Ingenieurbauwerke aus Beton sind verschiedenen Belastungen und Umwelteinflüssen ausgesetzt, die zu Schäden am Bauwerk führen können. Um die Tragfähigkeit (Gebrauchstauglichkeit) und die immer länger werdende Nutzungsdauer im Sinne der Nachhaltigkeit (Dauerhaftigkeit) zu gewährleisten, muss der Zustand des Bauwerks kontinuierlich und sorgfältig überwacht werden. Nur so können Schäden frühzeitig erkannt und die notwendigen Sicherungs- bzw. Instandsetzungsmaßnahmen rechtzeitig eingeleitet werden. Grundlage für eine verlässliche Beurtei¬lung des Bauwerkszustandes als Basis für eine effiziente Erhaltungsstrategie sind primär die visuell am Bauwerk erfassten Daten. Die Zustandsermittlung bestehender Bauwerke und die Durchführung von Inspektionen sind sowohl technisch, logistisch als auch personell sehr aufwendig und damit kostenintensiv. Insbesondere bei sehr großen und schwer zugänglichen Bauwerken müssen oft spezielle Großgeräte, Gerüste, komplexe Messtechnik oder speziell geschultes Personal zur Datenerfassung eingesetzt werden. Der innovative Einsatz von unbemannten Flugsystemen (Unmanned Aircraft Systems - UAS) bietet hier ein enormes Potenzial, die Bilddatenerfassung deutlich zu vereinfachen und die Bauwerksüberwachung effizienter zu gestalten. Die windstabilen Fluggeräte sind mit modernster Sensortechnik ausgestattet und können mithilfe von satellitengestützter Positionsbestimmung (GNSS) relativ schnell, flexibel und effizient überlappende Bilder aus geringer Entfernung zum Bauwerk aufnehmen. Die anschließende photogrammetrische Bildauswertung mit aktuellen Computer-Vision-Methoden ermöglicht sowohl die 3D-Rekonstruktion der Bauwerksoberfläche als auch die automatisierte Erkennung und Verortung unterschiedlicher Schadensarten wie Risse, Korrosion, Abplatzungen, Ausblühungen oder Feuchtigkeitsschäden, was zu einer deutlichen Qualitätsverbesserung der visuellen Prüfverfahren führt. Darüber hinaus ermöglicht das 3D-Modell, perspektivische Verzerrungen aus den Bildern zu entfernen und hochauflösende Orthobildmosaike oder Abwicklungen als Grundlage für die Dokumentation in entsprechenden Bildkarten zu erzeugen. Allerdings stellen die Oberflächenstrukturen von Beton, die flexiblen Bildanordnungen und perspektivischen Verzerrungen im Nahbereich besonders hohe Anforderungen. Für messtechnische Fragestel¬lungen oder Deformationsanalysen muss zudem eine geeignete Georeferenzierung durchgeführt werden. Für die Erkennung und Vermessung von Schäden auf Betonoberflächen werden zuverlässige Bildanalyseverfahren auf der Basis von überwachtem maschinellem Lernen benötigt. Darüber hinaus ist eine volldigitale semantische Speicherung aller Bauwerks- und Zustandsdaten sowie eine leistungsstarke Visualisierung der umfangreichen Datenbestände erforderlich. Erste Ergebnisse haben gezeigt, dass die visuelle Inspektion und Schadenserkennung von der automatisierten Auswertung hochwertiger UAS-Bilder deutlich profitieren können.

Aufgrund des Klimawandels mit Extremwetterereignissen und des bevorstehenden Anstiegs des Meeresspiegels gewinnt der Küstenschutz zunehmend an Bedeutung. Zahlreiche Maßnahmen werden ergriffen, um Leben und wichtige Infrastrukturen in Küstengebieten zu schützen. Eine wesentliche Voraussetzung für die Umsetzung solcher Küstenschutzmaßnahmen ist die Überwachung gefährdeter Gebiete mithilfe geeigneter Sensortechnik zur Dokumentation und Quantifizierung der verursachten Schäden. In diesem Beitrag wird eine praktische Anwendung vorgestellt, bei der ein ungeschütztes und exponiertes Küstenkliff an der Ostsee mithilfe kostengünstiger unbemannter Flugsysteme (UAV) überwacht wurde. Seit 2016 hat die HafenCity Universität Hamburg die Steilküste in Brodten bei Travemünde mehrmals mit den UAV-Systemen von DJI (Phantom 3 und Phantom 4 Pro KlauPPK) aufgenommen. Aus den Bilddaten wurden nach Kamerakalibrierung und Bildorientierung in einer Bündelblockausgleichung 3D-Punktwolken mit Agisoft Metashape generiert, mit denen durch 3D-Vergleich die Veränderungen zwischen den verschiedenen Aufnahmezeitpunkten dokumentiert wurden. Die Überwachung des untersuchten Brodtener Kliffs hat gezeigt, dass die Steilküste durch die Erosion der Herbst- und Winterstürme stark beschädigt wird und jedes Jahr erheblich an Masse verliert. So ist an einigen Stellen die Kliffkante in dem Zeitraum von 2004, als das Monitoring mit terrestrischen Laserscanner startete, bis zum Jahr 2020 etwas über 14 m zurückgegangen. Damit wird dokumentiert, dass durch die Naturgewalt jährlich knapp ein Meter an Landmasse an der Bruchkante verloren geht. In diesem Beitrag wird gezeigt, dass Bildflüge mit kostengünstigen UAV-Systemen sehr gut für die Überwachung von (kleineren) Küstengebieten und -objekten geeignet sind, da sie eine hohe Auflösung der Bilddaten mit ausreichender Genauigkeit garantieren. Durch den Vergleich von luftgestützter pho-togrammetrischer Überwachung mit terrestrischem Laserscanning (TLS) konnte zudem gezeigt werden, dass die photogrammetrische Methode dieselbe Genauigkeit aufweist, jedoch eine bessere Abdeckung des Untersuchungsgebiets und einen effizienteren Arbeitsablauf ermöglicht.

