Der globale Wandel stellt mit den einhergehenden außergewöhnlichen Wetterereignissen hohe Anforderungen an das Wassermanagement. In diesem Beitrag stellen wir das Forschungsprojekt EXDIMUM vor, das sich mit Fragestellungen zum Management der Auswirkungen von Extremwetter im Oberharz, insbesondere hinsichtlich Starkregen befasst. Im Projekt wird ein meso-skaliges hydrologisches Einzugsgebietsmodell entwickelt, das den Wasserhaushalt abbildet. Mit dessen Hilfe werden Auswirkungen von Landnutzungs- und Klimawandel auf die Hydrologie untersucht. Weiterhin wird ein dynamisches, hochaufgelöstes Abflussmodell dazu dienen, Wasserschutzmaßnahmen besser zu planen. Die Modellierung wird durch ein Sensornetzwerk ergänzt, das Veränderungen hydrologischer Größen in Echtzeit erfasst. Der Fernerkundung kommt im Projekt eine wichtige Rolle u.a. bei der Erfassung der Landnutzungsänderungen und insbesondere des Baumsterbens in Folge von Dürreperioden zu. Erste Ergebnisse des noch laufenden Projektes zeigen, dass die Modelle gut die tatsächlichen Verhältnisse abbilden. Einzelne Komponenten konnten bereits beim jüngsten Hochwasser wertvolle Informationen liefern.

Im Jahr 2021 startete mit dem Global Flood Monitoring (GFM) Service eine neue Komponente des Copernicus Emergency Management Service (CEMS). Dieser liefert seitdem eine vollautomatische Kartierung überfluteter Flächen, basierend auf den Daten der europäischen Radarsatellitenmission Sentinel-1. Diese Information steht allen Interessenten innerhalb von 4-8 Stunden nach dem Satellitenüberflug frei zur Verfügung und kann sowohl das Katastrophenmanagement, als auch die Risikobewertung unterstützen. Österreich und sein Terrain stellt eine besondere Herausforderung für satellitengestütztes Flood Mapping dar, da Hochwasserereignisse meist kurz und kleinräumig auftreten. Die vorherrschende Topografie schränkt die mit Radar erfassbare Fläche ein und eine Vielzahl landwirtschaftlicher Flächen und saisonale Schneebedeckung erhöhen das Risiko einer fehlerhaften Klassifizierung. Da diese lokalen Gegebenheiten in einer weltweit eingesetzten Methode nur eingeschränkt berücksichtigt werden können, haben wir unseren im GFM Service integrierten Algorithmus für Österreich optimiert. Im Rahmen der KiHoRiMo Initiative des österreichischen Bundesministeriums für Land- und Forstwirtschaft, Regionen und Wasserwirtschaft (BML) wurde diesbezüglich das S1Floods.AT Projekt ins Leben gerufen, in welchem die optimierte Methode entwickelt und angewandt wurde.
Die an der Technischen Universität Wien (TU Wien) entwickelte Methode vergleicht die gemessene Sentinel-1 Radar-Rückstreuung mit den beiden zu erwartenden Werten im gefluteten bzw. nicht gefluteten Fall. Dadurch kann der jeweils wahrscheinlichere Zustand mithilfe eines Bayesian-Schätzers gewählt werden. Um den zu erwartende Rückstreuungswert für den nicht gefluteten Fall zu modellieren, wurden für jeden Flächenpunkt die Parameter eines harmonischen Rückstreunugsmodells berechnet, welche den saisonalen Verlauf der Rückstreuung repräsentieren. Da die Parameter einmalig bestimmt und danach statisch gehalten werden, kann eine abweichende Saisonalität der Rückstreuung, z.B. durch eine Variation der Aussaat und Ernte in der Landwirtschaft oder andere Zeiten der Schneebedeckung, die Genauigkeit der Klassifizierung beeinträchtigen. Aus diesem Grund wurde die Methodik in Österreich durch einen exponentiellen Filter ersetzt, durch welchen die erwartende Rückstreuung laufend durch neue Messungen aktualisiert werden kann. Des Weiteren wird neben der bestehenden vertikal-vertikal (VV) Polarisation auch die vertikal-horizontal (VH) Polarisation der Sentinel-1 Messungen verwendet, was eine verbesserte Erfassung im Falle von niedrigerer Vegetationsbedeckung ermöglicht.
Als Ergebnis des S1Floods.AT Projektes wurden alle Sentinel-1 Szenen von 2016 bis 2023 analysiert und ein Archiv österreichischer Hochwasserkarten angelegt. Wir konnten sowohl die Genauigkeit der Erfassung verbessern, als auch die Sensitivität der Methodik erweitern und dadurch ein besser optimiertes Produkt für Österreich entwickeln. In unserem Beitrag wollen wir die entwickelte Methode und erreichten Fortschritte, sowie einige Beispiele anderer europäischer Hochwasserereignisse (z.B. in Deutschland oder den Niederlanden) präsentieren.

