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 - Smith, Taylor T1 - Decadal changes in the snow regime of High Mountain Asia, 1987-2016 T1 - Veränderungen in der Schnee-Regen-Bilanz auf dekadischen Zeitskalen im zentralasiatischen Hochgebirge (1987-2016) N2 - More than a billion people rely on water from rivers sourced in High Mountain Asia (HMA), a significant portion of which is derived from snow and glacier melt. Rural communities are heavily dependent on the consistency of runoff, and are highly vulnerable to shifts in their local environment brought on by climate change. Despite this dependence, the impacts of climate change in HMA remain poorly constrained due to poor process understanding, complex terrain, and insufficiently dense in-situ measurements. HMA's glaciers contain more frozen water than any region outside of the poles. Their extensive retreat is a highly visible and much studied marker of regional and global climate change. However, in many catchments, snow and snowmelt represent a much larger fraction of the yearly water budget than glacial meltwaters. Despite their importance, climate-related changes in HMA's snow resources have not been well studied. Changes in the volume and distribution of snowpack have complex and extensive impacts on both local and global climates. Eurasian snow cover has been shown to impact the strength and direction of the Indian Summer Monsoon -- which is responsible for much of the precipitation over the Indian Subcontinent -- by modulating earth-surface heating. Shifts in the timing of snowmelt have been shown to limit the productivity of major rangelands, reduce streamflow, modify sediment transport, and impact the spread of vector-borne diseases. However, a large-scale regional study of climate impacts on snow resources had yet to be undertaken. Passive Microwave (PM) remote sensing is a well-established empirical method of studying snow resources over large areas. Since 1987, there have been consistent daily global PM measurements which can be used to derive an estimate of snow depth, and hence snow-water equivalent (SWE) -- the amount of water stored in snowpack. The SWE estimation algorithms were originally developed for flat and even terrain -- such as the Russian and Canadian Arctic -- and have rarely been used in complex terrain such as HMA. This dissertation first examines factors present in HMA that could impact the reliability of SWE estimates. Forest cover, absolute snow depth, long-term average wind speeds, and hillslope angle were found to be the strongest controls on SWE measurement reliability. While forest density and snow depth are factors accounted for in modern SWE retrieval algorithms, wind speed and hillslope angle are not. Despite uncertainty in absolute SWE measurements and differences in the magnitude of SWE retrievals between sensors, single-instrument SWE time series were found to be internally consistent and suitable for trend analysis. Building on this finding, this dissertation tracks changes in SWE across HMA using a statistical decomposition technique. An aggregate decrease in SWE was found (10.6 mm/yr), despite large spatial and seasonal heterogeneities. Winter SWE increased in almost half of HMA, despite general negative trends throughout the rest of the year. The elevation distribution of these negative trends indicates that while changes in SWE have likely impacted glaciers in the region, climate change impacts on these two pieces of the cryosphere are somewhat distinct. Following the discussion of relative changes in SWE, this dissertation explores changes in the timing of the snowmelt season in HMA using a newly developed algorithm. The algorithm is shown to accurately track the onset and end of the snowmelt season (70% within 5 days of a control dataset, 89% within 10). Using a 29-year time series, changes in the onset, end, and duration of snowmelt are examined. While nearly the entirety of HMA has experienced an earlier end to the snowmelt season, large regions of HMA have seen a later start to the snowmelt season. Snowmelt periods have also decreased in almost all of HMA, indicating that the snowmelt season is generally shortening and ending earlier across HMA. By examining shifts in both the spatio-temporal distribution of SWE and the timing of the snowmelt season across HMA, we provide a detailed accounting of changes in HMA's snow resources. The overall trend in HMA is towards less SWE storage and a shorter snowmelt season. However, long-term and regional trends conceal distinct seasonal, temporal, and spatial heterogeneity, indicating that changes in snow resources are strongly controlled by local climate and topography, and that inter-annual variability plays a significant role in HMA's snow regime. N2 - Mehr als eine Milliarde Menschen ist von Wasser aus Flüssen, welche im Hochgebirge Asiens (HA) entspringen, abhängig. Diese werden, im Wesentlichen durch Schmelzwasser von Schnee und Gletschern gespeist. Gemeinden auf dem Land sind im hohem Maße auf die Beständigkeit des Wasserabflusses angewiesen, und folglich stark anfällig für durch Klimawandel hervorgerufene Veränderungen der Umwelt auf regionaler Ebene. Der extensive Gletscherrückzug ist ein deutlich sichtbarer und weitgehend erforschter Marker für den Klimawandel auf regionaler und globaler Ebene. In vielen Einzugsgebieten machen jedoch Schnee und Schneeschmelzen einen sehr viel größeren Anteil des jährlichen Wasserbudgets aus also Gletscherschmelzwasser. Dennoch sind die klimaabhängigen Veränderungen auf Schneeressourcen im HA nicht ausreichend untersucht. Passive Mikrowellenradiometer (PM) basierte Fernerkundung ist eine etablierte empirische Methode zur Untersuchung von Schneeressourcen in weit ausgedehnten Gebieten. Seit 1987 wurden täglich konsistente PM Messungen auf globaler Ebene durchgeführt, die zur Abschätzung der Schneehöhe verwendet werden können, und folglich den Anteil des Wassers in der Schneemasse wiederspiegeln – das Schneewasser Äquivalent (SWE). In dieser Studie die lokalen Veränderungen des SWE über dem gesamten HA untersucht. Trotz großer räumlicher und saisonaler Heterogenität, wurde eine Gesamtverringerung des SWE (10,6 mm/yr) festgestellt. Im Winter jedoch hat das SWE in etwa 50% des HAs trotz der negativen Trends im restlichen Verlauf des Jahres zugenommen. Wie aus der Diskussion über die relativen Veränderungen im SWE hervorgeht, wird in dieser Studie mithilfe eines neuentwickelten Algorithmus die Untersuchung der Veränderungen des Zeitlichen einsetzen der Schneeschmelzperiode im HA. Während im nahezu gesamten Gebiet des HA das Ende Schneeschmelzsaison verfrüht einsetzt, so ist in der Hälfte des Gebietes der Begin dieser nach hinten verschoben. Die Schneeschmelzperioden haben im so gut wie gesamten Gebiet des HA abgenommen, was darauf hindeutet dass sich diese über dem gesamten HA generell verkürzt haben und frühzeitig beendet werden. Durch die Untersuchung der räumlich-zeitlichen Verteilung der Schneevolumens und des Schneeschmelzperioden im gesamten HA konnten wir eine lückenlose Bilanz der Veränderungen der Schneeressourcen im HA erstellen. Der allgemeine Trend zeigt eine geringere Speicherung des SWE und kürzere Schneeschmelzperioden im gesamten HA. Langfristige und regionale Trends überdecken jedoch verschiedene saisonale, temporäre und räumliche Heterogenität, was wiederum zeigt dass Veränderungen der Schneebedeckung stark von lokalem Klima und der Topographie abhängen, und dass jährliche Schwankungen zu einem erheblichen Anteil zum Schneeregime des HA beitragen. KW - climate change KW - snow KW - remote sensing KW - Schnee KW - Klimawandel KW - Fernerkundung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-407120 ER - TY - THES A1 - Richter, Rico T1 - Concepts and techniques for processing and rendering of massive 3D point clouds T1 - Konzepte und Techniken für die Verarbeitung und das Rendering von Massiven 3D-Punktwolken N2 - Remote sensing technology, such as airborne, mobile, or terrestrial laser scanning, and photogrammetric techniques, are fundamental approaches for efficient, automatic creation of digital representations of spatial environments. For example, they allow us to generate 3D point clouds of landscapes, cities, infrastructure networks, and sites. As essential and universal category of geodata, 3D point clouds are used and processed by a growing number of applications, services, and systems such as in the domains of urban planning, landscape architecture, environmental monitoring, disaster management, virtual geographic environments as well as for spatial analysis and simulation. While the acquisition processes for 3D point clouds become more and more reliable and widely-used, applications and systems are faced with more and more 3D point cloud data. In addition, 3D point clouds, by their very nature, are raw data, i.e., they do not contain any structural or semantics information. Many processing strategies common to GIS such as deriving polygon-based 3D models generally do not scale for billions of points. GIS typically reduce data density and precision of 3D point clouds to cope with the sheer amount of data, but that results in a significant loss of valuable information at the same time. This thesis proposes concepts and techniques designed to efficiently store and process massive 3D point clouds. To this end, object-class segmentation approaches are presented to attribute semantics to 3D point clouds, used, for example, to identify building, vegetation, and ground structures and, thus, to enable processing, analyzing, and visualizing 3D point clouds in a more effective and efficient way. Similarly, change detection and updating strategies for 3D point clouds are introduced that allow for reducing storage requirements and incrementally updating 3D point cloud databases. In addition, this thesis presents out-of-core, real-time rendering techniques used to interactively explore 3D point clouds and related analysis results. All techniques have been implemented based on specialized spatial data structures, out-of-core algorithms, and GPU-based processing schemas to cope with massive 3D point clouds having billions of points. All proposed techniques have been evaluated and demonstrated their applicability to the field of geospatial applications and systems, in particular for tasks such as classification, processing, and visualization. Case studies for 3D point clouds of entire cities with up to 80 billion points show that the presented approaches open up new ways to manage and apply large-scale, dense, and time-variant 3D point clouds as required by a rapidly growing number of applications and systems. N2 - Fernerkundungstechnologien wie luftgestütztes, mobiles oder terrestrisches Laserscanning und photogrammetrische Techniken sind grundlegende Ansätze für die effiziente, automatische Erstellung von digitalen Repräsentationen räumlicher Umgebungen. Sie ermöglichen uns zum Beispiel die Erzeugung von 3D-Punktwolken für Landschaften, Städte, Infrastrukturnetze und Standorte. 3D-Punktwolken werden als wesentliche und universelle Kategorie von Geodaten von einer wachsenden Anzahl an Anwendungen, Diensten und Systemen genutzt und verarbeitet, zum Beispiel in den Bereichen Stadtplanung, Landschaftsarchitektur, Umweltüberwachung, Katastrophenmanagement, virtuelle geographische Umgebungen sowie zur räumlichen Analyse und Simulation. Da die Erfassungsprozesse für 3D-Punktwolken immer zuverlässiger und verbreiteter werden, sehen sich Anwendungen und Systeme mit immer größeren 3D-Punktwolken-Daten konfrontiert. Darüber hinaus enthalten 3D-Punktwolken als Rohdaten von ihrer Art her keine strukturellen oder semantischen Informationen. Viele GIS-übliche Verarbeitungsstrategien, wie die Ableitung polygonaler 3D-Modelle, skalieren in der Regel nicht für Milliarden von Punkten. GIS reduzieren typischerweise die Datendichte und Genauigkeit von 3D-Punktwolken, um mit der immensen Datenmenge umgehen zu können, was aber zugleich zu einem signifikanten Verlust wertvoller Informationen führt. Diese Arbeit präsentiert Konzepte und Techniken, die entwickelt wurden, um massive 3D-Punktwolken effizient zu speichern und zu verarbeiten. Hierzu werden Ansätze für die Objektklassen-Segmentierung vorgestellt, um 3D-Punktwolken mit Semantik anzureichern; so lassen sich beispielsweise Gebäude-, Vegetations- und Bodenstrukturen identifizieren, wodurch die Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von 3D-Punktwolken effektiver und effizienter durchführbar werden. Ebenso werden Änderungserkennungs- und Aktualisierungsstrategien für 3D-Punktwolken vorgestellt, mit denen Speicheranforderungen reduziert und Datenbanken für 3D-Punktwolken inkrementell aktualisiert werden können. Des Weiteren beschreibt diese Arbeit Out-of-Core Echtzeit-Rendering-Techniken zur interaktiven Exploration von 3D-Punktwolken und zugehöriger Analyseergebnisse. Alle Techniken wurden mit Hilfe spezialisierter räumlicher Datenstrukturen, Out-of-Core-Algorithmen und GPU-basierter Verarbeitungs-schemata implementiert, um massiven 3D-Punktwolken mit Milliarden von Punkten gerecht werden zu können. Alle vorgestellten Techniken wurden evaluiert und die Anwendbarkeit für Anwendungen und Systeme, die mit raumbezogenen Daten arbeiten, wurde insbesondere für Aufgaben wie Klassifizierung, Verarbeitung und Visualisierung demonstriert. Fallstudien für 3D-Punktwolken von ganzen Städten mit bis zu 80 Milliarden Punkten zeigen, dass die vorgestellten Ansätze neue Wege zur Verwaltung und Verwendung von großflächigen, dichten und zeitvarianten 3D-Punktwolken eröffnen, die von einer wachsenden Anzahl an Anwendungen und Systemen benötigt werden. KW - 3D point clouds KW - 3D-Punktwolken KW - real-time rendering KW - Echtzeit-Rendering KW - 3D visualization KW - 3D-Visualisierung KW - classification KW - Klassifizierung KW - change detection KW - Veränderungsanalyse KW - LiDAR KW - LiDAR KW - remote sensing KW - Fernerkundung KW - mobile mapping KW - Mobile-Mapping KW - Big Data KW - Big Data KW - GPU KW - GPU KW - laserscanning KW - Laserscanning Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-423304 ER - TY - THES A1 - Purinton, Benjamin T1 - Remote sensing applications to earth surface processes in the Eastern Central Andes T1 - Fernerkundungsanwendungen für Erdoberflächenprozesse in den östlichen Zentralanden N2 - Geomorphology seeks to characterize the forms, rates, and magnitudes of sediment and water transport that sculpt landscapes. This is generally referred to as earth surface processes, which incorporates the influence of biologic (e.g., vegetation), climatic (e.g., rainfall), and tectonic (e.g., mountain uplift) factors in dictating the transport of water and eroded material. In mountains, high relief and steep slopes combine with strong gradients in rainfall and vegetation to create dynamic expressions of earth surface processes. This same rugged topography presents challenges in data collection and process measurement, where traditional techniques involving detailed observations or physical sampling are difficult to apply at the scale of entire catchments. Herein lies the utility of remote sensing. Remote sensing is defined as any measurement that does not disturb the natural environment, typically via acquisition of images in the visible- to radio-wavelength range of the electromagnetic spectrum. Remote sensing is an especially attractive option for measuring earth surface