WACODIS - ERLEICHTERTE NUTZUNG VON SATELLITENDATENPLATTFORMEN AM BEISPIEL EINES VERBESSERTEN GEWÄSSERMONITORINGS - GEODAESIE.INFO
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Fachbeitrag Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel …
WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von
Satellitendatenplattformen am Beispiel eines
verbesserten Gewässermonitorings
WaCoDiS – Facilitating the Use of Satellite Data Platforms
for Improved Water Monitoring
Sebastian Drost | Verena Kirstein | Kian Pakzad | Simon Jirka | Andreas Wytzisk-Arens
Zusammenfassung Therefore, for the aim towards improved water monitoring, the
Die steigende Verfügbarkeit von Satellitendaten aus dem WaCoDiS research project developed novel approaches which
Copernicus-Programm bietet ein enormes Potenzial für facilitate the use of satellite data within business applications.
unterschiedliche Fachaufgaben aus dem Bereich des Um- This article presents essential outcomes of the WaCoDiS Pro-
weltmonitorings. Insbesondere die Angebote von Satelliten- ject. It demonstrates the potential of Copernicus data for water
datenplattformen, wie etwa der nationalen Copernicus Data management applications and describes the technical build-
and Exploitation Platform – Deutschland (CODE-DE), hin- ing-blocks of a distributed system architecture that enables inter-
sichtlich integrierter Cloud-Umgebungen ermöglichen die operable satellite data processing in cloud environments based
Entwicklung hoch performanter Analysedienste sowie die Er- on well-known geo-standards.
zeugung innovativer Fernerkundungsprodukte. Vielfach wird
dieses Potenzial jedoch von Endanwendern aus den unter- Keywords: water monitoring, Copernicus, remote sensing,
schiedlichen Fachgebieten des Umweltsektors nicht voll aus- cloud-computing, CODE-DE
geschöpft. Gründe hierfür liegen entweder in der nicht vorhan-
denen Verfügbarkeit ausreichend leistungsstarker Hardware
zur Prozessierung großer Mengen von Satellitendaten oder im
fehlenden Expertenwissen zu Methoden der Fernerkundung. 1 Einleitung
Im Rahmen des Forschungsprojekts WaCoDiS wurden daher
für die Aufgabenstellung eines verbesserten Gewässermoni- Seit einigen Jahren sind der Klimawandel und seine Fol-
torings Lösungsansätze entwickelt, die eine Nutzung von Sa- gen deutlich für die Land-, Forst- und Wasserwirtschaft
tellitendaten in Fachanwendungen aus der Wasserwirtschaft spürbar. Der Anstieg der Temperatur sowie zunehmende
vereinfachen. Dieser Beitrag stellt die wesentlichen Ergebnisse Starkregenereignisse führen nicht nur zu erhöhter Boden-
aus dem WaCoDiS-Projekt vor. So werden Potenziale von Fern- erosion, sondern beeinflussen nachhaltig den Stoffhaushalt
erkundungsdaten für eine optimierte Gewässerüberwachung im Boden, was in höheren Stoffausträgen resultieren kann
demonstriert sowie technische Lösungsansätze einer verteil- (UBA 2019). Zusätzlich führt der Einsatz von organischen
ten Systemarchitektur beschrieben, die auf Basis bekannter Pflanzenschutz- und Düngemitteln in einer intensiven
Geo-Standards eine interoperable Satellitendatenprozessie- Landwirtschaft vermehrt zu weiteren problematischen
rung in Cloud-Umgebungen ermöglichen. Einträgen in Gewässer. Die Landwirtschaft gilt mit einem
Anteil von 57 % sogar als größte Quelle für Einträge von
Schlüsselwörter: Gewässermonitoring, Copernicus, Fern- Stickstoff in die Umwelt (UBA 2015). Dass dies u. a. ne-
erkundung, Cloud-Computing, CODE-DE gative Auswirkungen auf die Wasserqualität hat, zeigt der
Nitratbericht 2020 (BMEL und BMU 2020). So sind die
Summary Nitratbelastung im Grundwasser sowie die Nährstoffbelas-
The increasing availability of satellite data from the Copernicus tung von Oberflächengewässern seit dem vorherigen Be-
program provides a great potential for different environmen- richt aus dem Jahr 2016 weiterhin besorgniserregend hoch.
tal monitoring use cases. In particular, integrated cloud envi- Dies stellt Wasserwirtschafts- und Abwasserverbände, aber
ronments offered by satellite data platforms, such as the na- auch Behörden und Versorger vor neue Herausforderun-
tional Copernicus Data and Exploitation Platform – Germany gen hinsichtlich der langfristigen Sicherung der Trink- und
(CODE-DE), enable the development of high-performance anal- Rohwasserqualität. Um eine effiziente und umweltscho-
ysis services and the generation of innovative remote sensing nende Gewässerbewirtschaftung gewährleisten zu können,
products. However, this potential is not yet fully exploited by end sind innovative Monitoringprogramme notwendig.
users from the various fields of the environmental sector. Reasons Zur Erfüllung der eigenen Aufgaben hinsichtlich der Ge-
for this include the missing availability of sufficiently powerful wässerreinhaltung betreiben Wasserwirtschaftsverbände,
hardware for processing large amounts of satellite data as well wie etwa der Wupperverband, umfangreiche Sensornetz-
as the lack of expert knowledge about remote sensing methods. werke, mit denen verschiedene Parameter zur Bestimmung
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Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel … Fachbeitrag
der Wasserqualität gemessen werden. Da dies größtenteils auf und stellt zum anderen die technischen Lösungsansätze
durch stationäre Sensoren erfolgt, ist oftmals jedoch ledig- vor, auf deren Grundlage ein vollautomatischer Prozessie-
lich eine punktuelle Überwachung des Gewässerzustands rungsworkflow für Satellitendaten implementiert wurde.
möglich. Das Fehlen flächendeckender Messdaten von Hierbei liegt der Fokus insbesondere auf einem Ansatz zur
stationären Sensoren (In‑situ-Messdaten) stellt darüber interoperablen Prozessierung großer Datenbestände in-
hinaus auch für die Modellierung hydrologischer Prozesse nerhalb des nationalen Datenportals CODE‑DE. Die An-
eine Herausforderung dar, denn durch die begrenzte räum- wendbarkeit der technischen Lösungsansätze wird schließ-
liche Verteilung von Messdaten weisen Modelle oft eine lich anhand der erfolgten Integration der Ergebnisse in
hohe Unsicherheit auf (Seibert und Beven 2009). Dies er- hydrologischen Fachanwendungen demonstriert.
