TY  - THES
A1  - Cord, Anna
T1  - Potential of multi-temporal remote sensing data for modeling tree species distributions and species richness in Mexico
T1  - Eignung multi-temporaler Fernerkundungsdaten für die Modellierung von Artverbreitungsgebieten und Diversität von Baumarten in Mexiko
N2  - Current changes of biodiversity result almost exclusively from human activities. This anthropogenic conversion of natural ecosystems during the last decades has led to the so-called ‘biodiversity crisis’, which comprises the loss of species as well as changes in the global distribution patterns of organisms. Species richness is unevenly distributed worldwide. Altogether, 17 so-called ‘megadiverse’ nations cover less than 10% of the earth’s land surface but support nearly 70% of global species richness. Mexico, the study area of this thesis, is one of those countries. However, due to Mexico’s large extent and geographical complexity, it is impossible to conduct reliable and spatially explicit assessments of species distribution ranges based on these collection data and field work alone. In the last two decades, Species distribution models (SDMs) have been established as important tools for extrapolating such in situ observations. SDMs analyze empirical correlations between geo-referenced species occurrence data and environmental variables to obtain spatially explicit surfaces indicating the probability of species occurrence. Remote sensing can provide such variables which describe biophysical land surface characteristics with high effective spatial resolutions. Especially during the last three to five years, the number of studies making use of remote sensing data for modeling species distributions has therefore multiplied. Due to the novelty of this field of research, the published literature consists mostly of selective case studies. A systematic framework for modeling species distributions by means of remote sensing is still missing. This research gap was taken up by this thesis and specific studies were designed which addressed the combination of climate and remote sensing data in SDMs, the suitability of continuous remote sensing variables in comparison with categorical land cover classification data, the criteria for selecting appropriate remote sensing data depending on species characteristics, and the effects of inter-annual variability in remotely sensed time series on the performance of species distribution models. The corresponding novel analyses were conducted with the Maximum Entropy algorithm developed by Phillips et al. (2004). In this thesis, a more comprehensive set of remote sensing predictors than in the existing literature was utilized for species distribution modeling. The products were selected based on their ecological relevance for characterizing species distributions. Two 1 km Terra-MODIS Land 16-day composite standard products including the Enhanced Vegetation Index (EVI), Reflectance Data, and Land Surface Temperature (LST) were assembled into enhanced time series for the time period of 2001 to 2009. These high-dimensional time series data were then transformed into 18 phenological and 35 statistical metrics that were selected based on an extensive literature review. Spatial distributions of twelve tree species were modeled in a hierarchical framework which integrated climate (WorldClim) and MODIS remote sensing data. The species are representative of the major Mexican forest types and cover a variety of ecological traits, such as range size and biotope specificity. Trees were selected because they have a high probability of detection in the field and since mapping vegetation has a long tradition in remote sensing. The result of this thesis showed that the integration of remote sensing data into species distribution models has a significant potential for improving and both spatial detail and accuracy of the model predictions.
N2  - Sämtliche aktuell zu beobachtenden Veränderungen in der Biodiversität lassen sich fast ausschließlich auf menschliche Aktivitäten zurückführen. In den letzten Jahrzehnten hat insbesondere die anthropogene Umwandlung bisher unberührter, natürlicher Ökosysteme zur sogenannten ‚Biodiversitätskrise‘ geführt. Diese umfasst nicht nur das Aussterben von Arten, sondern auch räumliche Verschiebungen in deren Verbreitungsgebieten. Global gesehen ist der Artenreichtum ungleich verteilt. Nur insgesamt 17 sogenannte ‚megadiverse‘ Länder, welche 10% der globalen Landoberfläche umfassen, beherbergen fast 70% der weltweiten Artenvielfalt. Mexiko, das Studiengebiet dieser Arbeit, ist eine dieser außerordentlich artenreichen Nationen. Aufgrund seiner großen Ausdehnung und geographischen Komplexität kann eine verlässliche und detaillierte räumliche Erfassung von Artverbreitungsgebieten in Mexiko jedoch nicht nur auf Basis dieser Datenbanken sowie von Feldarbeiten erfolgen. In den letzten beiden Jahrzehnten haben sich Artverbreitungsmodelle (Species distribution models, SDMs) als wichtige Werkzeuge für die räumliche Interpolation solcher in situ Beobachtungen in der Ökologie etabliert. Artverbreitungsmodelle umfassen die Analyse empirischer Zusammenhänge zwischen georeferenzierten Fundpunkten einer Art und Umweltvariablen mit dem Ziel, räumlich kontinuierliche Vorhersagen zur Wahrscheinlichkeit des Vorkommens der jeweiligen Art zu treffen. Mittels Fernerkundung können Umweltvariablen mit Bezug zu den biophysikalischen Eigenschaften der Landoberfläche in hohen effektiven räumlichen Auflösungen bereitgestellt werden. Insbesondere in den letzten drei bis fünf Jahren ist daher die Verwendung von Fernerkundungsdaten in der Artverbreitungsmodellierung sprunghaft angestiegen. Da es sich hierbei jedoch immer noch um ein sehr neues Forschungsfeld handelt, stellen diese meist nur Einzelstudien mit Beispielcharakter dar. Eine systematische Untersuchung zur Modellierung von Artverbreitungsgebieten mit Hilfe von Fernerkundungsdaten fehlt bisher. Diese Forschungslücke wurde in der vorliegenden Arbeit aufgegriffen. Hierzu wurden spezifische