TY  - THES
A1  - Wohlfart, Christian
T1  - The Yellow River Basin in Transition - Multi-faceted Land Cover Change Analysis in the Yellow River Basin in the Context of Global Change Using Multi-sensor Remote Sensing Imagery
T1  - Der Gelbe Fluss im Wandel - Multisensorale und multitemporale Analyse des Einzugsgebietes des Gelben Flusses in China mittels Fernerkundungsdaten vor dem Hintergrund des Globalen Wandels
N2  - As a cradle of ancient Chinese civilization, the Yellow River Basin has a very long human-environment interrelationship, where early anthropogenic activities re- sulted in large scale landscape modifications. Today, the impact of this relationship
has intensified further as the basin plays a vital role for China’s continued economic
development. It is one of the most densely-populated, fastest growing, and most dynamic
regions of China with abundant natural and environmental resources providing a livelihood for almost 190 million people. Triggered by fundamental economic reforms, the
basin has witnessed a spectacular economic boom during the last decades and can be
considered as an exemplary blueprint region for contemporary dynamic Global Change
processes occurring throughout the country, which is currently transitioning from an
agrarian-dominated economy into a modern urbanized society. However, this resourcesdemanding growth has led to profound land use changes with adverse effects on the Yellow
River social-ecological systems, where complex challenges arise threatening a long-term
sustainable development.
Consistent and continuous remote sensing-based monitoring of recent and past land
cover and land use change is a fundamental requirement to mitigate the adverse impacts
of Global Change processes. Nowadays, technical advancement and the multitude of
available satellite sensors, in combination with the opening of data archives, allow the
creation of new research perspectives in regional land cover applications over heterogeneous landscapes at large spatial scales. Despite the urgent need to better understand the
prevailing dynamics and underlying factors influencing the current processes, detailed
regional specific land cover data and change information are surprisingly absent for this
region.
In view of the noted research gaps and contemporary developments, three major objectives are defined in this thesis. First (i), the current and most pressing social-ecological
challenges are elaborated and policy and management instruments towards more sustainability are discussed. Second (ii), this thesis provides new and improved insights on
the current land cover state and dynamics of the entire Yellow River Basin. Finally (iii),
the most dominant processes related to mining, agriculture, forest, and urban dynamics
are determined on finer spatial and temporal scales.
The complex and manifold problems and challenges that result from long-term abuse
of the water and land resources in the basin have been underpinned by policy choices,
cultural attitude, and institutions that have evolved over centuries in China. The tremendous economic growth that has been mainly achieved by extracting water and exploiting
land resources in a rigorous, but unsustainable manner, might not only offset the economic benefits, but could also foster social unrest. Since the early emergence of the first Chinese dynasties, flooding was considered historically as a primary issue in river management and major achievements have been made to tame the wild nature of the Yellow
River. Whereas flooding is therefore largely now under control, new environmental and
social problems have evolved, including soil and water pollution, ecological degradation,
biodiversity decline, and food security, all being further aggravated by anthropogenic
climate change. To resolve the contemporary and complex challenges, many individual
environmental laws and regulations have been enacted by various Chinese ministries.
However, these policies often pursue different, often contradictory goals, are too general
to tackle specific problems and are usually implemented by a strong top-down approach.
Recently, more flexible economic and market-based incentives (pricing, tradable permits,
investments) have been successfully adopted, which are specifically tailored to the respective needs, shifting now away from the pure command and regulating instruments.
One way towards a more holistic and integrated river basin management could be the
establishment of a common platform (e.g. a Geographical Information System) for data
handling and sharing, possibly operated by the Yellow River Basin Conservancy Commission (YRCC), where available spatial data, statistical information and in-situ measures
are coalesced, on which sustainable decision-making could be based. So far, the collected
data is hardly accessible, fragmented, inconsistent, or outdated.
The first step to address the absence and lack of consistent and spatially up-to-date
information for the entire basin capturing the heterogeneous landscape conditions was
taken up in this thesis. Land cover characteristics and dynamics were derived from
the last decade for the years 2003 and 2013, based on optical medium-resolution hightemporal MODIS Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) time series at 250 m.
To minimize the inherent influence of atmospheric and geometric interferences found in
raw high temporal data, the applied adaptive Savitzky-Golay filter successfully smoothed
the time series and substantially reduced noise. Based on the smoothed time series
data, a large variety of intra-annual phenology metrics as well as spectral and multispectral annual statistics were derived, which served as input variables for random
forest (RF) classifiers. High quality reference data sets were derived from very high
resolution imagery for each year independently of which 70 % trained the RF models. The
accuracy assessments for all regionally specific defined thematic classes were based on the
remaining 30 % reference data split and yielded overall accuracies of 87 % and 84 % for
2003 and 2013, respectively. The first regional adapted Yellow River Land Cover Products
(YRB LC) depict the detail spatial extent and distribution of the current land cover status
and dynamics. The novel products overall differentiate overall 18 land cover and use
classes, including classes of natural vegetation (terrestrial and aquatic), cultivated classes,
mosaic classes, non-vegetated, and artificial classes, which are not presented in previous
land cover studies so far.
