige es dann gleich vor, dass das für Auswirkungen hat. (.) Theoretisch kann ich auch unten unter Color Rendering noch (.) das verbessern, aber im Prinzip sollte man das nur hier mit diesen Einstellungen durchführen. (...) So, wenn ich jetzt wieder zurückkomme auf mein Feld, (..) wieder suchen, was ich überhaupt wieder finde, (.) wo ist jemand da daheim, (...) so, (.....) dann schaut das jetzt einmal irgendwie sehr seltsam aus, ich kann aber hier auf die rechte Maustaste gehen, bei meinem multispektralen Bild, \[00:38:37\] gehe auf die (.) Eigenschaften, (..) Pyramiden rechnen, auch ein Thema, sage ich jetzt nur am Rande, macht Sinn, dass ich hier sage, ich wähle hier das aus, wenn das noch nicht getan ist und kann hier Bildpyramiden rechnen, damit kann ich den Bildaufbau beschleunigen, dann werden die Bilder in unterschiedlichen Auflösungen noch am Rechner abgelegt und wenn ich mich rein-zoome, raus-zoome, dann wird der Bildaufbau dadurch beschleunigt. Das werden Bildpyramiden. (.) Ansonsten, wenn das Bild recht ruckelt am Schirm, empfiehlt sich immer Bildpyramiden zu rechnen, hier die Auflösungsstufen zu markieren und dann sagen, Bildpyramiden, dann rechnen wir wieder eine Zeit lang, aber dadurch wird der Bildaufbau später beschleunigt. (..) Was ich jetzt eigentlich zeigen möchte, ist die (...) Symbolisierung, das heißt, wenn ich hier drinnen bin und sage, ich möchte ein mehrkanaliges Bild hier darstellen, dann kann ich hier sagen, gut, in diesem Fall habe ich zehn spektrale Kanäle \[00:39:38\] von Sentinel 2 übernommen, (..) drei wäre das rote Band, zwei das grüne, eins das blaue Band. Das muss ich jetzt aber hier zuordnen. Das rote Band macht natürlich Sinn, wenn es der rote Kanal wird, das grüne Band das grüne, das blaue Band das Einser Band. (..) Wenn ich jetzt auf Apply gehe, bekomme ich zwar auch wieder einen grünen Wald, aber dann schaut das schon ein bisschen (.) naturnahe aus. (...) Dann kann ich noch sagen, ich möchte den Kontrast verbessern, Stretch to Min Max, das heißt, er streckt das Bild auf die minimalen und maximalen Pixelwerte auf, die in dem Datensatz vorhanden sind. (.) Das könnten wir machen, gibt es verschiedene Verfahren, da muss man sich ja durchspielen. Am einfachsten, am besten ist immer mit der Standardabweichung zu arbeiten und hier den Kontrast ein bisschen anzupassen. Das sieht man schon ein bisschen mehr jetzt. \[00:40:40\] Unser Feld liegt eigentlich da weiter oben. (.) Ups, gehen wir kurz raus da. da ist unser Feld. (...) Zurück auf die Eigenschaften (.) und auf diese Streckung, die kann ich auch, was wichtig ist beim Strecken, ich kann das auch auf den sichtbaren Bereich. Current Canvas heißt, mein Zeichenblatt quasi, dass ich hier habe, den Ausschnitt und ich nehme nur für die Berechnung die Pixelwerte, die hier in diesem Ausschnitt vorhanden sind für die Kontraststreckung. Da wird das noch ein bisschen (.) kontrastreicher dargestellt. Also der offene Boden, der hier auf der Seite ist, der strahlt extrem ab und daher haben wir ein bisschen Überbelichtung quasi und das kann ich dann ein bisschen vermeiden, indem ich dann in diesem Bereich den Kontrast manipuliere. (..) Wenn es zu viel der Zauberei ist, bitte schreien. (....) Jetzt möchte ich aber vielleicht das nahe Infrarot mit hereinziehen, weil sich hier ja \[00:41:40\] sehr viel abspielt. Jetzt könnte ich sagen, gut, nehmen wir den Kanal 4 das ist das nahe Info, stelle ich in rot dar, das rote Band in grün und das grüne Band stelle ich in blau dar. (.) Gehe ich wieder auf (.) Apply 432 (.....) und bekomme ich eigentlich, sollte ich jetzt eine nahe Infrarot-Darstellung, (..) Entschuldigung, (..) mein Fehler, ist nicht 432, (..) das Infrarot ist das 7er. (..) Für Sentinel haben wir die Nummerierung und jetzt haben wir die spektralen Bände übernommen und was eigentlich im Sentinel das Band 8 ist, wird dann halt bei der 1er-Kanale nicht mitgenommen wird, wird hier in diesem Layer-Stack als 7er-Band bezeichnet. So, jetzt haben wir 732. Jetzt habe ich die nahe Infrarot-Darstellung auf das gesamte Bild gerechnet und wenn ich jetzt hier auf die Eigenschaften gehe und sage, ich mache das nur jetzt im Rahmen dieses Ausschnittes, \[00:42:43\] dann kann ich auch hier den Kontrast manipulieren und kann mir hier die Unterschiede besser anzeigen lassen. Das ist jetzt April 2019, das heißt, man sieht die Versuche nicht, die heuer gemacht worden sind, aber so kann ich eben den Kontrast manipulieren und habe hier dieses mehrkanalige Bild, großen Ausschnitt, wolkenfrei und kann mir hier die verschiedenen Bereiche anschauen, also nicht nur das Versuchsfeld in Großentersdorf, sondern eben alles Mögliche. (....)

S08: \[00:43:14\] Kurze Zwischenfrage zu den Bändern, (..) weil gerade das Band 8, wenn man gesagt hat, das hat sich jetzt umnummeriert in Band 7 in dem Bügel, kann man das irgendwie ändern, weil da schmeißt es mich dann sicher.