schwert den Aufbau wichtiger hydrologischer Modelle, mit
denen etwa der Einfluss der Veränderung landwirtschaft-
licher Flächen auf die Verunreinigung von Gewässern ana-
lysiert werden kann. 2 Potenzial von Satellitendaten zur
Neben In‑situ-Messdaten weisen auch frei verfügbare Gewässerüberwachung
Fernerkundungsdaten, wie sie etwa durch das Erdbeob-
achtungsprogramm Copernicus der Europäischen Union Um den Datenschatz der Fernerkundungsinformationen
bereitgestellt werden (Hoffmann und Schultz-Lieckfeld für die Wasserwirtschaft zu heben, wurde das 813 km2
2020), ein hohes Potenzial für wasserwirtschaftliche Fra- große Einzugsgebiet der Wupper in Deutschland als For-
gestellungen auf. Insbesondere die Entwicklung der Co- schungsgebiet betrachtet (siehe Abb. 1). Als zuständiger
pernicus-Datenplattformen, wie die Copernicus Data and Wasserwirtschaftsverband für diese Re-
Exploitation Platform – Deutschland (CODE‑DE), der gion befasst sich der Wupperver-
Copernicus Open Access Hub oder die Coper- band (WV) mit mehreren was-
nicus Data and Information Access Services serwirtschaftlichen Aufgaben,
(DIAS) haben zu der Entwicklung unter- darunter die Abwasserreini-
schiedlicher Anwendungen für ein ver- gung sowie die Wassermen-
bessertes Umweltmonitoring geführt genkontrolle. Um seinen
(Gomes et al. 2020). Doch selbst wenn Aufgaben gerecht zu
diese Plattformen einen vereinfachten werden, überwacht
Zugang zu Satellitendaten bieten, erfährt der WV fort-
die Nutzung von räumlich und zeitlich während
hochaufgelösten Radar- und Multi-
spektraldaten in Teilgebieten der
Wasserwirtschaft eine eher ge-
ringe Verbreitung. Dies liegt
u. a. an fehlenden fachlichen
Kenntnissen zur Auswertung
von Satellitenbildern, jedoch
auch am hohen techni-
schen Aufwand zur
Prozessierung und
Integration großer
Mengen von Satel-
litendaten. Abb. 1: Übersicht über das
Das Forschungs- Wupperverbandsgebiet
projekt WaCoDiS
(Wasserwirtschaftliche
Copernicus-Dienste zur Bestimmung von Stoffeinträgen Gewässer und wasserwirtschaftliche Anlagen, wie Tal-
in Gewässer und Talsperren im Rahmen des Umweltmo- sperren und Kläranlagen, durch automatische und ma-
nitorings) hatte daher das Ziel, Copernicus-Satellitendaten nuelle Messungen. Dazu gehören neben kontinuierlich
für ein verbessertes Gewässermonitoring nutzbar zu ma- gemessenen Wasserstandsdaten außerdem Wasserquali-
chen. Zur Erreichung dieses Ziels wurde eine interoperable tätsparameter wie pH‑Wert, Leitfähigkeit, Temperatur
Systemarchitektur entwickelt, mit der höherwertige Fach- und Sauerstoffsättigung. Zur Bereitstellung dieser Mess-
informationen aus Copernicus-Daten abgeleitet werden daten für die eigenen Fachabteilungen und z. T. auch für
und innerhalb der Geodateninfrastruktur eines Wasser- die Öffentlichkeit betreibt der Wupperverband seit einigen
wirtschaftsverbands bereitgestellt werden. Der vorliegen- Jahren erfolgreich eine Systemarchitektur, die auf verschie-
de Beitrag zeigt zum einen das Anwendungspotenzial von denen Sensor-Web-Standards basiert (Heier und Spies
Satellitenbildern für Fachnutzer aus der Wasserwirtschaft 2009).
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Fachbeitrag Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel …
Die räumliche Abdeckung der Messdaten ist fokussiert 3 Methoden der Satellitendaten-
auf bestimmte kritische Infrastrukturen (siehe EU‑Richtli- prozessierung
nie 2008/114/EG), was die recht hohen Kosten für die In‑si-
tu-Datenerfassung rechtfertigt (z. B. für dedizierte Instru Ein Teilaspekt im WaCoDiS-Projekt betraf die Entwick-
mentierung und Wartung). Außerhalb dieser fokussierten lung innovativer Verfahren zur Prozessierung von Satelli-
Standorte ist die räumliche und zeitliche Abdeckung von tendaten aus dem Copernicus-Programm. Dabei wurden
Messungen eher gering. Folglich sind für wichtige Heraus- insbesondere Methoden zur Generierung höherwertiger
forderungen, wie die Quantifizierung von Stoffeinträgen Information aus Satellitendaten der Sentinel‑2-Mission
in Oberflächengewässer, die vorhandenen In‑situ-Daten fokussiert. Sentinel‑2 besteht aus zwei baugleichen Satelli-
nicht ausreichend. ten, die abwechselnd alle fünf Tage das gleiche Gebiet der
Um die Möglichkeiten des Einsatzes von Fernerkun- Erdoberfläche überfliegen und mit ihren multispektralen
dungsdaten als ergänzende Datenquelle in der Gewäs- Sensoren ein optisches Bild mit einer Bodenpixelgröße von
serüberwachung zu evaluieren, wurde im Rahmen des maximal 10 m aufnehmen (ESA 2021). In Abstimmung
Forschungsprojekts WaCoDiS eine systematische Bedarfs- mit den Fachanwendern des WVs wurden priorisiert Me-
analyse durchgeführt. Diese erfolgte in Form von iterativen thoden zur Erzeugung der nachfolgend beschriebenen
Workshops mit denjenigen Fachabteilungen des WVs, wel- Fernerkundungsprodukte entwickelt.
