TY - THES A1 - Stettner, Samuel T1 - Exploring the seasonality of rapid Arctic changes from space T1 - Erkundung der Saisonalität schneller arktischer Veränderungen aus dem Weltraum BT - monitoring of permafrost disturbance, snow cover and vegetation in tundra environments with TerraSAR-X BT - Überwachung von Permafroststörungen, Schneebedeckung und Vegetation in Tundra-Umgebungen mit TerraSAR-X N2 - Arctic warming has implications for the functioning of terrestrial Arctic ecosystems, global climate and socioeconomic systems of northern communities. A research gap exists in high spatial resolution monitoring and understanding of the seasonality of permafrost degradation, spring snowmelt and vegetation phenology. This thesis explores the diversity and utility of dense TerraSAR-X (TSX) X-Band time series for monitoring ice-rich riverbank erosion, snowmelt, and phenology of Arctic vegetation at long-term study sites in the central Lena Delta, Russia and on Qikiqtaruk (Herschel Island), Canada. In the thesis the following three research questions are addressed: • Is TSX time series capable of monitoring the dynamics of rapid permafrost degradation in ice-rich permafrost on an intra-seasonal scale and can these datasets in combination with climate data identify the climatic drivers of permafrost degradation? • Can multi-pass and multi-polarized TSX time series adequately monitor seasonal snow cover and snowmelt in small Arctic catchments and how does it perform compared to optical satellite data and field-based measurements? • Do TSX time series reflect the phenology of Arctic vegetation and how does the recorded signal compare to in-situ greenness data from RGB time-lapse camera data and vegetation height from field surveys? To answer the research questions three years of TSX backscatter data from 2013 to 2015 for the Lena Delta study site and from 2015 to 2017 for the Qikiqtaruk study site were used in quantitative and qualitative analysis complimentary with optical satellite data and in-situ time-lapse imagery. The dynamics of intra-seasonal ice-rich riverbank erosion in the central Lena Delta, Russia were quantified using TSX backscatter data at 2.4 m spatial resolution in HH polarization and validated with 0.5 m spatial resolution optical satellite data and field-based time-lapse camera data. Cliff top lines were automatically extracted from TSX intensity images using threshold-based segmentation and vectorization and combined in a geoinformation system with manually digitized cliff top lines from the optical satellite data and rates of erosion extracted from time-lapse cameras. The results suggest that the cliff top eroded at a constant rate throughout the entire erosional season. Linear mixed models confirmed that erosion was coupled with air temperature and precipitation at an annual scale, seasonal fluctuations did not influence 22-day erosion rates. The results highlight the potential of HH polarized X-Band backscatter data for high temporal resolution monitoring of rapid permafrost degradation. The distinct signature of wet snow in backscatter intensity images of TSX data was exploited to generate wet snow cover extent (SCE) maps on Qikiqtaruk at high temporal resolution. TSX SCE showed high similarity to Landsat 8-derived SCE when using cross-polarized VH data. Fractional snow cover (FSC) time series were extracted from TSX and optical SCE and compared to FSC estimations from in-situ time-lapse imagery. The TSX products showed strong agreement with the in-situ data and significantly improved the temporal resolution compared to the Landsat 8 time series. The final combined FSC time series revealed two topography-dependent snowmelt patterns that corresponded to in-situ measurements. Additionally TSX was able to detect snow patches longer in the season than Landsat 8, underlining the advantage of TSX for detection of old snow. The TSX-derived snow information provided valuable insights into snowmelt dynamics on Qikiqtaruk previously not available. The sensitivity of