Universiẗat, Diss., 2006--Giessen.

Seit 1990 waren mehrere der großen Flussgebiete Mitteleuropas wiederholt von extremen Hochwassern betroffen. Da sowohl die Landoberfläche als auch die Flusssysteme weiter Teile Mitteleuropas in der Vergangenheit weitreichenden Eingriffen ausgesetzt gewesen sind, wird bei der Suche nach den Ursachen für diese Häufung von Extremereignissen auch die Frage nach der Verantwortung des Menschen hierfür diskutiert. Gewässerausbau, Flächenversiegelung, intensive landwirtschaftliche Bodenbearbeitung, Flurbereinigung und Waldschäden sind nur einige Beispiele und Folgen der anthropogenen Eingriffe in die Landschaft. Aufgrund der Vielfalt der beteiligten Prozesse und deren Wechselwirkungen gibt es allerdings bislang nur Schätzungen darüber, wie sehr sich die Hochwassersituation hierdurch verändert hat. Vorrangiges Ziel dieser Arbeit ist es, mit Hilfe eines hydrologischen Modells systematisch darzustellen, in welcher Weise, in welcher Größenordnung und unter welchen Umständen die Art der Landnutzung auf die Hochwasserentstehung Einfluss nimmt. Dies wird anhand exemplarischer Modellanwendungen in der hydrologischen Mesoskala untersucht. Zu diesem Zweck wurde das deterministische und flächendifferenzierte hydrologische Modell wasim-eth ausgewählt, das sich durch eine ausgewogene Mischung aus physikalisch begründeten und konzeptionellen Ansätzen auszeichnet. Das Modell wurde im Rahmen dieser Arbeit um verschiedene Aspekte erweitert, die für die Charakterisierung des Einflusses der Landnutzung auf die Hochwasserentstehung wichtig sind: (1) Bevorzugtes Fließen in Makroporen wird durch eine Zweiteilung des Bodens in Makroporen und Bodenmatrix dargestellt, die schnelle Infiltration und Perkolation jenseits der hydraulischen Leitfähigkeit der Bodenmatrix ermöglicht. (2) Verschlämmung äußert sich im Modell abhängig von Niederschlagsintensität und Vegetationsbedeckungsgrad als Verschlechterung der Infiltrationsbedingungen an der Bodenoberfläche. (3) Das heterogene Erscheinungsbild bebauter Flächen mit einer Mischung aus versiegelten Bereichen und Freiflächen wird berücksichtigt, indem jede Teilfläche je nach Versiegelungsgrad in einen unversiegelten Bereich und einen versiegelten Bereich mit Anschluss an die Kanalisation aufgeteilt wird. (4) Dezentraler Rückhalt von Niederschlagswasser kann sowohl für natürliche Mulden als auch für gezielt angelegte Versickerungsmulden mit definierten Infiltrationsbedingungen simuliert werden. Das erweiterte Modell wird exemplarisch auf drei mesoskalige Teileinzugsgebiete des Rheins angewandt. Diese drei Gebiete mit einer Fläche von zwischen 100 und 500 km² wurden im Hinblick darauf ausgewählt, dass jeweils eine der drei Hauptlandnutzungskategorien Bebauung, landwirtschaftliche Nutzung oder Wald dominiert. Für die drei Untersuchungsgebiete sind räumlich explizite Landnutzungs- und Landbedeckungsszenarien entworfen worden, deren Einfluss auf die Hochwasserentstehung mit Hilfe des erweiterten hydrologischen Modells simuliert wird. Im Einzelnen werden die Auswirkungen von Verstädterung, Maßnahmen zur Niederschlagsversickerung in Siedlungsgebieten, Stilllegung agrarisch genutzter Flächen, veränderter landwirtschaftlicher Bodenbearbeitung, Aufforstung sowie von Sturmschäden in Wäldern untersucht. Diese Eingriffe beeinflussen die Interzeption von Niederschlag, dessen Infiltration, die oberflächennahen unterirdischen Fließprozesse sowie, zum Beispiel im Fall der Kanalisation, auch die Abflusskonzentration. Die hydrologischen Simulationen demonstrieren, dass die Versiegelung einer Fläche den massivsten Eingriff in die natürlichen Verhältnisse darstellt und deshalb die stärksten (negativen) Veränderungen der Hochwassersituation hervorbringt. Außerdem wird deutlich, dass eine bloße Änderung des Interzeptionsvermögens zu keinen wesentlichen Veränderungen führt, da die Speicherkapazität der Pflanzenoberflächen im Verhältnis zum Volumen hochwasserauslösender Niederschläge eher klein ist. Stärkere Veränderungen ergeben sich hingegen aus einer Änderung der Infiltrationsbedingungen. Die Grenzen der entwickelten Methodik zeigen sich am deutlichsten bei der Simulation veränderter landwirtschaftlicher Bewirtschaftungsmethoden, deren mathematische Beschreibung