No description available.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der flächendeckenden Ableitung spezifischer Gewässerinhaltsstoffe verockerter Fließgewässer aus Daten eines airborne Hyperspektralsensors. In diesem Zusammenhang wird ein innovatives Verfahren vorgestellt, welches die spezifische Entwicklung und Validierung von Ableitungsmodellen mit Fokus auf den Gewässerinhaltsstoffen Gesamteisen, Eisen(II), Eisen(III) und Sulfat beinhaltet. Im Rahmen der Arbeit wurden zwei Messkampagnen zur Erhebung der erforderlichen Gewässerproben und der Hyperspektraldaten am Fluss Spree südlich von Cottbus, Brandenburg, durchgeführt. Diese Daten bilden die Grundlage der Arbeit. Die entwickelte Methode führt eine automatisierte Verknüpfung der In situ- und der Hyperspektraldaten durch. Dies ermöglicht die Extrahierung der Spektralinformation aus den Hyperspektraldaten an der Probenentnahmestelle. Anschließend werden diese auf spezifische Indizes reduziert, welche ein Kernstück der Vorgehensweise darstellen. Diesbezüglich ist es notwendig, dass die Indizes die charakteristischen Spektraleigenschaften der Gewässerinhaltsstoffe berücksichtigen. Mittels der Regressionsanalyse werden für jeden Gewässerinhaltsstoff die zehn geeignetsten Indizes anhand des Bestimmtheitsmaßes zur Ableitung herangezogen und im Anschluss mittels der In situ-Daten validiert. Dies ermöglicht die Identifizierung des Regressionsmodells mit der höchsten Ableitungsgenauigkeit, welches zur Erstellung der Verteilungskarten der Gewässerinhaltsstoffe verwendet wird. Anhand der Verteilungskarten wird aufgezeigt, dass sich die aus airborne Hyperspektraldaten abgeleiteten Konzentrationen der Gewässerinhaltsstoffe zur Identifizierung von Stoffeinträgen durch Zuflüsse und resultierenden Strömungsänderungen eignen. Weiterhin ist die Konzentrationsbestimmung auch an Orten mit einem unwegsamen Gelände durchführbar, wodurch die aufgezeigte Vorgehensweise darüber hinaus für ein Monitoring verwendet werden kann.:Erklärung der Übereinstimmung mit dem Original 2 Danksagung 3 Kurzfassung 4 Abstract 5 Inhaltsverzeichnis 6 Abbildungsverzeichnis 8 Tabellenverzeichnis 11 Abkürzungsverzeichnis 14 Symbolverzeichnis 16 1. Einleitung 17 1.1. Hintergrund und Motivation 17 1.2. Zielsetzung 21 1.3. Struktureller Aufbau und methodisches Vorgehen 23 2. Verfahrensüberblick 26 2.1. Datenverknüpfung 26 2.2. Spektralindizes 27 2.3. Datenfilterung 27 2.4. Entwicklung der Regressionsmodelle 27 2.5. Ableitung und Validierung 28 3. Passive optische Gewässerfernerkundung 29 3.1. Erfassung der zurückgestreuten Strahldichten 30 3.1.1. Strahlungsprozesse in der Atmosphäre 33 3.1.2. Strahlungsprozesse an der Gewässeroberfläche 35 3.1.3. Strahlungsprozesse im Gewässerkörper 37 3.2. Eigenschaften der Gewässerfärbung 41 3.2.1. Inhärente optische Gewässereigenschaften (IOP) 41 3.2.2. Scheinbare optische Gewässereigenschaften (AOP) 43 3.3. Methoden der Gewässerfernerkundung 43 3.3.1. Analytische Methode 43 3.3.2. Empirische Methode 44 3.3.3. Schlussfolgerung 45 4. Datenerfassung 46 4.1. Untersuchungsgebiet 46 4.2. In situ–Daten 48 4.2.1. Messkampagne 2018 50 4.2.2. Messkampagne 2019 52 4.3. Fernerkundungsdaten 53 4.3.1. Gyrokopter als Trägerplattform 53 4.3.2. Sensorik 54 5. Erstellung der Spektralindizes 57 5.1. Spektralindizes der Literatur 57 5.2. Analyse spektraler In situ Messungen 62 5.3. Analyse extrahierter Spektralinformationen 64 6. Ergebnisse und Diskussion 69 6.1. Validierung 69 6.2. Evaluierung 74 6.3. Horizontalverteilung der Gewässerinhaltsstoffe in dem Fluss Spree 83 7. Zusammenfassung und Ausblick 90 Literatur 95 I. Anlage 105 I.I. Zum Kapitel 4: Datenerfassung 105 I.II. Zum Kapitel 5: Spektralindizes 122 I.III. Zum Kapitel 6: Ergebnisse und Diskussion 128 II. Prozessierung der hyperspektralen Fernerkundungsdaten 170 III. Anlage: Daten zur Charakterisierung des Untersuchungsgebietes 175 III.I. pH-Wert 177 III.II. Bestimmung Sichttiefe 177 III.III. Spektrale In situ-Messungen 179 III.IV. Bathymetrische Vermessung 182 III.V. Vertikaler Eisengradient 183 IV. Anlage: Einfluss des Bergbaus auf die limnischen Lebensräume 186 IV.I. Prozesse während und nach dem Bergbau 186 IV.II. Limnische Lebensräume 188 IV.II.i. Grundwässer 188 IV.II.ii. Fließgewässer 189 IV.II.iii. Standgewässer 190 / The present work deals with the area-wide derivation of the water constituents of ochred watercourses from data of an airborne hyperspectral sensor. In this context an innovative method is presented, which includes the specific development and validation of derivation models with focus on the water constituents total iron, ferrous iron, ferric