Jürgen Beyerer - Grußwort des Gastgebers
Rudolf W. Kessler - Sensitivität und Selektivität bildgebender Spektroskopietechniken
Jan Makowski - Prozessierungspipelines für die hyperspektrale Datenauswertung
Thomas Wagner - Optimale Informationsgewinnung aus hyperspektralen UV/Vis/NIR Satellitenbildern
Robin Gruna - Hyperspectral Imaging für die industrielle Sichtprüfung
Bernd Jähne - Polarisationsbildgebung und -analyse
Optimale Informationsgewinnung aus hyperspektralen UV/Vis/NIR Satellitenbildern
UV/vis satellite history
Verschiedene Beobachtungsgeometrien
UV / vis / NIR
Frühe (und immer noch erfolgreiche) Nadir-Messungen: Wettersatelliten (Bilder)
Lineare Beziehung zwischen Helligkeit und Optischer Dichte
Mittlere Aerosol optische Dichte (MODIS 2003 – 2011)
Spurenstoffmessungen
Satellitenmessungen von kontinuierlichen Spektren (seit 1995: GOME)
DOAS satellite algorithms developed by Uni Heidelberg during the last 10 years
Beispiel einer spektralen Analyse eines Nadirspektrums
Different satellite ground pixel sizes above Mainz
One of our first GOME tropospheric NO2 maps (GOME 1996 – 1998)
GOME-2 2007 – 2008
TROPOMI – a new era of satellite measurements
TROPOMI NO2 SCD
Satellitenorbits
The TROPMI Measurement Principle
GOME & SCIAMACHY
Wichtige Aspekte
Wie groß ist die solare Einstrahlung auf der Erde?
Wie viele solare Photonen erreichen das Instrument?
Wie viele solare Photonen erreichen das Instrument?
Examples: MODIS and TROPOMI
Wie viele solare Photonen erreichen das Instrument? TROPOMI
Wie viele solare Photonen erreichen das Instrument? MODIS
Wie kann die räumliche Auflösung und/oder Überdeckung für spektral auflösende Instrumente verbessert werden?
Begrenzung auf ausgewählte Regionen
Wie kann die räumliche Auflösung und/oder Überdeckung für spektral auflösende Instrumente verbessert werden?
Spezielle Instrumente für verschiedene Spurenstoffe
Wie kann die räumliche Auflösung und/oder Überdeckung für spektral auflösende Instrumente verbessert werden?
Für Ozon wird eine sehr viel geringere spektrale Auflösung benötigt als für NO2
Wie kann die räumliche Auflösung und/oder Überdeckung für spektral auflösende Instrumente verbessert werden?
Das ideale Instrument
Welche weiteren Möglichkeiten gibt es, um die räumliche und zeitliche Auflösung und / oder Überdeckung für spektral auflösende Instrumente zu verbessern?
Neuronale Netzwerke
Fälle, bei denen ‚voll physikalische‘ Auswertungen‘ nicht möglich sind: Auswertung von troposphärischem Ozon
Bestimmung der troposphärischen Ozonsäule (0 – 10 km, rote Rauten) aus GOME Nadir-Messungen am Observatorium for Hohenpeissenberg (Deutschland)
Fälle, bei denen eine volle physikalische Auswertung viel zu langsam ist: Auswertung von troposphärischem Ammoniak aus Nadir-IR Messungen (Training anhand von voll physikalischen Simulationen)
Ammoniak-Verteilung über Europa aus IASI-Messungen (IR)
Data assimilation: adjustment of model simulations using measurement data, e.g. satellite observations
There are two main types of data assimilation in atmospheric models
Using model data can help to fill the gaps between observations. But the quality of the resulting data depends on the ability of the quality of the model and the input data
Zusammenfassung