S02: \[00:43:27\] Nein, leider nicht in Kugis. In diesem Beispiel geht das leider nicht.

S08: \[00:43:33\] Okay. (..)

S02: \[00:43:35\] Zumindest Franz, sie schauen Franz an, aber ich glaube, (.) wenn ich das als Merch nenne, dann nimmt er einfach nur die Bänder, egal wie die heißen und stopft die zusammen und macht eben dann eine neue Nummerierung. (..)

S00: \[00:43:48\] Nimmt er die vielleicht irgendwie namensorientiert oder nach welcher Logik nimmt er die und das, sage ich mal, dann kann ich ja den 1, 2, 3, da kann ich ja das vorne im Namen drangeben, //S02: dass es dann richtig nimmt.//

S02: \[00:43:58\] Das lässt er mich hier nicht machen, weil wenn ich zurückgehe auf dieses Merch, dann habe ich ja hier die Möglichkeit, diese Bänder hereinzuholen, wie sie auch immer heißen. Da habe ich die Nummer dabei, aber bei diesem Befehl Merch, da müsste man anders Werkzeug nehmen, dann kann ich das schon machen, aber im Merch (..) sage ich einfach, er nimmt die Bänder und die Nummer er durch 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, Punkt aus. Das mehr geht nicht.

S00: \[00:44:23\] Okay. Aber er nimmt es der Reihe nach vom Namen her.

