Identifikation morphologischer

Tendenzen und

Geschwindigkeiten im

Küstennahbereich

(ImTG)

2. Zwischenbericht

Institut für Bauinformatik Leibniz Universität Hannover

Vorhabensbezeichnung: ImTG - Identifikation morphologischer Tendenzen und Geschwindigkeiten im Küstennahbereich Förderkennzeichen: 03 KIS 059 Laufzeit des Vorhabens: 01.10.2006 – 30.09.2009 Berichtszeitraum: 01.01.2007 – 30.06.2007 Zahlungsempfänger: Institut für Bauinformatik Leibniz Universität Hannover Callinstrasse 34 30167 Hannover Hannover, den 19.07.2007 M.Sc. Catrin Dorow

Dr.-Ing. habil. Peter Milbradt

Inhaltsverzeichnis

1 Angaben zum Vorhaben ............................................................................... 2

2 Wissenschaftliche und technische Ergebnisse ......................................... 3

2.1 Datenmanagement............................................................................ 3 2.1.1 Objektorientiertes Datenmodell ......................................................... 4

2.2 Datengrundlage................................................................................. 5 2.2.1 Projektgebiete ................................................................................... 6 2.2.2 Implementierung von Im- und Exportfiltern........................................ 6

2.3 Visualisierungsstrategien .................................................................. 9 2.3.1 Daten- und Metadaten-View.............................................................. 9 2.3.2 KML-Export ..................................................................................... 10

2.4 Interpolationsalgorithmen in Raum und Zeit.................................... 11 2.4.1 Räumliche Interpolationsmethoden................................................. 12 2.4.2 Zeitliche Interpolation ...................................................................... 14

3 Projektstand und Aussichten für die Erreichung der Ziele ..................... 17

4 Relevante Ergebnisse Dritter ..................................................................... 18

5 Glossar......................................................................................................... 19

6 Literaturverzeichnis .................................................................................... 20

1 Angaben zum Vorhaben

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1 Angaben zum Vorhaben

Für die Planung und Beurteilung langfristiger Küstenschutz- und Entwicklungskonzepte an der deutschen Nord- und Ostseeküste ist die Kenntnis von langfristigen morphologischen Veränderungen und zugehörigen Gestaltungsvorgängen eine wesentliche Voraussetzung.

Mit der Neudefinition des Begriffs des Digitalen Geländemodells als Menge von Basisdatensätzen und zugehörigen Interpretations-vorschriften in Raum und Zeit eröffnen sich neue Möglichkeiten, aus den erhobenen Vermessungsdaten neue Erkenntnisse zu den großräumigen morphodynamischen Vorgängen an der deutschen Nord- und Ostseeküste zu erhalten.

Im Projekt ImTG werden Verfahren zur Identifikation und Bewertung von resultierenden Transporten, morphologischen Geschwindigkeiten und Tendenzen entwickelt und implementiert. Voraussetzung hierfür ist eine effiziente Datenhaltung von raum- und zeitvarianten Vermessungsdaten und ausgereifter Interpolationsverfahren in Raum und Zeit. Schwerpunkte in der ersten Projektphase liegen im Bereich der Datenbereitstellung, der Implementierung von Datenfiltern sowie der Bereitstellung bzw. teilautomatischen Erzeugung von projektspezifischen Metadaten. Neben der Datenbereitstellung lagen weitere Schwerpunkte der wissenschaftlichen und technischen Untersuchungen für den Berichtszeitraum vom 01.01.2007 bis 30.06.2007 im Bereich der Datenbankanalyse und der Aufarbeitung der Grundlagen der Interpolationsverfahren.

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Im folgenden Abschnitt werden die wichtigsten wissenschaftlichen und technischen Ergebnisse für den Zeitraum vom 01.01.2007 bis 30.06.2007 in kurzer Form aufgeführt.

