von Rudolf Sailer a)b), Johann Stötter a)b), Erik Bollmann a), Patrick Fritzmann a), Christian Georges b)d) und Thomas Geist c)

Transkript

1 ALS-X Kombination und Bewertung von flugzeuggestützten Laserscannerdaten und TerraSAR-X Daten für glaziologische und schneehydrologische Fragestellungen von Rudolf Sailer a)b), Johann Stötter a)b), Erik Bollmann a), Patrick Fritzmann a), Christian Georges b)d) und Thomas Geist c) Ein Schwerpunkt des Institutes für Geographie ist die Erforschung von Veränderungen der Hochgebirgslandschaft. Seit den Anfängen des operationellen Airborne Laserscannings wenden Mitarbeiter (oben in der daneben genannten Reihenfolge) diese Fernerkundungsmethode an und entwickeln Werkzeuge zur effizienten Analyse dieser hochgenauen räumlichen Daten. Das Projekt ALS-X ist die konsequente Weiterführung der Erkenntnisse aus vorangegangenen Projekten und Basis für neue Projekte Einleitung und Projektziel Vor dem Hintergrund des globalen Klimawandels und seiner regionalen Folgen gewinnt die Analyse des Verhaltens alpiner Gletscher in zunehmendem Maße wissenschaftliche Relevanz, gesellschaftliches und politisches Interesse. Gletscher haben eine wichtige Funktion als Klimaindikatoren, die relativ kurzfristig und messbar auf Änderungen von Temperatur und Niederschlag reagieren (siehe z.b. Lemke et al. 2007; UNEP and WGMS 2008). Veränderungen der Kryosphäre können Abfluss, Wasservorrat, Hangstabilität und letztendlich einen Anstieg des Meeresspiegels beeinflussen (Oerlemans et al. 2005, Oerlemans et al. 2007). Der bedeutendste Teil des Meeresspiegelanstiegs, der nicht der erwärmungsbedingten Ausdehung des Meereskörpers zuzuschreiben ist, resultiert aus dem Eisverlust der Gebirgsgletscher und polaren Eiskappen, besonders in Verbindung mit steigenden Schmelzraten, im Laufe der letzten Dekaden (Meier et al. 2007). Daneben haben Gletscher auch, speziell in Österreich, eine nicht zu unterschätzende wirtschaftliche Bedeutung für Tourismus (z.b. Gletscherskigebiete), Energieversorgung (z.b. Nutzung von Wasserkraft aus a) Institut für Geographie, Universität Innsbruck b) alps Centre for Climate Change Adaption Technologies, Innsbruck c) FFG - Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft, Wien d) Laserdata GmbH, Innsbruck

2 ALS-X Daten für glaziologische Fragestellungen vergletscherten Einzugsgebieten) und Landwirtschaft (z.b. Nutzung des sommerlichen Gletscherabflusses für Bewässerung). Der extrem warme Sommer 2003 (siehe Schär et al. 2004), als die Gletscher der Ostalpen den mit Abstand größten Massenverlust seit Beginn der Messungen verzeichneten, hat deutlich aufgezeigt, dass Gletscher keine konstante Ressource darstellen. Der Einsatz moderner EO (Earth Observation)-Technologien ermöglicht eine zeitlich und räumlich hoch aufgelöste Gletscherbeobachtung, wobei die Parameter Volumenbzw. Massenänderung, Fließgeschwindigkeit und spektrale Eigenschaft der Gletscheroberfläche von besonderem Interesse sind. Erste Forschungsarbeiten im Rahmen des EU-Projekts OMEGA (5. Forschungsrahmenprogramm der EU) haben gezeigt, dass Airborne Laserscanning für unterschiedliche glaziologische Fragestellungen wertvolle Daten liefern kann und vor allem genaue Aussagen über das Akkumulationsgebiet eines Gletschers zulässt. Das ist ein Alleinstellungsmerkmal gegenüber allen anderen optischen EO-Verfahren mit vergleichbar hoher räumlicher Auflösung (Geist und Stötter 2003, 2008, 2009, Geist et al. 2003, 2004, 2005, 2006, 2009, Lutz et al. 2003), Neben der multitemporalen Dokumentation und Analyse topographischer Veränderungen wurden im Projekt OMEGA auch ausbaufähige Methoden zur Klassifikation der Gletscheroberfläche entwickelt, zu deren Verbesserung gute Referenzdaten für die Oberflächenparameter notwendig sind. Diese können in hoher Auflösung auch aus TerraSAR-X Daten erwartet werden. TerraSAR-X ist ein deutscher Erdbeobachtungssatellit, der im Rahmen einer Public- Private-Partnership (PPP) zwischen DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt und EADS Astrium GmbH realisiert wurde. Mit seiner aktiven phasengesteuerten Antenne (Wellenlänge 31 mm, Frequenz 9,65 GHz), kann TerraSAR-X hochauflösende Radardaten mit bis zu 1 m Auflösung aufnehmen. Das Projekt ALS-X (Kombination und Bewertung von flugzeuggestützten Laserscannerdaten und TerraSAR-X Daten für glaziologische und schneehydrologische Fragestellungen) wurde im Rahmen der 4. Ausschreibung des Austrian Space Applications Programme (asap 4) durch die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördert und vom Institut für Geographie koordiniert. Das Potenzial für glaziologische Fragestellungen liegt vor allem in der flächigen Ableitung von Oberflächenparametern in sehr hoher und in der satellitengestützten Radar EO bisher noch nicht erreichten Auflösung. Der Schwerpunkt des Projekts ALS-X lag in der glaziologischen und glazialmorphologischen Auswertung und Interpretation von zeitsynchron aufgenommenen Airborne Laserscanning (ALS) und TerraSAR-X Daten für Anwendungen im Bereich Gletschermonitoring. Im Rahmen von ALS-X arbeitete das Institut für Geographie mit einem interdisziplinären Team zusammen (Institut für Geographie, Universität Tübingen; Institut für Meteorologie und Geophysik, alps-zentrum für Naturgefahren- und Risikomanagement, Topscan GmbH und Laserdata GmbH). 175