Die alternde Infrastruktur auf dem Landweg, der Schiene und dem Wasser erfordert bedeutende Ressourcen für die Sicherstellung der Betriebssicherheit. Das Monitoring von Deformationen, insbesondere an Brückenbauwerken und anderen wichtigen Infrastrukturen, verursacht durch Alterung, Materialermüdung und langsam (auch klimabedingt) verlaufende Bodenbewegungen, ist derzeit sehr kostenintensiv. Im Projekt OpenData4Infmon sollen daher neuartige skalierbare Monitoringverfahren entwickelt werden, die anhand von Open Data Quellen kombiniert mit lokaler GNSS-Sensorik ein kosteneffektives Monitoring in der Fläche ermöglichen. Der Mehrwert wird dabei durch die Fusion von staatlich vorhandenen Open Data Quellen der Länder (GNSS, tlw. Gebäudemodelle) und insbesondere des Bundes (primär Radardaten aus dem Copernicus-Programm, tlw. Gebäudemodelle, Verkehrswegedaten) und deren Kombination mit objektspezifischer lokaler GNSS-Sensorik erzeugt. Im Projekt sollen Möglichkeiten der strengen Fusion von freien GNSS- und Radar-Daten (SAR) sowie 3D-Stadtmodellen und Verkehrswegeplänen zum Zweck der besseren Beurteilung von Deformationen an Bauwerken in Kombination mit lokal installierter Sensorik untersucht werden, insb. an Infrastrukturen wie Bahntrassen, Energie-Leitungstrassen und (Brücken-) Bauwerken. Der Mehrwert der Daten wird insbesondere durch KI-Analysen und raum-zeitliche Parameterschätzung in Kombination mit lokalen GNSS-Daten generiert. Konkret wird ein Kanalbrückenbauwerk am Wasserstraßenkreuz in Minden untersucht. Dieses wurde sowohl mit Radarreflektorwürfeln als auch mit GNSS-Sensorik instrumentiert. Das Bauwerk eignet sich besonders für Geomonitoring-Erprobungen, da die Scheitel der Brückenbögen eine Höhenänderung im Jahresgang von bis zu 3,5 cm aufweisen. Dieses starke Signal ermöglicht es, nicht nur Nullmessungen oder künstlich erzeugte Bewegungen auswerten zu können, sondern die direkten Deformationen sowohl mittels GNSS als auch mittels Radarinterferometrie und der Fusion der beiden Methoden zu bestimmen. Es werden dabei sowohl hochwertige GNSS-Sensoren, wie sie in typischen Monitoring-Installationen eingesetzt werden, als auch einfachere Sensoren auf modularen Basisplatten verwendet, die eine schnellere Installation und entsprechend bessere Skalierbarkeit versprechen. Der zu erwartende Qualitätsverlust der GNSS-Messungen durch die erhöhte Sensitivität auf Mehrweg-Signale und die größeren Abschattungsgebiete wird durch die gemeinsame Ausgleichung einer größeren Anzahl von Sensoren kompensiert. Im Projekt wird dieser Ansatz durch den Abgleich mit den hochwertigen Sensoren verifiziert. In diesem Konferenzbeitrag werden das Konzept des Projektes sowie die Instrumentierung des Brückenbauwerkes vorgestellt, wobei insbesondere auf die GNSS-Komponenten eingegangen wird. Erste Zeitreihen werden präsentiert und mit Referenzdaten von historischen Tachymeter-basierten Messungen verglichen.

