Refine
Keywords
Ziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung einer Methodik zur Identifizierung und Parametrisierung von Einzelbäumen entlang des Bundesfernstraßennetzes auf Basis frei verfügbarer Datengrundlagen sowie die Bereitstellung und technische Umsetzung der Prozesse in Form geeigneter Werkzeuge für das Geoinformationssystem Esri ArcGIS. Zur Erfüllung dieses Ziels wurde zunächst eine Literaturanalyse durchgeführt und darauf aufbauend die grundlegende Herangehensweise abgeleitet.
Auf Basis der vom Land Nordrhein-Westfalen bereitgestellten hochauflösenden LiDAR-Daten wurde anschließend ein Kronenhöhenmodell abgeleitet und dieses zur Ermittlung der potenziellen Baum-kandidaten genutzt. Weiterhin konnte auf Grundlage der digitalen 4-Kanal-Orthofotos der Normalized Difference Vegetation Index berechnet und eine Unterscheidung vegetationsloser sowie -bedeckter Flächen durchgeführt werden, um so die Anzahl von Fehlklassifikationen zu reduzieren.
Zur Ermittlung einer geeigneten Methodik wurden verschiedene Modelle mit unterschiedlich aufbereiteten Ausgangsdaten berechnet, validiert und anschließend iterativ angepasst. Dabei konnte festgestellt werden, dass unter den vorherrschenden heterogenen Vegetationsbedingungen mit dem gewählten Ansatz kein allgemein gültiges Verfahren existiert, welches alle Rahmenbedingungen gleichermaßen abdeckt. Insgesamt besitzt die entwickelte Methodik bezüglich der Einzelbaumerkennung eine Wiedererkennungsrate von ca. 65 – 75 % bei Laub- und ca. 60 – 65 % bei Nadelhölzern. Da Strukturen, wie z. B. dichte Nadelwälder, jedoch erheblich unterschätzt werden, wurde ein weiterer, für diesen Typ besser angepasster Ansatz ausgewählt und die Ergebnisse kombiniert.
Nach Durchführung der Berechnungen erfolgte die Attributierung der Punkte hinsichtlich Lage, Höhe und Entfernung zum Straßenrand, die Ausweisung der für das Bundesfernstraßennetz relevanten Baumkandidaten sowie daran anknüpfend die Zuweisung der Summe aller potentiell gefährlichen Bäume an den jeweiligen Straßenabschnitt.
Ziel des Forschungsvorhabens war die Ermittlung valider Schwellenwerte, welche zur Auslösung gravitativer Massenbewegungen führen können. Um den zukünftigen Einfluss des Klimawandels in Bezug zu diesen Massenbewegungen abschätzen zu können, sollten zudem auf Basis der ermittelten Schwellen sowie unter Berücksichtigung regionaler geologischer und morphologischer Gegebenheiten die potenziellen Änderungssignale für die 30-jährigen Zeiträume 2031-2060 und 2071-2100 berechnet werden. Die Grundlage der Bearbeitung bildet eine zuvor durchgeführte Studie zum aktuellen wissenschaftlichen Kenntnisstand.
Die Schwellenwertanalyse erfolgte differenziert für Fließ-, Rutsch- und Sturzprozesse durch Abgleich dokumentierter und von den Landesdiensten bereitgestellter Massenbewegungsereignisse mit den vom Deutschen Wetterdienst (DWD) bezogenen hydrometeorologischen Datensätzen (HYRAS) mit einem Gitterpunktabstand von 5 x 5 km. Zur Auswertung wurden die meteorologischen Parameter zunächst in unterschiedlichen zeitlichen Auflösungen separat betrachtet (1D) sowie anschließend ausgewählte Kombinationen auf Basis von Ereignisdaten mit exakt bekanntem Ereignisdatum analysiert (2D).
Zur Berechnung potenzieller Änderungssignale stellten sich hierbei insbesondere die Kombination aus Ereignisniederschlagssumme und -dauer (Rutschprozesse), sowie die mittlere jährliche Anzahl von Frost-Tau-Wechseln über einen Zeitraum von 20 Jahren (Sturzprozesse) als geeignet heraus. Die Abschätzung der zukünftigen Entwicklung erfolgte anschließend durch den Vergleich der Schwellenwertüberschreitungen des Zeitraumes 1971-2000 mit 6 Klimamodellen des RCP8.5-Szenarios aus dem Kernensemble des Deutschen Wetterdienstes. Die Ergebnisse lassen dabei den Schluss zu, dass in beiden Zukunftsszenarien bezüglich der Rutsch- und Fließprozesse vor allem regional von einer klimawandelinduzierten Erhöhung des Änderungssignals auszugehen ist. Bezüglich der Sturzprozesse verringert sich hingegen das schwellenwertbezogene Signal deutschlandweit erheblich.
Ziel des Forschungsvorhabens war die Entwicklung eines Verfahrens, welches zurückliegende gravitative Massenbewegungen auf Basis hochauflösender digitaler Höhendaten erfasst und klassifiziert sowie die einzelnen Prozesse in Form geeigneter Werkzeuge für das Geoinformationssystem Esri ArcGIS bereitstellt. Für die Erfüllung dieses Forschungsziels wurde zunächst eine Literaturanalyse durchgeführt und darauf aufbauend die grundlegende Vorgehensweise abgeleitet.
Durch die Berechnung von morphologischen Parametern auf Basis der digitalen Höhenmodelle wurden die charakteristischen Oberflächeneigenschaften bekannter Massenbewegungsprozesse ermittelt und mit deren Hilfe unter Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen und einer objektbasierten Herangehensweise die generelle Machbarkeit des Verfahrens getestet sowie verschiedene Trainingsszenarien erstellt und der Modellaufbau optimiert.
Zur Anwendung kamen die Verfahren der Künstlichen Neuronalen Netze sowie der Zufallswälder. Die Durchführung erfolgte bundeslandweit für Nordrhein-Westfalen und Sachsen in Versionen mit 2 m und 5 m Pixelgröße. Nach Abschluss der Berechnungen wurden die Unterschiede der Modellergebnisse hinsichtlich der Machine-Learning-Verfahren sowie der Auflösung herausgearbeitet und beurteilt, wobei teils signifikante Unterschiede erkennbar wurden. Dies spiegelt sich vor allem in Lage und Anzahl der ermittelten Objekte wider, bezogen auf den kleinmaßstäblichen Bereich werden jedoch prinzipiell die gleichen Regionen ausgewiesen.
Weiterhin erfolgte eine Attributierung der ermittelten Flächen bezüglich Größe, Position, Hangneigung, Geologie und Landnutzungsart sowie die Kennzeichnung potentiell stark betroffener Straßenabschnitte. Der darauf aufbauende Abgleich auf Plausibilität ergab, dass sich im Durchschnitt ca. ein Fünftel der Objekte in anthropogenen Bereichen befindet. Unter Einbeziehung geologischen Gegebenheiten konnten weiterhin potentielle aktive Sturzgebiete identifiziert werden.
