eines Satelliten ebenso behoben wie die Probleme mit gegenseitigen mechanischen und elektrischen Störungen der Sensoren und ihrer Wärmeabfuhr. Es entfällt weiter das Risiko, dass Probleme eines einzelnen Sensors eine Gefahr für den ganzen Instrumentenverbund bedeuten oder dass ein Fehlstart gleich viele verschiedene Sensoren vernichtet. Dass dieses Risiko eines missglückten Flugs auch heute noch besteht, zeigte sich in den misslungenen Starts des „OCO“ im Jahr 2009 und von „Glory“ im Frühjahr 2011, die beide für den A-Train vorgesehen waren.
In Zukunft werden sich die Möglichkeiten und Methoden der Satellitenmeteorologie weiterentwickeln (Kap. 13.5). Verbesserungen bei optischen Komponenten, Detektoren, Elektronik und Energieversorgung sowie bei den technischen Möglichkeiten für aktive Fernerkundung, aber auch bei den Methoden zur Dateninterpretation werden neue Möglichkeiten eröffnen. Zum Beispiel wird die in Planung befindliche dritte Generation Meteosat (Meteosat Third Generation, MTG) neue Produkte liefern, wie globale Blitzortung und die Bestimmung verschiedener chemischer Substanzen in der Atmosphäre. Aber auch die derzeitig schon fernerkundeten Größen sollen mit besserer Qualität und Auflösung ermittelt werden.
Ergebnisse der Satellitenmeteorologie dienen der Aktualisierung der Startbedingungen von Wettervorhersagemodellen sowie der generellen Verbesserung der Kenntnisse über meteorologische und geophysikalische Parameter. Sie gehen aber auch als Eingangsgrößen in weiter führende Programme ein, mit denen Vorgänge berechnet werden, bei denen meteorologische Ereignisse als Antriebsgrößen von Bedeutung sind. Diese Methoden heißen Fernerkundung 2. Grades oder indirekte Fernerkundung. Ein Beispiel hierfür ist die Abschätzung der Ernteaussichten eines bestimmten Gebietes durch die kontinuierliche Satellitenfernerkundung des Pflanzenzustands und der für die Pflanzenentwicklung relevanten Größen wie Niederschlag, Strahlung und Temperatur. Ein anderes Beispiel ist die Ermittlung der Malariagefahr in subtropischen Gebieten. Malaria wird von Mücken übertragen, die zu ihrer Entwicklung Wasser und Wärme benötigen. Damit kann durch die Fernerkundung der Temperaturen und des Niederschlags-, ggf. auch von Überschwemmungsgebieten auf die Menge der möglichen Brutstätten der Mücken und ihr Wachstumspotenzial geschlossen und so einer regionalen Gefährdung durch Malaria frühzeitig gegengesteuert werden. Solche indirekten Verfahren werden in diesem Buch jedoch nicht behandelt. Die Ergebnisse der satellitenmeteorologischen Verfahren, die in den Anwendungskapiteln besprochen werden, sind stets meteorologische oder geophysikalische Parameter.
1.5 Vom gemessenen Signal zur gesuchten Information
Da verschiedene Nutzer unterschiedliche Ansprüche an die Daten haben, erfolgt die Auswertung der am Satelliten gemessenen Strahlungsdaten in verschiedenen Stufen. Manche Nutzer möchten Messdaten mit eigenen Algorithmen interpretieren, andere sind nur an den finalen Werten eines gesuchten Parameters interessiert. Die daraus resultierenden unterschiedlichen Stufen der Bearbeitung werden als „Level“ (Auswertungsebene) angegeben.
Die von Satelliten ermittelte Information steht in verschiedenen Stufen zur Verfügung, den „Levels“. Diese reichen von den Rohdaten bis zu detaillierten Angaben zu vielen verschiedenen meteorologischen, luftchemischen und geophysikalischen Größen.
Anfangswert ist die am Satelliten gemessene Strahldichte, von einem Kanal, von einem Ort und aus einer Richtung, die in Form einer Signalspannung als digitaler Wert (genannt „Count“, Ergebniszahl) übertragen wird. Dies sind die unbearbeiteten Rohdaten, Daten im Level 0. Durch die digitale Datenübertragung stehen diese Messdaten in Stufen zur Verfügung, die als Graustufen interpretiert werden können. Das Niveau der Digitalisierung bestimmt einerseits die Zahl der Graustufen, die übermittelt wird, und andererseits die Datenrate. Durch die beschränkten Möglichkeiten der Datenübertragung in den 1970er-Jahren wurden zum Beispiel die Messwerte vom ersten Meteosat mit nur 64 Graustufen zur Erde gefunkt. Dies war ausreichend im Hinblick auf die Unterscheidung zwischen Wolken und Boden, aber nicht für feinere Unterscheidungen oder gar die Bestimmung von Staub in der Atmosphäre. Heutige Satellitendaten werden üblicherweise mit 10 Bit digitalisiert. Sie repräsentieren damit über 1000 Graustufen und ermöglichen so für meteorologische und geophysikalische Zwecke mehr als ausreichende Unterscheidungen.
