The attitude and orbit control system of pico- and nano-satellites to date is one of the bottle necks for future scientific and commercial applications. A performance increase while keeping with the satellites’ restrictions will enable new space missions especially for the smallest of the CubeSat classes. This work addresses methods to measure and improve the satellite’s attitude pointing and orbit control performance based on advanced sensor data analysis and optimized on-board software concepts. These methods are applied to spaceborne satellites and future CubeSat missions to demonstrate their validity. An in-orbit calibration procedure for a typical CubeSat attitude sensor suite is developed and applied to the UWE-3 satellite in space. Subsequently, a method to estimate the attitude determination accuracy without the help of an external reference sensor is developed. Using this method, it is shown that the UWE-3 satellite achieves an in-orbit attitude determination accuracy of about 2°. An advanced data analysis of the attitude motion of a miniature satellite is used in order to estimate the main attitude disturbance torque in orbit. It is shown, that the magnetic disturbance is by far the most significant contribution for miniature satellites and a method to estimate the residual magnetic dipole moment of a satellite is developed. Its application to three CubeSats currently in orbit reveals that magnetic disturbances are a common issue for this class of satellites. The dipole moments measured are between 23.1mAm² and 137.2mAm². In order to autonomously estimate and counteract this disturbance in future missions an on-board magnetic dipole estimation algorithm is developed. The autonomous neutralization of such disturbance torques together with the simplification of attitude control for the satellite operator is the focus of a novel on-board attitude control software architecture. It incorporates disturbance torques acting on the satellite and automatically optimizes the control output. Its application is demonstrated in space on board of the UWE-3 satellite through various attitude control experiments of which the results are presented here. The integration of a miniaturized electric propulsion system will enable CubeSats to perform orbit control and, thus, open up new application scenarios. The in-orbit characterization, however, poses the problem of precisely measuring very low thrust levels in the order of µN. A method to measure this thrust based on the attitude dynamics of the satellite is developed and evaluated in simulation. It is shown, that the demonstrator mission UWE-4 will be able to measure these thrust levels with a high accuracy of 1% for thrust levels higher than 1µN. The orbit control capabilities of UWE-4 using its electric propulsion system are evaluated and a hybrid attitude control system making use of the satellite’s magnetorquers and the electric propulsion system is developed. It is based on the flexible attitude control architecture mentioned before and thrust vector pointing accuracies of better than 2° can be achieved. This results in a thrust delivery of more than 99% of the desired acceleration in the target direction. / Eine präzise Lage- und Orbitregelung stellt derzeit eine der größten Limitierungen der Einsatzmöglichkeiten von Kleinstsatelliten dar. Um zukünftige wissenschaftliche und kommerzielle Missionen auch mit dieser Klasse von Satelliten erfolgreich durchführen zu können, ist eine Leistungssteigerung bei gleichbleibender Größe und Masse nötig. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Verbesserung des Lageregelungssystems, der Vermessung der Ausrichtgenauigkeit im Orbit und der Herstellung von Orbitregelungskapazitäten mithilfe von fortschrittlicher Sensordatenanalyse und optimierter on-board Software. Die hier entwickelten Methoden wurden an im Orbit befindlichen Satelliten demonstriert und deren Gültigkeit gezeigt. Neben einer Methode um die typische CubeSat Lageerkennungssensorik im Orbit zu kalibrieren wurde ein Verfahren entwickelt, um die Ausrichtgenauigkeit ohne die Zuhilfenahme eines externen Referenzsensors zu bestimmen. Beide Verfahren wurden mithilfe des UWE-3 Satelliten im Orbit demonstriert. Die genaue Analyse der Dynamik eines Satelliten gibt Aufschluss über die vorwiegend herrschenden Störmomente. Für Kleinstsatelliten im erdnahen Orbit kann gezeigt werden, dass Störungen aufgrund von statischen magnetischen Verunreinigungen bei Weitem am meisten Einfluss auf die Dynamik des Satelliten haben. In dieser Arbeit wird eine Methode präsentiert, die Daten der Lageerkennung nutzt um das magnetische Dipolmoment eines Kleinstsatelliten zu bestimmen. Mithilfe dieses Verfahrens konnte das Dipolmoment von drei unterschiedlichen CubeSats im Bereicht von 23.1mAm² bis 137.2mAm² präzise bestimmt werden. Um die Lageregelungsgenauigkeit zu steigern wird ein Software Konzept präsentiert, welches die bekannten Störungen der Satellitendynamik inherent und energieoptimiert kompensiert. Die Anwendung dieser on-board Software wurde mit UWE-3 in einer Vielzahl von Lageregelungsexperimenten im Orbit demonstriert. Die Integration von elektrischen Antrieben wird zukünftigen Kleinstsatelliten die Möglichkeit zur Orbitkontrolle geben und damit viele neue Anwendungsszenarien eröffnen. Die Qualifizierung und Vermessung der Triebwerke im Orbit stellt jedoch eine technische Schwierigkeit dar, da Schübe im Bereich von µN gemessen werden müssen. Ein Verfahren zur genauen Bestimmung des Schubs eines solchen Triebwerks basierend auf dessen Auswirkung auf die Satellitendynamik wurde entwickelt und wird hier mit Hilfe von Simulationen für die UWE-4 Mission demonstriert. Es wird gezeigt, dass mit Hilfe von UWE-4 der Schub der Triebwerke mit einer hohen Genauigkeit von 1% Fehler für Schübe größer 1µN gemessen werden können. Eine magnetische Lageregelung unter Zuhilfenahme der elektischen Antriebe stellt das Konzept der hybriden Lage- und Orbitregelung für UWE-4 dar. Die damit erzielbare Leistung hinsichtlich der Ausrichtgenauigkeit sowie Orbitregelung wurde untersucht und ist hier für verschiedene Szenarien gezeigt.

