@phdthesis{Taubenboeck2008,
  author    = {Taubenb{\"o}ck, Hannes},
  title     = {Vulnerabilit{\"a}tsabsch{\"a}tzung der erdbebengef{\"a}hrdeten Megacity Istanbul mit Methoden der Fernerkundung},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-28045},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2008},
  abstract  = {Urbane R{\"a}ume z{\"a}hlen zu den dynamischsten Regionen dieser Erde. Besonders Megacities zeigen bereits heute Trends und Dimensionen der Urbanisierung, deren regionale und globale Folgen noch kaum vorhersehbar, und erst ansatzweise erforscht sind. Die enorme r{\"a}umliche Konzentration von Menschen, Werten und Infrastruktur auf engem Raum ist f{\"u}r diese urbanen R{\"a}ume die Grundlage einer hohen Verwundbarkeit (Vulnerabilit{\"a}t). Gerade im Kontext von Naturgefahren potenzieren sich die Risiken, die durch den schnellen strukturellen, sozio{\"o}konomischen und {\"o}kologischen Wandel entstehen. Das {\"u}bergeordnete Ziel dieser Dissertation ist daher die Analyse von Potentialen der Fernerkundung zur Absch{\"a}tzung von Risiko und Vulnerabilit{\"a}t am Beispiel der erdbebengef{\"a}hrdeten Megacity Istanbul. Um die Zielstellung systematisch zu verfolgen, wird ein konzeptioneller, thematischer Leitfaden entwickelt. Dieser besteht aus einer Systematisierung der abstrakten {\"U}berbegriffe ‚Risiko', ‚Vulnerabilit{\"a}t' und ‚Gef{\"a}hrdung' in einem Indikatorensystem. Konkrete, messbare Indikatoren f{\"u}r das System ‚urbaner Raum' erlauben eine quantitative Absch{\"a}tzung von Einzelaspekten, addieren sich aber auch zu einer ganzheitlichen Perspektive des Risikos. Basierend auf dieser holistischen Idee, erlaubt das Indikatorensystem Potentiale, aber auch Limitierungen der Fernerkundungsdaten und Bildverarbeitungsmethoden f{\"u}r die Absch{\"a}tzung von Risiko und Vulnerabilit{\"a}t zu identifizieren. Anhand des Leitfadens werden zielgerichtet Methoden zur automatisierten Extraktion r{\"a}umlicher Informationen aus Fernerkundungsdaten entwickelt. Ein objektorientierter, modularer Klassifikationsansatz erm{\"o}glicht eine Landbedeckungsklassifikation h{\"o}chst aufgel{\"o}ster Daten im urbanen Raum. Dieses modulare Rahmenwerk zielt auf eine einfache und schnelle {\"U}bertragbarkeit auf andere h{\"o}chst aufl{\"o}sende Sensoren bzw. andere urbane Strukturen. Zur Anpassung der Methoden werden neben IKONOS Daten der Megacity Istanbul und der erdbeben- und tsunamigef{\"a}hrdeten K{\"u}stenstadt Padang in Indonesien, Quickbird Daten f{\"u}r die zuk{\"u}nftige Megacity Hyderabad in Indien getestet. Die Resultate zeigen die detaillierte und hochgenaue Erfassung kleinr{\"a}umiger, heterogener urbaner Objekte mit Genauigkeiten von {\"u}ber 80 \%. Auch mittel aufgel{\"o}ste Landsat Daten werden mit einem objektorientierten modularen Rahmenwerk mit hohen Genauigkeiten klassifiziert, um komplement{\"a}re temporale und gesamtst{\"a}dtische Analysen hinzuzuf{\"u}gen. Damit wird eine aktuelle, fl{\"a}chendeckende und multiskalige Informationsbasis generiert, die als Ausgangsprodukt zur Analyse urbaner Vulnerabilit{\"a}t dient. Basierend auf diesen Informationsebenen werden dem konzeptionellen Leitfaden folgend Indikatoren zur Absch{\"a}tzung von Vulnerabilit{\"a}t und Risiko extrahiert. Der Fokus ist dabei die Entwicklung von Methoden zur automatisierten, interpreterunabh{\"a}ngigen Ableitung vulnerabilit{\"a}ts- und gef{\"a}hrdungsrelevanter Indikatoren. Die physische Analyse des kleinr{\"a}umigen urbanen Raums konzentriert sich dabei auf die Typisierung des Geb{\"a}udebestandes mit Parametern wie Dichte, H{\"o}he, Alter, Gr{\"o}ße, Form sowie Dachtyp. Indirekt wird zudem mittels dieser Parameter die Bev{\"o}lkerungsdichteverteilung abgeleitet. Weitere Standortfaktoren ergeben sich aus Lageparametern wie Distanzen zu Hauptverkehrsachsen, Freifl{\"a}chenanalysen oder der Gel{\"a}ndeoberfl{\"a}che. Schließlich f{\"u}hrt die Vulnerabilit{\"a}tsabsch{\"a}tzung den modellhaften, thematischen Leitfaden mit den abgeleiteten Indikatoren zusammen. Dazu erfolgt eine Normierung der unterschiedlichen abgeleiteten Indikatoren auf einen einheitlichen Vulnerabilit{\"a}tsindex. Dieser zielt auf eine r{\"a}umliche und zeitliche Vergleichbarkeit und die M{\"o}glichkeit, die vielf{\"a}ltigen