@phdthesis{Jamil2010,
  author    = {Jamil, Abdlhamed},
  title     = {Fernerkundung und GIS zur Erfassung, Modellierung und Visualisierung orientalischer Stadtstrukturen : das Beispiel Sanaa (Jemen)},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-50200},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2010},
  abstract  = {Gegenstand dieser Arbeit ist die Konzeption, Entwicklung und exemplarische Implementierung eines generischen Verfahrens zur Erfassung, Verarbeitung, Auswertung und kartographischen Visualisierung urbaner Strukturen im altweltlichen Trockeng{\"u}rtel mittels hochaufl{\"o}sender operationeller Fernerkundungsdaten. Das Verfahren wird am Beispiel der jemenitischen Hauptstadt Sanaa einer Vertreterin des Typus der Orientalischen Stadt angewandt und evaluiert. Das zu entwickelnde Verfahren soll auf Standardverfahren und Systemen der raumbezogenen Informationsverarbeitung basieren und in seinen wesentlichen Prozessschritten automatisiert werden k{\"o}nnen. Daten von hochaufl{\"o}senden operationellen Fernerkundungssystemen (wie z.B. QuickBird, Ikonos u. a.) erlauben die Erkennung und Kartierung urbaner Objekte, wie Geb{\"a}ude, Straßen und sogar Autos. Die mit ihnen erstellten Karten und den daraus gewonnenen Informationen k{\"o}nnen zur Erfassung von Urbanisierungsprozessen (Stadt- und Bev{\"o}lkerungswachstum) herangezogen werden. Sie werden auch zur Generierung von 3D-Stadtmodellen genutzt. Diese dienen z.B. der Visualisierung f{\"u}r touristische Anwendungen, f{\"u}r die Stadtplanung, f{\"u}r L{\"a}rmanalysen oder f{\"u}r die Standortplanung von Mobilfunkantennen. Bei dem in dieser Arbeit erzeugten 3D-Visualisierung wurden jedoch keine Geb{\"a}udedetails erfasst. Entscheidend war vielmehr die Wiedergabe der Siedlungsstruktur, die im Vorhandensein und in der Anordnung der Geb{\"a}ude liegt. In dieser Arbeit wurden Daten des Satellitensensors Quickbird von 2005 verwendet. Sie zeigen einen Ausschnitt der Stadt Sanaa in Jemen. Die Fernerkundungsdaten wurden durch andere Daten, u.a. auch Gel{\"a}ndedaten, erg{\"a}nzt und verifiziert. Das ausgearbeitete Verfahren besteht aus der Klassifikation der Satellitenbild-aufnahme, die u.a. pixelbezogen und f{\"u}r jede Klasse einzeln (pixelbezogene Klassifikation auf Klassenebene) durchgef{\"u}hrt wurde. Zus{\"a}tzlich fand eine visuelle Interpretation der Satellitenbildaufnahme statt, bei der einzelne Fl{\"a}chen und die Straßen digitalisiert und die Objekte mit Symbolen gekennzeichnet wurden. Die aus beiden Verfahren erstellten Stadtkarten wurden zu einer fusioniert. Durch die Kombination der Ergebnisse werden die Vorteile beider Karten in einer vereint und ihre jeweiligen Schw{\"a}chen beseitigt bzw. minimiert. Die digitale Erfassung der Konturlinien auf der Orthophotomap von Sanaa erlaubte die Erstellung eines Digitalen Gel{\"a}ndemodells, das der dreidimensionalen Darstellung des Altstadtbereichs von Sanaa diente. Die 3D-Visualisierung wurde sowohl von den pixelbezogenen Klassifikationsergebnissen auf Klassenebene als auch von der digitalen Erfassung der Objekte erstellt. Die Ergebnisse beider Visualisierungen wurden im Anschluss in einer Stadtkarte vereint. Bei allen Klassifikationsverfahren wurden die asphaltierten Straßen, die Vegetation und einzeln stehende Geb{\"a}ude sehr gut erfasst. Die Klassifikation der Altstadt gestaltete sich aufgrund der dort f{\"u}r die Klassifikation herrschenden ung{\"u}nstigen Bedingungen am problematischsten. Die insgesamt besten Ergebnisse mit den h{\"o}chsten Genauigkeitswerten wurden bei der pixelbezogenen Klassifikation auf Klassenebene erzielt. Dadurch, dass jede Klasse einzeln klassifiziert wurde, konnte die zu einer Klasse geh{\"o}rende Fl{\"a}che besser erfasst und nachbearbeitet werden. Die Datenmenge wurde reduziert, die Bearbeitungszeit somit k{\"u}rzer und die Speicherkapazit{\"a}t geringer. Die Auswertung bzw. visuelle Validierung der pixel-bezogenen Klassifikationsergebnisse auf Klassenebene mit dem Originalsatelliten-bild gestaltete sich einfacher und erfolgte genauer als bei den anderen durch-gef{\"u}hrten Klassifikationsverfahren. Außerdem war es durch die alleinige Erfassung der Klasse Geb{\"a}ude m{\"o}glich, eine 3D-Visualisierung zu erzeugen. Bei einem Vergleich der erstellten Stadtkarten ergibt sich, dass die durch die visuelle Interpretation erstellte Karte mehr Informationen enth{\"a}lt. Die von den pixelbezogenen Klassifikationsergebnissen auf Klassenebene erstellte Karte ist aber weniger arbeits- und zeitaufwendig zu erzeugen. Zudem arbeitet sie die Struktur einer orientalischen Stadt mit den wesentlichen Merkmalen besser heraus. Durch die auf Basis der 2D-Stadtkarten erstellte 3D-Visualisierung wird ein anderer r{\"a}umlicher Eindruck vermittelt und bestimmte Elemente einer orientalischen Stadt deutlich gemacht. Dazu z{\"a}hlen die sich in der Altstadt befindenden Sackgassen und die ehemalige Stadtmauer. Auch die f{\"u}r Sanaa typischen Hochh{\"a}user werden in der 3D-Visualisierung erkannt. Insgesamt wurde in der Arbeit ein generisches Verfahren entwickelt, dass mit geringen Modifikationen auch auf andere st{\"a}dtische R{\"a}ume des Typus orientalische Stadt angewendet werden kann.},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Veh2019,