Ausgehend von der Festlegung erster Untersuchungsgebiete in der Projektgruppensitzung am 22. Januar 2007 in Hamburg wurden bei den Treffen mit den Projektpartnern, am 15.03.2007 beim ALR in Husum und am 12.06.2007 mit den Mitarbeitern vom StAUN in Rostock, Datenanforderungen, -formate und -dokumentationen abgesprochen und spezifiziert. Die zur Verfügung gestellten Daten wurden zunächst einer eingehenden Prüfung unterzogen. Im Laufe der Überprüfung wurden erste Analysemethoden entwickelt, implementiert und auf die Projektdaten angewandt.

Die Schwerpunkte der Arbeiten im Berichtszeitraum lagen in den Bereichen Datenmanagement, Datenplausibilisierung und Visualisierung sowie Aufarbeitung der theoretischen Grundlagen topgraphischer Interpolationsverfahren.

2.1 Datenmanagement

Im Rahmen des KoDiBa-Projektes kam die relationale Datenbank MySQL [MySQL-WWW] zum Einsatz. Relationale Datenbanken haben eine weite Verbreitung und weisen in der Regel eine hohe Performance auf. Diese wird durch ein sehr starres und häufig flaches Datenmodell erkauft. Bei der Softwareentwicklung mit objektorientierten Programmiersprachen, entsteht in der Regel ein hoher Aufwand für die Speicherung von Objekten in relationalen Datenbanken. Daher wird im ImTG-Projekt die Nutzung eines objektorientierten Datenbanksystems angestrebt.

Zunächst wurden aktuelle Datenbanksysteme (DBS) unter den speziellen Anforderungen des Projektes untersucht. Hierbei wurde besonders auf die freie Verfügbarkeit, Flexibilität und Plattformunabhängigkeit der Datenbankimplementierung geachtet. Aufgrund hervorragender Referenzen und keiner weiteren Anforderungen an das Klassenmodell wurde als ODBS db4o (sprich: database for objects) ausgewählt [www.db4o.com].

Frühe ODBS erforderten eine Anpassung des Klassenmodells, meist in Form einer Ableitung der Modellklassen von einer für die Persistierung erforderlichen Elternklasse. Db4o stellt aufgrund der Verwendung von Reflektion keine unmittelbaren Anforderungen an das Klassenmodell. Im weiteren Verlauf hat sich jedoch herausgestellt, dass die Struktur des Klassenmodells für die Performance von Datenbankanfragen entscheidend ist. Da sich

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db4o sowie seine Dokumentation in der Entwicklung befindet, ist davon auszugehen, dass die bisher erreichte Performance sowohl im Aufbau als auch in der Abfrage der Datenbank noch deutlich verbessert werden kann.

2.1.1 Objektorientiertes Datenmodell

Das zunächst favorisierte Klassenmodell wurde unter der Rahmenbedingung einer datenbankunabhängigen Schnittstelle entworfen und implementiert, die einen Austausch der zugrundeliegenden Datenhaltung erlauben sollte. Es hat sich jedoch herausgestellt, dass dies zu unnötigen Performance-verlusten führt, da datenbank-spezifische Optimierungen bei der Abbildung des Datenmodells nicht mehr möglich sind.

Das nachfolgend im Detail beschriebene Klassenmodell (Abbildung

1) besteht aus Klassen für topografische Punkte, digitale Vermessungen, Metadaten und digitale Bathymetrien sowie den Spezialisierungen für verschiedene Interpolationsverfahren.

Abbildung 1 Klassenmodell

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Zu den Attributen der Klasse TopoPoint gehören 2-dimensionale Koordinaten, in der Regel die kartesischen Koordinaten, der Tiefenwert und ein zugehöriger Konfidenzwert. Der Konfidenzwert repräsentiert die Vertrauenswürdigkeit der Daten des Punktes. Im Konfidenzwert spiegelt sich beispielsweise bei Vermessungs-punkten die Genauigkeit des Messverfahrens wieder. Die Werte liegen im Intervall [0,1], wobei 0 keine und 1 die höchste Ver-trauenswürdigkeit bedeutet.

