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Städtische Agglomerationen zeichnen sich durch eine zunehmende Dynamik ökologischer, ökonomischer und sozialer Veränderungen aus. Um eine nachhaltige Entwicklung urbaner Räume zu gewährleisten, bedarf es verstärkt innovativer Methoden zur Erfassung der raumwirksamen Veränderungen. Diesbezüglich hat sich die satellitengestützte Erdbeobachtung als kostengünstiges Instrumentarium zur Erhebung planungsrelevanter Informationen erwiesen. Dabei wird in naher Zukunft eine neue Generation von Radarsatelliten zur Verfügung stehen, deren Leistungsvermögen erstmals die operationelle Analyse von Siedlungsflächen auf Grundlage von Radardaten ermöglicht. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel der Dissertation, auf der Basis einer nutzerorientierten Methodik das Potential hochauflösender SAR-Daten zur automatisierten Erfassung und Analyse von Siedlungsflächen zu untersuchen. Die Methodik setzt auf dem objektorientierten Bildanalysekonzept der Software eCognition auf. Dabei haben sich der SAR-Speckle sowie Schwächen hinsichtlich der Güte der Bildsegmentierung bzw. der Bestimmung geeigneter Segmentierungseinstellungen als Limitierungen erwiesen. Folglich liegt ein erster Schwerpunkt auf der Optimierung und Stabilisierung einer segmentbasierten Auswertung von Radardaten. Hier hat sich gezeigt, dass mit Blick auf Siedlungsareale weiterhin Optimierungsbedarf hinsichtlich einer strukturerhaltenden Bildglättung besteht. Daher wird zunächst ein neuer Filteransatz entwickelt, der gegenüber den etablierten Techniken eine konsequentere Reduzierung des Speckle in homogenen Bildarealen gewährleistet und dabei gleichsam die hochfrequente Information in stark strukturierten Aufnahmebereichen bewahrt. Die Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Güte und Übertragbarkeit der Bildsegmentierung werden ebenso wie die Schwächen im Hinblick auf die zielgerichtete Definition der optimalen Segmentierungsparameter durch die Entwicklung eines klassenbasierten Ansatzes zur Segmentoptimierung in der Software-Umgebung von eCognition reduziert. Der zweite Schwerpunkt dieser Dissertation widmet sich der Entwicklung von Konzepten zur automatisierten Analyse der regionalen und lokalen Siedlungsstruktur. Im regionalen Kontext liegen die Identifizierung von Siedlungsflächen und die Erfassung einfacher Landnutzungsklassen im Fokus der Arbeiten. Dazu wird ein Regelwerk zur Auswertung einfach-polarisierter SAR-Aufnahmen erstellt, das sich maßgeblich auf räumlich und zeitlich robuste textur-, kontext- und hierarchiebezogene Merkmale stützt. Diese Wissensbasis wird anschließend so erweitert, dass sie die Analyse dual-polarisierter, bifrequenter oder kombinierter optischer und SAR-basierter Bilddaten ermöglicht. Wie die Ergebnisse zeigen, können Siedlungsflächen und Landnutzungsklassen bereits über einfach-polarisierte SAR-Aufnahmen mit Genauigkeiten von rund 90 Prozent erfasst werden. Durch die Einbindung einer weiteren Polarisation, Frequenz oder optischer Daten lässt sich diese Güte auf Werte von bis zu 95 Prozent steigern. Die lokalen Analysen zielen auf die thematisch und räumlich differenzierte Erfassung der Landnutzung innerhalb bebauter Areale ab. Die Untersuchung basiert auf der synergetischen Auswertung einer hochauflösenden Radaraufnahme und eines bedeutend geringer aufgelösten optischen Datensatzes. Die isolierte Analyse von SAR-Aufnahmen reichte hingegen selbst bei der Kombination verschiedener Frequenzen oder Polarisationen nicht zur Charakterisierung der kleinteiligen, heterogenen Stadtlandschaft aus. Im Kontext der synergetischen Auswertung dient die SAR-Aufnahme vornehmlich zur Extraktion der urbanen Topografie, während der optische Datensatz wichtige Merkmale zur Differenzierung der erfassten Struktureinheiten in die Kategorien Gebäude, versiegelte Freifläche, unversiegelte Freifläche und Baumbestand beisteuert. Das Resultat zeigt, dass sich trotz des synergetischen Ansatzes lediglich eine Genauigkeit von 65 Prozent erzielen lässt. Dennoch können Gebäude dabei mit einer Güte von 72 Prozent vergleichsweise akkurat erfasst werden. Im Hinblick auf die Demonstration des siedlungsbezogenen Anwendungspotentials höchstauflösender SAR-Daten lässt sich resümieren, dass eine automatische Ableitung siedlungsstruktureller Merkmale im komplexen städtischen Umfeld aufgrund der eingeschränkten spektralen Aussagekraft und der starken Geometrieabhängigkeit des Signals mit signifikanten Schwierigkeiten verbunden ist. Dennoch hat sich gezeigt, dass diese Limitierungen in gewissem Umfang über den Ansatz der multiskaligen, objektorientierten Klassifizierung kompensiert werden können. Dabei lassen sich die regionalen Siedlungs- und Landnutzungsmuster mit überzeugenden Genauigkeiten erfassen, während die Betrachtung der lokalen Siedlungsstruktur eindeutig die Grenzen der Radartechnik im Hinblick auf die Analyse komplex strukturierter Stadtlandschaften aufzeigt.