Irrigated agriculture in the Khorezm region in the arid inner Aral Sea Basin faces enormous challenges due to a legacy of cotton monoculture and non-sustainable water use. Regional crop growth monitoring and yield estimation continuously gain in importance, especially with regard to climate change and food security issues. Remote sensing is the ideal tool for regional-scale analysis, especially in regions where ground-truth data collection is difficult and data availability is scarce. New satellite systems promise higher spatial and temporal resolutions. So-called light use efficiency (LUE) models are based on the fraction of photosynthetic active radiation absorbed by vegetation (FPAR), a biophysical parameter that can be derived from satellite measurements. The general objective of this thesis was to use satellite data, in conjunction with an adapted LUE model, for inferring crop yield of cotton and rice at field (6.5 m) and regional (250 m) scale for multiple years (2003-2009), in order to assess crop yield variations in the study area. Intensive field measurements of FPAR were conducted in the Khorezm region during the growing season 2009. RapidEye imagery was acquired approximately bi-weekly during this time. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated for all images. Linear regression between image-based NDVI and field-based FPAR was conducted. The analyses resulted in high correlations, and the resulting regression equations were used to generate time series of FPAR at the RapidEye level. RapidEye-based FPAR was subsequently aggregated to the MODIS scale and used to validate the existing MODIS FPAR product. This step was carried out to evaluate the applicability of MODIS FPAR for regional vegetation monitoring. The validation revealed that the MODIS product generally overestimates RapidEye FPAR by about 6 to 15 %. Mixture of crop types was found to be a problem at the 1 km scale, but less severe at the 250 m scale. Consequently, high resolution FPAR was used to calibrate 8-day, 250 m MODIS NDVI data, this time by linear regression of RapidEye-based FPAR against MODIS-based NDVI. The established FPAR datasets, for both RapidEye and MODIS, were subsequently assimilated into a LUE model as the driving variable. This model operated at both satellite scales, and both required an estimation of further parameters like the photosynthetic active radiation (PAR) or the actual light use efficiency (LUEact). The latter is influenced by crop stress factors like temperature or water stress, which were taken account of in the model. Water stress was especially important, and calculated via the ratio of the actual (ETact) to the potential, crop-specific evapotranspiration (ETc). Results showed that water stress typically occurred between the beginning of May and mid-September and beginning of May and end of July for cotton and rice crops, respectively. The mean water stress showed only minor differences between years. Exceptions occurred in 2008 and 2009, where the mean water stress was higher and lower, respectively. In 2008, this was likely caused by generally reduced water availability in the whole region. Model estimations were evaluated using field-based harvest information (RapidEye) and statistical information at district level (MODIS). The results showed that the model at both the RapidEye and the MODIS scale can estimate regional crop yield with acceptable accuracy. The RMSE for the RapidEye scale amounted to 29.1 % for cotton and 30.4 % for rice, respectively. At the MODIS scale, depending on the year and evaluated at Oblast level, the RMSE ranged from 10.5 % to 23.8 % for cotton and from -0.4 % to -19.4 % for rice. Altogether, the RapidEye scale model slightly underestimated cotton (bias = 0.22) and rice yield (bias = 0.11). The MODIS-scale model, on the other hand, also underestimated official rice yield (bias from 0.01 to 0.87), but overestimated official cotton yield (bias from -0.28 to -0.6). Evaluation of the MODIS scale revealed that predictions were very accurate for some districts, but less for others. The produced crop yield maps indicated that crop yield generally decreases with distance to the river. The lowest yields can be found in the southern districts, close to the desert. From a temporal point of view, there were areas characterized by low crop yields over the span of the seven years investigated. The study at hand showed that light use efficiency-based modeling, based on remote sensing data, is a viable way for regional crop yield prediction. The found accuracies were good within the boundaries of related research. From a methodological viewpoint, the work carried out made several improvements to the existing LUE models reported in the literature, e.g. the calibration of FPAR for the study region using in situ and high resolution RapidEye imagery and the incorporation