Der Zugriff auf die Vermessungsdaten erfolgt in der Regel über die Metadaten. Die Klasse Kuefo90MetaData ist von der Klasse MetaData abgeleitet und beschreibt einen Metadatensatz, der die Attribute des Kuefo90 – sowie des ISO19115-Standards umfasst. Wesentliche Ergänzungen, die für die Fragestellungen des Projektes relevant sind, sind die Koordinaten des minimal umschreibenden Rechtecks und die Referenz auf ein einfaches Polygon für die Beschreibung des Aussagebereiches der Punktdaten. Zur Beschreibung des Aussagebereiches einer Vermessung wurde zunächst die konvexe Hülle verwendet. Im weiteren Verlauf des Projektes ist geplant, das Polygon durch eine Region mit zugehöriger Regionenalgebra zu ersetzen, um auch Löcher in der Punktwolke berücksichtigen zu können. Durch diese Polygone bzw. Regionen kann unter anderem eine gezielte Auswahl von Metadaten erfolgen und über den Verweis auf die digitale Vermessung effizient auf die zugehörigen Vermessungs-daten zugegriffen werden.

Die Klasse DigitaleVermessung referenziert wiederum die ihr zugehörigen Metadaten und eine Menge von TopoPoints. In der Datenbank werden diese DigitaleVermessungen gespeichert.

Um eine Tiefe und einen Konfidenzwert zwischen den Messpunkten bestimmen zu können, existiert momentan die Schnittstelle TopographicModel. Die Werte werden abhängig vom implementierten Interpolationsverfahren ermittelt. Bislang wurden die Dreiecks-, Sibson-, Zellorientierte- sowie verschiedene Varianten der Shepard-Interpolation codiert.

Da viele DigitaleVermessungen eine große Anzahl von Vermessungspunkten besitzen und diese mit den Laserscan-befliegungsdaten noch zunehmen werden, wird zur Zeit an einer Methode gearbeitet, die es ermöglicht, zum Beispiel an einem Ort die nächsten Vermessungswerte effizient herauszusuchen, ohne alle Messwerte der digitalen Vermessung durchsuchen zu müssen.

2.2 Datengrundlage

In der Projektgruppensitzung am 22. Januar 2007 in Hamburg wurden mit den Projektpartnern Projektgebiete unterschiedlichen

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Charakters festgelegt. Neben Küstenabschnitten im Bereich der Ostfriesischen Inseln und Nordfriesland wurde für den Bereich der Ostsee der Küstenabschnitt von Rostock/Warnemünde bis Darßerort gewählt.

Im Berichtszeitraum wurden mit allen Projektpartnern die zu verwendenden Projektgebiete, Daten und Metadatenformate abgestimmt. Die hierzu notwendigen Im- und Exportfilter wurden definiert und implementiert.

2.2.1 Projektgebiete

Als Projektgebiet wurde an der Ostseeküste der Bereich zwischen Rostock/Warnemünde und dem Darß gewählt. Dieser Bereich zeichnet sich vor allem durch Profilmessungen und eine hohe Anzahl von Holzbuhnen aus. Die Datenlage ist insgesamt relativ schlecht. In diesem Gebiet soll eine ganzheitliche Betrachtung des Systems Vorstrand, Strand und Düne erfolgen.

Im Vergleich zur deutschen Ostseeküste besitzen die Projekt-gebiete in der Nordsee eine wesentlich bessere Datenlage.

Der Bereich der Ostfriesischen Inseln wurde gewählt, da dort ausgeprägte Transportkörper vor den Inseln zu beobachten sind, die eine besondere Herausforderung im Rahmen des Projektes darstellen.

Im Nordfriesischen Bereich wurde unter anderem die Meldorfer Bucht in den Jahren 1969 bis 1978 eingedeicht. Dies führte zu einer Reaktion des Meeresbodens und bietet somit ein geeignetes Beispiel zur Berücksichtigung und Untersuchung anthropogener Eingriffe.

