@article{MayrKuenzerGessneretal.2019,
  author    = {Mayr, Stefan and Kuenzer, Claudia and Gessner, Ursula and Klein, Igor and Rutzinger, Martin},
  title     = {Validation of earth observation time-series: a review for large-area and temporally dense land surface products},
  series = {Remote Sensing},
  volume    = {11},
  journal   = {Remote Sensing},
  number    = {22},
  issn      = {2072-4292},
  doi       = {10.3390/rs11222616},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-193202},
  year      = {2019},
  abstract  = {Large-area remote sensing time-series offer unique features for the extensive investigation of our environment. Since various error sources in the acquisition chain of datasets exist, only properly validated results can be of value for research and downstream decision processes. This review presents an overview of validation approaches concerning temporally dense time-series of land surface geo-information products that cover the continental to global scale. Categorization according to utilized validation data revealed that product intercomparisons and comparison to reference data are the conventional validation methods. The reviewed studies are mainly based on optical sensors and orientated towards global coverage, with vegetation-related variables as the focus. Trends indicate an increase in remote sensing-based studies that feature long-term datasets of land surface variables. The hereby corresponding validation efforts show only minor methodological diversification in the past two decades. To sustain comprehensive and standardized validation efforts, the provision of spatiotemporally dense validation data in order to estimate actual differences between measurement and the true state has to be maintained. The promotion of novel approaches can, on the other hand, prove beneficial for various downstream applications, although typically only theoretical uncertainties are provided.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Machwitz2010,
  author    = {Machwitz, Miriam},
  title     = {Eine raum-zeitliche Modellierung der Kohlenstoffbilanz mit Fernerkundungsdaten auf regionaler Ebene in Westafrika},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-55136},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2010},
  abstract  = {Der Klimawandel und insbesondere die globale Erw{\"a}rmung geh{\"o}ren aktuell zu den gr{\"o}ßten Herausforderungen an Politik und Wissenschaft. Steigende CO2-Emissionen sind hierbei maßgeblich f{\"u}r die Klimaerw{\"a}rmung verantwortlich. Ein regulierender Faktor beim CO2-Austausch mit der Atmosph{\"a}re ist die Vegetation, welche als CO2-Senke aber auch als CO2-Quelle fungieren kann. Diese Funktionen k{\"o}nnen durch Analysen der Landbedeckungs{\"a}nderung in Kombination mit Modellierungen der Kohlenstoffbilanz quantifiziert werden, was insbesondere von aktuellen und zuk{\"u}nftigen politischen Instrumenten wie CDM (Clean Development Mechanism) oder REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation) gefordert wird. Vor allem in Regionen mit starker Landbedeckungs{\"a}nderung und hoher Bev{\"o}lkerungsdichte sowie bei geringem Wissen {\"u}ber die Produktivit{\"a}t und CO2-Speicherpotentiale der Vegetation, bedarf es einer Erforschung und Quantifizierung der terrestrischen Kohlenstoffspeicher. Eine Region, f{\"u}r die dies in besonderem Maße zutrifft, ist Westafrika. J{\"u}ngste Studien haben gezeigt, dass sich einerseits die Folgen des Klimawandels und Umweltver{\"a}nderungen sehr stark in Westafrika auswirken werden und andererseits Bev{\"o}lkerungswachstum eine starke {\"A}nderung der Landbedeckung f{\"u}r die Nutzung als agrarische Fl{\"a}che bewirkt hat. Folglich sind in dieser Region die terrestrischen Kohlenstoffspeicher durch Ausdehnung der Landwirtschaft und Waldrodung besonders gef{\"a}hrdet. Große Fl{\"a}chen agieren anstelle ihrer urspr{\"u}nglichen Funktion als CO2-Senke bereits als CO2-Quelle. [...]},
  subject      = {Carbon dioxide capture and storage},
  language  = {de}
}
@phdthesis{NoellieAhouRUETH2010,
  author    = {Noellie Ahou RUETH, geb. YAO},
  title     = {Mapping Bushfire Distribution and Burn Severity in West Africa Using Remote Sensing Observations},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-54244},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2010},
