Im Vortrag wird ein neuer Ansatz zur zuverlässigen Kartierung von Gletscher- und Blockgletscherfronten vorgestellt, der speziell für schuttbedeckte und morphologisch komplexe Bereiche entwickelt wurde. Da spektralbasierte Fernerkundungsmethoden hier an ihre Grenzen stoßen und manuelle Kartierungen häufig subjektiv und inkonsistent sind, wurde ein automatisierter Workflow auf Basis multitemporaler, hochaufgelöster 3D-Punktwolken konzipiert.

Nach einer robusten Registrierung der Punktwolken ermöglicht eine M3C2-Analyse die Detektion geomorphologischer Veränderungen, die als Indikatoren glazialer Aktivität interpretiert werden. Durch gezielte Filterung und die Projektion der „aktiven Punkte“ in die 2D-Ebene lässt sich die Gletscherkontur mittels eines „swinging-arm“-Verfahrens und einer konkaven Hülle präzise ableiten.

Die Methode wurde anhand von UAV- und TLS-Datensätzen, unter anderem vom Bøverbreen (Norwegen) und dem Hochebenkar-Blockgletscher (Österreich), umfassend evaluiert und zeigt eine hohe Übereinstimmung mit manuell erhobenen Referenzdaten einsehbarer Bereiche.

Eine zentrale Herausforderung bleibt bislang die zuverlässige Trennung glazialer von nicht-glazialen Veränderungen, da externe Prozesse wie Erosion oder Niederschlagsereignisse zu systematischen Überschätzungen führen können.

Aktuell werden weiterführende Filterstrategien entwickelt und erprobt, unter anderem durch den Einbezug kinematischer Informationen aus KI-basiertem Feature-Tracking. Es wird erwartet, dass diese Ansätze die Robustheit und Anwendungsbreite des Verfahrens weiter verbessern können.