2.2.2 Implementierung von Im- und Exportfiltern

Die Datenaufbereitung erfordert die Implementierung unterschiedlicher Importfilter. Für den Nordfriesischen Bereich wurden vom ALR bisher 440 Daten-Dateien für die Jahre 1935 bis 2001 im DMS-Format zur Verfügung gestellt. Dabei handelt es sich bis zum Jahr 2001 vor allem um digitalisierte Wattgrundkarten. Zusätzlich stehen insgesamt 73 Orthofotos für verschiedene Bereiche mehrerer Jahre zur Verfügung. Die Datenbank für diese Daten hat eine Größe von 906,1 MB mit insgesamt 10.067.472 Vermessungspunkten. In Abbildung 2 ist die Anzahl der über die Jahre zur Verfügung stehenden Vermessungen an einem Ort flächenhaft dargestellt. Teilweise ergeben sich Überdeckungen von mehr als 15 Vermessungen. Im Bereich der Meldorfer Bucht ist in

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Folge der Eindeichung die deutlich geringere Anzahl von Vermessungen hinter dem Deich zu erkennen.

Um einen schnellen Projektstart zu gewährleisten, wurden im Bereich der Ostfriesischen Inseln vom NLWKN die im KoDiBa-Projekt verwendeten Originaldaten zur Verfügung gestellt. Aus diesen Daten stehen 10.405.392 Vermessungspunkte zur Verfügung.

Abbildung 2 Anzahl der zur Verfügung stehenden Vermessungen im Zeitraum 1935 bis 2001 aus den Daten vom ALR

Zusätzlich wurden für den Bereich Langeoog Daten zusammen-gestellt. Hier existieren Laserscanbefliegungen, Echolotmes-sungen, Profilmessungen und Orthofotos. Die ersten beiden Vermessungsarten liegen in einem Gis-Format vor. Diese Dateien müssen noch in ein Ascii-Format überführt werden, für welches ein Importfilter geschrieben werden kann. Abbildung 3 zeigt beispiel-haft die Tiefenverteilung für Langeoog aus einer Laserscan-befliegung (grau) und einer Echolotmessung (farbig). Für die Profilvermessungen stehen 38 Profile mit insgesamt 1738 Dateien und 103.981 Punkten zur Verfügung. In Abbildung 4 ist die Lage der Profile im Nordwesten der Insel mit Profilnummern dargestellt. Daten im gleichen Format werden zurzeit noch für die Bereiche Juist und Norderney zusammengestellt.

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Für den Bereich der Ostsee werden die Daten von einem Ingenieurbüro aufgearbeitet und in nächster Zeit zur Verfügung stehen. Die Implementation des Filters für dieses Dateiformat wurde anhand einer Beispieldatei durchgeführt.

Abbildung 3 Darstellung von Tiefenverteilungen für Langeoog aus einer Laser-scanbefliegung (grau) und aus Peildaten (farbig)

Abbildung 4 Profile im Bereich Langeoog

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2.3 Visualisierungsstrategien

Einfache Verfahren zur Inspektion der Daten in der Datenbank werden in der Regel durch das Datenbankmanagmentsystem bereitgestellt. Für datenbankbasierte digitale Bathymetrien reichen diese bereitgestellten Methoden nicht aus. Insbesondere die hierarchische Struktur der zu speichernden Daten erfordert angepasste ingenieurgerechte Darstellungen. Die Metadaten spielen nicht nur beim schnellen Zugriff auf die Daten eine zentrale Rolle, sondern geben dem Bearbeiter einen Überblick über die räumliche Ausdehnung und Verteilung der Vermessungsdaten. Durch einen Export der Metadaten in die KML (Keyhole Markup Language) können die Projektmetadaten in Google-Earth dargestellt werden.

