So entstehen die Karten

Die Daten: Sentinel-2, wolkenbereinigt

Was: Grundlage ist Sentinel-2 (Level 2A, also atmosphärenkorrigierte Bodenreflektanz) über das Copernicus Data Space Ecosystem. Das Satellitenpaar fliegt seit 2015 beziehungsweise 2017; seit 2018 tastet es jeden Ort Mitteleuropas etwa alle fünf Tage ab. Statt Einzelbildern verwenden wir je Zeitfenster den Median aller brauchbaren Aufnahmen; Wolken, Schatten und Schnee werden vorher über die mitgelieferte Szenenklassifikation (SCL) entfernt. Wie viele Aufnahmen je Bildpunkt übrig blieben, wird mitgezählt und veröffentlicht.

Warum: Der Median ist unempfindlich gegen einzelne Ausreißer (Dunst, Restwolken) und braucht keine Handauswahl „schöner" Szenen — das Ergebnis ist reproduzierbar statt kuratiert.

Grenzen: In wolkenreichen Fenstern sinkt die Zahl der Beobachtungen; darum steht die Beobachtungsdichte (min/median/max je Zelle) im Methodenabschnitt. Der NDVI misst Grünmasse, nicht Ursachen: Fällung, Mahd, Baustelle und Trockenstress sehen aus der Ferne gleich aus.

Das Gitter: metrisch, 20 Meter, ehrlich begrenzt

Was: Die Analyse rechnet in einem metrischen Koordinatensystem — der UTM-Zone des Gebiets im WGS 84-Datum, in Deutschland also WGS 84 / UTM 32N (EPSG:32632). Das Analysegitter ist 20 Meter; jede Zelle exakt 400 m². Sentinel-2 wird nativ genau in diesem System ausgeliefert — das Gitter folgt den Daten, ohne Umrechnung und ohne Resampling-Verluste. (Wer amtlich in ETRS89 weiterarbeitet: Der Versatz beider Bezugssysteme liegt derzeit unter einem Meter und ist auf diesem Gitter ohne Belang.)

Warum: Nur in einem metrischen System sind Flächen und Distanzen direkt messbar. (Läufe vor August 2026 nutzten ein geographisches Näherungsgitter; wo alte Zahlen zitiert werden, steht das dabei — der Unterschied liegt bei rund einem Prozent.)

Grenzen: Die Zelle ist die kleinste kartierbare Einheit. Ein Objekt kleiner als eine Zelle — eine einzelne Baumkrone von ~79 m² — füllt sie nur zu einem Fünftel und verdünnt sein Signal unter das Rauschen. Aussagen unterhalb dieser Grenze macht das Feldbuch nicht; die Mindestgröße steht an jeder Karte.

Der Trend: Theil-Sen und Mann-Kendall

Was: Veränderungen über Jahre schätzen wir je Bildpunkt mit der Theil-Sen-Steigung — dem Median der Steigungen aller Jahrespaare (Sen 1968; Theil 1950) — und prüfen sie mit dem Mann-Kendall-Test (Mann 1945; Kendall 1975) auf Signifikanz. Praxisnah erklärt beides Helsel u. a., Statistical Methods in Water Resources (USGS 2020), Kapitel 12 — frei zugänglich.

Warum: Eine gewöhnliche Ausgleichsgerade (kleinste Quadrate) lässt sich von einem einzigen Ausreißerjahr — etwa einem Dürresommer — spürbar kippen. Der Median der Paarsteigungen bleibt davon fast unberührt; das ist der Literaturstandard für Vegetationstrends. Die Reihen beginnen 2018: Seither fliegen beide Satelliten, die Jahres-Composites sind gleich dicht, und jeder zusätzliche Sommer gibt dem Test spürbar Kraft — bei sechs Jahren verlangt p < 0,05 fast perfekte Monotonie (13 von 15 gleichgerichteten Jahrespaaren), bei acht genügen 18 von 28. Frühere Läufe über 2020–2025 sind als Erstrechnung gekennzeichnet und archiviert.

Grenzen: Auch acht Sommer sind eine kurze, womöglich autokorrelierte Reihe — ein echter Trend kann durchrutschen, und ein einmaliger Einbruch mit dauerhaft niedrigem Niveau erfüllt dieselbe Steigungsschwelle wie ein gleichmäßiger Rückgang; die Steigung allein unterscheidet Ereignis und Trend nicht. Deshalb trägt zusätzlich die Belegschwelle (nächster Abschnitt) die Beweislast, und berichtet wird beides: der Test und sein Ergebnis, auch wenn es „nicht signifikant" lautet.

Die Belegschwelle: vier Zellen, und warum

Was: Als Fundstelle zählt nur, was (1) eine begründete Schwelle reißt und (2) aus mindestens vier zusammenhängenden Zellen besteht. Einzelzellen über der Schwelle erscheinen höchstens als blasse Hinweispunkte — beschriftet als „Hinweise unterhalb der Belegschwelle" — und fließen in keine Zahl ein.

