Im Rahmen des von HORIZON 2020 über den RFCS (Research Fund for Coal and Steel) geförderten Forschungsprojekts i²MON - Integrated Impact MONitoring for the detection of ground and surface displacements caused by coal mining befassen sich die Autoren in Zusammenarbeit mit verschiedenen europäischen Institutionen mit der Entwicklung eines integrierten Monitoring-Dienstes zur Identifikation und Bewertung von Boden- und Hangbewegungen im Zusammenhang mit dem Kohleabbau. Der Fokus der DMT liegt dabei zum einen auf der aus ingenieurgeodätischer Sicht korrekten Integration (Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Integrität) eines Long-Range-Laserscanners in ein kontinuierliches, webbasiertes Monitoringsystem und zum anderen auf der Verknüpfung messtechnischer Daten verschiedenster Sensoren in einem ganzheitlichen Onlinetool, sodass den unterschiedlichen Stakeholdern qualitativ hochwertige Informationen in naher Echtzeit zur Verfügung stehen.

Die aus diesem Projekt gewonnenen Erkenntnisse lassen sich auch auf andere Anwendungen, wie z. B. die Überwachung von Massenbewegungen im Allgemeinen, übertragen. Das zuvor genannte Forschungsprojekt neigt sich 2022 dem Ende und die webbasierte Anwendung ist zu einem operativ einsetzbaren Service gereift. In diesem Beitrag stellen die Autoren Referenzprojekte aus dem Bergbau (Cottbuser Ostsee), Infrastrukturbereich (Hangüberwachung an einer Autobahn) und bei der Abwehr von Naturgefahren (Felssturz in Tirol) vor und gehen auf praxisbezogene Rahmenbedingungen von der Projektentwicklung, über die Messdatenerfassung und der Transformation der Daten zu Informationen ein. Der Beitrag fokussiert sich dabei auf die qualitätsbewertete Integration von raumbezogenen Massendaten in naher Echtzeit, wie sie beim Laserscanning oder bei Radaraufnahmen auftreten und den möglichen Präsentationsmöglichkeiten gegenüber den Kunden und Entscheidungsträgern.

Die Herstellung/Erweiterung von innerstädtischen, unterirdischen Schienenverkehrssystemen stellt in allen Belangen eine enorme Herausforderung dar. Um die Auswirkung auf Bestandsgebäude zu minimieren, ist – neben dem baubegleitenden Monitoring während der Bauphase – die Erstellung von umfangreichen geotechnischen Modellen des Baugrunds im Vorfeld unverzichtbar; so auch beim bayerischen Großprojekt, dem Bau der 2. S-Bahn-Stammstrecke München. Dessen Kernstück ist ein sieben Kilometer langer Tunnel, der mitten unter der Innenstadt der Isar-Metropole errichtet wird.

Im Rahmen der Baugrunduntersuchung und der Verfeinerung der geotechnischen und hydrologischen Modelle wurden u. a. Pumpversuche zur Grundwasserabsenkung im Bereich des Münchner Hauptbahnhofs durchgeführt. Um potenzielle Setzungen inkl. deren Dimensionen messtechnisch zu erfassen, haben die Firmen ANGERMEIER INGENIEURE und KARNER INGENIEURE in einem gemeinsamen Pilotprojekt eine flächenhafte satellitengestützte Überwachungsmessung im Bereich des Hauptbahnhofs vorgenommen.

Radarsatellitenaufnahmen der TerraSAR-X/TanDEM-X und PAZ Satelliten aus einer zwei Jahre rückblickenden „Nullmessung“ wurden verwendet, um die Stabilität des Untergrunds nachzuweisen und saisonale Einflüsse im Untersuchungsgebiet zu bestimmen. Nur mit Kenntnis etwaiger regelmäßiger (zyklischer) Einflüsse können diese im Weiteren vom eigentlichen Messsignal getrennt und dieses letztendlich korrekt interpretiert werden.

Für das ca. 3 km² große Untersuchungsgebiet wurden Aufnahmen im Modus High-Resolution Spotlight (HS) eingesetzt, die eine Bodenauflösung von etwa 1x1 m erreichen; jeweils Aufnahmen aus einem aufsteigenden Orbit. In der Auswertung des Zeitraums 11/2018 bis 10/2020 konnten keine größeren signifikanten Hebungs- oder Setzungsereignisse identifiziert werden. D. h. der Baugrund kann in dem Untersuchungsbereich als stabil angesehen werden.

Im Zeitraum der darauffolgenden Satellitenbilder (11/2020 bis 01/2021) wurden zwei Pumpversuche zur Grundwasserabsenkung durchgeführt. Beispielsweise für den Bau des neuen unterirdischen S-Bahn Haltepunkts am Hauptbahnhof, der in rund 41 Metern Tiefe zentral unter der Haupthalle liegen wird, ist es notwendig das Grundwasser mit Förderbrunnen zu entspannen und den Wasserdruck auf die Verbauten zu verringern. Bei den Versuchen galt es u. a. festzustellen, wie stark und wie weit sich eine Setzungsmulde ausbilden wird, um damit ggf. die hydraulischen Modelle zu verfeinern.