1 Motivation/Problemstellung

Airborne LiDAR Bathymetrie ist ein Verfahren zur effizienten und großflächigen Erfassung von Gewässerbodentopographien in flachen Küstengebieten und Binnengewässern. Dabei werden Daten zu der Wasseroberfläche, der Wassersäule und des Gewässerbodens mittels bathymetrischer Laserscannersysteme mit einem grünen Laserpuls (532 nm) erfasst. Das Medium Wasser und die Gewässertrübung bewirken eine Abschwächung der Signalstärke des zurückkommenden Signals. Dies hat zur Folge, dass häufig Gewässerbodenechos aufgrund einer zu geringen Signalstärke nicht mehr detektiert werden können, was die Eindringtiefe des Messverfahrens limitiert und zu Datenlücken in der Gewässerbodentopographie führen kann.

Neuartige Verfahren zur Auswertung von Full-Waveform Signalen liefern zusätzliche Informationen, welche für eine Optimierung des Messverfahrens (Erhöhung der Eindringtiefe) genutzt werden können. Darüber hinaus können auch Informationen zu Gewässereigenschaften wie z.B. Trübung abgeleitet werden.

Vorhandene Studien zur Untersuchung der neuartigen Verarbeitungsverfahren sind auf Gewässer mit geringer auswertbarer Gewässertiefe limitiert. Dieser Beitrag stellt eine UAV-LiDAR Bathymetrie Messkampagne an einem alpinen Bergsee vor, mit dem Ziel, die erweiterten Auswerteverfahren hinsichtlich der Verbesserung der auswertbaren Gewässertiefe und der Trübungsparameterbestimmung an einem Gewässer mit prinzipiell großer auswertbarer Gewässertiefe zu validieren.

2 Methode/Untersuchung

In Mader et al. (2021, 2023) wurden zwei Verarbeitungsmethoden präsentiert, die auf einer kombinierten Auswertung von eng benachbarten Full-Waveform-Daten basieren, mit dem Ziel, zusätzliche Gewässertiefeninformationen zu generieren: Das signalbasierte und das volumetrische Full-Waveform Stacking (sigFWFS und volFWFS). Der Begriff Full-Waveform Stacking bezeichnet eine Mittelung bzw. Akkumulation von Signal(-teilen) von mehreren individuellen Full-Waveforms zu einer Pseudo-Waveform. Die Pseudo-Waveform weist ein verbessertes Signal-Rausch-Verhalten auf und ermöglicht damit eine zuverlässigere Detektion von schwachen Gewässerbodenechos. Die beiden Methoden unterscheiden sich dabei in der Erstellung der Pseudo-Waveform. Beim sigFWFS werden die kompletten Signalverläufe der an der Wasseroberfläche dicht benachbarten individuellen Full-Waveforms zu einer Pseudo-Waveform zusammengefasst. Die geometrische Richtung des Laserpulses in der Wassersäule wird dabei nicht berücksichtigt. Das volFWFS hingegen berücksichtigt den geometrischen Laserpulsverlauf in der gesamten Wassersäule bis zum Gewässerboden mit Hilfe einer Voxelraumrepräsentation, aus der die Pseudo-Waveforms abgeleitet werden. Bei beiden Verfahren werden basierend auf den Gewässertiefeninformationen der Pseudo-Waveforms die Gewässerbodenechos in den individuellen Full-Waveforms detektiert und extrahiert. Darüber hinaus eignet sich die Pseudo-Waveform auch sehr gut für die Ableitung von 2D- und tiefenaufgelösten Trübungsparametern (Bestimmung von verschiedene Trübungsparameter in der Wassersäule; Richter et al. 2021, 2022).

