West Africa is one of the fastest growing regions in the world with annual population growth rates of more than three percent for several countries. Since the 1950s, West Africa experienced a fivefold increase of inhabitants, from 71 to 353 million people in 2015 and it is expected that the region’s population will continue to grow to almost 800 million people by the year 2050. This strong trend has and will have serious consequences for food security since agricultural productivity is still on a comparatively low level in most countries of West Africa. In order to compensate for this low productivity, an expansion of agricultural areas is rapidly progressing. The mapping and monitoring of agricultural areas in West Africa is a difficult task even on the basis of remote sensing. The small scale extensive farming practices with a low level of agricultural inputs and mechanization make the delineation of cultivated land from other land cover and land use (LULC) types highly challenging. In addition, the frequent cloud coverage in the region considerably decreases the availability of earth observation datasets. For the accurate mapping of agricultural area in West Africa, high temporal as well as spatial resolution is necessary to delineate the small-sized fields and to obtain data from periods where different LULC types are distinguishable. However, such consistent time series are currently not available for West Africa. Thus, a spatio-temporal data fusion framework was developed in this thesis for the generation of high spatial and temporal resolution time series. Data fusion algorithms such as the Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM) enjoyed increasing popularity during recent years but they have hardly been used for the application on larger scales. In order to make it applicable for this purpose and to increase the input data availability, especially in cloud-prone areas such as West Africa, the ESTARFM framework was developed in this thesis introducing several enhancements. An automatic filling of cloud gaps was included in the framework in order to use even partly cloud-covered Landsat images for the fusion without producing gaps on the output images. In addition, the ESTARFM algorithm was improved to automatically account for regional differences in the heterogeneity of the study region. Further improvements comprise the automation of the time series generation as well as the significant acceleration of the processing speed through parallelization. The performance of the developed ESTARFM framework was tested by fusing an 8-day NDVI time series from Landsat and MODIS data for a focus area of 98,000 km² in the border region between Burkina Faso and Ghana. The results of this test show the capability of the ESTARFM framework to accurately produce high temporal resolution time series while maintaining the spatial detail, even in such a heterogeneous and cloud-prone region. The successfully tested framework was subsequently applied to generate consistent time series as the basis for the mapping of agricultural area in Burkina Faso for the years 2001, 2007, and 2014. In a first step, high temporal (8-day) and high spatial (30 m) resolution NDVI time series for the entire country and the three years were derived with the ESTARFM framework. More than 500 Landsat scenes and 3000 MODIS scenes were automatically processed for this purpose. From the fused ESTARFM NDVI time series, phenological metrics were extracted and together with the single time steps of NDVI served as input for the delineation of rainfed agricultural areas, irrigated agricultural areas and plantations. The classification was conducted with the random forest algorithm at a 30 m spatial resolution for entire Burkina Faso and the three years 2001, 2007, and 2014. For the training and validation of the classifier, a randomly sampled reference dataset was generated from Google Earth images based on expert knowledge of the region. The overall classification accuracies of 92% (2001), 91% (2007), and 91% (2014) indicate the well-functioning of the developed methodology. The resulting maps show an expansion of agricultural area of 91% from about 61,000 km² in 2001 to 116,900 km² in 2014. While rainfed agricultural areas account for the major part of this increase, irrigated areas and plantations also spread considerably. Especially the expansion of irrigation systems and plantation area can be explained by the promotion through various national and international development projects. The increase of agricultural areas goes in line with the rapid population growth in most of Burkina Faso’s provinces which still had available land resources for an expansion of agricultural area. An analysis of the development of agricultural areas in the vicinity of protected areas highlighted the increased human pressure on these reserves. The protection of the remnant habitats for flora and fauna while at the same time improving food security for a rapidly growing population, are the major challenges for the region in the future. The developed ESTARFM framework showed great potential beyond its utilization for the mapping of agricultural area. Other large-scale research that requires a sufficiently high temporal and spatial resolution such as the monitoring of land degradation or the investigation of land surface phenology could greatly benefit from the application of this framework. / Westafrika ist eine der am schnellsten wachsenden Regionen der Welt. Das jährliche Bevölkerungswachstum liegt in mehreren Ländern der Region über drei Prozent. Seit den 1950er Jahren erlebte Westafrika eine fünffache Zunahme der Einwohner, von 71 auf 353 Millionen Menschen im Jahr 2015 und es wird erwartet, dass die Bevölkerung der Region bis zum Jahr 2050 auf fast 800 Millionen Menschen steigen wird. Dieser Trend hat ernsthafte Konsequenzen für die Nahrungsmittelsicherheit, da die landwirtschaftliche Produktivität in den meisten Ländern Westafrikas immer noch auf einem vergleichsweise niedrigen Niveau liegt. Um diese geringe Produktivität zu kompensieren, schreitet die Ausweitung der landwirtschaftlichen Flächen rasch voran. Die Kartierung und Überwachung der landwirtschaftlichen Gebiete in Westafrika ist eine schwierige Aufgabe, auch auf der Basis der Fernerkundung. Die kleinräumigen, extensiven Anbaumethoden mit geringem landwirtschaftlichen Input und mangelnder Mechanisierung stellen für die Abgrenzung der Anbauflächen von anderen Landbedeckungs- und Landnutzungstypen (LULC) eine große Herausforderung dar. Darüber hinaus wird die Verfügbarkeit von Erdbeobachtungsdaten durch häufige Wolkenbedeckung in der Region erheblich reduziert. Für die genaue Kartierung der landwirtschaftlichen Fläche in Westafrika ist eine hohe zeitliche sowie räumliche Auflösung notwendig, um die meist kleinen Felder abgrenzen zu können und Daten aus Zeiträumen zu erhalten, in denen unterschiedliche LULC-Typen unterscheidbar sind. Allerdings sind solch konsistente Zeitreihen für Westafrika derzeit nicht verfügbar. Daher wurde in dieser Arbeit ein raum-zeitliches Datenfusions-Framework entwickelt, um räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Zeitreihen zu erzeugen. Daten-Fusions-Algorithmen wie das Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM) erfreuten sich in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit, wurden aber kaum auf größeren Skalen verwendet. Um die Nutzbarkeit für diesen Zweck zu verbessern und die Verfügbarkeit der Eingangsdaten vor allem in wolkenreichen Gebieten wie Westafrika zu erhöhen, wurde das ESTARFM-Framework in dieser Arbeit entwickelt. In diesem Framework wurden mehrere Verbesserungen eingebaut. Ein automatisches Füllen von Wolkenlücken wurde eingefügt, um auch teilweise wolkenbedeckte Landsat-Bilder für die Fusion zu verwenden, ohne Lücken auf den Ausgabebildern zu erzeugen. Darüber hinaus wurde der ESTARFM-Algorithmus verbessert, um regionale Unterschiede in der Heterogenität der Studienregion automatisch zu berücksichtigen. Weitere Verbesserungen umfassen die Automatisierung der Zeitreihenerzeugung sowie die signifikante Beschleunigung der Prozessierungsgeschwindigkeit mittels Parallelisierung. Die Leistungsfähigkeit des entwickelten ESTARFM-Frameworks wurde durch die Fusion einer 8-tägigen NDVI-Zeitreihe aus Landsat- und MODIS-Daten für ein Fokusgebiet von 98.000 km² im Grenzgebiet zwischen Burkina Faso und Ghana getestet. Die Ergebnisse dieses Tests demonstrieren die Fähigkeit des ESTARFM-Frameworks, genaue, zeitlich hoch aufgelöste Zeitreihen zu erzeugen, die die räumlichen Details auch in einer solch heterogenen und wolkenreichen Region bewahren können. Das erfolgreich getestete Framework wurde anschließend angewendet um konsistente Zeitreihen zu erzeugen, die als Grundlage für die Kartierung der landwirtschaftlichen Fläche in Burkina Faso für die Jahre 2001, 2007 und 2014 dienten. In einem ersten Schritt wurden mittels des ESTARFM-Frameworks zeitlich (8 Tage) und räumlich (30 m) hoch aufgelöste NDVI-Zeitreihen für das ganze Land und die drei Jahre abgeleitet. Mehr als 500 Landsat- und 3000 MODIS-Szenen wurden zu diesem Zweck automatisch verarbeitet. Aus den fusionierten ESTARFM NDVI-Zeitreihen wurden phänologische Metriken extrahiert und zusammen mit den einzelnen NDVI-Zeitschnitten als Basis für die Abgrenzung von Regenfeldbau, bewässerten landwirtschaftlichen Flächen und Plantagen genutzt. Die Klassifikation wurde mit dem Random-Forest-Algorithmus in einer räumlichen Auflösung von 30 m für ganz Burkina Faso und die drei Jahre 2001, 2007 und 2014 durchgeführt. Basierend auf Expertenkenntnissen der Region wurde ein zufällig beprobter Referenzdatensatz aus Google-Earth-Bildern generiert, der für die Kalibrierung und Validierung des Klassifikators diente. Die Klassifikationsgenauigkeiten von 92% (2001), 91% (2007) und 91% (2014) demonstrieren die Leistungsfähigkeit der entwickelten Methodik. Die daraus erzeugten Karten zeigen eine Ausweitung der landwirtschaftlichen Fläche um 91%, von etwa 61.000 km² im Jahr 2001 auf 116.900 km² im Jahr 2014. Während der Regenfeldbau den größten Teil dieser Zunahme ausmacht, haben sich auch bewässerte Flächen und Plantagen erheblich ausgebreitet. Insbesondere die Ausweitung der Bewässerungssysteme und der Plantagenfläche lässt sich mit der Förderung durch verschiedene nationale und internationale Entwicklungsprojekte erklären. Die Zunahme der landwirtschaftlichen Gebiete geht einher mit dem raschen Bevölkerungswachstum in den meisten Provinzen Burkina Fasos, welche noch über ungenutzte Landressourcen verfügen. Eine Analyse der Entwicklung der landwirtschaftlichen Fläche im Umland von Schutzgebieten verdeutlicht den erhöhten anthropogenen Druck auf diese Reservate. Der Schutz der verbliebenen Habitate für Flora und Fauna bei gleichzeitiger Verbesserung der Nahrungsmittelsicherheit für eine schnell wachsende Bevölkerung stellen die großen Herausforderungen für die Zukunft der Region dar. Das entwickelte ESTARFM-Framework zeigt großes Potenzial für weitere Anwendungen, die über die Kartierung landwirtschaftlicher Fläche hinausgehen. Großflächige Forschung, die eine hinreichend hohe zeitliche und räumliche Auflösung erfordern, wie die Überwachung von Bodendegradation oder die Untersuchung von Phänologie der Landoberfläche, könnten von der Anwendung des ESTARFM-Framework erheblich profitieren.