2.3.1 Daten- und Metadaten-View

Neben den verschiedenen Anwendungen zur Verifikation der Vermessungsdaten und zum Füllen der Datenbank wurden ingenieurgerechte Verfahren zur Inspektion der Metadaten und Daten implementiert.

Für den Prozess der Verifikation und Fehlererkennung können beispielsweise die eigentlichen Vermessungspunkte visualisiert werden. Es wird, wie in Abbildung 5 auf der linken Seite zu sehen ist, eine kurze Auflistung der Metadaten generiert. Durch das Markieren einzelner Datensätze können die zugehörigen Vermessungspunkte, nach der Tiefe eingefärbt, dargestellt werden.

Abbildung 5 Abfrage und Darstellung einer Vermessung

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Zusätzlich können die Hüllpolygone der Bathymetrien zu den verschiedenen Zeitpunkten in Form eines Raum-Zeit-Würfels 3-dimensional dargestellt werden (Abbildung 6). Auf der z-Achse wird der Zeitpunkt einer Messung aufgetragen. Eine Messebene ist abhängig von der Zeit und umfasst alle Orte, zu denen eine Tiefe ermittelt werden kann. Für den allgemeinen Fall ist davon auszugehen, dass unregelmäßigen Abständen auf der Zeit-Achse Messebenen vorhanden sind, wobei in jeden Messebenen unterschiedliche Bereiche vermessen wurden.

Bei weiter steigenden Datenmengen wird eine zusätzliche Auswahllogik der Metadaten notwendig werden.

Abbildung 6 Die konvexen Hüllen der Messungen im Raum-Zeit-Würfel

2.3.2 KML-Export

Die weite Verbreitung von Google-Earth als auch die offene Beschreibungssprache KML zur Anbindung geographischer Daten an Google-Earth legten es nahe, die Metadaten in Google-Earth zu visualisieren. KML ist das Austauschformat zur Einbindung von georeferenzierten Daten in Google Earth und basiert auf der Auszeichnungssprache XML. Mit KML sind einfache Geometrien und Bilder in Google Earth darstellbar und strukturiert ablegbar. Als Referenzsystem wird nur WGS84 verwendet.

KML bietet zur Beschreibung der Objektgeometrie Punkte, Linien, Polygone oder eine Sammlung dieser Elemente an. Diese können hierarchisch gegliedert und gruppiert werden. Weiterhin sind georeferenzierte Bilder und 3D-Modelle einbindbar. Die Darstellung erfolgt relativ oder absolut zur Oberfläche. Zusätzliche Sprachmittel

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erlauben das Festlegen von Eigenschaften wie Betrachtungswinkel und -entfernung, Texturen, Farbe, Sichtbarkeit und Beschreibung.

Das KML-Sprachelement Placemark dient der Positionsmarkierung in Google Earth und ist mit einer Geometrie (Punkt, Linie, Polygon oder Sammlung dieser Elemente) verknüpft. Die Darstellung erfolgt dabei relativ oder absolut zur Oberfläche. Weitere Darstellungs-eigenschaften (Beschreibung, Sichtbarkeit, Blickpunkt, ...) sind über zusätzliche Sprachelemente einstellbar.

Abbildung 7 Umschreibende Rechtecke der Vermessungen in Google-Earth

Die Möglichkeiten einer automatisierten Anbindung über Web-Services werden derzeit untersucht.

2.4 Interpolationsalgorithmen in Raum und Zeit

Digitale Geländemodelle unter Einbeziehung der Zeit können zur Beurteilung und Prognose morphologischer Tendenzen und Entwicklungen herangezogen werden. Hierzu ist es notwendig, aus den zunächst punktuellen Vermessungsinformationen auf die Fläche zu schließen und in einem weiteren Schritt die zeitliche Entwicklung algorithmisch zu berücksichtigen. Im Berichtszeitraum wurden zunächst die Grundlagen der räumlichen Interpolation unter besonderer Berücksichtigung ihrer zeitlichen Einordnung auf-gearbeitet.