3 Beiträge Innsbrucker Bericht Daten und Datenprozessierung Am Institut für Geographie liegt mittlerweile ein weltweit einzigartiger ALS Datensatz vor. Beginnend mit dem Jahr 2001 bis zum Ende des ALS-X Projektes wurden insgesamt 18 ALS Befliegungen an Hintereis- und Kesselwandferner durchgeführt (mindestens eine Aufnahme pro Jahr). In Rahmen von ALS-X selbst wurden vier ALS- Befliegungen jeweils zu glaziologisch relevanten Zeitpunkten durchgeführt. Eine Liste der Befliegungen mit entsprechenden Informationen über Fördergeber, Zeitpunkt der Aufnahme und verwendete Instrumentierung wird in Tab. 1 gezeigt. Projekt (Lis DB) 176 Flug- Datum Optech Lasersensor Ø Höhe über Grund Lasermess rate [Hz] Datenlieferung Streifen/ Kacheln Ø Punktdichte Punkte pro m 2 Fördergeber hef ALTM S / K 1,1 Ω hef ALTM K 1,2 Ω hef ALTM K 1,2 Ω hef ALTM K 1,3 Ω hef ALTM K 1,4 Ω hef ALTM K 1,3 Ω hef ALTM S / K 1,0 Ω hef ALTM K 0,8 Ω hef ALTM S / K 0,8 Ω hef ALTM S / K 1,0 Ω hef ALTM S 2,0 TFW hef ALTM S 3,4 TFW hef ALTM S 2,0 IfG hef ALTM S 3,4 asap hef ALTM S 2,4 asap hef ALTM S 2,2 asap hef ALTM S 2,4 asap hef ALTM S 2,7 ACRP Tab. 1: Übersicht der ALS Befliegungen am Hintereisferner mit Projektnummer des LIS Datenbank (DB) Projekts und den maßgeblichen Flugparametern und den Fördergebern, welche zur Finanzierung der Befliegungen beigetragen haben (Ω EU Projekt OMEGA (Operational Monitoring of European Glacial Areas, Projekt Nr.: EVK2-CT ), 5. EU Rahmenprogramm; TFW Tiroler Wissenschaftsfonds; IfG Institut für Geographie, Universität Innsbruck; asap Austrian Space Applications Programm (Projekt Nr.: ); ACRP Austrian Climate Research Programme (Projekt Nr.: A963633); Österreichischer Klima- und Energiefonds)