Building on this, an extended multi-faceted land cover analysis on the most prominent
land cover change types at finer spatial and temporal scales provides a better and more
detailed picture of the Yellow River Basin dynamics. Precise spatio-temporal products
about mining, agriculture, forest, and urban areas were examined from long-trem Landsat
satellite time series monitored at annual scales to capture the rapid rate of change in four
selected focus regions. All archived Landsat images between 2000 and 2015 were used to
derive spatially continuous spectral-temporal, multi-spectral, and textural metrics. For
each thematic region and year RF models were built, trained and tested based on a stablepixels reference data set. The automated adaptive signature (AASG) algorithm identifies those pixels that did not change between the investigated time periods to generate a
mono-temporal reference stable-pixels data set to keep manual sampling requirements
to a minimum level. Derived results gained high accuracies ranging from 88 % to 98 %.
Throughout the basin, afforestation on the Central Loess Plateau and urban sprawl are
identified as most prominent drivers of land cover change, whereas agricultural land
remained stable, only showing local small-scale dynamics. Mining operations started in
2004 on the Qinghai-Tibet Plateau, which resulted in a substantial loss of pristine alpine
meadows and wetlands.
In this thesis, a novel and unique regional specific view of current and past land cover
characteristics in a complex and heterogeneous landscape was presented by using a
multi-source remote sensing approach. The delineated products hold great potential for
various model and management applications. They could serve as valuable components
for effective and sustainable land and water management to adapt and mitigate the
predicted consequences of Global Change processes.
N2  - Der Gelbe Fluss - in der Landessprache Huange He genannt - ist für die Ausprägung und Entwicklung der chinesischen Kultur von großer Bedeutung. Aufgrund der frühen Einflussnahme auf die natürlichen Ökosysteme in dieser Region durch
den Menschen, entwickelte sich dort eine ausgeprägte Interaktion zwischen Mensch und
Umwelt. Diese Wechselbeziehung hat sich infolge der gegenwärtigen rapiden sozioökonomischen Veränderungen in den letzten Jahrzehnten weiter intensiviert.
Das Einzugsgebiet des Gelben Flusses bildet die Lebensgrundlage für fast 190 Millionen
Menschen, die zum Großteil von natürlichen Ressourcen abhängig sind. Zudem gehört es
zu den wirtschaftlich bedeutendsten und am schnellsten wachsenden Regionen in ganz
China. Durch weitreichende Reformen wurde ein wirtschaftlicher Aufstieg forciert, um
den Agrarstaat China zu einem modernen Industrie- und Dienstleistungsstaat weiterzuentwickeln. Ein derartiges rasantes wie auch ressourcenintensives Wirtschaftswachstum
führte schließlich zu einem enormen Wandel in den Bereichen der Landbedeckung und
Landnutzung. Hinzu kamen neue und komplexere wirtschafts-, sozial- und umweltpolitische Herausforderungen, die bis heute eine langfristige und nachhaltige Entwicklung
der Region gefährden. Aus diesem Blickwinkel kann das Becken des Gelben Flusses
als regionales Spiegelbild der durch den Globalen Wandel bedingten, gegenwärtigen
Veränderungsprozesse in ganz China gelten.
Eine wichtige Voraussetzung für den adäquaten Umgang mit den Herausforderungen
des Globalen Wandels sind kontinuierliche Informationen über aktuelle sowie historische
Veränderungen von Landbedeckung und Landnutzung. Infolge der technologischen Entwicklung steht heute eine Vielfalt an Satellitenbildsystemen mit immer höherer zeitlicher
und räumlicher Auflösung zur Verfügung. In Verbindung mit kostenfreien und offenen
Datenzugriffen ist es möglich, daraus neue Forschungsperspektiven im Bereich der Landoberflächenkartierung - insbesondere für heterogene Landschaften - zu entwickeln. Zur
Generierung thematischer Karten werden häufig Klassifikationen entlang verschiedener
räumlicher und zeitlicher Skalen vollzogen. Daraus können zusätzlich die nötigen Informationen für lokale wie auch regionale Entscheidungsträger abgeleitet werden. Trotz
dieser neuen Möglichkeiten sind regionalspezifische Informationen, die einem besseren
Verständnis der Dynamiken von Landoberflächen im Bereich des Gelben-Fluss-Beckens
dienen, noch rar.
Dieses Forschungsdesiderat wurde im Rahmen dieser Arbeit aufgegriffen, wobei folgende
Schwerpunkte gesetzt werden: (i) Zunächst werden die vorherrschenden sozioökologischen Herausforderungen für das gesamte Einzugsgebiet des Gelben Flusses dargestellt
sowie verschiedene Management- sowie Politikmodelle für eine nachhaltigere Ressourcennutzung diskutiert. (ii) Darauf aufbauend wird die fernerkundliche Ableitung von Landbedeckungs- und Landnutzungsveränderungen der letzten Dekade im Gebiet des
gesamten Gelben Flusses flächendeckend durchgeführt und anschließend interpretiert.
(iii) Im letzten Schritt werden basierend auf den zuvor abgeleiteten Informationsprodukten die dominierenden Landoberflächendynamiken in höherer zeitlicher und räumlicher
Auflösung detailliert untersucht. Insbesondere die dynamischen Prozesse der Minenausbreitung, Landwirtschaft, Waldgebiete und der urbanen Räume rücken in den Fokus.
