In dieser Arbeit wird der auf maschinellem Lernen basierende Algorithmus zur Erkennung von unterkühlten Flüssigwasserschichten in Mischphasenwolken (MPCs) jenseits der Lidarattenuation VOODOO (reVealing supercOOled liquiD beyOnd lidar attenuatiOn) vorgestellt. Beobachtungen von zwei Langzeitmesskampagnen bilden die Datengrundlage. Für die nördliche Hemisphäre wurden die Daten mittels der mobilen bodengebundenen Fernerkundungsanlage des Leipziger Instituts für Meteorologie (LIM) in Leipzig (Deutschland, 51.3°N, 12. 4°E) erhoben. Für die südliche Hemisphäre wurde ein 9-monatiger Teil der dreijährigen Feldkampagne DACAPO-PESO (Dynamics Aerosol Clouds And Precipitation Observation in the Pristine Environment of the Southern Ocean; Beobachtung von Dynamik, Aerosol, Wolken und Niederschlag in der unverschmutzten Umgebung des Südozeans) aus Punta Arenas (Chile, 53.1°S, 70.9°W) verwendet. Dieser Datensatz wurde mittels des 94GHz Wolkenradars des LIM in Kombination mit LACROS (Leipzig Aerosol and Cloud Remote Observations System; Leipziger Aerosol- und Wolken-Fernerkundungssystem)- Instrumenten erhoben. Datensätze von vertikal ausgerichteten Doppler-Wolkenradaren und Lidarsystemen liefern Erkenntnisse über Wolkeneigenschaften mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung. Die Identifizierung von flüssigen Wolkentröpfchen ist jedoch aufgrund der Abschwächung des Lidarsignals oft eingeschränkt. Wolkenradare sind andererseits in der Lage, mehrere Flüssigwassersschichten zu durchdringen, und können potenziell eingesetzt werden, um die Identifizierung der thermodynamischen Wolkenphase auf die gesamte vertikale Säule jenseits der Lidar-Signalabschwächungshöhe auszudehnen. Dazu werden morphologische Merkmale in Wolkenradar-Doppler-Spektren extrahiert, um auf das Vorhandensein von Flüssigwasser zu schließen. Das wichtigste Ergebnis dieser Arbeit ist die Implementierung des Open-Source-Retrievals VOODOO. Für beide Langzeitdatensätze zeigt die Wolken- und Flüssigwasseridentifikation von VOODOO hervorragende zeitliche und räumliche Übereinstimmungen mit der weit verbreitenten Cloudnet-Klassifizierung. Vergleiche des vom Mikrowellenradiometers (MWR) gemessenen Flüssigwasserpfads (LWP) mit modelliertem adiabatischen LWP zeigen jedoch die Überlegenheit von VOODOO in der Detektion hochreichender und mehrschichtiger MPCs im Vergleich zu Cloudnet. Der Einfluss von Turbulenzen auf die Vorhersageleistung von VOODOO wurde analysiert und als gering eingestuft. Darüber hinaus bestätigen weltraumgestützte Lidar-Beobachtungen die VOODOO-basierten Vorhersagen von Oberkanten von Flüssigwasserschichten für ausgewählte Satellitenüberflüge über Punta Arenas. Das Endresultat zeigt für ein Fallbeispiel die resultierende Reduktion der Fehler zwischen kurzwelliger solarer Strahlung am Erdboden, sowie des Strahlungseffekts von Wolken zwischen Beobachtungen und Strahlungstransfersimulationen um den Faktor 2, bei der Verwendung der VOODOO-Flüssigwasseridentifikationen.:i Mixed-Phase Clouds 1 Introduction 3 2 Remote-sensing of mixed-phase clouds 7 2.1 Definition, occurrence, and impact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 Instrumentation and operating principles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2.1 Doppler cloud radar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.2 Lidar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.3 Microwave radiometer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.4 Numerical weather forecast model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.5 Additional data sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3 Datasets 19 3.1 Punta Arenas, Chile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2 Leipzig, Germany . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 ii Methodology 4 Identifying the thermodynamic phase of hydrometeors 25 4.1 Multisensor-based approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.1.1 Cloudnet: Illingworth et al., 2007 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.1.2 Shupe, 2007 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.2 Radar-moment-based approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.1 Silber et al., 2020 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.2 Kalogeras et al., 2021 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.3 Doppler-Spectrum-based approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.3.1 Yu et al., 2014 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.3.2 PEAKO + peakTree: Kalesse et al., 2019; Radenz et al., 2019 . . . . 28 4.3.3 Luke et al., 2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.4 Challenges in cloud-phase classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5 Machine learning model 33 5.1 Mathematical basics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.2 Pre-processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.3 Training and validation dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 5.4 Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 5.4.1 Convolution layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5.4.2 Perceptron layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 5.4.3 Output layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.5 Training process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.6 Post-processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.7 Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.7.1 Confusion matrix and binary classification metrics . . . . . . . . . 43 5.7.2 Correlation with independent measurements . . . . . . . . . . . . . 45 5.7.3 Influence of LWP and turbulence on the performance . . . . . . . . 