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ForschungLandschaftsdynamik in ihrer räumlichen und zeitlichen Dimension verstehen

Pressemitteilung Nr. 19/2021
1. März 2021

Heidelberger Geoinformatiker entwickeln neue computerbasierte Methode zur Analyse von topographischen Änderungen

Die Oberfläche der Erde unterliegt ständigen Veränderungen, durch die Landschaften dynamisch geformt werden. Globale Phänomene wie der Klimawandel spielen ebenso eine Rolle wie kurze, lokal auftretende Ereignisse natürlichen oder menschlichen Ursprungs. Zu einem besseren Verständnis derartiger formender Prozesse an der Erdoberfläche, die sich beispielsweise in Küstenregionen oder im Hochgebirge beobachten lassen, trägt eine von der Forschungsgruppe 3D-Geodatenverarbeitung (3DGeo) der Universität Heidelberg entwickelte neue Analysemethode bei. Im Gegensatz zu herkömmlichen Verfahren, bei denen in der Regel zwei Momentaufnahmen einer Landschaft miteinander verglichen werden, lässt sich mit dem Heidelberger Ansatz vollautomatisch und über längere Zeiträume hinweg nachvollziehen, wann und wo topographischer Wandel stattfindet und welcher Art die damit verbundenen Veränderungen sind.

Entwickelt wurde die Methode der sogenannten raumzeitlichen Segmentierung unter der Leitung von Prof. Dr. Bernhard Höfle, der mit seiner 3DGeo-Gruppe am Geographischen Institut und am Interdisziplinären Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (IWR) der Universität Heidelberg forscht. „Indem wir ganze Oberflächenhistorien einbeziehen, ermöglicht unser neuer computerbasierter Ansatz eine flexible Vorgehensweise. Anders als bei bisherigen Methoden müssen wir uns beispielsweise nicht mehr darauf festlegen, welche einzelnen Änderungsprozesse wir untersuchen möchten oder auf welche Zeitpunkte sich die Analyse beziehen soll“, so der Geoinformatiker. „Stattdessen werden vollautomatisch Flächen und ganze Zeiträume ermittelt, in denen ähnliche Veränderungen stattfinden. Die Analysemethode macht in den großen dreidimensionalen Datensätzen, die bei den automatischen Laser-Messungen im Gelände entstehen, verschiedene Vorgänge sichtbar, die der direkte Vergleich von nur zwei Messzeitpunkten nicht hergibt.“

Zur Vermessung von Gebirgs- und Küstenlandschaften nutzt das Team um Prof. Höfle unter anderem das terrestrische Laserscanning (TLS). Dabei werden dreidimensionale Modelle einer Landschaft generiert, die als Milliarden von Messpunkten in sogenannten 3D-Punktwolken dargestellt werden. „Hierfür werden Messstationen vor Ort installiert, die über mehrere Monate hinweg in kurzen regelmäßigen Zeitabständen das Terrain vermessen und so dreidimensionale Serienaufnahmen erzeugen“, erklärt Katharina Anders, Doktorandin in der Forschungsgruppe von Bernhard Höfle und am IWR der Universität Heidelberg. Das besondere an diesen 3D-Zeitserien ist, dass sie Oberflächenveränderungen sowohl räumlich als auch zeitlich – also vierdimensional – auflösen, so dass diese anschließend wie im Zeitraffer nachvollzogen werden können.

„Die raumzeitliche Segmentierung ermöglicht es uns, detaillierter zwischen verschiedenen Phänomenen zu differenzieren, die herkömmliche Methoden teilweise als ein einziges Vorkommnis aufzeigen oder überhaupt nicht erkennen würden“, sagt Katharina Anders. Getestet haben die Heidelberger Geoinformatikerinnen und Geoinformatiker ihre Methode an einer 3D-Zeitserie eines Küstenabschnitts in den Niederlanden, der von Wissenschaftlern der Technischen Universität Delft über einen Zeitraum von fünf Monaten stündlich vermessen wurde. Die Analyse der Daten offenbarte über den gesamten Beobachtungszeitraum hinweg mehr als 2.000 Veränderungen, die temporäre Anhäufungen oder Abtragungen von Sand darstellen und die an verschiedenen Stellen, in unterschiedlichen Größenordnungen und über variierende Zeiträume hinweg auftraten. In diesem Fall ist der von der Messstation aufgezeichnete dynamische Sandtransport auf ein komplexes Zusammenspiel von Welleneinfluss, Wind sowie menschlichen Eingriffen zurückzuführen. Dadurch wurden im Durchschnitt auf einer Fläche von einhundert Quadratmetern in einem Zeitraum von vier Wochen mehrere Lkw-Ladungen Sand verlagert, ganz ohne den Einfluss großer Sturmereignisse.

Erkenntnisse aus derartigen Analysen bieten die Basis für weitere Untersuchungen eines bestimmten Phänomens oder der zugrundeliegenden Prozesse. Gleichzeitig eröffnen die Informationen zur dynamischen Entwicklung von Oberflächen neue Möglichkeiten der Parametrisierung – und Anpassung – von computerbasierten Umweltmodellen. „Die von uns entwickelte Methode trägt somit insgesamt dazu bei, das geographische Verständnis natürlicher Landschaftsdynamik zu verbessern“, so Katharina Anders.

Die Ergebnisse der gemeinsamen Studie mit der Technischen Universität Delft wurden in der Fachzeitschrift „ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing“ veröffentlicht.

Originalpublikation

K. Anders, L. Winiwarter, H. Mara, R. Lindenbergh, S.E. Vos, B. Höfle: Fully Automatic Spatiotemporal Segmentation of 3D LiDAR Time Series for the Extraction of Natural Surface Changes, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 8. Februar 2021,