4 ALS-X Daten für glaziologische Fragestellungen Inzwischen wurde im Jahr 2010 das Gebiet des Hintereisferners im Rahmen eines Projekts des alps-centre for Climate Change Adaptation Technologies erneut beflogen, so dass in Summe 19 ALS-Flüge für wissenschaftliche Analysen zur Verfügung stehen. Auch die Finanzierung des 20. und 21. ALS Fluges ist durch das Projekt C4AUSTRIA (Climate Change Consequences for the Cryosphere) sichergestellt. Der Datensatz ist nicht nur aufgrund der zeitlichen Dimension bemerkenswert, auch die Verwendung einer konsistenten Messanordnung und einheitlicher Projektionsparameter und Referenzflächen trägt zur Einzigartigkeit und Qualität der gesamten Datenreihe bei. Der hohe Qualitätsstandard spiegelt sich unter anderem i) in der sehr guten absoluten Genauigkeit und ii) in einem sehr geringen (neigungsabhängigen) Fehler wider (siehe unten). Da ein Teil der älteren Befliegungsdaten in einem Format vorliegen, welches keine Intensitätskorrektur erlaubt, wurde im Rahmen des ALS-X Projekts die Nachführung von vier wichtigen Herbstbefliegungen beauftragt. Durch diese Vorgangsweise wurde die Datenbasis für intensitätsbasierte ALS-Analysen erweitert. 3 Untersuchungen Aus den ALS-Daten wurden hochgenaue Geländemodelle und Intensitätsraster erstellt - als Grundlagen für Untersuchungen der Veränderung des Gletschervolumens sowie weiterführend umfangreiche Fehleranalysen. Weiters wurde, basierend auf der Signalstärke der reflektierten Laserstrahlen, ein Verfahren zur Oberflächenklassifikation von Gletschern entwickelt. Aus TerraSAR-X Daten, deren räumliche Genauigkeit auf Basis von ALS Daten verbessert wurde, konnten schneehydrologische Karten abgeleitet werden. Die vergleichende Bewertung von ALS und TerraSAR-X Daten im Hinblick auf deren Einsatzmöglichkeit im Hochgebirge mündet in ein Konzept für ein integriertes Monitoringsystem, in dem Prozessierungsketten und damit zusammenhängende zeitliche Aspekte der Datenerfassung und prozessierung gezeigt werden. 3.1 Lagekoordinaten, Intensitätswerte und Verwaltung der ALS Daten Zur Verwaltung und Analyse der oben beschriebenen ALS-Daten wurden Komponenten des von der Firma Laserdata GmbH entwickelten Laserdaten-Informationssystem (LIS) verwendet. Die darin implementierten Algorithmen bauen konzeptionell auf Grundlagen auf, die in einer Zusammenarbeit des Instituts für Geographie und alps erarbeitet wurden (Höfle und Pfeifer 2007, Petrini-Monteferri et al. 2009). Somit konnte bereits vorhandenes Know-How im Bereich der Verwaltung und Verarbeitung von ALS-Daten optimal genutzt, zum Teil weiterentwickelt, und für die projektspezifischen Fragestellungen angepasst werden. Mit Unterstützung des Projektpartners alps wurde LIS auf einen für das ALS-X Projekt bereitgestellten Server installiert. Wesentliche Komponenten des LIS sind neben den in Modulen implementierten Algorithmen eine graphische Benutzeroberfläche als frontend und eine Datenbanklösung als backend 177

5 Beiträge Innsbrucker Bericht (siehe Abb. 1). Als frontend fungiert das Open Source GIS SAGA. Das backend basiert auf einer PostgreSQL-Datenbank, sowie der Erweiterung PostGIS, die eine Speicherung und Verarbeitung raumbezogener Daten ermöglicht (Petrini-Monteferri et al. 2009). Die Verwendung einer PostgreSQL-Datenbank ist besonders für das Management großer Datenmengen geeignet, wie sie bei ALS-Kampagnen entstehen. PostgreSQL-Datenbanken besitzen keine Limitierung hinsichtlich des Speichervolumens der Datenbank (Höfle et al. 2005). Darüberhinaus gewährleistet LIS auch die interaktive Verarbeitung großer Datenmengen bzw. Datenbanktabellen. Durch die Client/Server-Architektur ist auch ein gleichzeitiger Zugriff mehrerer Nutzer auf die LIS-Datenbank gegeben. Insbesondere bei der Korrektur der ALS Intensitätswerte kommt der Einsatz der Datenbank basierten Lösung eine entscheidende Rolle zu. Abb. 1: LIS Client/Server Architektur über die LIS Module des Open Source GIS SAGA wird clientseitig die Verbindung zur LIS Datenbank aufgebaut. 3.2 Genauigkeit der Messungen Zur Interpretation der Ergebnisse, die aus ALS Daten gewonnen werden, ist das Wissen um deren Genauigkeit und Präzision von entscheidender Bedeutung. Erste Genauigkeitsanalysen der Laserpunkte werden bereits vom der Befliegungsfirma (Topscan GmbH) durchgeführt. Zur weiteren Überprüfung der Genauigkeit von ALS- Daten können verschiedene Verfahren herangezogen werden, von denen zwei hier vorgestellt werden. a) absolute Höhengenauigkeit Vergleich mit differentiellen GPS Höhen Nahezu zeitgleich zur hef16-befliegung wurden dgps-messungen in drei Gebieten auf der Gletscherzunge des Hintereisferners durchgeführt, wobei etwas mehr als 178