Die einlaufenden Satellitendaten, die Graustufen, werden in den nächsten Schritten hin zu Level 1 in Strahldichten überführt, auf Ausfälle überprüft, mit den geographischen Koordinaten verknüpft und in die gewünschte geographische Projektion transformiert. Um die Graustufen in die zugehörigen Strahldichten zu überführen, muss jeweils die gültige Kalibration verwendet werden. Der Sprachgebrauch für die Bedeutung der Level ist bei verschiedenen Organisationen nicht ganz einheitlich, und es werden auch Zwischenstufen wie 1.5 oder 1a und 1b eingeschoben.
Level-2-Daten sind dann die eigentlichen gesuchten meteorologischen oder geophysikalischen Parameter als Funktion des Ortes und der Zeit: Hier findet bei der Ableitung der Temperatur die Länge des Strahlungswegs in der Atmosphäre ebenso Berücksichtigung wie bei den Bildern im solaren Spektralbereich der aktuelle Sonnenstand zum Zeitpunkt der Messung („Sonnenstandsnormalisierung“). Produkte, die mittels weiterer Bearbeitungsschritte entstehen, sowie aus der Kombination der Information von mehreren Überflügen oder aus den Daten abgeleitete Vorhersagen werden als Level 3 ausgegeben.
Die Abspeicherung der Daten in den verschiedenen Levels erlaubt einerseits eine schnelle Verfügbarkeit der einfacheren Produkte und hat andererseits den Vorteil, bei einer Verbesserung von Algorithmen auch bereits ausgewertete Daten noch einmal in bessere Endprodukte invertieren zu können. So ist zum Beispiel denkbar, dass ein neuer Algorithmus entwickelt wird, der es ermöglicht, aus bereits verfügbaren spektralen Informationen die Konzentration eines bisher nicht untersuchten Gases abzuleiten.
Level-1-Daten können schon zur visuellen Interpretation genutzt werden. Die Invertierung der gemessenen Strahlungswerte zu Level 2, d. h. die Ableitung der gesuchten Parameter aus den gemessenen Werten, erfolgt über Invertierungsalgorithmen. Diese Algorithmen, die die Zusammenhänge zwischen den Größen wiedergeben, basieren auf den physikalischen Prozessen, die zu der Strahlung geführt haben. Sie sind aber wegen der Auswertung der großen Datenmengen möglichst einfach gehalten und der Fragestellung, der Messtechnik und den verfügbaren Daten angepasst. Daraus ergibt sich, dass für unterschiedliche Sensoren jeweils spezifische Algorithmen entwickelt wurden, auch wenn diese der Fernerkundung des gleichen meteorologischen Parameters dienen.
Erwähnt werden müssen in diesem Zusammenhang noch sogenannte „Look-up Tables“ (LUTs, „Tabellen zum Nachschauen“, Kap. 12.3.2). Dies sind Nachschlagetabellen, in denen zu Werten der vom Satelliten gemessenen Strahldichten die jeweiligen Werte des verursachenden gesuchten geophysikalischen Parameters angegeben werden. Damit ist eine bequeme, direkte Invertierung der gesuchten Fernerkundungsgröße möglich, ohne die Strahlungsprozesse jeweils neu zu berechnen. Die Daten in den LUTs basieren aber natürlich jeweils auf Strahlungsübertragungsrechnungen, sodass die grundlegende Problematik der Unsicherheit durch Störgrößen durch die Verwendung von „Look-up Tables“ nicht ausgeräumt wird.
Die Verbreitung der Ergebnisse erfolgt im einfachen Fall durch Bilder mit den gemessenen Daten, die nur Graustufen zeigen (Abb. 1.5), aber bereits direkt interpretiert werden können. Echte farbige Information aus Satellitenmessungen kann nur erhalten werden, wenn Daten aus verschiedenen Spektralbereichen im sichtbaren Wellenlängenbereich, eben verschiedenen Farben, vorliegen. In der Praxis viel häufiger sind jedoch „Falschfarben“-Darstellungen. Diese werden durch die Kombination der Information von verschiedenen Kanälen und deren Übertragung in Helligkeitsstufen verschiedener Farben erzeugt. Im sichtbaren Spektralbereich kann die Wellenlänge des Kanals seiner tatsächlichen Farbe zugeordnet werden. Es kann aber auch Information farblich darstellt werden, die von für das Auge unsichtbare Spektralbereichen stammt. Dies ist häufig die Temperatur, deren Variation durch unterschiedliche Farbtöne dargestellt wird, wodurch unter anderem eine Höhenzuordnung der Wolken im Bild vermittelt wird. Auch meteorologische Parameter wie Staub in der Atmosphäre oder Schnee, die durch Kombination der Information mehrerer Kanäle gewonnen wurden, sind häufig mit eigenen Farben dargestellt.