In bisherigen Studien wurden beide Methoden anhand von flugzeuggestützten ALB-Daten verschiedener Gewässertypen erfolgreich angewendet, wobei die maximal auswertbare Gewässertiefe trübungsbedingt bei ca. 3,50 m lag. Die Bestimmung von tiefenaufgelösten Trübungsparametern wurde bisher exemplarisch gezeigt, konnte aber nicht mit Referenzdaten validiert werden.

Im Sommer 2022 wurde eine UAV-LiDAR Bathymetrie Messkampagne an einen alpinen Bergsee, dem Erlaufsee bei Mariazell in Österreich (Abb. 1, links), durchgeführt, mit dem Ziel:

- der Erprobung der Full-Waveform Stacking Methoden für Gewässer mit auswertbaren Gewässertiefen >10 m;

- der Anwendung der Full-Waveform Stacking Verfahren auf UAV-basierte ALB-Daten (höhere Punktdichten, kleinere Footprints);

- der Validierung des Verfahrens zur tiefenaufgelösten Trübungsparameterbestimmung.

Dazu wurde ein Gebiet von ca. 350 m × 350 m des Erlaufsees (Abb. 1, rechts) mit einem RIEGL VQ840 an einem UAV beflogen. In diesem Gebiet wurden zur Validierung der detektierten Gewässerbodenpunkte zusätzlich hydroakustische Messung mit einem Vertikalecholot, installiert an einem Uncrewed Water Vehicle (UWV), durchgeführt (Abb. 2). Für die Validierung der tiefenaufgelösten Trübungsparameter wurden an 5 Messstellen innerhalb des überflogenen Gebiets Secchi-Tiefe, Trübung, photosynthetisch wirksame Strahlung, Chlorophyllgehalt, Temperatur, gelöster Sauerstoff, pH-Wert und Leitfähigkeit gemessen (Abb. 2).

3 Ergebnisse

Der finale Beitrag stellt die Messkampagne am Erlaufsee mit ALB-Befliegungdaten und Validierungsmessungen vor. Zudem werden erste Ergebnisse und Erkenntnisse präsentiert und Besonderheiten gezeigt (Abb. 3).

Die Abbildungen sind im eingereichten Dokument enthalten.

4 Literaturverzeichnis

Mader, D., Richter, K., Westfeld, P. & Maas, H.-G.., 2021: Potential of a Non-linear Full-Waveform Stacking Technique in Airborne LiDAR Bathymetry. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, 89(2), 139-158, https://doi.org/10.1007/s41064-021-00147-y

Mader, D., Richter, K., Westfeld, P. & Maas, H.-G.., 2023: Volumetric Nonlinear Ortho Full-Waveform Stacking in Airborne LiDAR Bathymetry for Reliable Water Bottom Point Detection in Shallow Waters. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 204, 145-162, https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2023.08.014

Richter, K., Mader, D., Westfeld, P. & Maas, H.-G.., 2021: Water turbidity estimation from LiDAR bathymetry data by full-waveform analysis – comparison of two approaches. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf., XLIII-B2-2021, 681-688, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-681-2021

Richter, K., Mader, D., Westfeld, P. & Maas, H.-G.., 2022: Determination of 3D Water turbidity parameter fields from LiDAR bathymetry data by volumetric data analysis. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf., XLIII-B2-2022, 945-951, https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-945-2022

Motivation

In der Photobathymetrie werden photogrammetrische Verfahren zur Bestimmung der Gewässerbodentopographie aus terrestrischen Aufnahmen oder Luftbildern durch die Wasseroberfläche hindurch angewandt. Dies erfordert die Berücksichtigung der Strahlbrechung nach dem Snellius’schen Gesetz bei der geometrischen Modellierung und damit auch eine Erfassung und Modellierung der Trennfläche zwischen den unterschiedlichen optischen Medien. Werden Aufnahmen durch eine offene Wasseroberfläche gemacht, erschweren Wellen an der Wasseroberfläche diese Modellierung erheblich. Bislang existieren dazu in der Photobathymetrie nur Näherungslösungen. Vor diesem Hintergrund versuchen Wissenschaftler:innen der TU Dresden und der TU Wien im gemeinsamen Forschungsprojekt „PhotoBathyWave“, das Genauigkeitspotential der Photobathymetrie um etwa eine Größenordnung zu steigern, um damit deren Anwendungsbereich wesentlich zu erweitern.