Aufgrund jahrzehntelanger Übernutzung der natürlichen Ressourcen im Gebiet des
Gelben Flusses in Verbindung mit politischen Entscheidungen, der vorherrschenden
kulturellen Prägung wie auch der Entwicklung der dort ansässigen Institutionen ist eine
vielschichtige Problematik entstanden, die für die gesamte Region eine große Herausforderung darstellt. Durch frühzeitige Maßnahmen der Flutbekämpfung und Flussregulierung
konnte den zahlreichen Überflutungen der Vergangenheit entgegengewirkt und das Risiko großflächiger Überschwemmungen minimiert werden. Trotz dieser Erfolge ergeben
sich laufend neue, komplexere Herausforderungen mit verheerenden Auswirkungen auf
Ökologie und Gesellschaft, wie zum Beispiel Boden- und Wasserdegradation, Entwaldung,
Rückgang der Artenvielfalt, Ernährungsunsicherheiten und ein steigendes soziales Ungleichgewicht. Durch den anthropogenen Klimawandel werden diese negativen Probleme
noch weiter verstärkt. Zwar wurden sie von der chinesischen Regierung als solche erkannt, dennoch scheiterten die Versuche, mit zahlreichen Gesetzen und Verordnungen
die genannten Folgen einzudämmen, an unkonkreten Formulierungen, so dass diese der
Komplexität der Herausforderungen nicht gerecht wurden. Die in jüngster Zeit verfolgten
modernen und deutlich flexibleren, marktorientierten Ansätze (z.B. Subventionen, Wasserzertifikate), die speziell an die lokalen Gegebenheiten angepasst wurden, zeigen bereits
Erfolge. Mit Hilfe einer gemeinsamen Daten- und Informationsplattform, beispielsweise
in Form eines Geographischen Informationssystems (GIS), wäre eine integrierte und
holistische Flussmanagementstrategie für den Gelben Fluss leichter realisierbar. Auf
diese Weise könnten alle verfügbaren statistischen-, räumlichen- und Feldaufnahmen
gespeichert, harmonisiert und geteilt und so die bisher noch unvollständigen und veralteten Daten laufend aktualisiert werden. Die Flussbehörde des Gelben Flusses (Yellow
River Conservancy Commission) böte sich an, ein solches System zu verwalten.
In dieser Arbeit wird die heterogene Landbedeckungsstruktur für das gesamte Einzugsgebiet des Gelben Flusses für die Jahre 2003 und 2013 erfasst und interpretiert. Die
fernerkundlichen Eingangsdaten für die einzelnen Klassifikationen bestehen aus optischen MODIS NDVI-Zeitserien, aus denen jährlich phänologische Parameter berechnet
werden. Da die Qualität optischer Satellitenbilder häufig durch Wolken und Schatten
beeinträchtigt ist, müssen die betroffenen Flächen maskiert und entfernt werden. Die so
entstandenen Lücken in der Zeitserie werden durch einen Filteralgorithmus (SavitskyGolay) aufgefüllt und geglättet. Die verwendeten RandomForest-Klassifikationsverfahren
ermöglichen die Ableitung von Landbedeckungen und -dynamiken. Diese neuen und räumlich detaillierten Produkte unterscheiden insgesamt 18 verschiedene Landbedeckungsund Landnutzungsklassen. Erstmals liefern diese eine regional spezifische Charakterisierung der vorherrschenden Landbedeckung im Gebiet des Gelben Flusses.
Darauf aufbauend erfolgt eine sowohl zeitlich als auch räumlich detailliertere Untersuchung der wichtigsten Veränderungen im Bereich der Landbedeckung, die auf dichten
Landsat-Zeitserien basiert. Jährliche Informationen über Dynamiken von Minenabbaugebieten, Landwirtschaft, Waldgebieten und urbanen Räumen zeigen präzise lokale Veränderungen im Einzugsgebiet des Gelben Flusses. Die daraus abgeleiteten Ergebnisse
lassen insbesondere auf dem Lössplateau die Auswirkungen ökologischer Restorationsmaßnahmen erkennen, bei denen degradierte Flächen in Waldsysteme umgewandelt
wurden. Auf dem Qinghai-Tibet-Plateau zeigt sich eine dramatische Ausbreitung von
Kohletagebau zu Lasten der besonders anfälligen alpinen Matten und Feuchtgebiete.
Auch der anhaltende Trend zur Urbanisierung spiegelt sich in den hier gewonnenen
Ergebnissen deutlich wider.
Durch die Kombination von Fernerkundungsdaten unterschiedlicher räumlicher und
zeitlicher Auflösungen liefert diese Arbeit neue und bisher einzigartige Einblicke in
historische und aktuelle Landbedeckungsdynamiken einer heterogenen Landschaft. Die
regionalen Analysen wie auch die thematischen Informationsprodukte besitzen somit
großes Potential zur Verbesserung der Informationsgrundlage. Die Ergebnisse dienen
außerdem als aussagekräftige Entscheidungsgrundlage mit dem Ziel eines angemessenen
und nachhaltigen Land- und Wassermanagements für die natürlichen Ökosysteme im
Becken des Gelben Flusses.