Ziel der vorliegenden Arbeit war es, anhand von aktuellen Hochwasserschadensdaten aus Telefonbefragungen in Privathaushalten in Deutschland und Österreich die Minderung von Hochwasserschäden durch Frühwarnung und privater Eigenvorsorge zu quantifizieren. Im ersten Schritt wurden die Datensätze aus den vier zugrunde liegenden Befragungen zu den Hochwasserereignissen der Jahre 2002, 2005 und 2006 zusammengeführt und die Hochwasserschäden auf das Referenzjahr 2007 angepasst. Um das Schadensminderungspotenzial von Frühwarnung und diversen Vorsorge-/ Notmaßnahmen beurteilen zu können, wurde der konsistente Datensatz nach verschiedenen schadensbestimmenden Faktoren (Wasserstand, Hochwassertyp, Kontaminationsart und Hochwassererfahrung) aufgeteilt. Dabei stellte sich heraus, dass eine Hochwasserwarnung z.B. durch Behörden den Schaden am Gebäude und Hausrat nur dann reduzieren kann, wenn der Frühwarnungsinhalt klar verständlich oder das Wissen der Betroffenen ausreichend ist, wie man sich und seinen Haushalt vor dem Hochwasser schützen kann (durch das Ergreifen von Notmaßnahmen). Der Nutzen einer langfristigen Vorsorge, insbesondere von baulichen Maßnahmen, wurde in dieser Studie sehr deutlich. Vor allem die geringwertige Nutzung der hochwassergefährdeten Stockwerke und die hochwasserangepasste Inneneinrichtung konnten die Schäden am Gebäude und Inventar erheblich reduzieren.

For many active volcanoes all over the world a civil protection program, normally combined with hazard maps, exists. Optimising of hazard maps and the associated hazard assessment implies a detailed knowledge of the volcanostratigraphy, because the deposits provoke information on the potential behaviour during a new activity cycle. Pyroclastic deposits, however, may vary widely in thickness and distribution over very short lateral distances. High resolution characterisation of single strata often cannot be archived, if solely sedimentological and geochemical methods are used. Gamma-ray measurements taken in the field combined with grain-size depended magnetic susceptibility measurements made in the laboratory are used in this work to optimise the resolution of volcanostratigraphic investigations. The island of Vulcano is part of the Aeolian Archipelago sited of the northern coast of Sicily. La Fossa cone is the active centre of Vulcano, where fumarolic and seismic activity can be observed. The cone was built up during the last 6,000 years, whereby the last eruption period is dated to historic times (1888-1890). For the tuff cone La Fossa the most likely volcanic hazards are the emplacement of pyroclastic deposits as well as gas hazards (especially SOx and CO2), due to this the detailed knowledge of the stratigraphy is mandatory. Most of the population resides in Vulcano Porto and the nearby sited peninsula of Vulcanello, which are highly endangered locations for a future eruption scenario. Measurements, made in standard outcrops, allow a characterisation of the successions Punte Nere, Tufi Varicolori, Palizzi, Commenda, and Cratere Attuale. A discrimination of all successions by solely one of the methods is rarely possible. In some cases, however, the combination of the methods leads to clear results. It can also be noticed that the exposition as well as the sedimentation type (wet-surge or dry-surge deposits) affect the measurements. In general it can be assumed that the higher the magma is evolved the higher the g -ray values and the lower the susceptibility values. Measurements from the Wingertsberg (Laacher See deposits, Eifel, W-Germany) show clearly that a higher degree of magma evolution correlates with lower susceptibility and higher gamma-ray values. Variations of the values can be observed not only by the change of the degree of magmatic evolution but also by the inhomogeneous deposition conditions. Particularly the gamma-ray measurements show lower values for the wet-surge deposits than for the dry-surge deposits, even though the erupted material has the same geochemical composition. This can be explained especially by reactions inside of the moist eruption cloud and short-time after deposition, when easily soluble elements like K, U, and Th can be leached by these aggressive fluids. Even extended exposition and high water content can provoke depletion of various elements within the complete or parts of the outcrop, too. If the deposits are affected by a fumarolic activity especially the susceptibility values show significant variations, whereas in general extreme low values are observed. Contamination of deposits also can occur, if they are overlain by weathered deposits of higher concentration of K, U, and Th. Weathering and mobilisation within the upper deposits can generate an element enrichment within the lower deposits. In general the element ratios of the barried underlying deposits are less affected than the exposed ones. After gauging the values of the well defined succession for standard outcrops undefined outcrops were measured. These outcrops are not clearly classified by sedimentological and geochemical methods, thus a correlation with the combined geophysical methods is useful. In general the combination of the methods allows a correlation, although in some cases more than one interpretation is possible. But in connection with time marker horizons as well as sedimentological features an interpretation is feasible. These situations show that a classification solely based on geophysical methods is possible for many cases but, if the volcanic system is more complex, a combination with sedimentological and geochemical methods may be needed. The investigations on Vulcano, documented in this work, recommend a re-interpretation of the dispersial of some successions of La Fossa cone, especially the presumption that Tufi Varicolori only exist inside of the Caldera of La Fossa. As a consequence the eruption and energy model especially for Tufi Varicolori have to be reviewed. / An den zahlreichen aktiven Vulkanen auf der Erde existiert häufig ein Programm zum Zivilschutz in Kombination mit hazard maps. Die Optimierung von hazard maps und dem damit verbundenen hazard assessement setzt eine detaillierte Kenntnis der Vulkanostratigraphie voraus, da die Ablagerungen Aufschlüsse über ein potentielles Verhalten bei erneuter Aktivität zulassen. Eine detaillierte Stratigraphie pyroklastischen Ablagerungen ist nicht immer eindeutig, da die Verbreitung der Ablagerungen sehr inhomogen sein kann und häufig ein lateraler Fazieswechsel zu beobachten ist. Die Charakterisierung einzelner Horizonte und Einheiten aufgrund von geochemischen und sedimentologischen Untersuchungen ist nicht immer eindeutig. Mit Hilfe von Gamma-ray-Messungen vor Ort und Untersuchungen der korngrößenabhängigen Suszeptibilität wird in dieser Arbeit versucht die Auflösung der Vulkanostratigraphie zu verbessern. Vulcano gehört zur Inselgruppe der Äolischen Inseln vor der Nordküste von Sizilien. Das derzeit aktive Zentrum, La Fossa cone, zeigt heute vorwiegend fumarolische und seismische Aktivität. Hierbei ist zu beachten, daß die letzte große Eruptionsphase in historischer Zeit stattfand (1888-1890). Aufgrund der Geschichte von La Fossa cone, welche vor rund 6000 Jahren begann, kann man vermuten, daß die aktive Phase noch nicht abgeschlossen ist und weitere Eruptionen folgen können. La Fossa cone ist ein Tuffkegel, dessen größte Gefahr, neben der fumarolischen Aktivität (erhöhte Gehalte an SOx und CO2), besonders in der Bildung und Ablagerung von pyroklastischen Strömen liegt, daher ist eine genaue Kenntnis der Stratigraphie unabdingbar. Der Hauptort der Insel, Vulcano Porto, liegt am Fuß von La Fossa cone und ist somit bei einem Ausbruch extrem gefährdet. Hier und auf der angrenzenden Halbinsel Vulcanello hält sich während der Hauptsaison der Großteil der bis zu 9000 Personen (inklusive Tagestouristen) auf der Insel auf. Die Kombination der geophysikalischen Methoden hat sich innerhalb der Standardaufschlüsse von Vulcano als geeignete Methode erwiesen, um die bisher definierten Einheiten: Punte Nere, Tufi Varicolori, Palizzi, Commenda und Cratere Attuale voneinander zu unterscheiden. Dabei ist es allerdings wichtig die beiden Methoden zu kombinieren, da nicht alle Einheiten nur anhand von einer Methode zu unterscheiden sind. Auch hat sich gezeigt, daß die jeweilige Exposition wie auch der Ablagerungstyp - wet-surge oder dry-surge Ablagerung - die Werte der Messungen beeinflussen können. Allgemein gilt, je stärker das Magma differenziert ist umso geringer sind die zu erwartenden Suszeptibilitätswerte und umso höher die zu erwartenden Gamma-ray-Werte. Dies konnte in Vergleichsmessungen am Wingertsberg (Laacher See Ablagerungen, Eifel, W-Deutschland) recht gut beobachtet werden. Solche Ergebnisse sind deutlich bei gleichen Ablagerungsbedingungen zu erkennen, treten jedoch sowohl wet- wie auch dry-surge Ablagerungen auf, so beobachtet man häufig, daß wet-surge Ablagerungen geringere Werte zeigen - besonders für die Gamma-ray-Messungen - als diejenigen von dry-surge Ablagerungen des gleichen Ausgangsmaterial. Dies ist vor allem auf Reaktionen des Materials innerhalb der "feuchten" Eruptionswolke und des pyroklastischen Stromes (wet-surge Ablagerungen) zurückzuführen, bei denen es zu einer Abreicherung unter anderem von K, U, und Th kommen kann. Auch kurz nach der Ablagerung können bevorzugt Alterationsprozesse auftreten. Eine starke Exposition oder auch eine erhöhte Feuchtigkeit führen häufig zur Abreicherung verschiedener Elemente innerhalb des Aufschlusses. Hiervon sind besonders die Werte von Gamma-ray-Messungen betroffen. An Orten fumarolischer Aktivität ist eine signifikante Änderung der Suszeptibilitätswerte zu beobachten, stark betroffene Bereiche zeigen häufig extrem geringe Suszeptibilitätswerte. Überlagerung von Einheiten mit hohen Konzentrationen an K, U, und Th kann bei der Verwitterung dieser Lagen eine Kontamination der darunterliegenden Bereiche zur Folge haben. Diese zeigen dann deutlich erhöhte Elementkonzentrationen - im Gegensatz zu den Durchschnittswerten - wobei aber das Verhältnis der Elemente oft nicht signifikant verändert wird. Nach einer Eichung anhand der Standardprofile wurden Aufschlüsse mit einer nicht immer eindeutigen Zuordnung - durch die "klassischen" sedimentologischen und geochemischen Methoden - bearbeitet. Hierbei zeigte sich, daß die Kombination der beiden geophysikalischen Methoden durchaus eine Charakterisierung erlaubt. Dabei wurde allerdings auch deutlich, daß eine Korrelation durch die kombinierten geophysikalischen Methoden zwar sinnvoll ist, jedoch stellenweise verschiedene Interpretationen möglich sind, daher ist es sicherlich von Vorteil, wenn zur Charakterisierung auch die "klassischen" Methoden hinzugezogen werden. Von besonderem Vorteil erwiesen sich bei den Untersuchungen Zeitmarkerhorizonte, durch welche häufig mehrdeutige Interpretationen geklärt werden konnten. Anhand der Untersuchungen konnten, in dieser Arbeit, nun erstmals die, bisher nur innerhalb der Caldera von La Fossa bekannten, Tufi Varicolori auch außerhalb der Caldera identifiziert werden. Dieser Umstand gibt Anlaß die bisherigen Modelle für den Eruptionsmechanismus und das Energieschema der Tufi Varicolori Eruptionen zu überarbeiten, da für die Überwindung der Calderawand eine deutlich höhere Energie nötig ist als bisher für Tufi Varicolori angenommen wurde.