45 5.7.4 Probability density functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.7.5 Validation via space-borne lidar satellite CALIPSO . . . . . . . . . 46 5.7.6 Radiative closure study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 iii Results 6 Results 51 6.1 Training results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 6.2 Case study: 1. August 2019, Punta Arenas, Chile . . . . . . . . . . . . . . . 53 6.3 Case study: 30 December 2020, Leipzig, Germany . . . . . . . . . . . . . . 57 6.4 Performance analysis for larger data sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.5 Probability density functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 6.6 Case study for satellite-based cloud phase validation . . . . . . . . . . . . . 66 6.7 Radiative closure study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 iv Outcome 7 Summary and Conclusion 77 8 Outlook 79 Publication record 83 List of Figures 85 List of Tables 88 List of Symbols 93 Bibliography 99 / This work presents a data driven retrieval algorithm for reVealing supercOOled liquiD beyOnd lidar attenuatiOn (VOODOO) in mixed-phase clouds (MPCs), which is based on deep convolutional neural networks (CNNs). Observations of two long-term field campaigns of mobile ground-based remote-sensing instrument deployments from both hemispheres are utilized. For the northern hemisphere, the data set was obtained by the mobile ground-based remote-sensing suite of the Leipzig Institute for Meteorology (LIM) in Leipzig (Germany, 51.3°N, 12.4°E) and for the southern hemisphere, 9-months of the three-year-long data set of the Dynamics Aerosol Clouds And Precipitation Observation in the Pristine Environment of the Southern Ocean (DACAPO-PESO) field campaign in Punta Arenas (Chile, 53.1°S, 70.9°W), collected by the supersite LACROS (Leipzig Aerosol and Cloud Remote Observations System). Data sets of vertically pointing Doppler cloud radars and lidars provide insights into cloud properties at high temporal and spatial resolution. However, the identification of liquid cloud droplets is often limited due to the attenuation of the lidar signal. On the contrary, cloud radars are able to penetrate multiple liquid layers and can potentially be used to expand the identification of cloud phase to the entire vertical column beyond the lidar signal attenuation height, by exploiting morphological features in cloud radar Doppler spectra that relate to the existence of supercooled liquid. The most important result of this work is the the open-source implementation of the VOODOO retrieval, predicting excellent temporal and spatial agreement in cloud-droplet bearing pixels detected by the widely-used Cloudnet atmospheric target classification. Comparisons of the liquid water path (LWP) measured by the microwave radiometer (MWR), with modeled adiabatic LWP show the superiority of VOODOO in detecting liquid in deep and multilayer MPCs compared to Cloudnet. The influence of turbulence on VOODOO’s predictive performance was analyzed and found to be minor. Additionally, space-borne lidar observations confirm liquid cloud top predictions of MPCs tops for selected satellite overpasses over Punta Arenas, Chile. The final results of this work is the demonstration of the ability to reduce the shortwave downward radiation bias and the bias in cloud radiative effect between ground-based pyranometer observations and radiative transfer simulations by a factor of 2 for a case study. This highlights the fact that from a measurement perspective, advanced cloud thermodynamic phase retrievals based on sophisticated remote-sensing observations can be a way to reduce the Southern Ocean radiation bias.:i Mixed-Phase Clouds 1 Introduction 3 2 Remote-sensing of mixed-phase clouds 7 2.1 Definition, occurrence, and impact . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.2 Instrumentation and operating principles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2.1 Doppler cloud radar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2.2 Lidar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.2.3 Microwave radiometer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.4 Numerical weather forecast model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.5 Additional data sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3 Datasets 19 3.1 Punta Arenas, Chile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.2 Leipzig, Germany . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 ii Methodology 4 Identifying the thermodynamic phase of hydrometeors 25 4.1 Multisensor-based approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.1.1 Cloudnet: Illingworth et al., 2007 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.1.2 Shupe, 2007 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.2 Radar-moment-based approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.1 Silber et al., 2020 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.2 Kalogeras et al., 2021 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.3 Doppler-Spectrum-based approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.3.1 Yu et al., 2014 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 4.3.2 PEAKO + peakTree: Kalesse et al., 2019; Radenz et al., 2019 . . . . 