processes, because large areal measurements can be acquired at much lower cost and effort than traditional methods. These measurements cover not only topographic form, but also climatic and environmental metrics, which are all intertwined in the study of earth surface processes. This dissertation uses remote sensing data ranging from handheld camera-based photo surveying to spaceborne satellite observations to measure the expressions, rates, and magnitudes of earth surface processes in high-mountain catchments of the Eastern Central Andes in Northwest Argentina. This work probes the limits and caveats of remote sensing data and techniques applied to geomorphic research questions, and presents important progress at this disciplinary intersection. N2 - Die Geomorphologie versucht die Art, Geschwindigkeit und Ausmaße des Sediment- und Wassertransports zu charakterisieren welche zur Formung der Landschaften beitragen. Diese werden im Allgemeinen als Erdoberflächenprozesse bezeichnet, welche den Einfluss biologischer (z.B. Vegetation), klimatischer (z.B. Niederschlag) und tektonischer (z.B. Gebirgshebung) Faktoren auf den Transport von Wasser und das erodierte Material beschreiben. Im Hochgebirge entsteht eine dynamische Wechselwirkung zwischen hohen Reliefs und steilen Hängen und infolge dessen starke Regen- und Vegetationsgradienten. Die gleiche raue Topographie stellt wiederum eine Herausforderung bei der Datenerfassung und Prozessmessung dar, da hier herkömmliche Techniken zur detaillierten Beobachtung oder physikalischen Probenahmen im Maßstab ganzer Einzugsgebiete an ihre Grenzen stoßen. Hier zeigt sich der Nutzen der Fernerkundung. Fernerkundung ist definiert als Messung, welche die natürliche Umgebung nicht stört, typischerweise durch Aufnahme von Bildern im sichtbaren bis Radio-Wellenlängenbereich des elektromagnetischen Spektrums. Fernerkundung ist eine besonders vorteilhafte Option für die Messung von Erdoberflächenprozessen, da großflächige Messungen mit wesentlich geringerem Aufwand als bei herkömmlichen Methoden durchgeführt werden können. Diese Messungen ermöglichen nicht nur das Erfassen der topografischen Form, sondern auch das der Klima- und Umwelteinflüsse, die wiederum bei der Untersuchung von Erdoberflächenprozessen miteinander verknüpft sind. In dieser Dissertation werden Fernerkundungsdaten verwendet, die von kamerabasierten Handaufnahmen bis zu weltraumgestützten Satellitenbeobachtungen reichen, um die Auswirkungen, Geschwindigkeiten und das Ausmaß von Erdoberflächenprozessen in hochgebirgigen Einzugsgebieten der östlichen Zentralanden im Nordwesten Argentiniens zu messen. Diese Arbeit untersucht die Möglichkeiten und Grenzen von Fernerkundungsdaten und -techniken, die auf geomorphologische Forschungsfragen angewendet werden und präsentiert wichtige Fortschritte an diesem disziplinären Schnittpunkt. KW - Fernerkundung KW - remote sensing KW - Geomorphologie KW - geomorphology KW - Anden KW - Andes Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-445926 ER - TY - THES A1 - Nikolaeva, Elena T1 - Landslide kinematics and interactions studied in central Georgia by using synthetic aperture radar interferometry, optical imagery and inverse modeling T1 - Studien zur Kinematic und Interaction von Hangrutschen in Zentral Georgien mit Radarinterferometrie, optischen daten und inverser Modellierung N2 - Landslides are one of the biggest natural hazards in Georgia, a mountainous country in the Caucasus. So far, no systematic monitoring and analysis of the dynamics of landslides in Georgia has been made. Especially as landslides are triggered by extrinsic processes, the analysis of landslides together with precipitation and earthquakes is challenging. In this thesis I describe the advantages and limits of remote sensing to detect and better understand the nature of landslide in Georgia. The thesis is written in a cumulative form, composing a general introduction, three manuscripts and a summary and outlook chapter. In the present work, I measure the surface displacement due to active landslides with different interferometric synthetic aperture radar (InSAR) methods. The slow landslides (several cm per year) are well detectable with two-pass interferometry. In same time, the extremely slow landslides (several mm per year) could be detected only with time series InSAR techniques. I exemplify the success of InSAR techniques by showing hitherto unknown landslides, located in the central part of Georgia. Both, the landslide extent and displacement rate is quantified. Further, to determine a possible depth and position of potential sliding planes, inverse models were developed. Inverse modeling searches for parameters of source which can create observed displacement distribution. I also empirically estimate the volume of the investigated landslide using displacement distributions as derived from InSAR combined with morphology from an aerial photography. I adapted a volume formula for our case, and also combined available seismicity and precipitation data to analyze potential triggering factors. A governing question was: What causes landslide acceleration as observed in the InSAR data? The investigated area (central Georgia) is seismically highly active. As an additional product of the InSAR data analysis, a deformation area associated with the 7th September Mw=6.0 earthquake was found. Evidences of surface ruptures directly associated with the earthquake could not be found in the field, however, during and after the earthquake new landslides were observed. The thesis highlights that deformation from InSAR may help to map area prone landslides triggering by earthquake, potentially providing a technique that is of relevance for country wide landslide monitoring, especially as new satellite sensors will emerge in the coming years. N2 - Erdrutsche zählen zu den größten Naturgefahren in Georgien, ein gebirgiges Land im Kaukasus. Eine systematische Überwachung und Analyse der Dynamik von Erdrutschen in Georgien ist bisher nicht vorhanden. Da Erdrutsche durch extrinsische Prozesse ausgelöst werden, wird ihre Analyse zusammen mit Niederschlag und Erdbeben zu einer besonderen Herausforderung. In dieser Dissertation beschreibe ich die Potenziale und Limitierungen der Fernerkundung für die Detektion und das Verständnis von Erdrutschen in Georgien. Die Arbeit ist in einer kumulativen Form geschrieben, und besteht aus einer allgemeinen Einführung, drei Manuskripten sowie einer Zusammenfassung und einem Ausblick. In der vorliegenden Arbeit, Gestimme ich die Oberflächenverschiebung von aktiven Erdrutschen mit Methoden der Radarinterferometrie (InSAR). Die langsamen Erdrutsche (cm pro Jahr) konnten im einfachen Vergleich zeitlich unterschiedlicher Radaraufnahmen (two-pass InSAR), gut nachgewiesen werden. Die extrem langsamen Erdrutsche (mm pro Jahr) konnten hingegen nur mit InSAR Zeitreihentechniken nachgewiesen werden. Der Erfolg der angewandten InSAR Techniken wird durch die erfolgreiche Identifikation von bisher unbekannten Erdrutschen in Zentral Georgien veranschaulicht. Sowohl das Ausmaß als auch die Verschiebungsrate der Erdrutsche wurden quantifiziert. Ferner, um die mögliche Tiefe und Lage von potentiellen Gleitflächen zu bestimmen, wurden inverse Modelle entwickelt. Inverse Modellierung sucht nach Parametern der Quelle, welche die beobachtete Verschiebungsverteilung reproduzieren können. Ferner habe ich anhand der ermittelten Verschiebungsverteilung aus InSAR in Verbindung mit der Morphologie aus Luftaufnahmen das Volumen der untersuchten Erdrutsche empirisch abgeleitet. Ich habe eine Volumenformel für unseren Fall angepasst, und die verfügbaren Datensätze bezüglich Seismizität und Niederschlag kombiniert, um