6 ALS-X Daten für glaziologische Fragestellungen GPS Punkte mit einer Höhengenauigkeit von ± 0,017 m aufgenommen wurden. Der Höhenvergleich der ALS-Punkte mit diesen hochgenauen Referenzdaten zeigt eine äußerst gute Übereinstimmung. Die Absolutbeträge der Höhendifferenzen zwischen den ALS-Werten und den GPS-Referenzdaten beträgt im Mittel nur 0,07 m. Die Fehlerstreuung ist mit einer Standardabweichung von ± 0,07 m ebenfalls sehr gering und spricht für die hohe Verlässlichkeit der ALS-Punktdaten. Diese Ergebnisse korrespondieren gut mit ähnlichen Untersuchungen am Engabreen in Norwegen (Geist et al. 2006). +-5,0 mittlerer absoluter Standardfehler [m] +-4,0 +-3,0 +-2,0 +-1,0 Funktion Kraus (2004) mittlerer Standardfehler aus der ALS Datenreihe Funktion Bollmann et al. (2010) +-0, Hangneigung in Grad Abb. 2: Absoluter mittlerer Standardfehler pro Hangneigungsklasse, die dazugehörige Funktion aus der Hintereisferner ALS Datenreihe und die von Kraus (2004) veröffentlichte Fehlerkurve. b) multitemporale Fehlerrechnung Der Vergleich mit dgps-messungen wurde für Bereiche mit relativ flacher Neigung (<15 ) auf der Gletscherzunge des Hintereisferners durchgeführt. Kraus (2004) zeigt, dass für ALS-Daten ein neigungsabhängiger Fehler vorhanden ist. Der hier vorgestellte Datensatz eignet sich besonders gut für die statistische Analyse der neigungsabhängigen Höheninformationen der ALS Daten. Für diese Auswertung werden nur jene Daten herangezogen, für welche sichergestellt werden kann, dass keine Veränderung der Oberfläche durch Akkumalation oder Schmelzen von Schnee oder Eis bzw. durch geomorphodynamische Prozesse stattgefunden hat. Unter Berücksichtigung dieser Ausschlusskri- 179

7 Beiträge Innsbrucker Bericht terien bleiben bis zum Herbst 2008 zwölf Flüge übrig, die eine Fehler analyse zulassen (Bollmann et al. 2010, Bollmann 2010). Der daraus ermittelte absolute Standardfehler für Hangneigungen unter 35 beträgt lediglich ±0,04 m (siehe Abb. 2). Bei Neigungen über 35 nimmt der Fehler zunächst mäßig (bis ±0,10 m) und ab einer Hangneigung von > 60 exponentiell zu (Details siehe: Bollmann 2010; Bollmann et al. in Druck). Das Wissen um diese Fehler und die Berücksichtigung der Interpolationsfehler bei Konvertierungen von Punkt- zu Rasterformat ist Grundvoraussetzung für die Interpretation aller aus ALS-Daten gewonnenen Ergebnisse. 4 Ergebnisse Die Zeitreihe von ALS Messungen am Hintereisferner (vgl. Tab. 1) stellt die ideale Basis für multitemporale Analysen dar, die ALS-Daten (x,y,z-koordinaten und Intensitätswerte) nützen, die zu unterschiedlichen Zeitpunkten aufgenommen wurden. Die generierten Oberflächenmodelle lassen sich sowohl hinsichtlich der Flächen- ( x, y/ t) als auch der Volumenänderungen ( x, y, z/ t) analysieren. Die Laserintensitätswerte kommen vor allem bei der Klassifizierung der Gletscheroberfläche zum Einsatz und ermöglichen eine Verbesserung der mittels ALS-Daten erstellten Massenbilanz eines Gletschers (zur Theorie siehe z.b. Anonym, 1969, Hoinkes, 1971). Eine Zusammenfassung zur Geschichte der Massenbilanzmessungen am Hintereisferner geben Span et al. (1997) und Kuhn et al. (1999); Geist und Stötter (2007) diskutieren die Potentiale von ALS-basierten Methoden zur Ermittlung von Gletschermassenbilanzen am Hintereis- und Kesselwandferner. Die Ermittlung ALS-basierter Massenbilanzen stellt eine Weiterführung und vor allem auch ein Verbesserung (hinsichtlich Automatisierung und hoher räumlicher Auflösung und ausgezeichneter Höhengenauigkeit) der klassischen geodätischen Methode dar. Nachfolgend wird erläutert, wie Volumenänderungen auf Basis multitemporaler Daten ermittelt werden können und wie Intensitätsraster zur Verbesserung von ALS-Massenbilanzen beitragen können. 4.1 Differenzmodelle Die Differenzbildung (Änderung der absoluten Höhe der (Gletscher-)Oberfläche) folgt einem relativ einfachen Prinzip. Infolge von Veränderungen im Massenhaushalt ergibt sich aus den ALS-Messungen ein Oberflächendifferenz zwischen der absoluten Höhe eines Oberflächenpunktes bzw. integriert der gesamten Gletscheroberfläche zum Zeitpunkt t1 (Befliegung 1) und dem korrespondierendem Punkt oder der Fläche zum Zeitpunkt t2 (Abb. 3, rechts). Zur Ermittlung der Massenbilanz werden die Veränderungen in spezifischen Höhenstufen (Höhenintervall 50 m) untersucht und ähnlich einem vertikalen Massenbilanzprofil dargestellt (siehe Abb. 3, links). Die geodätische Massenbilanz ergibt sich aus der Multiplikation der ALS-basierten Volumenänderungen des Gletschers mit einer angenommenen Gletschereisdichte von 0,9 gcm 3. Ein Vergleich mit der direkten glaziologischen Methode zeigt, dass 180