S02: \[00:44:27\] Er nimmt es der Reihe nach vom Namen. Die Frage ist jetzt auch, ob ich jetzt zum Beispiel, wenn ich jetzt nur (...) das zum Visualisieren benötige oder später auch zum Ende VI berechnen, dann nehme ich halt nur die Bänder 2, 3, 4 und 8 und nehme halt nur 4 Bänder, dann ist es ein bisschen einfacher zu merken. Wenn man es ein paar Mal gemacht hat, dann weiß man auch, welches Band das nahe Infrarot ist. Aber ich falle selber dann immer drauf rein und in diesem Fall ist halt bei diesem Layer-Stack jetzt der Siebener, der Infrarot und 2, 3, 4 gehen eben auf den 1, 2, 3, auf Rot, Grün, Blau. (......) Gut, was man dann vielleicht häufig braucht, das ich habe es vorher gesehen, die Bild, die Größe ist dann sehr, also das ist schon sehr umfangreich. Wir haben da unter Umständen ein Gigabyte großes Bild, wenn wir alle Kanäle mit reinziehen würden. (.) Wenn ich das Bild (...) \[00:45:29\] zurechtschneiden möchte, vor allem, weil ich vielleicht mehrere Bilder dann habe, ich kann mir, ich zeige es jetzt nicht vor, aber man kann ein Shapefell heranziehen, ich kann ein Shapefell generieren, kann mir hier eine sogenannte Area of Interest oder ein Untersuchungsgebiet digitalisieren, ein Polygon, das meine Umrandung beschreibt und kann das Bild dann zurechtschneiden. Das würde mit Raster Extraction Extract by Mask, also Clip Raster by Mask, würde das Bild maskieren und würde den ganzen Rest wegschneiden und herauskommt dann nur ein Bild, das genau auf diesen Ausschnitt zurechtgeschnitten wird. (.) Ist im Prinzip relativ selbsterklärend, Input Bild ist mein Raster Bild, das ich jetzt erzeugt habe. Der Mask Layer ist ein Polygon Layer, der mein Untersuchungsgebiet beschreibt (..) und herauskommt ein neues Bild, das eben dann einen neuen Namen hat und dann auch wieder diese einzelnen Bänder beinhaltet. (..) Aus Zeitgründen würde ich das überspringen, aber ich glaube, \[00:46:30\] man kann sich das recht einfach vorstellen, wie das funktioniert. Nur, dass ihr den Befehl eben erkennt, eben Raster Extraction Clip Raster by Mask, also ausschneiden und sozusagen maskieren und dieser Mask Layer, die Maske ist eben ein Shapefile mit einem Polygon, das eben mein Untersuchungsgebiet oder mein Feld beschreibt. Dann kann ich es auch genau aufs Feld zurechtschneiden. (......) Vegetationsindex. (.) Vegetationsindex, Indexbildung ist ein sehr beliebtes Tool im Bereich der Bildverarbeitung, Fernerkundung, weil ich hier versuche, mithilfe von einem Index, ob das jetzt ein Schneeindex ist, ein Vegetationsindex, ein Wasserindex, dass ich hier verschiedene Bänder kombiniere, eine Verhältnisbildung durchführe, um etwas zu verstärken. In diesem Fall beim Vegetationsindex, wie zuvor schon erwähnt, die Grafik ist ein bisschen jetzt verzerrt dargestellt, aber wir haben hier Vegetation, \[00:47:30\] wir haben hier den roten Bereich, wo eigentlich Vegetation relativ wenig zurückstrahlt, also reflektiert und wir haben im Nahen Info den Bereich, wo Vegetation eben sehr viel zurückstrahlt. Und das ist eben, wenn ich das ins Verhältnis setze, dann bekomme ich einen Index, einen Vegetationsindex, der eben dann sagt, okay, wo ist viel Vegetation vorhanden, wo ist wenig Vegetation vorhanden. Ist der Wert hoch bei dem Index, habe ich viel Vegetation oder Biomasse, ist der Wert niedrig, habe ich keine oder wenig Vegetation. Ich kann etwas verstärken, Vegetation verstärken, (.) das Ganze kann ich auch normalisieren, daher gibt es diesen Normalized Difference Vegetation Index, also der beinhaltet dann Werte, die zwischen minus 1 und plus 1 liegen. Alles, was quasi unter 0 ist, ist keine Vegetation und alles, was über 0 ist, da ist irgendein Vegetationsanteil in dem Pixel vorhanden. (...) Und das ist immer ein sehr beliebter Index \[00:48:31\] und der ist auch euch schon bekannt. und ich möchte jetzt zeigen, wie kann ich den im Kugis auch sozusagen zu Fuß rechnen. Ich habe jetzt meine Bänder, ein mehrkanaliges Bild oder nehme nur die beiden heruntergeladenen Bänder heran und möchte einfach das selber berechnen und darstellen und analysieren. (..) Also was beim Index passiert, das ist hier jetzt eben beschrieben, ist hoffentlich klar und wenn ich das dann im Kugis umsetzen möchte, dann haben wir in Kugis die Möglichkeit, mit einem sogenannten Raster Calculator zu arbeiten. Also wir haben Rasterverarbeitungswerkzeuge, die