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Automatisierte Charakterisierung des Bewegungsverhaltens von PS-Punkten zur spatio-temporalen Bodenbewegungsanalyse

Persistent Scatterer Interferometrie (PSI), als eine Methodik zur Erfassung von Bodenbewegungen, liefert punktbezogene Zeitreihen der langzeitstabilen Rückstreuer auf der Erdoberfläche. Für die Bewegungsverläufe kann mittels eines Polynommodells eine optimal angepasste Trendfunktion geschätzt werden, wodurch das PSI-Ergebnis in einen funktionalen und einen Rauschanteil aufgeteilt wird. Mit Hilfe der Parameter dieser Trendfunktion lassen sich weitere Informationen aus den PSI-Zeitreihendaten ableiten. Diese erlauben eine anwendungsorientierte Charakterisierung des Bodenbewegungsgeschehens in Raum und Zeit sowie die interpretative Ableitung von Bodenbewegungsursachen mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung. In diesem Beitrag werden die charakteristischen Merkmale von Polynomen bis zum Grad 3 sowie ihre automatisierte Nutzung für GIS-technische Analysen beschrieben.
Anhand zweier praktischer Beispiele werden die durch PSI-Auswertungen ermittelten Bodenbewegungen (umgerechnet in Höhenänderungen) mittels bestangepasster Trendpolynomfunktionen untersucht, um charakteristische Merkmale der zeitlichen Verläufe von PSI-Zeitreihen zu bestimmen. Da innerhalb eines Untersuchungsgebietes in der Regel eine Reihe von Ursachen und damit auch ihre entsprechenden Bodenbewegungscharakteristika bekannt sind, können durch einen interpretativen Vergleich Aussagen über die räumliche Ausdehnung wie auch das zeitliche Verhalten für eine Ursachenprognose abgeleitet werden.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:23249
Date25 June 2018
CreatorsYin, Xiaoxuan, Linke, Janette, Busch, Wolfgang, Wan, Xiaolei
PublisherTU Bergakademie Freiberg
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageGerman
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relationurn:nbn:de:bsz:105-qucosa-237233, qucosa:23240

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