und zahlenmäßige Charakterisierung aufgrund der Komplexität der beteiligten Prozesse mit großen Unsicherheiten behaftet ist. Die Modellierungsergebnisse belegen darüber hinaus, dass pauschale Aussagen zum Einfluss der Landnutzung auf die Hochwasserentstehung aufgrund der entscheidenden Bedeutung der klimatischen und physiographischen Randbedingungen unzulässig sind. Zu den klimatischen Randbedingungen zählen sowohl Niederschlagsintensität und -dauer als auch die Feuchtebedingungen vor einem hochwasserauslösenden Niederschlag. Die physiographischen Randbedingungen sind von der geomorphologischen und geologischen Ausstattung des Gebiets vorgegeben. Weiterhin muss der räumliche und zeitliche Maßstab, über den Aussagen getroffen werden, klar definiert sein, da sich mit steigender Einzugsgebietsgröße die relative Bedeutung sowohl der verschiedenen Niederschlagstypen als auch der physiographischen Eigenschaften verschiebt. Dies wird in der vorliegenden Arbeit im Gegensatz zu vielen anderen Untersuchungen konsequent berücksichtigt. In Abhängigkeit von Randbedingungen und räumlichen Maßstab sind aufgrund der gewonnen Erkenntnisse folgende Aussagen zum Einfluss von Landnutzungsänderungen auf die Hochwasserentstehung möglich: (1) Für intensive konvektive Niederschlagsereignisse mit tendenziell geringer Vorfeuchte ist der Einfluss der Landnutzung größer als für langanhaltende advektive Niederschläge geringer Intensität, da im ersten Fall veränderte Infiltrationsbedingungen stärker zum Tragen kommen als bei kleinen Niederschlagsintensitäten. (2) In kleinen Einzugsgebieten, wo kleinräumige Konvektivzellen zu Hochwassern führen können, ist der Einfluss der Landnutzung dementsprechend größer als in großen Flussgebieten wie dem Rheingebiet, wo vor allem langanhaltende advektive Ereignisse (unter Umständen verbunden mit Schneeschmelze) relevant sind. (3) In Gebieten mit guten Speichereigenschaften wie mächtigen, gut durchlässigen Böden und gut durchlässigem Gesteinsuntergrund ist der Einfluss der Landnutzung größer als in Gebieten mit geringmächtigen Böden und geringdurchlässigem Festgestein. Dies ist darin begründet, dass in Gebieten mit guten Speichereigenschaften bei einer Verschlechterung der Infiltrationsbedingungen mehr Speicherraum für Niederschlag verloren geht als in anderen Gebieten. / Since 1990, several of the large European river basins were affected repeatedly by extreme floods. As both the landscape and the river systems in large parts of Central Europe have undergone major changes in the past, during the search for the causes of this accumulation of extreme events also the impact of human activities on flooding has been discussed. River training, surface sealing, intensive agricultural land-use, consolidation of farmland, and damages to forests are only some examples and consequences of the anthropogenic interferences with the landscape. But due to the diversity of the processes and factors involved, by now it can only be estimated how far the flood situation has changed by these interferences. Therefore, the main target of this thesis is to describe systematically in which way, to what extent and under which circumstances the land-use exerts an influence on storm-runoff generation and subsequently the discharge of rivers. This is investigated by means of exemplary model applications at the hydrological meso-scale. For this task, the deterministic and distributed hydrological model wasim-eth was chosen due to its well-balanced mixture of physically-based and conceptual approaches. In the framework of this thesis, the model has been extended in order to cope with several phenomena which are important when aiming at a characterization of the influence of land-use on flood generation: (1) Preferential flow in macropores is treated by a division of the soil into macropores and a soil matrix. This so-called double-porosity approach allows for fast infiltration and percolation beyond the hydraulic conductivity of the soil matrix. (2) Siltation expresses itself within the model as a deterioration of infiltration conditions at the soil surface, depending on precipitation intensity and the degree of vegetation covering. (3) The heterogeneous appearance of built-up areas, consisting of both