potenzielle auslösende Faktoren zu analysieren. Eine leitende Frage hierbei war: Was sind die Ursachen für die Beschleunigung von Erdrutschen, wie sie in den InSAR Daten beobachtet werden konnte? Das Untersuchungsgebiet in Zentral Georgien ist seismisch sehr aktiv. Als zusätzlichen Produkt der InSAR Datenanalyse wurde ein Deformationsgebiet gefunden, welches im Zusammenhang mit dem Mw=6.0 Erdbeben vom 7. September 2009 zusammenhängt. Beweise für Oberflächenbrüche, die direkt mit dem Erdbeben zusammenhängen, konnten in dem Gebiet nicht gefunden werden, jedoch konnten während und nach dem Erdbeben neue Erdrutsche beobachtet werden. Die Dissertation unterstreicht, dass Verformungsinformationen aus InSAR Analysen helfen können ein Gebiet, welches von Erdbebeninduzierten Erdrutschen gefährdet ist, zu kartieren. Potenziell stellt InSAR eine Technik dar, die von Bedeutung für die landesweite Überwachung von Erdrutschen sein kann, insbesondere im Hinblick auf die neuen Satellitensensoren, die in den kommenden Jahren verfügbar sein werden. KW - Erdrutsch KW - Georgien KW - InSAR Datenanalyse KW - Landslide KW - remote sensing KW - Georgia KW - displacement KW - InSAR Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-70406 ER - TY - THES A1 - Morgenstern, Anne T1 - Thermokarst and thermal erosion : degradation of Siberian ice-rich permafrost T1 - Thermokarst und Thermoerosion : Degradation von sibirischem eisreichem Permafrost N2 - Current climate warming is affecting arctic regions at a faster rate than the rest of the world. This has profound effects on permafrost that underlies most of the arctic land area. Permafrost thawing can lead to the liberation of considerable amounts of greenhouse gases as well as to significant changes in the geomorphology, hydrology, and ecology of the corresponding landscapes, which may in turn act as a positive feedback to the climate system. Vast areas of the east Siberian lowlands, which are underlain by permafrost of the Yedoma-type Ice Complex, are particularly sensitive to climate warming because of the high ice content of these permafrost deposits. Thermokarst and thermal erosion are two major types of permafrost degradation in periglacial landscapes. The associated landforms are prominent indicators of climate-induced environmental variations on the regional scale. Thermokarst lakes and basins (alasses) as well as thermo-erosional valleys are widely distributed in the coastal lowlands adjacent to the Laptev Sea. This thesis investigates the spatial distribution and morphometric properties of these degradational features to reconstruct their evolutionary conditions during the Holocene and to deduce information on the potential impact of future permafrost degradation under the projected climate warming. The methodological approach is a combination of remote sensing, geoinformation, and field investigations, which integrates analyses on local to regional spatial scales. Thermokarst and thermal erosion have affected the study region to a great extent. In the Ice Complex area of the Lena River Delta, thermokarst basins cover a much larger area than do present thermokarst lakes on Yedoma uplands (20.0 and 2.2 %, respectively), which indicates that the conditions for large-area thermokarst development were more suitable in the past. This is supported by the reconstruction of the development of an individual alas in the Lena River Delta, which reveals a prolonged phase of high thermokarst activity since the Pleistocene/Holocene transition that created a large and deep basin. After the drainage of the primary thermokarst lake during the mid-Holocene, permafrost aggradation and degradation have occurred in parallel and in shorter alternating stages within the alas, resulting in a complex thermokarst landscape. Though more dynamic than during the first phase, late Holocene thermokarst activity in the alas was not capable of degrading large portions of Pleistocene Ice Complex deposits and substantially altering the Yedoma relief. Further thermokarst development in existing alasses is restricted to thin layers of Holocene ice-rich alas sediments, because the Ice Complex deposits underneath the large primary thermokarst lakes have thawed completely and the underlying deposits are ice-poor fluvial sands. Thermokarst processes on undisturbed Yedoma uplands have the highest impact on the alteration of Ice Complex deposits, but will be limited to smaller areal extents in the future because of the reduced availability of large undisturbed upland surfaces with poor drainage. On Kurungnakh Island in the central Lena River Delta, the area of Yedoma uplands available for future thermokarst development amounts to only 33.7 %. The increasing proximity of newly developing thermokarst lakes on Yedoma uplands to existing degradational features and other topographic lows decreases the possibility for thermokarst lakes to reach large sizes before drainage occurs. Drainage of thermokarst lakes due to thermal erosion is common in the study region, but thermo-erosional valleys also provide water to thermokarst lakes and alasses. Besides these direct hydrological interactions between thermokarst and thermal erosion on the local scale, an interdependence between both processes exists on the regional scale. A regional analysis of extensive networks of thermo-erosional valleys in three lowland regions of the Laptev Sea with a total study area of 5,800 km² found that these features are more common in areas with higher slopes and relief gradients, whereas thermokarst development is more pronounced in flat lowlands with lower relief gradients. The combined results of this thesis highlight the need for comprehensive analyses of both, thermokarst and thermal erosion, in order to assess past and future impacts and feedbacks of the degradation of ice-rich permafrost on hydrology and climate of a certain region. N2 - Die gegenwärtige Klimaerwärmung wirkt sich auf arktische Regionen stärker aus als auf andere Gebiete der Erde. Das hat weitreichende Konsequenzen für Permafrost, der weite Teile der terrestrischen Arktis unterlagert. Das Tauen von Permafrost kann zur Freisetzung erheblicher Mengen an Treibhausgasen sowie zu gravierenden Änderungen in der Geomorphologie, Hydrologie und Ökologie betroffener Landschaften führen, was wiederum als positive Rückkopplung auf das Klimasystem wirken kann. Ausgedehnte Gebiete der ostsibirischen Tiefländer, die mit Permafrost des Yedoma Eiskomplex unterlagert sind, gelten aufgrund des hohen Eisgehalts dieser Permafrostablagerungen als besonders empfindlich gegenüber Klimaerwärmungen. Thermokarst und Thermoerosion sind zwei Hauptformen der Permafrostdegradation in periglazialen Landschaften. Die zugehörigen Landschaftsformen sind auf der regionalen Skala bedeutende Indikatoren klimainduzierter Umweltvariationen. Thermokarstseen und senken (Alasse) sowie Thermoerosionstäler sind in den Küstentiefländern der Laptewsee weit verbreitet. Die vorliegende Dissertation untersucht die räumliche Verbreitung und die morphometrischen Eigenschaften dieser Degradationsformen mit dem Ziel, ihre Entwicklungsbedingungen während des Holozäns zu rekonstruieren und Hinweise auf potenzielle Auswirkungen zukünftiger Permafrostdegradation im Zuge der erwarteten Klimaerwärmung abzuleiten. Der methodische Ansatz ist eine Kombination aus Fernerkundungs-, Geoinformations- und Geländeuntersuchungen, die Analysen auf lokalen bis regionalen räumlichen Skalen integriert. Thermokarst und Thermoerosion haben die Untersuchungsregion tiefgreifend geprägt. Im Eiskomplexgebiet des Lena-Deltas nehmen Thermokarstsenken eine weitaus größere Fläche ein als Thermokarstseen auf Yedoma-Hochflächen (20,0 bzw. 2,2 %), was darauf hin