sich in diesem Raster Tool verbergen und der Raster Calculator macht nichts anderes, als dass ich hier verschiedene Input-Bänder habe, die ich geladen habe in meinem Kugis-Projekt. (..) Wir erzeugen damit einen neuen Layer, geben einen neuen Namen, ein neues TIF-Bild heraus, kann dann noch das Projektion verändern, \[00:49:34\] Ausdehnung verändern, mache ich jetzt nicht und ich kann hier eine Formel eingeben. Also es gibt, wie gesagt, verschiedene Indizes. Der Vegetationsindex ist einer von vielen. Es gibt dann auch noch irgendeinen Soil-Adjusted Vegetation, wo ich ein anderes Band noch reinnehmen kann in der Literatur. Es gibt, wie gesagt, Wasserindex und, und, und, die halt einfach verschiedene Bänder in Relation setzen und herauskommt dann ein Wert, der eben dann Aussage gibt, ob eben dann viel oder wenig Biomasse-Vidation vorhanden ist. (..) Und das kann ich jetzt rächen und ihr findet es auch, wenn ihr jetzt noch nicht den großen Datensatz heruntergeladen habt, ihr findet es auch da irgendwie einen ganz kleinen Datensatz-Calculation, Ndvi, zwei Bänder, das sind die Bänder, nahe als Infrarot und Rot, die ihr herunterladen könnt und in ein Kugis-Projekt reinladen könnt. (....) Ich habe die beiden schon heruntergeladen und füge diese jetzt hinzu. \[00:50:38\] Also wichtig ist, kleiner Hinweis, wer mit Kugis noch nicht so vertraut ist, wenn ich Rasterdaten hinzufügen möchte, dann muss ich eben explizit sagen, dass ich Rasterbilder reinladen möchte. Also entweder hier in dem Add Raster Layer oder über den Open Data Source Manager, wichtig ist immer, dass hier Raster steht, dann kann ich auf die Rasterbilder zugreifen und die Rasterbilder in den Projekten einfügen. (..) So, ihr seht, das habe ich schon zurechtgeschnitten, ich kann also mal das große Bild hier ausschalten und was haben wir? Wir haben hier den Kanal 8 und den Kanal 4 (..) aus den Originalbildern, also wir haben hier, das sind Originalbilder, also das 1, 2, 3, 4, 4 wäre eben das Rot und 8 wäre eben das Nah-Info. Da habe ich jetzt die Originalbänder, die ich hier reinnehme. Wie ihr auch hier seht, die Bänder sind sehr kontrastarm, \[00:51:40\] also das hängt damit zusammen, dass ich auch hier über die Eigenschaften, über die Symbolisierung (..) eine Bildstreckung vornehmen könnte und das Bild verbessern könnte. (.) Da sieht man es dann sehr deutlich und dann sind wir wieder bei unserem Feld hier, auch wieder aus dem 21. April 2019 und dann sehen wir hier Band 4, den roten Kanal und hier haben wir den nahen infraroten Kanal mit unseren Augen nicht. (..) Machen wir das Standardabweichern. So schaut das aus. Also nahen infrarot fällt mit Vegetation (.) sehr hohe Reflexionswerte oder auch im Waldbereich im nahen infrarot. Und das möchten wir jetzt heranziehen für die Berechnung von einem Vegetationsindex und zwar vom NDVI. Wir hätten dann kleine Werte mit zwischen minus 1 und plus 1 und das funktioniert über den Raster Calculator. \[00:52:41\] Also Raster, den Raster Feldrechner, hast du gerade, Raster Rechner, Feldrechner ist perfekt, und wenn ich da hineingehe, zeigt er mir alle geladenen Bilder an. (..) In diesem Fall interessant für mich nur 4 und 8 und wichtig ist ein Ausgabebild, dass man schaut, wo speichert man das hin. (..) Smart Crop Farming, Sentinel 2, (.) ich habe den schon, ich kann den jetzt unter, (.) das ist was ich mir heruntergeladen habe, vom ESRI, aber ich kann sagen, NDVI 21.04.2019, so Legastheniker, so, (..) es wird noch immer was, 2019 und Punkt TIF kann ich hier auch schon hinzufügen, so möchte ich mein Bild abspeichern. (.) Was jetzt fehlt, ist die entsprechende Formel, (..) das nahe Infrarot \[00:53:42\] minus dem roten dividiert durch das nahe Infrarot plus dem roten. Da muss man halt nur aufpassen, dass ich hier diese Ausdruck hier in die Formel eingeben muss und da immer bitte auf die Klammern aufpassen, Punkt Rechnung vor Strich Rechnung, also 8 minus 4, (....) Minus 4, (.) weil ihr das mitgehört habt, wenn ich einen Doppelklick durchführe auf den entsprechenden Band, dann wird dieses Band hier in diesen Ausdruck übernommen, ich muss es nicht händisch eintippen, es wird dann unter Hochkomma gesetzt, Minus dem Band 4, Klammer zu, (..) dividiert durch, (.) Klammer auf, (.) Band des nahe Infrarot, plus (..) dem roten. (..)

S01: \[00:54:35\] Darf ich noch kurz was dazu sagen, bitte?