che vorab als mögliche Endanwender der Projektergebnis-
se identifiziert wurden. Die Endanwender setzten sich aus Detaillierte Klassifizierung der Landnutzung
den Themengebieten Flussgebietsmanagement, Talsper-
renüberwachung, Wassermengenwirtschaft, GIS und GDI, Die detaillierte Klassifizierung der Landnutzung basiert auf
Limnologie, vorsorglicher Gewässerschutz und Forst zu- dem Random-Forest-Verfahren (Breiman 2001). Zunächst
sammen. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass eine Vielzahl wurden diejenigen Landnutzungsklassen identifiziert, die
von Produkten, die aus Satellitendaten abgeleitet werden für wasserwirtschaftliche Fragestellungen relevant sind.
können, eine vielversprechende und kostengünstige Me- Für diese Klassen wurden anschließend Lernregionen be-
thode für ein verbessertes Gewässermonitoring sind. Aus stimmt, die für das Anlernen des Klassifikators notwendig
der Bedarfsanalyse ist eine Liste von knapp 50 Fernerkun- sind. Mit dem Random-Forest-Klassifikator wurde dann
dungsprodukten entstanden, welche eine Unterstützung in eine Klassifikation auf Grundlage von Sentinel‑2-Sa-
der operativen Arbeit bieten würden. Dies verdeutlicht das tellitenbildern des Produkttyps Level‑2A durchgeführt.
große Potenzial der Daten für die Wasserwirtschaft. Hierzu wurden alle Sentinel‑2-Satellitenbildszenen eines
Mit dem Einsatz von Fernerkundungsdaten und daraus Jahres verwendet, die ein unbewölktes Bild des Wupper-
abgeleiteten thematischen Produkten kann ein Gesamt- verbandsgebiets wiedergeben. Eine Vorprozessierung der
bild des Überwachungsgebietes mit hoher räumlicher Satellitendaten war nicht notwendig, da Level‑2A-Daten
Auflösung und Abdeckung erreicht werden. Dies hilft, bereits atmosphärische Korrekturen aufweisen. Während
räumliche Lücken bei punktuellen Messungen, z. B. der für eine reine Landbedeckungsklassifikation die spektra-
Bodenfeuchte, zu schließen (Huang et al. 2018). Durch die len Eigenschaften eines Satellitenbilds ausreichend sind,
erhöhte räumliche Streuung der hydrologischen Informa- flossen für die Bestimmung der Landnutzung weitere In-
tionen, die durch Fernerkundung erreicht werden, können formationen, wie etwa Höhendaten sowie die Lage und die
mehrere Anlagen gleichzeitig oder auf Basis historischer innere Struktur einzelner Flächen, mit ein. Auf Grundlage
Verläufe auf ähnliche Veränderungen überwacht werden. dieser Basisklassifikation erfolgte schließlich eine spezielle
Darüber hinaus können aus Fernerkundungsdaten ab- Behandlung der Klassen »Gewässer« und »Siedlung«, die
geleitete Informationen in hydrologische Modelle integriert möglichst vollständig abgebildet werden sollten. Für letzt-
werden, die zur Geolokalisierung und Quantifizierung von genannte wurden außerdem Verkehrs-, Industrie- und
Sediment- und Stoffeinträgen in Oberflächengewässer ver- Siedlungsflächen unterschieden.
wendet werden. Neuere Studien haben gezeigt, dass Satelli-
tendatenprodukte in der Lage sind, hydrologische Modelle Intraanuelle Klassifizierung der Landnutzung
zu optimieren, die oft unter der begrenzten Abdeckung
hochgenauer In‑situ-Daten leiden (López López et al. Für die unterjährige (intraanuelle) Klassifizierung wur-
2017). Rasterdaten zur Verteilung der Landbedeckung in den die o. a. Ansätze für die detaillierte Klassifizierung der
einem Einzugsgebiet unterstützen so etwa die Berechnung Landnutzung auf die Untersuchung von Änderungen der
von Sediment- und Stoffeinträgen in Flüsse und die Be- Ackerflächen innerhalb eines Jahres erweitert. Dabei war
stimmung der voraussichtlichen Menge des Regenwasser- von Interesse, auf welcher Fläche wann welche Frucht-
eintrags. Die Beobachtung des Anbauwechsels auf land- art wuchs, wann dort Offenboden vorlag und wann Zwi-
wirtschaftlichen Flächen innerhalb eines Einzugsgebietes schenfrüchte wuchsen. Für das betrachtete Verbandsgebiet
ermöglicht dagegen Einblicke in die erwartete Nitratbelas- wurden vorwiegend Mais- und Raps-Flächen betrachtet.
tung von Oberflächengewässern aufgrund der zugehörigen Hierzu wurde ein temporales Modell verwendet, in wel-
Ackerpflanze (Preidl 2020). ches Informationen über Zeitpunkte für Hauptfrucht,
Zwischenfrucht und Offenboden einflossen. So konnte
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Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel … Fachbeitrag Abb. 2: Ergebnis der intraanuellen Landnutzungsklassifikation, begrenzt auf das Wupperverbandsgebiet für einzelne Sentinel‑2-Szenen innerhalb eines Jahres die Abschätzungen werden jeweils auf Sentinel‑2-Einzelsze- Fruchtfolge auf Ackerflächen separat klassifiziert werden nen durchgeführt. (siehe Abb. 2). Für das vorliegende Klassifizierungsergeb- nis wurden zehn Sentinel‑2-Satellitenbildszenen für den Vitalitätsänderung Zeitraum vom 20.04.2018 bis 16.11.2018 verwendet, die eine Wolkenbedeckung von
Fachbeitrag Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel …
Oberflächentemperatur wohl Copernicus-Satellitendaten als auch die anbietenden
Datenplattformen bisher noch kaum für Anwendungen
Die Abschätzung der Oberflächentemperatur auf Basis von der Wasserwirtschaft genutzt werden (Zeug et al. 2019).
