Verbesserte Modellprognosen durch Assimilation mit multiplen FernerkundungsinformationenAufgrund der sich global ver\u00e4ndernden Klimabedingungen besteht ein erheblicher Bedarf an Informationen \u00fcber den Status und die Entwicklung des Umweltzustandes. Insbesondere die Diskussion nachhaltiger Wassermanagementsysteme wird in der Zukunft eine noch gr\u00f6\u00dfere Bedeutung f\u00fcr die \u00d6ffentlichkeit erlangen. Einen Schl\u00fcsselparameter in der Hydrologie stellt dabei die Bodenfeuchte dar. Der Wassergehalt der oberfl\u00e4chennahen Bodenschicht ist ein wesentlicher Parameter im hydrologischen Prozessgeschehen und demnach auch in der Modellierung solcher Prozesse (Infiltration, Oberfl\u00e4chenabfluss, Verdunstung). Die hohe Sensibilit\u00e4t der Mikrowellen gegen\u00fcber den dielektrischen Eigenschaften des Bodens erm\u00f6glicht eine Radar-basierte Bodenfeuchteerfassung. Die Unabh\u00e4ngigkeit gegen\u00fcber Beleuchtungs- und Witterungsverh\u00e4ltnissen gew\u00e4hrleistet eine hohe Zuverl\u00e4ssigkeit der Datenbereitstellung. Auf Grundlage eines semi-empirischen Dielektrizit\u00e4tsmodells sollen volumetrische Bodenfeuchtewerte f\u00fcr repr\u00e4sentative landwirtschaftlich genutzte Fl\u00e4chen in Sachsen berechnet werden. Die Parametrisierung und Kalibrierung des Modells soll im Hinblick auf eine Vereinfachung der \u00dcbertragung auf andere Fl\u00e4chen erfolgen. In einer Vielzahl von Ver\u00f6ffentlichungen ist die Eignung von SAR- Daten zur Ableitung von Bodenfeuchtewerten dargestellt und bef\u00fcrwortet. Die Quantifizierung der R\u00fcckstreuanteile am Radarsignal ist jedoch ein gro\u00dfes Problem. Im Rahmen der Arbeit sollen durch die synergetische Nutzung von Radar-und Hyperspektraldaten zus\u00e4tzliche Informationen \u00fcber den Zustand und die Struktur der Vegetationsdecke abgeleitet werden, und f\u00fcr eine verbesserte Quantifizierung der Signalanteile ausgenutzt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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