Warum, dreifach: Zufall: Jede Schwelle liegt endlich viele Standardabweichungen über dem Rauschen; bei zehntausenden Zellen rutschen zwangsläufig einzelne unauffällige darunter. Erst die Forderung nach vier zusammenhängenden Zellen drückt die erwarteten Zufallscluster praktisch auf null — Zufall streut, echte Veränderung hängt zusammen. Verortung: Aufnahmen verschiedener Jahre liegen nach ESA-Qualitätsberichten typisch einige Meter versetzt übereinander; an harten Kanten erzeugt das scheinbare Veränderung in Randpixeln — ein Viererblock kann kein reiner Versatz sein. Verdünnung: Objekte unter Zellgröße verdünnen ihr Signal ohnehin unter das Rauschen; die scheinbare Empfindlichkeit von Einzelpixeln ist eine Illusion.

Grenzen: Der Preis ist die Mindestfläche (bei 20 m: 0,16 Hektar). Was kleiner ist, kann diese Auswertung nicht belegen — das steht an jeder Karte, und dafür gibt es den Ortstermin.

Vergleiche: Kern gegen Ring, Zeichen statt Bauchgefühl

Was: Wo eine Fläche gegen ihre Umgebung verglichen wird, nutzen wir einen Kern-Ring-Aufbau (innen die Fläche, außen ein Referenzring gleicher Landschaft) und einfache, verteilungsfreie Tests: den Vorzeichentest über die Jahre und, wo nötig, Permutationstests.

Warum: Der Ring kontrolliert alles, was Kern und Umland gemeinsam trifft — Wetter, Saison, Sensor. Verteilungsfreie Tests kommen ohne Annahmen aus, die kurze Reihen nicht hergeben.

Grenzen: Auch ein sauberer Vergleich zeigt nur dass, nie warum. Und ein nicht signifikantes Ergebnis wird genauso berichtet wie ein signifikantes.

Die Gegenprobe: Luftbild mit drei Daten

Was: Fundstellen werden am amtlichen Orthophoto (in Niedersachsen: DOP20, 20 cm) einzeln gegengeprüft. Jedes Luftbild trägt drei getrennte Zeitangaben: Bildflug (wann geflogen), Ausgabe (welcher Produktstand), Bezug (wann von uns abgerufen).

Warum: Die drei Daten sind drei verschiedene Wahrheiten — ein Bildflug vor dem Laubaustrieb kann z. B. keinen Kronenverlust zeigen. Wer sie vermischt, prüft am falschen Bild.

Grenzen: Orthophotos sind Momentaufnahmen im Abstand von Jahren; zwischen Bildflug und heute bleibt eine Lücke, die nur der Ortstermin schließt.

Farben und Lesbarkeit

Divergierende Farbrampen nur um einen echten Nullpunkt; Farbe ist nie das einzige Unterscheidungsmerkmal (Fundstellen tragen zusätzlich Kreise, Schwellen stehen als Text in der Legende); neue Rampen werden auf Farbfehlsichtigkeit geprüft. Zahlen aus Bildern stehen zusätzlich als Tabelle im Text, jede Abbildung trägt einen erzählenden Alternativtext.

Lizenzen, wörtlich

Jede Karte nennt ihre Quellen mit der jeweils verbindlichen Formel — Sentinel-Daten mit der englischen Originalformel „Contains modified Copernicus Sentinel data [Jahr]" (die deutsche Fassung ist Erläuterung), Landesluftbilder z. B. als „Geobasisdaten: © LGLN (Jahr) — DOP20, CC BY 4.0, Ausschnitt, Daten verändert", Kartendaten als „© OpenStreetMap contributors". Es werden ausschließlich Daten verwendet, deren Lizenz die Nutzung hier erlaubt; Quellen mit Nicht-kommerziell-Klausel scheiden grundsätzlich aus.

Nachrechnen dürfen alle

Zu jeder Auswertung gehört ein Kartenpass im Methodenabschnitt der Folge: Datengrundlage mit den drei Zeitangaben, Gitter und Koordinatensystem, Schwellen mit Begründung, das Verfahren, der exakte Skriptaufruf, die Datendatei mit allen tragenden Zahlen und die Beobachtungsdichte. Skripte und Datendateien liegen versioniert im öffentlichen Repository github.com/retteten/fieldbook-code — der Code unter MIT-Lizenz, die abgeleiteten Daten unter CC BY 4.0 mit den Herkunftsvermerken der jeweiligen Quelle. Wer anders rechnet und anders herauskommt, soll sehen können, an welcher Stelle sich die Wege trennen — genau dafür ist das Feldbuch da.

Zum Weiterlernen

Wer tiefer einsteigen will, ohne ein Lehrbuch zu kaufen: Die SOGA-Kurse der FU Berlin erklären Statistik und Geodatenanalyse frei im Netz (Englisch, mit R- und Python-Fassung) — von Verteilungen bis zur Zeitreihen- und Raumanalyse. Die Eigenschaften von Sentinel-2 (Bahnen, Bänder, Auflösungen, Produktstufen) dokumentiert die ESA im SentiWiki; die Schnittstellen, über die unsere Skripte die Daten beziehen, beschreibt die Dokumentation des Copernicus Data Space Ecosystem.