ACOLITE
Royal Belgian Institute of Natural Sciences (RBINS)
ACOLITE ist ein Python-basiertes Open-Source-Tool für atmosphärische Korrektur und Datenverarbeitung optischer Satellitensensoren, entwickelt am Royal Belgian Institute of Natural Sciences. Es unterstützt Landsat 5/7/8/9, Sentinel-2 MSI (A/B), Sentinel-3 OLCI, PlanetScope, Pléiades, SPOT und weitere Sensoren — mit Fokus auf Küsten- und Binnengewässeranwendungen, aber auch nutzbar für allgemeine Level-2-Produktgenerierung und Kalibrierungsvalidierung.
Kosten: Open Source (MIT-ähnliche Forschungslizenz), kostenlos. Entwickelt am RBINS (Belgium); keine kommerziellen Lizenzen. Kommerzielle Nutzung auf Anfrage.
Stärken
- Unterstützt breite Sensorpalette: Landsat 5–9, Sentinel-2/3, PlanetScope, Pléiades, SPOT, QuickBird2, WorldView
- Automatisierte Batch-Verarbeitung großer Szenenmengen — geeignet für Langzeitüberwachung
- Offene Python-Codebasis — Kalibrierungsparameter im Code anpassbar für benutzerdefinierte Korrekturen
- Aktiv gepflegt auf GitHub — regelmäßige Updates für neue Sensoren und Algorithmen
- Kostenfrei und ohne Zugangsantrag nutzbar (im Gegensatz zu DIMITRI)
Einschränkungen
- Forschungscode — keine kommerziell gehärtete Software mit SLA oder Support
- Primär für Küsten- und Wasseranwendungen ausgelegt; Landanwendungen weniger gut dokumentiert
- Steile Lernkurve: Python-Kenntnisse und Verständnis von Fernerkundungsphysik erforderlich
- Keine grafische Oberfläche — nur Kommandozeile und Python-Scripting
- Datenhosting liegt vollständig beim Nutzer — keine Cloud-Integration inklusive
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Repository von GitHub klonen: git clone https://github.com/acolite/acolite. Python-Umgebung einrichten (Python 3.9+), Abhängigkeiten aus requirements.txt installieren. Die offizielle Dokumentation auf GitHub erklärt die Einrichtung für jede Sensorplattform.
Schritt 2: Erste Sentinel-2-Szene herunterladen (Level-1C, SAFE-Format) vom Copernicus Data Space. ACOLITE-Konfigurationsdatei für den entsprechenden Sensor anpassen — Bandauswahl, Flagging-Schwellwerte, Ausgabeprodukte definieren.
Schritt 3: Batch-Verarbeitung über mehrere Szenen zum gleichen geografischen Gebiet aufsetzen — z.B. Libya 4 PICS-Standort. Die resultierenden Reflektanzwerte über Zeit in eine Zeitreihe aggregieren und auf Driftsignale prüfen.
Ein konkretes Beispiel
Ein Forschungsinstitut nutzt ACOLITE, um über 5 Jahre Sentinel-2-Szenen über den Bodensee atmosphärisch zu korrigieren und Wasserfarbprodukte zu generieren. Im dritten Jahresgang zeigt sich für Band 3 (Grün, 560 nm) eine schrittweise Abweichung von +1,3 %, die sich im Langzeitvergleich mit zeitgleichen Landsat-9-Daten bestätigt. Der Befund wird an das Sentinel-2 Mission Performance Centre gemeldet und fließt in die nächste Kalibrierungsparameterrevision ein.
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