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GCRI · Weltraum und Erdbeobachtung

Erdbeobachtungssensoren

Earth observation sensors measure reflected sunlight, emitted heat, radar echoes and laser returns from orbit. Each sensor type sees some things well and others not at all: optical sensors are blocked by cloud, radar sees through it, thermal sensors measure heat. This page sets out how the main sensor types work, how their resolution and revisit shape what they can detect, and what evidence serves the users choosing data for a task.

02Die Frage

Earth observation sensors: how the risk develops.

Optical, radar, thermal and hyperspectral methods. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mechanismus

Optical sensors need light and clear skies

Multispectral and hyperspectral sensors measure reflected sunlight in many bands, revealing vegetation, water and materials. Cloud and darkness block them.

Mechanismus

Radar sees through cloud

Synthetic aperture radar sends its own microwave pulses and records echoes, day or night and through cloud, sensing surface roughness, moisture and movement.

Mechanismus

Resolution trades against coverage

Spatial, spectral and temporal resolution compete. Very high resolution images cover small areas; wide-swath sensors revisit often but see less detail.

Mechanismus

Orbits set revisit

Sun-synchronous orbits give consistent lighting; constellations of many small satellites shorten revisit times but vary in calibration.

03Geografie

Erdbeobachtung in der Arktis.

Landbedeckung und Vegetation über der Arktis, aus NASA GIBS. Jede Ebene trägt ihr eigenes Datum.

Die interaktive Karte benötigt JavaScript; die Ebenenliste und die Quellen finden Sie unten.

Ebenen 2

Erdbeobachtung für diese Seite

Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet
Quelle
VIIRS NOAA-20, korrigierte Reflexion (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenbild
Neueste beim Build
2026-10-14
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satellitenbild. Satelliten- oder Modellraster, wie der Anbieter es veröffentlicht. Wolken, Streifenlücken und Ableitungsfehler hinterlassen Lücken und Rauschen; die Werte sind Indikatoren, keine Messungen an einem Ort.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Modelliert (jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht)
Quelle
MODIS Terra und Aqua, Landbedeckung (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Anbieter
NASA LP DAAC
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
jährlich; Satellitenklassifikation; jüngstes Jahr, das GIBS veröffentlicht
Neueste beim Build
2024-01-01
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Satellitengestützte Landbedeckungsklassen für das angezeigte Jahr, einschließlich Ackerland; eine Klassifikation mit bekannten Fehlern, kein Betriebsregister.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet
Quelle
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Anbieter
NASA LAADS DAAC
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenstrahldichte, korrigiert um Mondlicht und Atmosphäre
Neueste beim Build
2026-10-12
Auflösung
Raster von etwa 500 m
Unsicherheit
Nächtliche Strahldichte aus Satellitendaten für das angezeigte Datum; Lichter sind ein Näherungswert für Stromverbrauch und Ausfälle, keine Messung von Versorgung oder Zugang.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
Quelle
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenindex; Wolken hinterlassen Lücken
Neueste beim Build
2026-10-13
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satelliten-Vegetationsindex über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum, ein Indikator für den Zustand von Lebensräumen; kein Maß für Arten oder Biodiversität.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Beobachtet (Wolken hinterlassen Lücken)
Quelle
MODIS Terra NDVI (NASA LANCE)
Anbieter
NASA LANCE
Lizenz
Offene Daten der NASA
Jahrgang
täglich; Satellitenindex; Wolken hinterlassen Lücken
Neueste beim Build
2026-10-13
Auflösung
Raster von etwa 250 m
Unsicherheit
Satelliten-Grünindex über die 8 Tage bis zum angezeigten Datum; ein Indikator für den Zustand von Feldfrüchten und Weideland, keine Ertragsschätzung und keine Warnung vor Ernährungsunsicherheit.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben
Über diese Ebene
Evidenz
Geschätzt
Quelle
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University))
Anbieter
NASA SEDAC (CIESIN, Columbia University)
Lizenz
CC BY 4.0
Jahrgang
null; Zensusbasierte Schätzung, statisch (2020)
Auflösung
Raster von etwa 1 km
Unsicherheit
Auf Volkszählungen beruhende Schätzung der Einwohner je Quadratkilometer im Jahr 2020, dargestellt als Expositionskontext; keine Zählung der von einer Gefahr betroffenen Menschen.
Erreichbar über
gibs.earthdata.nasa.gov, erst nachdem Sie die Live-Karte zugelassen haben