KW  - Fernerkundung
KW  - Remote Sensing
KW  - Geografie
KW  - Globaler Wandel
KW  - Global Change
KW  - River Basins
KW  - China
KW  - Time Series Analyses
KW  - Sustainability
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-163724
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Wei, Chunzhu
A1  - Blaschke, Thomas
T1  - Pixel-wise vs. object-based impervious surface analysis from remote sensing: correlations with land surface temperature and population density
JF  - Urban Science
N2  - Impervious surface areas (ISA) are heavily influenced by urban structure and related structural features. We examined the effects of object-based impervious surface spatial pattern analysis on land surface temperature and population density in Guangzhou, China, in comparison to classic per-pixel analyses. An object-based support vector machine (SVM) and a linear spectral mixture analysis (LSMA) were integrated to estimate ISA fraction using images from the Chinese HJ-1B satellite for 2009 to 2011. The results revealed that the integrated object-based SVM-LSMA algorithm outperformed the traditional pixel-wise LSMA algorithm in classifying ISA fraction. More specifically, the object-based ISA spatial patterns extracted were more suitable than pixel-wise patterns for urban heat island (UHI) studies, in which the UHI areas (landscape surface temperature >37 °C) generally feature high ISA fraction values (ISA fraction >50%). In addition, the object-based spatial patterns enable us to quantify the relationship of ISA with population density (correlation coefficient >0.2 in general), with global human settlement density (correlation coefficient >0.2), and with night-time light map (correlation coefficient >0.4), and, whereas pixel-wise ISA did not yield significant correlations. These results indicate that object-based spatial patterns have a high potential for UHI detection and urbanization monitoring. Planning measures that aim to reduce the urbanization impacts and UHI intensities can be better supported.
KW  - impervious surface areas
KW  - object-based image analysis
KW  - land surface temperature
KW  - population density
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-197829
SN  - 2413-8851
VL  - 2
IS  - 1
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Usman, Muhammad
A1  - Reimann, Thomas
A1  - Liedl, Rudolf
A1  - Abbas, Azhar
A1  - Conrad, Christopher
A1  - Saleem, Shoaib
T1  - Inverse parametrization of a regional groundwater flow model with the aid of modelling and GIS: test and application of different approaches
JF  - ISPRS International Journal of Geo-Information
N2  - The use of inverse methods allow efficient model calibration. This study employs PEST to calibrate a large catchment scale transient flow model. Results are demonstrated by comparing manually calibrated approaches with the automated approach. An advanced Tikhonov regularization algorithm was employed for carrying out the automated pilot point (PP) method. The results indicate that automated PP is more flexible and robust as compared to other approaches. Different statistical indicators show that this method yields reliable calibration as values of coefficient of determination (R-2) range from 0.98 to 0.99, Nash Sutcliffe efficiency (ME) range from 0.964 to 0.976, and root mean square errors (RMSE) range from 1.68 m to 1.23 m, for manual and automated approaches, respectively. Validation results of automated PP show ME as 0.969 and RMSE as 1.31 m. The results of output sensitivity suggest that hydraulic conductivity is a more influential parameter. Considering the limitations of the current study, it is recommended to perform global sensitivity and linear uncertainty analysis for the better estimation of the modelling results.
KW  - pilot-point-approach
KW  - inverse parameterization
KW  - groundwater
KW  - sensitivity analysis
KW  - tikhonov regularization
KW  - PEST
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-175721
VL  - 7
IS  - 1
ER  - 
TY  - THES
A1  - Ring, Christoph
T1  - Entwicklung und Vergleich von Gewichtungsmetriken zur Analyse probabilistischer Klimaprojektionen aktueller Modellensembles
T1  - Development and comparison of metrics for probabilistic climate change projections of state-of-the-art climate models
N2  - Der anthropogene Klimawandel ist eine der größten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine Hauptschwierigkeit liegt dabei in der Unsicherheit bezüglich der regionalen Änderung von Niederschlag und Temperatur. Hierdurch wird die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien deutlich erschwert. 
In der vorliegenden Arbeit werden vier Evaluationsansätze mit insgesamt 13 Metriken für aktuelle globale (zwei Generationen) und regionale Klimamodelle entwickelt und verglichen, um anschließend eine Analyse der Projektionsunsicherheit vorzunehmen. Basierend auf den erstellten Modellbewertungen werden durch Gewichtung Aussagen über den Unsicherheitsbereich des zukünftigen Klimas getroffen. Die Evaluation der Modelle wird im Mittelmeerraum sowie in acht Unterregionen durchgeführt. Dabei wird der saisonale Trend von Temperatur und Niederschlag im Evaluationszeitraum 1960–2009 ausgewertet. Zusätzlich wird für bestimmte Metriken jeweils das klimatologische Mittel oder die harmonischen Zeitreiheneigenschaften evaluiert. Abschließend werden zum Test der Übertragbarkeit der Ergebnisse neben den Hauptuntersuchungsgebieten sechs global verteilte Regionen untersucht. Außerdem wird die zeitliche Konsistenz durch Analyse eines zweiten, leicht versetzten Evaluationszeitraums behandelt, sowie die Abhängigkeit der Modellbewertungen von verschiedenen Referenzdaten mit Hilfe von insgesamt drei Referenzdatensätzen untersucht.
