Spatio-temporal analysis of landslide hazard in southern Kyrgyzstan Using GIS and remote sensing data
| dc.contributor.advisor | Kleinschmit, Birgit | |
| dc.contributor.author | Golovko, Darya | |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin | en |
| dc.contributor.referee | Kleinschmit, Birgit | |
| dc.contributor.referee | Fernandez-Steeger, Tomás | |
| dc.contributor.referee | Motagh, Mahdi | |
| dc.date.accepted | 2018-05-24 | |
| dc.date.accessioned | 2019-05-21T07:58:46Z | |
| dc.date.available | 2019-05-21T07:58:46Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | Large areas in southern Kyrgyzstan are affected by intensive landsliding, which results in the loss of human life and damages to the housing and infrastructure. A quantitative landslide hazard assessment based on a systematic landslide record is needed to better understand landslide processes in the region and to implement more effective hazard mitigation measures. Landslide investigations have been carried out by the local authorities since the 1950s; however, such a hazard assessment has not been performed so far. The large size of the study area, the high number of landslide-prone slopes, a complex spatio-temporal pattern of landsliding and limited funding designated to landslide investigations in the region create additional challenges. The objective of this study is the development of an approach to perform such a quantitative hazard assessment. Due to the limited data availability in the study area and its large size, remote sensing was utilized at every stage of the investigation. Optical satellite images were used to derive information on the landslides or prepare it for the use in the hazard assessment. A further methodological objective of this thesis is an analysis of how the properties of the landslide data influence the results of the hazard assessment. A multi-source landslide inventory was prepared that included results of manual landslide mapping based on verbal archive descriptions, manual geomorphological mapping based on mono-temporal satellite images, and automated landslide detection from multi-temporal satellite images. This inventory was extended to include landslide attributes derived in an automated manner. The landslide data sources were found to differ substantially in their spatial and temporal resolution, completeness, and the time period covered, which was also visible in the attribute values. Finally, a susceptibility assessment was performed using the results of automated landslide detection and visual expert mapping. The resulting susceptibility maps revealed that different aspects of the landslide susceptibility can be emphasized by the choice of the landslide inventory data. E.g. the analysis can focus on the recent landsliding or a longer time period, landslide initiation zones or locations of the displaced masses, etc. The automatically detected landslides with their failure dates were used to evaluate the temporal aspect of landslide hazard. The findings emphasize that the properties of the underlying landslide data should be evaluated when interpreting the results of the hazard assessment. Especially for large and data-scarce regions, the automated landslide mapping based on satellite images is capable of producing a more precise, complete and systematic landslide inventory and hazard assessment. The prerequisite is the availability of suitable satellite imagery. | en |