  abstract  = {Fire has long been considered to be the main ecological factor explaining the origin and maintenance of West African savannas. It has a very high occurrence in these savannas due to high human pressure caused by strong demographic growth and, concomitantly, is used to transform natural savannas into farmland and is also used as a provider of energy. This study was carried out with the support of the BIOTA project funded by the German ministry for Research and Education. The objective of this study is to establish the spatial and temporal distribution of bushfires during a long observation period from 2000 to 2009 as well as to assess fire impact on vegetation through mapping of the burn severity; based on remote sensing and field data collections. Remote sensing was used for this study because of the advantages that it offers in collecting data for long time periods and on different scales. In this case, the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite instrument at 1km resolution is used to assess active fires, and understand the seasonality of fire, its occurrence and its frequency within the vegetation types on a regional scale. Landsat ETM+ imagery at 30 m and field data collections were used to define the characteristics of burn severity related to the biomass loss on a local scale. At a regional scale, the occurrence of fires and rainfall per month correlated very well (R2 = 0.951, r = -0.878, P < 0.01), which shows that the lower the amount of rainfall, the higher the fire occurrence and vice versa. In the dry season, four fire seasons were determined on a regional scale, namely very early fires, which announce the beginning of the fires, early and late fires making up the peak of fire in December/January and very late fires showing the end of the fire season and the beginning of the rainy season. Considerable fire activity was shown to take place in the vegetation zones between the Forest and the Sahel areas. Within these zones, parts of the Sudano-Guinean and the Guinean zones showed a high pixel frequency, i.e. fires occurred in the same place in many years. This high pixel frequency was also found in most protected areas in these zones. As to the kinds of land cover affected by fire, the highest fire occurrence is observed within the Deciduous woodlands and Deciduous shrublands. Concerning the burn severity, which was observed at a local scale, field data correlated closely with the ΔNBR derived from Landsat scenes of Pendjari National Park (R2 = 0.76). The correlation coefficient according to Pearson is r = 0.84 and according to Spearman-Rho, the correlation coefficient is r = 0.86. Very low and low burn severity (with ΔNBR value from 0 to 0.40) affected the vegetation weakly (0-35 percent of biomass loss) whereas moderate and high burn severity greatly affected the vegetation, leading to up to 100 percent of biomass loss, with the ΔNBR value ranging from 0.41 to 0.99. It can be seen from these results that remotely sensed images offer a tool to determine the fire distribution over large regions in savannas and that the Normalised Burn Ratio index can be applied to West Africa savannas. The outcomes of this thesis will hopefully contribute to understanding and, eventually, improving fire regimes in West Africa and their response to climate change and changes in vegetation diversity.},
  subject      = {Westafrika},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Esch2006,
  author    = {Esch, Thomas},
  title     = {Automatisierte Analyse von Siedlungsfl{\"a}chen auf der Basis h{\"o}chstaufl{\"o}sender Radardaten},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-18863},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2006},
  abstract  = {St{\"a}dtische Agglomerationen zeichnen sich durch eine zunehmende Dynamik {\"o}kologischer, {\"o}konomischer und sozialer Ver{\"a}nderungen aus. Um eine nachhaltige Entwicklung urbaner R{\"a}ume zu gew{\"a}hrleisten, bedarf es verst{\"a}rkt innovativer Methoden zur Erfassung der raumwirksamen Ver{\"a}nderungen. Diesbez{\"u}glich hat sich die satellitengest{\"u}tzte Erdbeobachtung als kosteng{\"u}nstiges Instrumentarium zur Erhebung planungsrelevanter Informationen erwiesen. Dabei wird in naher Zukunft eine neue Generation von Radarsatelliten zur Verf{\"u}gung stehen, deren Leistungsverm{\"o}gen erstmals die operationelle Analyse von Siedlungsfl{\"a}chen auf Grundlage von Radardaten erm{\"o}glicht. