Seit Dezember 2021 wurden mehrere Provinzen in Argentinien von Waldbränden verwüstet, die auf den Klimawandel zurückzuführen sind. Die Brände zerstörten auch Gebiete in Patagonien, im südlichen Argentinien in der Nähe von Chile im Gebiet der Steffen-Seen.
Mit Hilfe von Satellitenbildern und GIS-Technologie lassen sich solche Ereignisse fast in Echtzeit verfolgen und ihre Folgen leicht bewerten. Bei großflächigen Ereignissen wie den Waldbränden in Argentinien können hochauflösende Satellitenbilder (mit einer räumlichen Auflösung von 10 bis 100m) mit häufigen Revisionszeiten den lokalen und nationalen Behörden aussagekräftige Informationen liefern, z. B:
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Ermittlung der Waldbrandfläche auf lokaler und regionaler Ebene
wie sich das Feuer in dem Gebiet entwickelt hat
Erkennung von Brandherden
Feststellung des Schadens an privatem Eigentum für Versicherungszwecke
Mithilfe von Sentinel Hub sammelte unser Team wolkenfreie Satellitenaufnahmen des Copernicus Sentinel-2 Satelliten und erstellte die folgende Zeitrafferaufnahme der Waldbrandausbreitung im weiteren Umkreis der Steffen-Seen in Patagonien.
Bildauswertung
Gesunde Vegetation und Waldgebiete werden mit roter Farbe dargestellt. Städtische Gebiete und Regionen mit kahlem Boden werden mit hellbrauner Farbe dargestellt, während Schnee mit weißer Farbe dargestellt wird (auf den Berggipfeln ist er leicht zu erkennen!).
Diese aus multispektralen Satellitenbildern abgeleitete Falschfarbenvisualisierung verbessert die Unterscheidung zwischen gesunder und zerstörter Vegetation, die durch Ereignisse wie Waldbrände und Überschwemmungen verursacht wurde: Gesunde Vegetation wird als hellrot dargestellt, während geschädigte Gebiete dunkelbraun, fast schwarz erscheinen.
Analyse
Die Aufnahmedaten der Copernicus Sentinel-2 Bilder decken etwa 1,5 Monate ab und sind vom 6. und 16. Dezember 2021 sowie vom 10. und 25. Januar 2022.
IUm eine Schätzung der Waldbrandfläche zu erhalten, hat unser Expertenteam den Normalized Burned Ratio Index (NBRI) verwendet. Dieser Index wird von der wissenschaftlichen Gemeinschaft zur Einschätzung der Schwere von Bränden verwendet, vor allem in bewaldeten und dicht bewachsenen Gebieten. NBRI nutzt die nahen Infrarot- und kurzwelligen Infrarot-Spektralbänder von Satellitenbildern, die empfindlich auf Vegetationsveränderungen reagieren, um verbrannte Gebiete zu erkennen und die Erholung des Ökosystems zu überwachen (Interesse an weiteren Erdbeobachtungsindizes? Besuchen Sie diesen Blog unseres Partners, der GEO University).
Dies geht aus der folgenden Formel für Sentinel-2 hervor, die bei der Analyse verwendet wurde:
Nach der Berechnung des NBRI für jedes Datum berechnete unser Team den dNBRI: die Differenz zwischen den einzelnen Daten der Sequenz. Das heißt:
dNBRI1: zwischen dem 6. und 16. Dezember 2021
dNBRI2: zwischen dem 16. Dezember 2021 und dem 10. Januar 2022
dNBRI3: zwischen dem 10. und 25. Januar 2022
The result is shownDas Ergebnis ist in der folgenden Abbildung dargestellt:in the following figure:
In dieser Analyse sind die Flächen, die seit Beginn des Waldbrandes verbrannt sind, schwarz dargestellt. Grün sind die Flächen, über die das Feuer zwischen dem 16. Dezember 2021 und dem 10. Januar 2022 hinweggegangen ist, und gelb und rot sind die Flächen, die zwischen dem 10. und 25. Januar 2022 abgebrannt sind.
Die Gesamtfläche, die bei diesem Ereignis abgebrannt ist, wird auf etwa 6720 Hektar geschätzt.
Ergebnis
In der Tat können Fernerkundungs- und Geodaten-Technologien bei der Brandüberwachung helfen. Fachleute in der Forstwirtschaft, Entscheidungsträger in der Regierung, Versicherer und Makler können wertvolle Erkenntnisse über die Lage der Brandherde, die Richtung der Brandausbreitung sowie darüber gewinnen, ob es Grundstücke gab, die durch das Brandereignis ernsthaft in Mitleidenschaft gezogen wurden, wenn die Satellitenbilder mit anderen Geodatensätzen in Bezug auf Kataster, Gebäude und meteorologische Bedingungen während des betreffenden Zeitraums kombiniert werden.
Aber auch denjenigen, die aktiv handeln müssen, wie den Feuerwehrleuten, können wichtige Informationen zur Verfügung gestellt werden. Anhand des Höhenmodells des Gebiets, in dem ein Feuer entdeckt wird, können Vorhersagen über die Ausbreitung des Feuers getroffen und nahezu in Echtzeit bereitgestellt werden, um das Ausmaß des Schadens zu minimieren - vor allem, wenn Menschenleben in Gefahr sind.
