@phdthesis{Forkuor2014,
  author    = {Forkuor, Gerald},
  title     = {Agricultural Land Use Mapping in West Africa Using Multi-sensor Satellite Imagery},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-108687},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2014},
  abstract  = {Rapid population growth in West Africa has led to expansion in croplands due to the need to grow more food to meet the rising food demand of the burgeoning population. These expansions negatively impact the sub-region's ecosystem, with implications for water and soil quality, biodiversity and climate. In order to appropriately monitor the changes in croplands and assess its impact on the ecosystem and other environmental processes, accurate and up-to-date information on agricultural land use is required. But agricultural land use mapping (i.e. mapping the spatial distribution of crops and croplands) in West Africa has been challenging due to the unavailability of adequate satellite images (as a result of excessive cloud cover), small agricultural fields and a heterogeneous landscape. This study, therefore, investigated the possibilities of improving agricultural land use mapping by utilizing optical satellite images with higher spatial and temporal resolution as well as images from Synthetic Aperture Radar (SAR) systems which are near-independent of weather conditions. The study was conducted at both watershed and regional scales. At watershed scale, classification of different crop types in three watersheds in Ghana, Burkina Faso and Benin was conducted using multi-temporal: (1) only optical images (RapidEye) and (2) optical plus dual polarimetric (VV/VH) SAR images (TerraSAR-X). In addition, inter-annual or short term (2-3 years) changes in cropland area in the past ten years were investigated using historical Landsat images. Results obtained indicate that the use of only optical images to map different crop types in West Africa can achieve moderate classification accuracies (57\% to 71\%). Overlaps between the cropping calendars of most crops types and certain inter-croppings pose a challenge to optical images in achieving an adequate separation between those crop classes. Integration of SAR images, however, can improve classification accuracies by between 8 and 15\%, depending on the number of available images and their acquisition dates. The sensitivity of SAR systems to different crop canopy architectures and land surface characteristics improved the separation between certain crop types. The VV polarization of TerraSAR-X was found to better discrimination between crop types than the VH. Images acquired between August and October were found to be very useful for crop mapping in the sub-region due to structural differences in some crop types during this period. At the regional scale, inter-annual or short term changes in cropland area in the Sudanian Savanna agro-ecological zone in West Africa were assessed by upscaling historical cropland information derived at the watershed scale (using Landsat imagery) unto a coarse spatial resolution, but geographically large, satellite imagery (MODIS) using regression based modeling. The possibility of using such regional scale cropland information to improve government-derived agricultural statistics was investigated by comparing extracted cropland area from the fractional cover maps with district-level agricultural statistics from Ghana The accuracy of the fractional cover maps (MAE between 14.2\% and 19.1\%) indicate that the heterogeneous agricultural landscape of West Africa can be suitably represented at the regional or continental scales by estimating fractional cropland cover on low resolution Analysis of the results revealed that cropland area in the Sudanian Savanna zone has experienced inter-annual or short term fluctuations in the past ten years due to a variety of factors including climate factors (e.g. floods and droughts), declining soil fertility, population increases and agricultural policies such as fertilizer subsidies. Comparison of extracted cropland area from the fractional cover maps with government's agricultural statistics (MoFA) for seventeen districts (second administrative units) in Ghana revealed high inconsistencies in the government statistics, and highlighted the potential of satellite derived cropland information at regional scales to improve national/sub-national agricultural statistics in West Africa. The results obtained in this study is promising for West Africa, considering the recent launch of optical (Landsat 8) and SAR sensors (Sentinel-1) that will provide free data for crop mapping in the sub-region. This will improve chances of obtaining adequate satellite images acquired during the cropping season for agricultural land use mapping and bolster opportunities of operationalizing agricultural land use mapping in West Africa. This can benefit a wide range of biophysical and economic models and improve decision making based on their results.},