of crop-specific water stress in the calculation. / Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung regionaler Erntemengen von Baumwolle und Reis in der usbekischen Region Khorezm, einem Bewässerungsgebiet das geprägt ist von langjähriger Baumwoll-Monokultur und nicht-nachhaltiger Land- und Wassernutzung. Basis für die Methodik waren Satellitendaten, die durch ihre großflächige Abdeckung und Objektivität einen enormen Vorteil in solch datenarmen und schwer zugänglichen Regionen darstellen. Bei dem verwendeten Modell handelt es sich um ein sog. Lichtnutzungseffizienz-Modell (im Englischen Light Use Efficiency [LUE] Model), das auf dem Anteil der photosynthetisch aktiven Strahlung basiert, welcher von Pflanzen für das Wachstum aufgenommen wird (Fraction of Photosynthetic Active Radiation, FPAR). Dieser Parameter kann aus Satellitendaten abgeleitet werden. Das allgemeine Ziel der vorliegenden Arbeit war die Nutzung von Satellitendaten für die Ableitung der Erntemengen von Baumwolle und Reis. Dazu wurde ein Modell entwickelt, das sowohl auf der Feldebene (Auflösung von 6,5 m) als auch auf der regionalen Ebene (Auflösung von 250 m) operieren kann. Während die Ableitung der Erntemengen auf der Feldebene nur für ein Jahr erfolgte (2009), wurden sie auf der regionalen Ebene für den Zeitraum 2003 bis 2009 modelliert. Intensive Feldmessungen von FPAR wurden im Studiengebiet während der Wachstumssaison 2009 durchgeführt. Parallel dazu wurden RapidEye-Daten in ca. zweiwöchentlichem Abstand aufgezeichnet. Aus den RapidEye-Daten wurde der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) berechnet, der anschließend mit den im Feld gemessenen FPAR-Werten korreliert wurde. Die entstandenen Regressionsgleichungen wurden benutzt um Zeitserien von FPAR auf RapidEye-Niveau zu erstellen. Anschließend wurden diese Zeitserien auf die MODIS-Skala aggregiert um damit das MODIS FPAR-Produkt zu validieren (1 km), bzw. eine Kalibrierung des 8-tägigen 250 m NDVI-Datensatzes vorzunehmen. Der erste Schritt zeigte dass das MODIS-Produkt im Allgemeinen die RapidEye-basierten FPAR-Werte um 6 bis 15 % überschätzt. Aufgrund der besseren Auflösung wurde das kalibrierte 250 m FPAR-Produkt für die weitere Modellierung verwendet. Für die eigentliche Modellierung wurden neben den FPAR-Eingangsdaten noch weitere Daten und Parameter benötigt. Dazu gehörte z.B. die tatsächliche Lichtnutzungseffizienz (LUEact), welche von Temperatur- und Wasserstress beeinflusst wird. Wasserstress wurde berechnet aus dem Verhältnis von tatsächlicher (ETact) zu potentieller, feldfruchtspezifischer Evapotranspiration (ETc), die beide aus einer Kombination von Satelliten- und Wetterdaten abgeleitet wurden. Der durchschnittliche Wasserstress schwankte nur geringfügig von Jahr zu Jahr, mit Ausnahmen in den Jahren 2008 und 2009. Die Modellschätzungen wurden durch feldbasierte Ernteinformationen (RapidEye-Ebene) sowie regionale statistische Daten (MODIS-Ebene) evaluiert. Die Ergebnisse zeigten, dass beide Modellskalen regionale Ernteerträge mit guter Genauigkeit nachbilden können. Der Fehler für das RapidEye-basierte Modell betrug 29,1 % für Baumwolle und 30,4 % für Reis. Die Genauigkeiten für das MODIS-basierte Modell variierten, in Abhängigkeit des betrachteten Jahres, zwischen 10,5 % und 23,8 % für Baumwolle und zwischen -0,4 % und -19,4 % für Reis. Insgesamt gab es eine leichte Unterschätzung der Baumwoll- (Bias = 0,22) und Reisernte (Bias = 0,11) seitens des RapidEye-Modells. Das MODIS-Modell hingegen unterschätzte zwar auch die (offizielle) Reisernte (mit einem Bias zwischen 0,01 und 0,87), überschätzte jedoch die offiziellen Erntemengen für die Baumwolle (Bias zwischen -0,28 und -0,6). Die Evaluierung der MODIS-Skala zeigte dass die Genauigkeiten extrem zwischen den verschiedenen Distrikten schwankten. Die erstellten Erntekarten zeigten dass Erntemengen grundsätzlich mit der Distanz zum Fluss abnehmen. Die niedrigsten Erntemengen traten in den südlichsten Distrikten auf, in der Nähe der Wüste. Betrachtet man die Ergebnisse schließlich über die Zeit hinweg, gab es Gebiete die über den gesamten Zeitraum von sieben Jahren stets von niedrigen Erntemengen gekennzeichnet waren. Die vorliegende Studie zeigt, dass satellitenbasierte Lichtnutzungseffizienzmodelle ein geeignetes Werkzeug für die Ableitung und die Analyse regionaler Erntemengen in zentralasiatischen Bewässerungsregionen darstellen. Verglichen mit verwandten Studien stellten sich die ermittelten Genauigkeiten sowohl auf der RapidEye- als auch auf der MODIS-Skala als gut dar. Vom methodischen Standpunkt aus gesehen ergänzte diese Arbeit vorhanden LUE-Modelle um einige Neuerungen und Verbesserungen, wie z.B. die Validierung und Kalibrierung von FPAR für die Studienregion mittels Feld- und hochaufgelösten RapidEye-Daten und dem Einbezug von feldfrucht-spezifischem Wasserstress in die Modellierung.