Das Thema Verkehrsinfrastruktur stellt für die Gesellschaft einen wichtigen Aspekt dar. Das Hauptziel ist die Sicherstellung der Betriebssicherheit. Dies ergibt sich auch aus dem Umstand, dass die bestehende Infrastruktur zunehmend ein fortgeschrittenes Alter erreicht hat. Abhängig von Umwelteinflüssen und Nutzungsbedingungen sind Bauwerke und Industrieanlagen sehr unterschiedlichen Belastungen ausgesetzt. Hinzu kommen je nach Örtlichkeit langfristige Effekt, welche ihre Ursache z. B. im Bergbau und im Klimawandel haben. Hieraus können zum Teil sehr komplexe Zusammenhänge resultieren, welches es zu erfassen und anschließend zu analysieren gilt. Daher wird zunehmend auf eine Anordnung von unterschiedlichen Sensoren gesetzt (Multi-Sensor-Monitoring). Darüber hinaus ist eine verstärkte Automatisierung beim Bauwerksmonitoring zu verzeichnen. Neben der Möglichkeit einer permanenten Überwachung, ergibt sich hieraus der Vorteil den Personaleinsatz weiter zu minimieren. Was zu einer Entlastung im Zuge des Fachkräftemangels führt. Der vorgestellte Beitrag widmet sich dem Thema Bauwerksüberwachung durch Multi-Sensor-Monitoring. Neben dem Messkonzept werden erste Ergebnisse aus aktuell laufenden Messungen vorgestellt. Diese finden an der alten Kanalbrücke des Wasserstraßenkreuzes in Minden statt. Die Brücke des Mittellandkanals über die Weser besteht aus mehreren Bögen welche eine Breite von bis zu 50 m haben. Die Bögen bestehen aus je zwei Teilen, welche über Walzgelenke am Scheitel und an den Pfeilern verbunden sind. Eine der zu untersuchenden Fragestellung ist, ob die Gelenke nach über 100 Jahren noch, wie ursprünglich angedacht, funktionieren. Neben den lokalen tageszeitlichen sind auch saisonale und langperiodische Bewegungen von Interesse. Hierfür finden zusätzlich GNSS und InSAR Messungen am Objekt statt. Den Fokus dieses Beitrages bilden jedoch die Messungen von hochgenauen Dehnungsmesssensoren (ESR-Sensoren von HEIDENHAIN und LEINE LINDE). Im speziellen Fokus stehen hier die Erfassung der Bauwerksbewegungen insbesondere die Auswirkungen auf die Bogenkonstruktion.

Seit Ende 2022 sind zwei Bodenbewegungsdienste als Web-Dienste verfügbar, die die gesamte Fläche von Deutschland abdecken: der Bodenbewegungsdienst Deutschland (BBD), der von der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR) zur Verfügung gestellt wird, und der Europäische Bodenbewegungsdienst (EGMS), der Teil des Copernicus Land Monitoring Service ist. Beide Dienste basieren auf InSAR-Verschiebungsschätzungen, die auf der Grundlage von Sentinel-1-Daten erzeugt werden. Es ist naheliegend, die Produkte der beiden Dienste gegeneinander zu vergleichen, die verfügbare Datenabdeckung zu bewerten und zu untersuchen, wie gut ihre Qualität im Vergleich zu anderen geodätischen Verfahren ist. Für eine Studie, die vom Landesamt für Geoinformation und Landentwicklung Baden-Württemberg (LGL) beauftragt wurde, wurden BBD- und EGMS-Daten von verschiedenen Orten gegeneinander verglichen und gegen Nivellement und GNSS-Daten validiert. Einen Eindruck von der Kalibrierungsgenauigkeit der beiden Dienste liefert ein Vergleich mit GNSS-Daten von 39 Stationen des SAPOS-Netzes in Baden-Württemberg und einiger grenznaher Stationen in Sichtlinie, Ost-West- und vertikaler Richtung. Vom Gebiet der Primsmulde, wo 2012 die letzte Steinkohle im Saarland gefördert wurde, konnten wir Nivellements an 2436 Punkten von zehn Kampagnen im Zeitraum April 2016 bis April 2021 für einen Vergleich mit BBD bzw. EGMS nutzen. Im westlichen Nordrhein-Westfalen hebt sich im Aachener Revier der Boden auf Grund von ansteigenden Grubenwaserpegeln und im Umfeld der Braunkohletagebaue kommt es zu Senkungen, die eine Folge der Absenkung des Grundwasserspiegels im Zuge des Bergbaus sind. Hier konnten Daten von Nivellementkampagnen der Jahre 2017 und 2019 genutzt werden (611 Punkte BBD und 278 Punkte EGMS), um die Verschiebungsraten zu vergleichen. Wir konstatieren, dass beide Dienste eine gute Datenqualität liefern, wobei der BBD eine etwas besser Kalibrierungsgenauigkeit zeigt und die vom EGMS zur Verfügung gestellte Abdeckung auf Autobahnen, Bundesstraßen und den Trassen der Deutschen Bundesbahn besser als die des BBD ist. Außerdem stellen wir den Testfall des Kavernenfeldes Epe vor, wo wir Nivellementdaten aus jährlichen Kampagnen der Jahre 2016 bis 2021 an 615 Punkten für einen Vergleich mit BBD bzw. EGMS nutzen konnten. Beide Dienste haben hier Schwierigkeiten, die korrekten Verschiebungen zu bestimmen, da sie nicht gut durch die bei der Prozessierung verwendeten Verschiebungsmodelle beschrieben werden können. Zuletzt diskutieren wir die Implikationen unserer Befunde für die Nutzung der Produkte des BBD und des EGMS für Monitoringaufgaben.

Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) has become an established method for monitoring displacements of the Earth surface over wide areas. However, German land surveying authorities have not fully exploited its capabilities, due to the need for specialised InSAR time series software, computational power and expertise in data interpretation. To make ground displacement maps accessible to all potential users, the European Ground Motion Service (EGMS) offers InSAR products from Sentinel-1 images, such as mean velocity estimates and displacement time series. These products can help study various geophysical and anthropogenically induced processes in Europe and has a great potential for assessing and mitigating risks related to these processes. However, the EGMS products are based on methodologies that may not suit all applications. For example, monitoring linear infrastructures such as highways, railway tracks and power lines requires a tailored method. The SAR4Infra project fills this gap by developing a methodology and processing pipeline for reliable displacement estimation at linear infrastructures. With this project, we support German land surveying authorities by providing an automated risk map for traffic infrastructures which complements their in-situ measurements. To do so, we identified the challenges in InSAR processing in particular when deriving the displacement time series for linear infrastructures. Most of these challenges are related to the spatial sparseness of the linear infrastructures. Although they cover large areas in length, they are only a few pixels wide. As a result, linear infrastructures are often covered by a minimal number of pixels in medium spatial resolution images from Sentinel-1. To retrieve the displacement, scatterers with coherent signals have to be carefully selected. Additionally, atmospheric effects have to be mitigated properly and phase unwrapping needs to be adapted to the spatial sparsity to reduce the propagation of errors and noise. An open-source InSAR software has been developed to address these challenges. In this contribution, we compare the results from the SAR4Infra InSAR processing chain with the products from the EGMS and evaluate the performance of different methods based on case studies in Schleswig-Holstein and Nordrhein-Westfalen.

