Identificér en by på Vestafrikas kyst
Byudvikling set fra rummet

Identificér en by på Vestafrikas kyst
Øvelse uden brug af LEOWorks

Spørgsmål

Udskriv billederne fra Fig.1 og 2.

Find ved hjælp af et Atlas det område, der er afbildet i Fig. 1. Kystens form kan give dig et fingerpeg ligesom også den lange sø i nærheden, der er delvis sort og grå.

1. Hvad hedder søen og hvilken flod forsyner den med vand?
2. Hvad er navnet på kystbyen, og hvilket land er den hovedstad i?
3. Prøv at finde ud af mere om den runde sø midt i billedet - den er virkelig meget speciel!
4. Fig. 2 viser byen noget mere detaljeret. Som du lærte det i sidste øvelse, kan du her tælle skibene ud for havnen, og på baggrund af det tal kan du vurdere, om denne by rent økonomisk er mere eller mindre vigtig end byen Lagos?
5. Prøv at fortolke havområdet - hvad viser de forskellige træk og måder, det aftegnes?
6. Kan man se nogen olieforurening?

Øvelse med brug af LEOWorks

Klik her for at hente billedet i Fig.1, så du kan arbejde videre med det i LEOWorks.
Klik her for at hente billedet i Fig. 2, så du kan arbejde videre med det i LEOWorks.

Download Fig.1 og 2 og åbn dem i LEOWorks. Brug interaktiv stræk og zoom ind/ud for at få overblik og for at se detaljerne.

1. . I Hovedmenuen vælger du View og Cursor position/value for at finde byens placering og åbne et Atlas for at få hold på navnet samt navnet på den store, aflange sø i Fig. 1. Hvad er årsagen til, at den er delvis grå?
2. Brug Fig. 2 som udgangspunkt for at tælle antallet af skibe. Er denne by mere eller mindre økonomisk betydningsfuld, hvis du ser den i forhold til Lagos?
3. Analysér havområdet via Enhance og Interactive Stretching for at forøge billedets kontrast med hensyn til de lokaliteter, hvor det skønnes nødvendigt.
4. Forklar de ting, du ser på havet, og find mulige oliepøle.
5. . Er dette hav renere end havet ud for Lagos og i Niger Deltaet?
6. Hvad er denne bys vigtigste eksportvare, og hvad er den vigtigste i Lagos?
7. Diskutér forskellene i den måde, man udvinder olie i Nigeria og i Nordsøen - mht. miljø, tekniske overvejelser, finansiering og politiske initiativer.
8. Diskutér hvad der skal til for at opbygge og betjene et verdensomspændende system til at overvåge og sætte ind over for olieudslip.

Byudvikling set fra rummet

Bosættelser og store byer kan tydelig ses på radarbilleder. De fremtræder som lyse felter med punkter, der repræsenterer bygninger. Årsagen til den kraftige tilbagekastning er de mange rektangulært placerede overflader, som både huse og gader er lavet af.

Da radarbilleder også kan opnås i dårligt vejr og om natten, kan en by ses på et hvilket som helst tidspunkt, hvor en satellit udstyret med radar passerer. Radarbilleder er imidlertid sort-hvide, eftersom de kun opnås ved brug af én elektromagnetisk bølgelængde på 5,3 cm (mikrobølge).

Radarbilleder i farve kan fremstilles ved at kombinere tre enkeltbilleder taget på forskellige dage, fx med en måned eller evt flere år imellem, men optaget fra samme sted. Sådan et produkt kaldes et multitemporalt komposit, og her vises hvert enkelt billede og dets data i en af de tre farver, der bruges til at danne et-hvert farvebillede på en computerskærm, dvs rød, grøn og blå. På sådan et farvebillede repræsenterer farverne det bidrag til trækkenes klarhed, som de enkelte billeder leverer. Hvis et bestemt træk er ensartet lyst på hver af de tre billeder, vil det resultere i et gråt eller lyst billede uden farve. Det betyder, at lige netop det træk ikke er ændret og altså var det samme på alle tre optage-datoer.

Hvis man imidlertid ved en af datoerne - fx den hvor det er den røde farve, der anvendes - ser, at en bestemt genstand er lys (fx stormomsust vandoverflade eller en nylig opført bygning), mens den samme genstand på de to andre datoer var mørk (rolig dag, blank vandoverflade eller blot nøgen jord), så vil farven her på det sammensatte billede være rød. Denne sø vil ses som rød, og tilsvarende vil et rødt punkt dukke frem. En anden genstand på det samme multitemporale billede er et hus, der er blevet bygget efter den første billedhentningsdag (1.dato - i blåt) og fremstår derfor som en lys genstand; den vil kun kunne ses i de billeder, der er blevet til på den anden og tredje optagedato. Denne genstand vil ses som gul, nemlig som en kombination af den anden optagedags grønne farve og den tredje datos røde.

