Hochauflösende photogrammetrische Methoden zur genesteten Parametrisierung und Validierung eines physikalisch-basierten Bodenerosionsmodells

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professorin Dr. Anette Eltner; Professor Dr. Roland Zech, seit 12/2020
• Fachliche Zuordnung: Physische Geographie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 405774238

• Erstellungsjahr: 2024

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das Projekt hatte das Ziel, die skalenübergreifende Modellierung von Bodenerosion zu verbessern, mit besonderem Fokus auf komplexe, variable und diskontinuierliche Prozesse (z.B. Rillenbildung). Es wurde eine innovative Methodenkombination aus photogrammetrischen Mess- und Optimierungstechniken sowie physikalisch basierten Erosionsmodellen entwickelt, um die Limitationen bestehender prozessorientierter Modelle zu verringern. Es wurden UAV-basierte 3D-Rekonstruktionsverfahren und KI-gestützte Analyseansätze zur hochauflösenden Beobachtung der Bodenoberflächenveränderungen auf verschiedenen genesteten Skalen (Plot-, Hang-, Einzugsgebietsskala) eingesetzt. Die gewonnenen Daten dienten der Kalibrierung und Validierung von Erosionsmodellen, wie RillGrow, FullSWOF und LISEM, und ermöglichten eine differenzierte Erfassung von Erosionsprozessen. Besonders hervorzuheben ist die Entwicklung eines automatisierten Verfahrens zur Rillenerkennung und die Einführung neuer Korrekturmethoden zur Verbesserung photogrammetrischer Bodenmessungen. Erste Ergebnisse zeigen, dass hochauflösende Daten die Modellgenauigkeit signifikant steigern und neue, detaillierte Einblicke in die Erosionsdynamik ermöglichen. Das Projekt präsentiert vielversprechende Ansätze für eine genauere und skalenübergreifende Modellierung von Bodenerosion, die sowohl für die Forschung als auch für die praktische Anwendung von Bedeutung sind.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• High-resolution monitoring of diffuse (sheet or interrill) erosion using structure-from-motion. Geoderma, 375, 114477.
  Cândido, Bernardo M.; Quinton, John N.; James, Mike R.; Silva, Marx L.N.; de Carvalho, Teotônio S.; de Lima, Wellington; Beniaich, Adnane & Eltner, Anette
  
• High-resolution photogrammetric methods for nested parametrization and validation of a physically-based soil erosion model. EGU Wien (Vortrag)
  Epple, L., Kaiser, A., Schindewolf, M. & Eltner A.
  
• Monitoring soil surface roughness under growing winter wheat with low‐altitude UAV sensing: Potential and limitations. Earth Surface Processes and Landforms, 45(14), 3747-3759.
  Onnen, Nils; Eltner, Anette; Heckrath, Goswin & Van, Oost Kristof
  
• Data overhaul Models? - Temporal and spatial high resolution assessment techniques for across-scale calibration, parametrization and validation of physically-based soil erosion models. EGU Wien (vPICO)
  Epple, L., Kaiser, A., Schindewolf, M. & Eltner A.
  
• Multi-Epoch and Multi-Imagery (MEMI) Photogrammetric Workflow for Enhanced Change Detection Using Time-Lapse Cameras. Remote Sensing, 13(8), 1460.
  Blanch, Xabier; Eltner, Anette; Guinau, Marta & Abellan, Antonio
  
• Nested, cross-scale experimental stup to improve soil erosion models. MGM München (Poster)
  Epple, L., Kaiser, A., Bienert, A., Schindewolf, M. & Eltner A.
  
• Time-lapse photogrammetry to feed a soil erosion model. Virtual Geoscience Conference, Aix Marseille University, Frankreich (Poster)
  Eltner, A., Bienert, A. & Epple, L.
  
• A Review on the Possibilities and Challenges of Today’s Soil and Soil Surface Assessment Techniques in the Context of Process-Based Soil Erosion Models. Remote Sensing, 14(10), 2468.
  Epple, Lea; Kaiser, Andreas; Schindewolf, Marcus; Bienert, Anne; Lenz, Jonas & Eltner, Anette
  
• Application of time-lapse imagery for environmental change detection. DGPF (Deutsche Gesellschaft für Photogrammetrie und Fernerkundung) Jahrestagung, Dresden (Vortrag)
  Eltner, A., Blanch, X., Bienert, A., Elias, M. & Grothum, O.
  