Terrestrische Radarinterferometrie (TRI) hat sich als wertvolles Instrument zur Überwachung von Oberflächenverformungen etabliert. Der Einfluss von Faktoren wie Atmosphäre, Oberflächenbeschaffenheit, geometrischen Eigenschaften und Einfallswinkel auf die Erzeugung von TRI-Daten ist jedoch noch nicht vollständig verstanden. Vor diesem Hintergrund zielt diese Studie darauf ab, ein flexibles stochastisches Modell zu entwickeln, das anhand von realen TRI-Daten trainiert werden kann. Wir modellieren TRI-Daten als Ergebnis eines Gaußschen Prozesses (GP), bei dem die Verteilungsparameter des GP – Mittelwert und Kovarianz – nicht fest sind, sondern Funktionen von erklärenden Variablen darstellen. Diese Variablen werden durch ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) verarbeitet. GPs sind von Natur aus flexible Modelle, die in der Lage sind, komplexe Beziehungen zwischen Variablen durch ihre Kernel-Funktionen zu erfassen. Durch die Einspeisung der Ausgabe des ANN in den GP führen wir effektiv ein weiteres datengetrieben anpassbares Element ein; das ANN lernt die funktionalen Abbildungen, die am konsistentesten mit den beobachteten Daten sind, und diese Abbildungen determinieren nachfolgend die Verteilungsparameter des GP. Wir verwenden eine Zerlegung der Kernel-Funktionen in ein Skalarprodukt im Hilbertraum L2. Dies stellt sicher, dass die Kovarianzmatrix positiv semidefinit ist, eine entscheidende Voraussetzung für ein effektives GP-Modell. Das stochastische Modell ist in Pyro implementiert, einem auf PyTorch basierenden probabilistischen Programmier-Framework. Es ermöglicht für das maschinelle Lernen typische Trainingsverfahren, welche Backpropagation zur Optimierung der ANN-Parameter nutzen und das ANN so abstimmen, dass es Verteilungsparameter vorhersagt, die maximal konsistent mit den beobachteten TRI-Daten sind. Beim Trainingsprozess werden die Daten batchweise prozessiert und zur Berechnung stochastischer Gradienten verwendet. Das resultierende Modell erfüllt mehrere Zwecke: Es klärt grundlegende Beziehungen, wie etwa den Einfluss der Kohärenz auf das Rauschniveau, und ermöglicht Simulationen. Die Kompatibilität des Frameworks mit Markov-Chain-Monte-Carlo Methoden (MCMC) ermöglicht fortgeschrittene Analysen wie etwa die Ermittlung erforderlicher Integrationszeiten zur Erreichung vordefinierter Genauigkeitsniveaus und die Bewertung von Fehlerwahrscheinlichkeiten. Vorläufige Ergebnisse deuten darauf hin, dass die aus dem Modell generierten synthetischen Daten, den realen TRI-Daten stark ähneln. Dies unterstreicht das Potenzial der Modelles, TRI-bezogene Echtweltzusammenhänge zu repräsentieren und zu simulieren. Diese Arbeit zielt darauf ab, die Fähigkeiten von tiefen probabilistischen Modellen in der Geodatenanalyse zu demonstrieren und zeigt Möglichkeiten auf, die Bandbreite der trainierbaren Instrumentenmodelle zu erweitern.

Synthetic Aperture Radar has been used for many decades to monitor the earth's surface due to natural and man-made hazards. In Indonesia, the use of SAR applications has increased in recent years. Several events such as co-seismic deformation caused by earthquakes, volcano deformation, landslide and slope movement, land surface deformation associated with fluid withdrawal, hydrocarbon production, land use change, and degraded peatlands have been successfully observed by InSAR techniques. The inundation areas caused by floods can be mapped by utilizing SAR backscattering and furtherly, it can estimate the loss suffered from floods. Moreover, a new term of SAR data recently can be also used to extract partial precipitable water vapor which supports weather and climate monitoring. Since machine and deep learning have been developed well in SAR applications, the algorithms improved tremendously in SAR processing and analysis. For instance, the prediction of subsidence resulting from the InSAR time series can be approximated in short-term forecasting using deep learning methods. Object detection based on backscattering SAR has been used by machine and deep learning methods and the results are promising. One example is using the technique of You Only Look Once (YOLO) to automatically detect ships in coastal areas. By pursuing this, we performed and evaluated some SAR applications with case studies in Indonesia and progressively built a platform of cloud computing for time series InSAR.

