Forschung Wie bewaldete Hangrutschgebiete mit permanentem Laserscanning besser überwacht werden können
In ihrer brandneuen Studie mit dem Titel „Temporal aggregation of point clouds improves permanent laser scanning of landslides in forested areas” in der Zeitschrift „Science of Remote Sensing” hat die 3DGeo Arbeitsgruppe eine neue Methode entwickelt, mit der Hangrutschungen besser untersucht werden können – selbst, wenn der Untergrund durch Waldbewuchs gar nicht sichtbar ist.
Moderne 3D-Sensorsysteme können nahezu kontinuierlich Daten von einer festen Position erfassen, so zum Beispiel das Permanente Laserscanning-System bei Obergurgl in Tirol (Österreich), das stündlich einen aktiven Hangrutsch aufnimmt. Das Resultat sind dichte Zeitserien aus 3D Punktwolken, in denen Hangbewegung detektiert werden können. Das ermöglicht es, Gefahren für Mensch und Infrastruktur rechtzeitig zu erkennen und davor zu warnen. Ist ein Hangrutsch jedoch dicht mit Wald bewachsen und der Untergrund somit gar nicht sichtbar, sind besondere Methoden notwendig. Ronald Tabernig et al. leiten die Hangbewegung automatisiert ab, indem sie die Stämme der Bäume im Hangrutschgebiet detektieren und über die Zeitserie tracken. Ein einzelner Scan der Zeitserie ist jedoch durch die Entfernung des Scanners nicht hoch genug aufgelöst, um den Großteil der Baumstämme verlässlich zu erkennen. Durch die Aggregierung mehrerer aufeinanderfolgender Scans konnten 5-6 mal mehr Stämme erkannt werden als ohne Aggregierung. Erst dadurch konnten in dem Datensatz Hangrutschverschiebungen flächendeckend und mit hoher Genauigkeit quantifiziert werden. Mit der Zunahme gravitativer Massenereignisse durch den Klimawandel rückt der Einsatz solcher Methoden zum Schutz von Bevölkerung und Infrastruktur immer mehr in den Fokus.