Die Ergebnisse legen nahe, dass nahezu alle Metriken zur Modellevaluierung geeignet sind. Die Auswertung unterschiedlicher Variablen und Regionen erzeugt Modellbewertungen, die sich in den Kontext aktueller Forschungsergebnisse einfügen. So wurde die Leistung der globalen Klimamodelle der neusten Generation (2013) im Vergleich zur Vorgängergeneration (2007) im Schnitt ähnlich hoch bzw. in vielen Situationen auch stärker eingeordnet. Ein durchweg bestes Modell konnte nicht festgestellt werden. Der Großteil der entwickelten Metriken zeigt für ähnliche Situationen übereinstimmende Modellbewertungen. Bei der Gewichtung hat sich der Niederschlag als besonders geeignet herausgestellt. Grund hierfür sind die im Schnitt deutlichen Unterschiede der Modellleistungen in Zusammenhang mit einer geringeren Simulationsgüte. Umgekehrt zeigen die Metriken für die Modelle der Temperatur allgemein überwiegend hohe Evaluationsergebnisse, wodurch nur wenig Informationsgewinn durch Gewichtung erreicht werden kann. Während die Metriken gut für unterschiedliche Regionen und Skalenniveaus verwendet werden Evaluationszeiträume nicht grundsätzlich gegeben. Zusätzlich zeigen die Modellranglisten unterschiedlicher Regionen und Jahreszeiten häufig nur geringe Korrelationen. Dies gilt besonders für den Niederschlag. Bei der Temperatur sind hingegen leichte Übereinstimmungen auszumachen. Beim Vergleich der mittleren Ranglisten über alle Modellbewertungen und Situationen der Hauptregionen des Mittelmeerraums mit den Globalregionen besteht eine signifikante Korrelation von 0,39 für Temperatur, während sie für Niederschlag um null liegt. Dieses Ergebnis ist für alle drei verwendeten Referenzdatensätze im Mittelmeerraum gültig. So schwankt die Korrelation der Modellbewertungen des Niederschlags für unterschiedliche Referenzdatensätze immer um Null und die der Temperaturranglisten zwischen 0,36 und 0,44. Generell werden die Metriken als geeignete Evaluationswerkzeuge für Klimamodelle eingestuft. Daher können sie einen Beitrag zur Änderung des Unsicherheitsbereichs und damit zur Stärkung des Vertrauens in Klimaprojektionen leisten.
Die Abhängigkeit der Modellbewertungen von Region und Untersuchungszeitraum muss dabei jedoch berücksichtigt werden. So besitzt die Analyse der Konsistenz von Modellbewertungen sowie der Stärken und Schwächen der Klimamodelle großes Potential für folgende Studien, um das Vertrauen in Modellprojektionen weiter zu steigern.
N2  - Climate change is one of the major tasks of the 21st century. The uncertainty of precipitation and temperature change is considered as a main challenge in this context. Thus, the development of appropriate adaptation strategies is very difficult.
In this study, four climate model evaluation approaches with 13 metrics in total are developed and compared. Current global (two generations) and regional climate models are evaluated to assess projection uncertainty. Based on model performances, weighting is applied to future climate projections to estimate simulation uncertainty. The evaluations are performed in the Mediterranean and eight sub-regions. Seasonal trend of temperature and precipitation are evaluated for the period 1960–2009. For some metrics, the climatological mean and the spectra of the time series are evaluated as well. In addition, six globally distributed study areas are evaluated to test the metrics’ transferability. Further, temporal consistency is assessed by the evaluation of a second slightly shifted timeframe. Finally, three reference datasets are considered in order to analyse the dependence of the evaluation results between each other.
Results indicate that most metrics are suitable to evaluate climate models. Their application to different variables and regions generates reasonable model assessments which fit in the context of current publications in this field of research. In many situations, the results of the current model generation (2013) are similar or better compared to those of the last generation (2007). One single model with superior performance for all variables and situations cannot be found. Most metrics show similar estimations of performances for the same situations. Precipitation turned out to be more suitable for model weighting. Here, the differences between model weights are larger because of overall higher spread and lower model performances. Against this, there are mostly high performances on an equal level for simulations of temperature which lead to a minor added value of weighting. While metrics can easily be transferred and applied to different regions and scales, some evaluation results depend on the evaluated timeframe. Further, the model rankings for different regions and seasons show only minor correlations for most situations. This is particularly true for precipitation. However, for temperature there are some significant positive correlations. Comparing the mean ranking over all evaluation results of the main study areas of the Mediterranean with that of the globally distributed regions, there is a significant correlation of 0.39 for temperature and a correlation around zero for precipitation. The choice of reference dataset for the Mediterranean areas is subordinated in this context. For different reference datasets, the overall rankings show correlations around zero for precipitation while those for temperature are between 0.36 and 0.44.
Overall, the metrics are suitable for the evaluation of climate models. Thus, they offer promising contributions to improve the range of uncertainty and therefore to enhance the general confidence in climate projections. However, dependence of model assessments on the analysed region and evaluation timeframe has to be considered. Consequently, the analyses of consistency of model evaluations and of climate model strengths and weaknesses have great potential for future studies, to further enhance confidence in climate projections.