8 ALS-X Daten für glaziologische Fragestellungen teils große Abweichungen zwischen den Ergebnissen der Jahresbilanzen der beiden Methoden auftreten, welche in einem Bereich zwischen -37,6 % und +82,1 % liegen. Die kleinsten Abweichungen betragen 13,6 %. Höhe [m ü.d.m.] Oberflächenhöhenänderung [m] Abb. 3: Durchschnittliche Oberflächenhöhenänderung mit Standardabweichung (Höhenintervall 50 m) und Karte der Höhenänderung am Hintereisferner von 2001 bis Geodätische Methode mit 0,09 gcm -3 Direkte glaziologische Methode Differenz Bilanzjahr [Mio. m 3 ] [Mio. m 3 ] [Mio. m 3 ] % ,19-05,11 3,08 60, ,17-19,29 14,88 77, ,09-24,30 13,79 56, ,09-32,23 10,87 33, ,23-43,45 18,79 43, ,93-56,40 16,53 29, ,31-65,17 18,14 27,8 Tab. 2: Kumulative Gesamtmassenbilanz Vergleich zwischen geodätischer und direkter glaziologischer Methode. Die geodätischen Massenbilanzwerte ergeben sich aus einer Multiplikation der Volumenänderung des Gletschers mit einer angenommen Gletschereisdichte von 0,9 gcm 3. Die beiden Jahre mit sehr hohen Abschmelzraten sind kursiv dargestellt. Neben den Massenbilanzen für die einzelnen Bilanzjahre wurden auch die aufsummierten Ergebnisse beider Methoden über den Gesamtzeitraum betrachtet (siehe Tab. 2). Es zeigt sich eine Tendenz von abnehmenden Differenzen zwischen beiden Methoden. Für den Untersuchungszeitraum von 2001 bis 2008 bleibt aber immer noch eine Differenz von 27 %, die zeigt, dass die geodätische Methode größere Abla- 181

9 Beiträge Innsbrucker Bericht tionswerte als die direkte glaziologische Methode liefert. Da diese Differenzen nicht durch Messungenauigkeiten des ALS-Systems erklärt werden können, ergibt sich die Notwendigkeit, über die Interpolationsalgorithmen bei der auf wenigen, als repräsentativ interpretierten Messpunkten basierten glaziologischen Methode nachzudenken. Wenn man die Massenverluste im Untersuchungszeitraum mit den Vorstellungen zur Eisdicke bzw. zum Eisvolumen des Hintereisferners (siehe Kuhn 2007) vergleicht, wird festgestellt, dass der Hintereisferner im Zeitraum von sieben Jahren ca. 18 % seiner Masse verloren hat. Der Großteil dieses Massenverlusts muss durch Eisablation stattgefunden habe. Daher ist eine Eisdichteannahme von 0,9 gcm 3 zur Umrechnung von Volumenänderungen zu Massenänderungen eine realistische Größe und sollte in realistischen Werten resultieren. Aus Tab. 2 ist ersichtlich, das die beiden glaziologischen Jahre 2002/03 und 2005/06 (kursiv) die größten Differenzen aufweisen. Gerade diese beiden Jahre sind gekennzeichnet durch besonders große Ablationsraten. Es liegt daher nahe, diese beiden Jahre genauer zu untersuchen und dabei besonderes Augenmerk auf die Dichteverhältnisse zu legen (siehe Abb. 4). Höhe [m ü.d.m.] Dir. glaz. Methode ALS (Dichte: 0.9 g/cm³) ALS (Dichte: 0.6 g/cm³) ALS (Dichte: 0.3 g/cm³) Abb. 4: Vertikales Massenbilanzprofil für das glaziologische Jahr Ergebnisse der direkten glaziologischen Methode werden mit den Ergebnissen der geodätischen Massenbilanzwerte verglichen. Die geodätische Massenbilanz wurde mit verschiedenen Dichteannahmen gerechnet. 182 Spezifische Bilanz bzw. ALS [mm w.e.]