| dc.description.abstract | Große Gebiete in Südkirgisistan sind von der intensiven Hangrutschungsdynamik beeinflusst, welche zum Verlust von Menschenleben und Schäden an Häusern und Infrastruktur führt. Eine quantitative Einschätzung der Hangrutschungsgefährdung, die auf einem systematischen Hangrutschungskatalog basiert, ist notwendig für ein besseres Verständnis von Hangrutschungsprozessen in der Region und für die Implementierung effizienterer Vorbeugungsmaßnahmen. Hangrutschungsuntersuchungen werden von den Behörden vor Ort bereits seit den 1950er Jahren durchgeführt. Jedoch wurde eine solche systematische Analyse noch nicht realisiert. Die weite Ausdehnung des Untersuchungsgebietes, die hohe Anzahl an Hangrutschungen, komplexe raumzeitliche Aktivierungsmuster und die unzureichende Finanzierung der Hangrutschungsuntersuchungen in der Region sind zusätzliche Herausforderungen. Diese Arbeit hat zum Ziel, einen Ansatz für eine solche quantitative Gefährdungseinschätzung zu entwickeln. Aufgrund der begrenzten Datenverfügbarkeit und der weiten Ausdehnung des Untersuchungsgebietes wurden Fernerkundungsdaten in jeder Phase der Untersuchung verwendet. Optische Satellitenbilder wurden genutzt, um Hangrutschungsinformationen abzuleiten oder sie für die Gefährdungseinschätzung aufzubereiten. Ein weiteres methodisches Ziel dieser Arbeit ist eine Analyse, wie die Eigenschaften der Hangrutschungsdaten die Ergebnisse der darauf basierten Gefährdungseinschätzung beeinflussen. Ein Hangrutschungskatalog wurde aus mehreren Datenquellen erstellt. Dazu gehören Ergebnisse einer manuellen Hangrutschungskartiereung aus verbalen Beschreibungen, einer manuellen geomorphologischen Kartierung unter Verwendung von monotemporalen Satellitenbildern und einer automatisierten Hangrutschungsidentifizierung aus multitemporalen Satellitenbildern. Dieser Katalog wurde um Hangrutschungsattribute erweitert, die mit einem automatischen Ansatz abgeleitet wurden. Es wurde festgestellt, dass die Quellen der Hangrutschungsinformationen sich erheblich in ihrer räumlichen und zeitlichen Auflösung, Vollständigkeit und der abgedeckten Zeitperiode unterscheiden, was sich auch in den Attributwerten zeigte. Schließlich wurde eine Anfälligkeitsanalyse durchgeführt: zum einen mit Ergebnissen der automatischen Hangrutschungsidentifizierung und zum anderen mit den Ergebnissen der visuellen Expertenkartierung. Die dabei entstandenen Anfälligkeitskarten zeigten, dass verschiedene Aspekte der Hangrutschungsgefährdung durch die Wahl der Hangrutschungsdaten hervorgehoben werden können. So kann sich die Analyse auf die jüngste oder auch ältere Hangrutschungsaktivität fokussieren, die Gebiete der Hangrutschungsinitiierung oder die verlagerten Massen berücksichtigen. Diese Erkenntnisse zeigen, dass bei der Interpretation der Gefährdungseinschätzung die Eigenschaften der verwendeten Hangrutschungsdaten einbezogen werden müssen. Insbesondere bei großen Gebieten mit eingeschränkter Datenverfügbarkeit eignet sich die automatische Hangrutschungsidentifizierung aus Satellitenbildern, um einen genaueren, vollständigen und systematischen Hangrutschungskatalog zu erhalten. Die Voraussetzung ist die Verfügbarkeit passender Satellitendaten. | de |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/9448 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8504 | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | en |
| dc.subject.ddc | 550 Geowissenschaften | de |
| dc.subject.other | landslide | en |
| dc.subject.other | hazard assessment | en |
| dc.subject.other | landslide inventory | en |
| dc.subject.other | GIS | en |
| dc.subject.other | Kyrgyzstan | en |
| dc.subject.other | Hangrutschung | de |
| dc.subject.other | Gefährdungseinschätzung | de |
| dc.subject.other | Hangrutschungsinventar | de |
| dc.subject.other | Kirgisistan | de |
| dc.title | Spatio-temporal analysis of landslide hazard in southern Kyrgyzstan Using GIS and remote sensing data | en |
| dc.title.translated | Raumzeitliche Analyse der Hangrutschungsgefährdung in Südkirgisistan mit Hilfe von GIS und Fernerkundungsdaten | en |
| dc.type | Doctoral Thesis | en |
| dc.type.version | acceptedVersion | en |
| tub.accessrights.dnb | domain | en |
| tub.affiliation | Fak. 6 Planen Bauen Umwelt::Inst. Landschaftsarchitektur und Umweltplanung::FG Geoinformation in der Umweltplanung | de |
| tub.affiliation.faculty | Fak. 6 Planen Bauen Umwelt | de |
| tub.affiliation.group | FG Geoinformation in der Umweltplanung | de |
| tub.affiliation.institute | Inst. Landschaftsarchitektur und Umweltplanung | de |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin | en |