<p><p>All around the world the global climate change has become an important issue and its impact has been widely discussed. In the Everest region the environment is extra sensitive to changes due to the numbers of glaciers in the area. When glaciers are melting and ground temperature is rising it is likely to affect the area by causing more hazards. The area also has an extreme relief and high seismic activity, which also contribute to the numerous hazards. An increasing number of hazards could be a danger both to local people and to tourists visiting the area. Local people are forced to build houses in high risk areas due to limited supply of land suitable for farming and living in the mountains.</p><p>We made a field trip to Khumbu valley, in the Everest region. On the field trip we mapped the location of hazards and examined where there was a risk of future hazards to occur. The hazards were surveyed with GPS. Maps and analyses were generated with GIS software at the Himalayan environmental research center in Kathmandu, ICIMOD. We digitalized the hazards and hyperlinked photos to them. We also did an image difference analysis, where we compared satellite images from different years to see whether the number of hazards had increased. The result indicated that from 1976 to 2000 the number of hazards have increased, especially along the river. The photo documentation provides a basis for follow-up studies of the future development of the hazardous areas.</p><p>A number of diagrams were made to visualize results from the field trip. It can be seen that there are many hazards close to where people are living and close to trails. We also compared our digitalized hazards to risk maps (from 1985 and 2005) to see which risk zone our hazards belonged to. A slope map of the area was created with hyperlinked photos from the sites.</p></p> / <p><p>Frågan om hur klimatförändringar kommer att påverka vår miljö har blivit ett stort samtalsämne i hela världen. Everestområdet i Nepal är extra känsligt för förändringar på grund av att det finns många glaciärer i området. När glaciärerna smälter och marktemperaturen stiger kommer det troligtvis att påverka antalet skred i området.</p><p>En ökning av antalet skred kan medföra större risker för lokalbefolkning och turister, som vistas i området. Det är därför viktigt att informera och utbilda lokalbefolkningen om var det är säkert att bygga nya hus m.m.</p><p>Vi har gjort ett fältarbete i Khumbudalen som ligger i Everestområdet. Under fältvistelsen kartlade och fotograferade vi skredens utbredning och undersökte var risken för skred är som störst. Skreden och sluttningarna mättes in med hjälp av GPS. Efter fältvistelsen gjorde vi kartor och analyser med hjälp av GIS, på ett forskningscentrum i Kathmandu, ICIMOD. Vi digitaliserade skred och länkade foton till dem. Vi gjorde också en förändringsanalys där vi jämförde satellitbilder från olika år (1976 till 2000) för att se om förekomsten av skred har ökat.</p><p>Resultatet visar en ökning av antalet skred särskilt utmed floden. Fotodokumentationen utgör en grund för uppföljningsstudier av utvecklingen av skred i området.</p><p>Ett antal diagram skapades för att visa resultaten från fältvistelsen. Det framgår att det finns många skred där människor lever och vid vandringsstigar. Vi jämförde också våra digitaliserade skred med riskkartor från 1985 och 2005 för att se i vilken riskzon skreden ligger i.</p><p>En sluttningskarta över området skapades med foton länkade till kartan.</p></p>

All around the world the global climate change has become an important issue and its impact has been widely discussed. In the Everest region the environment is extra sensitive to changes due to the numbers of glaciers in the area. When glaciers are melting and ground temperature is rising it is likely to affect the area by causing more hazards. The area also has an extreme relief and high seismic activity, which also contribute to the numerous hazards. An increasing number of hazards could be a danger both to local people and to tourists visiting the area. Local people are forced to build houses in high risk areas due to limited supply of land suitable for farming and living in the mountains. We made a field trip to Khumbu valley, in the Everest region. On the field trip we mapped the location of hazards and examined where there was a risk of future hazards to occur. The hazards were surveyed with GPS. Maps and analyses were generated with GIS software at the Himalayan environmental research center in Kathmandu, ICIMOD. We digitalized the hazards and hyperlinked photos to them. We also did an image difference analysis, where we compared satellite images from different years to see whether the number of hazards had increased. The result indicated that from 1976 to 2000 the number of hazards have increased, especially along the river. The photo documentation provides a basis for follow-up studies of the future development of the hazardous areas. A number of diagrams were made to visualize results from the field trip. It can be seen that there are many hazards close to where people are living and close to trails. We also compared our digitalized hazards to risk maps (from 1985 and 2005) to see which risk zone our hazards belonged to. A slope map of the area was created with hyperlinked photos from the sites. / Frågan om hur klimatförändringar kommer att påverka vår miljö har blivit ett stort samtalsämne i hela världen. Everestområdet i Nepal är extra känsligt för förändringar på grund av att det finns många glaciärer i området. När glaciärerna smälter och marktemperaturen stiger kommer det troligtvis att påverka antalet skred i området. En ökning av antalet skred kan medföra större risker för lokalbefolkning och turister, som vistas i området. Det är därför viktigt att informera och utbilda lokalbefolkningen om var det är säkert att bygga nya hus m.m. Vi har gjort ett fältarbete i Khumbudalen som ligger i Everestområdet. Under fältvistelsen kartlade och fotograferade vi skredens utbredning och undersökte var risken för skred är som störst. Skreden och sluttningarna mättes in med hjälp av GPS. Efter fältvistelsen gjorde vi kartor och analyser med hjälp av GIS, på ett forskningscentrum i Kathmandu, ICIMOD. Vi digitaliserade skred och länkade foton till dem. Vi gjorde också en förändringsanalys där vi jämförde satellitbilder från olika år (1976 till 2000) för att se om förekomsten av skred har ökat. Resultatet visar en ökning av antalet skred särskilt utmed floden. Fotodokumentationen utgör en grund för uppföljningsstudier av utvecklingen av skred i området. Ett antal diagram skapades för att visa resultaten från fältvistelsen. Det framgår att det finns många skred där människor lever och vid vandringsstigar. Vi jämförde också våra digitaliserade skred med riskkartor från 1985 och 2005 för att se i vilken riskzon skreden ligger i. En sluttningskarta över området skapades med foton länkade till kartan.