KW  - Anthropogene Klimaänderung
KW  - Unsicherheit
KW  - Klima
KW  - Modellierung
KW  - Statistik
KW  - Evaluierung und Gewichtung von Klimamodellen
KW  - Niederschlag und Temperatur
KW  - weighting of climate models
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-157294
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Remelgado, Ruben
A1  - Leutner, Benjamin
A1  - Safi, Kamran
A1  - Sonnenschein, Ruth
A1  - Kuebert, Carina
A1  - Wegmann, Martin
T1  - Linking animal movement and remote sensing - mapping resource suitability from a remote sensing perspective
JF  - Remote Sensing in Ecology and Conservation
N2  - Optical remote sensing is an important tool in the study of animal behavior providing ecologists with the means to understand species-environment interactions in combination with animal movement data. However, differences in spatial and temporal resolution between movement and remote sensing data limit their direct assimilation. In this context, we built a data-driven framework to map resource suitability that addresses these differences as well as the limitations of satellite imagery. It combines seasonal composites of multiyear surface reflectances and optimized presence and absence samples acquired with animal movement data within a cross-validation modeling scheme. Moreover, it responds to dynamic, site-specific environmental conditions making it applicable to contrasting landscapes. We tested this framework using five populations of White Storks (Ciconia ciconia) to model resource suitability related to foraging achieving accuracies from 0.40 to 0.94 for presences and 0.66 to 0.93 for absences. These results were influenced by the temporal composition of the seasonal reflectances indicated by the lower accuracies associated with higher day differences in relation to the target dates. Additionally, population differences in resource selection influenced our results marked by the negative relationship between the model accuracies and the variability of the surface reflectances associated with the presence samples. Our modeling approach spatially splits presences between training and validation. As a result, when these represent different and unique resources, we face a negative bias during validation. Despite these inaccuracies, our framework offers an important basis to analyze species-environment interactions. As it standardizes site-dependent behavioral and environmental characteristics, it can be used in the comparison of intra- and interspecies environmental requirements and improves the analysis of resource selection along migratory paths. Moreover, due to its sensitivity to differences in resource selection, our approach can contribute toward a better understanding of species requirements.
KW  - Landsat
KW  - movement ecology
KW  - optical remote sensing
KW  - resource mapping
KW  - resource suitability
KW  - surface reflectances
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-225199
VL  - 4
IS  - 3
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Reichmuth, Anne
A1  - Henning, Lea
A1  - Pinnel, Nicole
A1  - Bachmann, Martin
A1  - Rogge, Derek
T1  - Early detection of vitality changes of multi-temporal Norway spruce laboratory needle measurements—the ring-barking experiment
JF  - Remote Sensing
N2  - The focus of this analysis is on the early detection of forest health changes, specifically that of Norway spruce (Picea abies L. Karst.). In this analysis, we planned to examine the time (degree of early detection), spectral wavelengths and appropriate method for detecting vitality changes. To accomplish this, a ring-barking experiment with seven subsequent laboratory needle measurements was carried out in 2013 and 2014 in an area in southeastern Germany near Altötting. The experiment was also accompanied by visual crown condition assessment. In total, 140 spruce trees in groups of five were ring-barked with the same number of control trees in groups of five that were selected as reference trees in order to compare their development. The laboratory measurements were analysed regarding the separability of ring-barked and control samples using spectral reflectance, vegetation indices and derivative analysis. Subsequently, a random forest classifier for determining important spectral wavelength regions was applied. Results from the methods are consistent and showed a high importance of the visible (VIS) spectral region, very low importance of the near-infrared (NIR) and minor importance of the shortwave infrared (SWIR) spectral region. Using spectral reflectance data as well as indices, the earliest separation time was found to be 292 days after ring-barking. The derivative analysis showed that a significant separation was observed 152 days after ring-barking for six spectral features spread through VIS and SWIR. A significant separation was detected using a random forest classifier 292 days after ring-barking with 58% separability. The visual crown condition assessment was analysed regarding obvious changes of vitality and the first indication was observed 302 days after ring-barking as bark beetle infestation and yellowing of foliage in the ring-barked trees only. This experiment shows that an early detection, compared with visual crown assessment, is possible using the proposed methods for this specific data set. This study will contribute to ongoing research for early detection of vitality changes that will support foresters and decision makers.