In den letzten Jahren hat sich der Einsatz von Remotely Piloted Aerial Systems (RPAS) zur Geodatenerfassung immer mehr verbreitet. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf dem Einsatz von herkömmlichen Kameras mit drei Kanälen (Rot, Grün, Blau (RGB)). Mit dieser Kombination werden 3D-Daten und Orthophotomosaike erzeugt. Ein weiteres, jedoch kleineres Augenmerk liegt auf der Entwicklung von Sensoren mit mehr als drei Kanälen für Fragestellungen der Fernerkundung. Auffallend ist dabei, dass die Hersteller viel Arbeit in die radiometrische Qualität und die spektrale Auflösung der Sensoren stecken, deren geometrische Qualität ganz im Gegensatz zur herkömmlichen RGB-Kamera aber vernachlässigen. Die vorliegende Arbeit verfolgt einen anderen Ansatz: Ein bestehendes System wird unter der Berücksichtigung eines begrenzten Budgets (low-cost) und dem Erhalt der hohen geometrischen Abbildungsqualität um einen vierten Kanal im nahen Infrarot ergänzt. Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich überall dort, wo gleichzeitig das Vorhandensein oder der Zustand von Vegetation und die Geometrie mit RPAS erfasst werden soll. Sigma Kameras mit Foveon® Sensoren sind bereits für ihre hohe Abbildungsqualität bekannt. Durch den Ausbau des Infrarot-Sperrfilters kann diese Kamera, ebenso wie fast alle Sensoren auf Silizium-Basis, für die Erfassung des Near Infrared (NIR) modifiziert werden. Mit der Kombination einer RGB- und einer NIR-Kamera zu einem Sensorkopf und einer selbst entwickelten Datenverarbeitung können Vierkanalbilddaten erzeugt werden, die die hohe Abbildungsqualität der Sigma Kamera und gleichzeitig die Zusatzinformation im NIR besitzen. Die Weiterverarbeitung in einer modernen Photogrammetriesoftware mit einem Structure from Motion (SFM)-Ansatz verspricht ein effizientes und praxisgerechtes Arbeiten. Der entwickelte Sensorkopf wird in zwei Einsatzszenarien zur Anwendung gebracht. In der Luftbildarchäologie kann der Zeitraum der Erfassung von Bodendenkmälern mit RPAS durch diesen Sensorkopf erheblich erweitert werden. Das Bodendenkmal ist sowohl im hochaufgelösten Oberflächenmodell als auch im NIR deutlicher zu erkennen als in einer herkömmlichen RGB-Aufnahme. Bei der Filterung eines Oberflächenmodells zu einem Geländemodell konnte gezeigt werden, dass die Verwendung des NIR den herkömmlichen Einsatz von neigungsbasierten Filtern sinnvoll ergänzt und zu besseren Ergebnissen führt. Durch den Rückgriff auf gebrauchte Sigma Kompaktkameras und weit verbreitete Software mit SFM-Algorithmen konnte der low-cost Ansatz voll erfüllt werden. Die radiometrische Qualität wurde untersucht und es wurde festgestellt, dass diese nicht an den Stand der Technik von speziellen und teuren Algorithmen und Sensoren heranreicht. Für die gezeigten Anwendungen ist sie jedoch als ausreichend zu bewerten.

The detrimental impacts of climate variability on water, agriculture, and food resources in East Africa underscore the importance of reliable seasonal climate prediction. To overcome this difficulty RARIMAE method were evolved. Applications RARIMAE in the literature shows that amalgamating different methods can be an efficient and effective way to improve the forecasts of time series under consideration. With these motivations, attempt have been made to develop a multiple linear regression model (MLR) and a RARIMAE models for forecasting seasonal rainfall in east Africa under the following objectives: 1. To develop MLR model for seasonal rainfall prediction in East Africa. 2. To develop a RARIMAE model for seasonal rainfall prediction in East Africa. 3. Comparison of model's efficiency under consideration In order to achieve the above objectives, the monthly precipitation data covering the period from 1949 to 2000 was obtained from Climate Research Unit (CRU). Next to that, the first differenced climate indices were used as predictors. In the first part of this study, the analyses of the rainfall fluctuation in whole Central- East Africa region which span over a longitude of 15 degrees East to 55 degrees East and a latitude of 15 degrees South to 15 degrees North was done by the help of maps. For models’ comparison, the R-squared values for the MLR model are subtracted from the R-squared values of RARIMAE model. The results show positive values which indicates that R-squared is improved by RARIMAE model. On the other side, the root mean square errors (RMSE) values of the RARIMAE model are subtracted from the RMSE values of the MLR model and the results show negative value which indicates that RMSE is reduced by RARIMAE model for training and testing datasets. For the second part of this study, the area which is considered covers a longitude of 31.5 degrees East to 41 degrees East and a latitude of 3.5 degrees South to 0.5 degrees South. This region covers Central-East of the Democratic Republic of Congo (DRC), north of Burundi, south of Uganda, Rwanda, north of Tanzania and south of Kenya. Considering a model constructed based on the average rainfall time series in this region, the long rainfall season counts the nine months lead of the first principal component of Indian sea level pressure (SLP_PC19) and the nine months lead of Dipole Mode Index (DMI_LR9) as selected predictors for both statistical and predictive model. On the other side, the short rainfall season counts the three months lead of the first principal component of Indian sea surface temperature (SST_PC13) and the three months lead of Southern Oscillation Index (SOI_SR3) as predictors for predictive model. For short rainfall season statistical model SAOD current time series (SAOD_SR0) was added on the two predictors in predictive model. By applying a MLR model it is shown that the forecast can explain 27.4% of the total variation and has a RMSE of 74.2mm/season for long rainfall season while for the RARIMAE the forecast explains 53.6% of the total variation and has a RMSE of 59.4mm/season. By applying a MLR model it is shown that the forecast can explain 22.8% of the total variation and has a RMSE of 106.1 mm/season for short rainfall season predictive model while for the RARIMAE the forecast explains 55.1% of the total variation and has a RMSE of 81.1 mm/season. From such comparison, a significant rise in R-squared, a decrease of RMSE values were observed in RARIMAE models for both short rainfall and long rainfall season averaged time series. In terms of reliability, RARIMAE outperformed its MLR counterparts with better efficiency and accuracy. Therefore, whenever the data suffer from autocorrelation, we can go for MLR with ARIMA error, the ARIMA error part is more to correct the autocorrelation thereby improving the variance and productiveness of the model. / Die nachteiligen Auswirkungen der Klimavariabilität auf Wasser, Landwirtschaft und Nahrungsressourcen in Ostafrika unterstreichen die Bedeutung einer zuverlässigen saisonalen Klimavorhersage. Um diese Schwierigkeit zu überwinden, wurden die Regression mit ARIMA-Fehlern (RARIMAE)-Methoden entwickelt. Die Anwendungen RARIMAE in der Literatur zeigen, dass die Zusammenführung verschiedener Methoden ein effizienter und effektiver Weg sein kann, um die Vorhersagen der betrachteten Zeitreihen zu verbessern. Aus dieser Motivation heraus wurde versucht, ein multiples lineares Regressionsmodell (MLR) und ein RARIMAE-Modell zur Vorhersage saisonaler Niederschläge in Ostafrika unter folgenden Zielsetzungen zu entwickeln: 1. Entwicklung eines MLR-Modells für die Vorhersage der saisonalen Regenfälle in Ostafrika. 2. Entwicklung eines RARIMAE-Modells für die saisonale Niederschlagsvorhersage in Ostafrika. 3. Vergleich der betrachteten Modelleffizienz Um die oben genannten Ziele zu erreichen, wurden die monatlichen Niederschlagsdaten für den Zeitraum von 1949 bis 2000 von der Climate Research Unit (CRU) bezogen. Daneben wurden die ersten differenzierten Klimaindizes als Prädiktoren verwendet. Im ersten Teil dieser Studie wurden die Niederschlagsschwankungen in der gesamten Region Zentral-Ostafrika, die sich über einen Längengrad von 15 Grad Ost bis 55 Grad Ost und einen Breitengrad von 15 Grad Süd bis 15 Grad Nord erstrecken, analysiert mit Hilfe von Karten gemacht. Für den Modellvergleich werden die Erklärte Varianz-Werte für das MLR-Modell von den R-Quadrat-Werten des RARIMAE-Modells abgezogen. Die Ergebnisse zeigen positive Werte, was darauf hinweist, die Erklärte Varianz durch das RARIMAE-Modell verbessert wird. Auf der anderen Seite werden die Root-Mean-Square-Error-Werte (RMSE) des RARIMAE-Modells von den RMSE-Werten des MLR-Modells subtrahiert und die Ergebnisse zeigen einen negativen Wert, der darauf hinweist, dass der RMSE durch das RARIMAE-Modell für Trainings- und Testdatensätze reduziert wird. Für den zweiten Teil dieser Studie umfasst das betrachtete Gebiet einen Längengrad von 31,5 Grad Ost bis 41 Grad Ost und einen Breitengrad von 3,5 Grad Süd bis 0,5 Grad Süd. Diese Region umfasst den Zentral-Osten der Demokratischen Republik Kongo (DRC), nördlich von Burundi, südlich von Uganda, Ruanda, nördlich von Tansania und südlich von Kenia. Betrachtet man ein Modell, das auf der Grundlage der durchschnittlichen Niederschlagszeitreihen in dieser Region erstellt wurde, zählt die