sealed areas and pervious areas, is taken into account by dividing each partial area into an unsealed part and a sealed part which is connected to the sewer system. (4) Decentralized storage can be simulated for natural depressions as well as for specific infiltration measures with defined infiltration conditions. The extended model is exemplarily applied to three meso-scale tributaries of the Rhine river. These three catchments with an area of between 100 and 500 km² were chosen with regard to their prevailing land-use, one of them being heavily urbanized, one dominated by agricultural use, and one being mainly forested. For these three catchments, spatially explicit land-use and land-cover scenarios were developed. The impact of these scenarios on storm-runoff generation is being simulated using the extended hydrological model. In this context, namely urbanization, infiltration measures in settlement areas, conversion of farmland to set-aside areas, altered agricultural management practices, affor estation and storm damages in forests are taken into account. These changes influence the interception of rainfall, its infiltration into the soil, the subsurface flow processes next to the soil surface as well as, for example in the case of sewer systems, also runoff concentration. The hydrological simulations demonstrate that sealing of the soil surface is the most intensive intervention in the natural conditions among the ones which are mentioned above. Therefore it results in the strongest (negative) changes of the flooding situation in a catchment. In addition to that, the simulations show that a simple alteration in the interception capacity does not yield significant changes in catchment response, because the storage capacity of vegetation surfaces is rather low compared to the volume of storm events which normally lead to significant floods. More pronounced changes arise from modifications in the infiltration conditions. The limits of the methodology which was chosen for this thesis become obvious when simulating altered agricultural management practices. Due the complexity of the processes involved, mathematical description and parameterization is difficult and therefore afflicted with high uncertainty. In addition to that, the modelling results prove that global statements on the influence of land-use on flood generation are illegitimate because of the paramount importance of the climatic and physiographic boundary conditions. Climatic boundary conditions are precipitation intensity and duration as well as the moisture conditions before a storm event. The physiographic boundary counditions are given by the geomorphological and geological catchment properties. Furthermore, with increasing scale there is a shift in the relative importance of the different types of rainfall as well as the different geophysical catchment properties. Therefore, the spatial and temporal scale for which the results are valid have to be clearly defined. This is taken into account consequently within this thesis – in contrast to many other studies on this topic. Depending on boundary conditions and spatial scale, the findings allow the following statements regarding the influence of land-use changes on storm-runoff generation: (1) For intensive convective storm events with generally low antecedent soil moisture, the influence of land-use is greater than for long-lasting advective storm events with low rainfall intensities, because in the first case changes in the infiltration conditions are more important than during times of low precipitation intensities. (2) In small catchments, where small-scale convective cells can lead to a flood, the influence of land-use is accordingly greater than in large river basins like the Rhine basin, where long-lasting advective rainfalls (possibly in combination with snowmelt) are relevant. (3) In areas with good storage conditions like thick, permeable soils and pervious rock underneath, the influence of land-use is greater than in areas with thin soils and only slightly permeable bedrock. This is due to the fact that in case of deteriorating infiltration conditions, more storage space for precipitation is lost in areas with good storage conditions than in other areas.