KW  - laboratory measurements
KW  - derivatives
KW  - spectroscopy
KW  - forest health
KW  - ring-barking
KW  - random forest
KW  - index analysis
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-159253
VL  - 10
IS  - 1
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Qamar, Muhammad Uzair
A1  - Azmat, Muhammad
A1  - Abbas, Azhar
A1  - Usman, Muhammad
A1  - Shahid, Muhammad Adnan
A1  - Khan, Zahid Mahmood
T1  - Water Pricing and Implementation Strategies for the Sustainability of an Irrigation System: A Case Study within the Command Area of the Rakh Branch Canal
JF  - Water
N2  - The command area of the Rakh branch canal grows wheat, sugarcane, and rice crops in abundance. The canal water, which is trivial for irrigating these crops, is conveyed to the farms through the network of canals and distributaries. For the maintenance of this vast infrastructure; the end users are charged on a seasonal basis. The present water charges are severely criticized for not being adequate to properly manage the entire infrastructure. We use the residual value to determine the value of the irrigation water and then based on the quantity of irrigation water supplied to farm land coupled with the infrastructure maintenance cost, full cost recovery figures are executed for the study area, and policy recommendations are made for the implementation of the full cost recovery system. The approach is unique in the sense that the pricings are based on the actual quantity of water conveyed to the field for irrigating crops. The results of our analysis showed that the canal water is severely under charged in the culturable command area of selected distributaries, thus negating the plan of having a self-sustainable irrigation system.
KW  - irrigation pricing
KW  - value of water
KW  - distributary
KW  - culturable command area
KW  - sustainable irrigation system
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-224711
VL  - 10
IS  - 4, 509
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Nyamekye, Clement
A1  - Thiel, Michael
A1  - Schönbrodt-Stitt, Sarah
A1  - Zoungrana, Benewinde J.-B.
A1  - Amekudzi, Leonard K.
T1  - Soil and water conservation in Burkina Faso, West Africa
JF  - Sustainability
N2  - Inadequate land management and agricultural activities have largely resulted in land degradation in Burkina Faso. The nationwide governmental and institutional driven implementation and adoption of soil and water conservation measures (SWCM) since the early 1960s, however, is expected to successively slow down the degradation process and to increase the agricultural output. Even though relevant measures have been taken, only a few studies have been conducted to quantify their effect, for instance, on soil erosion and environmental restoration. In addition, a comprehensive summary of initiatives, implementation strategies, and eventually region-specific requirements for adopting different SWCM is missing. The present study therefore aims to review the different SWCM in Burkina Faso and implementation programs, as well as to provide information on their effects on environmental restoration and agricultural productivity. This was achieved by considering over 143 studies focusing on Burkina Faso’s experience and research progress in areas of SWCM and soil erosion. SWCM in Burkina Faso have largely resulted in an increase in agricultural productivity and improvement in food security. Finally, this study aims at supporting the country’s informed decision-making for extending already existing SWCM and for deriving further implementation strategies.
KW  - soil and water conservation
KW  - environmental degradation
KW  - agricultural productivity
KW  - food security
KW  - soil erosion
KW  - Burkina Faso
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-197653
SN  - 2071-1050
VL  - 10
IS  - 9
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Lausch, Angela
A1  - Borg, Erik
A1  - Bumberger, Jan
A1  - Dietrich, Peter
A1  - Heurich, Marco
A1  - Huth, Andreas
A1  - Jung, András
A1  - Klenke, Reinhard
A1  - Knapp, Sonja
A1  - Mollenhauer, Hannes
A1  - Paasche, Hendrik
A1  - Paulheim, Heiko
A1  - Pause, Marion
A1  - Schweitzer, Christian
A1  - Schmulius, Christiane
A1  - Settele, Josef
A1  - Skidmore, Andrew K.
A1  - Wegmann, Martin
A1  - Zacharias, Steffen
A1  - Kirsten, Toralf
A1  - Schaepman, Michael E.
T1  - Understanding forest health with remote sensing, part III: requirements for a scalable multi-source forest health monitoring network based on data science approaches
JF  - Remote Sensing
N2  - Forest ecosystems fulfill a whole host of ecosystem functions that are essential for life on our planet. However, an unprecedented level of anthropogenic influences is reducing the resilience and stability of our forest ecosystems as well as their ecosystem functions. The relationships between drivers, stress, and ecosystem functions in forest ecosystems are complex, multi-faceted, and often non-linear, and yet forest managers, decision makers, and politicians need to be able to make rapid decisions that are data-driven and based on short and long-term monitoring information, complex modeling, and analysis approaches. A huge number of long-standing and standardized forest health inventory approaches already exist, and are increasingly integrating remote-sensing based monitoring approaches. Unfortunately, these approaches in monitoring, data storage, analysis, prognosis, and assessment still do not satisfy the future requirements of information and digital knowledge processing of the 21st century. Therefore, this paper discusses and presents in detail five sets of requirements, including their relevance, necessity, and the possible solutions that would be necessary for establishing a feasible multi-source forest health monitoring network for the 21st century. Namely, these requirements are: (1) understanding the effects of multiple stressors on forest health; (2) using remote sensing (RS) approaches to monitor forest health; (3) coupling different monitoring approaches; (4) using data science as a bridge between complex and multidimensional big forest health (FH) data; and (5) a future multi-source forest health monitoring network. It became apparent that no existing monitoring approach, technique, model, or platform is sufficient on its own to monitor, model, forecast, or assess forest health and its resilience. In order to advance the development of a multi-source forest health monitoring network, we argue that in order to gain a better understanding of forest health in our complex world, it would be conducive to implement the concepts of data science with the components: (i) digitalization; (ii) standardization with metadata management after the FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reusability) principles; (iii) Semantic Web; (iv) proof, trust, and uncertainties; (v) tools for data science analysis; and (vi) easy tools for scientists, data managers, and stakeholders for decision-making support.