lange Regensaison den neunmonatigen Vorsprung der ersten Hauptkomponente des indischen Meeresspiegeldrucks (SLP_PC19) und den neunmonatigen Vorsprung des Dipolmodus-Index (DMI_LR9) als ausgewählte Prädiktoren für statistische und prädiktive Modelle. Auf der anderen Seite zählt die kurze Regenzeit den dreimonatigen Vorsprung der ersten Hauptkomponente der indischen Meeresoberflächentemperatur (SST_PC13) und den dreimonatigen Vorsprung des Southern Oscillation Index (SOI_SR3) als Prädiktoren für das Vorhersagemodell. Für das statistische Modell der kurzen Regenzeit wurde die aktuelle SAOD-Zeitreihe (SAOD_SR0) zu den beiden Prädiktoren im Vorhersagemodell hinzugefügt. Durch die Anwendung eines MLR-Modells wird gezeigt, dass die Vorhersage 27,4 % der Gesamtvariation erklären kann und einen RMSE von 74,2 mm/Saison für eine lange Regenzeit hat, während die Vorhersage für RARIMAE 53,6% der Gesamtvariation erklärt und einen RMSE von 59,4 mm/Saison hat. Durch die Anwendung eines MLR-Modells wird gezeigt, dass die Vorhersage 22,8% der Gesamtvariation erklären kann und einen RMSE von 106,1 mm/Saison für das Vorhersagemodell für kurze Regenzeiten hat, während die Vorhersage für RARIMAE 55,1% der Gesamtvariation erklärt und a RMSE von 81,1 mm/Saison. Aus einem solchen Vergleich wurde ein signifikanter Anstieg die Erklärte Varianz und eine Abnahme der RMSE-Werte in RARIMAE-Modellen sowohl für die gemittelten Zeitreihen für kurze Regenfälle als auch für lange Regenzeiten beobachtet. In Bezug auf die Zuverlässigkeit übertraf RARIMAE seine MLR-Pendants mit besserer Effizienz und Genauigkeit. Wenn die Daten unter Autokorrelation leiden, können wir uns daher für MLR mit ARIMA-Fehler entscheiden. Der ARIMA-Fehlerteil dient mehr dazu, die Autokorrelation zu korrigieren, wodurch die Varianz und Produktivität des Modells verbessert wird.

Städte sehen sich in der Entwicklung ihres Einzelhandelsangebots zunehmend Konkurrenzsituationen zwischen traditionellen Innenstadt- und neu entstehenden Stadtrandlagen ausgesetzt, die einerseits die gestiegenen Flächen- und Produktivitätsansprüche der Unternehmen eher erfüllen, während andererseits Bürger, Politik und etablierter Handel ein Aussterben der Innenstädte befürchten. Die Konsequenzen planerischer Entscheidungen in dieser Hinsicht abzuschätzen, wird zunehmend komplexer. Dafür sind ebenso eine stärkere Individualisierung des Konsumverhaltens verantwortlich, wie eine gestiegene Sensibilität gegenüber Verkehrs- und Emissionsbelastungen. Modellierungen und Simulationen können einen Beitrag zu fundierter Entscheidungsfindung leisten, indem sie durch Prognosen von Szenarien mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen solche Auswirkungen aufzeigen. In der Vergangenheit wurden Kaufkraftströme durch Modelle abgebildet, die auf aggregierten Ausgangsdaten und Analogieschlüssen zu Naturgesetzen oder nutzentheoretischen Annahmen beruhten. In dieser Arbeit wird dafür erstmals ein agentenbasierter Ansatz angewendet, da sich so individuelle Ausdifferenzierungen des Konsumentenhandelns wesentlich leichter integrieren und Ergebnisse anschaulicher präsentieren lassen. Dieses Konzept kann in den Sozialwissenschaften als Modellierungsparadigma genutzt werden, insofern als dass sie der Idee der Selbstorganisation von Gesellschaften recht nahe kommt. Insbesondere zeichnen sich Multiagentensysteme durch eine dezentrale Kontrolle und Datenvorhaltung aus, die es darüber hinaus ermöglichen, auch komplexe Systeme von Entscheidungsprozessen mit wenigen Spezifikationen darzustellen. Damit begegnet der Agentenansatz vielen Einwänden gegen Analogie- und Entscheidungsmodelle. Durch die konsequente Einnahme einer individuenbezogenen Sichtweise ist die individuelle Ausdifferenzierung von Entscheidungsprozessen viel eher abbildbar. Für das Forschungsprojekt konnten für einen Untersuchungsraum in Nordschweden (Funktionalregion Umea) individuenbezogene Einwohnerdaten verfügbar gemacht werden. Diese enthielten u.a. Lagekoordinaten des Wohn- und Arbeitsorts, Alter, Geschlecht, verfügbares Einkommen und Angaben zur Haushaltsstruktur. Verbunden mit Erkenntnissen aus empirischen Untersuchungen (Konsumentenbefragung, Geschäftskartierung) stellten sie die Eingabegrößen für ein agentenbasiertes Modell der Einkaufsstättenwahl bei der Lebensmittelversorgung dar. Die Konsumentenbefragung stellte regressionsanalytische Abhängigkeiten zwischen sozioökonomischen Daten und Konsumpräferenzen bezüglich einzelner Geschäftsattribute (Preisniveau, Produktqualität, Sortimentsbreite, Service etc.) her, die gleichen Attribute wurden für die Geschäfte erhoben. Somit können Kaufkraftströme zwischen Einzelelementen der Nachfrage (individuelle Konsumenten) und des Angebots (einzelne Geschäftsstandorte) als individuell variierende Bewertung der Geschäfte durch die Agenten dargestellt werden. Da auf der Angebotsseite die Umsätze der Geschäfte ebenso bekannt sind, können die Summen der von den Agenten dort allozierten Kaufkraftbeträge mit denselbigen verglichen werden. Dies erlaubt die Quantifizierung einer Schätzgüte für die Geschäftsumsätze mittels eines Gütemaßes. Für die Geschäfte der gesamten Region konnten Gütemaßwerte bis 0,7 erreicht werden, für einzelne Betriebsformate auch über 0,9. Dies zeigt, dass auch bei der Verwendung individuenbezogener Modelle, die mit einer deutlich höheren Anzahl Freiheitsgraden behaftet sind als ihre aggregierten Gegenstücke, hohe Prognosequalitäten für Umsatzschätzungen von Standorten erreicht werden können. Gleichzeitig bietet der Agentenansatz die Möglichkeit, einzelne Simulationsobjekte bei ihrer Entscheidungsfindung und ihren Aktivitäten zu verfolgen. Dabei konnten ebenfalls plausible Einkaufsmuster abgebildet werden. Da die Distanz vom Wohn- bzw. Arbeitsort zum Geschäft Bestandteil des Modells ist, können auch die von den Einwohnern zum Zweck der Grundversorgung zu leistenden Distanzaufwände in verschiedenen Angebotssituationen analysiert werden. An agentenbasierte Simulationen werden in den Sozialwissenschaften große Erwartungen geknüpft, da sie erstmals ermöglichen, gesellschaftliche Phänomene auf der Ebene ihres Zustandekommens, dem Individuum, zu erfassen, sowie komplexe mentale Vorgänge des Handelns, Lernens und Kommunizierens auf einfache Weise in ein Modell zu integrieren. Mit der vorliegenden Arbeit wurde im Bereich der Konsumentenforschung erstmals ein solcher Ansatz auf regionaler Ebene angewendet, um zu planungsrelevanten Aussagen zu gelangen. In Kombination mit anderen Anwendungen im Bereich der Bevölkerungsprognose, des Verkehrs und der innerstädtischen Migration haben Agentensimulationen alle Voraussetzungen zu einem zukunftsweisenden Paradigma für die Raum- und Fachplanung. / Concerning the development of their retail location structures, urban areas are increasingly faced with situations of competition between traditional inner-city and spontaneously emerging suburban forms of outlets, which can on one hand rather satisfy augmented demands on sales areas and productivity of retailers, while on the other hand citizens, politicians and established retailers fear the "death of the centre". To evaluate the consequences of planning decisions in that respect is gaining in complexity; this can be ascribed to a strong individualisation of consumption habits as well as an enhanced sensitivity towards exposure to emissions from traffic and land consumption. Social simulations can contribute to such decisions as they are able to demonstrate the implications thereof by undertaking prognoses in different planning frameworks and scenarios. In the past, estimations of buying power flows between elements of demand and supply have been modelled from aggregate input data utilising approaches characterized by analogies to laws from physical sciences or utility maximizing assumptions. This contribution is the first to use an agent-based approach, since it is capable of integrating individually differentiated variations of consumer behaviour and results can be depicted more effectively. This concept can be used as a modelling paradigm in the social sciences in so far as it reflects the idea of self-organization of human societies. Multi agent simulations are characterized by a distributed control and organisation of data enabling the representation of complex decision processes with a small number of specifications. With these features, agent-based approaches address many of the objections against analogy and choice models. The strictly individual viewpoint allows for a much better representation of individually variations of decision processes. For this research project, individual population data for a study area in Northern Sweden (functional region of Umea) were obtained. They included figures on age, sex, disposable income, coordinates of dwelling and workplace, and household structure for every individual in the region. Combined with empirical results from consumer and store surveys they constituted the data base for an agent-based model of store choice in grocery retailing. The consumer survey contributed regression analyses for individual preferences for store attributes such as price, size of assortment, quality of products, service, etc., dependant on socio-demographic