10 ALS-X Daten für glaziologische Fragestellungen 4.2 Intensitätsklassifikation Vorangegangene Studien sprechen der Intensität des reflektierten Laserstrahls ein großes Potential zur Oberflächenklassifizierung zu. Da die Intensitätswerte verschiedenen Einflussfaktoren wie etwa dem Zustand der Atmosphäre oder topographischen Einflüssen unterliegen, müssen sie in einem ersten Schritt korrigiert werden (Höfle und Pfeifer 2007). Hierzu kommt im Projekt ALS-X ein spezielles Modul zur Intensitätskorrektur zur Anwendung. Dabei basiert die Oberflächenklassifikation der Intensitätsraster auf einem relativ simplen Reklassifizierungsansatz, bei dem für jede Oberflächenklasse Schwellenwerte (Maxima und Minima) bestimmt und ausgewählte und radiometrisch homogenisierte Intensitätsraster der verschiedenen Jahre anschließend mit Hilfe dieser Werte klassifiziert werden (siehe: Fritzmann 2010; Fritzmann et al. in Druck). (a) hef07 (2002) (b) hef09 (2003) Abb. 5: Gletscheroberflächenklassifikation (Schnee, Firn, Eis) aus ALS Intensitätswerten. Die Annahme realitätsnaher Dichtewerte ist wesentliche Voraussetzung für plausible Ergebnisse mit der geodätischen Methode auf Jahresbasis. Auf Intensitätswerten basierende Klassifikationen der Gletscheroberfläche bieten die Möglichkeit, Dichtewerte besser abschätzen zu können. In Abb. 5 sind Oberflächenklassifikationen der Befliegungen hef07 und hef09 dargestellt. Eine change detection-analyse erlaubt, die Übergänge zwischen den drei Oberflächenklassen (Schnee, Firn, Eis) im zeitlichen Verlauf zu erkennen und daraus sich verbesserte Dichteannahmen abzuleiten. Wird beispielsweise in den zwei Befliegungen eine Fläche jeweils als Gletschereis klassifiziert, so muss davon ausgegangen werden, dass im Jahresverlauf an dieser Stelle nur Eis abgeschmolzen ist und folglich mit einer Dichte von 0,9 gcm 3 zur Bestimmung der Massenbilanz gerechnet werden kann. Jedem möglichen Klassenübergang zwischen hef07 und hef09 kann so ein durchschnittlicher Dichtewert zugewiesen werden, der in die Berechnung der Gesamtmassenbilanz einfließt. Für das glaziologische Jahr errechnet sich auf Basis dieses Ansatzes ein reduzierter Massenverlust von rund 22 Mio. m 3 im Vergleich zu etwa 26 Mio. m 3 bei Annahme einer reinen Eisdichte. 183

11 Beiträge Innsbrucker Bericht Schlussbemerkungen Im Laufe des Projekts haben sich zahlreiche neue Forschungsideen und Anwendungspotenziale herauskristallisiert. Aus den Ergebnissen der einzelnen Arbeitspakete im ALS-X Projekt ergaben sich neue Anregungen, die Fernerkundungsmethoden auf andere Gebiete und Themen im Bereich des Hochgebirges auszuweiten. Entsprechende neue Ansätze finden am Institut für Geographie bereits im Projekt C4AUSTRIA (Climate Change Consequences for the Cryosphere) Anwendung und werden in Zukunft in weitere Projekte integriert werden (MALS - Multitemporal Airborne Laserscanning Südtirol). Dabei werden unter anderem mit Hilfe eines speziell entwickelten Reflektometers die LiDAR Intensitätswerte kalibriert. Dadurch wird die Nutzung der Intensitätsraster einen neuen Qualitätsstandard und ein breiteres Anwendungsspektrum erleben. Kurz genannt sei an dieser Stelle ein größeres Potenzial der Oberflächenklassifikation. Besonderes Augenmerk wird in diesen Projekten auf alle Oberflächenveränderung, welche durch Kryosphärenprozesse hervorgerufen werden, gelegt. Durch das im Projekt ALS-X entwickelte Know-How sowie die innovativen Forschungsmethoden können nun Untersuchungen mit ALS-Daten auf Permafrostbereiche ausgeweitet werden. Die Spanne reicht hier von der Grundlagenforschung zur Detektion von Permafrostveränderungen bis hin zur Risiko- und Gefahrenpotenzialanalyse bei Hanginstabilitäten. Auch für Fragestellungen, welche die Statik eines Gebäudes in Hochgebirgsregionen betreffen, sind Informationen über den Status möglichen Permafrosts im Untergrund von besonderer Bedeutung. Ein sehr wichtiges Ziel, welches über das ALS-X Projekt hinaus geht, ist die Fortführung des weltweit einzigartigen multitemporalen Datensatzes. Die Beobachtung von Veränderungen in Folge des globalen Klimawandels kann nur über regionale Auswirkungen in verschiedensten Bereichen geschehen. Diesbezüglich nimmt auch im internationalen Klimadiskurs das Kryosphärenmonitoring im Allgemeinen und das Gletschermonitoring im Speziellen eine sehr wichtige Stellung ein. Erst durch die Analyse der multitemporalen Laserdaten des Hintereisferners wird es möglich, die innovative Technologie ALS parallel zu den klassischen glaziologischen Massebilanzmessungen von Gletschern im Kontext des Gletschermonitoring einzusetzen. Daraus entstehen äußerst wertvolle Synergie- und Vergleichsmöglichkeiten, die es erlauben, die Ergebnisse der verschiedenen Methoden zu untersuchen und Basisdaten zu verifizieren. Durch die Weiterführung des multitemporalen Datensatzes wird ein wissenschaftlich sehr wertvoller Beitrag zur genaueren Untersuchung des Einflusses globalen Klimaerwärmung auf die alpinen Gletscher geliefert, von dem auch die scientific community profitiert. Die multitemporalen Analysen beschränken sich jedoch nicht nur auf glaziologische Fragestellungen im engeren Sinn, sondern erstrecken sich auch auf glazialmorpholo- 184