KW  - forest health
KW  - in situ forest monitoring
KW  - remote sensing
KW  - data science
KW  - digitalization
KW  - big data
KW  - semantic web
KW  - linked open data
KW  - FAIR
KW  - multi-source forest health monitoring network
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-197691
SN  - 2072-4292
VL  - 10
IS  - 7
ER  - 
TY  - THES
A1  - Krech, Martin
T1  - Pedosedimentäre Archive in prähistorischen Fundplätzen in Franken
T1  - Pedosedimentary archives in prehistoric sites in Franconia
N2  - Pedosedimentäre Archive liefern einen wichtigen Beitrag zur Rekonstruktion der Landschaftsgeschichte. Die anthropogene Besiedlung und Nutzung der Landoberfläche seit dem Beginn des Holozäns verursacht Boden-, Vegetations- und Reliefveränderungen, welche sich durch die Verbreitung von Böden mit ihren Erosionsstadien und Kolluvien zeigen. Das Ausmaß und die Art der Bodenerosion und die damit verbundene Bildung der Kolluvien werden neben den natürlichen Faktoren wesentlich durch die Landnutzung bestimmt. Böden und Kolluvien enthalten wichtige Informationen über die ursprüngliche Landschaft, ehemalige Landnutzungsphasen und Umweltveränderungen. Die spezifischen Merkmale in Kombination mit den archäologischen Befunden ermöglichen Rückschlüsse auf vergangene Natur- und Kulturräume.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, ein besseres Verständnis über die Siedlungs- und Landschaftsentwicklung der untersuchten Gebiete in Franken zu erlangen. Hierfür ist es angebracht, mehrere räumlich verteilte Standorte zu untersuchen. Um den menschlichen Einfluss auf die prähistorische Landschaft besser verstehen zu können, kam ein interdisziplinärer Ansatz mit archäologischen und physisch-geographischen Methoden zur Anwendung. Die Umgebungen der einzelnen Untersuchungsstandorte wurden nach geomorphologischen Kriterien charakterisiert und ausgewählten Befunde nach bodenkundlichen Fragestellungen aufgenommen. Die Bestimmung der bodenphysikalischen und -chemischen Eigenschaften von Böden und Sedimenten erfolgte anhand repräsentativer Probenmengen. Bei ausgewählten Profilen kamen zusätzlich die Analysen zur Bestimmung der Gesamt- und Tonmineralogie sowie die Methode der 14C-Datierung für Bodensedimente, Tierknochen und Holzkohlen hinzu. Die physisch-geographischen Ergebnisse konnten anschließend mit den archäologischen Informationen ergänzt. 
Die drei ausgewählten Untersuchungsgebiete befinden sich im Fränkischen Schichtstufenland. Der Bullenheimer Berg wurde aufgrund seiner bedeutenden Besiedlungsgeschichte ausgewählt. Die ausgewählten Profile liegen in verschiedenen Nutzungsarealen auf dem Plateau. 
Die Standorte Marktbergel und Ergersheim liegen im Gebiet des Fränkischen Gipskarstes. Diese Untersuchungen sind ein Teil des DFG-geförderten Projektes „Prähistorische Mensch-Umwelt-Beziehungen im Gipskarst der Windsheimer Bucht, Nordbayern. Dolinen als Archive für Siedlungs- und Landschaftsentwicklung.“
Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass der anthropogene Einfluss zu einer deutlichen Veränderung in der Landschaft führte. Für die Untersuchungsräume zeichnet sich eine lange Nutzungsgeschichte seit dem Beginn des Holozäns ab. Durch die Auswertung der Geländebefunde und der labortechnisch erzeugten Kennwerte konnten die untersuchten Profile in mehrere Phasen gegliedert werden. Es zeigten sich Stabilitätsphasen in denen Bodenbildung stattfinden konnte, aber auch geomorphodynamisch aktive Phasen der Erosion und Akkumulation von Bodensedimenten.
N2  - Pedosedimentary archives make an important contribution to the reconstruction of landscape history. Since the beginning of the Holocene settlements and land use activities led to significant modifications of relief and soils. The extent and type of soil erosion and the associated formation of colluvials are essentially determined not only by natural factors but also by land use. Thus soils and colluvial contain important information about the original landscape, former land use phases and environmental changes. The specific features in combination with the archaeological findings allow for conclusions about past natural and cultural areas. The present work applied an interdisciplinary approach with archaeological and physical-geographical methods to analyse the settlement and landscape development of the investigated areas in Franconia. Therefor three study areas were selected in the Keuper landscape of Franconia: (1) the Bullenheimer Berg was chosen because of its important settlement history, with profiles located in different areas on its plateau. The locations (2) Marktbergel-West II and (3) Ergersheim are located in the area of the Franconian gypsum karst. The results show that the anthropogenic influence led to a significant change in the landscape. For the study areas a long history of human use can be proven since the beginning of the Holocene.
KW  - Pedostratigraphie
KW  - Fundplätze
KW  - Fundstätten
KW  - Franken
KW  - pedosedimentäre Archive
KW  - Geoarchäologie
KW  - Boden- und Landschaftswandel
KW  - Landschaftsrekonstruktion
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-163682
ER  -