Untersuchungen durchgeführt, welche insbesondere folgende Aspekte betrachteten: die sinnvolle Verknüpfung von Klima- und Fernerkundungsdaten im Rahmen von Artverbreitungsmodellen, den quantitativen Vergleich von kontinuierlichen Fernerkundungsdaten und einer bestehenden kategorialen Landbedeckungsklassifikation, die Identifizierung von Kriterien zur Auswahl geeigneter Fernerkundungsprodukte, welche die Eigenschaften der Studienarten berücksichtigen, sowie der Einfluss inter-annueller Variabilität in fernerkundlichen Zeitreihen auf die Ergebnisse und Leistungsfähigkeit von Artverbreitungsmodellen. Die entsprechenden neuen Analysen wurden mit Hilfe des von Phillips et al. (2004) entwickelten Maximum Entropy Algorithmus zur Artverbreitungsmodellierung durchgeführt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein umfangreicherer Datensatz an Fernerkundungsvariablen als in der bisherigen Literatur verwendet. Die entsprechenden Fernerkundungsprodukte wurden spezifisch aufgrund ihrer Eignung für die Beschreibung ökologisch relevanter Parameter, die sich auf die Verbreitungsgebiete von Arten auswirken, ausgewählt. Für den Zeitraum von 2001 bis 2009 wurden zwei Terra-MODIS Standardprodukte mit 1 km räumlicher und 16-tägiger zeitlicher Auflösung zu geglätteten, kontinuierlichen Zeitreihen zusammengefügt. Diese Produkte beinhalten den verbesserten Vegetationsindex (Enhanced Vegetation Index, EVI), Reflexionsgrade und die Landoberflächentemperatur (Land Surface Temperature, LST). Diese hochdimensionalen Zeitreihendaten wurden in insgesamt 18 phänologische sowie 35 statistische Maßzahlen überführt, welche auf der Basis einer umfassenden Sichtung der vorhandenen Literatur zusammengestellt wurden. Die Verbreitungsgebiete von zwölf Baumarten wurden mit Hilfe eines hierarchisch aufgebauten Ansatzes, welcher sowohl Klimadaten (WorldClim) als auch Fernerkundungsdaten des MODIS-Sensors berücksichtigt, modelliert. Die Studienarten sind repräsentativ für die in Mexiko vorkommenden Waldtypen und decken eine breite Spannweite ökologischer Eigenschaften wie Größe des Verbreitungsgebietes und Breite der ökologischen Nische ab. Als Studienobjekte wurden Bäume ausgewählt, weil sie im Feld mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig erfasst werden und außerdem die fernerkundungsbasierte Kartierung von Vegetation bereits auf eine Vielzahl an Studien zurückgreifen kann. Durch die im Rahmen dieser Dissertation durchgeführten Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass die Integration von Fernerkundungsdaten in Artverbreitungsmodelle ein signifikantes Potential zur Verbesserung der räumlichen Detailgenauigkeit und der Güte der Modellvorhersagen bietet.
KW  - Fernerkundung
KW  - Biodiversität
KW  - Landnutzung
KW  - Zeitreihenanalyse
KW  - Mexiko
KW  - Artverbreitungsmodellierung
KW  - Maximum Entropy Algorithmus
KW  - MODIS
KW  - Modellierung
KW  - Remote sensing
KW  - Species distribution modeling
KW  - Maximum Entropy algorithm
KW  - MODIS
KW  - Mexico
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-71021
ER  - 
TY  - THES
A1  - Conrad, Christopher
T1  - Fernerkundungsbasierte Modellierung und hydrologische Messungen zur Analyse und Bewertung der landwirtschaftlichen Wassernutzung in der Region Khorezm (Usbekistan)
T1  - Remote sensing based modeling and hydrological measurements for the assessment of agricultural water use in the Khorezm region (Uzbekistan)
N2  - Die Bewässerungslandwirtschaft in Mittelasien ist geprägt von schwerwiegenden ökologischen und ökonomischen Problemen. Zur Verbesserung der Situation auf dem hydrologischen Sektor wird daher seitens der mittelasiatischen Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) die Einführung des Integrated Water Resource Management (IWRM) gefordert. Wichtige Herausforderungen zur Optimierung der Wassernutzung im Aralsee-Becken sind dabei die Schaffung von Transparenz sowie von Möglichkeiten zur Überwachung der Landnutzung und der Wasserentnahme in den Bewässerungssystemen. Im Detail fokussierte diese Arbeit auf das Bewässerungssystem der Region Khorezm im Unterlauf des Amu Darya südlich des Aralsees. Die Arbeit zielte darauf ab, (1) objektive und konsistente Datengrundlagen zum Monitoring der Landnutzung und des Wasserverbrauchs innerhalb des Bewässerungslandes zu schaffen und (2) auf Basis dieser Ergebnisse die Funktionsweise des Bewässerungssystems 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 Schlüsselgrößen der Arbeit waren die Kartierung der agrarischen Landnutzung und die Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration. Es wurde eine Methode vorgestellt, die eine Unterscheidung verschiedener Landnutzungen und Fruchtfolgen der Region durch die temporale Segmentierung von Zeitserien aus 8-tägigen Kompositen von 250 m-Daten des MODIS-Sensors ermöglicht. Durch die mehrfache Anwendung von Recursive Partitioning And Regression Trees auf deskriptive Statistiken von Zeitseriensegmenten konnte eine hohe Stabilität erzielt werden (overall accuracy: 91 %, Kappa-Koeffizient: 0,9). Täglich von MODIS aufgezeichnete Landoberflächentemperaturen (LST) bildeten die Basis zur fernerkundungsbasierten Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration (ETact) für die sommerliche Vegetationsperiode. Aufgrund der hohen zeitlichen und groben räumlichen Auflösung 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 Blattflächenindex) und meteorologische Stationsdaten aus Khorezm verwendet. Die Modellierung des fühlbaren Wärmeflusses, einer Komponente der Energiebilanzgleichung an der Erdoberfläche, 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-Auflösung aufgrund der Mischpixelproblematik keine homogen feuchten oder trockenen Bedingungen im Bewässerungsgebiet gefunden werden konnten, wurden die Landnutzungsklassifikation, der NDVI und die ASCE-Referenz-Evapotranspiration zur Abschätzung des tatsächlichen Zustands an den Ankerpunkten herangezogen. Weiterhin wurden umfassende Geländemessungen durchgeführt, 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. Für die landwirtschaftliche