28 4.3.3 Luke et al., 2010 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 4.4 Challenges in cloud-phase classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5 Machine learning model 33 5.1 Mathematical basics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.2 Pre-processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.3 Training and validation dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 5.4 Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 5.4.1 Convolution layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 5.4.2 Perceptron layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 5.4.3 Output layer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.5 Training process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.6 Post-processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.7 Evaluation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.7.1 Confusion matrix and binary classification metrics . . . . . . . . . 43 5.7.2 Correlation with independent measurements . . . . . . . . . . . . . 45 5.7.3 Influence of LWP and turbulence on the performance . . . . . . . . 45 5.7.4 Probability density functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.7.5 Validation via space-borne lidar satellite CALIPSO . . . . . . . . . 46 5.7.6 Radiative closure study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 iii Results 6 Results 51 6.1 Training results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 6.2 Case study: 1. August 2019, Punta Arenas, Chile . . . . . . . . . . . . . . . 53 6.3 Case study: 30 December 2020, Leipzig, Germany . . . . . . . . . . . . . . 57 6.4 Performance analysis for larger data sets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 6.5 Probability density functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 6.6 Case study for satellite-based cloud phase validation . . . . . . . . . . . . . 66 6.7 Radiative closure study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 iv Outcome 7 Summary and Conclusion 77 8 Outlook 79 Publication record 83 List of Figures 85 List of Tables 88 List of Symbols 93 Bibliography 99

Insekten spielen eine bedeutende Rolle im Erhalt von Waldökosystemen, haben aber auch eine nicht zu vernachlässigende ökonomische Bedeutung. Obwohl die ökologische sowie ökonomische Bedeutung von Insekten bekannt ist, gibt es bisher wenig Forschung zu den Dynamiken von herbivoren Insekten in der westamerikanischen Nadelholzzone, insbesondere durch die Art Choristoneura occidentalis. Der Mangel an Studien kann durch ein Fehlen von geeigneten Methoden zur Quantifizierung von Insektenausbrüchen auf der Landschafts- und Regionalskala erklärt werden. Die Nutzung von Fernerkundung vermag diese Wissenslücke zu schließen. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist daher, anhand von Fernerkundung ein besseres Verständnis der raumzeitlichen Muster von Insektenausbrüchen in der nord-west amerikanischen Nadelholzzone zu erlangen. Die spezifischen Forschungsfragen der Dissertation sind: (1) Inwieweit kann Fernerkundung die Kartierung und Quantifizierung von Insektenausbrüchen, insbesondere durch Herbivoren, unterstützen? (2) Was sind die raumzeitlichen Muster und Prozesse von Ausbrüchen des Choristoneura occidentalis in der west-nord-amerikanischen Nadelholzzone? Anhand des rezenten Ausbruches in Britisch Kolumbien, Kanada, wurde gezeigt, dass Fernerkundung ein geeigneter Weg ist um die raumzeitlichen Muster von Choristoneura occidentalis zu rekonstruieren. Mit dieser Erkenntnis konnten die hauptsächlichen Triebkräfte hinter diesen raumzeitlichen Mustern erklärt werden. So zeigte sich, dass sich die Dynamiken durch Ausbreitung adulter Motten, eine hohe Abundanz von Wirtsbäumen, Wetter, sowie deren Interaktion erklärt werden konnte. Aus den Ergebnissen kann geschlossen werden, dass Ausbrüche herbivorer Insekten in der westamerikanischen Nadelholzzone durch Prozesse welche über ein Management auf Standesebene hinausgehen bestimmt werden. Ein nachhaltiges Waldmanagement sollte daher neben Standfaktoren auch Faktoren auf Landschafts- und Regionalebene berücksichtigen. / Insect disturbances play a key role for maintaining healthy forest ecosystems, though they are also important for the timber industry, reducing yields and wood quality during major outbreaks. Despite the ecological and economic importance of insect disturbances, the outbreak dynamics of defoliating insects of the coniferous forests of western North America -- in particular the western spruce budworm Choristoneura occidentalis - are yet poorly understood. This is partly caused by a lack of suitable methods for quantifying landscape to regional scale outbreak patterns. Remote sensing time series analysis can help overcoming this challenge. Consequently, the overall goal of this dissertation was to increase the understanding of landscape to regional scale patterns and processes of insect defoliator disturbances in the coniferous forests of western North America with the help of Landsat remote sensing. Precisely, the research questions of the dissertation were: (1) How can Landsat remote sensing be used to map and quantify insect defoliator outbreaks? (2) What are the spatiotemporal patterns and processes of outbreaks of western spruce budworm in the coniferous forests of western North America? Using the current outbreak in British Columbia as example, it could be demonstrated that Landsat time series can be used to map and quantify the spatial and temporal dynamics of budworm outbreaks at the landscape and regional scale. The outbreak dynamics were mainly driven by direct effects and interactions of moth dispersal, host abundance, and weather patterns. Concluding from my results, it is suggested that outbreaks of forest defoliators in the coniferous forests of western North America are governed by factors that go beyond stand level management. Forest management thus should consider those factors in their operational planning, as well as in their models of future forest change.