characteristics of the sample. The same attributes were observed for the stores. Hence, the buying power flows between single elements of the demand side (individual consumers) and single elements of the supply side (individual stores) can be specified as individually varying evaluations of choice alternatives, by which the agents will distribute their buying power among the stores. By comparing the sums of buying power collected at the stores with their turnovers, a measure for the quality of the turnover estimation can be given. For all shops in the region, values of 0.7 for R(2) were achieved, for some store formats even up to 0.9. This demonstrates how individual decision based models of buying power allocation despite their fairly large number of degrees of freedom are suitable for turnover estimation and forecasts of individual stores. Simultaneously, the simulation objects, i.e. the individual agents can be observed on performing their shopping trips to ensure plausible results on the micro level as well. Since the distance between the places of dwelling and work and the location of the shop is part of the model, changes in transportation demand in different spatial structures of retail outlets can be analysed. Agent-based simulations are raising high expectations in the social sciences, as they are the first to allow to capture social phenomena on the level of their emergence, the individual, as well as to integrate complex cognitive processes such as motivations, learning and com-munication into such models. This study is the first to apply an agent-based approach in con-sumption research on a regional level in order to support planning decisions in a regional and urban context. Combined with further applications in the areas of population prognosis, transportation and intra-regional migration, social simulations are a promising tool for future challenges in regional and urban planning.

The Mesosaurus Inland Sea covered, in the Late Paleozoic, vast areas (~5 Mio km2) of the SW-Gondwanan continental interior. Major depocentres are represented by the Karoo basins of SW-Africa and the Paraná Basin in South America. These areas were interconnected prior to the break-up of Gondwana and the subsequent opening of the South Atlantic Ocean. In Namibia and South Africa deposits of the Mesosaurus Inland Sea are preserved in the successions of the glacial Dwyka Group and the postglacial Ecca Group (Karoo Supergroup). These deposits comprise the major part of a 60-70 Ma depositional cycle and are the main focus of this study. The large-scale transgressive part of this cycle started in the Late Carboniferous with continental glacial deposits followed by marine glacial and postglacial inland sea deposits. During the Early Permian the Mesosaurus Inland Sea reached its greatest extent, which was accompanied by widespread deposition of Corg-rich sediments. The large scale regressive part is recorded by successions ranging from deep water offshore pelites and turbidite sandstones to shallow water shoreface and deltaic sandstones, deposited in a brackish environment. Shallow water inland sea sediments are in turn overlain by fluvio-lacustrine deposits, which are assigned to the Beaufort Group and form the upper part of the cycle. This successive change in the depositional environment from marine to brackish to freshwater is also reflected in the fossil record. During Dwyka times a marine association of the Gondwana faunal province was able to colonize parts of the Mesosaurus Inland Sea. Later, during lower Ecca times, the connection to the Panthalassan Ocean became insufficient to retain normal marine conditions, leading to strong faunal endemism in an isolated and brackish inland sea environ¬ment. The most well-known and widespread representatives of this endemic fauna are mesosaurid vertebrates and megadesmid bivalves. Numerous altered tuffs occur as interlayers within argillaceous sediments of the Dwyka and Ecca Group of southern Namibia. The vast majority of these altered tuffs are represented by soft and crumbly to hard and indurated, clay-mineral-rich, bentonitic layers. Another, much rarer type is represented by very hard, chert-like tuff layers, which are predominantly albitic in composition. Furthermore, tuff layers within the Gai-As Formation of the Huab area are rich in potassium feldspar and have a porcelain-like appearance. The diagenetically modified matrix is mainly crypto- to microcrystalline. Polished tuff specimen show, in some tuffs, plane lamination or bedding with two or more subunits forming a tuff layer. Some display a weakly developed lamination. Only in very rare cases were structures reminiscent of sedimentary micro-cross lamination observed. The sedimentary textures and structures of the tuffs indicate that they have been deposited mainly as distal ash-fall layers by suspension settling in water. Some may have also been deposited or modified under the influence of weak bottom currents. The primary, pyroclastic macro-components of the tuffs are mainly represented by crystals of quartz, plagio¬clase, and biotite. In some thin sections pseudo¬morphs after pyroxene or hornblende were observed. Euhedral zircon and apatite crystals were observed in almost every tuff. Vitric or formerly vitric macro-components are very rare. The matrix of the majority of the investigated tuffs is predominantly composed of clay minerals. However, the matrix of the tuffs originally consisted most probably of fine vitric ash particles. Soon after deposition the volcanic ash was diagenetically altered to smectitic clay minerals. At a later stage smectite was progressively replaced by illite under prograde conditions. Nowadays the matrix of the bentonitic tuffs is strongly illite-dominated and only in the softer tuff layers a minor smectite content can be detected. Both the primary macrocrystic components as well as the geochemistry of the altered tuffs indicate that their source magmas were mainly of intermediate composition. The abundance of splintery quartz and feldspar crystal fragments within the tuffs hints at a highly explosive plinian or phreatoplinian eruption style of the source volcanoes, which were most probably located within a subduction-related volcanic arc region along the southern margin of Gondwana. New single zircon U-Pb SHRIMP datings of tuff layers provide a much more reliable age control of the investigated sedimentary succession. U-Pb SHRIMP ages for tuff layers from the glaciogenic Dwyka Group in southwestern Africa range from 302.0 ± 3.0 to 297.1 ± 1.8 Ma. The basal part of the early post-glacial Prince Albert Formation is dated at around 290 Ma. SHRIMP ages for tuff layers from the upper part of the Prince Albert Formation, the Whitehill Formation, and the middle part of the Collingham Formation indicate that the Mesosaurus Sea reached its greatest extent at around 280 Ma. / Während des Spätpaläozoikums waren riesige Areale (~5 Mio km2) Südwest-Gondwanas vom Mesosaurus Inlandmeer bedeckt. Die Karoo Becken Südwest-Afrikas sowie das Paraná Becken Südamerikas stellen dabei die Hauptablagerungsbereiche dar. Diese Gebiete waren vor dem Auseinanderbrechen Gondwanas und der darauf folgenden Öffnung des Südatlantiks miteinander verbunden. In Namibia und Südafrika sind die Ablagerungen des Mesosaurus Inlandmeeres in den Abfolgen der glazialen Dwyka Gruppe und der postglazialen Ecca Gruppe überliefert. Diese Sedimente umfassen den größten Teil eines etwa 60-70 Ma langen Ablagerungszyklus. Der transgressive Teil dieses Zyklus begann im späten Karbon mit der Ablagerung von kontinentalen Glazialsedimenten, auf die marine Glazial- und Post-Glazialablagerungen des Mesosaurus Inlandmeeres folgten. Während des frühen Perms erreichte dieses Inlandmeer seine größte Ausdehnung. Der regressive Teil ist durch Abfolgen gekennzeichnet, die von Tiefsee-Peliten und Turbiditen zu Küsten- und Delta-Sandsteinen reichen, welche in einem brackischem Milieu abgelagert wurden. Auf die Flachwasser-Sedimente dieses Inlandmeeres folgen fluvial-lakustrine Ablagerungen, die in die Beaufort Gruppe gestellt werden und die den oberen Teil des Ablagerungszyklus bilden. Diese Wechsel in den Ablagerungsmilieus von Salzwasser über Brackwasser zu Süßwasser spiegeln sich auch in den Fossilfunden wider. Zur Zeit der Dwyka konnten marine Vertreter der Gondwana-Faunenprovinz Teile des Mesosaurus Inlandmeeres besiedeln. Später, während der frühen Ecca-Zeit, konnten die marinen Bedingungen aufgrund der stark eingeschränkten Verbindung zum Panthalassischen Ozean nicht aufrecht erhalten werden, was schließlich zu einem ausgeprägten Faunen-Endemismus in einem nahezu abgeschnittenen Brackwasser-Inlandmeer führte. Die bekanntesten Vertreter dieser endemischen Fauna sind mesosauride Wirbeltiere und megadesmide Muscheln. In der Dwyka und Ecca Gruppe treten im südlichen Namibia zahlreiche alterierte Tuffe als Zwischenlagen auf. Die überwiegende Anzahl dieser Tuffe bilden tonmineralreiche, bentonitische Lagen. Sie können sowohl weich und bröckelig als auch stärker verfestigt und härter ausgebildet sein. Ein viel seltenerer Typ ist durch harte, chert-artige, albitische Tufflagen gekennzeichnet. Desweiteren treten in der Gai-As