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2.4.1 Räumliche Interpolationsmethoden

Beim Übergang von punktuellen Informationen in der Ebene auf eine kontinuierliche Oberflächenbeschreibung wird zwischen Approximations- und Interpolationsverfahren unterschieden. Bei einer Approximation nähert sich die Funktion den Werten an den vorhandenen Stützstellen an. Die Interpolation ist ein Spezialfall der Approximation. Die Werte der Stützstellen werden hier genau wiedergegeben. Ist es mit der Funktion möglich zu Extrapolieren, können auch Werte außerhalb des Randes des Datensatzes angegeben werden. Es wird zwischen netzfreien Interpolations-methoden und solchen, die die Ebene in zum Beispiel Rechtecke oder Dreiecke aufteilen, unterschieden.

An die gesuchte Oberflächenbeschreibung werden in Abhängigkeit von den Anwendungen spezifische Anforderungen gestellt. In der Regel wird die Stetigkeit der Oberfläche gefordert. Zur Betrachtung von Geschwindigkeiten und Strukturerkennung und -verfolgung ergeben sich Forderungen nach der Stetigkeit der ersten und zweiten Ableitungen. In der Diskussion mit den Projektpartnern wurde über die Nutzung von Approximationsverfahren intensiv diskutiert, da die Vermessungsdaten in der Regel mit Mess-ungenauigkeiten behaftet sind. Das Erzeugen von Oberflächen mit zweifach stetiger Ableitung würde so deutlich vereinfacht. Dieser Problematik muss im Verlauf des Projektes noch verstärkt nachgegangen werden.

Für die räumliche Interpolation wurden unter anderem die Dreiecks-, Sibson-, Zellorientierte- sowie verschiedene Varianten der Shepard-Interpolation und die Frank-Little-Approximation codiert. Eine Implementation von Polynom-Interpolationen und Polynom-Approximationen steht noch aus.

In Abbildung 8 sind für einen exemplarischen Bereich in der Elbmündung anhand von morphodynamischen Simulations-ergebnissen aus dem Modell MARTIN Ergebnisse einer Zellorientierten-Interpolation (links) und einer linearen Interpolation auf einem Dreiecksnetz dargestellt. Die schwarzen Punkte markieren die Stützstellen. Die Zellorientierte-Interpolation kann später eventuell bei Volumenanalysen eingesetzt werden.

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Abbildung 8 Beispiel für eine Zellorientierte-Interpolation (links) und einer linearen Interpolation auf einem Dreiecksnetz (rechts)

Die Shepardinterpolation ist eine netzfreie Interpolationsmethode und somit recht einfach. Allerdings neigen die interpolierten Oberflächen zum Ausbilden von Plateaus um die Stützstellen herum. An einem solchen Interpolationsergebnis wurde untersucht, ob sich das Ergebnis durch Einbeziehung von physikalischen Prozessen bzw. Strukturinformationen verbessern lässt. Hierzu wurde ein Reststromfeld, welches aus der Modellsimulation zur Verfügung stand, benutzt. Die Ergebnisse (Abbildung 9) lassen sich gegebenenfalls auch auf andere Interpolationsmethoden übertragen.

Abbildung 9 Verbesserung der Shepardinterpolation durch Variation des Einzugsgebietes der Stützstellen zu einer Ellipse. In der mittleren Abbildung ist das Interpolationsergebnis aus der normalen Shepardinterpolation und in der rechten mit den Stützstellen aus der Ellipse dargestellt.

Bei Profilmessungen werden sich andere Methoden ergeben als bei gleichmäßig verteilten Messwerten. Daher sollte in die Interpolation die Information über die Datenart einfließen. Dazu

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müssen, zusätzlich zu der Datenart, auch Strukturinformationen (welche Punkte gehören zu einer Isolinie oder einem Profil) zum Beispiel in Form von Polylinien in der DigitalenVermessung hinterlegt werden. Für die Auswahl der Interpolationsmethode, aber vor allem auch für die Angabe eines Konfidenzwertes, spielt die Datendichte eine entscheidende Rolle. Wie genau diese verschiedenen Informationen ausgewertet und in das Modell integriert werden können, muss noch untersucht werden. Das Klassenmodell muss diesbezüglich angepasst und die Interpolationsmethoden erweitert oder neue Methoden implementiert werden.

