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K. Geiseler:
"Monitoring of the flood disaster in Moçambique in the year 2000 on basis of SPOT-VÉGÉTATION satellite remote sensing data ";
Betreuer/in(nen): W. Wagner, E. Csaplovics; Institut für Photogrammetrie und Fernerkundung, 2002.

Jedes Jahr zerstören Naturkatastrophen große Teile der Umwelt, menschlichen Lebensraum und bedrohen im schlimmsten aller Fälle menschliches Leben. So auch im Jahre 2000, als Moçambique von der bisher schlimmsten Flutkatastrophe betroffen war und bis zu 800 Menschen starben. Die Untersuchung des SPOT-VÉGÉTATION-Systems am Beispiel der großen Flut in Moçambique des Jahres 2000 war Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Als zentrale Frage stand im Vordergrund, ob diese Daten eine effiziente Grundlage für die multitemporale Analyse von großräumigen Flutkatastrophen sein können, und somit in Krisensituationen potentiellem Datenmangel entgegenzuwirken.

Datengrundlage waren tägliche Aufnahmen (S1-Produkte), jedoch schlechte Witterungsverhältnisse bedingten den Ausschluss vieler Datensätze. Experimentell wurden die Daten auf Basis verschiedener Arbeitsschritte überprüft, worunter als wichtigster und arbeitsintensivster eine Signaturanalyse fiel. Des Weiteren wurden die Daten mit Hilfe klassischer Bildverarbeitungsverfahren ausgewertet, wie z.B. einer Hauptkomponentenanalyse und verschiedener Klassifikationsansätze.

Ein erstes Ergebnis der Studie war die positive Einschätzung des kurzwelligen Infrarotkanals SWIR hinsichtlich seiner Einsetzbarkeit bei Flutbeobachtungen. Seine Fähigkeit Wasser zu detektieren und damit als Unterstützung bei der Interpretation der anderen Kanäle herangezogen zu werden, machte ihn für die Analyse unentbehrlich.

Als optimaler Klassifikationsansatz für die Auswertung der SPOT-VÉGÉTATION-Daten erwies sich die Maximum Likelihood-Klassifikation, auf deren Basis auch die Validierung vorgenommen wurde. Die Validierung der durch die Analyse erhaltenen Resultate mit den verschiedenen Referenzdaten ergab ebenfalls ein annehmbares Ergebnis.

Zusammenfassend muss jedoch auf die Nachteile optischer Aufnahmesysteme, wie es SPOT-VÉGÉTATION eines ist, hingewiesen werden. Die Anzahl interpretierbarer Bilder dezimiert sich bei schlechten Witterungsverhältnisse. Diese Einschränkung erschwert vor allen Dingen die Anfertigung von Simultananalysen während Überschwemmungen, da diese meist auf schlechte Wetterverhältnisse zurückführbar sind.
Daher sollte in Zukunft nicht auf die Kombination verschiedener Datenquellen verzichtet werden. Die Vorteile von optischen (sofortige visuelle Interpretierbarkeit) und Radardaten (keine Wetterabhängigkeit) sollten zur bestmöglichen Unterstützung von Krisensituationen kombiniert werden.

Every year various natural disasters destroy large parts of the environment and anthroposphere and in the last resort human life is threaten. Like in the year 2000, when Moçambique was affected of one of the worst flood disasters, up to 800 humans died.

The aim of this research work was the investigation of the SPOT-VÉGÉTATION system by the example of the large tide in Moçambique of the year 2000. The main issue was to clarify whether the data can be an efficient basis for a multitemporal analysis of spacious tide disasters and if they are useful to avoid potential data lack in crises.

Data basis were daily photographs (S1 products), but bad weather conditions caused the exclusion of many data records. Experimentally the data were examined on basis of different procedures, whereby the most important and most labour intensive was a signature analysis. Furthermore, the data were evaluated by dint of classical image processing procedures, e.g. a principal component analysis and several approaches of classification.

A first result of the study was the positive estimate of the short-wave infrared channel SWIR regarding its applicableness for tide observations. Its ability to detect water made it indispensable for the analysis and the interpretation of the other channels. The optimal classification approach for the evaluation of the SPOT VÉGÉTATION data was proved by the Maximum Likelihood classification, on whose basis as well the validation was . The validation of the results received by the analysis with different reference data resulted in acceptable conclusions.

However, disadvantages of optical photograph systems, like SPOT VÉGÉTATION, should be mentioned. The number of interpretable pictures decimates itself during bad weather periods. This restriction makes the preparation of simultaneous analyses during inundations more difficult, since these are usually reducible on bad weather conditions.

On this account in the future it should not dispensed with the combination of different data sources. The advantages of both, optical (immediate visual interpretation) and radar data (no weather dependence) should be combined for supporting crisis situations.