Formation des Huab Gebietes porzellanartige, weiße Tufflagen auf, die reich an Kalifeldspat sind. Die diagenetisch veränderte Matrix der Tuffe ist hauptsächlich krypto- bis mikrokristallin. Polierte Handstücke lassen in einigen Fällen Horizontal-Schichtung oder eine oft undeutliche Lamination erkennen. Die Sedimentgefüge der Tuffe lassen darauf schliessen, daß diese hauptsächlich subaquatische Suspensionsablagerungen distalen Aschenfalls darstellen. Einige wenige können auch unter dem Einfluss schwacher Bodenströmungen ab- oder umgelagert worden sein. Quarz-, Plagioklas- und Biotitkristalle bilden den Hauptteil der primären, pyroklastischen Makrokomponenten der Tuffe. In einigen Dünnschliffen konnten auch Pseudomorphosen nach Pyroxen oder Hornblende beobachtet werden. Idiomorphe Zirkon- und Apatitkristalle wurden in nahezu jedem Tuff beobachtet. Glasige oder entglaste Makrokomponenten sind dagegen sehr selten. Die Matrix der meisten untersuchten Tuffe ist überwiegend aus Tonmineralen aufgebaut. Ursprünglich setzte sich die Matrix der Tuffe jedoch wahrscheinlich aus feinkörnigen, glasigen Aschenpartikeln zusammen, die schon bald nach Ablagerung diagenetisch zu smektitischen Tonmineralen umgewandelt wurden. Zu einem späteren Zeitpunkt wurde dann Smektit zunehmend von Illit unter höhergradigen Bedingungen verdrängt. Heute ist die Matrix der bentonitischen Tuffe stark Illit-dominiert und nur in den weicheren Tufflagen lassen sich noch geringe Smektitgehalte nachweisen. Sowohl die primär-pyroklastischen Makrokristallkomponenten als auch die Geochemie der alterierten Tuffe weisen darauf hin, daß ihre Ursprungsmagmen hauptsächlich von intermediärer Zusammensetzung waren. Das zahlreiche Auftreten von splittrigen Quarz- und Feldspat-Kristallfragmenten weist auf einen hochexplosiven, plinianischen oder phreatoplinianischen Eruptionsstil der Herkunftsvulkane hin, die höchstwahrscheinlich in einer vulkanischen Bogenregion am Südrand Gondwanas gelegen waren. Neue U-Pb Einzelzirkon SHRIMP-Datierungen von vulkanischen Aschenlagen ermöglichen nun eine wesentlich verlässlichere Alterskontrolle der untersuchten Sedimentabfolge. U-Pb SHRIMP-Alter für Tufflagen aus der glazialgeprägten Dwyka Gruppe aus Südnamibia und SW-Südafrika reichen von 302.0 ± 3.0 to 297.1 ± 1.8 Ma. Der Basalbereich der früh-postglazialen Prince Albert Formation ist auf etwa 290 Ma datiert. SHRIMP-Alter von Tufflagen im oberen Bereich der Prince Albert Formation, innerhalb der Whitehill Formation und im mittleren Teil der Collingham Formation belegen, daß das Mesosaurus Inlandmeer seine größte Ausdehnung vor etwa 280 Ma erreichte.

Im Jahre 2001 wurde im Zentrum der Grube Messel, ca. 25 km südlich von Frankfurt gelegen, eine 433 m tiefe Bohrung abgeteuft. Geowissenschaftliche Ergebnisse, die durch die Bohrung gewonnen wurden, konnten die Herkunft des rundlichen Beckens durch eine Maar-Diatrem-Struktur erklären. Die erbohrten Kerne sind vom Hangenden zum Liegenden durch lakustrine Sedimente (0-240 m) und vulkaniklastische Gesteine gekennzeichnet, letztere werden durch Lapillituffe (240-373 m) and der Diatrem-Brekzie (373 433 m) beschrieben. Die Lapillituffe, auf die hier das Hauptaugenmerk gelegt wurde, sind makro- und mikroskopisch schwer differenzierbar und erscheinen als ein einzig massig auftretender, unsortierter vulkaniklastischer Körper, der hauptsächlich aus millimeter- bis zentimeter-großen juvenilen Klasten und Nebengesteinsbruchstücken aufgebaut ist. Die hier vorliegende Arbeit präsentiert die gesteinsmagnetischen Eigenschaften von Kernproben der Messel Vulkaniklastika und erklärt die Herkunft der magnetischen Anomalien, die während des Bohrprojekts 2001 detektiert wurden. Das magnetische Verhalten des eruptierten Materials bezieht sich auf feinkörnige und eisenreiche (Titano) Magnetite, die verteilt in den juvenilen Lapilli auftreten. Experimente der temperaturabhängigen Suszeptibilität sowie isothermale remanente Magnetisierungs- und Hystereseuntersuchungen an den vulkaniklastischen Proben zeigen im Sinne der Zusammensetzung, Koerzivität und Korngröße (Pseudo-Einbereichsteilchen) sehr ähnliche ferrimagnetische Eigenschaften. Das eruptierte Material mit seinen ferrimagnetischen Mineralen besaß bei der Ablagerung ein sehr ähnliches Potential zum primären Remanenzerwerb. Entmagnetisierungsversuche offenbaren Unterscheide im magnetischen Stabilitätsverhalten der erworbenen natürlich remanenten Magnetisierung (NRM). Aufheizexperimente beweisen die Akquisition einer thermisch remanenten Magnetisierung durch Temperatureffekte, die bei der Eruption und der Ablagerung des vulkanischen Gesteins im Diatrem auftraten. Die obere Lapillituffhälfte wurde bei relativ niedrigen Temperaturen (<300 °C), die unter Hälfte bei hohen Temperaturen (>>300 °C) abgelagert. Um den gesteinsmagnetischen Charakter der Messel Maar-Diatrem-Fazies besser zu verstehen, sind zusätzlich die Partikelkorngröße, der relative Anteil und die Form der juvenilen Fragmente sowie deren chemische Zusammensetzung näher untersucht und analysiert worden. Die Methodik der Bildanalyse sowie der Haupt- und Spurenelementanalyse des juvenilen Anteils ermöglicht eine klare Unterteilung der Lapillituffe. Die Kombination der Resultate der Partikelanalytik mit den gesteinsmagnetischen Befunden begünstigt die Einteilung der Vulkaniklastika in eine relativ heiße, geochemisch undifferenzierte und eine kältere, differenzierte Eruptionsphase. Somit liegt am Ende der vulkanischen Aktivität von Messel ein bivalentes Stadium zugrunde. Dabei sind die juvenilen Fragmente für die Temperaturentwicklung und Wärmebedingungen innerhalb des vulkaniklastischen Materials verantwortlich und tragen zur Herkunft der magnetischen Feldanomalien bei. Basierend auf gravimetrischen Parametern und den Ergebnissen der Magnetisierungs-eigenschaften der Pyroklastika ermöglicht ein 3D Potentialfeld-Modell der Messel Maar-Diatrem-Struktur die an der Erdoberfläche gemessenen negativen Anomalien zu erklären, sowie die Massen und Volumina der erbohrten Lithozonen zu berechnen. / In 2001 the 433 m deep Messel 2001 borehole was drilled in the centre of the Messel Pit, 25 km south of Frankfurt (Germany). Geoscientific results from this drilling clarified the origin of the circular-shaped basin as a maar-diatreme-structure. Recovered deposits consist of lacustrine sediments (0-240 m) and volcaniclastic rocks such as lapilli tuffs (240-373 m) as well as rocks of the underlying diatreme breccia (373 433 m). The lapilli tuffs, as main interest here, show little differentiation on a macro- and microscopic scale and appear as a massive and unsorted volcaniclastic body with dominating juvenile lapilli and accidental clasts mostly in the range of (sub)millimetres to centimetres in diameter. This study presents rock magnetic properties measured on core samples of the volcaniclastic units and explains the origin of downhole magnetic anomalies detected during the drilling project in 2001. Magnetic behaviour of the erupted material is related to fine-grained, Fe-rich (titano)-magnetites, which are dispersed within the juvenile lapilli. Temperature-dependent susceptibility experiments, isothermal remanent magnetisation and hysteresis investigations demonstrate similar ferrimagnetic properties throughout the volcaniclastic material, in terms of composition, coercivity and grain size (pseudo-single-domain particles) of the ferrimagnetic minerals. Thus, during emplacement of the erupted material, the ferrimagnetic minerals had the same remanence acquisition potential. However, demagnetisation experiments show different magnetic stability behaviour of the acquired natural remanent magnetisation (NRM). Heating experiments prove the acquisition of thermal remanent magnetisation (TRM) dominated by temperature effects which could have been occurred during eruption and deposition of volcanic material, forming the Messel maar-diatreme. It is assumed that the upper half of the lapilli tuffs was deposited at relatively low depositional temperatures (<300 °C), whereas the material of the lower half took advantage of higher temperatures (>>300 °C). To understand the rock magnetic character within the Messel maar-diatreme-facies, particle grain sizes, the degree of the relative fraction dominance and the shape of the juvenile fragments have been studied in more detail. Image analytical methods as well as major and trace element analyses on the juvenile fraction support the clear subdivision of the lapilli tuffs. These findings in combination with rockmagnetic data indicate a separation into a relatively hot, geochemically undifferentiated eruption phase and a colder, differentiated phase. A two-condition eruption stage at the end of the Messel volcanic activity is suggested. The juvenile particles account for the temperature evolution and heat conditions during deposition of the Messel tuffs and contribute to the origin of magnetic field anomalies. Based on gravity parameters and the results of magnetisation properties, the potential field 3D-model of the Messel subsurface explains the negative ground anomalies, calculates the mass and volume parameters of the drilled lithozones and shows the asymmetric appearance of the diatreme-structure.