deutet, dass die Bedingungen für die Entwicklung von großflächigem Thermokarst in der Vergangenheit wesentlich günstiger waren als heute. Die Rekonstruktion der Entwicklung eines einzelnen Alas im Lena-Delta belegt eine andauernde Phase hoher Thermokarstaktivität seit dem Übergang vom Pleistozän zum Holozän, die zur Entstehung einer großen und tiefen Senke führte. Nach der Drainage des primären Thermokarstsees im mittleren Holozän erfolgten Permafrostaggradation und degradation parallel und in kürzeren abwechselnden Etappen innerhalb des Alas und führten zu einer komplexen Thermokarstlandschaft. Trotzdem die spätholozäne Thermokarstentwicklung im Alas dynamischer ablief als die erste Entwicklungsphase, resultierte sie nicht in der Degradation großer Teile pleistozäner Eiskomplexablagerungen und einer wesentlichen Veränderung des Yedoma-Reliefs. Weitere Thermokarstentwicklung in bestehenden Alassen ist begrenzt auf geringmächtige Lagen holozäner eisreicher Alas-Sedimente, da die Eiskomplexablagerungen unter den großen primären Thermokarstseen vollständig getaut waren und die unterlagernden Sedimente aus eisarmen, fluvialen Sanden bestehen. Thermokarstprozesse auf ungestörten Yedoma-Hochflächen wirken am stärksten verändernd auf Eiskomplexablagerungen, werden aber in Zukunft auf geringere Ausmaße begrenzt sein, da die Verfügbarkeit großer ungestörter, schwach drainierter Yedoma-Hochflächen abnimmt. Auf der Insel Kurungnakh im zentralen Lena-Delta beträgt der für zukünftige Thermokarstentwicklung verfügbare Anteil an Yedoma-Hochflächen nur 33,7 %. Die zunehmende Nähe von sich entwickelnden Thermokarstseen auf Yedoma-Hochflächen zu bestehenden Degradationsstrukturen und anderen negativen Reliefformen verringert die Möglichkeit der Thermokarstseen, große Ausmaße zu erreichen bevor sie drainieren. Die Drainage von Thermokarstseen durch Thermoerosion ist in der Untersuchungsregion weit verbreitet, aber Thermoerosionstäler versorgen Thermokarstseen und –senken auch mit Wasser. Neben diesen direkten hydrologischen Wechselwirkungen zwischen Thermokarst und Thermoerosion auf der lokalen Ebene existiert auch eine Interdependenz zwischen beiden Prozessen auf der regionalen Ebene. Eine regionale Analyse weitreichender Netze von Thermoerosionstälern in drei Tieflandgebieten der Laptewsee mit einer Fläche von insgesamt 5800 km² zeigte, dass diese Formen häufiger in Gebieten mit höheren Geländeneigungen und Reliefgradienten auftreten, während Thermokarstentwicklung stärker in flachen Tiefländern mit geringeren Reliefgradienten ausgeprägt ist. Die kombinierten Ergebnisse dieser Dissertation zeigen die Notwendigkeit von umfassenden Analysen beider Prozesse und Landschaftsformen, Thermokarst und Thermoerosion, im Hinblick auf die Abschätzung vergangener und zukünftiger Auswirkungen der Degradation eisreichen Permafrosts auf Hydrologie und Klima der betrachteten Region und deren Rückkopplungen. KW - Fernerkundung KW - GIS KW - räumliche Analyse KW - periglaziale Landschaften KW - Arktis KW - remote sensing KW - GIS KW - spatial analyses KW - periglacial landscapes KW - Arctic Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-62079 ER - TY - THES A1 - Mester, Benedikt T1 - Modeling flood-induced human displacement risk under global change T1 - Modellierung des hochwasserbedingten Risikos der Vertreibung von Menschen unter globalen Veränderungen N2 - Extreme flooding displaces an average of 12 million people every year. Marginalized populations in low-income countries are in particular at high risk, but also industrialized countries are susceptible to displacement and its inherent societal impacts. The risk of being displaced results from a complex interaction of flood hazard, population exposed in the floodplains, and socio-economic vulnerability. Ongoing global warming changes the intensity, frequency, and duration of flood hazards, undermining existing protection measures. Meanwhile, settlements in attractive yet hazardous flood-prone areas have led to a higher degree of population exposure. Finally, the vulnerability to displacement is altered by demographic and social change, shifting economic power, urbanization, and technological development. These risk components have been investigated intensively in the context of loss of life and economic damage, however, only little is known about the risk of displacement under global change. This thesis aims to improve our understanding of flood-induced displacement risk under global climate change and socio-economic change. This objective is tackled by addressing the following three research questions. First, by focusing on the choice of input data, how well can a global flood modeling chain reproduce flood hazards of historic events that lead to displacement? Second, what are the socio-economic characteristics that shape the vulnerability to displacement? Finally, to what degree has climate change potentially contributed to recent flood-induced displacement events? To answer the first question, a global flood modeling chain is evaluated by comparing simulated flood extent with satellite-derived inundation information for eight major flood events. A focus is set on the sensitivity to different combinations of the underlying climate reanalysis datasets and global hydrological models which serve as an input for the global hydraulic model. An evaluation scheme of performance scores shows that simulated flood extent is mostly overestimated without the consideration of flood protection and only for a few events dependent on the choice of global hydrological models. Results are more sensitive to the underlying climate forcing, with two datasets differing substantially from a third one. In contrast, the incorporation of flood protection standards results in an underestimation of flood extent, pointing to potential deficiencies in the protection level estimates or the flood frequency distribution within the modeling chain. Following the analysis of a physical flood hazard model, the socio-economic drivers of vulnerability to displacement are investigated in the next step. For this purpose, a satellite- based, global collection of flood footprints is linked with two disaster inventories to match societal impacts with the corresponding flood hazard. For each event the number of affected population, assets, and critical infrastructure, as well as socio-economic indicators are computed. The resulting datasets are made publicly available and contain 335 displacement events and 695 mortality/damage events. Based on this new data product, event-specific displacement vulnerabilities are determined and multiple (national) dependencies with the socio-economic predictors are derived. The results suggest that economic prosperity only partially shapes vulnerability to displacement; urbanization, infant mortality rate, the share of elderly, population density and critical infrastructure exhibit a stronger functional relationship, suggesting that higher levels of development are generally associated with lower vulnerability. Besides examining the contextual drivers of vulnerability, the role of climate change in the context of human displacement is also being explored. An impact attribution approach is applied on the example of Cyclone Idai and associated extreme coastal flooding in Mozambique. A combination of coastal flood modeling and satellite imagery is used to construct factual and counterfactual flood events. This storyline-type attribution method allows investigating the isolated or combined effects of sea level rise and the intensification of cyclone wind speeds on coastal flooding. The results suggest that displacement risk has increased by 3.1 to 3.5% due to the total effects of climate change on coastal