Kartierung, Beobachtung und Modellierung raum-zeitlicher Landoberflächendynamiken

Traditionell erfolgt die Kartierung und Beobachtung vonVeränderungen der Landoberflächenmorphologie direkt im Feld. Dies ist jedoch zeit-und kostenintensiv. Heutzutage erlaubt die steigende Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten sowohl eine umfassende Kartierung von geomorphologischen Einheiten, als auch die Beobachtung von Veränderungen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung. Einhergehend mit dem ständigen Anstieg der räumlichen und zeitlichen Auflösung unterschiedlicher Fernerkundungsdaten, steigt auch die Nachfrage nach automatisierten Methoden für deren Auswertung. Basierend auf einer integrativen Analyse verschiedener Fernerkundungsdaten (optische Satellitenbilder, Radarsatellitendaten, digitale Höhenmodelle) werden in diesem Projekt neuartige Methoden für die Kartierung, Beobachtung und Modellierung raum- zeitlicher Oberflächendynamiken entwickelt. Das Forschungsprojekt fokussiert auf die Untersuchung von Rutschungen und vulkanischen Ablagerungen in zwei Untersuchungsgebieten in Island, die hinsichtlich ihrer geomorphologischen Entwicklung hochdynamisch und durch fortwährende Massenverlagerungen und Oberflächenverformungen gekennzeichnet sind. Die Entwicklung einer effizienten automatisierten Bildanalysemethode für die multi-skalare Kartierung von instabilen Hängen und vulkanischen Ablagerungen, die auf unterschiedliche Fernerkundungsdaten übertragbar sein soll, ist ein Ziel dieses Projektes. Methoden für automatisierte Zeitreihenanalysen werden entwickelt um raum-zeitliche Veränderungendetailliert zu erfassen. Verlagerungen und Verformungen der Oberfläche werden mit Hilfe von Radardaten untersucht. Mit Hilfe eines flexiblen Datenmodells, das die Integration von multi-skalaren Daten erlaubt, werden raum-zeitliche Trends und Dynamiken modelliert und somit ein Mehrwert aus den Analyseergebnissen generiert. Innovative Ansätze für die Analyse und Visualisierung von räumlichen Veränderungsmustern und die Kartierung von Hot Spots werden entwickelt. Die Resultate werden mit Hilfe von Feldmessungen, visueller Bildinterpretation und zusätzlichen, bereits existierenden Datensätzen, z.B. Rutschungsinventaren oder geomorphologischen Karten, validiert. Das auf einer integrativen Nutzung verschiedener Fernerkundungsdaten basierende Konzept ermöglicht die Bereitstellung von Ergebnissen mit hohem Informationsgehalt. Die Untersuchung und Quantifizierung von Oberflächenveränderungen kann zu einem besseren Verständnis von geomorphologischen Systemen führen und zu einer besseren Einschätzung von Naturgefahren beitragen. Die Projektergebnisse können somit auch für Gefahren- und Risikoanalyse nützlich sein, z.B. für die Ausweisung von erosionsgefährdeten oder von Rutschungen betroffenen Gebieten. Durch das Forschungsprojekt können neue Erkenntnisse über raum-zeitliche Landschaftsentwicklungen gewonnen werden.

Das Projekt MORPH (Kartierung, Beobachtung und Modellierung raum-zeitlicher Landoberflächendynamiken) zielte darauf ab, neuartige Methoden zur Kartierung, Beobachtung und Modellierung raum-zeitlicher Oberflächendynamiken durch eine integrierte Analyse verschiedener optischer Satellitenbilder und Radarfernerkundungsdaten sowie von digitalen Höhenmodellen (DHM) zu entwickeln. MORPH konzentrierte sich hauptsächlich auf Untersuchungsgebiete in Island, die hinsichtlich ihrer geomorphologischen Entwicklung hochdynamisch und durch fortwährende Massenverlagerungen und Oberflächenverformungen gekennzeichnet sind. Die zunehmende Verfügbarkeit von Fernerkundungsdaten mit verschiedener räumlicher und zeitlicher Auflösung ermöglicht die umfassende Kartierung geomorphologischer Merkmale und die kontinuierliche Überwachung von Änderungen der Oberflächenmorphologie mit fortgeschrittenen Methoden. Um geomorphologische Merkmale und damit verbundene Veränderungen im Htardalur Tal im Westen Islands automatisiert zu detektieren, entwickelten wir einen objekt-basierten Bildanalyse (OBIA) Ansatz. Durch die Kombination von optischen Daten und Radarbildern konnten wir die dortige Rutschung und die durch die Rutschung verursachten geomorphologischen Veränderungen erfassen. Dies beinhaltete die teilautomatische Differenzierung des Abrutschgebietes und des Ablagerungsgebietes, sowie durch die Rutschung hervorgerufene Änderungen der Wasserläufe und des aufgestauten Sees. Wir untersuchten auch die Anwendbarkeit von Sentinel-1 Radarbildpaaren zur Erzeugung von DHMs für die Abschätzung des Rutschungsvolumens. Darüber hinaus entwickelten wir einen Ansatz, um Felsstürze auf Gletschern im Südosten Islands über lange Zeiträume mit Landsat-Zeitreihen automatisch zu verfolgen. Der Ansatz ermöglichte die Verfolgung von Objekten trotz sich ändernder Form und Bewegungsraten, was eine automatisierte Veränderungsanalyse des Transports von Felssturzablagerungen auf Gletschern und eine Abschätzung der Gletschergeschwindigkeit unterstützen kann. Auch untersuchten wir die Anwendbarkeit von Radardaten des Sentinel-1 Satelliten um auf lokale Oberflächenverformungen zu schließen, sowie Bildkorrelationstechniken um mit optischen Satellitenbildern Bodenverschiebungen zu messen und sich langsam bewegende Massenbewegungen im Untersuchungsgebiet Öræfajökull zu erfassen. In dieser Region untersuchten wir mithilfe von Radardaten und eines OBIA-Ansatzes auch die Veränderungen von Gletscherseen des Vatnajökull-Gletschers zwischen 2015 und 2020. Darüber hinaus entwickelten wir neue Ansätze zur Kombination von maschinellem Lernen und OBIA für die Klassifizierung der Lavamorphologie im Krafla Lavafeld, für die Kartierung von Blockgletschern und die automatische Erkennung von Rutschungen. MORPH profitierte außerdem von der erfolgreichen Einwerbung eines zusätzliches FWF-Top-Citizen-Science-Projektes (TCS), citizenMorph, in dem eine web-basierte Anwendung für Bürger entwickelt wurde, um (räumliche) Informationen zu geomorphologischen Merkmalen und Landschaftsdynamiken beizutragen. Die Ergebnisse aus citizenMorph ergänzten das vorhandene Wissen mit Informationen zu geomorphologischen Merkmalen und 3D-Modellen aus Feldfotos, die die Validierung der fernerkundungsbasierten Ergebnisse unterstützten. Durch die integrierte Verwendung verschiedener Fernerkundungsdaten konnten durch MORPH neue Erkenntnisse über räumlich-zeitliche Oberflächenveränderungen gewonnen werden. Die Projektergebnisse tragen damit zu einem besseren Verständnis von geomorphologischen Systemen und zu einer besseren Einschätzung von Naturgefahren bei.