Informationsebenen zu kombinieren. Damit wird das Zusammenspiel verschiedenster Indikatoren simuliert und erlaubt daraus Identifizierung und Lokalisierung von Brennpunkten im Desasterfall. {\"U}ber das fernerkundliche Potential hinaus, werden die Resultate in einer interdisziplin{\"a}ren Methode zu einem synergetischen Mehrwert erhoben. Statt einer quantitativen Absch{\"a}tzung der physischen Geb{\"a}udeparameter, erm{\"o}glicht eine Methode des Bauingenieurwesens in Kombination mit der fernerkundlichen Geb{\"a}udetypisierung eine Absch{\"a}tzung der wahrscheinlichen Schadensanf{\"a}lligkeit von Geb{\"a}uden im Falle eines Erdbebens. Exemplarisch wird das Potential der Resultate f{\"u}r Entscheidungstr{\"a}ger anhand eines Erdbebensszenarios aufgezeigt. Risiko und Vulnerabilit{\"a}t lassen sich dadurch r{\"a}umlich sowohl nach betroffenen H{\"a}usern und betroffenen Menschen als auch nach r{\"a}umlichen Standortfaktoren wie beispielsweise Zug{\"a}nglichkeit quantifizieren. Dies erm{\"o}glicht gezielt pr{\"a}ventiv zu agieren oder w{\"a}hrend und nach einem Desaster gezieltes Krisenmanagement zu betreiben. Im Hinblick auf die zentrale Fragestellung dieser Dissertation l{\"a}sst sich res{\"u}mieren, dass die Aktualit{\"a}t sowie die geometrische und thematische Qualit{\"a}t der Resultate aus Fernerkundungsdaten, den Anforderungen des komplexen, kleinr{\"a}umigen und dynamischen urbanen Raums gerecht werden. Die Resultate f{\"u}hren zu der Erkenntnis, dass das Potential der Fernerkundung zur Absch{\"a}tzung von Vulnerabilit{\"a}t und Risiko vor allem in der direkten Ableitung physischer Indikatoren sowie der indirekten Ableitung demographischer Parameter liegt.},
  subject      = {Fernerkundung},
  language  = {de}
}
@article{WeigandWurmDechetal.2019,
  author    = {Weigand, Matthias and Wurm, Michael and Dech, Stefan and Taubenb{\"o}ck, Hannes},
  title     = {Remote sensing in environmental justice research—a review},
  series = {ISPRS International Journal of Geo-Information},
  volume    = {8},
  journal   = {ISPRS International Journal of Geo-Information},
  number    = {1},
  issn      = {2220-9964},
  doi       = {10.3390/ijgi8010020},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-196950},
  year      = {2019},
  abstract  = {Human health is known to be affected by the physical environment. Various environmental influences have been identified to benefit or challenge people's physical condition. Their heterogeneous distribution in space results in unequal burdens depending on the place of living. In addition, since societal groups tend to also show patterns of segregation, this leads to unequal exposures depending on social status. In this context, environmental justice research examines how certain social groups are more affected by such exposures. Yet, analyses of this per se spatial phenomenon are oftentimes criticized for using "essentially aspatial" data or methods which neglect local spatial patterns by aggregating environmental conditions over large areas. Recent technological and methodological developments in satellite remote sensing have proven to provide highly detailed information on environmental conditions. This narrative review therefore discusses known influences of the urban environment on human health and presents spatial data and applications for analyzing these influences. Furthermore, it is discussed how geographic data are used in general and in the interdisciplinary research field of environmental justice in particular. These considerations include the modifiable areal unit problem and ecological fallacy. In this review we argue that modern earth observation data can represent an important data source for research on environmental justice and health. Especially due to their high level of spatial detail and the provided large-area coverage, they allow for spatially continuous description of environmental characteristics. As a future perspective, ongoing earth observation missions, as well as processing architectures, ensure data availability and applicability of 'big earth data' for future environmental justice analyses.},
  language  = {en}
}
@article{DongWurmTaubenboeck2022,
  author    = {Dong, Ruirui and Wurm, Michael and Taubenb{\"o}ck, Hannes},