Satellitenbilddaten ermöglicht es, dort flächenhaft Tempe- Diese Herausforderungen wurden im Rahmen des
raturdaten bereitzustellen, wo vorher durch In‑situ-Mes- WaCoDiS-Projekts mit der Entwicklung einer modernen
sungen nur punktuelle Temperaturwerte vorhanden wa- Microservice-orientierten Systemarchitektur adressiert,
ren. Die Methode zur Bestimmung der Temperatur basiert die eine automatische Prozessierung von Satellitendaten
auf Ansätzen von Yu et al. (2014), Sobrino et al. (2008) und ermöglicht. Das resultierende WaCoDiS-System deckt da-
Barsi et al. (2003). Da diese Verfahren auf Landsat‑8-Daten bei alle Teilaspekte der automatischen Datenprozessierung
ausgelegt sind, wurden Satellitenbilder des Landsat‑8-Sa- ab (siehe Abb. 4):
telliten verwendet, der mit einem thermalen Infrarotsensor 1. Nutzer einer bestimmten Anwendungsdomäne be-
(Thermal Infrared Sensor, TIRS) ausgestattet ist. Das ferti- schreiben, welches Datenprodukt benötigt wird. Hierzu
ge Produkt hat eine Auflösung von 30 m, basiert jedoch auf erfolgt die Angabe eines Produkttyps (z. B. Landnut-
einem Sensor mit einer Auflösung von 100 m. zungsklassifikation) sowie die Definition des räumli-
chen Gebiets und eines zeitlichen Prozessierungsinter-
valls (z. B. jeweils am Monatsanfang um 0.00 Uhr).
2. Das WaCoDiS-System nimmt die Produktbestellung
4 Automatisierung der Prozessierung entgegen und plant die Ausführung der Prozessierung
gemäß der Prozessbeschreibung des Nutzers.
Die Menge an verfügbaren und nutzbaren Satellitendaten 3. Die Suche nach den benötigten Satellitendaten erfolgt
hat in den letzten Jahren drastisch zugenommen. So wer- nach bestimmten Kriterien, die ebenfalls in der Prozess-
den über das Copernicus Sentinel Data Access System etwa beschreibung hinterlegt wurden. Diese umfassen neben
15 TB Satellitendaten täglich veröffentlicht (ESA 2019). der räumlichen und zeitlichen Abdeckung auch die ma-
Um mit diesem enormen Datenvolumen umgehen zu ximal zulässige Wolkenbedeckung einer Satellitenbild-
können, sind effiziente Ansätze für die Analyse und Pro- szene. Metadaten zu gefundenen Datensätzen werden
zessierung notwendig. Insbesondere traditionelle Work- im System registriert.
flows, bei denen große Datensätze zu-
nächst heruntergeladen werden, um
anschließend lokal zu prozessieren,
können diesen Anforderungen nicht
mehr gerecht werden. Daher nut-
zen große Satellitendatenplattformen
seit einigen Jahren vermehrt Cloud-
Computing-Konzepte für Funktionen
wie die Suche nach Datensätzen oder
deren Prozessierung. Im Bereich der
Copernicus-Satellitendaten setzen
auf europäischer Ebene die Data and
Information Access Services (DIAS)
Plattformen, wie z. B. WEkEO (www.
wekeo.eu) und Mundi Web Services
(https://mundiwebservices.com), ent-
sprechende Konzepte um. Auf natio- Abb. 4: Automatischer Prozessierungs-
naler Ebene bietet seit April 2020 die workflow des WaCoDiS-Systems
Copernicus Data and Exploitation
Platform – Deutschland (CODE‑DE)
eine für deutsche Behörden und Forschungsprojekte frei 4. Die Prozessierung startet, sobald alle Datensätze vor-
nutzbare Cloud-Umgebung zur Prozessierung von Fern- handen sind und der geplante Ausführungszeitpunkt
erkundungsdaten an (https://code-de.org). erreicht ist.
Damit jedoch das vollständige Potenzial dieser Platt- 5. Der passende Algorithmus wird als Prozess innerhalb
formen genutzt werden kann, um domänenspezifische einer Prozessierungsumgebung. (z. B. CODE‑DE) aus-
Informationen aus Satellitendaten effizient zu generieren geführt.
und für andere Nutzer bereitzustellen, sind vielfältige Fä- 6. Benötigte Satellitendatensätze werden aus dem Daten-
higkeiten notwendig: Kompetenzen im Bereich der Fern- portal abgerufen und vom Algorithmus zu einem hö-
erkundung und Bildauswertung sind ebenso relevant wie herwertigen Produkt verarbeitet.
technisches Wissen über Cloud-Computing und moderne 7. Das generierte Datenprodukt ist zunächst aus dem
Prozessarchitekturen. Dies sind u. a. Gründe dafür, dass so- WaCoDiS-System abrufbar.
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Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel … Fachbeitrag
8. Die Bereitstellung des generierten Datenprodukts in- ablauf nach Erhalt einer Nachricht fort. Der Nachrichten-
nerhalb der Geodateninfrastruktur des Nutzers erfolgt austausch gemäß des Publish/Subscribe-Musters erfolgt
über einen standardisierten Webdienst (z. B. OGC Web asynchron über einen zentralen Nachrichtenverteiler
Map Service oder OGC Web Coverage Service). (Message Broker).
9. Die Nutzer können das Datenprodukt in ihren eigenen Das WaCoDiS-System setzt alle Teilaspekte der Satelli-
Fachanwendungen über den bereitgestellten Webdienst tendatenprozessierung automatisiert um. Klassische manu-
nutzen. elle Workflows, bei denen Nutzer alle der o. g. Teilschritte
selbst ausführen müssen, gehören somit der Vergangenheit
Umgesetzt wird der oben beschriebene Ablauf durch eine an. Das zeitaufwendige Suchen nach passenden Satelliten-
Systemarchitektur, die sich am sogenannten Microservice- daten aus verschiedenen Datenportalen entfällt ebenso
Design orientiert (siehe Abb. 5). Dabei wird das Gesamt- wie das Vorhalten eigener lokaler Speicher- und Prozes-
system in kleine Teilanwendungen aufgeteilt, welche jeweils sierungsressourcen. Nutzer aus einer bestimmten Anwen-
einen einzelnen fachlichen Aspekt kapseln. Jede dieser so dungsdomäne benötigen zudem kein explizites Fachwissen
resultierenden Teilanwendungen ist eine selbständig lauf- mehr für die Generierung von Satellitendatenprodukten.
fähige Applikation, die mit den anderen Komponenten des Dem System wird lediglich eine »Produktbestellung« über-
gesamten Systems durch vorher spezifizierte Schnittstellen geben, in der Nutzer definieren, wie oft welches Produkt,
kommuniziert. Ein Vorteil des Microservice-Designs ist für welchen Zeitraum und für welches räumliche Gebiet
die Möglichkeit der besseren Skalierung von Prozessen. benötigt wird. Die Prozessierung der Daten und die Bereit-
Zudem sind fachliche Aspekte klarer getrennt und können stellung des Produkts erfolgen anschließend automatisiert
bei Bedarf unabhängig voneinander angepasst werden. durch das WaCoDiS-System.
