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Sitzungsübersicht
Session
S12: Fernerkundung Anwendung - Geologie
Zeit:
Freitag, 09.03.2018:
8:30 - 10:00

Chair der Sitzung: Hans-Ulrich Wetzel
Chair der Sitzung: Mahdi Motagh
Ort: Hörsaal 2750
360 PLÄTZE

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Präsentationen

Bestimmung der Erdoberflächenbewegung mittels Radarinterferometrie nahe der Agua Blanca Störung, Baja California

A. Riedel, B. Riedel, C. Schottmüller, W. Niemeier, M. Gerke

Institut für Geodäsie und Photogrammetrie, Deutschland

Das BMBF geförderte ECOAQUA Projekt untersucht die Folgen der bio-ökonomischen Ausbeutung von Grundwassersystemen in ariden Küstengebieten und analysiert die beteiligten Prozesse und ihre Wechselwirkung. Das Untersuchungsgebiet umfasst die Stadt Ensenada, Baja California, Mexiko mit ihren umliegenden Tälern. Die extensive Grundwasserentnahme führt zur Ausbeutung der Aquifere, zu Salzwasserintrusionen an der Pazifikküste und damit zur Verschlechterung der Wasserqualität im Grundwasserleiter.

Dieser Beitrag stellt die aus radarinterferometrischen Beobachtungen abgeleiteten Oberflächenbewegungen nahe der Agua Blanca Störung, südlich von Ensenada vor.

Das Untersuchungsgebiet hat eine Größe von 670 km² und umfasst Bergketten mit Höhen bis 1000 m, kleine Ortschaften und landwirtschaftlich genutzte Täler. Zur Auswertung wurden Radaraufnahmen des ENVISAT Satelliten im auf- und absteigenden Bahnbogen ausgewertet. Der aufsteigende Bahnbogen umfasst die Jahre 2005 bis 2010 mit 20 Aufnahmen und der absteigende Bahnbogen liefert 45 Bilder der Jahre 2003 bis 2010. Des Weiteren wird die Zeitreihe mit Sentinel 1 Daten aus drei Jahren ergänzt. Die Daten wurden mit der Persistent Scatterer Interferometry (PSI) und Small Baseline Subset (SBAS) Methode bearbeitet.

Die PSI Auswertung zeigt keine zufriedenstellenden Ergebnisse, weil die Methode in den ländlichen Gebieten zu wenige permanente Rückstreuer über die Zeit nutzen kann. Im Gegensatz zur PSI Methode zeigen die SBAS Auswertungen auf den pliozänen Konglomeraten im Maneadero Tal und am San Tomas Bach Bewegungen, die vermutlich durch Erosions- und Ablagerungsprozesse aus Starkregenereignisse in den Wintermonaten verursacht wurden. Im Maneadero Tal sind punktuelle Bewegungen, vermutlich durch den Bau von Regenrückhaltebecken und Gewächshäusern, erkennbar.

Die Bewegungen der Agua Blanca Störung werden mit 4,4 ±1,2 mm/a für den aufsteigenden Bahnbogen und 3,0 ±1,1 mm/a für den absteigenden Bahnbogen in Schrägentfernungsgeometrie berechnet. Rockwell et al. (1993) bestimmt für die letzten 28 ka Bewegungen von 4,1 mm/a an der Störung. Dixon et al. (2002) bestimmt aus relativen GPS Messungen eine Differenz über die Agua Blanca Störung von 2,5 mm/a und aus Modellrechnungen 6,2 mm/a. Die hier ermittelten Bewegungsraten stimmen in der Größenordnung mit den Literaturwerten überein. Diese Bewegungsraten dienen als ein Parametersatz für ein Vorhersagemodell, das zukünftige Veränderungen des Küstenökosystems beschreibt und mögliche Risiken abschätzt.


Classification of landslide activity based on advanced DInSAR datasets

A. C. Kalia1,2

1BGR, Germany; 2IPI, Germany

Landslide inventories are an important data source to enable responsible authorities to perform regional scale hazard and risk analysis. However, up-to-date information on landslide activity is often missing. Advanced differential interferometric SAR processing techniques (A-DInSAR), e.g. Persistent Scatterer Interferometry (PSI) and Small Baseline Subset (SBAS) are able to measure surface motions with a high precision, with a large spatial coverage and with a high spatial sampling density compared to terrestrial measurement techniques. The technological progress and the existence of multiple spaceborne SAR missions, ensuring long-term data availability, results in an increasing interest within the geohazard community to use this technology for updating landslide inventories.

This presentation focuses on the workflow for (semi-) automatic landslide inventory updates. The workflow consists of preparation of the PSI datasets (projection of the LOS velocity vector into slope direction), probabilistic classification of the landslide activity (using e.g. the sensitivity of the SAR acquisition geometry and a landslide susceptibility model) and an accuracy assessment. A current pilot study, based on Sentinel-1 datasets, ancillary data (landslide inventory, lithological map, DEM) and ground-truth data is used to demonstrate the workflow. The area of interest is located in the Bavarian Alps in Southwest Germany and is characterized by various landslide types, ranging from e.g. soil creep, shallow landslides, deep seated rotational landslides to rock falls. Finally, the results of the accuracy assessments are presented and the transferability of the proposed workflow is discussed.