2.4.2 Zeitliche Interpolation

Für die Einbeziehung der Zeit bei der Interpolation bathymetrischer Daten kann zwischen der Trennung von Zeit- und Raum-Interpolation bzw. gekoppelte Interpolation in Raum und Zeit unterschieden werden. Zunächst wurden verschiedene 1-dimen-sionale Interpolationsmethoden implementiert und auf ihre Eignung zur zeitlichen Interpolation in zeitvarianten bathymetrischen Modellen untersucht.

In Abbildung 10 ist für den 10.09.1980 eine Tiefenverteilung für das Gebiet der ALR-Daten dargestellt. Sie wurde in der Ebene aus einer linearen Interpolation auf einem Dreiecksnetz und über die Zeit mit einer Shepard-Interpolation errechnet.

Abbildung 10 Interpolierte Tiefenverteilung für den 10.09.1980 aus den ALR-Daten. Die gelbe Linie markiert den Schnitt aus Abbildung 11. Der Wertebereich der Farbskala liegt zwischen -4 und 25 Metern.

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Abbildung 11 Zeitliche Verteilung der durch räumliche Interpolation erzeugten Stützstellen auf einem 200x200 Raster. Der ausgewählte Schnitt ist in Abb.9 dargestellt. Die Stützstellen wurden ihrer Tiefe, entsprechend der Farbskala aus Abbildung 10, eingefärbt.

Abbildung 12 Tiefenänderung für den 10.09.1980 in Meter pro Jahr. Der Wertebereich der Farbskala liegt zwischen -3 und 3 m/Jahr.

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Die gelbe Linie in Abbildung 10 markiert den in Abbildung 11 dargestellten Schnitt. Dort sind über die Jahre, die auf einem 200x200 Raster durch räumliche Interpolation ermittelten Stützstellen, dargestellt. Es ist zu erkennen, dass vor allem in den Jahren 1935 bis 1968 sehr wenige Vermessungen vorliegen.

Abbildung 12 zeigt für diesen Zeitpunkt die Tiefenänderung in Meter pro Jahr, so können Bereiche mit hoher morphodynamischer Aktivität identifiziert werden.

Diese getrennte Raum-Zeit-Interpolation macht lediglich in solchen Bereichen Sinn, in denen keine großen Strukturverlagerungen stattfinden, sondern zum Beispiel nur Rinnenvertiefungen oder -verflachungen zu beobachten sind.

Für eine gekoppelte Raum-Zeit-Interpolation müssen Struktur-verlagerungen, unter anderem durch Strukturerkennung und Strukturverfolgung, abgeschätzt werden. Hierzu können verschiedene Methoden betrachtet werden, wie zum Beispiel Extremwerterkennung, Isolinienverfolgung und Korrelationen. Dabei muss berücksichtigt werden, dass sich Strukturen in verschiedenen Bereichen unterschiedlich schnell verlagern und zusätzlich ihre Form verändern können. Hierzu sind weitere Untersuchungen erforderlich.