Informationen über die Landbedeckung und die mit der anthropogenen Komponente verbundenen Landnutzung sind elementare Bestandteile für viele Bereiche der Politik, Wirtschaft und Wissenschaft. Darunter fallen beispielsweise die Strukurentwicklungsprogramme der EU, die Schadensregulierung im Versicherungswesen und die Modellierung von Stoffkreisläufen. CORINE Land Cover (CLC) wurde infolge eines erweiterten Bedarfs an einem europaweit harmonisierten Datensatz der Landoberfläche erstellt. Das CORINE Projekt weist für diese Arbeit eine hohe Relevanz durch die regelmäßigen Aktualisierungen von 10 Jahren, dem Einsatz der Daten in vielen europäischen und nationalen Institutionen und der guten Dokumentation der CORINE Nomenklatur auf. Die Erstellung der Daten basiert auf der computergestützten manuellen Interpretation, da automatische Verfahren durch die Komplexität der Aufgabenstellung und Thematik nicht in der Lage waren, den menschlichen Interpreten zu ersetzen. Diese Arbeit stellt eine Methodik vor, um CORINE Land Cover aus optischen Fernerkundungsdaten für eine kommende Aktualisierung abzuleiten. Hierzu dienen die Daten von CLC 1990 und der Fernerkundungsdatensatz Image 2000 als Grundlage, sowie die CLC 2000 Klassifikation als Referenz. Die entwickelte und in dem Softwarepaket gnosis implementierte Methodik wendet die objektorientierte Klassifikation in Kombination mit Theorien aus der menschlichen Bildwahrnehmung an. In diesen Theorien wird die Bildwahrnehmung als informationstechnischer Prozess gesehen, der den Klassifikationsprozess in die drei folgenden Subprozesse unterteilt: Bildsegmentierung, Merkmalsgenerierung und Klassenzuweisung. Die Bildsegmentierung generiert aus den untersten Bildprimitiven (Pixeln) bedeutungsvolle Bildsegmente. Diesen Bildsegmenten wird eine Anzahl von bildinvarianten Merkmalen aus den Fernerkundungsdaten für die Bestimmung der CLC Klasse zugewiesen. Dabei liegt die wichtigste Information in der Ableitung der Landbedeckung durch den überwachten Stützvektor-Klassifikator. Die Landoberfläche wird hierzu in zehn Basisklassen untergliedert, um weiteren Merkmalen einen semantischen Unterbau zu geben. Zur Bestimmung der anthropogenen Komponente von ausgewählten Landnutzungsklassen, wie beispielsweise Ackerland und Grünland, wird der phänologische Verlauf der Vegetation durch die Parameter temporale Variabilität und temporale Intensität beschrieben. Neben dem jahreszeitlichen Verlauf der Vegetation können Nachbarschaftsbeziehungen untersucht werden, um weitere anthropogene Klassen und heterogen aufgebaute Sammelklassen beschreiben zu können. Der Versiegelungsgrad als Beispiel für eine Reihe von unscharfen Merkmalen dient der weiteren Differenzierung der verschiedenen Siedlungsklassen aus CORINE LC. Mit Hilfe dieser Merkmale werden die CLC Klassen in abstrakter Form im Klassenkatalog (a-priori Wissensbasis) als Protoklassen beschrieben. Die eigentliche Objekterkennung basiert auf der Repräsentation der CORINE Objekte durch ihre einzelnen Bestandteile und vergleicht die gefundenen Strukturen mit der Wissensbasis. Semantisch homogen aufgebaute Klassen, wie Wälder und Siedlungen oder Protoklassen mit eindeutigen Merkmalen, beispielsweise zur Bestimmung von Grünland durch die Phänologie, können durch den bottom–up Ansatz identifiziert werden. Das übergeordnete CLC Objekt kann direkt aus den Bestandteilen zusammengebaut und einer Klasse zugewiesen werden. Semantisch heterogene Klassen, wie zum Beispiel bestimmte Sammelklassen (Komplexe Parzellenstrukur), können durch ihre Bestandteile validiert werden, indem die Bestandteile eines existierenden CLC Objektes mit der Wissensbasis auf Konsistenz untersucht werden (top–down Ansatz). Eine a-priori Datengrundlage ist für die Erkennung dieser Klassen essentiell. Die Untersuchung der drei Testgebiete (Frankfurt, Berlin, Oldenburg) zeigte, dass von der CORINE LC Nomenklatur 13 Klassen identifiziert und weiteren 14 Klassen validiert werden können. Zehn Klassen können durch diese Methodik aufgrund fehlender Merkmale oder Zusatzdaten nicht klassifiziert werden. Die Gesamtgenauigkeit der automatisierten Klassifikation für die Testgebiete beträgt zwischen 70% und 80% für die umgesetzten Klassen. Betrachtet man davon einzelne Klassen, wie Siedlungs-, Wald- oder Wasserklassen, wird aufgrund der verwendeten Merkmale eine Klassifikationsgenauigkeit von über 90% erreicht. Ein möglicher Einsatz der entwickelten Software gnosis liegt in der Unterstützung einer kommenden CORINE Aktualisierung durch die Prozessierung der identifizierbaren Klassen. Diese CLC Klassen müssen vom Interpreten nicht mehr überprüft werden. Für bestimmte CLC Klassen aus dem Top-down Ansatz wird der Interpret die letzte Entscheidung aus einer Auswahl von Klassen treffen müssen. Weiterhin können die berechneten Merkmale, wie die temporalen Eigenschaften und der Versiegelungsgrad dem Bearbeiter als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung gestellt werden. Der Einsatz dieser neu entwickelten Methode führt zu einer Optimierung des bestehenden Aufnahmeverfahrens durch die Integration von semi-automatisierten Prozessen. / Land cover and land use classifications provide significant information for politics, economy and science. CORINE Land Cover (CLC) represents a harmonised Pan-European land cover dataset utilised by many European and national institutions. The mapping product comprising 44 classes of land cover and land use, is well documented. At the same time it is periodically updated in intervals of 10 years. Mainly due to the complexity of the CORINE nomenclature, generating and updating of this product has ever since been solely based on computer–aided manual image interpretation. To this date, manual interpretation being the backbone of CORINE actualisation has not been replaced by computer aided approaches. As a consequence, this study aims at developing a semi-automated methodology to derive CORINE Land Cover from optical remotely sensed data. The methodology presented, is based upon the former CLC 1990 classification and the Landsat ETM+ based Image 2000 while reference and validation is realised utilising the CLC 2000 data set. Implementation of the presented approach is realised by the software package gnosis combining object oriented classification paradigms with theories related to human image perception. Human image perception itself is known to be a process of information engineering including three sub-processes as follows: image segmentation, feature generation, and class assignment. With regard to image segmentation, meaningful image segments are generated based upon the most simple image primitives, the pixels. Resulting image segments consist of a wide range of invariant image features describing actual CLC classes. However, precise knowledge about land cover is the uttermost important information for any further processing steps presented in this work. Therefore, ten baseline land cover classes are extracted from multi spectral image 2000 data sets using a novel supervised classification approach of support vector machines. In order to estimate the anthropogenic impact affecting some CORINE classes, the phenological characteristics are analysed and processed. Thus temporal parameters like temporal variability and temporal intensity are used for the delineation of pastures and arable land. Conjointly with these vegetation features, neighbourhood analysis is used to derive functionality or heterogeneity of complex classes. At last, additional error reduction and further specification is addressed by the extraction of fuzzy features. Based on these features sets, CLC classes are represented abstractly stored within a class catalogue i.e. an a-priori knowledge base. Class assignment itself is based on the representation of CORINE objects by its integral parts. In the following this sub-process, representing the final step of image perception, is used to compare the extracted structures with the prototypical classes of the knowledge base. On one hand homogeneous classes, consisting of a single land cover type of baseline classes like forests and pastures, are identified with a bottom–up approach. This is based on the assumption that any superior CLC object is composed of and therefore directly linked to its components and consecutively assigned to a specific CLC class. On the other hand heterogeneous classes, consisting of multiple cover types like complex cultivation patterns, can be validated by comparing its components to the knowledge base, i.e. a top–down approach. However, the a-priori geometry provided by a former classification is essential for this type of object recognition. The analysis of test sites located in the vicinities of Frankfurt, Berlin, and Oldenburg indicates that 13 CLC classes can be identified automatically while a second set of 14 CLC classes can be validated. On the contrary, ten classes can not be acquired by the presented approach due to the lack of required features or missing ancillary information. Thus the overall accuracy of the automated classification of the test sites ranges between 70% and 80 %. In addition it increases to more than 90% as observation is limited to classes with intrinsic prototypical description and distinct features like settlement, forest, and water. As a result of this thesis the software package gnosis will provide a fundamental service and support for the forthcoming CORINE update. By means of the software, 13 identifiable classes can be processed automatically based on the bottom–up approach. In regards to the set of 14 CLC classes derived from the top–down approach, distinct class definition will rely on the trained interpreters selecting from a given set of potential classes. This decision making process can also be facilitated by existing feature sets describing temporal characteristics and impervious cover fraction. As a consequence both automated and semi-automated processes presented in this thesis can be considered a good advancement of the existing compilation and updating procedures of the CORINE land cover project.