In den prozessierten Radardaten war es möglich, Bewegungen im niedrigen einstelligen Millimeterbereich zu detektieren und klar die Einflüsse der Pumpversuche darzustellen. Sowohl das Eintreten von Setzungen während und gegen Ende der Grundwasserförderung, die sich nahezu kreisförmig um die Förderbrunnen ausbildeten, als auch eine Hebung / ein Wiederanstieg des vorher entstandenen Setzungsbereichs zurück in die Normallage konnte eindeutig in den Daten nachgewiesen werden. Die Ergebnisse der Messungen aus dem All decken sich mit geodätischen Nivellements und den Berechnungen der Grundwasserdynamik; sie konnten deren Modelle zusätzlich noch weiter verfeinern.

Das Pilotprojekt zeigt eindeutig das Potential der InSAR Technologie: Im innerstädtischen Bereich mit guten Rückstreueigenschaften können Höhenänderungen von einigen wenigen Millimetern signifikant nachgewiesen werden. Andererseits zeigten sich auch hier die Probleme, die bei allen Fernerkundungsverfahren vorhanden sind. So konnten einige Aufnahmen in den Wintermonaten nicht verwendet werden, da eine geschlossene Schneedecke eine Auswertung unmöglich machte.

Für Überwachung der tatsächlichen Baumaßnahme wird eine satellitenbasierte Überwachung in Verbindung mit geodätischem und geotechnischem Monitoring das perfekte Verfahren darstellen. So ist eine Kombination aus flächenhafter großräumiger Überwachung zusammen mit örtlichem objektbezogenem Monitoring möglich, die Risiken minimiert und unmittelbares Eingreifen ermöglicht.

Kenya does not have a functioning geodetic deformation monitoring network due to the high cost of setting and maintaining it. The availability of open-source satellite SAR data and improved InSAR processing algorithms implemented in open source programs have facilitated deformation monitoring in regions like Kenya that was not previously possible. Even though progress in deriving InSAR derived displacements has been made, achieving high accuracy is still a challenge due to tropospheric delay influence. The complex troposphere for tropical regions with challenging terrain like the Kenyan Rift limits the use of existing tropospheric delay mitigation methods, making it challenging to retrieve the deformation signal. Our study aims to quantify recent deformations along the Kenyan Rift using multi-temporal InSAR by optimally modelling the tropospheric delay. The tropospheric delay is estimated based on relationships of the phase components of the interferogram. We utilize LOS measurements from descending and ascending orbits to calculate the pseudo 3D dispalcements. The InSAR derived 3D displacements are validated with GNSS measurements. Preliminary GNSS estimates reveals horizontal movement in the range of approximately 2-3cm/yr at GNSS stations on both sides of the Kenyan Rift. For InSAR, preliminary results show localized deformations at Suswa Volcano and Olkaria. We observe an uplift of approximately 50mm/yr at Suswa volcano and subsidence of approximately 30mm/yr at Olkaria geothermal field for period 2018-2020. The subsidence observed at Olkaria is associated with the exploration of geothermal gas while the uplift at Suswa is attributed to magma movement within the volcano.

Dieser Beitrag beschäftigt sich mit einem neuen Konzept zur Ausgleichung zeitvarianter Koordinaten für Referenzstationen im Rahmen von Monitoringaufgaben zur Ermittlung von Bodenbewegungen über permanente und wiederkehrende Datenerfassungskampagnen für eine hochgenaue Verschneidung unterschiedlicher Erfassungssysteme wie Nivellements, GNSS, Aerophotogrammetrie, Airborne Laserscanning und InSAR. Die klassische Herangehensweise an geodätische Deformationsmessungen ist die Schaffung eines Referenzrahmens aus einer gewissen Anzahl als stabil eingestufter Punkte. Diese lokalen Bezugspunkte werden meist in zeitlich größerem Abstand an übergeordnete Referenzpunkte (z.B. SAPOS-Stationen) angeschlossen. Durch Folgemessungen sollen auf deren Basis und unter Annahme der Stabilität der Referenzpunkte die Objektveränderungen detektiert werden.

Doch auch äußere Referenzpunkte können Bewegungen unterliegen. Bleiben diese Bewegungen unerkannt, resultiert dies in einer Interpretation der Bewegungen als Objektdeformation. Vor allem im GNSS-Monitoring ist die Annahme der Stabilität der Referenzstationen über einen langen Zeitraum hinweg im Tagesgeschäft üblich, jedoch auch als kritisch zu betrachten. Begründet durch die Notwendigkeit möglichst kurzer Basislinien zwischen Referenz- und Monitoringstationen befindet sich der als stabil betrachtete Bereich oftmals in der Nähe zu einem Überwachungsbereich.