3 Projektstand und Aussichten für die Erreichung der Ziele

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3 Projektstand und Aussichten für die Erreichung der Ziele

Der Vergleich des Standes des Projektes zum aktuellen Zeitpunkt mit dem im Projektantrag verfassten Zeitplan zeigt im Wesentlichen eine gute Übereinstimmung. Im Laufe des Projektes hat sich allerdings gezeigt, dass es sinnvoll war, einige Bereiche zeitlich vorzuziehen. Die erst für einen späteren Zeitpunkt eingeplanten Aufgabenpakete Ingenieurgerechte Visualisierung, Entwicklung und Implementierung von NOKIS-Schnittstellen und Implementierung von Analysemethoden zur morphodynamischen Analyse und Sedimentvolumenänderungen wurden bereits frühzeitig begonnen, um eine später nachfolgende Implementation zu erleichtern. Die Erzeugung von Metadaten und die Implementierung von Filtern und Verifikationsmethoden sind zum Großteil erfolgt. Mit Hilfe von Strukturierungsfunktionen (Bounding Boxes, nicht konvexe Hüllen) können Daten zusammengefasst und effizient in der Datenbank verwaltet werden. Die Entwicklung profilorientierter Interpolations-methoden in Raum und Zeit, die Identifikation von Raum-Zeit-Strukturinformationen sowie die Identifikation morphologischer Geschwindigkeiten greifen ineinander über und müssen für eine geeignete Raum-Zeit-Interpolation zusammen berücksichtigt werden. Dieser Bereich wird weiteren Entwicklungsaufwand in Anspruch nehmen, was in der weiteren Arbeit berücksichtigt werden muss. Damit eröffnet sich die Möglichkeit, die gewonnenen Erkenntnisse in die weitere Struktur einfließen zu lassen, ohne die Projektlaufzeit zu beeinflussen.

4 Relevante Ergebnisse Dritter

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4 Relevante Ergebnisse Dritter

Der enge Kontakt mit den Projektpartnern und mit Fachleuten aus den Wasser- und Schifffahrtsverwaltungen hat zu einem intensiven Austausch auf fachlicher Ebene geführt. Im Rahmen dieser Gespräche ist ein großes Interesse an den Fragestellungen des Projektes zu spüren. Auch die smileconsult GmbH, die im Wesentlichen das Projekt KoDiBa bearbeitet hat, entwickelt die Interpolationsalgorithmen weiter und nutzt die entstehenden Softwaremodule in Consulting-Projekten. Die Modellvorstellung raumzeitlicher digitaler Bathymetrien verbreitet sich sowohl national als auch international. Es sind jedoch noch keine größeren internationalen Forschungsaktivitäten zu beobachten, deren Ergebnisse für die Durchführung des Projektes von Bedeutung sind.

5 Glossar

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5 Glossar

ImTG Projekt zur Identifikation morphologischer Tendenzen und Geschwindigkeiten im Küstennahbereich

ALR Amt für ländliche Räume

StAUN Staatliches Amt für Umwelt und Natur

NLWKN Niedersächsischer Landesbetrieb für Wasserwirtschaft, Küsten- und Naturschutz

KoDiBa Projekt zur Entwicklung und Implementierung von Methoden zur Aufbereitung konsistenter digitaler Bathymetrien

ODBS Objektorientiertes Datenbanksysteme

KML Keyhole Markup Language

NOKIS Metadaten-Informationssystem für die Küstenforschung und das Küsteningenieurwesen

6 Literaturverzeichnis

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6 Literaturverzeichnis

[1] http://de.wikipedia.org/wiki/Keyhole_Markup_Language

[2] http://code.google.com/apis/kml/documentation/index.html

[3] http://de.wikipedia.org/wiki/Geography_Markup_Language

[4] http://www.opengeospatial.org/standards/gml

[5] www.db4o.com

[6] Römer P., Visengeriyeva L., db4o schnell + kompakt, entwickler.press, 2007

[6] Paterson J., Edlich S. u.a., The Definitive Guide to db4o, Apress, 2006

[7] Rase W.D., Visualisierung von Planungsinformationen, Heft 89, Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung, 1998

[8] Berkhahn V., Geometrische Modellierung in der Bauinformatik, Shaker Verlag, 2005

[9] Milbradt P., Sellerhoff F., Krönert N., KoDiBa Abschlussbericht, 2005

[10] http://de.wikipedia.org/wiki/Hauptseite – verschiedene Seiten