flooding, with the effects of increasing wind speed being the dominant factor. In conclusion, this thesis highlights the potentials and challenges of modeling flood- induced displacement risk. While this work explores the sensitivity of global flood modeling to the choice of input data, new questions arise on how to effectively improve the reproduction of flood return periods and the representation of protection levels. It is also demonstrated that disentangling displacement vulnerabilities is feasible, with the results providing useful information for risk assessments, effective humanitarian aid, and disaster relief. The impact attribution study is a first step in assessing the effects of global warming on displacement risk, leading to new research challenges, e.g., coupling fluvial and coastal flood models or the attribution of other hazard types and displacement events. This thesis is one of the first to address flood-induced displacement risk from a global perspective. The findings motivate for further development of the global flood modeling chain to improve our understanding of displacement vulnerability and the effects of global warming. N2 - Durch extreme Überschwemmungen werden jedes Jahr durchschnittlich 12 Millionen Menschen vertrieben. Vor allem marginalisierte Bevölkerungsgruppen in Ländern mit niedrigem Einkommen sind stark gefährdet, aber auch Industrieländer sind anfällig für Vertreibungen und die damit verbundenen gesellschaftlichen Auswirkungen. Das Risiko der Vertreibung ergibt sich aus einer komplexen Wechselwirkung zwischen der Hochwassergefahr, der Exposition der in den Überschwemmungsgebieten lebenden Bevölkerung und der sozioökonomischen Vulnerabilität. Die fortschreitende globale Erderwärmung verändert die Intensität, Häufigkeit und Dauer von Hochwassergefahren und untergräbt die bestehenden Schutzmaßnahmen. Gleichzeitig hat die Besiedlung attraktiver, aber gefährdeter Überschwemmungsgebiete zu einem höheren Maß an Exposition der Bevölkerung geführt. Schließlich wird die Vulnerabilität für Vertreibungen durch den demografischen und sozialen Wandel, die Verlagerung der Wirtschaftskräfte, die Urbanisierung und die technologische Entwicklung verändert. Diese Risikokomponenten wurden im Zusammenhang mit dem Verlust von Menschenleben und wirtschaftlichen Schäden intensiv untersucht, über das Risiko der Vertreibung im Rahmen des globalen Wandels ist jedoch nur wenig bekannt. Diese Arbeit zielt darauf ab, unser Verständnis des durch Überschwemmungen verursachten Vertreibungsrisikos unter dem Einfluss des globalen Klimawandels und des sozioökonomischen Wandels zu verbessern. Dieses Ziel wird durch die Beantwortung der folgenden drei Forschungsfragen erreicht. Erstens: Wie gut kann eine globale Hochwassermodellierungskette die Hochwassergefahren historischer Ereignisse, die zu Vertreibung geführt haben, reproduzieren, wobei ein Fokus auf die Wahl der Eingangsdaten gelegt wird? Zweitens: Welches sind die sozioökonomischen Merkmale, die die Vulnerabilität für Vertreibung beeinflussen? Und schließlich, inwieweit hat der Klimawandel möglicherweise zu den jüngsten hochwasserbedingten Vertreibungsereignissen beigetragen? Zur Beantwortung der ersten Frage wird eine globale Hochwassermodellierungskette durch den Vergleich der simulierten Überschwemmungsfläche mit satellitengestützten Überschwemmungsdaten für acht große Hochwasserereignisse überprüft. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Sensitivität gegenüber verschiedenen Kombinationen der zugrunde liegenden Klimareanalysedatensätzen und globalen hydrologischen Modellen, die als Input für das globale Hydraulikmodell dienen. Ein Bewertungsschema von Leistungsindikatoren zeigt, dass die simulierte Überschwemmungsfläche ohne Berücksichtigung des Hochwasserschutzes meist überschätzt wird und nur bei wenigen Ereignissen von der Wahl der globalen hydrologischen Modelle abhängt. Die Ergebnisse sind empfindlicher gegenüber dem zugrunde liegenden Climate Forcing, wobei sich zwei Datensätze erheblich von einem dritten unterscheiden. Im Gegensatz dazu führt die Einbeziehung von Hochwasserschutznormen zu einer Unterschätzung der Überschwemmungsfläche, was auf mögliche Mängel bei der Schätzung des Schutzniveaus oder der Hochwasserhäufigkeitsverteilung innerhalb der Modellierungskette hinweist. Nach der Analyse des physikalischen Hochwassergefahrenmodells werden in einem nächsten Schritt die sozioökonomischen Triebkräfte für die Vulnerabilität für Vertreibungen untersucht. Zu diesem Zweck wird eine satellitengestützte, globale Sammlung von Hochwasseüberschwemmungsflächen mit zwei Katastrophendatenbänken verknüpft, um die gesellschaftlichen Auswirkungen mit der entsprechenden Hochwassergefahr zusammenzuführen. Für jedes Ereignis werden die Anzahl der betroffenen Menschen, Vermögenswerte und kritischen Infrastrukturen sowie sozioökonomische Indikatoren berechnet. Die daraus resultierenden Datensätze werden öffentlich zugänglich gemacht und enthalten 335 Vertreibungsereignisse und 695 Todesopfer-/Schadensereignisse. Auf der Grundlage dieses neuen Datenprodukts werden ereignisspezifische Vertreibungsvulnerabilitäten bestimmt und vielfältige (nationale) Abhängigkeiten mit den sozioökonomischen Prädiktoren abgeleitet. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass wirtschaftlicher Wohlstand nur teilweise die Anfälligkeit für Vertreibungen beeinflusst; Urbanisierung, Kindersterblichkeitsrate, der Anteil älterer Menschen, Bevölkerungsdichte und kritische Infrastrukturen weisen eine stärkere funktionale Beziehung auf, was den Schluss zulässt, dass ein höheres Entwicklungsniveau im Allgemeinen mit einer geringeren Vulnerabilität verbunden ist. Neben der Untersuchung der kontextabhängigen Faktoren der Vulnerabilität wird auch die Rolle des Klimawandels im Zusammenhang mit der Vertreibung von Menschen untersucht. Am Beispiel des Zyklons Idai und den damit verbundenen extremen Küstenüberschwemmungen in Mosambik wird ein Ansatz zur Attribution der Auswirkungen angewandt. Eine Kombination aus Küstenüberflutungsmodellierung und Satellitenbildern wird verwendet, um faktische und kontrafaktische Überschwemmungsereignisse zu konstruieren. Diese Storyline-artige Attributionsmethode ermöglicht die Untersuchung der isolierten oder kombinierten Auswirkungen des Meeresspiegelanstiegs und der Intensivierung der Windgeschwindigkeiten von Zyklonen auf die Küstenüberflutung. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass das Vertreibungsrisiko durch die Gesamtwirkung des Klimawandels auf Küstenüberschwemmungen um 3,1 bis 3,5 % gestiegen ist, wobei die Auswirkungen der zunehmenden Windgeschwindigkeit der dominierende Faktor sind. Zusammenfassend zeigt diese Arbeit die Potentiale und Herausforderungen der Modellierung von hochwasserbedingten Vertreibungsrisiken auf. Während diese Arbeit die Sensitivität der globalen Hochwassermodellierung in Bezug auf die Wahl der Eingabedaten untersucht, ergeben sich neue Fragen, wie die Reproduktion von Wiederkehrintervallen und die Darstellung von Schutzniveaus effektiv verbessert werden kann. Die Ergebnisse liefern nützliche Informationen für Risikobewertungen, effektive humanitäre Hilfe und Katastrophenhilfe. Die Studie zur Auswirkungs-Attribution ist ein erster Schritt zur Bewertung der Effekte der globalen Erwärmung auf das Vertreibungsrisiko und führt zu neuen Forschungsherausforderungen, z. B. zur Kopplung von Fluss- und Küstenhochwassermodellen oder zur Untersuchung anderer Gefahrenarten. Diese Arbeit ist eine der ersten, die das durch Überschwemmungen verursachte Vertreibungsrisiko aus einer globalen Perspektive heraus betrachtet. Die Ergebnisse motivieren dazu, die globale Hochwassermodellierungskette weiterzuentwickeln, um