  author    = {Veh, Georg},
  title     = {Outburst floods from moraine-dammed lakes in the Himalayas},
  doi       = {10.25932/publishup-43607},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus4-436071},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  pages     = {124},
  year      = {2019},
  abstract  = {The Himalayas are a region that is most dependent, but also frequently prone to hazards from changing meltwater resources. This mountain belt hosts the highest mountain peaks on earth, has the largest reserve of ice outside the polar regions, and is home to a rapidly growing population in recent decades. One source of hazard has attracted scientific research in particular in the past two decades: glacial lake outburst floods (GLOFs) occurred rarely, but mostly with fatal and catastrophic consequences for downstream communities and infrastructure. Such GLOFs can suddenly release several million cubic meters of water from naturally impounded meltwater lakes. Glacial lakes have grown in number and size by ongoing glacial mass losses in the Himalayas. Theory holds that enhanced meltwater production may increase GLOF frequency, but has never been tested so far. The key challenge to test this notion are the high altitudes of >4000 m, at which lakes occur, making field work impractical. Moreover, flood waves can attenuate rapidly in mountain channels downstream, so that many GLOFs have likely gone unnoticed in past decades. Our knowledge on GLOFs is hence likely biased towards larger, destructive cases, which challenges a detailed quantification of their frequency and their response to atmospheric warming. Robustly quantifying the magnitude and frequency of GLOFs is essential for risk assessment and management along mountain rivers, not least to implement their return periods in building design codes. Motivated by this limited knowledge of GLOF frequency and hazard, I developed an algorithm that efficiently detects GLOFs from satellite images. In essence, this algorithm classifies land cover in 30 years (~1988-2017) of continuously recorded Landsat images over the Himalayas, and calculates likelihoods for rapidly shrinking water bodies in the stack of land cover images. I visually assessed such detected tell-tale sites for sediment fans in the river channel downstream, a second key diagnostic of GLOFs. Rigorous tests and validation with known cases from roughly 10\% of the Himalayas suggested that this algorithm is robust against frequent image noise, and hence capable to identify previously unknown GLOFs. Extending the search radius to the entire Himalayan mountain range revealed some 22 newly detected GLOFs. I thus more than doubled the existing GLOF count from 16 previously known cases since 1988, and found a dominant cluster of GLOFs in the Central and Eastern Himalayas (Bhutan and Eastern Nepal), compared to the rarer affected ranges in the North. Yet, the total of 38 GLOFs showed no change in the annual frequency, so that the activity of GLOFs per unit glacial lake area has decreased in the past 30 years. I discussed possible drivers for this finding, but left a further attribution to distinct GLOF-triggering mechanisms open to future research. This updated GLOF frequency was the key input for assessing GLOF hazard for the entire Himalayan mountain belt and several subregions. I used standard definitions in flood hydrology, describing hazard as the annual exceedance probability of a given flood peak discharge [m3 s-1] or larger at the breach location. I coupled the empirical frequency of GLOFs per region to simulations of physically plausible peak discharges from all existing ~5,000 lakes in the Himalayas. Using an extreme-value model, I could hence calculate flood return periods. I found that the contemporary 100-year GLOF discharge (the flood level that is reached or exceeded on average once in 100 years) is 20,600+2,200/-2,300 m3 s-1 for the entire Himalayas. Given the spatial and temporal distribution of historic GLOFs, contemporary GLOF hazard is highest in the Eastern Himalayas, and lower for regions with rarer GLOF abundance. I also calculated GLOF hazard for some 9,500 overdeepenings, which could expose and fill with water, if all Himalayan glaciers have melted eventually. Assuming that the current GLOF rate remains unchanged, the 100-year GLOF discharge could double (41,700+5,500/-4,700 m3 s-1), while the regional GLOF hazard may increase largest in the Karakoram. To conclude, these three stages-from GLOF detection, to analysing their frequency and estimating regional GLOF hazard-provide a framework for modern GLOF hazard assessment. Given the rapidly growing population, infrastructure, and hydropower projects in the Himalayas, this thesis assists in quantifying the purely climate-driven contribution to hazard and risk from GLOFs.},
  language  = {en}
}