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Massenbewegungen von unterschiedlichen Typologien und Grössen werden immer häufiger in Berggebieten beobachtet und werden voraussichtlich in den kommenden Jahren zunehmen (Link). In einigen Fällen hat die schnelle und potenziell katastrophale Entwicklung von Hanginstabilitäten und Rutschungen einen direkten Einfluss auf Infrastruktur, wirtschaftliche Aktivitäten und Menschenleben. In geologisch jungen Gebirgsketten, wie den Europäischen Alpen und dem Himalaya, haben wir die Möglichkeit, die Entwicklung von solchen geomorphologischen Prozessen zu beobachten und zu studieren.
In der Vergangenheit war die Beobachtung und Kartierung im Feld das Standardverfahren, um Massenbewegungen zu identifizieren, oft ergänzt durch Luftbildaufnahmen und/oder stereoskopisch terrestrischer Interpretationen. In vielen Fällen waren so jedoch nur schwache Indikatoren erkennbar und quantifizierbar. Trotz Erkennung von geomorphologischen Merkmalen waren sehr wenige bis keine Informationen über die aktuellen Aktivitäten vorhanden. Neue Fernerkundungsmethoden revolutionieren die Erkennung, Kartierung und Monitoring von Massenbewegungen in alpinen Regionen. Es bestehen viele, neue technische Fortschritte und Daten, jedoch benötigt man neue Lösungsvorschläge und Best Practices, um die Informationen zu optimieren und so vollständig von den Daten profitieren zu können.
Die Alpine Fernerkundungsgruppe des SLFs erforscht Massenbewegungen mit verschiedenen Fernerkundungsdaten, -Plattformen (bodengestützt, luftgestützt, weltraumgestützt) und Sensoren (optisch, Radar, Multispektral). Das Hauptziel ist es, geomorphologische Prozesse besser zu verstehen und deren potenziellen Gefahren abzuschätzen. Zudem, ist die enge Zusammenarbeit mit lokalen Behörden und deren Rückmeldungen wichtig, um die Forschungsprodukte in praktische Verwendungen umwandeln zu können.
Die differenzielle Radarinterferometrie d. h., DInSAR (Link), ermöglicht es uns, grossflächige Bodenveränderungsinformationen zu erfassen und mit aussergewöhnlich hoher Genauigkeit zu identifizieren. Benutzt werden die Phasendifferenzen zwischen multi-temporalen Bildern, welche von Satelliten Radaren über der gleichen Region aufgenommen wurden, um so grossflächige Bodenveränderungskarten erstellen zu können. Die Oberflächenveränderung wird entlang der Sichtline gemessen, wobei die Genauigkeit je nach Untersuchungsobjekt und Qualität der Satellitenbilder bis zu einigen Millimetern betragen kann. Seit den 90er Jahren sind systematische Akquisitionen erhältlich, welche es ermöglichen, rückwirkende Analysen durchzuführen und Langzeittrends zu identifizieren. Wir brauchen diese Methoden in verschiedenen Gebieten der Welt, um so die räumliche und zeitliche Entwicklung von Massenbewegungen zu verstehen. Diese Daten bilden die Grundlage für wissenschaftliche Fortschritte, um die Bedingungen und auslösenden Faktoren alpiner Massenbewegungen zu verstehen und um quantitative Bewertungen des Gefahrenpotenzial zu unternehmen.
Bei der digitalen Bildkorrelation (Digital Image Correlation DIC) vergleicht man Pixelgruppen in einem multi-temporalen Bild, um so Veränderungen zu verfolgen. Zunächst wurde die DIC Strategie verwendet um die Fliessgeschwindigkeit der Gletscher besser zu verstehen, heute wird diese Methode jedoch immer mehr für die Erforschung von Hanginstabilitäten und Rutschungen angewendet. Wir entwickeln DIC Tools (Link) und wenden die Methoden in verschiedenen Case Scenarios an. Dabei verlassen wir uns hauptsächlich auf Daten, welche von mehreren Sensoren (optisch und radar) und von verschiedenen Plattformen (bodengestützt, luftgestützt und weltraumgestützt) aufgenommen wurden.
Neue Satellitenmissionen versuchen Daten mit Wiederholungszeiten von wenigen Tagen über dem gleichen Gebiet zu liefern. Dies ermöglicht es uns kontinuierliche Überwachungsprogramme auf regionaler und lokaler Ebene zu entwickeln. In komplexen Szenarien reicht diese höhere räumliche und zeitliche Auflösung jedoch möglicherweise nicht aus, um Massenbewegungen vollständig zu charakterisieren. Ausserdem können intrinsische Einschränkungen die Genauigkeit von Satellitenbemessungen beeinflussen und somit unvollständige oder irreführende Informationen liefern. Um solche Probleme zu bewältigen oder umgehen, ergänzen wir die Satelliteninformationen mit anderen Datensätzen, wie zum Beispiel mit bodengestützten Radaraufnahmen, hochaufgelösten optischen Bildern und digitalen Höhenmodellen. Zudem entwickeln wir Ad-hoc Datenerfassungs- und Verarbeitungsstrategien, die darauf abzielen, das Verständnis komplexer Szenarien zu verbessern.
Details zum Projekt
Projektdauer
2021 - 2030