Machbarkeitsstudie zur Nutzung von Sentinel-1 und Sentinel-2 Daten zur Erfassung und Veränderungsdetektion von Badlands in Spanien

A. M. Piter1, M. Motagh2, S. Foerster2

1Leibniz Universität Hannover, Deutschland; 2Geoforschungszentrum Potsdam

In den spanischen Pyrenäen gehören Badlands zum Landschaftsbild. Sie bestehen aus steilen Hängen mit geringer Vegetationsbedeckung und werden v.a. durch Regenfälle stark erodiert. Im Untersuchungsgebiet, dem Einzugsgebiet des Flusses Ésera, kommt es insbesondere im Herbst und Frühjahr zu stärkeren Regenfällen, während derer die größten Abtragungsraten erwartet werden.

Ziel dieser Studie ist die großflächige Bestimmung von Erosionsgebieten, als auch die Veränderung selbiger mit Methoden der Fernerkundung. Die gängigen Verfahren zur Veränderungsdetektion in der Fernerkundung basieren auf optischen Daten. Jedoch verhindern gegebenenfalls Wolken die Sicht auf die Erde, wodurch eine Veränderungsdetektion mit optischen Daten nicht immer möglich ist. Hingegen sind Radar-Sensoren eine von Wolken unabhängige Datenquelle.

In einem ersten Schritt wurde die Landbedeckung mit einem multispektralen Datensatz des Satelliten Sentinel-2 vom Juli 2016 mittels Maximum Likelihood Klassifizierung bestimmt. Zudem wurde untersucht, ob die Ergänzung des Datensatzes um das Intensitätsbild des Radarsatelliten Sentinel-1 aus dem gleichen Monat in Bezug auf die Badlands zu besseren Klassifizierungsergebnissen führt. Eine Verbesserung konnte nicht festgestellt werden.

Aufbauend auf der multispektralen Klassifizierung wurde in einem zweiten Schritt die Möglichkeiten der Veränderungsdetektion anhand von SAR-Intensitäts- und Kohärenzbildern verschiedener Zeitpunkte untersucht. Dazu wurden detektierte Veränderungen mit der zugehörigen klassifizierten Landbedeckung verglichen um Rückschlüsse auf die Art der Veränderung zu ziehen.

Die Landbedeckungsklassifizierung mit ausschließlich Sentinel-1 Daten führte mit multitemporalen SAR-Intensitäts- und Kohärenzbildern zu besseren Ergebnissen als unter Verwendung einzelner Zeitpunkte.


Sentinel-1 InSAR for local to regional scale displacement assessment in Germany

M. Haghshenas Haghighi1,2, M. Motagh1,2

1GFZ German Research Centre for Geosciences, Department of Geodesy, Section of Remote Sensing; 2Institute for Photogrammetry and GeoInformation, Leibniz Universität Hannover

Interferometric synthetic aperture radar (InSAR) has been widely used in the last three decades to measure ground deformation for a wide range of geophysical and engineering applications in different parts of the world. However, in areas like Germany where the vegetation cover is dense, the application of InSAR was limited due to poor interferometric phase quality caused by temporal and/or baseline decorrelation. Regular and dense acquisitions of SAR data provided by Sentinel-1 mission, with its short revisit time in Europe (6 days), helps overcome those limitations, providing us with unprecedented wealth of InSAR observations for deformation analysis related to various applications.

Here we use a large collection of Sentinel-1 SAR images and apply multi-temporal interferometric time-series approaches, to retrieve mm- to cm-scale deformation in local and regional scales in different areas of Germany. 3 case studies are presented. In the first one, we investigated urban stability in Berlin. Although most parts of the urban area in Berlin is stable, we detected localized subsidence features, mainly caused by settlement of old demolishing landfills. We also observed a long-term uplift of as small as 2 mm/yr with a cm-scale seasonal variation due to charge and discharge of a gas reservoir in Berlin. In the second case study we investigated anthropogenic deformation in mining areas in the federal states of Leipzig and Brandenburg. We mainly focused on lignite mining and analysed the stability of several active and abandoned mining areas. Using both ascending and descending SAR images, we detected cm-scale vertical and horizontal movements in different mining sites. In the third study, we assessed the stability of infrastructures in an area in the federal state of Mecklenburg-Vorpommern. In Spring 2017 a gradual displacement in the order of a few centimetres per day was reported along a highway in this area which resulted in the collapse and closure of the highway. By analysing Sentinel-1 InSAR time-series we studied the history of displacement on the affected highway during the last three years. Furthermore, by InSAR analysis along linear features we investigated the stability of other infrastructure like roads, bridges, and railways in this area.



 
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