S02: \[00:54:37\] Bitte darum,

S01: \[00:54:38\] dann kann ich mir was trinken. (...) Also hier funktioniert die Formel jetzt, es kann aber durchaus sein, das bedingt, dadurch, dass der Nenner 0 wird, dann ein Fehler in der Berechnung auftritt. Also oftmals findet man das dann so, dass zuerst der Nenner, also das Band 3 und Band 4, dass das zuerst abgeprüft wird, ob das größeres Null ist, dann wird erst die Berechnung durchgeführt, sonst wird ein anderer Wert zugewiesen. Beim Ende Foyer wäre Null jetzt nicht ganz korrekt, weil Null ein vernünftiger Wert sein könnte. (.) Also es müsste ein anderer Wert sein. (......)

S02: \[00:55:25\] Ja, danke. Ich lasse das jetzt einmal laufen. (...) Geht relativ flott. (.) Die Tausenden Pixel werden analysiert, durchgerechnet, ich bekomme ein neues Bild heraus. (....) Das ist wieder ein Grauwertbild. (.) Also ich habe wieder ein Bild und wir sehen hier die Werte zwischen Minus 0, irgendwas und 0,9 (..) und wenn ich jetzt (.) das wieder einfärben möchte, kann ich das auch durchführen, weil das Grauwertbild sagt mir jetzt den Wert aus und man kann den Wert natürlich abfragen (...) und wir sehen es hier, dort wo Vegetation ist, haben wir einen höheren Wert, dann wird es eher ins Gehen Weiß gehen und je weniger (.) Vegetationsanteil dort vorhanden ist, dann geht es ins Dunkle hinein. (..) Und das kann ich jetzt (.) auch grafisch darstellen und ein bisschen bunter gestalten im Kugis. Dann kann ich wieder auf die rechte Maustaste \[00:56:26\] gehen, auf Symbolisierung und dann haben wir hier oben auch einen Darstellungstyp, der nennt sich Single Band Pseudocolor. (.) Das heißt, wir nehmen ein einkanaliges Bild, Pseudocolor, wir färben es nach unseren Gesichtspunkten ein und zwar haben wir nur ein Band, Minimum bis Maximum Werte, wir machen das linear und wir geben dem Ganzen irgendeine Farbskala, beispielsweise Geschmackssache natürlich, von Rot für geringe Werte oder Minuswerte bis Grün und dann habe ich hier die Möglichkeit, das Ganze in Klassen einzuteilen. Jedes Pixel hat ja einen gewissen Wert und ich fasse gewisse Werte zu Klassen zusammen. Das kann ich hier über diesen Modus machen, das wird vom System automatisch gemacht, zum Beispiel nach Pantilen und kann hier 25 NDVI-Klassen einstellen, gehe auf Classify und bekomme dann ein buntes Bild. (.....) \[00:57:28\] Also rechte Maustaste auf das NDVI-Bild, auf die Eigenschaften und dann haben wir hier eben die Möglichkeit, nicht das Single Band Grey, sondern Single Band Pseudocolor zu wählen. (..) Wir haben hier eben die Möglichkeit, (.) verschiedene (..) Farbverläufe auszuwählen, man kann auch eigene definieren, Spielerei, möchte ich jetzt nicht näher darauf eingehen. Wichtig ist nur, dass wir es nicht kontinuierlich machen, könnten wir auch machen, dann bekommen wir halt einen kontinuierlichen Wert und sehen das relativ so noch (.) unspektakulär, aber ich könnte auch sagen, gut, ich mache das so nach Klassen und kann das mit gleichen Intervallen oder halt je nach Grauwertverteilung in dem Datensatz mit Quantilen machen, dass ich das zu Häufungen mache und kann sagen, gut, ich mache jetzt hier 25 Farbklassen. Und wenn ich jetzt auf Classify gehe und auf Apply gehe, dann bekomme ich hier so ein Farbbild, \[00:58:29\] das mir eben eine Aussage gibt, über die (.) Vegetation, man kann auch die Legende anschauen, indem man es dann vergrößert, also dort, wo die Werte (...) um Null sind oder negativ sind, habe ich es rot und dann je grünlicher es wird, desto mehr Biomasse ist vorhanden. (..) Das ist der Vegetationsindex. Zu Fuß gerechnet, das könnte ich einmal schauen, (..) das Bild, das ich vorher heruntergeladen habe von von diesem Server bei Esri vom 20. 6. Kann ich mir ja auch hinzufügen, das ist nur ein kleinerer Ausschnitt, kann ich genauso einfärben, die Properties und kann auch hier sagen, Pseudocolor und (..) mache (.) die Quantilen, man könnte auch die Klassengrenzen anpassen, um das vergleichbar zu machen, aber so schaut das aktuelle Bild aus, gehen wir auf das Feld ein bisschen ins Detail hinein und so hat das im April \[00:59:30\] 2019 ausgeschaut. Wir sehen ein bisschen einen Fassatz da, das ist wieder die Frage der Georeferenzierung, das ist das Thema, das wir beim nächsten Mal (.) behandeln können, im Herbst, wenn es gewünscht ist. (...) Mit den Feldern zusammenpasst, (..) mit den (..) Feldgrenzen. (....)

S05: \[00:59:54\] Es ist ja nur ein relativ Wert.

S02: \[00:59:57\] Warte, ich höre dich jetzt sehr schlecht. Ist es jetzt besser? Ja. Im Endeffekt

S05: \[01:00:04\] haben wir jetzt relative Werte. (........) Entschuldigung, (...)

S02: \[01:00:13\] wir haben negative Werte, dort wo keine Vegetation vorhanden ist, (..) theoretisch, also wo das Verhältnis zwischen Nahen Infrarot und eben (...) Rot zu einem Wert gegen Null oder negativ geht. (.) Also (.)

S01: \[01:00:32\] im (.) Wasser zum Beispiel.