  title     = {Seasonal and diurnal variation of land surface temperature distribution and its relation to land use/land cover patterns},
  series = {International Journal of Environmental Research and Public Health},
  volume    = {19},
  journal   = {International Journal of Environmental Research and Public Health},
  number    = {19},
  issn      = {1660-4601},
  doi       = {10.3390/ijerph191912738},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-290393},
  year      = {2022},
  abstract  = {The surface urban heat island (SUHI) affects the quality of urban life. Because varying urban structures have varying impacts on SUHI, it is crucial to understand the impact of land use/land cover characteristics for improving the quality of life in cities and urban health. Satellite-based data on land surface temperatures (LST) and derived land use/cover pattern (LUCP) indicators provide an efficient opportunity to derive the required data at a large scale. This study explores the seasonal and diurnal variation of spatial associations from LUCP and LST employing Pearson correlation and ordinary least squares regression analysis. Specifically, Landsat-8 images were utilized to derive LSTs in four seasons, taking Berlin as a case study. The results indicate that: (1) in terms of land cover, hot spots are mainly distributed over transportation, commercial and industrial land in the daytime, while wetlands were identified as hot spots during nighttime; (2) from the land composition indicators, the normalized difference built-up index (NDBI) showed the strongest influence in summer, while the normalized difference vegetation index (NDVI) exhibited the biggest impact in winter; (3) from urban morphological parameters, the building density showed an especially significant positive association with LST and the strongest effect during daytime.},
  language  = {en}
}
@article{SenaratneMuehlbauerKiefletal.2023,
  author    = {Senaratne, Hansi and M{\"u}hlbauer, Martin and Kiefl, Ralph and C{\´a}rdenas, Andrea and Prathapan, Lallu and Riedlinger, Torsten and Biewer, Carolin and Taubenb{\"o}ck, Hannes},
  title     = {The Unseen — an investigative analysis of thematic and spatial coverage of news on the ongoing refugee crisis in West Africa},
  series = {ISPRS International Journal of Geo-Information},
  volume    = {12},
  journal   = {ISPRS International Journal of Geo-Information},
  number    = {4},
  issn      = {2220-9964},
  doi       = {10.3390/ijgi12040175},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-313607},
  year      = {2023},
  abstract  = {The fastest growing regional crisis is happening in West Africa today, with over 8 million people considered persons of concern. A culmination of identity politics, climate-driven disasters, and extreme poverty has led to this humanitarian crisis in the region and is exacerbated by a lack of political will and misplaced media attention. The current state of the art does not present sufficient investigations of the thematic and spatial coverage of news media of this crisis in this region. This paper studies the spatial coverage of this crisis as reported in the media, and the themes associated with those locations, based on a curated dataset. For the time frame 12 March to 15 September 2021, 2017 news articles related to the refugee crisis in West Africa were examined and manually coded based on (1) the geographical locations mentioned in each article; (2) the themes found in the articles in reference to a location (e.g., Relocation of people in Abuja). The dataset introduces a thematic dimension, as never achieved before, to the conflict-ridden areas in West Africa. A comparative analysis with UNHCR (United Nations High Commissioner for Refugees) data showed that 96.8\% of refugee-related locations in West Africa were not covered by news during the considered time frame. Contrastingly, 80.4\% of locations mentioned in the news do not appear in the UNHCR repository. Most news articles published during this time frame reported on Development aid or Political statements. Linear multiple regression analysis showed GDP per capita and political stability to be among the most influential determinants of news coverage.},
  language  = {en}
}