Conceptualize and implementation of an open-source workflow of persistent scatter interferometry and spatial interpolation

Diese Arbeit legt einen möglichst freizugänglichen Arbeitsfluss zum einem von Sichtlinien-Verschiebungsraten basierend auf der „Persistent Scatterer Interferometry“ (PSI) Methode, als auch eine geostatistische Interpolation dieser Werte dar. Für die PSI Methodik wurden 55 aufsteigende Radaraufnahmen vom Niederrheinischem Schiefergebiet, beziehungsweise das Gebiet von Köln, der Kölner Bucht und Regionen südlich des Hambacher Tagebaus, des Sentinel 1, von Beginn 2019 bis Juni 2021 von der „Alaska Satellite Facility“ (ASF) genutzt.
Das Untersuchungsgebiet wurde mit Hilfe von der „SNAP Toolbox“ (Sentinel Application Platform) von der Europäischen Raumfahrtbehörde (ESA) zusammen mit den SNAP2STAMPS Erweiterung vorprozessiert. Die Radaraufnahmen wurden aufgeteilt, mit präzisen Orbits verglichen, koregistriert und in Interferograme transformiert. Für die eigentliche PSI-Analyse wurde die Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS) gewählt, da es sich um keine lizensierte Software handelt.
Die Resultate dieser Untersuchung zeigten, dass Sichtlinien Verschiebungsraten in mm/Jahr in verschieden Regionen unterschiedlich stark ausbildeten. Insgesamt wurden über das ganze Untersuchungsgebiet mehr als 140000 PSI Punkte erfasst. Der Nutzen dieser Verschiebungsraten, ist vor allem das spätere errechnen von vertikalen Deformationsgeschwindigkeiten, die eine wichtige Information für das Überwachen von Infrastrukturen darstellt.
Weiterhin wurden PSI Punkte an und um verschiedenste Infrastrukturen herum geostatistisch interpoliert. Die verschiedenen Untersuchungsgebiete waren: Manheim, das Autobahnkreuz Kerpen, Gemeinde Merzenich, Nörvenich Flugbasis, Deponie „Vereinigte Ville“, die Severinbrücke in Köln und das Arial vom „TÜV Rheinland“. Es wurden drei Varianten der „Kriging“ Methode („Ordinary Kriging“, „Simpe Kriging“, „Universal Kriging“) miteinander statisches verglichen. Die Interpolationsvarianten gewichten Abstände zwischen PSI Punkten auf Basis von Semivarianzen aus einem theoretischem Variogram. Das theoretische Variogram wurde mit der automap Erweiterung in R automisch anhand des experimentellen Variogram errechnet. Der statistische Vergleich wurde mit der „Leave-One-Out-Cross-Validation“ (LOOCV) vollzogen und anhand der resultierenden Restwerte der „Root-Mean-Square-Error“ (RMSE) kalkuliert. Die beste Kriging Variante resultierte damit, welcher RMSE-Wert von den drei Kriging-Varianten am geringsten war. Weiterhin wurden die besten Kriging Varianten der einzelnen Standorte visuell mit der „Inverse-Distance-Weight“ (IDW) verglichen.
Die Resultate der PSI zeigten den klaren Trend, dass je näher sich eine Region in Relation zum Tagebau Hambach befindet, umso gravierender sind die Sichtlinien Verschiebungsgeschwindigkeiten. Mithilfe der Interpolationsverfahren konnte die standortbezogene, genau Ausdehnung von Verschiebungsanzeichen ermittelt werden. Die Restwert-Grafiken und die RMSE-Werte der Standorte liefern eine Validierung, wie gut das Vorhersagemodell funktioniert hat.