Nutzung im Rayon Khorezm wurde für die Sommersaison 2005 eine Wasserentnahme von 5,38 km3 ermittelt. Damit übertrafen die Messergebnisse die offiziell verfügbaren Daten der ICWC um durchschnittlich 37 %. Auf die landwirtschaftliche Fläche bezogen ergab sich für 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 durchgeführt werden, der aus den fernerkundungsbasierten Modellierungen auf WUA-Level erwartete abnehmende Gradient der Wasserentnahme zwischen Oberlauf und Unterlauf nicht nachvollzogen werden. Als Ursache für diese Diskrepanz sind vor allem die Versickerungsverluste im Kanalsystem zu nennen, die den Grundwasserkörper großräumig auffüllen und auf Feldebene nicht zur oberflächlichen Bewässerung zur Verfügung stehen. Monatliche Bilanzierungen und die Analyse der Performanceindikatoren führten 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 für ein regionales Monitoring erstellen lassen. Da in den benachbarten Regionen gleiche atmosphärische Bedingungen und ähnliche Anbausorten anzutreffen sind, ist anzunehmen, dass beide Verfahren auch auf der Planungsebene in einem IWRM für die übrigen Mittel- und Unterläufe von Amu Darya und Syr Darya ein hohes Anwendungspotenzial besitzen.
N2  - The recently founded states of Middle Asia face serious economical and ecological problems in irrigated agriculture. Thus, the introduction of the Integrated Water Resource Management (IWRM) is one of the major aims of the Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) of Middle Asia. This study focuses on the irrigation and drainage systems of Khorezm, located in the lower Amu Darya Basin. The scientific gaols were (1) to generate objective and consistent data to measure agricultural land use and water consumption in irrigated areas of the Khorezm region and (2) to analyze the functioning of the irrigation system to assess the use of land and water. Remote sensing in combination with hydrological measurements and irrigation performance indicators were found suitable to achieve these aims. A method was developed to classify agricultural land use for the entire Khorezm region by temporal segmentation of 8-day 250 m MODIS time series. The application of Recursive Partitioning And Regression Tree (RPART) on temporal segments of the time series enabled stable results and portability with 91% overall accuracy and a Kappa coefficient of 0.9. Daily MODIS 1 km Land Surface Temperature (LST) data were used for modeling seasonal actual evapotranspiration (ETact) of the summer vegetation period. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) was slightly modified to account for the coarse spatial resolution of MODIS data and for semi-operational purposes. MODIS 1 km land products (LST, emissivity, albedo, NDVI, and leaf area index), and meteorological data were combined for modeling ETact. The sensible heat flux was calculated according to the METRIC (Mapping EvapoTranspiration at High Resolution and Internalized Calibration) variant of SEBAL. Aggregated to MODIS 1 km scale, the land use classification was the determining parameter to select hot and cold anchor points needed to model sensible heat fluxes automatically. The probability to find completely dry or wet conditions within a 1 km grid is very low. Thus, classification results, NDVI, and ASCE-EWRI reference evapotranspiration (ETref) were used to adjust the estimations of the vertical temperature gradient at the best fitting anchor points (similar to METRIC). Furthermore, flow measurements were recorded for 2005 to generate a hydrological data set for balancing. The water balance was achieved by integrating the remotely sensed evapotranspiration. Additionally, widely accepted irrigation performance indicators such as relative evapotranspiration, drainage over inflow ratio, and depleted fraction were calculated on a monthly base to investigate the functioning of the canal network in Khorezm on regional scale. For agricultural use, withdrawals of 5.38 km3 were measured in the vegetation period 2005. The values were on average 37% higher than the official data of the ICWC. Within the system boundaries water amounts of 22,782 m3/ha were available for irrigation. Comparisons between subsystems showed regional disparities of withdrawals ranging from 17,000 m3/ha to 30,000 m3/ha. The upstream-downstream gradient of irrigation water supply expected from the remote sensing modeling results could not be found at the regional water distribution level. In comparison with the remote sensing results it can be summarized that water consumption at the field level (MODIS pixel) or WUA level does not reflect the water intake at the upstream distribution nodes. Monthly water balances and performance indicators highlighted similar results. During the leaching and the main irrigation period in 2005, an increase of soil moisture and groundwater was recorded. The discharge of groundwater followed the irrigation phase in September. However, even in the main irrigation season (July and August), the average drainage over intake ratio is 45% and in the upper part of the irrigation system almost reaches 60%. This concludes a high potential for water saving. Although high discharges in the regional drainage system were found poor drainage systems are reported at the field level. Evidently the main drainage canals of the region work as large scale groundwater collectors rather than fulfill their designated use to collect saline water from the field level. The study proofed the importance to collect reliable and consistent data for hydrological analyses in Middle Asia. For the Khorezm region the presented remote sensing methods indicated their ability to supply data for hydrological monitoring on a regional scale. Remotely sensed crop rotation patterns and water consumption offered the view on field and WUA levels inside the irrigation water distribution administrations. Both methods are portable to regions with similar crops and good climatic conditions, for instance the middle and lower course of the Amu Darya and Syr Darya River.