Link zu Google Maps Neue Straße 10-12, 38100 Braunschweig

Subsidence due to sinkholes or old mining is especially critical in urban environments since large damage can occur and threaten lives and properties. Thus, adequate monitoring strategies are required. Low-cost GNSS equipment is one potential option for geo-monitoring, especially when installed on urban furniture like lamp posts to avoid vandalism or damage to the equipment. In this contribution, we report on test installations of low-cost GNSS receivers in the urban environment of the university campus of Leibniz University Hannover. Identical receiver-antenna units (Septentrio Moasic and Talyaman antennas) were installed in a compact box on top of lamp posts with different GNSS signal reception conditions. Taking exemplary data from these receivers, the first box positioned in an open-sky situation and the second located in an area with many obstacles, we will explain the different challenges and errors in improving raw GNSS observation data using different algorithms. Based on this analysis, optimized settings of our Kalman filterbased precise point positioning (PPP) algorithm are investigated in order to identify the maximum achievable accuracy for such challenging geo-monitoring tasks. The satellite geometry, receiver location, and antenna type affect the positioning quality. To achieve more accurate results in urban positioning, some elements in the PPP-KF process have changed and created eight scenarios. These scenarios include identical weighting, omitting short arcs and satellites with bad geometry, deleting block and Non-line-Of-Site (NLOS) signals regarding ray tracing, and increasing the elevation cut-off angle threshold. The original scenario consists of a weighted PPP-Kalman-based solution. So, each element has changed in each scenario and has been compared with the original one. Ultimately, all changes were combined and operated in the two latest scenarios, and the quality results were analyzed. The current status shows improvements in quality, correlation of observations, the number of errors like cycle slips, and finally, better accuracy in positioning for two boxes. Especially, these changes were better revealed in the second box, which had some limitations in observation availability because of its location. For example, the availability of code observations, from 82.99 percent to 84.95 percent, and phase observations have increased from 88.77 percent to 89.84 percent by using fewer visible satellites.

Das Präzisionsnivellement ist ein genaues und zuverlässiges Messverfahren, welches in der Überwachungsmessung von Bauwerken, z.B. an Stauanlagen, eingesetzt wird. Für 1 km Doppelnivellement sind Standardabweichungen von 0,4 mm bis 0,8 mm erreichbar. Zudem ist die Wiederholgenauigkeit des Verfahrens hoch und in sensiblen Überwachungsgebieten ist das Messverfahren unerlässlich. Doch ein Präzisionsnivellement erfordert einen hohen personellen wie zeitlichen Aufwand und gerade in bergigen Gebieten ist es nicht immer das Verfahren erster Wahl. Je steiler das Gebiet, umso kürzer die Zielweiten, wodurch der Messaufwand erheblich erhöht wird und auch die Fehleranfälligkeit steigt.

Verschiedene Untersuchungen am Geodätischen Institut der Technischen Universität Dresden zeigten, dass ein mittels GNSS bestimmter Höhenunterschied, auf Basis getauschter GNSS-Antennen, Genauigkeiten im Millimeterbereich liefern kann. Der Tausch der GNSS-Antennen einer Basislinie könnte zudem den Verzicht auf Antennenkalibrierwerte ermöglichen, da diese, in Analogie zu einem klassischen Nullpunktfehler, durch Tausch und Mittelung eliminiert werden können.

An der Stauanlage Schräh im Kanton Schwyz (Innertal, Schweiz) war es möglich, umfangreiche GNSS-Messungen durchzuführen. Der Fokus lag auf den erreichbaren Wiederholgenauigkeiten, wenn die mittels GNSS bestimmten Höhenunterschiede als Antennentausch-Mittelwerte vorliegen. Es wurden Höhenunterschiede von bis zu 70 m betrachtet. Die Länge der Basislinien betrug bis zu 1200 m. Weiterhin wurden Beobachtungszeiträume von 8 Stunden bis hin zu 24 Stunden ausgewertet. Die GNSS-Punkte, welche zum Großteil mit Stativ über mehrere Tage aufgebaut waren, wurden zudem engmaschig höhenmäßig überwacht, um Stativbewegungen detektieren zu können.

Die Ergebnisse zeigen, dass die mit Antennentausch bestimmten Höhenunterschiede eine höhere Wiederholgenauigkeit aufweisen als Höhenunterschiede ohne Antennentausch. Im Bereich des Wägitaler Sees der Stauanlage Schräh haben sich für hochgenaue Messungen 12 Stunden Lösungen bewährt. Es sind Standardabweichungen von 1 mm erreichbar, selbst dann noch, wenn die Abschattung stark erhöht ist. Es zeigt sich somit, dass in ausgewählten Gebieten GNSS das Potenzial hat, Messungen mittels Präzisionsnivellement auszudünnen oder gar zu ersetzen.

Auf Basis der vorliegenden Ergebnisse sollten weiterführende Untersuchungen folgen, zum einen in weiteren Anwendungsgebieten und zum anderen, mit dem Ziel, die Genauigkeit hinsichtlich der Aufdeckung von Deformationen, über mehrere Messepochen hinweg, bewerten zu können.