TSX to vegetation structure associated with phenological changes was explored on Qikiqtaruk. Backscatter and coherence time series were compared to greenness data extracted from in-situ digital time-lapse cameras and detailed vegetation parameters on 30 areas of interest. Supporting previous results, vegetation height corresponded to backscatter intensity in co-polarized HH/VV at an incidence angle of 31°. The dry, tall shrub dominated ecological class showed increasing backscatter with increasing greenness when using the cross polarized VH/HH channel at 32° incidence angle. This is likely driven by volume scattering of emerging and expanding leaves. Ecological classes with more prostrate vegetation and higher bare ground contributions showed decreasing backscatter trends over the growing season in the co-polarized VV/HH channels likely a result of surface drying instead of a vegetation structure signal. The results from shrub dominated areas are promising and provide a complementary data source for high temporal monitoring of vegetation phenology. Overall this thesis demonstrates that dense time series of TSX with optical remote sensing and in-situ time-lapse data are complementary and can be used to monitor rapid and seasonal processes in Arctic landscapes at high spatial and temporal resolution. N2 - Die Erwärmung der Arktis hat Auswirkungen auf die Stabilität und Funktion terrestrischer arktischer Ökosysteme, auf das globale Klima, sowie auf sozioökonomische Systeme nördlicher Gemeinden. Es besteht eine Forschungslücke bei der Überwachung der Saisonalität von Permafrostdegradation, Schneebedeckung und Vegetationsphänologie. Diese Dissertation untersucht den Nutzen von TerraSAR-X (TSX) X-Band Daten für die Überwachung eisreicher Ufererosion, Schneeschmelze, sowie Phänologie arktischer Vegetation im zentralen Lena Delta in Russland und auf Qikiqtaruk (Herschel Island), Kanada. Die Dynamik intrasaisonaler eisreicher Ufererosion im zentralen Lena-Delta in Russland wurde mit TSX Rückstreuintensitätsbildern quantifiziert und mit optischen Satelliten-Daten und Feldmessungen validiert. Kliff Kanten wurden automatisch aus TSX-Intensitätsbildern extrahiert und in einem Geoinformationssystem mit manuell digitalisierten Kliff Kanten aus optischen Satellitendaten, sowie mit Erosionsraten aus Zeitrafferkameras zusammengeführt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich die Kliff Kante während der gesamten Auftauzeit mit konstanter Geschwindigkeit zurückzog. Die Verwendung von linearen Mischmodellen bestätigte, dass die Erosion im jährlichen Maßstab mit der Lufttemperatur und dem Niederschlag gekoppelt war, saisonale Schwankungen beeinflussten die Erosionsrate nicht. Die Ergebnisse stützen die Verwendung von TSX zur Überwachung schneller Permafrostdegradation mit hoher zeitlicher Auflösung. Die eindeutige Signatur von nassem Schnee in TSX Rückstreuintensitätsbildern wurde genutzt, um Schneeverteilungskarten (SCE) auf Qikiqtaruk in hoher zeitlicher Auflösung zu erzeugen. Aus TSX abgeleitete SCE zeigten eine große Ähnlichkeit zu SCE aus Landsat 8 Daten. Zeitreihen von prozentualer Schneebedeckung (FSC) wurden aus TSX und optischen SCE extrahiert und mit FSC-Schätzungen aus in-situ Zeitrafferkamera Daten verglichen. Auch hier zeigte TSX eine starke Übereinstimmung mit den in-situ-Daten und verbesserte die zeitliche Auflösung im Vergleich zur Landsat 8 Zeitreihe erheblich. Aus einer finalen kombinierten FSC-Zeitreihe konnten zwei Muster von Schneeschmelzen in ausgewählten Einzugsgebieten abgeleitet werden, die sich mit den in-situ Messungen deckten. Zusätzlich konnte TSX später in der Saison Schnee länger erkennen als Landsat 8, was den Vorteil von TSX zur Erkennung von Altschnee unterstreicht. Die TSX-abgeleiteten Schnee-Informationen lieferten wertvolle Einblicke in die Schneeschmelz-Dynamik auf Qikiqtaruk, welche zuvor nicht verfügbar waren. Die Empfindlichkeit von TSX für Vegetationsstruktur, die mit phänologischen Veränderungen einhergeht, wurde auf Qikiqtaruk