KW  - Charism
KW  - Fernerkundung
KW  - Wassernutzung
KW  - Landwirtschaft
KW  - Fernerkundung
KW  - Hydrologische Modellierung
KW  - Geographische Informationssysteme
KW  - Landnutzungsklassifikation
KW  - Usbekistan
KW  - remote sensing
KW  - hydrological modelling
KW  - geographical information systems
KW  - land use classification
KW  - Uzbekistan
Y1  - 2006
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-20790
ER  - 
TY  - THES
A1  - Esch, Thomas
T1  - Automatisierte Analyse von Siedlungsflächen auf der Basis höchstauflösender Radardaten
T1  - Automated analysis of urban areas based on high resolution SAR images
N2  - Städtische Agglomerationen zeichnen sich durch eine zunehmende Dynamik ökologischer, ökonomischer und sozialer Veränderungen aus. Um eine nachhaltige Entwicklung urbaner Räume zu gewährleisten, bedarf es verstärkt innovativer Methoden zur Erfassung der raumwirksamen Veränderungen. Diesbezüglich hat sich die satellitengestützte Erdbeobachtung als kostengünstiges Instrumentarium zur Erhebung planungsrelevanter Informationen erwiesen. Dabei wird in naher Zukunft eine neue Generation von Radarsatelliten zur Verfügung stehen, deren Leistungsvermögen erstmals die operationelle Analyse von Siedlungsflächen auf Grundlage von Radardaten ermöglicht. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel der Dissertation, auf der Basis einer nutzerorientierten Methodik das Potential hochauflösender SAR-Daten zur automatisierten Erfassung und Analyse von Siedlungsflächen zu untersuchen. Die Methodik setzt auf dem objektorientierten Bildanalysekonzept der Software eCognition auf. Dabei haben sich der SAR-Speckle sowie Schwächen hinsichtlich der Güte 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 Bildglättung besteht. Daher wird zunächst ein neuer Filteransatz entwickelt, der gegenüber den etablierten Techniken eine konsequentere Reduzierung des Speckle in homogenen Bildarealen gewährleistet und dabei gleichsam die hochfrequente Information in stark strukturierten Aufnahmebereichen bewahrt. Die Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Güte und Übertragbarkeit der Bildsegmentierung werden ebenso wie die Schwächen 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 Siedlungsflächen und die Erfassung einfacher Landnutzungsklassen im Fokus der Arbeiten. Dazu wird ein Regelwerk zur Auswertung einfach-polarisierter SAR-Aufnahmen erstellt, das sich maßgeblich auf räumlich und zeitlich robuste textur-, kontext- und hierarchiebezogene Merkmale stützt. Diese Wissensbasis wird anschließend so erweitert, dass sie die Analyse dual-polarisierter, bifrequenter oder kombinierter optischer und SAR-basierter Bilddaten ermöglicht. Wie die Ergebnisse zeigen, können Siedlungsflächen und Landnutzungsklassen bereits über einfach-polarisierte SAR-Aufnahmen mit Genauigkeiten von rund 90 Prozent erfasst werden. Durch die Einbindung einer weiteren Polarisation, Frequenz oder optischer Daten lässt sich diese Güte auf Werte von bis zu 95 Prozent steigern. Die lokalen Analysen zielen auf die thematisch und räumlich differenzierte Erfassung der Landnutzung innerhalb bebauter Areale ab. Die Untersuchung basiert auf der synergetischen Auswertung einer hochauflösenden Radaraufnahme und eines bedeutend geringer aufgelösten 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, während der optische Datensatz wichtige Merkmale zur Differenzierung der erfassten Struktureinheiten in die Kategorien Gebäude, versiegelte Freifläche, unversiegelte Freifläche und Baumbestand beisteuert. Das Resultat zeigt, dass sich trotz des synergetischen Ansatzes lediglich eine Genauigkeit von 65 Prozent erzielen lässt. Dennoch können Gebäude dabei mit einer Güte von 72 Prozent vergleichsweise akkurat erfasst werden. Im Hinblick auf die Demonstration des siedlungsbezogenen Anwendungspotentials höchstauflösender SAR-Daten lässt sich resümieren, dass eine automatische Ableitung siedlungsstruktureller Merkmale im komplexen städtischen Umfeld aufgrund der eingeschränkten spektralen Aussagekraft und der starken Geometrieabhängigkeit des Signals mit signifikanten Schwierigkeiten verbunden ist. Dennoch hat sich gezeigt, dass diese Limitierungen in gewissem Umfang über den Ansatz der multiskaligen, objektorientierten Klassifizierung kompensiert werden können. Dabei lassen sich die regionalen Siedlungs- und Landnutzungsmuster mit überzeugenden Genauigkeiten erfassen, während die Betrachtung der lokalen Siedlungsstruktur eindeutig die Grenzen der Radartechnik im Hinblick auf die Analyse komplex strukturierter Stadtlandschaften aufzeigt.
