Kurzfassung
Methodische Grundlagen der differentiellen Radarinterferometrie (DINSAR), die es ermöglichen von Satelliten aus Bewegungen an der Erdoberfläche mit großer Genauigkeit zu messen, werden erläutert. Fallbeispiele für die Kartierung von langsamen Hangbewegungen in hochalpinen Gebieten und für die Analyse von Absenkungen einzelner Gebäude in städtischen Gebieten werden vorgestellt. Das Anwendungspotential von DINSAR wird diskutiert.

Abstract
Basic methods of differential radar interferometry (DINSAR), enabling measurements of surface motion from repeat-pass satellite images with very high accuracy, are briefly reviewed. Case studies are presented for mapping very slow slope movements in high Alpine areas and for monitoring subsidence of single houses in urban areas. The application potential of DINSAR is discussed.

Kurzfassung
Verfahren für den Einsatz satellitengetragener Erdbeobachtung zur Modellierung und Vorhersage des Abflusses in hochalpinen Einzugsgebieten wurden entwickelt und im Einzugsgebiet Schlegeis (Zillertal) während zwei Abflußperioden erprobt. Wesentliche hydrologische Eingangsgrößen von Seite der Fernerkundung sind digitale Schneekarten, die aus Aufnahmen abbildender Radarsysteme (SAR) und optischer Sensoren abgeleitet werden. Testläufe zur Kurzfristprognose täglicher Abflüsse zeigen für die Periode der Schneeschmelze gute Ergebnisse, da sich die wesentlichen Eingangsdaten für das hydrologische Modell, Schneeflächen aus Satellitendaten und Lufttemperatur aus numerischen meteorologischen Vorhersagen, gut abschätzen lassen.

Abstract
Methods for the application of satellite data for modelling and forecasting the runoff in alpine drainage basins were investigated and tested in the drainage basin Schlegeis, Zillertal, in the Austrian Alps during two runoff seasons. Digital snow maps, derived from synthetic aperture radar and optical sensors, are the basic hydrological input data for the runoff calculations. Model runs show good results for runoff simulations during spring and summer. The quality of the short-term forecasts of daily runoff is good during the snowmelt period, because the main model input data, snow distribution from satellite data and air temperature from numerical meteorological forecasts, are accurate.

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