Die Kommunikation zwischen den Teilkomponenten Die entwickelte und beschriebene Basisarchitektur
der Architektur erfolgt Ereignis-basiert durch Nutzung des WaCoDiS-Systems ist frei verfügbar; der entstandene
eines Publish/Subscribe-Kommunikationsmusters. Eine Quellcode ist über die Plattform GitHub zugänglich und
Komponente veröffentlicht Nachrichten über den Bearbei- unter einer Open-Source-Lizenz veröffentlicht (https://
tungsfortschritt auf einem bestimmten Nachrichtenkanal github.com/WaCoDiS/). Für die zusätzlichen Software-
(Publish). Abhängige Komponenten empfangen Nachrich- komponenten, die zum Betrieb des Systems nötig sind
ten auf diesem Kanal (Subscribe) und setzen den Arbeits- (z. B. Message Broker, Web Processing Service oder Daten-
banksoftware) existieren jeweils
bereits Open-Source-Entwick-
lungen.
Abb. 5:
Microservice-orientierte Archi-
tektur des WaCoDiS-Systems. Die
dunkelblau hinterlegten Kompo-
nenten bilden die im Rahmen des
WaCoDiS-Projekts entwickelte
Basisarchitektur ab und werden
unter Open-Source-Lizenzen
bereitgestellt.
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Fachbeitrag Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel …
5 Anbindung der CODE-DE Plattform bei diesem Konzept ist, dass Nutzer große Mengen an Sa-
tellitendaten nicht erst herunterladen müssen, um Analy-
Im März 2017 erfolgte die erstmalige Freischaltung der sen und Prozesse auf diesen auszuführen. Dieses Angebot
Copernicus Data and Exploitation Platform – Deutschland war jedoch lediglich ausgewählten Projekten und Nutzern
(CODE‑DE). Diese hatte das Ziel, Nutzern aus verschie- vorbehalten.
denen Bereichen in Deutschland (Behörden, Forschungs- Zum 1. April 2020 erfolgte schließlich eine vollständige
einrichtungen, Unternehmen, Öffentlichkeit) einen un- Umstrukturierung der CODE‑DE-Plattform (DLR 2019).
komplizierten Zugang zu den Erdbeobachtungsdaten Diese Umstellung ist Bestandteil der zweiten Phase von
der Copernicus-Dienste zu ermöglichen. Dabei verfolgte CODE‑DE, in der die Plattform im Sinne des Infrastructure
CODE‑DE vorwiegend die folgenden Ziele (BMI 2017): as a Service-Konzepts weiterentwickelt und optimiert wer-
p Optimierten Zugang zu allen Copernicus-Satelliten- den sollte. Mit der Neuentwicklung der Plattform wurden
daten und Produkten für nationale Nutzer schaffen, bis dato bestehende Dienste abgeschaltet und durch neue
p Verarbeitung von rohen Satellitendaten zu weiteren, ab- Web-basierte Anwendungen und Dienste ersetzt sowie um
geleiteten Produkten, weitere Datenportfolios ergänzt:
p Bereitstellung eines erweiterten Portfolios von Satelli- p CODE‑DE stellt vorwiegend einen zentralen Zugriffs-
tendatenprodukten, punkt für eine Vielzahl von Datensätzen und -produk-
p Betrieb und Monitoring der Nutzung der Plattform ten bereit (https://code-de.org/de/portfolio). So finden
selbst. sich im Produktportfolio von CODE‑DE neben den
Satellitendaten der Europäischen Copernicus-Mission
Bereits in dieser frühen Phase von CODE‑DE war konzep- ebenso Landsat-Daten der NASA, aber auch Zugriffs-
tionell die Möglichkeit einer Datenprozessierung innerhalb punkte für die verschiedenen Copernicus-Monitoring-
einer online Prozessierungsumgebung vorgesehen. Vorteil dienste wieder.
Abb. 6: Die EO Finder-Webanwendung ermöglicht die detaillierte Suche nach Satellitendatensätzen aus dem Copernicus-Pro-
gramm
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p Eine Möglichkeit zur schnellen Suche nach geeigne- fügbar ist diese über virtuelle Maschinen (VMs), die in der
ten Datensätzen und Prozessen bietet der EO Browser CODE‑DE-Cloud auf Anfrage bereitgestellt werden. Die
(https://browser.code-de.org). Mit Hilfe dieser einfach beliebig nutzbaren VMs haben direkten Zugriff auf Senti-
gehaltenen Web-basierten Anwendung erhalten Nutzer nel- und Landsat-Daten und eignen sich somit für das De-
in einer Kartendarstellung einen umfassenden Über- ployment von Anwendungen, um direkt und ohne vorheri-
blick über alle verfügbaren Daten einschließlich der gen Download große Mengen Satellitendaten prozessieren
Option zum Download. zu können.