Zuletzt verfügbar

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL) · Natural Earth

Die neuesten NASA-Bilder werden geladen.

Zum Verschieben ziehen. Zum Zoomen Strg oder ⌘ gedrückt halten und scrollen, die Zwei-Finger-Geste oder die Schaltflächen verwenden; für die Werte unter dem Zeiger darüberfahren; Zurücksetzen kehrt zur Region zurück.

Erdbeobachtung, gerahmt auf die Arktis.Satelliten- und Modellprodukte, wie die NASA sie veröffentlicht, jeweils mit eigenem Datum. Sie sind Indikatoren, keine Bewertungen eines Ortes.

Daten: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap-Mitwirkende · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA JPL OPERA DIST-ALERTQuellen und Lizenzen

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Offene Daten der NASA
  • VIIRS-Produkte nahezu in Echtzeit (Hochwasser, Landoberflächentemperatur, Schneebedeckung, korrigierte Reflektanz), NASA LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • MODIS-Landprodukte (Vegetationsindizes, Bruttoprimärproduktion, Landbedeckung), NASA LP DAAC und LANCE; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • Nächtliche Lichter VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center; bereitgestellt vom NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Lizenziert unter CC BY 4.0. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • ASTER GDEM ist ein Produkt von METI und NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC); Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Zitieren als: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Offene Daten der NASA
  • Erstellt mit Natural Earth. Freie Vektor- und Rasterkartendaten @ naturalearthdata.com. Gemeinfrei
  • © OpenStreetMap-Mitwirkende (ODbL), über NASA GIBS (Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen). Farben aus der veröffentlichten Farbtabelle neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory; Bilder über NASA GIBS. Farben nach der veröffentlichten Farbskala neu gezeichnet; Werte, wo gezeigt, in Sechseckzellen gemittelt (verändert). Offene Daten der NASA
  • Kontext auf Globus und flacher Karte: Küstenlinien, Grenzen, Straßen und Ortsnamen aus den Referenzebenen von NASA GIBS (OpenStreetMap-Daten, ODbL, © OpenStreetMap contributors); Blue-Marble-Bilddaten als optionale Basis; 3D-Gelände und Höhenanzeige aus dem Höhenfarbindex des ASTER GDEM (Klassen von 5 m bis 200 m, zur besseren Lesbarkeit überhöht). Grenzen werden wie veröffentlicht dargestellt und beziehen keine Position zu einem Gebiet.
  • Live-Ereignisse: NASA Earth Observatory Natural Event Tracker (EONET). Die Ereignisse sind indikativ und behalten ihre ursprünglichen Quellenlinks.
  • Live: Die NASA-EONET-Ereignisse sind Anhaltspunkte, keine behördlichen Warnungen.
  • Live: Ereignisse des U.S. Geological Survey sind Hinweise, keine behördlichen Warnungen.
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Vergangenes Jahr, tägliche Temperatur und Sonnenschein (NASA POWER): Diese Daten stammen aus dem POWER-Projekt des NASA Langley Research Center (LaRC), finanziert über das Programm NASA Earth Science/Applied Science..
  • Wetterdaten von Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Optionale Ebenen (11 Quellen in der Ebenenliste: live, Vorhersage, beobachtet und Kontext) zeigen ihren Anbieternachweis auf der Karte und hier, wenn sie eingeschaltet sind; Vorhersagen sind Modellausgaben, abgeleitete Indizes sind Schätzungen.