Überwachungsmessungen mittels Tachymetrie sind der klassische vermessungstechnische Ansatz zur Kontrolle von Bewegungen und Deformationen von Ingenieurbauwerken oder auch Gleisen. Die Vorteile dieses Messverfahrens liegen klar auf der Hand: Das Anmessen von Prismen liefert dreidimensionale Koordinaten, über welche absolute Objektveränderungen im Raum abgeleitet werden können. Jedoch sind tachymetrische Monitoringsysteme auch mit Einschränkungen verbunden oder erfüllen nicht die Anforderung in jedem Projekt. Einerseits muss zwingend eine Sichtverbindung zwischen Tachymeter und Prisma gegeben sein. Neben den örtlichen Gegebenheiten, kann diese auch durch Witterungsbedingungen oder Verschmutzung eingeschränkt werden. Andererseits sind Themen wie autarke Stromversorgung, Diebstahl-Schutz und geeignete Anschlusspunkte teilweise einschränkende Faktoren. Aus diesen Gründen haben auch bei ALLSAT in den letzten Jahren kabellose, geotechnische Monitoringsysteme an Bedeutung gewonnen. Dabei stehen diese Sensoren aber keinesfalls in Konkurrenz zu den klassischen Systemen wie Tachymetrie oder GNSS, sondern stellen in Kombination eine effiziente Erweiterung des Monitoringportfolios dar. Aktuelle Neigungssensoren z.B. von Senceive ermöglichen dank kabelloser und automatischer Vernetzung eine schnelle Installation und bieten flexible Einsatzmöglichkeiten. Diese hochgenauen, relativen Messungen können durch die Integration von Prismen, mittels tachymetrischer Messungen im lokalen Koordinatensystem ergänzt werden. So kann beispielweise das System aus Neigungssensoren das primäre, kontinuierliche Monitoringsystem darstellen und bei Bedarf lassen sich Messergebnisse durch manuelle, tachymetrische Messungen im lokalen Koordinatensystem kontrollieren oder räumlich verdichten. Somit sind alle für ein Monitoring relevanten Informationen verfügbar. Darüber hinaus erlaubt die kommunikative Vernetzung drahtloser Nodes die Einbindung diverser, über das klassische geodätische Portfolio hinausgehende Sensoriken, wie z.B. Risssensoren, Dehnungsmesssysteme (sog. Strain-Gauges), Kraftmessdosen, Grundwasserpiezometer etc. Damit lässt sich das automatische Monitoring zum Multisensorsystem mit komplexeren Informationsgewinn ausbauen.

Zur Gewährleistung der Stand- und Funktionssicherheit von Dämmen, Staumauern, Brücken, Tunneln, Gebäudefundamenten, Türmen, historischen Bauwerken, Haldenböschungen sowie Bodenbewegungsgebieten sind Überwachungsmessungen von Hebungen, Senkungen bzw. Schieflagen erforderlich. Im Bauwerks-Monitoring werden zur Ermittlung von Setzungen i. d. R. hydrostatische Nivellements sowie zur Neigungsmessung Beschleunigungssensoren oder Inklinometer eingesetzt. Im Markscheidewesen bzw. Bergbau sind Langzeit-untersuchungen von Setzungen, Neigungen, Temperaturen in den Anwendungsgebieten Energiekavernenspeicher, Nachnutzungsinfrastrukturen auf Bergbaufolgelandschaften sowie Untertage von signifikanter Bedeutung. Bisherige Schlauchwaagensysteme werden mechanisch, elektrisch, magnetisch und automatisiert eingesetzt. Optische Zenit- und Nadirlote, Laserlote sowie mechanische Pendellote werden für die Messung von Neigungsänderungen verwendet. Alle mechanisch bewegten Komponenten in den klassischen Setzung- oder Neigungsinstrumenten unterliegen einem starken Verschleiß und müssen nach einer gewissen Zeit umfangreich instandgesetzt werden. Mit der Neuentwicklung der hydrostatischen Laser-Präzisionsschlauchwaage (LSW) ist es nach dem aktuellen Stand der Technik weltweit einmalig möglich, die zwei Messaufgaben Setzung und Neigung in nur einem hochpräzisen Messinstrument zu kombinieren. Dabei besitzt der optisch-elektronische Messaufbau enorme Vorteile aufgrund seiner konstruktionsbedingten Langlebigkeit gegenüber allen weltweit bekannten Messsystemen. Mit der LSW können Setzungen, Neigungen und Temperaturen in Echtzeit ab 1 s, 10 s oder 6 h kontinuierlich und automatisiert bestimmt werden. Die relativen Höhendifferenzen (Setzungen) werden mit einer Standardabweichung von 0,1 mm bis 0,2 mm im vertikalen Messbereich von 200 mm bestimmt. Zudem sind Beschleunigungssensoren integriert, die Neigungsmessungen mit einer Messgenauigkeit von 0,02° erzielen. Die LSW mit dem 0,1 K hochgenauen Temperatursensor wurde unter Langzeittests in der Kälte- und Wärmekammer im Temperaturbereich von -20°C bis +50°C verifiziert. Die Auswertung der erzeugten Messdaten wird in einem Gesamtmesssystem „HYDRO-LaWa“, bestehend aus einem Hard- und Softwarekonzept, verwirklicht, die als Bestandteil in ein größeres Geo-Sensornetzwerk integriert werden kann. In folgenden Anwendungsgebieten wurde das hochpräzise LSW-Messinstrument bis zur Industriereife evaluiert: Förderschacht „Alte Elisabeth“ Freiberg, Kirchen-Monitoring Dresden Leubnitz-Neuostra, Fundament Fernsehturm Dresden, Haldenböschung „Reiche Zeche“ mit Geomonitoring-Station Freiberg, WEV Tunnel-Monitoring Zentraldeponie Leipzig sowie Bodenbewegungs-Monitoring auf dem Kavernenspeicher der STORAG Etzel GmbH.

