Die Analyse von Bodeneigenschaften ist eine wichtige Anwendung hyperspektraler Fernerkundungsdaten. So können unterschiedliche Bodenparameter mit Erosionsprozessen in Verbindung gesetzt werden und Auswirkung von Management und Bewirtschaftungsart von landwirtschaftlicher Nutzflächen bewertet werden. Das Projekt integriert hyperspektrale Fernerkundungsdaten mit morphologischen Hangmodellen und physio-chemischen in-situ Daten, um Bodeneigenschaften räumlich differenziert zu analysieren, und Bodenerosion und -akkumulationsgebiete zu identifizieren. Die relevanten Bodenparameter umfassen den Gehalt von organische Substanz, Eisenoxiden, Tonmineralen und Karbonaten. Mit diesen Parametern können verschiedene Bodenhorizonte differenziert werden, die in Folge intensiver und langjähriger Erosionsprozesse an die Oberfläche getreten sind oder durch Akkumulation erodierten Bodenmaterials als Kolluvium am Unterhang auftreten. Dieses Projekt befasst sich mit den Problemen der Bodenerosion durch landwirtschaftliche Nutzung in einem Gebiet, indem Böden Teil eines empfindlichen Ökosystems sind. Im Rahmen des Projekts werden die folgenden wissenschaftlichen Fragen bearbeitet:

1. Unterscheidung von Feldern mit trockener, spärlicher und vitaler Vegetation, sowie unbedeckten Böden über hochauflösende hyperspektrale Fernerkundungsdaten;
2. Integration detaillierter Geländeinformationen zur Berücksichtigung topographischer Unterschiede degradierter Flächen
3. Definition von Bodenoberflächeneigenschaften als Indikatoren für Bodenerosionstadien;
4. Entwicklung einer Methodik zur Klassifizierung der Boden- und Pflanzenbedeckung auf Pixel- und Subpixelebene; und
5. Analyse von hyperspektralen Fernerkundungsdaten mit verschiedenen räumlichen Auflösungen, um Skalierungsprobleme zukünftiger raumgestützter hyperspektraler Sensoren zu bewerten (z.B. EnMAP - Environmental Monitoring and Analysis Program und PRISMA - PRecursore IperSpettrale della Missione Applicativa).

Publikationen

Schmid, T., Rodriguez-Rastrero, M., Escribano, P., Palacios-Orueta, A., Ben-Dor, E., Plaza, A., Milewski, R., Huesca, M., Bracken, A., Cicuendez, V., Pelayo, M. and Chabrillat, S. (2015): Characterization of Soil Erosion Indicators Using Hyperspectral Data From a Mediterranean Rainfed Cultivated Region. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing DOI 

Konferenzbeiträge & Präsentationen

Milewski, R., Chabrillat, S., Schmid, T., Rodriguez-Rastrero, M. and Schütt, B. (2015): Characterization of Soil Erosion Stages Using Airborne Hyperspectral Data and Lidar Derived Morphometric Parameters in a Mediterranean Agricultural Area. 9th EARSeL SIG Imaging Spectroscopy workshop, 14-16 April 2015, Luxembourg, Luxembourg.

Milewski, R., Chabrillat, S., Schmid, T., Rodriguez-Rastrero, M. and Schütt, B. (2014): Use of Field and Airborne Advanced Remote Sensing Data for the Characterisation of Surface Erosional Stages in Agricultural Semi-Arid Soils (Central Spain) at Various Scales. European Geosciences Union General Assembly, 27 April - 02 May 2014, Vienna, Austria.

Chabrillat, S., Milewski, R., Schmid, T., Rodriguez-Rastrero, M., Escribano, P., Pelayo, M. and Palacios-Orueta, A. (2014): Potential of hyperspectral imagery for the spatial assessment of soil erosion stages in agricultural semi-arid Spain at different scales. 34th International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 13-18 July 2014 Québec city, Canada.

Chabrillat, S., Schmid, T., Palacios-Orueta, A., Bracken, A., Rodriguez-Rastrero, M. and Milewski, R. (2013): Multiscale analysis of soil reflectance data for assessment of erosion state in agricultural semi-arid Spain (Camarena). 3d Global Workshop on Proximal Soil Sensing (GWPSS), 26-29 May 2013, Potsdam, Germany.

Schmid, T., Palacios-Orueta, A., Chabrillat, S., Ben-Dor, E., Plaza, A., Rodriguez-Rastrero, M., Huesca, M., Pelayo, M., Pascual, C., Escribano, P. and Cicuendez, V. (2012): Spectral Characterisation of Land Surface Composition to Determine Soil Erosion within Semiarid Rainfed Cultivated Areas. 32nd International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 22-27 July 2012, Munich, Germany.