12 ALS-X Daten für glaziologische Fragestellungen gische Aspekte (Erosion und Akkumulation in eisfrei gewordenen Arealen oder randglazialen Bereichen, Änderungen in Toteisgebieten, Permafrost). Im Laufe der ersten Analysen hat sich gezeigt, dass vor allem die Einbeziehung des gesamten Zeitraumes (beginnend mit den Befliegungen 2001) erforderlich ist. Für die Quantifizierung von kryogenen und geomorphologischen Prozessergebnissen wurden im Rahmen des Projektes wertvolle Arbeitsabläufe, an die zukünftig direkt angeknüpft werden kann, entwickelt. Potential bietet diesbezüglich die Ableitung von Gletschermassenbilanzen über die geodätische Methode. Hier liefern unter anderem die Ergebnisse der Fehleranalyse Ansätze um in Zukunft die geodätische Methode der Massenbilanzmessung weiter zu entwickeln. In Aussicht steht außerdem eine rasterbasierte genaue Analyse der Ursachen für die Volumenänderung des Hintereisferners. Ziel dieser Untersuchung ist es, ausgewählte Parameter, welche die Volumenänderung eines Gletschers beeinflussen, mittels einer speziell entwickelten, multivariaten Analysemethode so zu kombinieren, dass signifikante Aussagen über Richtung, Stärke und eventuelle Interaktion der einbezogenen Faktoren in Bezug auf die kausale Frage der Veränderung des Gletschervolumens möglich werden. In dem Forschungsansatz werden Klimadaten sowie der multitemporale Laserscandatensatz des Hintereisferners kombiniert. Des Weiteren wird die Möglichkeit eröffnet, die Laserdaten zur Validierung von Modellen (z.b. hydrologische Abflussmodelle) und eventuell auch Satellitendaten zu verwenden, was zum Beispiel von entscheidendem Interesse für den Hochwasserschutz, beziehungsweise die Hochwasservorhersage ist. Dank: Ein besonderer Dank gilt allen Institutionen, welche die ALS Kampagnen am Hintereisferner ermöglicht haben (EU 5. Rahmenprogramm, Tiroler Wissenschaftsfonds, FFG im Rahmen von asap und dem Österreichischen Klima- und Energiefonds im Rahmen des ACRP). Entscheidend für den Erfolg eines Projektes ist die Kooperation mit den einzelnen Projektpartnern und deren Institutionen. Aus diesem Grund danken wir stellvertretend Dr. Andrea Fischer (Institut für Meteorologie und Geophysik, Universität Innsbruck) und Prof. Dr. Volker Hochschild (Institut für Geographie, Universität Tübingen) für Ihre kompetente und angenehme Mitarbeit im Projekt ALS-X. Literatur: Anonym (1969): Mass Balance Terms. Journal of Glaciology, 8, 3-7. Bollmann, E. (2010): Airborne Laser Scanning Glacier Mass Balance. Diplomarbeit, Universität Innsbruck, Institut für Geographie, 112pp. Bollmann, E., Sailer, R., Briese, Ch., Stötter, J. & P. Fritzmann (in Druck): Potential of airborne laser scanning for geomorphologic feature and process detection and quantifications in high alpine mountains. Special Volume on Laser Scanning Applications in Geomorphology, Zeitschrift für Geomorphologie. Fritzmann, P. (2010): Surface Classification of High Mountain Environment. Diplomarbeit, Universität Innsbruck, Institut für Geographie, 103pp. 185