Ebenen und Daten

  • Echtfarbe: VIIRS NOAA-20 korrigierte Reflektanz, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
  • Landbedeckungstyp (IGBP), jährlich: MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Nachtlichter, täglich: VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12. Okt. 2026
  • Enhanced Vegetation Index, gleitend über 8 Tage: MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
  • Vegetationsgrün (NDVI), gleitend über 8 Tage: MODIS Terra NDVI, NASA LANCE · 13. Okt. 2026
  • Bevölkerungsdichte, 2020: Bevölkerung: CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statisch

04Domänenübergreifend

Each sensor answers questions in specific domains.

05Monitoring

EO-Beauftragung und -Produkte.

Die Ansicht, die ein Team nutzen würde, um dieses Thema zu verfolgen: seine Messgrößen, Zustände und Entscheidungen. Namen sind Beispiele, Werte sind illustrativ.

EO-Beauftragung und -Produkte

Earth observation sensors · Flood basin AOI · Activation ACT-815

SchnellkartierungGCRI · Weltraum und Erdbeobachtung

Überflüge über das Gebiet

next 7 passes

SAT-1SAT-2SAT-3SAT-4Aufnahmestreifen über dem InteressengebietN

Aufnahmen

P-1Radarn/aVerarbeitet
P-2Optisch84Bewölkt
P-3Radarn/aDownlink
P-4Optisch30Geplant

Produktkette

  1. AufgabeAOI
  2. ErfassenRadar
  3. DownlinkStation 2
  4. VerfahrenARD
  5. Überflutung kartierenÄnderung
  6. ValidierenStichproben
  7. Liefernnutzende Behörde
EO tasking and products: the screen’s structure, terms and states for Earth observation sensors.Beispielnamen und beispielhafte Werte; ein Entwurf, kein Eintrag und kein Live-System.
06Indikatoren

Was gemessen wird und wie gut.

Jeder Indikator trägt seine Einheit, seinen Rhythmus, die Art der zugrunde liegenden Quelle und die Evidenzkennzeichnung, die ein Wert tragen würde. Es werden keine Werte gezeigt: Ein Programm liefert sie unter seiner eigenen Autorität.

IndikatorEinheitTaktQuellentypKennzeichnung
Spatial resolutionmetres per pixelper sensorMission specificationsDEKLARIERT
Revisit intervalTageper mission or constellationMission specificationsDEKLARIERT
Cloud-free observation frequencyobservations per monthper locationArchive analysisBEOBACHTET
Radiometric calibration uncertaintypercentper sensorCalibration reportsBERICHTET
Spectral bandsAnzahlper sensorMission specificationsDEKLARIERT
Data latencyhours from acquisition to availabilityper productData provider recordsBEOBACHTET
07Zwillings- und Kaskadensimulator

Model earth observation sensors as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Standards zum Klimarisiko: the hazards it names, the Systeme and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System-Builder.

Gefahren

  • Meeresspiegelanstieg
  • Coastal flood (nachgelagert ausgelöst)
  • Sturmflut (nachgelagert ausgelöst)
  • High-tide flooding (set off downstream)
  • Coastal erosion (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Estuary flood (set off downstream)
  • Coastal habitat squeeze (set off downstream)
  • Wetland loss (set off downstream)
  • Mangrove loss (set off downstream)
  • Groundwater flood (set off downstream)
  • Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
  • Massenvertreibung (stromabwärts ausgelöst)