S02: \[01:00:35\] Wasser zum Beispiel oder versiegelte Flächen, Asphaltflächen, die sollten jetzt in Rot dargestellt sein. (.) Da (.) sieht man die Donau, dort sind wir im negativen Bereich. (.) Wasser (.) ist ein bisschen gefährlich immer, weil wir oft Schwebstoffe und kann sein, dass das Infrarot doch ein bisschen höher reflektiert und kann es durchaus vorkommen, dass man da irgendwas durchschimmert, aber generell sollten wir Wasserflächen oder offener Boden wie wir haben, die Ackerflächen, (...) holen wir uns (...) das herein. (..) Dann (..) sieht man dann, also gerade bei dem Bild vom 21. 4., (......) dass die (......) Ackerflächen, die bläulich durchkommen, wo eben auch kein Infrarot richtig vorhanden ist, die sind dann eher mit einem sehr geringen oder negativen NDVI-Wert. (13 Sekunden Pause)

S00: \[01:01:46\] Und wie gesagt, das was noch ist, also NDVI kann es qualitativ (.) bewerten, um wirklich jetzt zu sagen, war das das letzte Jahr besser oder schlechter, ist es nicht geeignet. Also wie gesagt, ich kann Unterschiede gut feststellen im Bild, aber ich sage einmal, zwei Zeitpunkte in einen absoluten Wert im NDVI zu vergleichen, macht keinen Sinn, wenn das jetzt klar ist, die Aussage. (..) Danke, (..)

S02: \[01:02:12\] also das ist ein ganz wichtiger Punkt, aber was wir jetzt in den nächsten Schritt machen, was ich euch zeigen möchte, ist den Verlauf, einfach um das Relativ zu zeigen, eben was verändert sich im Lauf der Zeit beim NDVI. (..) Dazu gibt es auch wieder einen Beispieldatensatz, ich habe einfach (.) 2019, (.) zum Teil auch 2020 und 2018 mir Daten von diesem Beispielfeld gesucht, die wolkenfrei waren, (.) und habe die Daten herangezogen und dann findet ihr hier ein Archiv, das ist auch wieder relativ groß, also muss es nicht durchgeführt werden, mit einzelnen NDVI-Bildern von verschiedenen Zeitpunkten, um wieder auch die Frage von Robert zu beantworten, von woher, wie oft kriegt man eigentlich so Daten, was sagt uns das dann, und diese Daten kann ich im KUGIS auch visualisieren, jetzt springe ich wieder mal auf die Folien, damit es einmal von der Theorie her gezeigt wird, \[01:03:13\] also die Idee ist halt, dass ich sage, ich schaue mir das über den Jahresverlauf an, das ist ein Beispiel, das ich mir von einer Kollegin ausgeborgt habe, so wo man einfach im Wiener Wald auf einem gewissen Punkt etwas gemessen, den NDVI gemessen hat, und einfach sieht, okay, wenn ich das über das Jahr gesamte Österreich betrachte, (.) dann habe ich eben zu gewissen Zeitpunkten wolkenfreie Bilder oder Aufnahmen und kann mir das dann irgendwie anschauen, also die Beispieldaten sind eben in diesem NDVI Field Example, (..) es gibt da verschiedene Werkzeuge im Kugis, mit denen ich so mehrere Datensätze analysieren kann, wenn ich das habe, es gibt auf der einen Seite sogenannte Plugins, also Erweiterungen, die ich zunächst installieren muss, (.) aus Zeitgründen, wie gesagt, wenn man das jetzt mitmacht, auf die Schnelle (..) könnte es auch installieren, (.) ansonsten einfach mal ausprobieren, (.) ein Tool, nennt sich das Value Tool, (.) und wenn ich das installiert habe, dann kann ich eben mir diese einzelnen NDVI Bilder, die ihr seht, \[01:04:14\] hereinladen, dieses Value Tool aktivieren, und wenn ich mit der Maus dann drüber fahre, dann werden mir einfach die Bilder, 1, 2, 3, 4, 5, bis wie viel auch immer ich habe, werden die Werte ausgelesen, und die Werte kann ich jetzt skalieren auf 0 bis 1, und dann an dem Zeitpunkt angezeigt. Muss man dann wissen, was ist denn das Bild Nummer 9, von wann stammt das? Lässt sich jetzt auch wieder bei diesem Werkzeug nicht nachvollziehen, müsste ich dann da oben in meiner Layer-Liste durchzählen, von welchem Datum es stammt. Ist nur eine Möglichkeit, ja, das ist einmal (.) ein einfaches Tool, wo ich dann den NDVI-Verlauf von mehreren oder den Verlauf von mehreren Bildern sehe. Jetzt nicht optimal, weil ich hätte kein dauer Datum stehen, und möchte wissen, was ist der Wert, von wann stammt der, und von wann stammt der Wert. Das lässt sich jetzt da nicht so einfach (.) herausfinden. (..) Daher gibt es ein zweites Werkzeug, den sogenannten EO-Time-Series-Viewer, also Earth-Observation-Time-Series-Viewer, (.) \[01:05:15\] ist auch ein Plugin, das ich mir installieren kann, (..) und mit dem ich dann meine Zeitreihenbilder (.) sehr gut analysieren kann. Ich muss gleich gestehen, ich kenne diesen EO-Time-Series-Viewer jetzt nicht im Detail. Ich kann euch jetzt nicht jeden Knopf erklären, aber ich kann euch erklären, wie man einmal die Zeitreihe betrachtet. Ich kann da, das ist ein neues Fenster, das dann aufgeht, wenn der installiert ist, ich zeige es dann gleich, ich lade sämtliche NDVI-Bilder hinein, und das System, dieses Tool ist so schlau und liest sich aus dem Namen, (..) aus dem Feilnamen, das Datum automatisch heraus. Er erkennt es und erkennt dann, aha, der Feilname auf der Festplatte ist relativ kryptisch, aber er erkennt dann, aha, da gibt es ein Bild von 2.2.2020 und das ist ein NDVI. (...) Ich lade sämtliche, ich habe da 28 Bilder von dem Feld gefunden, (.) gibt vielleicht noch ein paar mehr, \[01:06:15\] aber das ist mein größerer Ausschnitt der Wolkenfrei-Bar (.) und die lade ich hinein in das System und kann dann sogenannte zeitliche Profile legen. Das heißt, ich kann dann hier in diesen Vorschau-Bildern (...) mit einem Werkzeug draufklicken und dann wird aus diesem aus diesem Vielzahl von diesen Bildern (..) wird eben dann ein Profil gerechnet und auch hier dargestellt. Das heißt, ich habe hier dann die Werte aus dem NDVI-Bildern und ich habe in der X-Achse eine Zeitachse (.) und das System weiß dann, von wann diese Daten stammen und zeigt mir dann auch an, (..) wo sind die Daten aufgenommen worden. Das heißt, die Punkte liegen nicht so gleichmäßig, sondern liegen dann wirklich anhand dieser Aufnahme, auf dem Aufnahmedatum und wir können dann sehen, man kann sie dann spielen. Es ist eine Spielerei des Tools, \[01:07:16\] es ist nicht ganz logisch manches und darum scheide ich manchmal selber, aber ich kann mir hier verschiedene Profilpunkte auch legen und kann mir dann eben hier die verschiedenen (....) NDVI-s visualisieren. (....) Ich zeige es am besten praktisch vor, du meinst, jetzt gerade raus springen. (.....) Ich gehe mal da kurz raus, das ist jetzt, dass ich euch nicht irritiere. Unter Plugins kann ich eben dann Manage & Install Plugins diesen EO Viewer installieren. Ich glaube, wir haben, das muss ich schauen, wo das wieder bei mir landet, in verschiedenen Fenstern. (..) Das ist der EO Time Series Viewer und den wähle ich aus und bei mir ist halt schon installiert, wenn es bei euch im Kugel neu ist, kann ich den einmal installieren. (...) Wenn das Installieren funktioniert hat, dann finde ich unter Raster EO Time Series Viewer \[01:08:16\] kann ich diesen aufrufen und es geht dann ein neues Fenster auf. (....) Und es ist unabhängig von dem, was ich hier geladen habe im Hauptprogramm, sondern das ist ein mehr oder weniger eigenständiges Programm, (..) wo ich jetzt hier meine Rasterdaten, die ich analysieren möchte, hineinladen möchte. Also Add Images ist das gleiche Button, den wir schon kennen. und ich habe hier eben (..) auf der D-Platte bei mir Sentinel 2 NDEVI Time Series, diese verschiedenen Bilder, das sind einfach, ihr seht es, die haben einen gewissen Pfeilnamen, der sich eben aus dem Originalbildern ableitet und ich habe das irgendwie automatisiert berechnet, die kann ich alle auswählen und in das System hineinladen. Und in diesem Pfeilnamen, CC-Kryptisch, oder der erste Teil vom Pfeilnamen, sagt mir T33UXP, \[01:09:17\] das ist diese Kachel von Sentinel, der einen gewissen Namen hat. Das ist ein eigenes System, (.) 33, Zone 33, das ist das, was vom UTM-System kommt und dann wird das noch selber unterteilt bei Sentinel und dann bekommt jedes Bild eine eindeutige ID noch zugewiesen, A irgendwas und dann haben wir hier hinten den Pfeil, das Datum 2019-08-19 (...) und dieses Plug-in ist so intelligent und erkennt dann in dem Pfeilnamen vorher die ersten Field, die NDVI-Clip, das hat sich aus dem System ergeben, aber das System erkennt dann hier das Aufnahmedatum und wenn ich auf Öffnen gehe, (...) stürzt es ab oder ist irgendwo gelandet, (........)