Naturschutzgebiete sind ein essentieller Bestandteil zur Wahrung natürlicher Lebensräume. Oft verfehlt die Einrichtung solcher Schutzzonen jedoch den erwarteten Effekt. Die größte Gefahr liegt hierbei neben dem Klimawandel im direkten Einfluss des Menschen. Besonders in Phasen sozioökonomischen Umschwungs und damit verbundenen Landnutzungsveränderungen oder auch illegaler Nutzung natürlicher Ressourcen, sind Naturschutzgebiete in ihrer Funktion gefährdet. Ziel dieser Arbeit ist somit, Ursachen des Landnutzungswandels sowie dessen Auswirkungen und Ausmaß am Beispiel des rumänischen Teils der Karpaten-Ökoregion abzuleiten. Das Untersuchungsgebiet ist ein wichtiges Zentrum für Biodiversität und in ihm befindet sich Osteuropas größte gemäßigte Waldregion sowie einige der letzten europäischen Urwälder. Rumänien umschließt mehr als die Hälfte der Karpaten und es ist hiernach von besonderem Interesse, Gründe und Auswirkungen des rezenten post-sozialistischen Landschaftswandels zu untersuchen. Mit Hilfe von Landsat Aufnahmen sowie einer ad hoc entwickelten Methode zur Klassifizierung großräumiger Gebiete, wurden Veränderungen in der Waldbedeckung für die post-sozialistische Zeit abgeleitet. Die Ergebnisse offenbaren großflächige Forstveränderungen, auch innerhalb von Naturschutzgebieten und Urwäldern. Institutionelle Umbrüche und eine rapide Umgestaltung in den Eigentumsverhältnissen, wurden als Hauptursachen herausgestellt. Rumänische Naturschutzgebiete erreichen nicht die gewünschte Effektivität und Urwäldern werden weiterhin dezimiert. Die Arbeit verdeutlicht den Einfluss sozioökonomischer Veränderungen auf die Entstehung von Raubbau und legt Defizite in der Effektivität von Schutzbemühungen zum Erhalt der Biodiversität und verbundener Ökosystemleistungen offen. / Protected areas are one cornerstone of conservation efforts to safeguard natural habitats from destruction and overexploitation. Still, many of these areas remain less effective than initially envisioned. Besides climate change, main threats originate from enduring human activities. Protected areas are particularly at risk during periods of rapid socio-economic changes, which can trigger widespread land-use change and illegal resource use. The main goal of this thesis is to assess the extend and underlying causes of land-use change in protected areas and forest habitats within the Carpathian Ecoregion. The Romanian Carpathians were selected as a focus area in this study, because they comprise Eastern Europe’s largest continuous temperate forest region as well as some of the last and largest tracts of European old-growth forests, and they are a major hotspot of biodiversity. Romania comprises more than half of the Carpathian Ecoregion and it is of particular interest to study the causes and effects of land-use changes, which have emerged after the collapse of socialism in 1989. Post socialist forest cover change was quantified for the last 25 years using Landsat images and an ad hoc developed large area classification technique. Results show widespread forest disturbances, even inside protected areas and old-growth forests. Drivers of these disturbances can be related to institutional change and changes in ownership. The effectiveness of Romania’s protected area network in terms of its ability to safeguard biodiversity is most likely decreasing, and intact old-growth forests continue to disappear. This thesis reveals how rapid socio-economic changes may lead to overexploitation, and highlights substantial shortcomings in the effectiveness of protection efforts to safeguard biodiversity and related ecosystem services.

Globale Urbanisierungsprozesse und eine Zunahme der räumlichen Konzentration von exponierten Elementen wie Menschen, Gebäude, Infrastruktur und ökonomische Werte induzieren ein ungekanntes Risiko in erdbebengefährdeten Regionen. Wenn keine Abschwächung des Risikos erfolgt werden dramatische Folgen in der Zukunft erwartet. Diese umfassen eine beispiellose Anzahl an Todesopfer, enorme ökonomische und ökologische Verluste und Ausfälle bezüglich kritischer Infrastruktur und Versorgung etc. Um derartige Gefährdungen abzuschwächen sind detaillierte Informationen über seismisches Risiko notwendig. Die seismische Verwundbarkeit von Siedlungsarealen ist dabei als zentrale, konstituierende Komponente von seismischem Risiko zu berücksichtigen. In diesem Zusammenhang ist es von besonderem Interesse das Verhalten von Gebäudeinventaren unter einem bestimmten Erdbebeneinfluss abschätzen zu können. Das Hauptziel der Arbeit war es maßgeschneiderte Methoden zu entwickeln, die eine Bewertung der seismischen Vulnerabilität von Siedlungsräumen, basierend auf Fernerkundungsdaten, durchführbar machen. Es wurden Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens adaptiert, um Verwundbarkeitsstufen von Gebäuden und homogenen Siedlungsstrukturen zu bestimmen. Hierfür wurden Merkmale aus Fernerkundungsdaten abgeleitet und mit in situ Informationen verknüpft. Wir verwenden verschiedene Ensembles von Fernerkundungssensoren, um die urbane Morphologie umfassend zu charakterisieren. Empirische Ergebnisse, die für die erdbebengefährdeten Städte Padang (Indonesien) und Istanbul (Türkei) generiert werden konnten, bestätigen die Durchführbarkeit der entwickelten Verfahren. Zukünftige Arbeiten können daran anknüpfen und beispielsweise empirische Erkenntnisse in weiteren Fallstudien anzweifeln, eine Verbesserung der Methodik vornehmen, Konzepte und Ansätze auf andere Sensorsysteme oder Datenquellen übertragen oder Daten und Methoden im Rahmen von holistischen Risikobewertungsstrategien anwenden. / Global urbanization processes and increasing spatial concentration of exposed elements such as people, buildings, infrastructure, and economic values in earthquake prone regions induce seismic risk at a uniquely high level. This situation, when left unmitigated, is expected to cause unprecedented death tolls, enormous economic and ecological losses, and critical infrastructure and service failures, etc., in the future. To mitigate those perils requires detailed knowledge about seismic risks. As an important constituent element of seismic risk, the seismic vulnerability of the built environment has to be assessed. In particular, it is crucial to know about the behavior of the building inventory under a certain level of ground shaking. The main goal of the thesis was to develop and evaluate tailored methods and procedures that allow for a viable seismic vulnerability assessment of the built environment with remote sensing data. In particular, methods from the machine learning domain were adapted to estimate vulnerability levels of buildings and homogeneous urban structures based on features derived from remote sensing and by incorporation of in situ knowledge. To this purpose we deploy ensembles of earth observation sensors to exhaustively characterize the urban morphology. Empirical results, obtained for the earthquake prone cities Padang (Indonesia) and Istanbul (Turkey), confirm the viability of the approaches. Overall, this thesis provides some promising results, which show that remote sensing has a high capability to contribute to a rapid screening assessment of the seismic vulnerability of buildings and urban structures. Further work can build upon these results and may challenge empirical findings in further case studies, enhance developed and applied methods, transfer concepts and approaches to other sensor systems and data sources, or apply data and methodologies within integrative and holistic risk assessment strategies.