Urbane Räume zählen zu den dynamischsten Regionen dieser Erde. Besonders Megacities zeigen bereits heute Trends und Dimensionen der Urbanisierung, deren regionale und globale Folgen noch kaum vorhersehbar, und erst ansatzweise erforscht sind. Die enorme räumliche Konzentration von Menschen, Werten und Infrastruktur auf engem Raum ist für diese urbanen Räume die Grundlage einer hohen Verwundbarkeit (Vulnerabilität). Gerade im Kontext von Naturgefahren potenzieren sich die Risiken, die durch den schnellen strukturellen, sozioökonomischen und ökologischen Wandel entstehen. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist daher die Analyse von Potentialen der Fernerkundung zur Abschätzung von Risiko und Vulnerabilität am Beispiel der erdbebengefährdeten Megacity Istanbul. Um die Zielstellung systematisch zu verfolgen, wird ein konzeptioneller, thematischer Leitfaden entwickelt. Dieser besteht aus einer Systematisierung der abstrakten Überbegriffe ‚Risiko’, ‚Vulnerabilität’ und ‚Gefährdung’ in einem Indikatorensystem. Konkrete, messbare Indikatoren für das System ‚urbaner Raum’ erlauben eine quantitative Abschätzung von Einzelaspekten, addieren sich aber auch zu einer ganzheitlichen Perspektive des Risikos. Basierend auf dieser holistischen Idee, erlaubt das Indikatorensystem Potentiale, aber auch Limitierungen der Fernerkundungsdaten und Bildverarbeitungsmethoden für die Abschätzung von Risiko und Vulnerabilität zu identifizieren. Anhand des Leitfadens werden zielgerichtet Methoden zur automatisierten Extraktion räumlicher Informationen aus Fernerkundungsdaten entwickelt. Ein objektorientierter, modularer Klassifikationsansatz ermöglicht eine Landbedeckungsklassifikation höchst aufgelöster Daten im urbanen Raum. Dieses modulare Rahmenwerk zielt auf eine einfache und schnelle Übertragbarkeit auf andere höchst auflösende Sensoren bzw. andere urbane Strukturen. Zur Anpassung der Methoden werden neben IKONOS Daten der Megacity Istanbul und der erdbeben- und tsunamigefährdeten Küstenstadt Padang in Indonesien, Quickbird Daten für die zukünftige Megacity Hyderabad in Indien getestet. Die Resultate zeigen die detaillierte und hochgenaue Erfassung kleinräumiger, heterogener urbaner Objekte mit Genauigkeiten von über 80 %. Auch mittel aufgelöste Landsat Daten werden mit einem objektorientierten modularen Rahmenwerk mit hohen Genauigkeiten klassifiziert, um komplementäre temporale und gesamtstädtische Analysen hinzuzufügen. Damit wird eine aktuelle, flächendeckende und multiskalige Informationsbasis generiert, die als Ausgangsprodukt zur Analyse urbaner Vulnerabilität dient. Basierend auf diesen Informationsebenen werden dem konzeptionellen Leitfaden folgend Indikatoren zur Abschätzung von Vulnerabilität und Risiko extrahiert. Der Fokus ist dabei die Entwicklung von Methoden zur automatisierten, interpreterunabhängigen Ableitung vulnerabilitäts- und gefährdungsrelevanter Indikatoren. Die physische Analyse des kleinräumigen urbanen Raums konzentriert sich dabei auf die Typisierung des Gebäudebestandes mit Parametern wie Dichte, Höhe, Alter, Größe, Form sowie Dachtyp. Indirekt wird zudem mittels dieser Parameter die Bevölkerungsdichteverteilung abgeleitet. Weitere Standortfaktoren ergeben sich aus Lageparametern wie Distanzen zu Hauptverkehrsachsen, Freiflächenanalysen oder der Geländeoberfläche. Schließlich führt die Vulnerabilitätsabschätzung den modellhaften, thematischen Leitfaden mit den abgeleiteten Indikatoren zusammen. Dazu erfolgt eine Normierung der unterschiedlichen abgeleiteten Indikatoren auf einen einheitlichen Vulnerabilitätsindex. Dieser zielt auf eine räumliche und zeitliche Vergleichbarkeit und die Möglichkeit, die vielfältigen Informationsebenen zu kombinieren. Damit wird das Zusammenspiel verschiedenster Indikatoren simuliert und erlaubt daraus Identifizierung und Lokalisierung von Brennpunkten im Desasterfall. Über das fernerkundliche Potential hinaus, werden die Resultate in einer interdisziplinären Methode zu einem synergetischen Mehrwert erhoben. Statt einer quantitativen Abschätzung der physischen Gebäudeparameter, ermöglicht eine Methode des Bauingenieurwesens in Kombination mit der fernerkundlichen Gebäudetypisierung eine Abschätzung der wahrscheinlichen Schadensanfälligkeit von Gebäuden im Falle eines Erdbebens. Exemplarisch wird das Potential der Resultate für Entscheidungsträger anhand eines Erdbebensszenarios aufgezeigt. Risiko und Vulnerabilität lassen sich dadurch räumlich sowohl nach betroffenen Häusern und betroffenen Menschen als auch nach räumlichen Standortfaktoren wie beispielsweise Zugänglichkeit quantifizieren. Dies ermöglicht gezielt präventiv zu agieren oder während und nach einem Desaster gezieltes Krisenmanagement zu betreiben. Im Hinblick auf die zentrale Fragestellung dieser Dissertation lässt sich resümieren, dass die Aktualität sowie die geometrische und thematische Qualität der Resultate aus Fernerkundungsdaten, den Anforderungen des komplexen, kleinräumigen und dynamischen urbanen Raums gerecht werden. Die Resultate führen zu der Erkenntnis, dass das Potential der Fernerkundung zur Abschätzung von Vulnerabilität und Risiko vor allem in der direkten Ableitung physischer Indikatoren sowie der indirekten Ableitung demographischer Parameter liegt. / Urban areas are among the most dynamic regions on the planet. Specifically megacities show trends and dimensions of urbanization with hardly foreseeable regional or global consequences which have so far only been rudimentarily researched. The tremendous spatial concentration of people, financial value and infrastructure is the reason for the high vulnerability of urban areas. Especially in combination with natural hazards, risks emerging from rapid structural, socio-economic and ecological changes in the complex urban landscape increases dramatically. The central goal of the dissertation is therefore the analysis of the capabilities of remote sensing to assess risk and vulnerability in the case of the earthquake prone megacity Istanbul. Systematic analysis of the overall goal involves the development of a thematic, conceptual guideline. The concept leads to the concretization of abstract terms like ‘risk’, ‘vulnerability’ and ‘hazard’, resulting in a system of indicators which are capable of quantitative measurement. The indicators for the system ‘urban area’ enable a quantitative assessment of single aspects, but also add up to a holistic perspective of risks. By means of this concept the capabilities and limitations of remote sensing data and image processing methods to assess risk and vulnerability are identified. On the basis of this guideline the initial focus is on automated extraction of spatial information from remote sensing data. An object-oriented, modular classification approach produces a land-cover classification from high resolution satellite data in complex urban areas. The modular framework enables fast and easy adjustments to apply the algorithm to different high resolution data as well as to different urban structures. The transfer of methodology has been tested on IKONOS data for the megacity Istanbul and for the earthquake prone coastal town of Padang, Indonesia, as well as for Quickbird data for the incipient megacity Hyderabad, India. The results show the highly-detailed and high-precision coverage of small-scale, heterogeneous objects for the manifold urban landscapes with accuracies higher than 80 %. In addition, medium resolution Landsat data sets are classified with high accuracy also using an object-oriented and modular classification approach for a complementary temporal and area-wide analysis. The derived results provide an up-to-date, area-wide and multiscale information basis, usable as a starting point to analyze vulnerability.Based on this information, indicators of the conceptual guideline are extracted. The development of methods for an automated and interpreter-independent derivation of indicators relevant for assessing vulnerability and hazards is the focus. The physical perspective of vulnerability centers on an analysis of the building stock, classified by parameters like density, height, age, size, form and roof type. These parameters are indirectly used to derive the spatial population density distribution. Further location factors result from distances to main infrastructure, an open spaces analysis, or surface slope. Eventually the assessment of vulnerability and risks combines the thematic guideline with the derived indicators. The standardization of the diverse indicators leads to a consistent index. This enables spatial and temporal comparability as well as the combining of the different information layers. This simulates the interaction of the various indicators and enables identification and localization of focal points in the disaster case. Beyond the capabilities of remote sensing an interdisciplinary method elevates the results to a synergistic value-added product. Instead of a quantitative assessment of the physical parameters of structures, civil engineering, using an area-wide classification of buildings, enables a probabilistic assessment of damage grades for various building types in case of an earthquake. An earthquake scenario exemplifies the capabilities of the results to support decisionmakers. Risk and vulnerability are quantified showing with spatial reference affected houses and affected people as well as location factors, such as accessibility. This makes possible specific preventive measures or crisis management during and after a disaster. The résumé of the central goal of this dissertation concludes, that timeliness, high geometric resolution and thematic quality of the results from remote sensing data, fully achieve the requirements posed by the complex, heterogeneous and fast changing urban environment. The performance shows that the potential of remote sensing to assess risk and vulnerability centres on the direct derivation of physical parameters and the indirect derivation of demographic information.