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Originaltitel:
Timely prediction potential of landslide early warning systems with multispectral image correlation techniques
Übersetzter Titel:
Vorhersagepotential von Hangbewegungs-Frühwarnsystemen mit multispektralen Bildkorrelationstechniken
Autor:
Hermle, Doris Maria
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Krautblatter, Michael (Prof. Dr.)
Gutachter:
Krautblatter, Michael (Prof. Dr.); Mazzanti, Paolo (Prof. Dr.); Rutzinger, Martin (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
GEO Geowissenschaften
Stichworte:
Landslide, image registration, digital image correlation, remote sensing, optical remote sensing, UAV, slope failure, climate change, landslide monitoring, landslide early warning systems
Übersetzte Stichworte:
Hangbewegungen, Bildregistrierung, digitale Bildkorrelation, Fernerkundung, optische Fernerkundung, UAV, Hangversagen, Klimawandel, Hangbewegungsüberwachung, Hangbewegungs-Frühwarnsysteme
TU-Systematik:
GEO 320
Kurzfassung:
Landslides are a potential risk to people, their livestock and infrastructure in alpine areas and elsewhere. Increasing evidence reveals ongoing climate warming is affecting slope stability worldwide. This dissertation presents a novel concept for extending the warning time for landslide early warning systems. It demonstrates the feasibility of different image registration techniques using optical remote sensing data of different resolutions for slope movements in the Sattelkar (Obersulzbachvall...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Hangbewegungen sind ein potenzielles Risiko für Menschen, ihre Lebensgrundlage und die Infrastruktur in alpinen Gebieten und anderswo. Es gibt zunehmend Belege dafür, dass sich die fortschreitende Klimaerwärmung weltweit auf Hangstabilitäten auswirkt. In dieser Dissertation wird ein neuartiges Konzept zur Verlängerung der Vorwarnzeit für Hangbewegungs-Frühwarnsysteme vorgestellt. Sie demonstriert die Durchführbarkeit verschiedener Bildregistrierungstechniken mittels optischer Fernerkundungsdaten...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1690428
Eingereicht am:
31.10.2022
Mündliche Prüfung:
20.04.2023
Dateigröße:
195255291 bytes
Seiten:
248
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230420-1690428-1-4
Letzte Änderung:
30.06.2023
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