iron and sulphate. Within the scope of the work, two measurement campaigns were carried out to collect the required water samples and hyperspectral data at the river Spree south of Cottbus, Brandenburg. These data are the basis of the thesis. The developed method performs an automated combination of the in situ- and hyperspectral data. This enables the extraction of spectral information from the hyperspectral data at the sampling point. Subsequently, these information is reduced to specific indices, which are a core part of the procedure. In this respect, it is necessary that the indices consider the characteristic spectral properties of the water constituents. By means of regression analysis, the ten most suitable indices for each water constituent are derived based on the coefficient of determination and subsequently validated using the in situ-data. This enables the identification of the regression model with the highest accuracy of derivation, which is used to create the distribution maps of the water constituents. The distribution maps show that the concentrations of water constituents derived from airborne hyperspectral data are suitable for identifying substance inputs from inflows and resulting flow changes. Furthermore, the determination of concentrations can also be carried out in places with impassable terrain, which means that the procedure shown can also be used for monitoring.:Erklärung der Übereinstimmung mit dem Original 2 Danksagung 3 Kurzfassung 4 Abstract 5 Inhaltsverzeichnis 6 Abbildungsverzeichnis 8 Tabellenverzeichnis 11 Abkürzungsverzeichnis 14 Symbolverzeichnis 16 1. Einleitung 17 1.1. Hintergrund und Motivation 17 1.2. Zielsetzung 21 1.3. Struktureller Aufbau und methodisches Vorgehen 23 2. Verfahrensüberblick 26 2.1. Datenverknüpfung 26 2.2. Spektralindizes 27 2.3. Datenfilterung 27 2.4. Entwicklung der Regressionsmodelle 27 2.5. Ableitung und Validierung 28 3. Passive optische Gewässerfernerkundung 29 3.1. Erfassung der zurückgestreuten Strahldichten 30 3.1.1. Strahlungsprozesse in der Atmosphäre 33 3.1.2. Strahlungsprozesse an der Gewässeroberfläche 35 3.1.3. Strahlungsprozesse im Gewässerkörper 37 3.2. Eigenschaften der Gewässerfärbung 41 3.2.1. Inhärente optische Gewässereigenschaften (IOP) 41 3.2.2. Scheinbare optische Gewässereigenschaften (AOP) 43 3.3. Methoden der Gewässerfernerkundung 43 3.3.1. Analytische Methode 43 3.3.2. Empirische Methode 44 3.3.3. Schlussfolgerung 45 4. Datenerfassung 46 4.1. Untersuchungsgebiet 46 4.2. In situ–Daten 48 4.2.1. Messkampagne 2018 50 4.2.2. Messkampagne 2019 52 4.3. Fernerkundungsdaten 53 4.3.1. Gyrokopter als Trägerplattform 53 4.3.2. Sensorik 54 5. Erstellung der Spektralindizes 57 5.1. Spektralindizes der Literatur 57 5.2. Analyse spektraler In situ Messungen 62 5.3. Analyse extrahierter Spektralinformationen 64 6. Ergebnisse und Diskussion 69 6.1. Validierung 69 6.2. Evaluierung 74 6.3. Horizontalverteilung der Gewässerinhaltsstoffe in dem Fluss Spree 83 7. Zusammenfassung und Ausblick 90 Literatur 95 I. Anlage 105 I.I. Zum Kapitel 4: Datenerfassung 105 I.II. Zum Kapitel 5: Spektralindizes 122 I.III. Zum Kapitel 6: Ergebnisse und Diskussion 128 II. Prozessierung der hyperspektralen Fernerkundungsdaten 170 III. Anlage: Daten zur Charakterisierung des Untersuchungsgebietes 175 III.I. pH-Wert 177 III.II. Bestimmung Sichttiefe 177 III.III. Spektrale In situ-Messungen 179 III.IV. Bathymetrische Vermessung 182 III.V. Vertikaler Eisengradient 183 IV. Anlage: Einfluss des Bergbaus auf die limnischen Lebensräume 186 IV.I. Prozesse während und nach dem Bergbau 186 IV.II. Limnische Lebensräume 188 IV.II.i. Grundwässer 188 IV.II.ii. Fließgewässer 189 IV.II.iii. Standgewässer 190

The discovery of the entropy production paradox (Hoffmann et al., 1998) raised basic questions about the nature of irreversibility in the regime between diffusion and waves. First studied in the form of spatial movements of moments of H functions, pseudo propagation is the pre-limit propagation-like movements of skewed probability density function (PDFs) in the domain between the wave and diffusion equations that goes over to classical partial differential equation propagation of characteristics in the wave limit. Many of the strange properties that occur in this extraordinary regime were thought to be connected in some manner to this form of proto-movement. This paper eliminates pseudo propagation by employing a similar evolution equation that imposes spatial unimodal symmetry on evolving PDFs. Contrary to initial expectations, familiar peculiarities emerge despite the imposed symmetry, but they have a distinct character.