Steuerung

  • NS-0 Verfassung und Grundsätze
  • NS-1 Das UNI und der Artefaktkatalog (Grammatik v0.2: Segmente für Domäne, Sektor, Region und Umgebung)
  • NS-3 UNIs für Risikodatensätze (Grammatik, Altbestands-Crosswalk, Zuteilungsstelle)
  • NS-3b Metadatenprofil für Datensätze und Produkte (STAC, DCAT, PROV-O)
  • NS-9 Kontextuelle UNIs (Bereitstellungen, Instanzen, Programminstanzen)
  • NS-11 Verifikation und Überwachung (Evidenz, Bescheinigungen, Beobachtung der Zero-Trust-Konformität)
  • NS-14 Konformität und Abgleich mit externen Standards
  • NRS-H65 Gefahrenfamilie: Überschreitung planetarer Grenzen (NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 Gefahrenfamilie: Verbund- und Mehrfachgefahrenereignisse (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 Gefahrenfamilie: kosmische und erdgeschichtliche Katastrophen (NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 Gefahrenfamilie: Krisen der psychischen Gesundheit (NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 Gefahrenfamilie: klimasensible Krankheiten (NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 Gefahrenfamilie: großräumige Zirkulationsanomalien (NHS-1 atmo.climate-mode)

Beobachtung

  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • CMIP6 climate projections (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • NGFS Scenario Explorer (listed for reference)
  • INFORM Risk Index (zur Referenz aufgeführt)
  • Zahl der Todesopfer, Vermissten und direkt Betroffenen infolge von Katastrophen je 100.000 Einwohner
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • Direkte wirtschaftliche Schäden infolge von Katastrophen im Verhältnis zum globalen BIP

Beispielgeografie

  • Pacific Island states: 150 hexagonal cells
  • Nachtlichter heute Nacht, Ausfälle (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Oberflächenwasser durch Wolken, 30 m (Radar OPERA DSWx-S1), NASA GIBS
  • Niederschlagsrate, letzte halbe Stunde (IMERG), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08Quellen

Woher die Evidenz stammt.

Benannte öffentliche Datensätze und institutionelle Aufzeichnungen, jeweils mit ihrer Lizenzklasse. Quellen auf Vereinbarungsbasis werden nur zu ihren Bedingungen genutzt und niemals weiterveröffentlicht.

QuelleWas es liefertLizenzklasse
Copernicus Sentinel missions (ESA and European Commission)Radar, optical, ocean and atmospheric dataFree and open, Copernicus terms
Landsat archive (USGS and NASA)Optical and thermal imagery since the 1970sPublic domain, US government data
CEOS Missions, Instruments and Measurements databaseCharacteristics of Earth observation missionsPublic, CEOS terms
WMO OSCAR databaseObserving system capabilities and requirementsPublic, WMO terms
NASA EarthdataMODIS, VIIRS, GEDI and other mission dataOpen, NASA data policy
09Methoden und Evidenz

How earth observation sensors is modelled, measured and tested.

Das Modell, seine Annahmen, seine Daten und seine Unsicherheit in der Form, in der eine Wissenschaftlerin oder ein Ingenieur sie prüfen würde. Die Strukturen folgen veröffentlichten Methoden. Die dargestellten Werte sind illustrativ, keine Befunde.

Erdbeobachtungskette

How a satellite or sensor record becomes evidence on earth observation sensors, and where each step adds uncertainty.

  1. 01 · ErfassenUmlaufbahn, Sensor und WiederholrateUnsicherheit: Lücken durch Wolken und Umlaufbahn
  2. 02 · Kalibrierenradiometrisch und geometrischUnsicherheit: Sensordrift
  3. 03 · KorrigierenAtmosphäre und GeländeUnsicherheit: Annahmen zu Aerosol und Hangneigung
  4. 04 · Abrufen oder klassifizierendie Variable oder die KlasseUnsicherheit: Modell- und Trainingsfehler
  5. 05 · Validierengegen ReferenzdatenUnsicherheit: Stichprobenanlage und -umfang
  6. 06 · Veröffentlichenmit Fehlerbalken und HerkunftsnachweisUnsicherheit: benannt, nie verborgen
Verarbeitungskette im Sinne der CEOS Analysis Ready Data; jeder Schritt hält seine Unsicherheit fest, bevor ein Wert gezeichnet wird. Eine generische Struktur, keine Ergebnisse.
FAIR-Leitprinzipien · GO FAIR und FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumHinweise zur einheitlichen Behandlung von Unsicherheiten · IPCCCEOS Analysis Ready Data · Committee on Earth Observation Satellites
10Entscheidungen

Wer entscheidet und wozu die Evidenz dient.

