Record #629087

DFG project G:(GEPRIS)562569824

Hyperspektrale Fernerkundung von Polarregionen mit EnMAP (HYPERPOLE)

Coordinator	Dr. Alexander Kokhanovsky
Grant period	2025 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)562569824

Note: Die Polarregionen und ihre Eigenschaften sind essenziell für die Regulierung der globalen Wärmeverteilung. Ihre rasanten Veränderungen spielen eine zentrale Rolle für die globale Erwärmung und den damit einhergehenden schwerwiegenden globalen sozioökonomischen Auswirkungen. Daher ist die Beurteilung und das Monitoring von Veränderungen vor Ort eine wesentliche Aufgabe, die aufgrund der Abgelegenheit und der extremen Umweltbedingungen flächendeckend nur durch den Einsatz weltraumgestützter Fernerkundung gelöst werden kann. Die theoretischen Grundlagen und Auswertungsalgorithmen für die Bestimmung der physikalischen und für den Strahlungshaushalt relevanten Eigenschaften, insbesondere der Schneefläche und der darüber liegenden Atmosphäre, sind dafür von zentraler Bedeutung. Die Aufgabe dieses Projekts besteht darin, auf der Grundlage von hyperspektralen Satellitenmessungen die theoretischen Grundlagen zu erarbeiten und die Auswertungsalgorithmen bezogen auf die Polargebiete der Erde zu entwickeln. Insbesondere werden die gesamte atmosphärische Ozon- und Wasserdampfsäule, die aerosol-optische Dicke sowie die Eigenschaften der darunter liegenden Schneedecke und der darüber liegenden Wolken (für bewölkte Pixel) mithilfe weltraumgestützter hyperspektraler EnMAP-Messungen ermittelt. Die Eigenschaften der polaren Eis- und Wasserwolken (Ceiling, Größe der Eiskristalle und Wassertröpfchen an der Wolkenobergrenze, thermodynamischer Zustand der Wolken und Albedo) werden ebenfalls untersucht. Die abgeleiteten geophysikalischen Parameter werden mit einer flächendeckenden hohen räumlichen Auflösung (30 m) bestimmt und mit Bodenmessungen aber auch mit Ergebnissen anderer Satellitenmissionen verglichen. Wichtige Schneeparameter für die arktischen und antarktischen Regionen werden so großräumig abgeleitet und bilden eine wichtige Grundlage für weitere Analysen und Modellierungen.

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Record created 2025-05-28, last modified 2025-06-11

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