@article{gledocs_11858_10534,
author = {Homuth, Benjamin and Krzepek, Katrin and Rudolf, Michael and Iwaszczuk, Dorota and Henk, Andreas},
title = {Automatische Detektion großflächiger Bodenbewegungsmuster in Hessen mittels Radarinterferometrie und Laserscan},
year = {2023},

abstract = {Digitale Gelände-Modelle (DGM) erstellt aus Laserscan-Daten und Daten der Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) bieten Datengrundlagen zur Analyse von großflächigen Bodenbewegungen im cm- und mm-Bereich. Es besteht ein Bedarf an geeigneten Verarbeitungs- und Interpretationswerkzeugen für diese Datenquellen, um sie der breiten Öffentlichkeit zur Nutzung zur Verfügung zu stellen. Die dafür notwendigen Arbeiten werden innerhalb des Umwelt 4.0 – Projektes, Cluster I – „Nutzung digitaler Geländemodelle und Copernicus-Daten“, durchgeführt, welches vom Hessischen Landesamt für Naturschutz, Umwelt und Geologie in Kooperation mit der TU Darmstadt durchgeführt und von der Hessischen Ministerin für Digitale Strategie und Entwicklung gefördert wird. Um automatisch Bewegungs-Hot-Spots in Hessen zu detektieren, werden mittels eines erstellten GIS-Tools Gebiete, die detektierbare Setzungen (Geschwindigkeit < - 2 mm/a) oder Hebungen (Geschwindigkeit > 2 mm/a) aufweisen und in denen möglichst viele Persistent Scatterer Bewegungsgeschwindigkeiten aufweisen, ermittelt. Je stärker eine Bodenbewegung ist und je mehr Persistent Scatterer diese Bodenbewegung anzeigen, desto stärker wird dieser Bereich hervorgehoben. Zur Analyse der Bewegungsursachen werden die Zeitreihen mittels Fitting untersucht und des Weiteren mit möglichen Bewegungsursachen der Region verglichen. Um die räumlichen Lücken der Persistent Scatterer Daten in unbebauten Regionen zu füllen, wird an zwei unterschiedlichen Lösungen gearbeitet. Zum einen werden Differenzenkarten aus Digitalen Geländemodellen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden, erstellt. Zum anderen soll das Small Baseline Subset (SBAS)-Verfahren Anwendung finden. Der hier beschriebene Workflow liefert verschiedene Bewegungs-Hot-Spots in Hessen. Anhand von Fallbeispielen werden erste Ergebnisse des Projektes vorgestellt. Die räumliche Fusion der PSI-Daten mit Differenzenkarten und SBAS-Daten ist im weiteren Projektverlauf vorgesehen.},
note = { \url {http://resolver.sub.uni-goettingen.de/purl?gldocs-11858/10534}},
note = { \url {http://dx.doi.org/10.23689/fidgeo-5756}},
}