Die begrünten Nebenflächen einer Start- und Landebahn haben die sicherheitstechnische Aufgabe abkommende Flugzeuge jeder Größe, ganzjährig und unabhängig von Witterungs-einflüssen kontrolliert und unversehrt abzubremsen und zugleich eine Befahrbarkeit von Ret-tungskräften sicherzustellen. Derzeit konventionell eingesetzte Systemaufbauten weichen aufgrund bindiger Eigenschaften bei Starkregenereignissen auf bzw. verfestigen sich bei an-haltender Trockenheit oder Frost. Die Wirkung dieser Böden ist somit stark von den klimati-schen Bedingungen abhängig und kann erheblich variieren. Entsprechend können Bugfahr-werke bei zu starkem Einsinken brechen bzw. bei zu geringer Radeinsenkung keine ausrei-chende Entschleunigung erfahren.

Am Institute of Geo-Engineering der TU Clausthal wurde am Überfahrversuchsstand mit einem Bugrad eines Airbus A310 ein innovatives Ge-overbundsystem aus Leichtbausubstraten in Kombination mit ausgewählten Geokunststoffen entwickelt, welches Flugzeugräder unbeschadet abbremst und zugleich für Rettungskräfte befahrbar bleibt.

Zur Ermittlung der Größe des Abbremswiderstandes wurden vertikale und horizontale Kraft-messungen sowie flächenhafte Verformungsmessungen mittels Photogrammmetrie und La-serscanning vor und nach der Überfahrt des Bugrads durchgeführt. Hierdurch konnten an jeder beliebigen Stelle Längs- und Querschnitte der resultierenden Oberflächenverformung erstellt werden. Dadurch ließen sich am Systemaufbau Bruch- und Widerstandsflächen bzw. Mechanismen erfassen, worauf aufbauend das Geoverbundsystem optimiert wurde. Am Stuttgarter Flughafen wurde das Systemverhalten mit einer ca. 70 Tonnen schweren Tu-polew Tu-154 unter realen Bedingungen erprobt.

Die alten Ufereinfassungen der Columbuskaje in Bremerhaven wurden in den Jahren 1924 bis 1926 erbaut und im Jahr 1928 verstärkt. Die Kaje hat den technisch erwartbaren Nutzungszeitraum von 80 Jahren somit deutlich überschritten und wird daher im Zeitraum von 2021 bis 2024 abschnittsweise und unter laufendem Betrieb durch eine 20 m vor dem Bestand angeordnete kombinierte Spundwand ersetzt. Hierbei kommen verschiedene messtechnische Verfahren zum Monitoring von Spundwänden zum Einsatz. Der Vortrag gibt sowohl einen kurzen Überblick über die Bemessungsansätze der Spundwand als auch detailliert über die messtechnische Begleitung. Die erzielten Messergebnisse werden im Rahmen des Vortrages diskutiert, bewertet und den Bemessungsansätzen gegenübergestellt. Im Hinblick auf das zukünftige Bauwerksmonitoring der Bestandkajen im Land Bremen, sollten verschiedene Messsysteme hinsichtlich der Ermittlungen der Verformungen infolge der Belastungen auf die Kaje miteinander verglichen und bewertet werden. Insgesamt wurden drei Messverfahren angewandt:

1. Inklinometermessung mit klassischer Inklinometersonde (Institut für Geomechanik und Geotechnik; TU Braunschweig)
2. 3D-Oberflächenscan System 'HydroScanning' der gesamten Kaje oberhalb und unterhalb des Wassers (HydroMapper GmbH)
3. Inklinometermessung mit Führungswagen auf der Spundwand von außen (Hansataucher GmbH)

Allen Verfahren gemeinsam ist der Umstand, dass die Lage im Raum gemessen wird. Für die absolute Messung von einwirkungsbedingten Verformungen ist es daher erforderlich, die Lage der unbelasteten Profile im Raum unter Beachtung der Imperfektionen zu kennen. Hierfür wurden unmittelbar nach Fertigstellung der Ankeranschlüsse Nullmessungen durchgeführt. Die einwirkungsbedingten Verformungen ergeben sich dann aus der Differenz von Null- und Folgemessungen. Der Auftraggeber bremenports GmbH & Co KG erhofft sich durch die Bewertung der durch-geführten Messungen eine wirtschaftliche Möglichkeit zu schaffen, vorhandene Kajen auch Jahrzehnte nach ihrer Herstellung zu Monitoren, um somit gesicherte Aussagen über die Zustandsbewertung der Kajen abgeben zu können.