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel der Dissertation, auf der Basis einer nutzerorientierten Methodik das Potential hochaufl{\"o}sender SAR-Daten zur automatisierten Erfassung und Analyse von Siedlungsfl{\"a}chen zu untersuchen. Die Methodik setzt auf dem objektorientierten Bildanalysekonzept der Software eCognition auf. Dabei haben sich der SAR-Speckle sowie Schw{\"a}chen hinsichtlich der G{\"u}te 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 Bildgl{\"a}ttung besteht. Daher wird zun{\"a}chst ein neuer Filteransatz entwickelt, der gegen{\"u}ber den etablierten Techniken eine konsequentere Reduzierung des Speckle in homogenen Bildarealen gew{\"a}hrleistet und dabei gleichsam die hochfrequente Information in stark strukturierten Aufnahmebereichen bewahrt. Die Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der G{\"u}te und {\"U}bertragbarkeit der Bildsegmentierung werden ebenso wie die Schw{\"a}chen 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 Siedlungsfl{\"a}chen und die Erfassung einfacher Landnutzungsklassen im Fokus der Arbeiten. Dazu wird ein Regelwerk zur Auswertung einfach-polarisierter SAR-Aufnahmen erstellt, das sich maßgeblich auf r{\"a}umlich und zeitlich robuste textur-, kontext- und hierarchiebezogene Merkmale st{\"u}tzt. Diese Wissensbasis wird anschließend so erweitert, dass sie die Analyse dual-polarisierter, bifrequenter oder kombinierter optischer und SAR-basierter Bilddaten erm{\"o}glicht. Wie die Ergebnisse zeigen, k{\"o}nnen Siedlungsfl{\"a}chen und Landnutzungsklassen bereits {\"u}ber einfach-polarisierte SAR-Aufnahmen mit Genauigkeiten von rund 90 Prozent erfasst werden. Durch die Einbindung einer weiteren Polarisation, Frequenz oder optischer Daten l{\"a}sst sich diese G{\"u}te auf Werte von bis zu 95 Prozent steigern. Die lokalen Analysen zielen auf die thematisch und r{\"a}umlich differenzierte Erfassung der Landnutzung innerhalb bebauter Areale ab. Die Untersuchung basiert auf der synergetischen Auswertung einer hochaufl{\"o}senden Radaraufnahme und eines bedeutend geringer aufgel{\"o}sten 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, w{\"a}hrend der optische Datensatz wichtige Merkmale zur Differenzierung der erfassten Struktureinheiten in die Kategorien Geb{\"a}ude, versiegelte Freifl{\"a}che, unversiegelte Freifl{\"a}che und Baumbestand beisteuert. Das Resultat zeigt, dass sich trotz des synergetischen Ansatzes lediglich eine Genauigkeit von 65 Prozent erzielen l{\"a}sst. Dennoch k{\"o}nnen Geb{\"a}ude dabei mit einer G{\"u}te von 72 Prozent vergleichsweise akkurat erfasst werden. Im Hinblick auf die Demonstration des siedlungsbezogenen Anwendungspotentials h{\"o}chstaufl{\"o}sender SAR-Daten l{\"a}sst sich res{\"u}mieren, dass eine automatische Ableitung siedlungsstruktureller Merkmale im komplexen st{\"a}dtischen Umfeld aufgrund der eingeschr{\"a}nkten spektralen Aussagekraft und der starken Geometrieabh{\"a}ngigkeit des Signals mit signifikanten Schwierigkeiten verbunden ist. Dennoch hat sich gezeigt, dass diese Limitierungen in gewissem Umfang {\"u}ber den Ansatz der multiskaligen, objektorientierten Klassifizierung kompensiert werden k{\"o}nnen. Dabei lassen sich die regionalen Siedlungs- und Landnutzungsmuster mit {\"u}berzeugenden Genauigkeiten erfassen, w{\"a}hrend die Betrachtung der lokalen Siedlungsstruktur eindeutig die Grenzen der Radartechnik im Hinblick auf die Analyse komplex strukturierter Stadtlandschaften aufzeigt.},
  subject      = {Fernerkundung},
  language  = {de}
}
@misc{Fekete2004,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Fekete, Alexander},
  title     = {Massenbewegungen im Elbursgebirge, Iran - im Spannungsfeld zwischen nat{\"u}rlicher Stabilit{\"a}t und anthropogener Beeinflussung},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-13576},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2004},
  abstract  = {Massenbewegungen (in englischer Literatur landslides, in franz{\"o}sischer Literatur glissements de terre) sind das Symptom von Hanginstabilit{\"a}ten in einem Naturraum. Die Wahl des {\"U}berbegriffs Massenbewegungen und die Untergliederung der einzelnen Stadien des Prozessablaufs wurden im Rahmen eines pragmatischen Ansatzes dieser Arbeit neu festgelegt. Im Untersuchungsgebiet im Elbursgebirge im Norden des Iran stellen Massenbewegungen ein Ph{\"a}nomen dar, welches die Kulturlandschaft bedroht, aber auch durch sie selbst bedingt ist. In dieser Arbeit wurden Abh{\"a}ngigkeitsbeziehungen zwischen menschlichem Eingriff und nat{\"u}rlichem Stabilit{\"a}tspotential untersucht. In einem heuristischen Ansatz wurden Faktoren analysiert, welche