p Die EO Finder API ist eine auf OpenSearch basieren- Im Rahmen von WaCoDiS wurden diese Entwicklun-
de API und ermöglicht eine detaillierte Suche nach gen aufgegriffen, indem die entwickelten Prozessierungs-
Datensätzen. Metadaten werden wahlweise als GeoJ- tools innerhalb der CODE‑DE-Cloud betrieben wurden,
SON-Dokument oder als OpenSearch-Response im um die Möglichkeiten einer datennahen Verarbeitung zu
Atom 1.0-Format zurückgegeben. evaluieren. Zu diesem Zweck stand für die Projektlaufzeit
p Der EO Finder (https://finder.code-de.org) bietet als folgendes Ressourcenvolumen zur Verfügung:
Web-basierte Anwendung eine grafische Benutzer- p 8 vCPU
schnittstelle für die EO Finder API (siehe Abb. 6). Neben p 64 GB RAM
der Suche nach Datensätzen sowie deren Visualisierung p 2 TB Block Storage
lassen sich zudem Daten »on-the-fly« prozessieren. p 1 TB File Storage
p Der Download von Datensätzen ist über einen separa- p 1 Public IP
ten Endpunkt möglich. Voraussetzung hierfür ist jedoch
eine vorherige Authentifizierung per Single Sign On Mit diesen Kapazitäten wurden innerhalb der CODE‑DE-
über die CODE‑DE-Plattform. Cloud zwei VMs mit jeweils einem Ubuntu Image betrie-
ben (siehe Abb. 7). Auf der ersten VM erfolgte die Ein-
Im Rahmen des Relaunches der CODE‑DE-Plattform er- richtung eines Servers, der die OGC Web Processing 2.0
folgte gleichzeitig ebenfalls eine umfangreiche Neugestal- (WPS)-Spezifikation implementiert. Diese stellt standar-
tung der CODE‑DE-Infrastruktur. Bestandteil der Platt- disierte Schnittstellen für die Web-basierte Prozessierung
form ist nun auch eine Prozessierungsumgebung, auf die von Geodaten bereit (Müller und Proß 2015). Zur Vorpro-
Nutzer aus Deutschland bei Bedarf Zugriff erhalten. Ver- zessierung von Satellitendaten nutzt der WPS-Server u. a.
vorhandene Algorithmen aus den
Sentinel-Toolboxes (https://sentinel.
esa.int/web/sentinel/toolboxes), de-
ren Architekturen auf der Sentinel
Application Platform (SNAP) beru-
hen. Damit der WPS außerhalb der
Cloud durch das WaCoDiS-System
aufrufbar wird, wurde dieser VM
außerdem eine Public IP zugewiesen.
Auf einer zweiten VM laufen ausge-
wählte Fernerkundungsprozesse als
Docker-Container. Der WPS-Server
kapselt die containerisierten Prozes-
se, indem er Prozessbeschreibungen
zu einzelnen Prozessen vorhält und
deren Ausführung auslöst. Die stan-
dardisierte Schnittstelle des WPS
lässt sich außerhalb der Cloud auf-
rufen.
In jede der innerhalb der CODE-
DE-Cloud betriebenen VMs erfolgt
die Einbindung aller Sentinel-Daten-
sätze, die innerhalb des CODE‑DE
National Archive vorliegen, als Ob-
ject Storage. Der WPS sowie die
containerisierten Fernerkundungs-
prozesse erhalten somit direkten Zu-
griff auf Sentinel-Datensätze, sodass
Abb. 7: Deployment der WaCoDiS-Prozessierungskomponenten innerhalb der ein vorheriger Download nicht not-
CODE‑DE-Cloud wendig ist. Die jeweiligen Pfade für
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Fachbeitrag Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel …
die zu prozessierenden Datensätze werden im Rahmen des sehbar und stehen unter Open-Source-Lizenzen (https://
automatisierten Workflows des WaCoDiS-Systems über github.com/wv-gis/wacodis).
die CODE‑DE EO Finder-API ermittelt. Diese werden bei Die Web-Anwendung wurde mit Angular, einem Webap-
der Ausführung eines WPS-Prozesses als Input-Parameter plikationsframework für die Front-End-Entwicklung, um-
übergeben und sind innerhalb der CODE‑DE-Cloud für gesetzt und nutzt unter anderem Tools zur kartenbasierten
den Abruf der Datensätze notwendig. Darstellung (leaflet, esri-leaflet) sowie Tools zur Darstellung
von Diagrammen (plotly.js, d3.js), die als Open-Source-
Packages verfügbar sind. Die Anwendung basiert auf der
Open-Source Helgoland Toolbox von 52° North (https://
6 Integration der Ergebnisse in github.com/52North/helgoland-toolbox). Das Visualisie-
Fachanwendungen der Wasserwirtschaft rungsframework wird verwendet, um die Grundstruktur
des Monitoring-Clients effizient, stabil und schnell aufzu-
Aufbauend auf den bestehenden Webdiensten zur Mess- bauen. Das Framework bietet vorgefertigte Ansichten zur
datenbereitstellung und -auswertung innerhalb der In- Darstellung von Zeitreihen, Trajektorien oder Profil-Daten
frastruktur des Wupperverbands, wurde als weiterer in einem Graphen oder auf einer Karte.
Teilaspekt im WaCoDiS-Projekt eine prototypische Web- Die Anbindung der im Rahmen von WaCoDiS gene-
anwendung entwickelt, die Satelliten- und Modelldaten rierten Satellitendatenprodukte erfolgt teilweise über pro-
sowie Ergebnisse der Satellitendatenprozessierung einbin- prietäre Webdienste. Hierzu wird ein ArcGIS Image Server
det, visuell darstellt und teilweise auswertet. Die Weban- von ESRI in der Infrastruktur des WVs betrieben. Dieser
wendung ist modular konzipiert und für unterschiedliche ermöglicht die Einbindung der Produkte über eine stan-
Anwendungsfälle anpassbar, um die unterschiedlichen dardisierte Schnittstelle (OGC Web Mapping Service) oder
Bedürfnisse der verschiedenen Nutzergruppen zu adres- als ArcGIS Image Service in der Web-Anwendung.
sieren. Die Implementierung erfolgte ausschließlich unter Neben der reinen Ergebnisdarstellung der Satelliten-
Verwendung von Open-Source-Tools. Der Programmcode daten wurden außerdem Diagramme in die Auswertungs-
und die dazu gehörige Dokumentation sind auf GitHub ein- seiten integriert. Diese beinhalten statistische Daten zu den
Abb. 8: Analyse der Landbedeckung innerhalb der Web-basierten Monitoringanwendung
112 | zfv 2/2022 147. Jg. | DVW © Wißner-VerlagDrost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel … Fachbeitrag
Ergebnissen und machen einen Vergleich verschiedener schaftlich-landwirtschaftlichen (Lawi-Wawi) Kooperation
Zeitpunkte leicht erkennbar. Dies gewährleistet das schnel- abgestimmt.