untersucht. Rückstreu- und Kohärenzzeitreihen wurden aus 30 Testgebieten extrahiert. Die Rückstreu- und Kohärenzsignale wurden mit Vitalitäts-Daten verglichen, die aus in-situ-Zeitrafferkamera Zeitreihen extrahiert wurden. Die Ergebnisse zeigten einen Zusammenhang zwischen Vegetationshöhe und der Rückstreuintensität in HH / VV polarisierten Daten bei einem Einfallswinkel von 31 °. Ferner zeigte die ökologische Klasse mit einer Kombination von hohen Sträuchern und trockenen Oberflächenbedingungen eine zunehmende Rückstreuung mit zunehmende Pflanzenvitalität, wenn der kreuzpolarisierte VH / HH-Kanal bei 32 ° Einfallswinkel verwendet wurde. Die Ergebnisse aus strauchdominierten Klassen sind vielversprechend und liefern eine ergänzende Datenquelle für zeitlich hochaufgelöste Beobachtung der Vegetationsphänologie. Insgesamt zeigt diese Arbeit, dass TSX X-Band-Daten schnelle und saisonale Prozesse in arktischen Landschaften mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung überwachen können. KW - SAR KW - remote sensing KW - arctic KW - SAR KW - Fernerkundung KW - Arktis Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-425783 ER - TY - THES A1 - Jagdhuber, Thomas T1 - Soil parameter retrieval under vegetation cover using SAR polarimetry T1 - Bestimmung von Bodenparametern unter Vegetation mit Hilfe von SAR Polarimetrie N2 - Soil conditions under vegetation cover and their spatial and temporal variations from point to catchment scale are crucial for understanding hydrological processes within the vadose zone, for managing irrigation and consequently maximizing yield by precision farming. Soil moisture and soil roughness are the key parameters that characterize the soil status. In order to monitor their spatial and temporal variability on large scales, remote sensing techniques are required. Therefore the determination of soil parameters under vegetation cover was approached in this thesis by means of (multi-angular) polarimetric SAR acquisitions at a longer wavelength (L-band, lambda=23cm). In this thesis, the penetration capabilities of L-band are combined with newly developed (multi-angular) polarimetric decomposition techniques to separate the different scattering contributions, which are occurring in vegetation and on ground. Subsequently the ground components are inverted to estimate the soil characteristics. The novel (multi-angular) polarimetric decomposition techniques for soil parameter retrieval are physically-based, computationally inexpensive and can be solved analytically without any a priori knowledge. Therefore they can be applied without test site calibration directly to agricultural areas. The developed algorithms are validated with fully polarimetric SAR data acquired by the airborne E-SAR sensor of the German Aerospace Center (DLR) for three different study areas in Germany. The achieved results reveal inversion rates up to 99% for the soil moisture and soil roughness retrieval in agricultural areas. However, in forested areas the inversion rate drops significantly for most of the algorithms, because the inversion in forests is invalid for the applied scattering models at L-band. The validation against simultaneously acquired field measurements indicates an estimation accuracy (root mean square error) of 5-10vol.% for the soil moisture (range of in situ values: 1-46vol.%) and of 0.37-0.45cm for the soil roughness (range of in situ values: 0.5-4.0cm) within the catchment. Hence, a continuous monitoring of soil parameters with the obtained precision, excluding frozen and snow covered conditions, is possible. Especially future, fully polarimetric, space-borne, long wavelength SAR missions can profit distinctively from the developed polarimetric decomposition techniques for separation of ground and volume contributions as well as for soil parameter retrieval on large spatial scales. N2 - Zur Verbesserung der hydrologischen Abflussmodellierung, der Flutvorhersage, der gezielten Bewässerung von landwirtschaftlichen Nutzflächen und zum Schutz vor Ernteausfällen