Zusammenfassung Kenntnisse über den Zustand und die Entwicklung von Böden sind entscheidend für die Charakterisierung von Ökosystemen und deren Veränderungen. Die weltweite Verbreitung von Eisenoxiden und ihre von der Bodenentwicklung abhängige Konzentration und mineralogische Zusammensetzung machen sie zu geeigneten Indikatoren. Methoden der optische Fernerkundung wurden angewandt, um am Beispiel des Cabo de Gata- Níjar Naturparks, einem semi-ariden Ökosystem in Südostspanien, die Konzentrationen von Eisenoxiden im Boden zu bestimmen und zu kartieren. In der zuerst durchgeführten laborspektroskopischen Studie wurde eine Methode entwickelt, welche den Eisenoxidgehalt (Fed, Citrat-Dithionit extrahierbares Eisenoxid) mit den Eisenabsorptionsbanden verknüpft. Korngrößenabhängige Fed Vorhersagemodelle wurden sowohl für sand- als auch ton-schluff-haltige Proben erstellt. Beide liefern hochgenaue Schätzungen mit weniger als 15% Vorhersagefehler. Ähnliche Werte wurden für korngrößenunabhängige Modelle erreicht. Korngrößenunabhängige Modelle wurden zur Analyse der HyMap-Bilddaten verwendet, da eine pixelbezogene Bestimmung der vorherrschenden Bodentextur nicht möglich war. Die räumliche Verteilung der Fed Konzentration im Untersuchungsgebiet wurde mit einer den Laborergebnissen vergleichbaren Genauigkeit bestimmt. Laboruntersuchungen zum Vegetationseinfluss in Bezug auf Vitalität und Bedeckungsgrad auf die Bodenreflektionsspektren und die Fed Vorhersagegenauigkeit zeigten, dass zuverlässige Abschätzungen bis zu einer Vegetationsbedeckung von ca. 20 % möglich sind. Dementsprechend wurden drei Vorhersagegenauigkeitsklassen definiert, basierend auf der gemeinsamen Detektierbarkeit von Vegetation und Eisenabsorptionsbanden im Bildpixel. Die abgeleitete Fed Verteilungskarte dient der Einschätzung des vorliegenden Bodenzustands und dem Ausweisen von erodierten Oberflächen. Die entwickelte Methode hat aufgrund ihrer Einfachheit ein großes Potential für ein globales Monitoring von sensitiven Gebieten unter der Verwendung von gegenwärtig verfügbaren als auch zukünftigen satellitengestützten Sensoren. / Abstract The knowledge of the soil condition and development is decisive when characterizing and monitoring the change of ecosystems. The global presence of iron oxides and their highly variable concentration and mineralogy reflecting different soil conditions make them a suitable indicator. Optical remote sensing methods are employed to determine and map the soil iron oxide concentrations on the example of the Cabo de Gata-Níjar Natural Park, a semi-arid ecosystem in SE Spain. In an initial laboratory spectroscopy study, a methodology is developed that links iron oxide content (Fed, citrate-dithionite extractable iron oxides) with iron spectral absorption bands. Texture-dependent Fed prediction models are developed for sand- and clay-silt-dominated samples. They yield highly accurate estimations with less than 15 % prediction error. Similar accuracies are achieved from texture-independent models. Texture-independent models are applied to the HyMap image data because a pixel-wise determination of the predominating soil texture is not possible. However, the spatial distribution of Fed concentration in the study area is determined with comparable accuracy as in the laboratory. Laboratory analysis of vegetation vitality and density impact on the soil reflectance spectra and Fed prediction accuracy has shown that reliable estimations are possible until about 20 % leaf cover. Accordingly, three Fed prediction accuracy levels are defined based on the joint detectability of vegetation and iron absorption features. The final Fed prediction map is used to evaluate the current soil conditions and identify potentially eroded soils surfaces. The present method has due to low complexity a high potential for the global monitoring of such sensitive areas from current and future spaceborne sensors.