Unter urbanem Grün werden durch Vegetation bedeckte Flächen in Städten, wie beispielsweise Parkanlagen, Friedhöfe, Kleingärten, Straßengrün und -bäume, Wald, oft Naturschutzflächen zusammengefasst. Durch den zunehmenden Siedlungsdruck und die damit einhergehenden Stadterweiterungen und Nachverdichtungen werden vielerorts grüne Freiräume beschnitten, versiegelt oder bebaut. Gleichzeitig haben Städte in Zukunft durch den Klimawandel mit einer Zunahme an heißen Tagen zu rechnen. Im Rahmen des Projekts „Wie grün sind bundesdeutsche Städte? – Fernerkundliche Erfassung und stadträumlich-funktionale Differenzierung der Grünausstattung von Städten in Deutschland“ werden unter anderem die räumlichen Defizite der Grünausstattung in Fallstudienstädten untersucht: Wo fehlt Grün und wie lässt sich dies über Indikatoren abbilden? Das Grünvolumen wird aus digitalen Oberflächenmodellen bestimmt. In Verbindung mit dem Versiegelungsanteil und der aus Thermal-Satellitendaten erfassten Oberflächentemperatur wird ein empirischer linearer Zusammenhang ermittelt. Mithilfe des linearen Modells kann dann eine Aussage getroffen werden, wie viel Grünvolumen benötigt wird, um die vorherrschende Oberflächentemperatur um einen gewünschten Betrag zu senken. Flächen mit besonderem Handlungsbedarf werden somit aufgezeigt und können anschließend Eingang in kommunale Planungen und eine nachhaltige Stadtentwicklung finden.

Einhergehend mit schnellem Bevölkerungs- und Wirtschaftswachstum erlebt die Welt innerhalb der letzten Jahrzehnte eine schnelle Akkumulation langlebiger Ressourcen in Gebäuden und Infrastruktur, auch gesellschaftlicher Materialbestand genannt. Im 21. Jahrhundert wird die Fortsetzung dieser Entwicklung zur großen Herausforderung für den sozioökonomischen Stoffwechsel der Erde und zum Erreichen biophysikalischer Grenzen führen. Siedlungen sind von besonderem Interesse, da Menschen dort Nachfrage nach Leistungen wie Nahrung oder Mobilität generieren und mit ihnen interagieren. Zukünftig wird neben einer globalen Entwicklungsperspektive auf Materialbestände und Bevölkerung auch ein räumlich explizites, hochauflösendes Verständnis lokaler Muster und Prozesse von Relevanz für eine datenbasierte Antwort auf Herausforderungen des globalen Wandels sein. Diese Arbeit präsentiert einen Workflow zur Kartierung und Quantifizierung von Materialbeständen und Bevölkerungsverteilung und -dynamik mittels hochaufgelöster mehrdimensionaler Siedlungskartierung mit Multisensor-Erdbeobachtungsdaten auf nationaler Ebene. Der erste Abschnitt demonstriert das Potenzial der Verwendung von Sentinel-1 und -2 Zeitreihendaten mit Methoden des maschinellen Lernens für die Kartierung von Siedlungsstrukturen, d.h. Subpixel-Landbedeckung, Gebäudehöhe und Gebäudetyp. Der zweite Abschnitt quantifiziert Schlüsselparameter des sozioökonomischen Metabolismus, d. h. Bevölkerung und Materialbestand, anhand zuvor generierter Datensätze zur Siedlungsstruktur. Der dritte Abschnitt nutzt das Landsat-Datenarchiv und Zeitreihenanalyse, um räumliche Muster und Dynamiken von Bevölkerung und Materialbeständen in Deutschland seit 1985 zu quantifizieren. Frei verfügbare und global konsistente Erdbeobachtungsdaten und Techniken des maschinellen Lernens haben großes Potenzial, das räumlich explizite hochaufgelöste Verständnis sozioökologischer Variablen basierend auf mehrdimensionaler Siedlungskartierung zu verbessern. / During the recent decades of the Anthropocene, the world has experienced rapid growth of population and economic activity. This went along with a considerable accumulation of long-lived resources, for example in buildings and infrastructure, i.e., societal material stock. In the 21st century, a continuation of this development will be a major challenge to the Earth’s socio-economic metabolism, as some limitations of the Earth’s biophysical basis might be reached. Settlements are of particular interest, because they are the places where people generate demand for, and interact with services. Both an overarching perspective on the global long-term development of material stock and population as well as a spatially explicit, high-resolution understanding of local patterns and processes will be of particular relevance for a more data-informed response to challenges of global change. This dissertation presents a workflow to map and quantify material stocks and population distribution and dynamics by means of multi-dimensional settlement mapping with decameter resolution multi-source Earth Observation data on a national scale. The first part demonstrates the potential of using Sentinel-1 and -2 time series imagery with machine learning regression and classification for settlement structure mapping, including sub-pixel land cover, building height and building type mapping. The second part quantifies key parameters of the socio-economic metabolism, i.e., population and material stock, using previously generated datasets on settlement structure. The third part uses the Landsat data archive and Change-Aftereffect-Trend analysis to quantify spatial-temporal patterns and dynamics of population and material stock development in Germany since 1985. Findings demonstrate that freely available and globally consistent Earth Observation data and machine learning techniques have great potential to improve the spatially explicit high-resolution understanding of socio-metabolic variables based on multi-dimensional settlement mapping in a seamless workflow.