Massenbewegungen bedingen oder ausl{\"o}sen. Faktoren wie geologischer Untergrund, Bodenauflage, Hangneigung, Exposition, Hydrologie, Vegetationsbedeckung oder Straßenbau wirken in unterschiedlicher Weise auf die Verursachung von Massenbewegungen ein. Die Analyse der Tragweite und Relevanz dieser Faktoren erfolgte mittels einer Faktoren{\"u}berlagerung in einem Geographischen Informationssystem (GIS). Das GIS bildete die Schnittstelle f{\"u}r Fernerkundungsdaten, Kartenmaterial, Gel{\"a}ndeaufnahme und das digitale Gel{\"a}ndemodell (DEM, bzw. DTM). Neben Photos, Beschreibungen, GPS-Punkten und Bodenproben aus der Gel{\"a}ndeaufnahme im Iran wurden CORONA- und LANDSAT-ETM+ - Satellitendaten sowie Klimaaufzeichnungen, Topographische und Geologische Karten auf ihre Aussagekraft hin analysiert. Durch Verschneidung der Datenebenen konnten Gef{\"a}hrdungszonen hinsichtlich Massenbewegungen ausgewiesen werden. Die Ergebnisse wurden mit den vorhandenen Befunden {\"u}ber aufgetretene Massenbewegungen {\"u}berpr{\"u}ft. Die {\"U}bereinstimmung der Gef{\"a}hrdungszonen mit der Verteilung vorgefundener Massenbewegungsformen best{\"a}tigte die Richtigkeit des methodischen Vorgehens. Bei der Auswahl und Bearbeitung von Daten und Methodik lagen die Schwerpunkte im Anwendungsbezug und in der Qualit{\"a}tssicherung. Zur Erstellung des digitalen H{\"o}henmodells wurde ein eigener Ansatz zur Extraktion von H{\"o}henlinien aus Topographischen Karten verfolgt. Das Ergebnis der Arbeit ist ein kosteng{\"u}nstiger, pragmatischer und {\"u}bertragbarer Ansatz zur Bewertung des Gef{\"a}hrdungspotentials von Massenbewegungen.},
  subject      = {Elbursgebirge},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Conrad2006,
  author    = {Conrad, Christopher},
  title     = {Fernerkundungsbasierte Modellierung und hydrologische Messungen zur Analyse und Bewertung der landwirtschaftlichen Wassernutzung in der Region Khorezm (Usbekistan)},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-20790},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2006},
  abstract  = {Die Bew{\"a}sserungslandwirtschaft in Mittelasien ist gepr{\"a}gt von schwerwiegenden {\"o}kologischen und {\"o}konomischen Problemen. Zur Verbesserung der Situation auf dem hydrologischen Sektor wird daher seitens der mittelasiatischen Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) die Einf{\"u}hrung des Integrated Water Resource Management (IWRM) gefordert. Wichtige Herausforderungen zur Optimierung der Wassernutzung im Aralsee-Becken sind dabei die Schaffung von Transparenz sowie von M{\"o}glichkeiten zur {\"U}berwachung der Landnutzung und der Wasserentnahme in den Bew{\"a}sserungssystemen. Im Detail fokussierte diese Arbeit auf das Bew{\"a}sserungssystem der Region Khorezm im Unterlauf des Amu Darya s{\"u}dlich des Aralsees. Die Arbeit zielte darauf ab, (1) objektive und konsistente Datengrundlagen zum Monitoring der Landnutzung und des Wasserverbrauchs innerhalb des Bew{\"a}sserungslandes zu schaffen und (2) auf Basis dieser Ergebnisse die Funktionsweise des Bew{\"a}sserungssystems 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 Schl{\"u}sselgr{\"o}ßen der Arbeit waren die Kartierung der agrarischen Landnutzung und die Modellierung der saisonalen tats{\"a}chlichen Evapotranspiration. Es wurde eine Methode vorgestellt, die eine Unterscheidung verschiedener Landnutzungen und Fruchtfolgen der Region durch die temporale Segmentierung von Zeitserien aus 8-t{\"a}gigen Kompositen von 250 m-Daten des MODIS-Sensors erm{\"o}glicht. Durch die mehrfache Anwendung von Recursive Partitioning And Regression Trees auf deskriptive Statistiken von Zeitseriensegmenten konnte eine hohe Stabilit{\"a}t erzielt werden (overall accuracy: 91 \%, Kappa-Koeffizient: 0,9). T{\"a}glich von MODIS aufgezeichnete Landoberfl{\"a}chentemperaturen (LST) bildeten die Basis zur fernerkundungsbasierten Modellierung der saisonalen tats{\"a}chlichen Evapotranspiration (ETact) f{\"u}r die sommerliche Vegetationsperiode. Aufgrund der hohen zeitlichen und groben r{\"a}umlichen Aufl{\"o}sung 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 Blattfl{\"a}chenindex) und meteorologische Stationsdaten aus Khorezm verwendet. Die Modellierung des f{\"u}hlbaren W{\"a}rmeflusses, einer Komponente der Energiebilanzgleichung an der Erdoberfl{\"a}che, 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-Aufl{\"o}sung aufgrund der Mischpixelproblematik keine homogen feuchten oder trockenen Bedingungen