Die Abwägung von Wirtschaftswachstum, Nahrungsmittelsicherheit und Bewahrung natürlicher Ökosystemdienstleistungen ist eine der wesentlichen Herausforderungen für die heutige Gesellschaft. Diese Dissertation zielt darauf ab, mit Hilfe von zeitreihenbasierten Fernerkundungsmethoden den Status und die Veränderungen von Landnutzung, und Landbedeckung im brasilianischen Regenwald und der Savanne zu erfassen. Dabei wurde untersucht, inwieweit der Einsatz zeitlicher Information die Trennung von Ackerland, Weideland und natürlicher Vegetation in einer heterogenen Savannenlandschaft erleichtert. Im Anschluss wurden langfristige Zeitreihen von Satellitenbildern genutzt, um die historische Entwaldung und das Nachwachsen der Sekundärvegetation nachzuvollziehen. Der verfolgte Ansatz stellte deutlich den Mehrwert zeitlicher Information zur Trennung von Ackerland, Weideland und natürlicher Vegetation in den komplexen Landnutzungssystemen der Savannenlandschaften heraus. Die langzeitlichen Analysen zur Entwaldungsdynamik zeigten erstmals die Bedeutung der historischen Abholzung im Untersuchungsgebiet. Hier wurde die Hälfte aller Abholzung zwischen 1984-2012 vor dem Jahr 2000 registriert. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass auf bis zu 50% der Abholzungsflächen in Pará und maximal 25% der Abholzungsflächen in Mato Grosso Sekundärvegetation aufgewachsen ist. Die höheren Aufwuchsraten in Pará deuten auf eine geringere Bewirtschaftungsintensität der dominierenden Weidesysteme im Vergleich zu Mato Grosso hin. Zudem werfen die unterschiedlichen Dynamiken von Abholzungs- und Aufwuchsprozessen ein neues Licht auf die politischen und ökonomischen Rahmenbedingungen der 90er Jahre, nach dem Zusammenbruch des Militärregimes. Darüber hinaus helfen die räumlich expliziten Informationen zur langfristigen Entwaldung und Wiederaufwuchs dabei, die Schätzungen der regionalen Kohlenstoffbilanz zu verfeinern und Kernbereiche für die Wiederherstellung der Landschaft zu identifizieren. / Reconciling trade-offs between economic growth, food security and ecosystem services is one of the major challenges for today’s society. This dissertation aims to monitor status and changes of land use and land cover (LULC) in the Brazilian rainforest and savanna employing time series-based analysis of Landsat imagery. First, it was investigated how temporal information facilitates the separation of cropland, pasture and natural vegetation in a heterogeneous savanna landscape of the Brazilian Cerrado. Second, a long-term record of satellite imagery was used to uncover historic deforestation and regrowth processes. Outcomes of the LULC assessment demonstrated a high additional value of temporal information for separating cropland, pasture and natural vegetation in complex land use systems of savanna landscapes. In regard to the long-term deforestation analysis (1984-2012), spatio-temporal clearing patterns emphasized the relevance of historical deforestation with half of the overall deforestation being detected before 2000. Investigating post-deforestation regrowth dynamics, results revealed secondary vegetation on up to 50% of the deforested area in Pará and a maximum of 25% in Mato Grosso. Higher regrowth rates in Pará indicated a lower management intensity on the dominating pasture systems compared to Mato Grosso. Differences in historic deforestation and regrowth dynamics shed a new light on possible impacts of political incentives in the 90s after the collapse of the military regime in 1984. In this context, the results set a valuable basis to investigate the influence of proximate and underlying drivers on land change in the region. Spatially explicit information on long- term deforestation and regrowth dynamics further allows to refine estimates on the regional carbon balance and to identify core areas for landscape restoration.

In einer Zeit, in der menschliche Aktivitäten mit geologischen Kräften konkurrieren und sich das Klima ständig verändert, ist das Verständnis hydrologischer Prozesse essenziell. Die Quantifizierung hydrologischer Prozesse ist jedoch aufgrund der räumlichen Heterogenität der Umweltfaktoren, die die zugrunde liegenden Prozesse beeinflussen, eine Herausforderung. Daher wurden in dieser Arbeit eine Reihe gemeinsamer, miteinander verbundener Ansätze oder Technologien entwickelt und in einem Einzugsgebiet mit gemischter Landnutzung, dem Demnitz Millcreek (DMC, 66 km2), getestet. Durch die Anwendung von Datenanalyse, Modelling, Machine-learning und Unmanned-vehicle technologies haben wir nicht nur die hydrologischen Prozesse in diesem repräsentativen Einzugsgebiet entschlüsselt, sondern auch - aus einer breiteren Perspektive - den optimalen Methode zur gemeinsamen Nutzung vorhandener Technologien ermittelt, um Unsicherheiten bei Modellierung dieser Prozesse auf der Ebene des Einzugsgebiets zu verringern. / Understanding hydrological processes is essential in an era when human activities rival geologic-scale forces and the climate consistently changes. However, hydrological quantifications are challenging due to the spatial heterogeneity in environmental drivers of the underlying processes. Therefore in this thesis, a series of common linked approaches or technologies were developed and tested in a mixed-landuse catchment, the Demnitzer Millcreek (DMC, 66 km2). By applying data analysis, distributed modelling, machine-learning, and unmanned-vehicle technologies, we not only unraveled the hydrological processes in this representative catchment, but also from a wider perspective - identified the optimal way to jointly use the existing technologies to reduce the uncertainty in monitoring and modelling these processes at the catchment-scale.