På denne måde vil enhver ændring fra én optagedag til den næste stå frem i farve, mens uændrede steder bliver ved med at være sorte, grå eller hvide. Ændringer skyldes altid skift i overflade-ruhed eller en voldsom ændring i fugtighedsgraden på jorden eller på genstandene. For eksempel vil et nyt kvarter i en by blive vist som et nyt, lyst område med mange punkter (huse), mens der på et ældre billede kun er en mørk eller grå flade som følge af nøgen jord eller af plantevækst.

Under vækstperioden gror markens afgrøder meget forskelligt, og derfor varierer ruheden af en sådan mark virkelig meget. Dette kan følges af en rumbaseret radar: Et typisk billede med farvefelter spredt udover bliver resultatet, og med lokalkendskab til, hvad der dyrkes i et bestemt område, kan man opstille en kalender for afgrøden og tilmed lave prognoser for udbyttet.

Øvelse uden brug af LEOWorks

Fig. 3 viser byen Capetown i Sydafrika og er et radarbillede, der er sammensat af tre billeder taget på flg. datoer: 31. august 2001 (rød), 11.august 2000 (grøn) og 24.may 1996 (blå). De grå og de hvide felter angiver byområdet, og de få farver angiver de træk, der har ændret sig i perioden fra 1996 til 2001. Den farverige måde, som fortøjningspladserne i havnen ses på, er overordentlig imponerende. Den peger på, at havnen ikke altid har været tæt pakket med skibe. De farvede punkter til søs er skibe, der var til stede den dag satellitten passerede, fx betyder rød at et skib lå for anker dér den 31.august 2001. Lufthavnen er også særdeles tydelig. Dens startbaner er meget mørke, eftersom den slags overflader er glatte ligesom motorveje.

Byens omgivelser længere ude incl. det berømte "Table Mountain" vises også. Der er tre bjerge, der omslutter byen: Mod vest ligger "Lion's Rump" og "Lion's Head", og mod øst "the Devil 's peak" samt den forbindende bakkekam kaldet "Table Mountain". Alle tre befinder sig i den nederste, venstre fjerdedel af billedet. For at gøre det nemmere at læse billedet skal du lige vide, at radaren bestråler motivet fra sydøst, og følgelig er de nordvestlige skråninger mørke og og tillige forstørrede, mens de sydøstlige er særdeles lyse og overordentlig korte. "Table Mountain", der løber mod sydøst, er afbildet som en fin kam med stejle grålige sider.

Spørgsmål

Farver i bydistrikterne angiver nybyggeri.

1. Hvis du overvejer farvekombinationen i de tidsmæssigt forskellige sæt af data, hvad betyder så fx gule pletter i det bymæssige område?
2. Forklar de forskellige farver i havnen.

Øvelse med brug af LEOWorks
Klik her for at hente billedet i Fig. 15, så du kan arbejde videre med det i LEOWorks.
Klik her for at hente billedet i Fig. 4, så du kan arbejde videre med det i LEOWorks.

Spørgsmål

Download det multitemporale radarbillede og brug LEOWorks til at splitte det op i de tre farvelag, rød, grøn og blå. Undersøg derpå havområdet nøjere.

1. På hvilken dato (og det vil sige farvelag) ses de fire meget kraftige punkter, der repræsenterer skibe nær det øverste, venstre hjørne?
2. Zoom ind på havnen, og prøv at finde ud af, hvilken af de tre dage, hvor billederne blev taget, der mon var den travleste.

Fig. 4 repræsenterer den sydøstlige del af Berlin the south-eastern part of Berlin med Schönefeld Lufthavnen. Data'ene blev fremskaffet i 1998 på følgende datoer: 29.august (rød), 7.marts (grøn) og 20.juni (blå).

De lyse punkter repræsenterer huse og således tæt bebyggede områder. Grå områder med punkter er beboelseskvarterer med mange spredte træer.

Lufthavnen tager sig mørk ud på grund af de glatte overflader. Kun det opdyrkede land har farver, fordi inden for perioden marts-august i ét bestemt år er det kun markerne, der når at ændre sig.

Farverne angiver forskellige afgrøder: Grønlig farve angiver en sen afgrøde som majs og sukkerroe, mens blå/magenta viser tidligere afgrøder som fx rug.