N2  - Urban areas feature an increasing dynamic of ecological, economic and social changes. This trend increases the demand for innovative methods to detect and monitor the resulting effects on the urban environment. In this context space borne earth observation has proven to be a cost-effective tool to gain profitable geo-information on various phenomena that concern spatial planning. Withal, in the near future new radar satellite systems will provide a basis for the operational and detailed analysis of settlements for the first time in history. In view of these satellite missions this dissertation investigates the capabilities of high resolution SAR imagery with respect to an automated analysis of urban characteristics. The underlying methodology is based on the object-oriented image analysis software eCognition. In this context the investigations have shown that both the effect of radar speckle and deficiencies regarding the quality of image segmentation as well as the definition of appropriate segmentation settings restrict the efficiency of a segment-based approach. Hence, this dissertation initially focuses on the development of concepts to optimise and stabilise the process of an object-oriented analysis of radar data. This study could show that there is still an ongoing demand for an effective and texture-preserving reduction of image speckle in dissected urban environments. Therefore, an innovative filtering algorithm is developed which allows for a more potent reduction of speckle noise in homogeneous areas while still preserving the texture information in highly structured regions of the SAR image. The difficulties associated with the accuracy and robustness of image segmentation are addressed by the development of a classification-based object-refinement procedure. At the same time this procedure allows for a more transparent and target-oriented definition of the image segmentation settings. However, the main focus of this dissertation is put on the development of concepts for an automated analysis of the regional and local structure of settlements. In the regional context the work aims at both identifying built-up areas and deriving land use categories such as settlement, open area, forest and water bodies. Thereby a rule base is first created which allows for the analysis of single-polarised SAR data. These rules mainly involve spatially and temporally robust, textural, hierarchical and context-related features. Next, this knowledge base is modified in order to facilitate the analysis of dual-polarised, dual-frequency or combined optical and radar-based imagery. The results of this study show that the settlements and the defined land use classes can be identified with an overall accuracy of around 90 percent – even on the basis of single-polarised SAR data. By considering an additional polarisation, frequency or optical data set this accuracy can be increased significantly to values of up to 95 percent. The local analyses aim at a spatially and thematically more detailed description of the land use pattern within built-up areas. Since an isolated analysis of SAR-data – even when combining different polarisations or frequencies – could not suffice to characterise the highly dissected urban environment, this investigation is based on the synergetic use of a high-resolution SAR image and a medium resolution optical data set. In this context the radar image is mainly employed to describe the urban topography, while the optical data provides important features for the detailed differentiation of the extracted structural units into the categories building, sealed surface, unsealed surface and trees. The result of this study exemplifies that the synergetic analysis of a high resolution SAR image and a medium resolution optical data set enables the survey of the defined urban land use classes with a comparably limited accuracy of 65 percent. Nevertheless, within the scope of this classification the category “building” could be identified with an accuracy of 72 percent. This dissertation aimed at demonstrating the suitability of high resolution SAR data for the characterisation of urban environments based on an established image analysis approach. With regard to this objective the dissertation has demonstrated that an automated analysis of built-up areas encounters significant difficulties due to the limited spectral resolution and the strong dependency of backscatter on the viewing and target geometry. Nevertheless, the functionality of the multiscale object-oriented classification approach could compensate for these limitations to some degrees. Thereby, the regional analyses – including the identification of built-up areas and the analysis of land use – led to convincing results. In contrast, the characterisation of the local urban land use pattern pointed out the limitations of radar remote sensing for classifying complex urban environments.
KW  - Fernerkundung
KW  - Siedlungsstruktur
KW  - Stadtlandschaft
KW  - Bildanalyse
KW  - Radarbild
KW  - Fernerkundung
KW  - SAR
KW  - Siedlungsflächen
KW  - Objektorientierte Bildanalyse
KW  - remote sensing
KW  - SAR
KW  - urban areas
KW  - object-oriented image analysis
Y1  - 2006
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-18863
ER  - 
TY  - THES