S06: \[01:10:13\] das ist klassisch. (.....)

S01: \[01:10:19\] Wo blockiert ist?

S02: \[01:10:20\] Error has occurred, das ist wieder gut, da ist er, das Error-Fenster ist verloren gegangen, (...) wieder Kugis live, also Kugis bedeutet, es macht manchmal Dinge und stürzt ab, da habe ich zuvor, also ich starte es noch einmal neu (..) und scheinbar hat er irgendwo dann ein Problem mit dem Speicher gehabt, (..) sollte irgendwie, ich muss mal schauen, auf welchem Bildschirm bei mir das Kugis

S05: \[01:10:44\] wieder auftaucht. (.......)

S02: \[01:10:52\] Bevor ich mir jetzt den Mundfußlig rede, ist das Tool für euch (..) brauchbar? (.) Möchtet ihr das im Detail hören überhaupt? (...) schon ein bisschen interessant.

S06: \[01:11:05\] Zeit schien ist schon interessant, damit man es dann gegenüber schnimmt. (..)

S02: \[01:11:10\] So, mittlerweile ist mein Kugis wieder da, ich gehe jetzt gleich einmal direkt auf den Timeseries Viewer, (....) lade die Bilder noch einmal herein, (...) Smart Crop Farming, ich nehme einmal nur die TIF-Bilder, dass das einfacher ist, (......) here we go. So, was sehen wir jetzt, also wir sehen hier diese Timeseries aufgelistet, der listet mir alle meine Bilder auf und die, die jetzt hier gelb sind, das sind die, die da oben dargestellt sind. Das kann man auch unter den Map Properties sagen, der soll drei, also drei kann fünf darstellen oder halt drei darstellen und man könnte das auch etwas vergrößern und irgendwo gibt es dann ein Apply-Fenster, da ist Apply, dann bekomme ich hier das dargestellt. Also es ist eine Vorschau, in denen sind drei Bilder ausgewählt, wenn ich das anders betrachten möchte, sehe ich auch immer 16.4., 18.4., 21.4., \[01:12:12\] also immer drei Bilder auf einmal werden hier in der Vorschau dargestellt. (..) Ist jetzt noch nicht aussagekräftig, was jetzt für uns interessant ist, ist, dass wir kein spektrales Profil, sondern ein temporales Profil legen möchten (...) und wir sehen unten die Zeitachse, er sollte das eigentlich dann anders auflisten, (..) Temporal Profile, gehen wir mal da hinein und ich gehe hier in dem oberen Fenster auf mein Feld drauf und wähle ein Projekt, springe da um, einen Punkt aus und bekomme jetzt aus allen Bildern wird für diesen Punkt der Pixelwert aus den einzelnen Bildern ausgelesen und in diesem Diagramm dargestellt anhand der Zeitachse, also das wird das Datum ausgelesen und aus den Bildern der Ende VI-Wert und wird hier dargestellt. (...) Wenn ich in ein anderes, (..) eine andere Position \[01:13:13\] klicke, sollte er das ein anderes darstellen (..) und man kann sich hier dann in diesem Fenster etwas spielen, jetzt habe ich zwei Profile, man sieht auch die Profilpunkte, die verschwinden manchmal wieder, bitte nicht fragen, warum, (.) aber ich kann hier bei dem temporalen Profil auch sagen, ich möchte zwei (..) darstellen, (.) dann kann ich sagen, das ist das Profil 1, ins Profil 2 und kann auch jetzt verschiedene Punkte vergleichen, also was der Norbert vorher gesagt hat, das kann ich leider nicht machen, dort mehr Stickstoff, dort weniger Stickstoff, da ist ein Versuch, jetzt wenn ich eine Zeitreihe hätte aus der heurigen (.) Saison quasi, dann könnte man sich hier eben unterschiedliche Punkte einmessen und diese Ende VI-Werte auch vergleichen. Man kann sich auch über die rechte Maustaste mit dem Stil spielen und könnte auch diese Linien verbinden, (.......) gehe auf OK und sieht dann eben \[01:14:14\] auch den Vergleich und jetzt, um das zurückzukommen, was eben dann der Agrarkommander oder das Tool von meinem Kollegen macht, dass der dann auch hier interpolieren würde und auch dann sich diese Entwicklung anschaut, die hier stattfindet und dann ein bisschen dazwischen, wo die Löcher zu groß werden, auch interpoliert. (...) Aber das wäre jetzt eben eine Möglichkeit, dass ich hier oder man könnte auch da unten ein Profil noch hinlegen, jetzt verschwinden die oberen, ich weiß jetzt nicht, warum die verschwinden, das habe ich selber noch nicht ganz durchschaut. Ich kann eins, ich kann da wieder hineingehen und sagen, also Profil zwei (..) und das, Entschuldigung, Profil drei wäre jetzt das, was ich zum Schluss gelegt habe, das wird leider oben nicht mit angezeigt, aber das wäre da unten auf dem Feld, wo einfach am Anfang bei diesen Werten noch kein Ende vor ihm vorhanden wird und irgendwann später was angebaut wird (.) und das dann erst im August, wo dann Biomasse vorhanden ist, beim anderen Feld war halt vorher \[01:15:14\] dann irgendwann dieser Verlauf, Biomasse da und dann wurde die geerntet wahrscheinlich, sage ich mal naiv, rumpf und das ganze Feld runter. (....) Und so kann ich mir eben dann von verschiedenen Feldern, von verschiedenen Zeitpunkten, könnte noch ein drittes Profil legen und könnte auch das erste nochmal mit hereinnehmen (.) und kann das hier dementsprechend analysieren und könnte das auch, glaube ich, auch irgendwo exportieren und abspeichern (...) und kann sich auch ein bisschen spielen damit. (15 Sekunden Pause)

S01: \[01:16:02\] einfach nur kurz was dazu sagen, kannst du es nochmal zeigen, bitte? Gerne,

S02: \[01:16:05\] ich wollte da schauen, vorher habe ich eh nichts mehr.

S01: \[01:16:08\] Bitte. (..) Also da, (.) ein Vorteil vom Ende vor Ries unter anderem auch der, wenn wir unterschiedliche Aufnahmezeitpunkte haben vom Sensor, vom Satelliten halt, in dem Fall Sentinel-2, herrschen ja auch immer unterschiedliche atmosphärische Bedingungen. (.) Und einer der Vorteile von diesem Ende von I im Normalized bedeutet da, dass die atmosphärischen (.) Unterschiedlichkeiten da schon sozusagen ein bisschen herausgerechnet werden durch dieses Inrelationssetzen. Und deshalb kann man die Werte da noch eher miteinander vergleichen. Also wenn man jetzt den Absolutwert von einem Band nur nehmen würde, dann kann man die eigentlich normalerweise nicht vergleichen, weil da die atmosphärischen Verhältnisse immer unterschiedlich sind. (.) Also das ist sicher noch ein Vorteil von diesem von diesem Ende vor jedem den verwendet, dass diese (.) atmosphärische Korrektur, die normalerweise durchgeführt wird, \[01:17:09\] die auch der Francesco Wohle bei seinem Programm da zum Beispiel implementiert hat, dass da bei dem Ende vor jedem (..) schon abgefangen wird, diese Unterschiede in der Atmosphäre. (....) Kurz (....)

S08: \[01:17:26\] Verständnis fragen noch mal, wie haben wir am Anfang gehört bei den Orto-Fotos, dass es das Level 1C und Level 2A gibt, das schon korrigiert ist, das trifft aber auf die Bänder nicht zu, oder? Gibt es beim Band auch ein Level 1C und ein Level

S02: \[01:17:37\] 2A? Also die Sentinel-Daten, die ich da jetzt verwende, die ich hier verwendet habe, das sind eben Sentinel-2A, die sind alle Atmosphären korrigiert, aber wie der Franz richtig gesagt hat, wenn ich jetzt die Sentinel-1C hätte, um den Ende VI rechnen, dann werden die Werte jetzt nicht sehr dramatisch verändern, also ich kann da auch die unkorrigierten Werte verwenden, weil diese Verhältnisbildung quasi halt, dass es dann wegfällt. (..) Und das hängt eben davon ab, welche Suchmaschine verwende ich, also wenn der Earth Explorer, der nur 1C bietet, reicht, aber für diese Anwendung kann ich die durchaus verwenden. (........) Ich weiß, das war jetzt alles sehr flott und ich weiß auch jetzt nicht, wie weit es für euch relevant ist, für eure Arbeit relevant ist. Wer sagt, aha, interessant, würde ich eben vorschlagen, schaut euch das einmal an, versucht es nachzuvollziehen, \[01:18:37\] versucht es mal zu rechnen, versucht es zu visualisieren. Wenn es Fragen gibt dazu, meldet es euch bitte und wenn es so gewisse andere Anforderungen gibt, ja, wir bräuchten noch das und das, dann auch bitte melden, dann ist das eben, was wir im Herbst dann noch im Detail besprechen können. (..)

