Das Landsat-Programm liefert seit über 50 Jahren kontinuierlich, hoch aufgelöste Satellitendaten zur Erdoberfläche und bildet damit eine zentrale Grundlage für die Forschung zu Klimawandel, Landnutzung, Ökosystemen, Wäldern, Landwirtschaft und Urbanisierung. Die frei verfügbaren Daten werden weltweit in Wissenschaft, Umweltmonitoring und Politikberatung genutzt.
Die Mitglieder im Landsat Science Team tragen mit ihrer Forschung direkt zur strategischen Weiterentwicklung des Programms bei. Dazu gehört die Beratung zur Nutzung bestehender Satelliten ebenso wie die Mitgestaltung zukünftiger Missionen, insbesondere der kommenden Landsat-Next-Generation.
Die Gruppe aus Trier, Greifswald, Berlin und München bringt umfassende Expertise in der Analyse großer Satellitendatenarchive, der Kombination verschiedener Satellitenmissionen (z. B. Landsat und Sentinel) sowie in zeitlich hochaufgelösten Auswertungsmethoden und KI-gestützten Analysen ein. Ziel des Vorhabens mit dem Titel „Synergistic Data Processing Pipelines for Landsat and European Satellite Missions“ ist es, Umweltveränderungen über Jahrzehnte hinweg präzise zu erfassen – etwa durch den Klimawandel verstärkte Waldschäden, landwirtschaftliche Nutzungsveränderungen und -intensivierung, die Degradation oder Renaturierung von Mooren oder die Dynamik wachsender Städte.
Die Arbeit des Landsat Science Teams beeinflusst, welche Umweltinformationen künftig global verfügbar sein werden – und damit, wie fundiert gesellschaftliche und politische Entscheidungen getroffen werden können. Die Berufung ins LST würdigt die langjährige Spitzenforschung an den beteiligten deutschen Universitäten und stärkt zugleich die europäische Perspektive innerhalb eines international besetzten Gremiums. Sie unterstreicht die Sichtbarkeit der deutschen Erdbeobachtungsforschung und des europäischen Copernicus-Programms auf höchster internationaler Ebene.
Weitere Informationen auf der Webseite der NASA
Kontakt
JProf. Dr. David Frantz
Geoinformatics - Spatial Data Science
Mail: david.frantzuni-trierde