Space and Earth Observation prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Wer entscheidetDie FrageEvidenz, der diese Seite dient
Agencies and analysts using EOWhich sensors and products suit a taskSensor selection guides; coverage analyses
Space agenciesWhich missions and instruments to fund nextGap and continuity evidence
Procurement bodiesWhen commercial data add value over free dataResolution and revisit comparisons

Ergebnisse, die dieses Thema hervorbringt

  • Sensor selection guides by application
  • Cloud-free coverage analyses by region
  • Calibration and accuracy summaries
  • Evidence notes on mission continuity
11Kernfragen

Was Fachleute fragen.

Remote-sensing scientists approach any application with a set of sensor questions.

  • Which physical property does the question require: reflectance, roughness, moisture, temperature or composition?
  • What spatial, temporal and spectral resolution does the application need, and what trade-offs follow?
  • How are sensors calibrated and cross-calibrated so that records from different missions can be combined?
  • How do clouds, atmosphere, terrain and illumination affect the measurement?
  • When does combining sensors add information, and when does it add error?
12Mechanismen und Treiber

What each sensor sees.

Optical sensors record reflected sunlight in visible and infrared bands, revealing vegetation, water, soils and built surfaces. They need daylight and clear skies. Thermal sensors record emitted heat, useful for surface temperature, fires and urban heat. Synthetic aperture radar sends its own microwave pulses and measures the return, so it works day and night and through cloud; it is sensitive to surface roughness, structure and moisture, and interferometric techniques can measure ground movement of very small magnitude.

Hyperspectral sensors record many narrow bands, allowing identification of minerals, plant stress and water quality, at the cost of large data volumes and often coarser coverage. Every sensor involves trade-offs between spatial detail, revisit frequency, spectral range and swath width. No single sensor answers every question.

13Methoden und Daten

Wie die Evidenz aufgebaut ist und wo sie endet.

  1. 01

    Radiometric calibration

    Converting raw signals to physical units using onboard references and ground sites, grounded in Physik. Calibration drifts over a mission’s life.

  2. 02

    Atmospheric correction

    Removing atmospheric effects to estimate surface properties. Errors are largest over water, in haze and in mountainous terrain.

  3. 03

    Radar processing

    Speckle filtering, terrain correction and interferometry, within Erdbeobachtung. Interpretation of radar signals needs specialist expertise.

  4. 04

    Sensor fusion

    Combining data from multiple sensors. Mismatched timing and resolution can introduce artefacts.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Die Gremien und Dokumente, vor deren Hintergrund diese Seite gelesen wird. Status und Ausgaben ändern sich; jeder Link führt zur herausgebenden Stelle.

17Fragen

Fragen und Antworten.

What is the difference between optical and radar satellites?
Optical sensors measure reflected sunlight and need clear skies and daylight; radar sends its own signal and works through cloud and at night.
What does spatial resolution mean?
The size of the smallest area represented by one pixel, which limits the smallest feature a sensor can detect.
Is satellite data free?
Much public data, such as Copernicus and Landsat, is free and open. Commercial very high resolution data usually require purchase and have licence limits.
Why use radar if optical images are easier to interpret?
Because radar sees through cloud and at night, which matters for floods, storms and tropical regions. It also measures properties, such as surface deformation, that optical sensors cannot.
Is higher resolution always better?
No. Finer detail usually means narrower coverage and less frequent revisits. For many questions, frequent moderate-resolution data is more useful than occasional very fine data.
Can records from old and new satellites be compared?
Yes, with cross-calibration. Without it, apparent trends may reflect sensor differences rather than real change.
BerichteBeitragen

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