S06: \[01:18:56\] Was du für diesen Teilbereich, habe ich da so kleine YouTube-Videos jetzt da gemacht, so wie der //S02: oder eher nicht.//

S02: \[01:19:03\] Habe ich jetzt nicht gemacht. Aber das ist jetzt, was ich jetzt gezeigt habe, ist eher in der Aufzeichnung theoretisch trennend.

S06: \[01:19:09\] Ja, das ist sehr schnell. muss man langsam abspülen. Okay, das ist Standbild, tack, tack. (.) Nein, //S02: aber ich denke,// das wäre gerade interessant, wenn man selber Versuche macht und sowas, jetzt die Zeitschiene da unten Richtung der NIVI, das ist schon für uns, also für mich, war das schon irgendwann mal ein wenig was transparent. Das wäre halt schon Richtung Versuche da. (.) Weil gerade das signalisierte, wie hat sich der Plotflächenindex entwickelt und jetzt dann mit unterschiedlichen Maßnahmen Richtung Flüssig Dinger sonstiges oder es war doch etliches auszulesen. Und da war darzustellen und das geht es mir auch.

S02: \[01:19:41\] Also ich kann es nicht versprechen, dass es in der Zeit nahe passiert, aber ich kann versuchen, das was ich jetzt gebracht habe in einem (.) langsamen Video noch einmal zu erklären. (...)

S06: \[01:19:54\] Also mich würde es interessieren. (...)

S02: \[01:19:58\] Aber was wir auch machen können, dass wir wenn du sagst du hast irgendein Beispiel, dass wir einmal so (..) Zoom-Konferenz machen und wir gehen das dann so nochmal langsam durch. Eine klare Option. (....) Meine (..)

S03: \[01:20:15\] Frage war nachher, wenn ich jetzt mal bei dem Versuch ist, aber dem Schlag ist eher nicht so geeignet, weil er versucht drauf liegt. Aber wenn jetzt irgendwo einen Beispiel Schlag hernehmen und nachher den Anhand von der Ndvi wieder zoniere in drei Zonen oder fünf und (.) den (.) nachher Export fertig bis zur chipdatei terminal gerecht auf Okay. (..)

S00: \[01:20:39\] Das ist eigentlich das Beispiel, was wir vorbereitet hätten. Ich weiß jetzt auch nicht, wie weit wir kommen. Heute

S02: \[01:20:46\] noch nicht. (..) macht der Franz ein bisschen Interpolations Geschichte von Punkten in die Fläche rechnen und beim nächsten Mal wir eben dann im Ndvi Bild und diese Zonierungs Geschichte beim nächsten Mal durchspielen. (........) Ich bin nämlich jetzt fertig. (..) Stimmlich und inhaltlich. (...) Braucht ihr

S03: \[01:21:15\] fünf Minuten? (.) Pause? Ich habe eine Frage vom letzten Mal, wenn wir da von E-Boot gerät haben, habt ihr da eine Möglichkeit gefunden, dass man E-Boot Zonenkarten exportiert oder gibt es da eine Möglichkeit? (..) Weil das ist letztes Mal glaube ich noch offen geblieben. (.....)

S00: \[01:21:35\] Ich glaube das war irgendwie das, dass man es reinladen hat können, aber nicht auf die Attribute so ganz klar zugreifen hat können. (.)

S03: \[01:21:43\] Also wir haben es irgendwie gehabt, aber wir haben nicht weiterarbeiten können, weil wir dort angestanden sind. (...)

S02: \[01:21:49\] Ich bin jetzt bei dieser E-Pod wir haben so ein Tool in Kugels, was wir kurz erläutert haben, jetzt muss ich selber schauen, bei Vector den Vector Teilreader. (..) Haben wir (..) den Vorgestehter Franz schon?

S01: \[01:22:03\] Ja, ja. (...) Den (.)

S02: \[01:22:07\] sage ich vielleicht nächstes Mal der Breite vielleicht noch was vor, da kann man sich mit den Einstellungen ein bisschen spielen, dass man tatsächlich die Daten detailliert, so wie man es jetzt auf dem Browser hat, herunterladen kann und weiterverwenden kann. Also das funktioniert. (.) Und auf das würde ich beim nächsten Mal noch kurz eingehen, wenn es wolltest.

S05: \[01:22:27\] Ja, einfach. (....) Ich werde es (....)

S02: \[01:22:31\] irgendwo auch hinschreiben. (......) Also man kann die Daten so wie sie im Internet, also beim Internetbrowser sind auf der Epo-Seite, kann man auch ins Kugels reinnehmen. (.) Ein paar Feinheiten gibt es aber mal runterladen, worauf man nachbearbeiten, aber man bekommt die Daten eins zu eins ins Kugels rein.

S05: \[01:22:54\] Okay, super. (........) Gut, (.........)

S02: \[01:23:04\] für mich ist jetzt leichter, wenn man ein Video ausschalten, weil der Franz, was erzählen wird, ich weiß nicht, wie es bei euch ausschaut, ob es (..) Minipause braucht. (...)

S01: \[01:23:14\] Kurze Lüftpause.