  subject      = {Westafrika},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Babu2021,
  author    = {Babu, Dinesh Kumar},
  title     = {Efficient Data Fusion Approaches for Remote Sensing Time Series Generation},
  doi       = {10.25972/OPUS-25180},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-251808},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2021},
  abstract  = {Fernerkundungszeitreihen beschreiben die Erfassung von zeitlich gleichm{\"a}ßig verteilten Fernerkundungsdaten in einem festgelegten Zeitraum entweder global oder f{\"u}r ein vordefiniertes Gebiet. F{\"u}r die {\"U}berwachung der Landwirtschaft, die Erkennung von Ver{\"a}nderungen der Ph{\"a}nologie oder f{\"u}r das Umwelt-Monitoring werden nahezu t{\"a}gliche Daten mit hoher r{\"a}umlicher Aufl{\"o}sung ben{\"o}tigt. Bei vielen verschiedenen fernerkundlichen Anwendungen h{\"a}ngt die Genauigkeit von der dichte und der Verl{\"a}sslichkeit der fernerkundlichen Datenreihe ab. Die verschiedenen Fernerkundungssatellitenkonstellationen sind immer noch nicht in der Lage, fast t{\"a}glich oder t{\"a}glich Bilder mit hoher r{\"a}umlicher Aufl{\"o}sung zu liefern, um die Bed{\"u}rfnisse der oben erw{\"a}hnten Fernerkundungsanwendungen zu erf{\"u}llen. Einschr{\"a}nkungen bei den Sensoren, hohe Entwicklungskosten, hohe Betriebskosten der Satelliten und das Vorhandensein von Wolken, die die Sicht auf das Beobachtungsgebiet blockieren, sind einige der Gr{\"u}nde, die es sehr schwierig machen, fast t{\"a}gliche oder t{\"a}gliche optische Fernerkundungsdaten mit hoher r{\"a}umlicher Aufl{\"o}sung zu erhalten. Mit Entwicklungen bei den optischen Sensorsystemen und gut geplanten Fernerkundungssatellitenkonstellationen kann dieser Zustand verbessert werden, doch ist dies mit Kosten verbunden. Selbst dann wird das Problem nicht vollst{\"a}ndig gel{\"o}st sein, so dass der wachsende Bedarf an zeitlich und r{\"a}umlich hochaufl{\"o}senden Daten nicht vollst{\"a}ndig gedeckt werden kann. Da der Datenerfassungsprozess sich auf Satelliten st{\"u}tzt, die physische Systeme sind, k{\"o}nnen diese aus verschiedenen Gr{\"u}nden unvorhersehbar ausfallen und einen vollst{\"a}ndigen Verlust der Beobachtung f{\"u}r einen bestimmten Zeitraum verursachen, wodurch eine L{\"u}cke in der Zeitreihe entsteht. Um den langfristigen Trend der ph{\"a}nologischen Ver{\"a}nderungen aufgrund der sich schnell {\"a}ndernden Umweltbedingungen zu beobachten, sind die Fernerkundungsdaten aus der gegenw{\"a}rtig nicht ausreichend. Hierzu werden auch Daten aus der Vergangenheit ben{\"o}tigt. Eine bessere Alternativl{\"o}sung f{\"u}r dieses Problem kann die Erstellung von Fernerkundungszeitreihen durch die Fusion von Daten mehrerer Fernerkundungssatelliten mit unterschiedlichen r{\"a}umlichen und zeitlichen Aufl{\"o}sungen sein. Dieser Ansatz soll effektiv und effizient sein. Bei dieser Methode kann ein zeitlich und r{\"a}umlich hoch aufgel{\"o}stes Bild von einem Satelliten, wie Sentinel-2 mit einem zeitlich und r{\"a}umlich niedrig aufgel{\"o}sten Bild von einem Satelliten, wie Sentinel-3 fusioniert werden, um synthetische Daten mit hoher zeitlicher und r{\"a}umlicher Aufl{\"o}sung zu erzeugen. Die Erzeugung von Fernerkundungszeitreihen durch Datenfusionsmethoden kann sowohl auf die gegenw{\"a}rtig erfassten Satellitenbilder als auch auf die in der Vergangenheit von den Satelliten aufgenommenen Bilder angewandt werden. Dies wird die dringend ben{\"o}tigten zeitlich und r{\"a}umlich hochaufl{\"o}senden Bilder f{\"u}r Fernerkundungsanwendungen liefern. Dieser vereinfachte Ansatz ist kosteneffektiv und bietet den Forschern die M{\"o}glichkeit, aus der begrenzten Datenquelle, die ihnen zur Verf{\"u}gung steht, die f{\"u}r ihre Anwendung ben{\"o}tigten Daten selbst zu generieren. Ein effizienter Datenfusionsansatz in Kombination mit einer gut geplanten Satellitenkonstellation kann ein L{\"o}sungsansatz sein, um eine nahezu t{\"a}gliche Zeitreihen von Fernerkundungsdaten l{\"u}ckenlos gew{\"a}hrleistet. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines effizienten Datenfusionsansatzes, um dichte Fernerkundungszeitreihen zu erhalten.},
  language  = {en}
}