Most of the working population in Ghana are farmers. It is of importance for them to know where and when precipitation will occur to prevent crop losses due to droughts and floodings. In order to have a sustainable agriculture, improved rainfall forecasts are needed. One way to do that is to enhance the initial conditions for the rainfall models. In the mid-latitudes, in-situ rainfall observations and radar data are used to monitor weather and measure rainfall. However, due to the lack of station data and the present absence of a radar network in West Africa, other rainfall estimates are needed as substitutes. The rainfall amount in convective systems, dominating in West Africa, is coupled to their vertical structure. Therefore, satellite measurements of cloud top temperatures and microwave scatter, as well as the number of lightning, can be used to estimate the amount of rainfall. In this report, derived rainfall estimates from satellites and the use of lightning data are analysed to see how well they estimate the actual rainfall amount. The satellite datasets used in this report are NOAA RFE2.0, NOAA ARC2, and the EUMETSAT MPE. The datasets were compared to in-situ measurements from GTS- and NGO collaborating observation stations in order to verify which satellite dataset that best estimates the rainfall or, alternatively, if a combination between two or all the datasets is a better approach. Lightning data from Vaisala GLD360 have been compared to GTS-station data and RFE2.0 to see if a relation between the number of lightning and rainfall amount could be found. It was also tested whether a combination between the satellite- and lightning data could be a better estimate than the two approaches separately. Rainfall estimates from RFE2.0 alone showed the best correlation to GTS- and the NGO collaborating station data. However, a difference in how well RFE2.0 estimated rainfall at GTS-stations compared to reference stations was seen. Comparing RFE2.0 to GTS-stations showed a better correlation, probably due to the use of these observations in the build up of RFE2.0. Even though RFE2.0 showed the best correlation compared to other datasets, satellite estimates showed in general poor skill in catching the actual rainfall amount, strongly underestimating heavy rainfall and somewhat overestimating lighter rainfall. This is probably due to the rather basic assumptions that the cloud top temperature is directly coupled to rain rate and also the poor temporal resolution of the polar orbiting satellites (carrying microwave sensors). Better instruments and algorithms need to be developed to be able to use satellite datasets as an alternative to rainfall measurements in West Africa. Furthermore, due to the lack of station data, only tentative results between GLD360 and GTS-stations could be made, showing a regime dependence. When further analysed to RFE2.0, a stronger temporal dependence, i.e. seasonal variation, rather than a spatial one was seen, especially during the build up of the monsoon. However, due to poor rainfall estimates from RFE2.0, no accurate rainfall-lightning relation could be made but trends regarding the relation were seen. The use of GLD360 showed to be an effective way to erase false precipitation from satellite estimates as well as locating the trajectory of convective cells. To be able to further analyse rainfall/lightning relation, more measurements of the true rainfall is needed from e.g. a radar. / Majoriteten av Ghanas befolkning arbetar inom jordbrukssektorn. Det är viktigt för jordbrukarna att veta när och var nederbörd kommer att falla för att deras skörd inte ska bli förstörd av till exempel torka eller översvämningar. Det behövs därför bättre nederbördsprognoser för ett hållbart jordbruk. Ett sätt att få mer noggranna prognoser är att förbättra initialvärden till nederbördsmodellerna. Vid de mellersta breddgraderna på norra halvklotet används nederbördsmätningar från in-situ stationer samt data från radarsystem som initialvärden, men på grund av få mätstationer och inget radarsystem i västra Afrika behövs alternativa nederbördsestimater. Nederbörden i västra Afrika domineras av konvektiva system, vars regnmängd är kopplad till dess vertikala struktur. Satellitmätningar av molntoppstemperaturen och mikrovågornas spridning och absorption, liksom antalet blixtar är också relaterat till molnets struktur och kan därför användas för att estimera nederbördsmängden. I den här rapporten analyserades nederbördsestimater från satellitdata samt användning av blixtdata för att undersöka hur bra metoderna är på att estimera den verkliga nederbördsmängden. Satellitdataseten som analyserades var NOAA RFE2.0, NOAA ARC2 och EUMETSAT MPE. Dataseten jämfördes med in-situ mätningar från GTS-stationer samt observationerfrån NGO-samarbetande jordbrukare för att verifiera vilket satellitdataset som ger det bästa nederbördsestimatet, alternativt att en kombination mellan två eller alla dataset ger det bästa estimatet. Vidare har blixtdata från Vaisala GLD360 jämförts med GTS-stationer och RFE2.0 för att se om antalet blixtar är relaterat till nederbördsmängden. Slutligen har det också undersökts om en kombination mellan satellit- och blixtdata är ett bättre än de två metoderna separat. Nederbördsestimater från RFE2.0 visade på bäst korrelation med både GTS- och NGO-stationer. En tydlig skillnad noterades dock i RFE2.0:s förmåga att estimera nederbörd vid jämförelse mellan de två stationsdataseten. En bättre korrelation mellan RFE2.0 och GTS-stationerna påvisades, troligen för att RFE2.0 använder dessa observationer i uppbyggnaden av datasetet. Även om RFE2.0 visade på bäst korrelation i jämförelse med ARC2 och MPE var samtliga satellitdataset dåliga på att estimera den verkliga nederbördsmängden. De underestimerar starkt stora mängder nederbörd samtidigt som de överestimerar små mängder. Anledningen är troligen det relativt enkla antagandet att molntoppstemperaturen är direkt kopplad till molnets regnmängd samt den dåliga tidsupplösningen på de polära satelliterna som är utrustade med mikrovågssensorer. För att satellitdataseten ska kunna användas som ett alternativt nederbördsestimat i Västafrika behövs bättre mätinstrument och algoritmer. Vid analysen mellan GLD360 och GTS-stationer kunde, på grund av för få stationsdata, endast övergripande resultat erhållas. Ett områdesberoende gick dock att urskilja som vid en ytterligare analys mellan GLD360 och RFE2.0 visade på ett större säsongsberoende, särskilt under uppbyggnaden av monsunperioden i april och maj. Eftersom RFE2.0 visade sig ha dåliga nederbördsestimat kunde ingen noggrann koppling hittas, utan resultatet visade på trender samt möjligheter att kunna använda blixtdata som ett alternativt nederbördsestimat. Till exempel visade det sig att GLD360 kunde användas som ett verktyg för att sålla bort falsk nederbörd från satellitestimat samt identifiera trajektorien för ett konvektivt system. För en djupare analys i att relatera blixtar och nederbörd i Västafrika krävs bättre tekniker för att estimera nederbörd eller fler in-situ observationer.