unser Verständnis der Vertreibungsvulnerabilität und der Auswirkungen der globalen Erderwärmung zu vertiefen. KW - displacement KW - flooding KW - remote sensing KW - vulnerability KW - global flood model KW - Vertreibung KW - Überschwemmungen KW - Fernerkundung KW - Vulnerabilität KW - globales Überschwemmungsmodell Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-609293 ER - TY - THES A1 - Klisch, Anja T1 - Ableitung von Blattflächenindex und Bedeckungsgrad aus Fernerkundungsdaten für das Erosionsmodell EROSION 3D N2 - In den letzten Jahren wurden relativ komplexe Erosionsmodelle entwickelt, deren Teilprozesse immer mehr auf physikalisch begründeten Ansätzen beruhen. Damit verbunden ist eine höhere Anzahl aktueller Eingangsparameter, deren Bestimmung im Feld arbeits- und kostenaufwendig ist. Zudem werden die Parameter punktuell, also an bestimmten Stellen und nicht flächenhaft wie bei der Fernerkundung, erfasst. Im Rahmen dieser Arbeit wird gezeigt, wie Satellitendaten als relativ kostengünstige Ergänzung oder Alternative zur konventionellen Parametererhebung genutzt werden können. Dazu werden beispielhaft der Blattflächenindex (LAI) und der Bedeckungsgrad für das physikalisch begründete Erosionsmodell EROSION 3D abgeleitet. Im Mittelpunkt des Interesses steht dabei das Aufzeigen von existierenden Methoden, die die Basis für eine operationelle Bereitstellung solcher Größen nicht nur für Erosions- sondern allgemein für Prozessmodelle darstellen. Als Untersuchungsgebiet dient das primär landwirtschaftlich genutzte Einzugsgebiet des Mehltheuer Baches, das sich im Sächsischen Lößgefilde befindet und für das Simulationsrechnungen mit konventionell erhobenen Eingangsparametern für 29 Niederschlagsereignisse im Jahr 1999 vorliegen [MICHAEL et al. 2000]. Die Fernerkundungsdatengrundlage bilden Landsat-5-TM-Daten vom 13.03.1999, 30.04.1999 und 19.07.1999. Da die Vegetationsparameter für alle Niederschlagsereignisse vorliegen sollen, werden sie basierend auf der Entwicklung des LAI zeitlich interpoliert. Dazu erfolgt zunächst die Ableitung des LAI für alle vorhandenen Fruchtarten nach den semi-empirischen Modellen von CLEVERS [1986] und BARET & GUYOT [1991] mit aus der Literatur entnommenen Koeffizienten. Des Weiteren wird eine Methode untersucht, nach der die Koeffizienten für das Clevers-Modell aus den TM-Daten und einem vereinfachten Wachstumsmodell bestimmt werden. Der Bedeckungsgrad wird nach ROSS [1981] aus dem LAI ermittelt. Die zeitliche Interpolation des LAI wird durch die schlagbezogene Anpassung eines vereinfachten Wachstumsmodells umgesetzt, das dem hydrologischen Modell SWIM [KRYSANOVA et al. 1999] entstammt und in das durchschnittliche Tagestemperaturen eingehen. Mit den genannten Methoden bleiben abgestorbene Pflanzenteile unberücksichtigt. Im Vergleich zur konventionellen terrestrischen Parametererhebung ermöglichen sie eine differenziertere Abbildung räumlicher Variabilitäten und des zeitlichen Verlaufes der Vegetationsparameter. Die Simulationsrechnungen werden sowohl mit den direkten Bedeckungsgraden aus den TM-Daten (pixelbezogen) als auch mit den zeitlich interpolierten Bedeckungsgraden für alle Ereignisse (schlagbezogen) durchgeführt. Bei beiden Vorgehensweisen wird im Vergleich zur bisherigen Abschätzung eine Verbesserung der räumlichen Verteilung der Parameter und somit eine räumliche Umverteilung von Erosions- und Depositionsflächen erreicht. Für die im Untersuchungsgebiet vorliegende räumliche Heterogenität (z. B. Schlaggröße) bieten Landsat-TM-Daten eine ausreichend genaue räumliche Auflösung. Damit wird nachgewiesen, dass die satellitengestützte Fernerkundung im Rahmen dieser Untersuchungen sinnvoll einsetzbar ist. Für eine operationelle Bereitstellung der Parameter mit einem vertretbaren Aufwand ist es erforderlich, die Methoden weiter zu validieren und möglichst weitestgehend zu automatisieren. N2 - Soil erosion models become increasingly more complex and contain physically based components, resulting in changing requirements for their input parameters. The spatial and temporal dynamics of erosions forcing parameters thus produce high requirements on data availability (costs and manpower). Due to this fact, the use of complex erosion models for extensive regions is strongly limited by the high in-situ expense. Moreover, conventional measurement procedures provide parameters at certain points, while remote sensing is a two-dimensional retrieval method. This thesis demonstrates, how satellite data can be used as a cost-effective supplementation or alternative to conventional measurement procedures. Leaf area index (LAI) and soil cover percentage are examplarily derived for the EROSION 3D physically based soil erosion model. The main objective of this study is to summarise existing retrieval methods in order to operationally provide such paramaters for soil erosion models or for process models in general. The methods are applied to a catchment in the loess region in Saxony (Germany), that predominantly is agriculturally used. For comparison, simulations based on conventionally estimated parameters for 29 rainstorm events are available [MICHAEL et al. 2000]. The remote sensing parameters are derived from Landsat 5 TM data on the following dates: 13.03.1999, 30.04.1999, 19.07.1999. To get temporally continuous data for all events, they are interpolated between the acquisition dates based on the LAI development. Therefore, LAI is firstly calculated for all occurring crops by means of the semi-empirical models of CLEVERS [1986] and BARET & GUYOT [1991]. The coefficients appropriated to these models are taken from literature. Furthermore, a method is investigated that enables coefficient estimation for the Clevers model from Landsat data combined with a simplified growth model. Next, soil cover percentage is derived from LAI after ROSS [1981]. The LAI interpolation is performed by the simplified crop growth model from the SWIM hydrological model [Krysanova et al. 1999]. It has to be mentioned, that plant residue remains unconsidered by the used methods. In comparison to conventional measurement procedures, these methods supply a differentiated mapping of the spatial variability and temporal behaviour regarding the vegetation parameters. The simulations with EROSION 3D are carried out for the remotely sensed soil cover percentages, that are retrieved in two ways. Soil cover is directly derived from the remote sensing data for each pixel at the acquisition dates as well as estimated by means of the interpolation for each field on all rainstorm events. In comparison to conventionally determined soil cover, both methods provide an improved spatial allocation of this parameter and thus, a spatial reallocation of erosion and deposition areas. The used Landsat Data provide an adequate spatial resolution suitable for the spatial heterogeneity given in the test area (e. g. field size). These results show that satellite based remote sensing can be reasonably used within the scope of these investigations. In the future, operational retrieval of such remotely sensed parameters necessitates the validation of the proposed methods and in general the automation of involved sub-processes to the greatest possible extent KW - Fernerkundung KW - Blattflächenindex KW - Bedeckungsgrad KW - Bodenerosion KW - EROSION 3D KW - remote sensing KW - leaf area index KW - soil cover percentage KW - soil erosion KW - EROSION 3D Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0001455 ER - TY - THES A1 - Jamil, Abdlhamed T1 - Fernerkundung und GIS zur Erfassung, Modellierung und Visualisierung orientalischer Stadtstrukturen : das Beispiel Sanaa (Jemen) T1 - Acquisition, modelling and visualisation of oriental city