Spektralanalyse des Leipziger Neuseenlands

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Vegetations- und Wassermuster in der Leipziger Bergbaufolgelandschaft

Diese eigenständige Fernerkundungsstudie untersucht die räumliche Verteilung von Vegetation, Oberflächenwasser und offenen Flächen in Leipzig und im Neuseenland. Grundlage ist ein Sentinel-2-Level-2A-Sommerkomposit aus Mai bis September 2026.

Workflow

Google Earth Engine bereitete das Sentinel-2-Oberflächenreflexionskomposit vor. Python mit Rasterio, NumPy und Matplotlib wurde für Metadatenprüfung, Perzentil-Stretching der B4/B3/B2-Echtfarben, Statistik und Kartengestaltung eingesetzt.

NDVI zeigt Vitalität und Bedeckung der Vegetation.
MNDWI hebt positive Wasserwerte hervor.
SAVI berücksichtigt den Einfluss des Bodenhintergrunds.

Verteilung von NDVI- und SAVI-Werten — Die Verteilungen von NDVI und SAVI geben Kontext vor der explorativen Schwellenwertbildung.

Google-Earth-Engine-Skript ansehen ↗

Explorative Landschaftsinterpretation

Die folgende Darstellung ist eine indexbasierte visuelle Orientierung und keine überwachte Landbedeckungsklassifikation. Wasser sowie dichte und mittlere Vegetation werden mit aus dieser Szene abgeleiteten Schwellenwerten gezeigt; für analytische Aussagen wäre eine externe Validierung erforderlich.

Indexbasierte Landschaftsinterpretation des Leipziger Neuseenlands — Explorative Darstellung von wahrscheinlichem Oberflächenwasser und relativer Vegetationsintensität.

Einordnung und Grenzen

Indexwerte reagieren auf atmosphärische Bedingungen, Saison, Bodenhintergrund, urbane Oberflächen und Schatten. MNDWI-positive Pixel sind sinnvolle Wasserkandidaten, aber keine perfekte Wassermaske. Die Karte ist daher eine transparente Spektralinterpretation und keine Ground-Truth-Landbedeckung.

Google Earth Engine · Python · Rasterio · NumPy · Matplotlib · Sentinel-2 Level-2A

Lernattribution: Methodisch orientiert sich das Projekt am Spatial-Thoughts-Kurs „End-to-End Google Earth Engine“ von Ujaval Gandhi.

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