A1  - Vogel, Melanie
T1  - Erfassung von Vegetationsveränderungen in Namibia mit Hilfe von Fernerkundungs-Change-Detection-Verfahren und unter Berücksichtigung rezenter Niederschlagsereignisse
T1  - Assessment of Vegetation Change in Namibia using Remote Change Detection Techniques considering Precipitation Data
N2  - Die Dornbusch-Savannen Zentralnamibias unterliegen großen Veränderungen. Teilweise handelt es sich dabei um Degradationsprozesse, die zu einem Verlust an Artenvielfalt und auch ökonomischem Wert dieser überwiegend als Rinderweide genutzten Systeme führen. Die Degradation drückt sich in der Savannenlandschaft zum einen durch Verkahlung aus (Desertifikation), vor allem aber durch die massive Ausbreitung einzelner Dornbuscharten wie Acacia mellifera, die zur Umwandlung gemischter Savannenvegetation in artenarme Dominanzbestände führt (Verbuschung). Andere Veränderungen erfolgen spontan und stellen eine Reaktion der Vegetation auf aktuelle Niederschlagsereignisse dar. Diese phänologischen Änderungen sind in der Regel reversibel. Als typische Veränderungsmechanismen konnten nutzungsbedingter und natürlicher reversibler oder irreversibler Vegetationsverlust und die Wiederbesiedelung verkahlter Flächen identifiziert werden. Des Weiteren gibt es moderate Schwankungen der Vegetationsdichte, zu denen die Verbuschungsprozesse und die Buschsterbe gehören. Die Buschsterbe ist eine Pilzerkrankung, die zum flächenhaften Absterben von Akazienbüschen, vor allem von Ac. mellifera führt. Auch der Einfluss von Feuer kann eine Ursache für Veränderungen sein. Um insbesondere das Ausmaß der Degradationsprozesse in Zentralnamibia zu erfassen und zu quantifizieren, wurde in dieser Arbeit ein fernerkundliches Change-Detection-Verfahren auf der Basis von Landsat-TM und ETM-Daten entwickelt. Die methodische Basis hierfür stellten das Image-Differencing und die modifizierte selektive Hauptkomponentenanalyse (sPCA) dar. Um auch Formparameter der veränderten Flächen zur Unterscheidung von Veränderungstypen heranziehen zu können, wurden die Ergebnisse des Differencings segmentiert und das Maß der Kompaktheit(Compactness) der Segmente extrahiert. Die Klassifikation der charakteristischen Veränderungen erfolgte über Ratios und Schwellenwerte von Einzelkanälen dieser Change-Datendatensätze und der Compactness, die aus charakteristischen Veränderungssignaturen abgeleitet wurden. Diese wurden anhand von Referenzflächen ermittelt, die auf Felddaten basierten. Als Referenz zur Ableitung der Signaturen diente dabei der Veränderungsdatensatz aus dem Vergleich der Landsat- Szenen von Mai 2000 und April 2003. Diese bitemporale Change-Detection-Methode wurde für das Hauptuntersuchungsgebiet (A) in Zentralnamibia auf insgesamt 8 Kombinationen aus 7 Landsat-Szenen im Zeitraum von 1984 bis 2003 angewendet. Damit wurde die Übertragbarkeit der Methode auf verschiedene Zeitschnitte getestet. Zur Abschätzung der Übertragbarkeit auf andere Naturräume wurde die Methode zudem auch auf jeweils ein Szenenpaar in der ariden zwergstrauchdominierten Nama-Karoo in Südnamibia und in einem feuchteren Dornsavannen-Trockenwaldgebiet in der Kavango-Region Nordnamibias angewendet. Die Klassifikatoren zur Trennung der einzelnen Veränderungsklassen lieferten unterschiedlich gute Ergebnisse. Die Verkahlungs- und Wiederbesiedelungsprozesse wurden sehr zuverlässig detektiert, wobei allerdings die Unterscheidung von natürlicher und nutzungsbedingter Verkahlung anhand der Compactness-Werte den Anteil an anthropogen veränderten Flächen auffällig unterschätzte. Die Validierung anhand von Farmerauskünften bzw. vergleichenden Fotos zum Aufnahmezeitpunkt lieferte dabei in allen drei Untersuchungsgebieten ähnliche Ergebnisse. Moderate Veränderungen der Vegetationsdichte wurden in allen drei Untersuchungsgebieten überwiegend gut erkannt. Eine eindeutige Zuordnung auf Veränderungen des Busch- oder des Grasstratums war allerdings nicht immer möglich. Die Detektion von rezenten Brandflächen in Zentral- und Nordnamibia verlief zufrieden stellend. Mehrere Monate alte Brandflächen ließen sich mit dem dazu entwickelten Klassifikator jedoch nicht von anderen phänologisch und nutzungsbedingten Veränderungen trennen. Zur Analyse der Signifikanz der Change-Detektion-Ergebnisse wurden verschiedene Niederschlagsdaten und NDVI-Zeitreihen für den jeweiligen Beobachtungszeitraum hinzugezogen. Es zeigte sich, dass die Change-Detection-Ergebnisse stark mit den Niederschlagssummen korrelierten, die in der jeweiligen Regenzeit bis zum Aufnahmezeitpunkt der einzelnen Landsat-Szenen gefallen waren. War die Regenzeit zum ersten Vergleichszeitpunkt ergiebiger als zum zweiten, wurde überwiegend Vegetationsrückgang detektiert. War die zweite Regenzeit hingegen feuchter als die erste, wurde überwiegend Vegetationszunahme detektiert. Die Größe der Niederschlagsdifferenz zwischen beiden Zeitpunkten spiegelte sich zudem im Flächenanteil der einzelnen Veränderungsklassen wider. Durch diesen starken phänologischen, d.h. niederschlagsbedingten Veränderungsanteil wurden „echte“ Veränderungen z.T. verschleiert oder verstärkt. Dieses Ergebnis korrespondiert mit den Ergebnissen vieler anderer Change-Detection-Arbeiten im semiariden Raum. Als relevante Veränderungen wurden daher nur solche bewertet, die dem allgemeinen