A process-oriented climate model evaluation is presented, applying the International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) simulator to pinpoint deficiencies related to the cloud processes in the ECHAM5general circulation model.ALagrangian trajectory analysis is performed to track the transitions of anvil cirrus originating from deep convective detrainment to cirrostratus and thin cirrus, comparing ISCCP observations and the ECHAM5 model. Trajectories of cloudy air parcels originating from deep convection are computed for both, the ISCCP observations and the model, over which the ISCCP joint histograms are used for analyzing the cirrus life cycle over 5 days. The cirrostratus and cirrus clouds originate from detrainment from deep convection decay and gradually thin out after the convective event over 3–4 days. The effect of the convection–cirrus transitions in a warmer climate is analyzed in order to understand the climate feedbacks due to deep convective cloud transitions. An idealized climate change simulation is performed using a+2-K sea surface temperature (SST) perturbation. The Lagrangian trajectory analysis over perturbed climate suggests that more and thicker cirrostratus and cirrus clouds occur in the warmer climate compared to the present-day climate. Stronger convection is noticed in the perturbed climate, which leads to an increased precipitation, especially on day -2 and -3 after the individual convective events. The shortwave and the longwave cloud forcings both increase in the warmer climate, with an increase of net cloud radiative forcing (NCRF), leading to an overall positive feedback of the increased cirrostratus and cirrus clouds from a Lagrangian transition perspective.

Techn. Universiẗat, Diss., 2004--Berlin.

Permafrost degradation is observed all over the world as a consequence of climate change and the associated Arctic amplification, which has severe implications for the environment. Landslides, increased rates of surface deformation, rising likelihood of infrastructure damage, amplified coastal erosion rates, and the potential turnover of permafrost from a carbon sink to a carbon source are thereby exemplary implications linked to the thawing of frozen ground material. In this context, satellite earth observation is a potent tool for the identification and continuous monitoring of relevant processes and features on a cheap, long-term, spatially explicit, and operational basis as well as up to a circumpolar scale. A total of 325 articles published in 30 different international journals during the past two decades were investigated on the basis of studied environmental foci, remote sensing platforms, sensor combinations, applied spatio-temporal resolutions, and study locations in an extensive review on past achievements, current trends, as well as future potentials and challenges of satellite earth observation for permafrost related analyses. The development of analysed environmental subjects, utilized sensors and platforms, and the number of annually published articles over time are addressed in detail. Studies linked to atmospheric features and processes, such as the release of greenhouse gas emissions, appear to be strongly under-represented. Investigations on the spatial distribution of study locations revealed distinct study clusters across the Arctic. At the same time, large sections of the continuous permafrost domain are only poorly covered and remain to be investigated in detail. A general trend towards increasing attention in satellite earth observation of permafrost and related processes and features was observed. The overall amount of published articles hereby more than doubled since the year 2015. New sources of satellite data, such as the Sentinel satellites and the Methane Remote Sensing LiDAR Mission (Merlin), as well as novel methodological approaches, such as data fusion and deep learning, will thereby likely improve our understanding of the thermal state and distribution of permafrost, and the effects of its degradation. Furthermore, cloud-based big data processing platforms (e.g. Google Earth Engine (GEE)) will further enable sophisticated and long-term analyses on increasingly larger scales and at high spatial resolutions. In this thesis, a specific focus was put on Arctic permafrost coasts, which feature increasing vulnerability to environmental parameters, such as the thawing of frozen ground, and are therefore associated with amplified erosion rates. In particular, a novel monitoring framework for quantifying Arctic coastal erosion rates within the permafrost domain at high spatial resolution and on a circum-Arctic scale is presented within this thesis. Challenging illumination conditions and frequent cloud cover restrict the applicability of optical satellite imagery in Arctic regions. In order to overcome these limitations, Synthetic Aperture RADAR (SAR) data derived from Sentinel-1 (S1), which is largely independent from sun illumination and weather conditions, was utilized. Annual SAR composites covering the months June–September were combined with a Deep Learning (DL) framework and a Change Vector Analysis (CVA) approach to generate both a high-quality and circum-Arctic coastline product as well as a coastal change product that highlights areas of erosion and build-up. Annual composites in the form of standard deviation (sd) and median backscatter were computed and used as inputs for both the DL framework and the CVA coastal change quantification. The final DL-based coastline product covered a total of 161,600 km of Arctic coastline and featured a median accuracy of ±6.3 m to the manually