structures with remote sensing and GIS : the case of Sanaa (Yemen) N2 - Gegenstand dieser Arbeit ist die Konzeption, Entwicklung und exemplarische Implementierung eines generischen Verfahrens zur Erfassung, Verarbeitung, Auswertung und kartographischen Visualisierung urbaner Strukturen im altweltlichen Trockengürtel mittels hochauflösender 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 können. Daten von hochauflösenden operationellen Fernerkundungssystemen (wie z.B. QuickBird, Ikonos u. a.) erlauben die Erkennung und Kartierung urbaner Objekte, wie Gebäude, Straßen und sogar Autos. Die mit ihnen erstellten Karten und den daraus gewonnenen Informationen können zur Erfassung von Urbanisierungsprozessen (Stadt- und Bevölkerungswachstum) herangezogen werden. Sie werden auch zur Generierung von 3D-Stadtmodellen genutzt. Diese dienen z.B. der Visualisierung für touristische Anwendungen, für die Stadtplanung, für Lärmanalysen oder für die Standortplanung von Mobilfunkantennen. Bei dem in dieser Arbeit erzeugten 3D-Visualisierung wurden jedoch keine Gebäudedetails erfasst. Entscheidend war vielmehr die Wiedergabe der Siedlungsstruktur, die im Vorhandensein und in der Anordnung der Gebäude 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 Geländedaten, ergänzt und verifiziert. Das ausgearbeitete Verfahren besteht aus der Klassifikation der Satellitenbild-aufnahme, die u.a. pixelbezogen und für jede Klasse einzeln (pixelbezogene Klassifikation auf Klassenebene) durchgeführt wurde. Zusätzlich fand eine visuelle Interpretation der Satellitenbildaufnahme statt, bei der einzelne Flächen 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 Schwächen beseitigt bzw. minimiert. Die digitale Erfassung der Konturlinien auf der Orthophotomap von Sanaa erlaubte die Erstellung eines Digitalen Geländemodells, 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 Gebäude sehr gut erfasst. Die Klassifikation der Altstadt gestaltete sich aufgrund der dort für die Klassifikation herrschenden ungünstigen Bedingungen am problematischsten. Die insgesamt besten Ergebnisse mit den höchsten Genauigkeitswerten wurden bei der pixelbezogenen Klassifikation auf Klassenebene erzielt. Dadurch, dass jede Klasse einzeln klassifiziert wurde, konnte die zu einer Klasse gehörende Fläche besser erfasst und nachbearbeitet werden. Die Datenmenge wurde reduziert, die Bearbeitungszeit somit kürzer und die Speicherkapazität 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-geführten Klassifikationsverfahren. Außerdem war es durch die alleinige Erfassung der Klasse Gebäude möglich, eine 3D-Visualisierung zu erzeugen. Bei einem Vergleich der erstellten Stadtkarten ergibt sich, dass die durch die visuelle Interpretation erstellte Karte mehr Informationen enthält. 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 räumlicher Eindruck vermittelt und bestimmte Elemente einer orientalischen Stadt deutlich gemacht. Dazu zählen die sich in der Altstadt befindenden Sackgassen und die ehemalige Stadtmauer. Auch die für Sanaa typischen Hochhäuser werden in der 3D-Visualisierung erkannt. Insgesamt wurde in der Arbeit ein generisches Verfahren entwickelt, dass mit geringen Modifikationen auch auf andere städtische Räume des Typus orientalische Stadt angewendet werden kann. N2 - This study aims at the development and implementation of a generic procedure for the acquisition, processing, analysis and cartographic visualisation of urban space in arid zone cities based on operational remote sensing imagery. As a proof of concept the Yemeni capital Sanaa has been selected as a use case. The workflow developed is based on standard procedures and systems of spatial information processing and allows for subsequent automation oft its essential processes. Today, high-resolution remote sensing data from operational satellite systems (such as QuickBird, Ikonos etc) facilitate the recognition and mapping of urban objects such as buildings, streets and even cars which, in the past could only be acquired by non-operational aerial photography. The satellite imagery can be used to generate maps and even 3D-representation of the urban space. Both maps and 3D-visualisations can be used for up-to-date land use mapping, zoning and urban planning purposes etc. The 3D-visualisation provides a deeper understanding of urban structures by integrating building height into the analysis. For this study remote sensing data of the Quickbird satellite data of 2005 were used. They show a section of the city of Sanaa in Yemen. The remote sensing data were supplemented and verified by other data, including terrain data. The image data are then subjected to thorough digital image. This procedure consists of a pixel-oriented classification of the satellite image acquisition at class level. In addition, a visual interpretation of the satellite image has been undertaken to identify and label individual objects (areas, surfaces, streets) etc. which were subsequently digitised. The town maps created in both procedures were merged to one. Through this combination of the results, the advantages of both maps are brought together and their respective weaknesses are eliminated or minimized. The digital collection of the contour lines on the orthophoto map of Sanaa allowed for the creation of a digital terrain model, which was used for the three-dimensional representation of Sanaa's historic district. The 3D-visualisation was created from the classification results as well as from the digital collection of the objects and the results of both visualisations were combined in a city map. In all classification procedures, paved roads, vegetation and single buildings were detected very well. The best overall results with the highest accuracy values achieved in the pixel-oriented classification at class level. Because each class has been classified separately, size belonging to that class can be better understood and optimised. The amount of data could be reduced, thus requiring less memory and resulting in a shorter processing time. The evaluation and validation of the pixel-oriented visual classification results at class level with the original satellite imagery was designed more simply and more accurately than other classification methods implemented. It was also possible by the separate recording of the class building to create a 3D-visualisation. A comparison of the maps created found that the map created from visual interpretation contains more information. The map based on pixel-oriented classification results at class level proved to be less labor- and time-consuming, and the structure of an oriental city with the main features will be worked out better. The 2D-maps and the 3D-visualisation provide a different spatial impression, and certain elements of an oriental city clearly detectable. These include the characteristic dead ends in the old town and the former city wall. The typical high-rise houses of Sanaa are detected in the 3D-visualisation. This work developed a generic procedure to detect, analyse and visualise urban structures in arid zone environments. The city of Sanaa served as a proof of concept. The results show that the workflow developed is instrumental in detecting typical structures of oriental cities. The results achieved in the case study Sanaa prove that the process can be adapted to the investigation of other arid zone cities in the Middle East with minor modifications. KW - Fernerkundung KW - 3D-Visualisierung KW - Klassifikation KW - 2D-Stadtmodell KW - orientalische Stadt KW - remote sensing KW - 3D visualization KW - classification KW - 2D city model KW - oriental city Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-50200 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 -