im Bew{\"a}sserungsgebiet gefunden werden konnten, wurden die Landnutzungsklassifikation, der NDVI und die ASCE-Referenz-Evapotranspiration zur Absch{\"a}tzung des tats{\"a}chlichen Zustands an den Ankerpunkten herangezogen. Weiterhin wurden umfassende Gel{\"a}ndemessungen durchgef{\"u}hrt, 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. F{\"u}r die landwirtschaftliche Nutzung im Rayon Khorezm wurde f{\"u}r die Sommersaison 2005 eine Wasserentnahme von 5,38 km3 ermittelt. Damit {\"u}bertrafen die Messergebnisse die offiziell verf{\"u}gbaren Daten der ICWC um durchschnittlich 37 \%. Auf die landwirtschaftliche Fl{\"a}che bezogen ergab sich f{\"u}r 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 durchgef{\"u}hrt werden, der aus den fernerkundungsbasierten Modellierungen auf WUA-Level erwartete abnehmende Gradient der Wasserentnahme zwischen Oberlauf und Unterlauf nicht nachvollzogen werden. Als Ursache f{\"u}r diese Diskrepanz sind vor allem die Versickerungsverluste im Kanalsystem zu nennen, die den Grundwasserk{\"o}rper großr{\"a}umig auff{\"u}llen und auf Feldebene nicht zur oberfl{\"a}chlichen Bew{\"a}sserung zur Verf{\"u}gung stehen. Monatliche Bilanzierungen und die Analyse der Performanceindikatoren f{\"u}hrten 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 f{\"u}r ein regionales Monitoring erstellen lassen. Da in den benachbarten Regionen gleiche atmosph{\"a}rische Bedingungen und {\"a}hnliche Anbausorten anzutreffen sind, ist anzunehmen, dass beide Verfahren auch auf der Planungsebene in einem IWRM f{\"u}r die {\"u}brigen Mittel- und Unterl{\"a}ufe von Amu Darya und Syr Darya ein hohes Anwendungspotenzial besitzen.},
  subject      = {Charism},
  language  = {de}
}
@phdthesis{Fritsch2013,
  author    = {Fritsch, Sebastian},
  title     = {Spatial and temporal patterns of crop yield and marginal land in the Aral Sea Basin: derivation by combining multi-scale and multi-temporal remote sensing data with alight use efficiency model},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87939},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2013},
  abstract  = {Irrigated agriculture in the Khorezm region in the arid inner Aral Sea Basin faces enormous challenges due to a legacy of cotton monoculture and non-sustainable water use. Regional crop growth monitoring and yield estimation continuously gain in importance, especially with regard to climate change and food security issues. Remote sensing is the ideal tool for regional-scale analysis, especially in regions where ground-truth data collection is difficult and data availability is scarce. New satellite systems promise higher spatial and temporal resolutions. So-called light use efficiency (LUE) models are based on the fraction of photosynthetic active radiation absorbed by vegetation (FPAR), a biophysical parameter that can be derived from satellite measurements. The general objective of this thesis was to use satellite data, in conjunction with an adapted LUE model, for inferring crop yield of cotton and rice at field (6.5 m) and regional (250 m) scale for multiple years (2003-2009), in order to assess crop yield variations in the study area. Intensive field measurements of FPAR were conducted in the Khorezm region during the growing season 2009. RapidEye imagery was acquired approximately bi-weekly during this time. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated for all images. Linear regression between image-based NDVI and field-based FPAR was conducted. The analyses resulted in high correlations, and the resulting regression equations were used to generate time series of FPAR at the RapidEye level. RapidEye-based FPAR was subsequently aggregated to the MODIS scale and used to validate the existing MODIS FPAR product. This step was carried out to evaluate the applicability of MODIS FPAR for regional vegetation monitoring. The validation revealed that the MODIS product generally overestimates RapidEye FPAR by about 6 to 15 \%. Mixture of crop types was found to be a problem at the 1 km scale, but less severe at the 250 m scale. Consequently, high resolution FPAR was used to calibrate 8-day, 250 m MODIS NDVI data, this time by linear regression of RapidEye-based FPAR against MODIS-based NDVI. The established FPAR datasets, for both RapidEye and MODIS, were subsequently assimilated into a LUE model as the driving variable. This model operated at both satellite scales, and both required an estimation of further parameters