Geodätisches und geotechnisches Geo-Monitoring wird für verschiedene Zwecke, z.B. zur Überwachung von Infrastruktur wie Brücken, Schienen oder Straßen eingesetzt. Selbstverständlich können auch natürliche Objekte wie Böschungen, Rutsch- und Berghänge und Gewässer überwacht werden. Inhalt des Vortrages ist die Vorstellung von unterschiedlichen Anwendungsbeispielen aus der Praxis. Schwerpunkt dabei sind auf Grund der Aktualität, Anwendungsbeispiele aus dem Bereich Monitoring von Infrastrukturbauwerken, wie Brücken, Parkhäuser und Dämmen. Beispiele von Einsätzen im Rahmen von Baumaßnahmen im Schienen- und Straßennetz sollen den Praxisüberblick abrunden. Schwerpunkt der Darlegungen ist der einheitliche und effektive Workflow, unabhängig ob geodätische oder geotechnische oder auch beide Arten von Sensoren gemeinsam zum Einsatz kommen. Gezeigt werden soll das Grundkonzept des jeweils zum Einsatz kommenden Monitoringsystems, die Herausforderungen in der Örtlichkeit und die Realisierung des Überwachungssystems in der Praxis. Anhand der Anwendungsbeispiele werden die Möglichkeit der Verknüpfung der unterschiedlichen Sensoren je nach Anforderung des jeweiligen Projektes dargestellt. Außerdem sollen Analyse der Messdaten, die Visualisierung der Ergebnisse sowie die verschiedenen Möglichkeiten der Alarmierung in den Projekten aufgezeigt werden. Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von räumlichen Daten kann das geodätische und geotechnische Geo-Monitoring dazu beitragen, Risiken zu minimieren, die Effizienz von Infrastruktur und Prozessen zu verbessern und Grundlagen zur Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen bereitstellen.

Punktuelle und flächenhafte Messergebnisse werden für die Überwachungsmessungen von Bergwerken erhoben, die geometrische, geotechnische und physikalische Messgrößen (z.B. Kraft, Spannungen) beschreiben. Neben Tachymetern, Laserscannern, Messbändern, Neigungssensoren oder Multisensorsystem, werden elektronische Dehnungsmesssysteme verwendet. Oberflächennahe Veränderungen, wie z.B. Dehnungen in der Verschalung, werden mittels solcher Dehnungsmessstreifen bestimmt. Elektronische Dehnungsmessungen sind für die Bedingungen in einem Bergwerk meist nicht optimal geeignet, so dass faseroptische Sensoren (FOS) ein Alternative darstellen können. Für den Einsatz von FOS sprechen: Ein automatisches Überwachen, ein geringer Installationsaufwand, das Messen am und im Objekt, eine Immunität bei elektromagnetischen Einflüssen und ionisierender Strahlung, sowie eine hochaufgelöste örtliche und zeitliche Auflösung der Dehnungen. Eine Vielzahl an regelmäßigen Überwachungsmessungen in den Bergwerken der Bundesgesellschaft für Endlagerung (BGE) werden in Form von Konvergenzmessungen, als Tachymetermessungen oder mit Staffel-Extensometern durchgeführt. Diese Messungen erfordern, dass Bereiche des Bergwerkes für die Vermessungsarbeiten gesperrt werden, Messpersonal in Bereichen mit höherem Gefährdungspotenzial eingesetzt werden muss und die Bewetterung teilweise abgeschaltet wird. Des Weiteren sind Veränderungen der Längen bei Extensometermessungen nur mit großem Aufwand möglich. Um die Beeinträchtigungen für den Betrieb (insbesondere in der Einlagerungs- und Verschlussphase) zu minimieren, wird der Einsatz von FOS bei verschiedenen Überwachungsmessungen durch die BGE erprobt. FOS finden in der Bauwerksüberwachungsanwendung als quasiverteilte Sensoren, z.B. als Fiber-Bragg-Gitter (FBG) Sensoren an einem diskreten Ort oder als kontinuierlicher Sensor (engl. Distributed Optical Fiber Sensor, DFOS) Anwendung. Beim DFOS ist die gesamte Glasfaser der messende Sensor. Insbesondere die Eigenschaften der DFOS zeigen für die Weiterentwicklung der Überwachungskonzepte großes Potenzial, so dass zwei Anwendungsfälle näher betrachtet werden. Der erste Anwendungsfall ist die regelmäßige Standfestigkeitsüberprüfung von Schächten. Bei diesen Überwachungsmessungen sind relative Setzungen in den bis zu 1000 m tiefen Schächten, sowie Neigungen und radiale Veränderungen in einzelnen Messhorizonten zu bestimmen. Die relativen Stauchungen bzw. lokalen Höhenänderungen des Schachtes können mittels einem DFOS, der in der Schachtauskleidung entlang der Höhenachse installiert ist, bestimmt werden. Für die Anwendung können verschiedene faseroptische Messprinzipien, wie Brillouin- und Rayleigh-Backscatter angewendet werden, mit denen sehr hohe örtliche Auflösungen möglich sind. Mit zwei parallelen DFOS in einem Messhorizont kann die innere und äußere Dehnung in der Schachtauskleidung für jeden Punkt gemessen werden. Aus beiden Dehnungswerten können die Krümmungen bestimmt werden, mit welchen die radialen Ablagen durch zweifache Integration berechnet werden. Diese Methode ist bei Monsberger & Lienhart 2021 am Beispiel einer Tunnelbaustelle eingehend beschrieben und soll für die Schachtüberwachungsmessungen adaptiert werden. Im zweiten Anwendungsfall wird eine DFOS Faser als Extensometer eingesetzt. I.d.R. können mit Extensometern nur Längenänderungen in zuvor festgelegten Distanzen gemessen werden. Mit der Faser können theoretisch lokale Änderungen über die gesamte Faserlänge gemessen werden. Die verschiedenen Anwendungsfälle befinden sich in der Konzeptions- und Vorerprobungsphase, so dass im Vortrag erste Ergebnisse und Details zum Einsatz von FOS in Endlagerbergwerken präsentiert werden.