Das Monitoring von Oberflächenveränderungen in arktischen Klimaten wird aktuell kaum bis gar nicht durchgeführt. Nichtsdestotrotz wäre dies wichtig, denn durch die jährlich steigenden Temperaturen kommt es zum Schmelzen der Eislinsen in Palsamooren. Dies hat durch das Freisetzen enorm großer Mengen an Treibhausgasen auch bedeutende Einflüsse auf den Klimawandel und treibt diesen weiter voran. Dementsprechend sind in der vorliegenden Arbeit die folgenden zwei Forschungsfragen zu beantworten. Die erste ist, ob die raum-zeitlich hochaufgelöste Untersuchung eines solchen Palsamoores in einem Studiengebiet Nordfinnlands nahe des Flusses Pulmankijoki mit Hilfe von low-cost Wildkameraaufnahmen durchgeführt werden kann. Die zweite Frage bezieht sich darauf, ob die angewandte Methodik auf weitere Studiengebiete ähnlicher Art auszuweiten ist.

Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurden mit besagten Wildkameras Bildverbände aufgenommen, die die Zeiträume Mai bis September sowie September bis einschließlich Oktober beinhalten. Auf Grundlage dieser Daten konnte mit Hilfe zweier Java-Applikationen die Georeferenzierung zwischen den Bildern hergestellt werden. Dies bezieht sich insbesondere auf kongruierende Bilder eines jeden Zeitstempels, sodass diese anschließend für das erweitere, photogrammetrische Verfahren des Structure-from-Motion zur Verfügung standen. Mittels Structure-from-Motion wurde die relative Orientierung zwischen den Aufnahmen berechnet, wodurch weiterführend dicht besetzte Punktwolken generiert werden konnten. Diese galt es ursprünglich zu digitalen Oberflächenmodellen zu erweitern, aber begründet durch die ermittelten Ergebnisse war dies nicht sinnvoll oder gar möglich.

Die Ergebnisse der angewandten Methodik zeigen, dass bereits bei der Georeferenzierung Probleme aufgetreten sind, denn es wurden nur rund 60% aller Bilder einander zugeordnet und damit ein Großteil der vorhandenen Informationen verworfen. Dadurch wurde im Folgenden die Prozessierung der Punktwolken eingeschränkt, bei der zwar die gewünschten Ergebnisse erzielt wurden, diese jedoch große Datenlücken und geringe Genauigkeiten vorweisen.

Dies zeigt, dass der Einsatz der low-cost Wildkameras unter den vorliegenden Bedingungen noch nicht vollends ausgereift ist und wenige positiv hervorzuhebenden Resultate erzielt hat, was wiederum darauf hindeutet, dass die verwendete Messanordnung in zukünftigen Forschungen weiter anzupassen und zu optimieren ist.