like the photosynthetic active radiation (PAR) or the actual light use efficiency (LUEact). The latter is influenced by crop stress factors like temperature or water stress, which were taken account of in the model. Water stress was especially important, and calculated via the ratio of the actual (ETact) to the potential, crop-specific evapotranspiration (ETc). Results showed that water stress typically occurred between the beginning of May and mid-September and beginning of May and end of July for cotton and rice crops, respectively. The mean water stress showed only minor differences between years. Exceptions occurred in 2008 and 2009, where the mean water stress was higher and lower, respectively. In 2008, this was likely caused by generally reduced water availability in the whole region. Model estimations were evaluated using field-based harvest information (RapidEye) and statistical information at district level (MODIS). The results showed that the model at both the RapidEye and the MODIS scale can estimate regional crop yield with acceptable accuracy. The RMSE for the RapidEye scale amounted to 29.1 \% for cotton and 30.4 \% for rice, respectively. At the MODIS scale, depending on the year and evaluated at Oblast level, the RMSE ranged from 10.5 \% to 23.8 \% for cotton and from -0.4 \% to -19.4 \% for rice. Altogether, the RapidEye scale model slightly underestimated cotton (bias = 0.22) and rice yield (bias = 0.11). The MODIS-scale model, on the other hand, also underestimated official rice yield (bias from 0.01 to 0.87), but overestimated official cotton yield (bias from -0.28 to -0.6). Evaluation of the MODIS scale revealed that predictions were very accurate for some districts, but less for others. The produced crop yield maps indicated that crop yield generally decreases with distance to the river. The lowest yields can be found in the southern districts, close to the desert. From a temporal point of view, there were areas characterized by low crop yields over the span of the seven years investigated. The study at hand showed that light use efficiency-based modeling, based on remote sensing data, is a viable way for regional crop yield prediction. The found accuracies were good within the boundaries of related research. From a methodological viewpoint, the work carried out made several improvements to the existing LUE models reported in the literature, e.g. the calibration of FPAR for the study region using in situ and high resolution RapidEye imagery and the incorporation of crop-specific water stress in the calculation.},
  subject      = {Fernerkundung},
  language  = {en}
}
@misc{Knauer2011,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Knauer, Kim},
  title     = {Monitoring ecosystem health of Fynbos remnant vegetation in the City of Cape Town using remote sensing},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-92495},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2011},
  abstract  = {Increasing urbanisation is one of the biggest pressures to vegetation in the City of Cape Town. The growth of the city dramatically reduced the area under indigenous Fynbos vegetation, which remains in isolated fragments. These are subject to a number of threats including atmospheric deposition, atypical fire cycles and invasion by exotic plant and animal species. Especially the Port Jackson willow (Acacia saligna) extensively suppresses the indigenous Fynbos vegetation with its rapid growth. The main objective of this study was to investigate indicators for a quick and early prediction of the health of the remaining Fynbos fragments in the City of Cape Town with help of remote sensing. First, the productivity of the vegetation in response to rainfall was determined. For this purpose, the Enhanced Vegetation Index (EVI), derived from Terra MODIS data with a spatial resolution of 250m, and precipitation data of 19 rainfall stations for the period from 2000 till 2008 were used. Within the scope of a flexible regression between the EVI data and the precipitation data, different lags of the vegetation response to rainfall were analysed. Furthermore, residual trends (RESTREND) were calculated, which result from the difference between observed EVI and the one predicted by precipitation. Negative trends may suggest a degradation of the habitats. In addition, the so-called Rain-use Efficiency (RUE) was tested in this context. It is defined as the ratio between net primary production (NPP) - represented by the annual sum of EVI - and the annual rainfall sum. These indicators were analysed for their suitability to determine the health of the indigenous Fynbos vegetation. Furthermore, the degree of dispersal of invasive species especially the Acacia saligna was investigated. With the specific characteristics of the tested indicators and the spectral signature of Acacia saligna, i.e. its unique reflectance over the course of the year, the dispersal was estimated. Since the growth of invasive species dramatically reduces the biodiversity of the fragments, their presence is an important factor for the condition of ecosystem health. This work focused on 11 test sites with an average size of 200ha, distributed over the whole area of the City of Cape Town. Five of these fragments are under conservation and the others shall be protected in the near future, too, which makes them of special interest. In January 2010, fieldwork was undertaken in order to investigate the state and composition of the local vegetation. The results show promising indicators for the assessment of ecosystem health. The coefficients of determination of the EVI-rainfall regression for Fynbos are minor, because the reaction of this vegetation type to rainfall is considerably lower than the one of the invasive species. Thus, a good distinction between indigenous and alien vegetation is possible on the basis of this regression. On the other hand, the RESTREND method, for which the regression forms the basis, is only of limited use, since the significance of these trends is not given for Fynbos vegetation. Furthermore, the RUE has considerable potential for the assessment of ecosystem health in the study area. The Port Jackson willow has an explicitly higher EVI than the Fynbos vegetation and thus its RUE is more efficient for a similar amount of rainfall. However, it has to be used with caution, because local and temporal variability cannot be extinguished in the study area over the rather short MODIS time series. These results display that the interpretation of the indicators has to be conducted differently from the literature, because the element of invasive species was not considered in most of the previous papers. An increase in productivity is not necessarily equivalent with an improvement in health of the fragment, but can indicate a dispersal of Acacia saligna. This shows the general problem of the term 'degradation' which in most publications so far is only measured by productivity and other factors like invasive species are disregarded. On the basis of the EVI-rainfall regression and statistical measures of the EVI, the distribution of invasive species could be delineated. Generally, a strong invasion of the Port Jackson willow was discovered on the test sites. The results display that a reasoned and sustainable management of the fragments is essential in order to prevent the suppression of the indigenous Fynbos vegetation by Acacia saligna. For this purpose, remote sensing can give an indication which areas changed so that specific field surveys can be undertaken and subsequent management measures can be determined.},
  subject      = {remote sensing},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Wegmann2009,
  author    = {Wegmann, Martin},
  title     = {Analyse von r{\"a}umlichen Landschaftsmustern und deren Determinanten mittels Fernerkundungsdaten : am Beispiel von Regenwaldfragmenten in Westafrika},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-36532},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2009},
  abstract  = {In den letzten Jahrzehnten ist eine verst{\"a}rkte Ver{\"a}nderung der Landoberfl{\"a}che beobachtet worden. Diese Prozesse sind direkten und indirekten anthropogenen Einfl{\"u}ssen zuzuschreiben, wie Deforestation oder Klimawandel. Mit dieser Entwicklung geht der Verlust und die Fragmentation von naturnahen Fl{\"a}chen einher. F{\"u}r das Fortbestehen von Populationen verschiedenster Organismen in einer derartig geformten Landschaft ist entscheidend, inwieweit die Migration zwischen bestehenden Fragmenten gew{\"a}hrleistet ist. Diese wird von der Eignung der umgebenden Landschaft beeinflusst. Im Kontext einer klimatischen Ver{\"a}nderung und verst{\"a}rkter anthropogener Landnutzung ist die Analyse der r{\"a}umlichen Anordnung von Habitatfragmenten und der Qualit{\"a}t der umgebenden Landschaft besonders f{\"u}r die globale Aufrechterhaltung der Biodiversit{\"a}t wichtig. Großr{\"a}umige