digitized reference data. Annual coastal change quantification between 2017–2021 indicated erosion rates of up to 67 m per year for some areas based on 400 m coastal segments. In total, 12.24% of the investigated coastline featured an average erosion rate of 3.8 m per year, which corresponds to 17.83 km2 of annually eroded land area. Multiple quality layers associated to both products, the generated DL-coastline and the coastal change rates, are provided on a pixel basis to further assess the accuracy and applicability of the proposed data, methods, and products. Lastly, the extracted circum-Arctic erosion rates were utilized as a basis in an experimental framework for estimating the amount of permafrost and carbon loss as a result of eroding permafrost coastlines. Information on permafrost fraction, Active Layer Thickness (ALT), soil carbon content, and surface elevation were thereby combined with the aforementioned erosion rates. While the proposed experimental framework provides a valuable outline for quantifying the volume loss of frozen ground and carbon release, extensive validation of the utilized environmental products and resulting volume loss numbers based on 200 m segments are necessary. Furthermore, data of higher spatial resolution and information of carbon content for deeper soil depths are required for more accurate estimates. / Als Folge des Klimawandels und der damit verbundenen „Arctic Amplification“ wird weltweit eine Degradation des Dauerfrostbodens (Permafrost) beobachtet, welche schwerwiegende Auswirkungen auf die Umwelt hat. Erdrutsche, erhöhte Oberflächen- verformungsraten, eine zunehmende Wahrscheinlichkeit von Infrastrukturschäden, verstärkte Küstenerosionsraten und die potenzielle Umwandlung von Permafrost von einer Kohlenstoffsenke in eine Kohlenstoffquelle sind dabei beispielhafte Auswirkun- gen im Zusammenhang mit dem Auftauen von gefrorenem Bodenmaterial. In diesem Kontext ist die Satelliten-gestützte Erdbeobachtung ein wirkmächtiges Werkzeug zur Identifizierung und kontinuierlichen Überwachung relevanter Prozesse und Merkmale auf einer kostengünstigen, langfristigen, räumlich expliziten und operativen Basis und auf einem zirkumpolaren Maßstab. Insgesamt 325 Artikel, die in den letzten zwei Jahrzehnten in 30 verschiedenen internationalen Zeitschriften veröffentlicht wurden, wurden auf Basis der adressierten Umweltschwerpunkte, Fernerkundungsplattformen, Sensorkombinationen, angewand- ten raum-zeitlichen Auflösungen und den Studienorten in einem umfassenden Überblick über vergangene Errungenschaften und aktuelle Trends untersucht. Zusätzlich wur- den zukünftige Potenziale und Herausforderungen der Satelliten-Erdbeobachtung für Permafrost-bezogene Analysen diskutiert. Auf die zeitliche Entwicklung der un- tersuchten Umweltthemen, eingesetzten Sensoren und Satelliten-Plattformen sowie die Zahl der jährlich erscheinenden Artikel wurde detailliert eingegangen. Studien zu atmosphärischen Eigenschaften und Prozessen, wie etwa der Freisetzung von Treibhaus- gasemissionen, waren stark unterrepräsentiert. Deutliche geografische Schlüssel-Gebiete, auf welche sich der Großteil der Studien konzentrierte, konnten in Untersuchungen zur räumlichen Verteilung der Studienorte identifiziert werden. Gleichzeitig sind große Teile des kontinuierlichen Permafrost-Gebiets nur spärlich abgedeckt und müssen noch im Detail untersucht werden. Es wurde ein allgemeiner Trend zu einer zunehmenden Aufmerksamkeit bezüglich der Satelliten-gestützten Erdbeobachtung von Permafrost und verwandten Prozessen und Merkmalen beobachtet. Die Gesamtzahl der veröf- fentlichten Artikel hat sich dabei seit dem Jahr 2015 mehr als verdoppelt. Neue Quellen für Satellitendaten, wie beispielweise die Sentinel-Satelliten und die Methane Remote Sensing LiDAR Mission (Merlin), sowie neuartige methodische Ansätze, wie Datenfusion und Deep Learning, werden dabei voraussichtlich unser Verständnis bzgl. des thermischen Zustands und der Verteilung von Permafrost-Vorkommen sowie die Auswirkungen seines Auftauens verbessern. Darüber hinaus werden Cloud-basierte Big-Data-Verarbeitungsplattformen (z.B. Google Earth Engine (GEE)) anspruchsvolle und langfristige Analysen in immer größeren Maßstäben und mit hoher räumlicher Auflösung erleichtern. In dieser Arbeit wurde ein besonderer Fokus auf arktische Permafrost-Küsten gelegt, die eine zunehmende Vulnerabilität gegenüber Umweltparametern wie dem Auftauen von gefrorenem Boden aufweisen und daher von verstärkten Erosionsraten betroffen sind. Ein neuartiger Ansatz zur Quantifizierung der arktischen Küstene- rosion innerhalb des Permafrost-Gebiets mit hoher räumlicher Auflösung und auf zirkum-arktischem Maßstab wird in dieser Dissertation präsentiert. Schwierige Be- leuchtungsbedingungen und häufige Bewölkung schränken die Anwendbarkeit optischer Satellitenbilder in arktischen Regionen ein. Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurden Synthetic Aperture RADAR (SAR) Daten von Sentinel-1 (S1) verwendet, die weitgehend unabhängig von Sonneneinstrahlung und Wetterbedingungen sind. Jährli- che SAR-Komposite, welche die Monate Juni bis September abdecken, wurden mit einem Deep Learning (DL)-Ansatz und einer Change Vector Analysis (CVA)-Methode kombiniert, um sowohl ein qualitativ hochwertiges und zirkum-arktisches Küstenli- nienprodukt als auch ein Produkt für die Änderungsraten (Erosion und küstennahe Aggregation von Sedimenten) der Küste zu generieren. Jährliche Satelliten-Komposite in Form von der Standardabweichung (sd) und des Medians der SAR Rückstreuung wurden hierbei berechnet und als Eingabedaten sowohl für den DL-Ansatz als auch für die Quantifizierung der CVA-basierten Küstenänderung verwendet. Das endgül- tige DL-basierte Küstenlinienprodukt deckt insgesamt 161.600 km der arktischen Küstenlinie ab und wies eine Median-Abweichung von ±6,3 m gegenüber den ma- nuell digitalisierten Referenzdaten auf. Im Zuge der Quantifizierung von jährlichen Küstenveränderungen zwischen 2017 und 2021 konnten Erosionsraten von bis zu 67 m pro Jahr und basierend auf 400 m Küstenabschnitten identifiziert werden. Insgesamt wiesen 12,24% der untersuchten Küstenlinie eine durchschnittliche Erosionsrate von 3,8 m pro Jahr auf, was einer jährlichen erodierten Landfläche von 17,83 km2 entspricht. Mehrere Qualitäts-Datensätze, die beiden Produkten zugeordnet sind, wurden auf Pixelbasis bereitgestellt, um die Genauigkeit und Anwendbarkeit der präsentierten Daten, Methoden und Produkte weiter einordnen zu können. Darüber hinaus wurden die extrahierten zirkum-arktischen Erosionsraten als Grund- lage in einem experimentellen Ansatz verwendet, um die Menge an Permafrost-Verlust und Kohlenstofffreistzung als Konsequenz der erodierten Permafrost-Küsten abzu- schätzen. Dabei wurden Informationen zu Permafrost-Anteil, Active Layer Thickness (ALT), Höhenmodellen und der Menge an im Boden gespeichertem Kohlenstoff mit den oben genannten Erosionsraten kombiniert. Während der präsentierte experimentelle Ansatz einen wertvollen Ausgangspunkt für die Quantifizierung des Volumenverlusts von gefrorenem Boden und der Kohlenstofffreisetzung darstellt, ist eine umfassende Validierung der verwendeten Umweltprodukte und der resultierenden Volumenzah- len erforderlich. Zusätzlich werden für genauere Abschätzungen Daten mit höherer räumlicher Auflösung und Informationen zum Kohlenstoffgehalt für tiefere Bodentiefen benötigt.

Forecasting rainfall is of great importance for the farmers in West Africa. However, due too lack of reliable weather observations, rainfall forecats in West Africa are difficult and primarly based on satellite observations. This thesis will study a satellite dataset that could possible work as a substitute for weather balloon soundings and thus improving the rainfall forecasts. A satellite dataset with atmospheric temperature and humidity profiles, obtained from GPS-RO, was compared with radiosondes available from Abidjan, Bamako and Niamey, to study the potential of improving rainfall forecasts over West Africa. Two case studies with simulated weather forecasts with and without assimilated GPS-RO data was also compared. Data assimilation is used to produce an estimate of the atmospheric properties. Temperature profiles obtained from GPS-RO data showed insignificant bias compared to the radiosondes. Probable humidity sensor failure resulted in problem analysing the dew point temperature. From simulations, it was shown that GPS-RO assimilation may have a large impact on the forecasts and could potentially be a substitute for radiosondes in West Africa. / Regnprognoser är något som är viktigt för jordbrukare. I Västafrika saknas pålitliga väderobservationer och regnprognoser är istället baserade på satellit observationer. Denna uppsats riktar sig på att studera ett satellit dataset som har möjligheten att vara ett substitut för väderballongssonderingar och på så vis vara ett steg mot förbättrade regnprognoser. Ett dataset med atmosfäriska temperatur- och fuktighetsprofiler, erhållen från GPS-RO, jämfördes med radiosonderingar från Abidjan, Bamako och Niamey, för att studera dess potential för förbättrade regnprognoser över Västafrika. Två fallstudier med simulerade väderprognoser med och utan assimilerad GPS-RO data jämfördes också. Data assimilering används för att uppskatta de atmosfäriska egenskaperna. Temperaturprofilerna erhållna från GPS-RO data visade ingen signifikant skillnad jämfört med radiosonderingarna. Troligt sensorfel i fuktighetsgivarna från radiosonderingarna ledde till problem med analysen av daggpunktstemperaturen. Simuleringar visade att assimilation med GPS-RO kan ha stor påverkan på prognoserna och har potential att bli ett substitut för radiosonderingar i Västafrika.

The satellite avionics platform has been developed in cooperation with Airbus and is called „Future Low-cost Platform“ (FLP). It is based on an Onboard Computer (OBC) with redundant processor boards based on SPARC V8 microchips of type Cobham Aeroflex UT699. At the University of Stuttgart a test bench with a real hardware OBC and a fully simulated satellite is available for testing real flight scenarios with the Onboard Software (OBSW) running on representative hardware. The test bench as later the real flying satellite "Flying Laptop" – is commanded from a real Ground Control Centre (GCC). The main challenges in the FLP project were - Onboard computer design, - Software design and - Interfaces between platform and payloads In the course of industrialization of this FLP platform technology for later use in satellite constellations, Airbus has started to set up an in-house test bench where all the technologies shall be developed. The initial plan is to get first core elements of the FLP OBSW ported to the new dual-core processor and the new Space Wire(SpW) routing network. The plan also has an inclusion of new Mission Control Software with which one can command the OBC. The new OBC has a dual core processor Cobham Gaisler GR712 and hence, all the payload and related functionality are to be implemented only in a second core which involves a lot of low-level task distribution. The consequent SpW router network application and dual-core platform/payload OBSW sharing are entirely new in the field of satellite engineering.