le Erkennen von Änderungen und das Ableiten von rele- Neben der Landnutzung sind keine weiteren Satelliten-
vanten Informationen. produkte in das Modell eingegangen. Einige Fernerkun-
Für die Fernerkundungsprodukte Landbedeckungsklas- dungsprodukte haben das Potenzial, für die Kalibrierung
sifikation und Vitalitätsänderung wurden pro Planungs- des Modells genutzt zu werden (z. B. LAI, Bodenfeuchte).
einheit bzw. Talsperren-Zugehörigkeit Kartendarstellun- Es ist jedoch aufwendig, diese Daten mit der Datenstruktur
gen und Nutzergruppen-spezifische Auswertungen zu von SWAT in Einklang zu bringen. Die Datenstruktur von
Änderungen zwischen zwei Zeitpunkten sowohl in abso- SWAT nutzt als kleinste Modelleinheit sogenannte Hydro-
luten Zahlen als auch nach Flächengröße realisiert (siehe logic Response Units (HRUs). Diese definieren innerhalb
Abb. 8). Das Vitalitäts-Dashboard verfügt weiterhin über eines Teileinzugsgebiets alle Flächen aggregiert mit der
einen tabellarischen Vergleich der einzelnen Forstgebiete. gleichen Kombination aus Landnutzung, Bodenart und
Zusätzlich werden korrespondierende Zeitreihendaten aus Steigungsklasse. Landnutzungsänderungen werden durch
der bestehenden Geodateninfrastruktur des WVs einge- Größenänderungen der HRUs abgebildet, mit der Ein-
bunden, wie Temperatur- und Niederschlagsdaten. schränkung, dass während der Modelllaufzeit keine neuen
Modellierungserbnisse sind über einen OGC Web Fea- HRUs hinzukommen können.
ture Service eingebunden und werden, neben der Kar- Das Modell liefert für Hydrologie, Nitrat und Sedimente
tendarstellung, durch Diagramme, beispielsweise zum plausible Ergebnisse. Der Nash-Sutcliffe-Efficiency-Index
Vergleich aller Talsperren, ergänzt. Dazu können Infor- zur Identifizierung des Vorhersagepotenzials von hydro-
mationen zu Einzel-Szenarien eingeholt oder ein direkter logischen Modellen liegt für den Abfluss aus dem gesam-
Szenario-Vergleich abgerufen werden. Die Modellergeb- ten Modellgebiet bei 0,7. Für Nitrat liegt der Root-Mean-
nisse stehen für die Parameter »Nitrat« und »Sedimente« Square Error (RMSE), als Maßzahl zur Beurteilung der
zur Verfügung und stammen aus einem im WaCoDiS-Pro- Prognosegüte, bei 1,6 mg/l. Für Sedimente konnte keine
jekt aufgebauten Stoffeintragsmodell. Dieses wurde mit der Kalibrierung durchgeführt werden, da keine Messdaten
Software SWAT-Version ArcSWAT 2012.10_2.19 (https:// vorliegen. Die modellierte jährliche Sedimentmenge, die
swat.tamu.edu/software/arcswat/) für das 212 km2 große in die Wupper-Talsperre eingetragen wird, entspricht aber
Einzugsgebiet der Wupper-Talsperre erstellt. der Größenordnung der Schätzung, die auf Basis der letz-
Das Grundgerüst des SWAT-Modells besteht aus einem ten Ausbaggerung erstellt wurde.
digitalen Geländemodell zur Berechnung des Gewässernet- In Absprache mit den Expertinnen der Lawi-Wawi-Ko-
zes und der Geländeneigung, einer Bodenkarte und einer operation wurden verschiedene Szenarien entwickelt, um
Landnutzungskarte. Dazu wurden das DGM 1 (Digitales Veränderungen der Stoffeinträge durch Landnutzungs-
Geländemodell mit einer Gitterweite von 1 m) und die änderungen abzuschätzen (siehe Abb. 9). Ein Großteil
Bodenkarte 1 : 50.000 herangezogen. Die Landnutzungs- der Szenarien untersucht Strategien, um die Stoffeinträge
karte basiert auf den im Rahme von WaCoDiS generierten zu senken (Umwandlung von Ackerland in intensiv bzw.
Fernerkundungsprodukten zur Landbedeckung und Land- extensiv genutztes Grünland, Umwandlung von Intensiv-
nutzung für das Jahr 2018 (siehe Abschnitt 3). Um diese grünland in Extensivgrünland, Untersaat und Randstrei-
als Eingabedaten für die Modellierung nutzbar zu machen, fen). Zwei weitere Szenarien untersuchen die erwarteten ne-
waren jedoch manuelle Nachbearbeitungen notwendig. So gativen Auswirkungen bei steigendem Maisanbau (Anbau
wurden kleine Flächen generalisiert und Einzel-
pixel entfernt, um die Mindestflächengröße für
die vom Modell vorgegebene Datenstruktur zu
erfüllen.
Das untersuchte Einzugsgebiet ist Grünland-
geprägt (47 % der Fläche). Um die Veränderung
im Maisanteil auf Ackerflächen auf das Startjahr
der Modellierung (2010) zurückzurechnen, wur-
den landwirtschaftliche Statistiken (Statistischer
Dienst NRW) auf Basis der Regierungsbezirke
genutzt. Die verwendeten Wetterdaten stammen
zum einen von Wupperverbands-eigenen Wet-
terstationen und zum anderen aus dem Open-
Data-Bestand des Deutschen Wetterdienstes.