phänologischen Trend im Vergleichszeitraum entgegenstanden. So konnten z.B. Flächen, auf denen Vegetationszuwachs detektiert wurde, obwohl die Regenzeit zum zweiten Aufnahmezeitpunkt schwächer war als die erste, als tatsächlich verbuscht gelten. Unter Berücksichtigung dieser niederschlagsbedingten Einflüsse wurden im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia die Flächenanteile bestimmt, für die Degradation detektiert wurde. Demnach hat im Vergleich der Szenen von 1984 und 2003 auf etwa 681 km², entsprechend 2,8 % der Gesamtfläche des Untersuchungsgebietes, eine niederschlagsunabhängige Verdichtung der Vegetation, d.h. eine Verbuschung stattgefunden. Die Lage der betroffenen Gebiete korrespondiert mit der in der Literatur genannten Region (vgl. BESTER 1998/99). Des Weiteren wurde im Untersuchungszeitraum von 1984 bis 2003 auf ca. 0,53 km², entsprechend 0,002 % der Gesamtfläche des Untersuchungsgebietes irreversible Verkahlung, d.h. Desertifikation detektiert. Damit stellt in Zentralnamibia die Veränderung durch Verbuschung die flächenmäßig größte Bedrohung für Artenvielfalt und landwirtschaftliche Tragkraft der Savannen dar. Aufgrund der starken phänologischen Einflüsse konnten von der Buschsterbe betroffene Regionen im Untersuchungsgebiet nicht sicher erkannt und quantifiziert werden. Kleinräumig konnten im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia Farmen identifiziert werden, die in einem oder mehreren Ergebnisbildern durch besondere Veränderungsmuster auffielen. Zumeist handelte es sich um Degradationserscheinungen wie Verbuschung und Verkahlung, für die bei der Besichtigung während der Feldkampagne im Jahr 2004 oft ein Zusammenhang mit ungünstigen Landnutzungspraktiken, d.h. vor allem Überweidung hergestellt werden konnte. Des Weiteren wurden starke Veränderungen durch Entbuschungsmaßnahmen, kurzzeitige Weideeinflüsse und auch einzelne wiederhergestellte Bestände detektiert. Nutzungsbedingte Degradationserscheinungen treten im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia insgesamt nur kleinräumig auf einzelnen Farmen auf. Für das Untersuchungsgebiet in Südnamibia lagen zwei Landsat-Szenen für den kurzen Vergleichszeitraum von 2001 zu 2002 vor. Anhand dieser konnten unter Zuhilfenahme von Niederschlagsdaten stark degradierte Flächen identifiziert werden. Während auf den intakten Flächen aufgrund der besseren Regenzeit zum zweiten Aufnahmezeitpunkt wie erwartet Vegetationszuwachs detektiert wurde, führten ebendiese reichlichen Niederschläge im degradierten Gebiet zu einer großflächigen Erosion der Vegetationsdecke. Dies ist vermutlich auf die größere Geschwindigkeit des oberflächlich abfließenden Regenwassers in der spärlichen Vegetationsdecke der degradierten Fläche zurück zu führen. In den übrigen Gebieten reduzierte hingegen die dichtere Vegetation den Oberflächenabfluss, wodurch mehr Wasser versickerte und verstärktem Pflanzenwachstum zur Verfügung stand. Im Untersuchungsgebiet in Nordnamibia wurden zwei Landsat-Szenen von April 1991 und April 2000 verglichen. Die gravierendste Veränderung in diesem Zeitraum war nutzungsbedingte Verkahlung, die auf rund 4,4 % der Gesamtfläche, entsprechend 81 km² detektiert wurde. Ursache ist hier die Umwandlung von Dornbuschsavanne in Acker- oder Siedlungsraum. Demgegenüber wurde aber nur für 1,17 % der Gesamtfläche, entsprechend 21,76 km², Wiederbesiedelung detektiert. Dies sind zumeist Agrarflächen, die (kurzzeitig) aus der Nutzung genommen wurden. Das Ergebnis dokumentiert den zunehmenden Siedlungsdruck in der Kavango-Region. Die seit den 1970er Jahren verbesserte Infrastruktur ermöglicht hier immer mehr Menschen die Landnahme, Viehhaltung und Siedlung. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass mit der hier entwickelten Change-Detection-Methode unter Berücksichtigung der Niederschlagshistorie in den semiariden und ariden Testgebieten signifikante Veränderungen der Vegetation in verschiedenen Landschaftsräumen detektiert werden können. Weitere Anwendungen der Methodik auf andere Testgebiete im südlichen und westlichen Afrika am Rande dieser Arbeit zeigten ebenfalls gute Ergebnisse, die allerdings bislang aus Mangel an Referenzdaten nicht validiert werden konnten. Zur zukünftigen Operationalisierung der Methodik sollte vor allem eine verbesserte Trennbarkeit von nutzungsbedingten und natürlichen Verkahlungsprozessen angestrebt werden. Des Weiteren wird eine Anpassung der Klassifikatoren auf andere Sensoren wie z.B. ASTER angedacht, um auch nach dem Ausfall von Landsat 7 im Jahr 2003 aktuelle Daten vergleichen zu können. Um den phänologischen Einfluss von unterschiedlichen Niederschlagshistorien im Vorfeld der Eingangsdaten zu minimieren, wäre zudem die Implementierung eines Kalibrierungsfaktors denkbar, der auf Niederschlags- oder auch MODIS-NDVI-Daten der entsprechenden Zeit- und Untersuchungsräume basiert. Das Ergebnis wäre eine sichere Methode zur Detektion von regionalen Veränderungen im semiariden Raum. Die Identifizierung dieser Veränderungen, speziell von Degradationserscheinungen stellt die Basis dar, dort gezielt nach den Ursachen zu suchen und Handlungsempfehlungen zu entwickeln, um einer fortschreitenden Zerstörung von Lebensraum, Artenvielfalt und ökonomischem Potenzial der betroffenen Flächen entgegen zu wirken.