Muster der Landschaftsver{\"a}nderung k{\"o}nnen mit Hilfe von Satellitendaten analysiert werden, da es nur diese erm{\"o}glichen die Landbedeckung fl{\"a}chendeckend, reproduzierbar und auf einer ad{\"a}quaten r{\"a}umlichen Aufl{\"o}sung zu kartieren. Besonders zeitlich hochaufgel{\"o}ste Daten liefern wertvolle Informationen bez{\"u}glich der Dynamik der Landbedeckung. Diese Arbeit besch{\"a}ftigt sich mit der Analyse der Fragmentation in Westafrika und der potentiellen Bedeutung von singul{\"a}ren Fragmenten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Biodiversit{\"a}t. Daf{\"u}r wurden zeitlich hoch- und r{\"a}umlich mittelaufgel{\"o}ste Daten des Aufnahmesystems MODIS verwendet, mit denen f{\"u}r das Untersuchungsgebiet Westafrika die Landbedeckung klassifziert wurde. F{\"u}r die darauf folgenden Analysen der r{\"a}umlichen Konfiguration der Fragmente wurde der Fokus auf Regenwaldgebiete gelegt. Die Analyse von r{\"a}umlichen Mustern der Regenwaldfragmente liefert weiterf{\"u}hrende qualitative Informationen der individuellen Teilbereiche. Die r{\"a}umliche Anordnung wurde sowohl mit etablierten Maßen als auch mittels in dieser Arbeit erstellter robuster und {\"u}bertragbarer Indizes quantifiziert. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von aussagekr{\"a}ftigen Indizes, besonders, wenn sie alle benachbarten Fragmente und die Qualit{\"a}t der umgebenden Matrix ber{\"u}cksichtigen, die r{\"a}umliche Differenzierung von Fragmenten verbessert. Jedoch ist die Anwendung dieser Maße abh{\"a}ngig von den Anspr{\"u}chen einer Art. Daher muss die artspezifische Perzeptionen der Landschaft auf der Basis der Indizes implementiert werden, da die {\"U}bertragung der Ergebnisse einzelner Indizes auf andere r{\"a}umliche Aufl{\"o}sungen und andere Regionen nur begrenzt m{\"o}glich war. Des Weiteren wurden potentielle Einflussfaktoren auf die r{\"a}umlichen Muster mittels Neutraler Landschaftsmodelle untersucht. Hierbei ergaben sich je nach Region und Index unterschiedliche Ergebnisse, allerdings konnte der Einfluss anthropogen induzierter Ver{\"a}nderungen auf die Landbedeckung postuliert werden. Die große Bedeutung der r{\"a}umlichen Attribution von Landbedeckungsklassen konnte in dieser Arbeit aufgezeigt werden. Der alleinige Fokus auf die Kartierung von z. B. Waldfragmenten ohne deren r{\"a}umliche Anordnung zu ber{\"u}cksichtigen, kann zu falschen Schl{\"u}ssen bez{\"u}glich deren {\"o}kologischen, hydrologischen und klimatologischen Bedeutung f{\"u}hren.},
  subject      = {Fragmentierung},
  language  = {de}
}
@article{RiyasSyedKumaretal.2021,
  author    = {Riyas, Moidu Jameela and Syed, Tajdarul Hassan and Kumar, Hrishikesh and Kuenzer, Claudia},
  title     = {Detecting and analyzing the evolution of subsidence due to coal fires in Jharia coalfield, India using Sentinel-1 SAR data},
  series = {Remote Sensing},
  volume    = {13},
  journal   = {Remote Sensing},
  number    = {8},
  issn      = {2072-4292},
  doi       = {10.3390/rs13081521},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-236703},
  year      = {2021},
  abstract  = {Public safety and socio-economic development of the Jharia coalfield (JCF) in India is critically dependent on precise monitoring and comprehensive understanding of coal fires, which have been burning underneath for more than a century. This study utilizes New-Small BAseline Subset (N-SBAS) technique to compute surface deformation time series for 2017-2020 to characterize the spatiotemporal dynamics of coal fires in JCF. The line-of-sight (LOS) surface deformation estimated from ascending and descending Sentinel-1 SAR data are subsequently decomposed to derive precise vertical subsidence estimates. The most prominent subsidence (~22 cm) is observed in Kusunda colliery. The subsidence regions also correspond well with the Landsat-8 based thermal anomaly map and field evidence. Subsequently, the vertical surface deformation time-series is analyzed to characterize temporal variations within the 9.5 km\(^2\) area of coal fires. Results reveal that nearly 10\% of the coal fire area is newly formed, while 73\% persisted throughout the study period. Vulnerability analyses performed in terms of the susceptibility of the population to land surface collapse demonstrate that Tisra, Chhatatanr, and Sijua are the most vulnerable towns. Our results provide critical information for developing early warning systems and remediation strategies.},
  language  = {en}
}