Die landwirtschaftlichen Arbeitsprozesse
(Zeitpunkt, Art und Menge an Düngung, Aus-
saat, Pflügen, Untersaat etc.) wurden mit Exper-
tinnen des WVs im Rahmen der wasserwirt-
Abb. 9: Veränderung der Stoffeinträge im Vergleich zum Basisszenario
© Wißner-Verlag DVW | zfv 2/2022 147. Jg. | 113Fachbeitrag Drost et al., WaCoDiS – Erleichterte Nutzung von Satellitendatenplattformen am Beispiel …
von Mais auf 100 % der Ackerfläche einmal mit und einmal Fachnutzer vollautomatisch generiert und bereitgestellt
ohne Untersaat). werden. Aktuell unterstützt die Systemarchitektur eine re-
Der größte Rückgang an Stoffeinträgen wird erreicht, gelmäßige Prozessierung auf Grundlage einer konfigurier-
indem das gesamte Agrarland (Acker- und Grünland) in baren Zeitplanung. Denkbar wäre jedoch die Erweiterung
extensives Grünland umgewandelt wird. Gleichzeitig ent- um die Möglichkeit des Anstoßens der Prozessierung bei
stehen damit den Landwirten auch die höchsten Ertrags- Erkennung eines bestimmten Ereignisses (z. B. eines Stark-
verluste. Fast der gleiche Rückgang an Nitrateinträgen regens), wie es bereits im Forschungsprojekt SenSituMon
kann aber erreicht werden, wenn nur die Grünlandnut- umgesetzt wurde (de Wall et al. 2021).
zung extensiviert wird. Das Deployment der Prozessierungskomponenten des
Die Stoffeinträge steigen erwartungsgemäß, wenn der WaCoDiS-Systems in der CODE‑DE-Cloud hat aufgezeigt,
Maisanteil auf 100 % der Ackerflächen steigt, beim Sedi- wie sich vorhandene Datenplattformen für Satellitenbilder
ment sogar erheblich. Allerdings kann gerade das Sedi- in eigene automatisierte Prozessierungsworkflows einbin-
ment durch eine Untersaat zurückgehalten werden, sodass den lassen. Das erarbeitete Konzept zur Satellitendaten-
bei durchgehender Untersaat und einem Maisanteil von prozessierung mittels eines OGC Web Processing Service
100 %, der Sedimenteintrag sogar niedriger als im aktuel- ermöglicht die interoperable Ausführung verschiedener
len Zustand ist. Dies bestärkt die gegenwärtige Förderpra- Prozesse innerhalb von Cloud-Umgebungen und lässt
xis des WVs, sich an den Kosten für eine Maisuntersaat in sich auf weitere Anwendungsdomänen und Infrastruktu-
den Einzugsgebieten der Talsperren zu beteiligen. ren übertragen. Zudem konnte aufgezeigt werden, dass die
Möglichkeit der datennahen Prozessierung innerhalb der
CODE‑DE-Cloud für zukünftige Anwendungsfälle einen
enormen Mehrwert bietet, da das Vorhalten eigener Pro-
7 Diskussion und Ausblick zessierungs- und Speicherressourcen für große Datenmen-
gen entfällt. Auch wenn die Plattform nicht auf den Betrieb
Im Rahmen des Forschungsprojekts WaCoDiS wurden hochskalierbarer Cloud-Anwendungen ausgelegt ist, wie es
innovative Analysedienste sowie eine verteilte System- etwa bei den kommerziellen DIAS-Plattformen (z. B. Mun-
architektur entwickelt, die eine Nutzung von Fernerkun- di Web Services oder CREODIAS) der Fall ist, eignet sie
dungsprodukten für wasserwirtschaftliche Fragestellungen sich für die Umsetzung eigener komplexer Architekturen,
erleichtern. Durch die Kombination existierender interope- indem der Betrieb einzelner kleinerer Komponenten mit
rabler Geo-Standards mit neu entwickelten Komponen- dem Fokus auf Satellitendatenprozessierung und der direk-
ten ist so ein umfassendes Monitoringsystem entstanden. te Zugriff auf Satellitendatensätze ermöglicht wird.
Wichtige Informationsprodukte, die aus Copernicus-Satel- Letztendlich wurde mit der Entwicklung einer Web-ba-
litendaten abgeleitet werden, lassen sich mit diesem System sierten Monitoringanwendung und der Analyse des Ein-
in die Geodateninfrastruktur von Wasserwirtschaftsver- flusses von Landnutzungsänderungen auf Stoffeinträge das
bänden einbinden und somit für fachbezogene Aufgaben Anwendungspotenzial von Fernerkundungsdaten in der
wie etwa hydrologische Modellierungen sinnvoll nutzen. Wasserwirtschaft analysiert. Durch die nahtlose Integra-
Die entwickelten Fernerkundungsmethoden orientieren tion von Satellitendaten und Prozessierungsergebnissen in
sich an den Bedarfen von Fachnutzern aus der Wasserwirt- die Geodateninfrastruktur des Wupperverbands konnten
schaft. So konnte mit Fernerkundungsprodukten wie etwa das Portfolio an fachspezifischen Anwendungen erwei-
der intraanuellen Landnutzungsklassifikation oder der Be- tert werden. Zudem wurde das Potenzial von detaillierten
stimmung des Chlorophyllgehalts in Gewässern aufgezeigt Landnutzungsinformationen zur Optimierung eines Stoff-
werden, wie sich Copernicus-Satellitendaten für wasser- eintragsmodells aufgezeigt. Es bestehen jedoch zukünftig
wirtschaftliche Aufgaben in Wert setzen lassen. Allerdings noch technische Herausforderungen, um hochdynamische
hat sich gezeigt, dass die räumliche Auflösung der Sentinel- Raster-basierte Satellitendatensätze für hydrologische Mo-
Satelliten für bestimmte Fragestellungen noch zu gering ist. dellierungen vollständig nutzbar zu machen. Hierfür bieten
Hier würden möglicherweise höher aufgelöste, aber bisher KI‑basierte Verfahren erste erfolgversprechende Ansätze.
noch kostenpflichtige Fernerkundungsdaten erweiterte
Anwendungspotenziale bieten. Angebote, wie etwa die
kostenfreie Bereitstellung hochauflösender Satellitendaten Förderhinweis
über das RapidEye Science Archive am Earth Observation Das Projekt WaCoDiS wurde im Rahmen des Forschungs-
Center (EOC) des DLR, können hierzu zukünftig enorm förderprogramms mFUND durch das Bundesministerium
beitragen (DLR 2021). für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert.
Die Implementierung einer Ereignis-basierten Pro-
zessierungskette setzt das Datenangebot der Copernicus-
Datenplattformen insbesondere für Nutzergruppen in
Wert, denen sonst die notwendige Expertise für die Ver-
arbeitung und Analyse von Satellitenbildern fehlt. So kön-
nen Fernerkundungsprodukte für wasserwirtschaftliche
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