Grasländer sind wichtige Elemente der zentraleuropäischen Landschaft und stellen essenzielle Ökosystemdienstleistungen bereit. Dürren, welche durch den globalen Klimawandel zunehmen, haben negative Auswirkungen auf die Vitalität und Produktivität von Grasland. Satellitenmissionen wie Sentinel-2 und Landsat liefern große, bisher ungenutzte Möglichkeiten für das Grasland Monitoring. Ansätze auf Basis quantitativer Parameter, z.B. Prozentanteile von photosynthetisch aktiver Vegetation (PV), nicht photosynthetisch aktiver Vegetation (NPV) und Boden sind bisher für die Anwendung in zentraleuropäischen Grasländern nicht erforscht. Das Ziel der Arbeit war es, das Verständnis von Dürreeinflüssen auf zentraleuropäische Grasländer durch die Entwicklung eines fernerkundungsbasierten Monitoring Frameworks zu verbessern. Der erste Teil dieses Frameworks umfasste die Ableitung konsistenter Zeitreihen von PV-, NPV-, und Bodenanteilen. Der zweite Teil umfasste die Quantifizierung von Dürreeffekten anhand dieser Zeitreihen. Die Ergebnisse zeigten einen großflächigen, massiven und langanhaltenden Rückgang von Graslandvitalität in extremen Dürrejahren (z.B. 2003, 2018-2020). Robuste statistische Zusammenhänge bestätigten die starke Kopplung von Graslandvitalität und Dürre, insbesondere bei gleichzeitigen Hitzewellen. Zudem beeinflussten Bodeneigenschaften sowie klimatische und hydrologische Bedingungen die Dürresensitivität. Die Ergebnisse unterstreichen den Wert von generalisierten Entmischungsansätzen basierend auf Sentinel-2/Landsat Zeitreihen für großflächiges, quantitatives Monitoring von Grasland. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass durch den Klimawandel verstärkte Dürreereignisse in Zukunft erheblichen Einfluss auf die Vitalität von Grasländern in Zentraleuropa haben werden. Die hier gewonnenen Informationen liefern wichtige Beiträge zur Verbesserung von Dürremonitoring und können die Maßnahmenentwicklung zur Verringerung von Dürreschäden im Grasland unterstützen. / Grasslands are vital landscape elements in Central Europe providing essential ecosystem services. Drought events, which are increasing with global climate change, negatively affect grassland vitality and productivity. Satellite remote sensing missions such as Sentinel-2/Landsat offer untapped potential for monitoring grassland vitality. However, workflows for grassland monitoring based on fractional cover of photosynthetic vegetation (PV), non-photosynthetic vegetation (NPV), and soil, remain largely unexplored. The goal of this thesis was to advance the understanding of drought impacts on Central European grasslands by developing a framework for monitoring grassland vitality. The framework included the retrieval of consistent PV, NPV, and soil fractional cover time series from Landsat/Sentinel-2, which was achieved by implementing and generalizing an unmixing workflow. Second, drought impacts were quantified and evaluated based on fractional cover time series. Results showed large-scale, severe, and long-lasting negative impacts on grassland vitality in extreme drought years (e.g., in 2003, and 2018-2020). Robust statistical links confirmed the overall consistent coupling of grassland vitality to drought, specifically to compounding droughts and heatwaves. Spatiotemporal patterns of grassland drought sensitivity revealed that underlying factors such as soil features, and climatic and hydrological conditions modulate drought impacts on local to regional scales. Findings of this thesis emphasize the value of generalized unmixing workflows based on Sentinel-2/Landsat time series for quantitative grassland monitoring across large areas. Furthermore, results suggest that droughts amplified by climate change will pose substantial challenges for grassland vitality across Central European grasslands in the future. The findings provide a steppingstone towards improved drought monitoring and can thus inform adaptation efforts to alleviate drought impacts on grasslands.

Trockengebiete, die etwa 40% der globalen Landoberfläche abdecken, Lebensgrundlage für 2 Millionen Menschen bilden, einzigarte Biodiversität enthalten und wichtige Ökosystemdienstleistungen bereitstellen, sind beträchtlichem Druck durch Landnutzungs- und Klimawandel ausgesetzt. Die räumlichen Muster dieser Landnutzungsänderungen sowie deren Ursachen sind jedoch nur in Ansätzen verstanden. Fernerkundung kann Veränderungen großräumig beobachten, aber Methoden fehlen, um diese Veränderungen, die graduell und abrupt (z.B. Feuer) auftreten können, abzuleiten. Die Ziele dieser Dissertation waren die Entwicklung fernerkundlicher Methoden, um verschiedene Landnutzungsänderungen in mediterranen Ökosystemen zu quantifizieren und um den Einfluss verschiedener Landnutzungsprozesse auf das Feuerregime besser zu verstehen. Die griechische Insel Kreta wurde als Untersuchungsgebiet gewählt. Zuerst wurden basierend auf Trendanalysen von Landsatzeitreihen verschiedene Vegetationsmaße verglichen. Demnach führen einfache Vegetationsmaße zu ähnlich guten Ergebnissen und ermöglichen eine effiziente Beobachtung großer Gebiete. Anschließend wurden Veränderungstrajektorien abgeleitet, um graduelle und abrupte Prozesse zu unterscheiden und um zu analysieren, wie Landnutzungssysteme und Feuerregime sich auf Kreta ausgewirkt haben. Mittels einer statistischen Modellierung wurde der relative Einfluss von Landnutzungsprozessen auf das Feuerregime quantifiziert. Die Ergebnisse zeigten ein komplexes Muster von graduellen Vegetationsveränderungen und Feuern und deuten darauf hin, dass Feuer hauptsächlich vom Beweidungssystem abhängt. Feuer traten häufig am Fuße der Berge auf, wohingegen in den Berggebieten Vegetationszunahme vorherrscht. Die statistische Modellierung bestätigte, dass Extensivierung und Klima die Hauptursachen des kretischen Feuerregimes sind. So ist zu vermuten, dass sich das ehemals durch Brennmaterial