13 Beiträge Innsbrucker Bericht Fritzmann, P., Höfle, B., Vetter, M., Sailer, R., Stötter, J. & E. Bollmann (in Druck): Surface classification based on multi-temporal airborne LiDAR intensity data in high mountain environments. A case study from Hintereisferner, Austria. Special Volume on Laser Scanning Applications in Geomorphology, Zeitschrift für Geomorphologie. Geist, T. & J. Stötter (2009): Airborne Laser Scanning in Glacier Studies. In: Pellikka, P. and Rees, W.G. (eds.): Remote Sensing of Glaciers: Techniques for Topographic, Spatial and Thematic Mapping of Glaciers Geist T., Höfle B., Rutzinger M. & J. Stötter (2009): Laser Scanning - a paradigm change in topographic data acquisition for natural hazard management. In: Veulliet, E., Stötter, J., Weck-Hannemann, H. (eds): Sustainable Natural Hazard Management in Alpine Environments, Geist, T. & J. Stötter (2008): Documentation of glacier surface elevation change with multi-temporal airborne laser scanner data case study: Hintereisferner and Kesselwandferner, Tyrol, Austria. Zeitschrift für Gletscherkunde und Glazialgeologie; 41, Geist, T. Elvehoy, H., Jackson, M. & J. Stötter. (2006): Investigations on intra-annual elevation changes using multitemporal airborne laser scanning data case study Engabreen, Norway. Annals of Glaciology, 42 Geist, T., Höfle, B., Rutzinger, M. & J. Stötter (2005): Der Einsatz von flugzeuggestützten Laserscanner Daten für geowissenschaftliche Untersuchungen in Gebirgsräumen. Photogrammetrie, Fernerkundung, Geoinformation, 3/ Geist, T., Heller, A. & J. Stötter (2004): Digitale Geländemodelle aus Airborne Laserscanning Daten eine qualitativ hochwertige Grundlage für glaziologische Fragestellungen. Strobl, J., Blaschke, T. und Griesebner, G. (Hrsg.): Angewandte Geoinformatik Geist, T. & J. Stötter (2003): First results of airborne laser scanning technology as a tool for the quantification of glacier mass balance. EARSeL workshop on Observing our Cryosphere from Space: techniques and methods for monitoring snow and ice with regard to climate change. Geist, T., Lutz, E. & J. Stötter (2003): Airborne Laser Scanning Technology and its Potential for Applications in Glaciology. Proceedings. ISPRS Workshop on 3-D Reconstruction from Airborne Laserscanner and INSAR Data, Dresden. Höfle, B. (2005): Entwicklung eines Informationssystems für Laserscannerdaten mit open source software. Diplomarbeit, Institut für Geographie, Universität Innsbruck. Höfle, B., Geist, T., Heller, A. & J. Stötter (2005): Entwicklung eines Informationssystems für Laserscannerdaten mit OpenSource-Software. Angewandte Geoinformatik 2005, Beiträge zum 17. AGIT-Symposium Salzburg. Heidelberg, Höfle, B. & N. Pfeifer (2007): Correction of laser scanning intensity data: Data and model-driven approaches. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 62, Hoinkes, H. (1968). Glaciology in the international hydrological decade. IASH Publication, 79, Kraus, K. (2004): Photogrammetrie, Band 1, Geometrische Informationen aus Photographien und Laserscanneraufnahmen, Berlin, New York. Kuhn, M. (2007): OMEGA: using glaciers as indicators of climatic change. Zeitschrift für Gletscherkunde und Glazialgeologie; 41, Kuhn, M., Dreiseitl, E., Hofinger, S., Markl, G., Span, N., & G. Kaser (1999): Measurements and models of the mass balance of hintereisferner. Geografiska Annaler. Series A, Physical Geography, 81(4), Lemke, P.J., R. Ren, B. Alley, I. Allison, J. Carrasco, G. Flato, Y. Fujii, G. Kaser, P.W. Mote, R.H. Thomas & T. Zhang (2007): Observations: Changes in Snow, Ice and Frozen Ground. in: Solomon, S.D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K.B. Averyt, M.Tignor & H.L. Miller (Hrsg.): Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel Climate Change, Cambridge, Lutz, E., Geist, T. & J. Stötter (2003): Investgations of Airborne Laser Scanning Signal Intensity on Glacial Surfaces Utilizing Comprehensive Laser Geometry Modeling and Orthophoto Surface Modeling (a Case Study: Svartisheibreen, Norway). Proceedings. ISPRS Workshop on 3-D Reconstruction from Airborne Laserscanner and INSAR Data, Dresden. Meier, M., Dyurgerov, M., Rick, U., O Neel, S., Pfeffer, W., Anderson, R., Anderson, S. & A. Glazovsky (2007): Glaciers Dominate Eustatic Sea-Level Rise in the 21st Century. Science, 317(5841),

14 ALS-X Daten für glaziologische Fragestellungen Oerlemans, J. (2005) Extracting a Climate Signal from 169 Glacier Records. Science, 308(5722), Oerlemans, J., Dyurgerov, M. & R. van de Wal(2007): Reconstructing the glacier contribution to sea-level rise back to The Cryosphere, 1(1), Petrini-Monteferri, F., Wichmann, V., Georges, C., Mantovani, D. & J. Stötter (2009): Erweiterung der GIS- Software SAGA zur Verarbeitung von Laserscanning-Daten der Autonomen Provinz Bozen - Südtirol. In: Strobl, J., Blaschke T. & G. Griesebner (Hg.): Angewandte Geoinformatik Beiträge zum 21. AGIT-Symposium Salzburg. Heidelberg: Wichmann, S Schär, C., Vidale, P.L., Lüthi, D., Frei, C., Häberli, C., Liniger M.A. & C. Appenzeller (2004): The role of increasing temperature variability in European summer heatwaves. Nature, 427, Span, N., Kuhn, M. & H. Schneider (1997): 100 years of ice dynamics of Hintereisferner, Central Alps, Austria, Annals of Glaciology, 24, UNEP and WGMS (2008): Global Glacier Changes: facts and figures. Managing Alpine Future II International Conference November 2011, Congress Innsbruck Inspire and drive sustainable mountain regions alpinefuture@alps-gmbh.com 187