Die Bewässerungslandwirtschaft in Mittelasien ist geprägt von schwerwiegenden ökologischen und ökonomischen Problemen. Zur Verbesserung der Situation auf dem hydrologischen Sektor wird daher seitens der mittelasiatischen Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) die Einführung des Integrated Water Resource Management (IWRM) gefordert. Wichtige Herausforderungen zur Optimierung der Wassernutzung im Aralsee-Becken sind dabei die Schaffung von Transparenz sowie von Möglichkeiten zur Überwachung der Landnutzung und der Wasserentnahme in den Bewässerungssystemen. Im Detail fokussierte diese Arbeit auf das Bewässerungssystem der Region Khorezm im Unterlauf des Amu Darya südlich des Aralsees. Die Arbeit zielte darauf ab, (1) objektive und konsistente Datengrundlagen zum Monitoring der Landnutzung und des Wasserverbrauchs innerhalb des Bewässerungslandes zu schaffen und (2) auf Basis dieser Ergebnisse die Funktionsweise des Bewässerungssystems zu verstehen sowie die Land- und Wassernutzung der Region zu bewerten. Um diese Ziele zu erreichen, wurden Methoden der Fernerkundung und der Hydrologie miteinander kombiniert. Fernerkundliche Schlüsselgrößen der Arbeit waren die Kartierung der agrarischen Landnutzung und die Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration. Es wurde eine Methode vorgestellt, die eine Unterscheidung verschiedener Landnutzungen und Fruchtfolgen der Region durch die temporale Segmentierung von Zeitserien aus 8-tägigen Kompositen von 250 m-Daten des MODIS-Sensors ermöglicht. Durch die mehrfache Anwendung von Recursive Partitioning And Regression Trees auf deskriptive Statistiken von Zeitseriensegmenten konnte eine hohe Stabilität erzielt werden (overall accuracy: 91 %, Kappa-Koeffizient: 0,9). Täglich von MODIS aufgezeichnete Landoberflächentemperaturen (LST) bildeten die Basis zur fernerkundungsbasierten Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration (ETact) für die sommerliche Vegetationsperiode. Aufgrund der hohen zeitlichen und groben räumlichen Auflösung der verwendeten MODIS-Daten von 1 km waren leichte Modifikationen des zur Modellierung eingesetzten Surface Energy Balance Algortihm for Land (SEBAL) erforderlich. Zur Modellierung von ETact wurden MODIS-Produkte (LST, Emissionsgrad, Albedo, NDVI und Blattflächenindex) und meteorologische Stationsdaten aus Khorezm verwendet. Die Modellierung des fühlbaren Wärmeflusses, einer Komponente der Energiebilanzgleichung an der Erdoberfläche, erfolgte mittels METRIC (High Resolution and Internalized Calibration), einer Variante des SEBAL. Die Landnutzungsklassifikation fungierte als zentraler Eingangsparameter, um eine automatisierte Auswahl der Ankerpunkte des Models sicherzustellen. Da innerhalb der MODIS-Auflösung aufgrund der Mischpixelproblematik keine homogen feuchten oder trockenen Bedingungen im Bewässerungsgebiet gefunden werden konnten, wurden die Landnutzungsklassifikation, der NDVI und die ASCE-Referenz-Evapotranspiration zur Abschätzung des tatsächlichen Zustands an den Ankerpunkten herangezogen. Weiterhin wurden umfassende Geländemessungen durchgeführt, um in der Vegetationsperiode 2005 die Zu- und Abflussmengen des Wasser von und nach Khorezm zu bestimmen. Die abschließende Bewertung der Land- und Wassernutzung basierte letztendlich auf der Bildung von Wasserbilanzen und der Berechnung anerkannter Performanceindikatoren wie der Ratio aus Drainage und Wasserentnahme oder der depleted fraction. Für die landwirtschaftliche Nutzung im Rayon Khorezm wurde für die Sommersaison 2005 eine Wasserentnahme von 5,38 km3 ermittelt. Damit übertrafen die Messergebnisse die offiziell verfügbaren Daten der ICWC um durchschnittlich 37 %. Auf die landwirtschaftliche Fläche bezogen ergab sich für Khorezm im Jahr 2005 eine mittlere Wasserentnahme von 22.782 m3/ha. In den Subsystemen schwankten diese Werte zwischen 17.000 m3/ha und 30.000 m3/ha. Allerdings konnte an den Systemgrenzen, an denen die Messungen durchgeführt werden, der aus den fernerkundungsbasierten Modellierungen auf WUA-Level erwartete abnehmende Gradient der Wasserentnahme zwischen Oberlauf und Unterlauf nicht nachvollzogen werden. Als Ursache für diese Diskrepanz sind vor allem die Versickerungsverluste im Kanalsystem zu nennen, die den Grundwasserkörper großräumig auffüllen und auf Feldebene nicht zur oberflächlichen Bewässerung zur Verfügung stehen. Monatliche Bilanzierungen und die Analyse der Performanceindikatoren führten zu denselben Ergebnissen. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass sich mit Methoden der Fernerkundung objektive und konsistente Daten der agrarischen Landnutzung und des Wasserverbrauchs für ein regionales Monitoring erstellen lassen. Da in den benachbarten Regionen gleiche atmosphärische Bedingungen und ähnliche Anbausorten anzutreffen sind, ist anzunehmen, dass beide Verfahren auch auf der Planungsebene in einem IWRM für die übrigen Mittel- und Unterläufe von Amu Darya und Syr Darya ein hohes Anwendungspotenzial besitzen.