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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.
Gangschwärme nehmen eine bedeutende Stellung im Verständnis zur kontinentalen Fragmentierung ein. Einerseits markieren sie das Paläo-Spannungsfeld und helfen bei der Rekonstruktion der strukturellen Entwicklung der gedehnten Lithosphäre, andererseits gibt ihre petrologische Beschaffenheit Aufschluß über die Entstehung des Magmas, Aufstieg und Platznahme und schließlich erlaubt ihre Altersbestimmung die Rekonstruktion einer chronologischen Reihenfolge magmatischer und struktureller Ereignisse. Das Arbeitsgebiet im namibianischen Henties Bay-Outjo Dike swarm (HOD) war zur Zeit der Unterkreide einem Rifting mit intensiver Platznahme von überwiegend mafischen Gängen unterworfen. Geochemische Signaturen weisen die Gänge als erodierte Förderkanäle der Etendeka Plateaubasalte aus. Durch den Einsatz von hochauflösenden Aeromagnetik- und Satellitendaten war es möglich, die Geometrie des Gangschwarmes erstmals detailliert synoptisch zu erfassen. Viele zu den Schichten des Grundgebirges foliationsparallel verlaufende magnetische Anomalien können unaufgeschlossenen kretazischen Intrusionen zugeordnet werden. Bei der nach Norden propagierenden Südatlantiköffnung spielte die unterschiedliche strukturelle Vorzeichnung durch die neoproterozoischen Faltengürtel sowie Lithologie und Spannungsfeld des Angola Kratons eine bedeutende Rolle. Im küstennahen zentralen Bereich war dank der Vorzeichnung des Nordost streichenden Damara-Faltengürtels ein Rifting in Nordwest-Südost-Richtung dominierend, bis das Angola Kraton ein weiteres Fortscheiten nach Nordosten hemmte und die Vorzeichnung des Nordwest streichenden Kaoko-Faltengürtels an der Westgrenze den weiteren Riftverlauf und die letztendlich erfolgreiche Öffnung des Südatlantiks bestimmte. Aus diesem Grund kann das Gebiet des HOD als ein failed rift betrachtet werden. Die Entwicklung des Spannungsfeldes im HOD kann folgendermaßen skizziert werden: 1. Platznahme von Gängen bei gleichzeitig hoher Dehnungsrate und hohem Magmenfluß. 2. Platznahme von Zentralvulkanen entlang reaktivierter paläozoischer Lineamente bei Abnahme der Dehnungsrate und fortbestehendem hohen Magmenfluß. 3. Abnahme/Versiegen des Magmenflusses und neotektonische Bewegungen führen zur Bildung von Halbgräben.
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.