AVHRR

AVHRR steht für "Advanced Very High Resolution Radiometer" und ist ein multispektraler, satellitenbasierter Fernerkundungssensor auf polarumlaufenden Satelliten der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) und der Europäische Organisation für die Nutzung meteorologischer Satelliten (EUMETSAT).

Geschichte

Der erste AVHRR-Sensor wurde im Oktober 1978 mit dem TIROS-N-Satelliten (Satellitenserie der NOAA) ins All befördert und hatte 4 Kanäle. AVHRR/2 folgte im Juni 1981 auf der NOAA-7-Plattform und hatte bereits 5 Kanäle. Die dritte Version AVHRR/3 (mit nunmehr 6 Kanälen) startete im Mai 1998 mit NOAA-15. Weitere AVHRR/3-Instrumente wurden im Oktober 2006 und im September 2012 mit den EUMETSAT-Satelliten Metop-A und Metop-B in Orbit gebracht. Auch auf Folgesatelliten ist das Instrument vorgesehen, so dass eine längerfristige Verfügbarkeit gesichert ist.

Technische Daten (AVHRR/3)

Maße: 29,2 cm × 36,6 cm × 79,8 cm
Gewicht: 32,7 kg
Stromverbrauch: 28,5 Watt

Kanäle (AVHRR/3)

AVHRR/3 kann Messungen vom sichtbaren Spektralbereich bis in den thermalen Infrarot-Bereich (fernes Infrarot) durchführen. Die Auflösung beträgt bei allen Kanälen 1,1 km.^[1]

Kanal 1: 0,58 – 0,68 μm (sichtbar rot)
Kanal 2: 0,725 – 1,00 μm (nahes Infrarot)
Kanal 3A: 1,58 – 1,64 μm (mittleres Infrarot)*
Kanal 3B: 3,55 – 3,93 μm (mittleres Infrarot)*
Kanal 4: 10,30 – 11,30 μm (fernes Infrarot)
Kanal 5: 11,50 – 12,50 μm (fernes Infrarot)

*Kanal 3A und 3B können nicht simultan arbeiten

Anwendungsgebiete

AVHRR-Beobachtungen kommen u. a. zur Ableitung von Wolken- und Vegetationseigenschaften, der Schneebedeckung, sowie der Land- und Meeresoberflächentemperatur zum Einsatz.^[2] Aufgrund der langjährigen Verfügbarkeit der Sensoren können langjährige Datensätze dieser Parameter abgeleitet werden.^[3]^[4] Bilddaten der Sensoren werden mit Hilfe des APT-Verfahrens zur Erde übertragen.

Weblinks

Einzelnachweise

↑ NOAA KLM User's Guide (Memento vom 14. Februar 2017 im Internet Archive) NOAA KLM User's Guide (engl.): Instrument Payload (General Descriptions)
↑ Archivierte Kopie (Memento des Originals vom 13. Februar 2017 im Internet Archive) Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.eumetsat.int
↑ Karlsson, K.-G., Riihelä, A., Müller, R., Meirink, J. F., Sedlar, J., Stengel, M., Lockhoff, M., Trentmann, J., Kaspar, F., Hollmann, R., and Wolters, E.: CLARA-A1: a cloud, albedo, and radiation dataset from 28 yr of global AVHRR data, Atmos. Chem. Phys., 13, 5351-5367, 2013, doi:10.5194/acp-13-5351-2013
↑ Masahiro Hori, Konosuke Sugiura, Kazufumi Kobayashi, Teruo Aoki, Tomonori Tanikawa, Katsuyuki Kuchiki, Masashi Niwano, Hiroyuki Enomoto: A 38-year (1978–2015) Northern Hemisphere daily snow cover extent product derived using consistent objective criteria from satellite-borne optical sensors, Remote Sensing of Environment, 191, 402–418, 2017, doi:10.1016/j.rse.2017.01.023

[1] NOAA KLM User's Guide (Memento vom 14. Februar 2017 im Internet Archive) NOAA KLM User's Guide (engl.): Instrument Payload (General Descriptions)

[2] Archivierte Kopie (Memento des Originals vom 13. Februar 2017 im Internet Archive) Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/www.eumetsat.int

[3] Karlsson, K.-G., Riihelä, A., Müller, R., Meirink, J. F., Sedlar, J., Stengel, M., Lockhoff, M., Trentmann, J., Kaspar, F., Hollmann, R., and Wolters, E.: CLARA-A1: a cloud, albedo, and radiation dataset from 28 yr of global AVHRR data, Atmos. Chem. Phys., 13, 5351-5367, 2013, doi:10.5194/acp-13-5351-2013

[4] Masahiro Hori, Konosuke Sugiura, Kazufumi Kobayashi, Teruo Aoki, Tomonori Tanikawa, Katsuyuki Kuchiki, Masashi Niwano, Hiroyuki Enomoto: A 38-year (1978–2015) Northern Hemisphere daily snow cover extent product derived using consistent objective criteria from satellite-borne optical sensors, Remote Sensing of Environment, 191, 402–418, 2017, doi:10.1016/j.rse.2017.01.023

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