In den letzten drei Jahren (2018-2021) wurde daher im Rahmen eines Forschungs- und Entwicklungsprojektes der RAG Aktiengesellschaft das Konzept der zeitinvarianten Referenzstationskoordinaten grundlegend überdacht. Im Mittelpunkt stand dabei die Weiterentwicklung des Programmsystems PANDA (GEOTEC GmbH) für diese Zwecke und dessen Integration in GLOMON (ALLSAT GmbH).

Seit mehr als 5 Jahren werden die Daten von GNSS-Monitoringstationen der RAG im GLOMON-Portal der ALLSAT automatisiert ausgewertet und die Ergebnisse visualisiert. Im Laufe der Jahre sind zahlreiche Referenz- und Monitoringstationen hinzugekommen und es haben sich drei GNSS-Netze etabliert. In den Bereichen NRW-Ruhr, Ibbenbüren und im Saarland werden unter dem Gesichtspunkt der Monitoringaufgaben für Altbergbau- und Grubenwasseranstiegsbereiche die Bodenbewegungen überwacht.

Das GNSS-Monitoringnetz in NRW umfasst aktuell diverse RAG-eigene sowie zehn SAPOS-Stationen. Die Daten werden täglich automatisiert mit den Post-Processing Softwares von WaSoft (WaPNet) und Geo++ (GNSMART) ausgewertet. Wöchentlich werden die Post-Processing Ergebnisse für eine Deformationsanalyse durch PANDA genutzt, um Bewegungen innerhalb des Referenzstationsnetzes zu detektieren. Das Konzept der zeitvarianten Koordinaten sieht vor, die als verschoben detektierten Referenzstationen nicht grundsätzlich aus weiteren Berechnungen auszuschließen, sondern deren Bewegungsverhalten zu beschreiben und weiterhin zu berücksichtigen.

Das heißt, dass für jede Referenzstation ein zeitlich-räumliches Bewegungsmodell aus einer gewissen Anzahl an Epochen abgeleitet wird. Das Bewegungsverhalten wird dann in die Folgewoche extrapoliert, um für die Anwendungen in GLOMON eine „tagesaktuelle“ Referenzstationskoordinate bereitstellen zu können. Diese Koordinaten finden beispielsweise Anwendung bei Basislinienberechnungen ausgehend von Referenzstationen des Monitoringnetzes oder dem Download von Beobachtungsdaten aus dem GLOMON Portal für weiterreichende Untersuchungen.

Das Konzept der zeitvarianten Koordinaten für Referenzstationen hat das Potential, die Detektionsgenauigkeiten des seit Jahrzehnten gültigen Ansatzes der langfristig stabilen Bezugspunkte in Markscheidewesen und Geodäsie zu verbessern.

In diesem Beitrag wird ein innovatives GNSS-basiertes Monitoringsystem vorgestellt und dessen erreichbare Genauigkeit anhand verschiedener Messreihen evaluiert. Eingesetzt wird das System bereits am Hochvogel (2952 m), dessen Gipfel aufgrund eines drohenden Felssturzes seit 2018 im Rahmen des AlpSense-Projektes messtechnisch präzise überwacht. Auf dem Hochvogel wird ein redundantes Frühwarnsystem bestehend aus zahlreichen unterschiedlichen Sensoren und Messmethoden betreut um neue Erkenntnisse über die Vorhersagbarkeit von Felsstürzen zu gewinnen. Eine der Komponenten ist dabei das Monitoringsystem „Happy Monitoring“ der gleichnamigen Schweizer Firma. Das System besteht aus fest installierten GNSS-Empfängern, die in Echtzeit Deformationen messen. Neuartig ist dabei die Auswertestrategie basierend auf kontinuierlich gemessenen RTK-Lösungen. Für jeden Rover können innerhalb eines wählbaren Zeitfensters schlechte RTK-Koordinaten mittels eines sog. Fingerprints in einem statistischen Verfahren gefiltert und die verbleibenden Messungen zu einer präzisen Lösung gemittelt werden. Wir zeigen mithilfe mehrerer Messreihen, dass die dadurch erreichte RTK-Genauigkeit deutlich gesteigert werden kann. Untersucht wird jeweils in Abhängigkeit von der Länge der Basislinie und des Lösungsintervalls (a) die relative Messgenauigkeit einer bekannten Deformation sowie (b) die absolute Messgenauigkeit der Strecke zwischen zwei Rover. Mittels eines Kreuzschlittens erzeugte Bewegungen konnten bei einer Basislinie von 1 km und einem Lösungsintervall von 24 h mit einer Genauigkeit von 0,5 mm in Lage und 1 mm in der Höhe detektiert werden. Auf einer Eichstrecke, ebenfalls bei einer Basislinienlänge von 1 km, konnte die Strecke zwischen zwei Rover mit einer Abweichung in Lage von lediglich 0,1 mm ± 0,2 mm zur Sollstrecke bestimmt werden. Schlussendlich zeigen wir anhand erster Messdaten vom Hochvogel, dass das System auch unter schweren Bedingungen präzise Ergebnisse liefert.

