Verbesserte Modellprognosen durch Assimilation mit multiplen FernerkundungsinformationenAufgrund der sich global verändernden Klimabedingungen besteht ein erheblicher Bedarf an Informationen über den Status und die Entwicklung des Umweltzustandes. Insbesondere die Diskussion nachhaltiger Wassermanagementsysteme wird in der Zukunft eine noch größere Bedeutung für die Öffentlichkeit erlangen. Einen Schlüsselparameter in der Hydrologie stellt dabei die Bodenfeuchte dar. Der Wassergehalt der oberflächennahen Bodenschicht ist ein wesentlicher Parameter im hydrologischen Prozessgeschehen und demnach auch in der Modellierung solcher Prozesse (Infiltration, Oberflächenabfluss, Verdunstung). Die hohe Sensibilität der Mikrowellen gegenüber den dielektrischen Eigenschaften des Bodens ermöglicht eine Radar-basierte Bodenfeuchteerfassung. Die Unabhängigkeit gegenüber Beleuchtungs- und Witterungsverhältnissen gewährleistet eine hohe Zuverlässigkeit der Datenbereitstellung. Auf Grundlage eines semi-empirischen Dielektrizitätsmodells sollen volumetrische Bodenfeuchtewerte für repräsentative landwirtschaftlich genutzte Flächen in Sachsen berechnet werden. Die Parametrisierung und Kalibrierung des Modells soll im Hinblick auf eine Vereinfachung der Übertragung auf andere Flächen erfolgen. In einer Vielzahl von Veröffentlichungen ist die Eignung von SAR- Daten zur Ableitung von Bodenfeuchtewerten dargestellt und befürwortet. Die Quantifizierung der Rückstreuanteile am Radarsignal ist jedoch ein großes Problem. Im Rahmen der Arbeit sollen durch die synergetische Nutzung von Radar-und Hyperspektraldaten zusätzliche Informationen über den Zustand und die Struktur der Vegetationsdecke abgeleitet werden, und für eine verbesserte Quantifizierung der Signalanteile ausgenutzt werden.