Die Arktis erwärmt sich mehr als 3x so schnell wie der globale Durchschnitt, was zu Permafrostdegradation führt. Permafrostdegradation führt zu einer Absenkung des Bodens mit erheblichen Veränderungen der Landoberfläche (VdL), die tiefgreifende ökologische Folgen haben und Infrastruktur-Stabilität bedrohen. Fernerkundungsdaten ermöglichen die Erkundung von VdL und Störungen in weiten Regionen. Erste Anzeichen von Permafrostdegradation zu detektieren, bleibt jedoch eine Herausforderung auf Grund ihrer kleinen räumlichen Skalen und hohen zeitlichen Variabilität. Die zunehmende Verfügbarkeit hochauflösender Bilddaten erfordert zudem nachhaltige Ansätze für deren effiziente Verarbeitung. Auch ist es wichtig, die Anfälligkeit von Infrastruktur im Kontext dieser VdL und die potenziellen ökologischen Folgen im Falle eines Infrastruktur-Versagens zu verstehen. Meine Dissertation widmete sich diesen Herausforderungen am Beispiel Alaskas (U.S.A.). Die drei Studien hatten folgende Ziele: (i) Erkennung und Quantifizierung von VdL, im Kontext von Permafrostdegradation, unter Nutzung hochauflösender Fernerkundungsdaten und Bewertung ihrer Bedrohung für Infrastruktur und (ii) Identifizierung von Infrastrukturelementen mit entscheidender Bedeutung für die Bevölkerung Alaskas, um deren Anfälligkeit für Permafrostdegradation einschätzen zu können. Das Ergebnis sind (i) zwei skalierbare, weitgehend automatisierte, leicht zugängliche methodische Rahmen, die erfolgreich VdL und Erosionsprozesse an Seeufern erkennen und quantifizieren. Außerdem erstellte ich (ii) ein umfassendes Inventar kritischer Infrastruktur und vom Menschen beeinflusster Gebiete, das über industrielle und wirtschaftliche Bedeutung hinausgeht. Dieses Inventar beruht auf der Integration verschiedener Quellen, wodurch eine eingehende Analyse der Anfälligkeit der Infrastruktur für Permafrostdegradation und ökologischen Folgen möglich wird, die im Falle eines Versagens der Infrastruktur entstehen können. / The Arctic is warming more than 3x faster than the global average, leading to permafrost degradation. When permafrost thaws, it results in ground subsidence and causes substantial land surface changes, which have profound ecological consequences and pose a threat to infrastructure stability. Remote sensing data allows us to explore land surface changes and disturbances across regions, yet early detection of permafrost degradation remains challenging due to its small-scale occurrence and high temporal variability. Further, the increasing availability of high-resolution imagery requires a sustainable framework to efficiently process these data. Also, it is essential to understand the vulnerability of infrastructure in context of these land surface changes and the potential ecological consequences that may arise in the event of infrastructure failure. In my thesis, I addressed these challenges focusing on the U.S. state of Alaska. I conducted three studies with the objectives to (i) detecting and quantifying the trajectories of land surface changes attributed to permafrost degradation using very high-resolution remote sensing data and assessing their threat to infrastructure, and (ii) identifying infrastructure elements critical to the Alaskan population to allow an estimation of their vulnerability to permafrost degradation. As a result of my research, I developed (i) two scalable, widely automated and easily accessible frameworks that successfully detect and quantify land surface displacements and shoreline erosion processes attributed to permafrost degradation. Additionally, (ii) I have compiled a comprehensive inventory of critical infrastructure and human-impacted areas, extending beyond economic and industrial importance. I created this inventory by integrating different data sources, allowing for an in-depth analysis of infrastructure vulnerability to permafrost degradation and the ecological consequences that may arise in the event of infrastructure failure.