ist die Bestimmung der Bodenfeuchte und der Bodenrauhigkeit von grosser Bedeutung. Aufgrund der hohen zeitlichen sowie räumlichen Dynamik dieser Bodenparameter ist eine flächenhafte Erfassung mit hoher Auflösung und in kurzen zeitlichen Abständen notwendig. In situ Messtechniken stellen eine sehr zeit- und personalaufwändige Alternative dar, deshalb werden innovative Fernerkundungsverfahren mit aktivem Radar erprobt. Diese Aufnahmetechniken sind von Wetter- und Beleuchtungsverhältnissen unabhängig und besitzen zudem die Möglichkeit, abhängig von der Wellenlänge, in Medien einzudringen. Mit dem in dieser Arbeit verwendeten polarimetrischen Radar mit synthetischer Apertur (PolSAR) werden die Veränderungen der Polarisationen ausgewertet, da diese aufgrund der physikalischen Eigenschaften der reflektierenden Medien objektspezifisch verändert und gestreut werden. Es kann dadurch ein Bezug zwischen der empfangenen Radarwelle und den dielektrischen Eigenschaften (Feuchtegehalt) sowie der Oberflächengeometrie (Rauhigkeit) des Bodens hergestellt werden. Da vor allem in den gemässigten Klimazonen die landwirtschaftlichen Nutzflächen die meiste Zeit des Jahres mit Vegetation bestanden sind, wurden in dieser Dissertation Verfahren entwickelt, um die Bodenfeuchte und die Bodenrauhigkeit unter der Vegetation erfassen zu können. Um die einzelnen Rückstreubeiträge der Vegetation und des Bodens voneinander zu trennen, wurde die Eindringfähigkeit von längeren Wellenlängen (L-band, lambda=23cm) mit neu entwickelten (multi-angularen) polarimetrischen Dekompositionstechniken kombiniert, um die Komponente des Bodens zu extrahieren und auszuwerten. Für die Auswertung wurden polarimetrische Streumodelle benutzt, um die Bodenkomponente zu modellieren und dann mit der extrahierten Bodenkomponente der aufgenommenen Daten zu vergleichen. Die beste Übereinstimmung von Modell und Daten wurde als die gegebene Bodencharakteristik gewertet und dementsprechend invertiert. Die neu entwickelten, polarimetrischen Dekompositionstechniken für langwelliges polarimetrisches SAR basieren auf physikalischen Prinzipien, benötigen wenig Rechenzeit, erfordern keine Kalibrierung und sind ohne Verwendung von a priori Wissen analytisch lösbar. Um die entwickelten Algorithmen zu testen, wurden in drei verschiedenen Untersuchungsgebieten in Deutschland mit dem flugzeuggetragenen E-SAR Sensor des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) polarimetrische SAR Daten aufgenommen. Die Auswertungen der PolSAR Daten haben bestätigt, dass die besten Invertierungsergebnisse mit langen Wellenlängen erzielt werden können (L-Band). Des Weiteren konnten bei der Bestimmung der Bodenfeuchte und der Bodenrauhigkeit hohe Inversionsraten erreicht werden (bis zu 99% der Untersuchungsfläche). Es hat sich gezeigt, dass die polarimetrischen Streumodelle bei der gegebenen Wellenlänge nicht für bewaldete Gebiete geeignet sind, was die Anwendbarkeit des Verfahrens auf landwirtschaftliche Nutzflächen einschränkt. Die Validierung mit Bodenmessungen in den Untersuchungsgebieten, die zeitgleich zu den PolSAR Aufnahmen durchgeführt wurden, hat ergeben, dass eine kontinuierliche Beobachtung des Bodenzustandes (ausgenommen in Zeiten mit gefrorenem oder Schnee bedecktem Boden) mit einer Genauigkeit (Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers) von 5-10vol.% für die Bodenfeuchte (in situ Messbereich: 1-46vol.%) und von 0.37-0.45cm für die Bodenrauhigkeit (in situ Messbereich: 0.5-4.0cm) möglich ist. Besonders künftige Fernerkundungsmissionen mit langwelligem, voll polarimetrischem SAR können von den entwickelten Dekompositionstechniken profitieren, um die Vegetationskomponente von der Bodenkomponente zu trennen und die Charakteristik des Oberbodens flächenhaft zu bestimmen. KW - SAR KW - Polarimetrie KW - Bodenfeuchte KW - polarimetrische Dekompositionen KW - Fernerkundung KW - SAR KW - Polarimetry KW - soil moisture KW - polarimetric decompositions KW - remote sensing Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-60519 ER -