Projektbeschreibung

Das Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines vielseitig anwendbaren generischen Modells für die Mehrmedienphotogrammetrie für den allgemeinen Fall von bewegten Wasseroberflächen. Dazu werden in einem integrierten photogrammetrischen Ansatz simultan sowohl die Gewässerbodentopographie als auch Parameter zur geometrischen Beschreibung der Wasseroberfläche bestimmt. Dies bedingt entweder die simultane Erfassung der dynamischen Wasseroberfläche und des statischen Gewässerbodens über zeitsynchronisierte Mehrkamerasysteme oder die Formulierung eines geeignet parametrisierten räumlich-zeitlichen Modells zur Beschreibung der Wasseroberfläche unter Nutzung der refraktiven oder reflektiven Eigenschaft als Basis für die strenge Berücksichtigung der Refraktion.

Die bildbasierte Erfassung der Wasseroberfläche ist einerseits durch den dynamischen Charakter (Wellen) und andererseits durch den starken Anteil gerichteter Reflexion (specular reflection) erschwert. Ansätze in der Literatur für Shape-from-specular-reflection legen nahe, dass der Erfolg stark von der Wahl der Blickwinkel abhängt, wobei größeres Potenzial bei geneigter Blickrichtung besteht, während für die Erfassung des Gewässerbodens Nadiraufnahmen ideal sind. Das legt eine Konfiguration mit geneigten und nadir-ausgerichteten Kameras nahe. Um den Einfluss von Wellenbewegungen zu eliminieren, muss dabei auf streng synchrone Auslösung der Bilder geachtete werden. Ein alternativer Ansatz, der auf die direkte Beobachtung der Wasseroberfläche aus geneigten Aufnahmen verzichtet, besteht darin, die Oberfläche raum-zeitlich zu parametrisieren. Die Parameter einer solchen Modellparametrisierung können dabei über entsprechende erweiterte Ansätze der Bündelblockausgleichung aus rein refraktiven Ansätzen bestimmt werden, was eine strenge geometrische Modellierung der gebrochenen Bildstrahlen erfordert. Das führt nicht nur zu einer Erweiterung des Formelapperats der Bündelblockausgleichung, sondern wirft auch Fragen für Bildzuordnungsverfahren auf, die im Zuge des Projekts beantwortet werden sollen.

Erste Ergebnisse

Im Rahmen des Projektes werden zwei Ansätze verfolgt,: (i) die zeitlgleiche Erfassung von Oberfläche und Gewässerboden über streng synchronisierte Mehrkamerasysteme und (ii) die Erweiterung der Mehrmedien-Bündelblockausgleichung auf dynamische Wasserobeflächen. Erste Arbeiten konzentrierten sich auf Machbarkeitsstudien unter Laborbedingungen. Dazu wurde in einem Messlabor zunächst ein Feld von 3D Passpunktmarken eingerichtet, ein synchronisiertes Mehrkamerasystem aufgebaut und anschließend ein mit Wasser befüllter Behälter mit Flusssteinen als Topographie mit einem synchronen 4-Kamera-System erfasst. Erste Ergebnisse bestätigen die prinzipielle Machbarkeit, zeigen aber auch die Schwierigkeit der hochauflösenden Erfassung der Wasseroberfläche auf. Erste numerische Simulationen zeigen, dass sich Parameter zur Beschreibung non-planarer Wasseroberflächen als Unbekannte in die Bündelblockausgleichung integrieren lassen. Eine simultane Bestimmung von Gewässerboden und Wasseroberfläche erfordert allerdings ein Wasseroberflächenmodell, bei welchem zur Vermeidung von Überparametrisierungen zwischen einer überschaubaren Anzahl Parameter und einer ausreichenden Repräsentationsgenauigkeit der Wasseroberfläche abgewogen werden muss. Abbildung 1 zeigt die simulierte Aufnahme von vier überlappenden Aufhnahmen durch eine non-planare Wasseroberfläche.