limitierte Feuerregime zu einem trockenheitsgetriebenen entwickeln wird. / Drylands cover about 41% of the earth’s surface, sustain the livelihoods of 2 billion people, harbor unique biodiversity and provide important ecosystem services, but land use and climate change exert considerable pressure on these ecosystems. However, pattern and drivers of land use change are weakly understood. Remote sensing can monitor these changes for large areas but methods to detect both gradual and abrupt events like fires are missing. The main objectives of this thesis were to develop remote sensing based methods to better quantify the impact of land use change on fire-prone Mediterranean ecosystems, and to apply these methods to better understand the influence of different land use processes on fire regimes. The island of Crete (Greece) served as study region where diverging land use transformation are extensive, fires are frequent and environmental gradients are large. First, the trade-off between different vegetation estimates when using Landsat-based trend analyses was quantified. The results suggested that simple vegetation estimates perform equally well and thus, allow for effective mapping of large areas. Second, a trajectory change detection approach was applied to separate gradual changes from abrupt events and to answer the question how land use systems and fire regimes have affected Crete’s rangelands. Statistical modeling was then used to quantify the relative importance of land use processes in driving the fire regime. The results show that vegetation changes resulted in complex pattern of gradual changes and fires likewise. The fire regime appeared to be mainly driven by changing grazing systems. Fires were frequent in foothills whereas mountains showed increasing vegetation as a result of land abandonment. The statistical modeling confirmed that land extensification and climate are the primary drivers of fire regimes on Crete. The results suggest that the former fuel-limited fire regime will likely shift towards a drought-driven fire regime.

Flugzeug- und satellitengestützte Zeilenkameras ermöglichen eine sehr ökonomische Aufnahme von hoch aufgelösten Luftbildern mit großer Schwadbreite. Eine ungleichförmige Bewegung der Kamera kann sich auf die Bildqualität auswirken. Deswegen ist es unerlässlich, schnelle Orientierungsänderungen der Kamera mit angemessener Genauigkeit und Messrate zu erfassen. Deshalb ist es unerlässlich, die Orientierung der Kamera genau zu messen, um sicher zu stellen, dass die resultierenden Bilder in einem Nachbearbeitungsschritt geometrisch korrigiert werden können. Angemessene High-End-Navigationssysteme sind groß und teuer und ihre Genauigkeit und Messrate dennoch für viele denkbare Anwendungen unzureichend. Aus diesen Gründen besteht ein großes Interesse an Methoden zur Unterstützung der Orientierungsmessung durch die Nutzung optischer Informationen vom Hauptobjektiv bzw. Teleskop. In dieser Arbeit werden zwei unterschiedliche Verfahren vorgestellt, die es erlauben, schnelle Orientierungsänderungen der Kamera auf optischem Wege zu ermitteln. Ersteres basiert auf zusätzlichen Bildsensoren mit kleiner Fläche. Der optische Fluss auf diesen Bildsensoren wird ermittelt und zur Bestimmung von Orientierungsänderungen beliebiger Fernerkundungssysteme verwendet. Das zweite Verfahren beruht ausschließlich auf den Inhalten der Zeilenbilder und der gemessenen Kameratrajektorie. Hierfür macht sich das Verfahren die typische Geometrie multispektraler Zeilenkameras zu Nutze. Zunächst werden homologe Punkte in den möglicherweise stark verzerrten Zeilenbildern unterschiedlicher Spektralbänder extrahiert. Diese Punkte werden dann dazu benutzt, die Orientierungsänderungen der Kamera zu ermitteln. Schließlich wird gezeigt, dass es möglich ist, die absolute Orientierung einer luftgestützten Zeilenkamera anhand der optisch ermittelten Orientierungsänderungen hochgenau zu ermitteln. / Airborne and spaceborne line cameras allow a very economic acquisition of high resolution and wide swath images of the Earth. They generate two-dimensional images while rotating or translating, which causes a non-rigid image geometry. Nonuniform motion of the camera can negatively affect the image quality. Due to this, a key requirement for line cameras is that fast orientation changes have to be measured with a very high rate and precision. Therefore, it is essential to measure the camera’s orientation accurately to ensure that the resulting imagery products can be geometrically corrected in a later processing step. Adequate high-end measurement systems are large and expensive and their angular and temporal resolution can be still too low for many possible applications. Due to these reasons there is great interest in approaches to support the orientation measurement by using optical information received through the main optics or telescope. In this thesis two different approaches are presented that allow the determination of a line camera’s orientation changes optically. One approach to determine fast orientation changes is based on small auxiliary frame image sensors. The optical flow on these sensors is determined and used to derive orientation changes of any remote sensing system. The second approach does not require any additional sensors to determine orientation changes. It relies only on the images of a line camera and a rough estimate of its trajectory by taking advantage of the typical geometry of multi-spectral line cameras. In a first step homologous points are detected within the distorted images of different spectral bands. These points are used to calculate the orientation changes of the camera with a high temporal and angular resolution via bundle adjustment. Finally it is shown how the absolute exterior orientation of an airborne line camera can completely be derived from the optically determined orientation changes.