Durch den Prozess der Urbanisierung verändert die Menschheit die Erdoberfläche in großem Ausmaß und auf unwiederbringliche Weise. Die optische Fernerkundung ist eine Art der Erdbeobachtung, die das Verständnis dieses dynamischen Prozesses und seiner Auswirkungen erweitern kann. Die vorliegende Arbeit untersucht, inwiefern hyperspektrale Daten Informationen über Versiegelung liefern können, die der integrierten Analyse urbaner Mensch-Umwelt-Beziehungen dienen. Hierzu wird die Verarbeitungskette von Vorverarbeitung der Rohdaten bis zur Erstellung referenzierter Karten zu Landbedeckung und Versiegelung am Beispiel von Hyperspectral Mapper Daten von Berlin ganzheitlich untersucht. Die traditionelle Verarbeitungskette wird mehrmals erweitert bzw. abgewandelt. So wird die radiometrische Vorverarbeitung um die Normalisierung von Helligkeitsgradienten erweitert, welche durch die direktionellen Reflexionseigenschaften urbaner Oberflächen entstehen. Die Klassifikation in fünf spektral komplexe Landnutzungsklassen wird mit Support Vector Maschinen ohne zusätzliche Merkmalsextraktion oder Differenzierung von Subklassen durchgeführt. Eine detaillierte Ergebnisvalidierung erfolgt mittels vielfältiger Referenzdaten. Es wird gezeigt, dass die Kartengenauigkeit von allen Verarbeitungsschritten abhängt: Support Vector Maschinen klassifizieren Hyperspektraldaten akkurat aber die Kartengenauigkeit wird durch die Georeferenzierung deutlich gemindert; die Versiegelungskartierung stellt die Situation am Boden gut dar, aber die Überdeckung versiegelter Flächen durch Bäume bedingt systematische Fehlschätzungen; eine Bildsegmentierung führt zu keiner Verbesserung der Klassifikationsergebnisse, bietet jedoch eine sinnvolle Möglichkeit zur effektiveren Prozessierung durch Datenkomprimierung. Auf diesem Weg ermöglicht die vorliegende Arbeit Rückschlüsse zur Verlässlichkeit von Datenprodukten, die eine Ausweitung fernerkundlicher Analysen in weniger gut dokumentierte urbane Räume voranbringt. / Urbanization is one of the most powerful and irreversible processes by which humans modify the Earth''s surface. Optical remote sensing is a main source of Earth observation products which help to better understand this dynamic process and its consequences. This work investigates the potential of airborne hyperspectral data to provide information on urban imperviousness that is needed for an integrated analysis of the coupled natural and human systems therein. For this purpose the complete processing workflow from preprocessing of the raw image to the generation of geocoded maps on land cover and impervious surface coverage is performed using Hyperspectral Mapper data acquired over Berlin, Germany. The traditional workflow for hyperspectral data is extended or modified at several points: a normalization of brightness gradients that are caused by directional reflectance properties of urban surfaces is included into radiometric preprocessing; support vector machines are used to classify five spectrally complex land cover classes without previous feature extraction or the definition of sub-classes. A detailed assessment of such maps is performed based on various reference products. Results show that the accuracy of derived maps depends on several steps within the processing workflow. For example, the support vector machine classification of hyperspectral data itself is accurate but geocoding without detailed terrain information introduces critical errors; impervious surface estimates correlate well with ground data but trees covering impervious surface below generally causes offsets; image segmentation does not enhance spectral classification accuracy of the spatially heterogeneous area but offers an interesting way of data compression and more time effective processing. Findings from this work help judging the reliability of data products and in doing so advance a possible extension of urban remote sensing approaches to areas where only little additional data exists.