Permanent, reliable, and cost-effective deformation monitoring of bridge structures are still challenging issues. Approximately, 21% of all bridges in Germany have been constructed before 1980, which highlights the demand for a massive interdisciplinary monitoring by cooperation between geodesists, civil engineers and geotechnical engineers.

In this study, a geosensor network of low-cost micro-electro-mechanical-systems (MEMS) accelerometers of type BNO055 from Bosch GmbH are mounted at certain positions of the bridge structures, which are precalculated by means of a finite element model (FEM) analysis. Despite of purchase price and sampling frequency, a three-step scenario is proposed to select a suitable MEMS accelerometer, which include robust calibration procedure, controlled excitation as well as static test experiments. The calibration procedure is performed for fixed positions using a KUKA youBot in a climate chamber over certain temperature ranges, which enables to model and degrade MEMS related systematic errors such as biases, scale factors, and non-orthogonality angles between the axes.

Typically, the acceleration data recorded from low-cost MEMS accelerometers are contaminated with a high colored measurement noise, which influences the accuracy of the estimated modal parameters including eigenfrequencies, eigenforms and modal damping. For this purpose, Omidalizarandi et al. (2020) proposed and implemented a robust and automatic vibration analysis procedure the so–called robust time domain modal parameter identification (RT-MPI) approach. By applying the aforementioned algorithm, an excitation (e.g. ambient) window is selected automatically. Next, initial eigenfrequencies even closely spaced ones are identified based on the cost function in an optimization procedure. The frequencies, damping ratio coefficients, amplitudes, and phase shifts are estimated by defining an observation model consisting of a damped harmonic oscillation model, an autoregressive model of colored measurement noise and a stochastic model in the form of the scaled t-distributions with unknown degree of freedom and scale factor. The aforementioned three parametric models are jointly adjusted by means of a generalized expectation maximization (GEM) algorithm given in Alkhatib et al. (2017). The eigenforms are characterised in a subsequent step using the estimated parameters from the GEM algorithm.

Experiments are performed for two real applications of a footbridge structure and a synthetic bridge. The estimated modal parameters are compared with a well-known covariance driven stochastic subspace identification (SSI-COV) approach. In addition, they are validated with their corresponding estimates obtained from reference sensors. The results demonstrate that the MEMS accelerometers are suitable for identifying all occurring eigenfrequencies of the bridge structures. At the end, the analyses reveal the superiority of the proposed RT-MPI algorithm compared to the SSI-COV algorithm.

Seit über 30 Jahren werden automatisierte Verfahren geodätische Monitoringsystemen zur Überwachung technischer Anlagen oder geotechnischer Prozesse erfolgreich angewendet. Mittlerweile verfügen viele Anwender über ein detailliertes „KnowHow“ in der Erstellung und im Betrieb von eigneten Systemen. Die Interpretation der Ergebnisse unterstützt komplexe Fragestellungen zum umfassenden Verständnis des Bauwerksverhalten.

Klassische Verfahren auf der Basis von Totalstationen mit ausgeglichenen Beobachtungen bilden häufig die Basis eines Multisensor-Systems zur genauen Echtzeitüberwachung mit entsprechenden Kontrollfunktionen. Die Leistungsfähigkeit von Low-cost-Komponenten bei automatisierten Anwendungen ist mittlerweile weit verbreitet und unterstützt das Gesamtsystem. Eine vollständige Verwendung von Low-cost-Komponenten auf dem Niveau geodätischer Systeme ist bei entsprechend der Fragestellungen realisierbar. Dabei muss auf die Skalierung der modularen Subsysteme geachtet werden. Hierzu stehen viele Sensortypen mit individuellen Messeigenschaften zur Verfügung.

Der Schwerpunkt des Beitrags ist auf die Verwendung automatisierter Schlauchwaagensysteme, Low-Cost GNSS -Verfahren (inkl. PPP), Rissmonitoring und unterstützender Technologien wie MQTT und LoRoWAN-Verfahren konzipiert. Ergänzende Technologien runden die Anwendung entsprechend ab. In angepassten Datenbanksystemen erfolgt die Datenhaltung und die Echtzeitauswertung. Hierzu existieren eine Vielzahl kostenlose Diensten zur Darstellung der Ergebnisse in entsprechenden Dashboards.