N2  - Southern Africa’s semi arid regions are exposed to various alterations. Apart from episodic field fires, savannas are affected by a heavily increase of certain thorn bush species like Acacia mellifera (“bush encroachment”) or the appearance of “deserted” bare patches. Both degradation processes are supposed to be correlated to land use and/or climate change, and lead to a loss of habitats and species richness. As a base for analysis of this processes and the driving factors an accurate detection and quantification of the affected areas is necessary. Within this PhD thesis a remote sensing change detection (CD) technique was developed, which allows the observation of changes over large areas also in areas with restricted access and poor ground information. Based on multispectral, high resolution Landsat (E)TM data the observation of changes over a 20 years period back to the 1980ties was conducted on three study areas with different vegetation types: The dry forests of the Kavango Region (northern Namibia), thornbush savannas in central Namibia, and dwarf shrub savannas of the Nama Karoo (southern Namibia). With the developed CD technique spectral and shape information was used to extract and classify observed changes. For the interpretation of the detected changes long term regional rainfall data from the CRU (Climate Research Unit) and farmers’ data have been analysed. The combination of remote sensing CD results and these data allowed to distinct between spontaneous phenological vegetation reaction on highly variable rainfall, which may pretend or even obscure long term degradation processes. As a result it was shown that the mean degradation factor in the thorn bush savannas of central Namibia was bush encroachment, which affected about 2,8 % of the study site from 1984 to 2003. The amount and the localization of the affected areas corresponded to the results of other studies. In contrast, 0,002 % of the study area, where affected by irreversible vegetation loss in the same time period. For the study site in southern Namibia only two Landsat images from 2001 and 2002 were available. But also for this short time span the CD results served for the detection of degraded farm lands due to the different reaction of sparse annual vegetation to (documented) heavy rainfall events in comparison to intact perennial grass coverage. In northern Namibia from 1991 to 2000 logging of the forest to get agricultural field was identified to be the main changing factor. This result shows the increasing population pressure in the region, since an improved infrastructure facilitates the settlement and land use in the Kavango region. Furthermore, the detection of recent fires scars on the study areas in northern and central Namibia was conducted successfully. The results for the different study sites show the transferability of the developed CD technique to different vegetation coverage. The application to additional study areas within the BIOTA-project will be conducted subsequently
KW  - Namibia
KW  - Vegetation
KW  - Degradation
KW  - Fernerkundung
KW  - Fernerkundungs-Change-Detection
KW  - Degradation
KW  - Verbuschung
KW  - Savanne
KW  - Namibia
KW  - Remote Sensing Change Detection
KW  - Degradation
KW  - Bush encroachment
KW  - Namibia
KW  - Savanna
Y1  - 2005
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-17176
ER  - 
TY  - THES
A1  - Walz, Yvonne
T1  - Measuring burn severity in forests of South-West Western Australia using MODIS
N2  - Burn severity was measured within the Mediterranean sclerophyll forests of south-west Western Australia (WA) using remote sensing data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The region of south-west WA is considered as a high fire prone landscape and is managed by the state government’s Department of Conservation and Land Management (CALM). Prescribed fuel reduction burning is used as a management tool in this region. The measurement of burn severity with remote sensing data focused on monitoring the success and impact of prescribed burning and wildfire in this environment. The high temporal resolution of MODIS with twice daily overpasses in this area was considered highly favourable, as opportunities for prescribed burning are temporally limited by climatic conditions. The Normalised Burn Ratio (NBR) was investigated to measure burn severity in the forested area of south-west WA. This index has its heritage based on data from the Landsat TM/ETM+ sensors (Key and Benson, 1999 [1],[2]) and was transferred from Landsat to MODIS data. The measurement principally addresses the biomass consumption due to fire, whereas the change detected between the pre-fire image and the post-fire image is quantified by the ÄNBR. The NBR and the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) have been applied to MODIS and Landsat TM/ETM+ data. The spectral properties and the index values of the remote sensing data have been analysed within different burnt areas. The influence of atmospheric and BRDF effects on MODIS data has been investigated by comparing uncorrected top of atmosphere reflectance and atmospheric and BRDF corrected reflectance. The definition of burn severity classes has been established in a field trip to the study area. However, heterogeneous fire behaviour and patchy distribution of different vegetation structure made field classification difficult. Ground truth data has been collected in two different types of vegetation structure present in the burnt area. The burn severity measurement of high resolution Landsat data was assessed based on ground truth data. However, field data was not sufficient for rigorous validation of remote sensing data. The NBR index images of both sensors have been calibrated based on training areas in the high resolution Landsat image. The burn severity classifications of both sensors are comparable, which demonstrates the feasibility of a burn severity measurement using moderate spatial resolution 250m MODIS data. The normalisation through index calculation reduced atmospheric and BRDF effects, and thus MODIS top of at-mosphere data has been considered suitable for the burn severity measurement. The NBR could not be uniformly applied, as different structures of vegetation influenced the range of index values. Furthermore, the index was sensitive to variability in moisture content. However, the study concluded that the NBR on MODIS data is a useful measure of burn severity in the forested area of south-west WA.
KW  - Westaustralien
KW  - Waldbrand
KW  - Fernerkundung
KW  - MODIS
KW  - Waldbraende
KW  - Fernerkundung
KW  - Australien
KW  - MODIS
KW  - mediterranes Oekosystem
KW  - burn severity
KW  - MODIS
KW  - Normalised Burn Ratio (NBR)
KW  - Mediterranean sclerophyll forest
KW  - prescribed burning
Y1  - 2004
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-14745
ER  -