• Mapping rill soil erosion in agricultural fields with UAV‐borne remote sensing data. Earth Surface Processes and Landforms, 48(3), 596-612.
  Malinowski, Radek; Heckrath, Goswin; Rybicki, Marcin & Eltner, Anette
  
• Soil erosion assessment via temporal and spatial high-resolution time-lapse Structure from Motion on rainfall simulation plots. EGU Wien (vPICO)
  Epple, L., Bienert, A., Grothum, O. & Eltner, A.
  
• A Bi-Radial Model for Lens Distortion Correction of Low-Cost UAV Cameras. Remote Sensing, 15(22), 5283.
  Liebold, Frank; Mader, David; Sardemann, Hannes; Eltner, Anette & Maas, Hans-Gerd
  
• Fixed photogrammetric systems for natural hazard monitoring with high spatio-temporal resolution. Natural Hazards and Earth System Sciences, 23(10), 3285-3303.
  Blanch, Xabier; Guinau, Marta; Eltner, Anette & Abellan, Antonio
  
• Spatio-temporally highly resolved validation of a rill-based soil erosion model with 4D data. EGU Wien (PICO)
  Grothum, O., Favis-Mortlock, D., Kavka, P., Neumann, M., Laburda, T. & Eltner, A.
  
• USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES TO FILTER VEGETATION IN COLORIZED SFM POINT CLOUDS OF SOIL SURFACES. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-1/W2-2023, 163-170.
  Grothum, O.; Bienert, A.; Bluemlein, M. & Eltner, A.
  
• A cost-effective image-based system for 3D geomorphic monitoring: An application to rockfalls. Geomorphology, 449, 109065.
  Blanch, Xabier; Guinau, Marta; Eltner, Anette & Abellan, Antonio
  
• A database for ancillary information of three-dimensional soil surface microtopography measurements. EGU Wien (Poster)
  Nouwakpo, K., Eltner, A., Candido, B., Li, Y., Wacha, K., Nichols, M. & Washington-Allen, R.
  
• An empirical approach to seperate camera-based elevation change measurements due to sediment yield from other erosion masking processes. EGU Wien (Poster)
  Epple, L., Grothum, O., Bienert, A. & Eltner, A.
  
• Applying photogrammetry to time-lapse imagery for geomorphological change detection. EGU Wien (Vortrag)
  Eltner, A., Blanch, X., Grothum, O., Epple, L., Lotsari, E., Anders, K. & Elias, M.
  
• Beobachtung und Rekonstruktion von Bodenerosionsprozessen mit permanenten Kamerastationen. Publikationen der DGPF e.V., Band 32, 106-115
  Grothum, O., Epple, L., Bienert, A. & Eltner, A.
  
• The Loss of Soil Parent Material: Detecting and Measuring the Erosion of Saprolite. Soil Systems, 8(2), 43.
  Evans, Daniel L.; Cândido, Bernardo; Coelho, Ricardo M.; De Maria, Isabella C.; de Moraes, Jener F. L.; Eltner, Anette; Martins, Letícia L. & Cantarella, Heitor
  
• Water ponding timing, spatial distribution, and connectivity on soil surfaces measured by time-lapse imagery processed with deep learning. EGU Wien (Poster)
  Zamboni, P., Lenz, J., Wöhling, T. & Eltner A.
  
• Decoding rainfall effects on soil surface changes: Empirical separation of sediment yield in time-lapse SfM photogrammetry measurements. Soil and Tillage Research, 248, 106384.
  Epple, Lea; Grothum, Oliver; Bienert, Anne & Eltner, Anette
  
• Measuring water ponding time, location and connectivity on soil surfaces using time-lapse images and deep learning. CATENA, 254, 108919.
  Zamboni, Pedro; Blümlein, Mikesch; Lenz, Jonas; Gonçalves, Wesley Nunes; Junior, Jose Marcato; Wöhling, Thomas & Eltner, Anette
  
• Using 3D observations with high spatio-temporal resolution to calibrate and evaluate a process-focused cellular automaton model of soil erosion by water. SOIL, 11(1), 413-434.
  Eltner, Anette; Favis-Mortlock, David; Grothum, Oliver; Neumann, Martin; Laburda, Tomáš & Kavka, Petr