SEHAG - Prozessierung historischer Fotos Phase 2

Im SEHAG-Projekt erforschen mehrere wissenschaftliche Partner das Zusammenspiel zwischen Prozessen im Geosystem der Alpen und dem Klima. Während die erste Projektphase Einblicke in die Vergangenheit bot, indem historische Daten gesammelt, prozessiert und analysiert wurden, um Rückschlüsse auf den früheren Zustand des Geosystems zu ziehen, widmet sich die zweite Phase der Zukunft. Neben der Ableitung von Informationen aus Fotos und anderen Sensoren (z.B. LiDAR, GPR, SONAR), wird sich die Forschung auf die kollaborative Erkundung und Visualisierung der vorhergesagten Veränderungen konzentrieren. Um die Basis der verfügbaren Datensätze zu vergrößern, werden Recherche und Georeferenzierung neu erworbener und historischer Geodaten fortgesetzt. Für die historischen terrestrischen Bilder wird die automatische Orientierung weiterentwickelt, um die Automatisierung, Zuverlässigkeit und Genauigkeit zu steigern. Neben dem luftgestützten Laserscanning (ALS) werden weitere Sensoren eingesetzt, um Oberflächenmodelle in ausgewählten Bereichen zu erstellen: (i) Bodenradar zur Ableitung der subglazialen Topographie (ii) Echolot für die Bathymetrie der Seegründe. Innerhalb der zweiten Projektphase wird die Rolle der Bilder umgekehrt: Anstatt Informationen aus Bildern zu extrahieren, werden Informationen, die von Modellen der wissenschaftlichen Partner vorhergesagt werden, visualisiert. Die erzeugten Visualisierungen sollen vor allem als Basis der wissenschaftlichen Diskussion über das Zusammenspiel der Prozesse dienen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Evaluierung und Entwicklung von Methoden zur kombinierten Visualisierung der vorhergesagten Veränderungen aus verschiedenen geowissenschaftlichen Disziplinen (Glaziologie, Geomorphologie einschließlich der Kryosphäre, Hydrologie und Vegetationskunde). Die Corona19-Pandemie hatte drastische Auswirkungen auf die Art und Weise, wie wir kommunizierten und interagierten. In den neuen Formen der Zusammenarbeit, die durch die Restriktionen entstanden sind, erkennen wir eine Chance, (Teile) unserer Arbeit nachhaltig zu verändern. So werden neue Möglichkeiten der kollaborativen Analyse und Interaktion von räumlichen Daten, die im Rahmen des SEHAG-Projekts genutzt werden, untersucht werden. Besonderes Augenmerk wird dabei auf die Frage gelegt, wie man aus der Ferne miteinander und mit den Daten interagieren kann. Dies soll anhand sogenannter "virtueller Feldbegehungen", bei denen die grundlegenden Elemente von realen Feldbegehungen virtuell zur Verfügung gestellt werden, erforscht werden. Mit denentwickelten WerkzeugenwerdenForscherausverschiedenen Forschungsbereichen in der Lage sein, gemeinsam vergangene, aktuelle und zukünftige Umweltdaten und - zustände aus der Ferne zu analysieren und interpretieren. Obwohl der Bedarf an solchen Möglichkeiten zwar innerhalb der Corona-19-Pandemie deutlich wurde, sind wir der Überzeugung, dass diese auch in Zukunft von Bedeutung sein werden.

Im Rahmen von SEHAG wurden die Auswirkungen des Klimawandels auf alpine Landschaften in drei ausgewählten Untersuchungsgebieten (Kaunertal, Horlachtal - Österreich; Martelltal - Italien) untersucht. In diesem interdisziplinären Forschungsprojekt bestehend aus verschiedenen Forschungspartnern aus ganz Deutschland, haben wir einen neuen Ansatz entwickelt, um präzise (3D-) Datensätze zu erstellen, die sowohl den aktuellen als auch den historischen Zustand der ausgewählten Untersuchungsgebiete beschreiben. Um den aktuellen Zustand in 3D darzustellen, wurde Airborne Laser Scanning eingesetzt. Dies erforderte die Entwicklung neuer Workflows, um aus den unter schwierigen Bedingungen (z. B. Wetter, Topografie) gewonnenen Rohdaten genaue 3D-Punktwolken und digitale Modelle abzuleiten. Zur Beschreibung der historischen Zustände in 3D wurden historische Luftbilder verwendet, die bis ins Jahr 1950 zurückreichen. Innerhalb von SEHAG wurden optimierte Arbeitsabläufe für die Verarbeitung historischer Luftbilder und die Ableitung von 3D-Modellen entwickelt, die es uns ermöglichten, mehrere Zeitpunkte für die ausgewählten Untersuchungsgebiete zu rekonstruieren (Kaunertal - 1953|1969|1982|2003, Horlachtal - 1953|1973, Martelltal - 1996|1982). Zusammen mit den aktuellen ALS-Datensätzen bildeten diese Rekonstruktionen die Grundlage für die Quantifizierung von Landschaftsveränderungen in den letzten 75 Jahren, was dazu beitrug, die übergeordneten Forschungsfragen zu beantworten. Neben historischen Luftbildern stellen terretrische Aufnahmen, die von Einheimischen und Bergsteigern angefertigt wurden, eine weitere wichtige Quelle dar, die uns zusätzliche Einblicke in die Zeit vor den ersten Luftbildern gewährt. Im Gegensatz zu Luftbildern sind jedoch keine Informationen (z. B. Kameramodell, Aufnahmeort, Brennweite) über die Bilder bekannt, was ihre Verarbeitung zu einer großen Herausforderung macht. Dementsprechend wurden im Rahmen von SEHAG neue Methoden entwickelt, um die Position und Ausrichtung solcher Bilder automatisch zu schätzen, die Ableitung des historischen Zustands durch Projektion des Bildinhalts auf die Geländeoberfläche (Monoplotting) zu erleichtern und die Unsicherheit solcher Ergebnisse zu berücksichtigen. All diese Methoden wurden in unsere freie Software (monique - https://github.com/smfloery/moniQue) integriert, die als QGIS-Plugin entwickelt wurde, um sie allen interessierten Forscher_Innen zur Verfügung zu stellen. Über die wissenschaftliche Nutzung hinaus bieten historische (terrestrische) Bilder intuitive Möglichkeiten, Landschaftsveränderungen der Öffentlichkeit zu vermitteln. Um dieses Potenzial auszuschöpfen, haben wir verschiedene Möglichkeiten zur Visualisierung historischer terrestrischer Bilder zusammen mit aktuellen Darstellungen der Landschaft (dargestellt durch digitale Geländemodelle und Orthofotos) weiter erforscht und entwickelt. Das Potenzial dieser Visualisierungen für die Einbindung der Öffentlichkeit wurde weiter im Rahmen eines Citizen-Science-Projektes erforscht, welches vom FWF über sein Top-Citizen-Science-Programm finanziert wurde. Durch all diese Aktivitäten haben wir einen wesentlichen Beitrag zu SEHAG geleistet, indem wir die Verarbeitung von ALS-Daten optimiert und (automatisch) historische Bilder prozessiert haben. Zudem haben wir intuitive Wege gefunden, um der Öffentlichkeit Landschaftsveränderungen zu vermitteln, und durch das entwickelte QGIS-Plugin die Arbeit mit historischen terrestrische Bilder zu erleichtern.