TY - JOUR A1 - Lasway, Julius V. A1 - Kinabo, Neema R. A1 - Mremi, Rudolf F. A1 - Martin, Emanuel H. A1 - Nyakunga, Oliver C. A1 - Sanya, John J. A1 - Rwegasira, Gration M. A1 - Lesio, Nicephor A1 - Gideon, Hulda A1 - Pauly, Alain A1 - Eardley, Connal A1 - Peters, Marcell K. A1 - Peterson, Andrew T. A1 - Steffan-Dewenter, Ingolf A1 - Njovu, Henry K. T1 - A synopsis of the Bee occurrence data of northern Tanzania JF - Biodiversity Data Journal N2 - Background Bees (Hymenoptera: Apoidea: Anthophila) are the most important group of pollinators with about 20,507 known species worldwide. Despite the critical role of bees in providing pollination services, studies aiming at understanding which species are present across disturbance gradients are scarce. Limited taxononomic information for the existing and unidentified bee species in Tanzania make their conservation haphazard. Here, we present a dataset of bee species records obtained from a survey in nothern Tanzania i.e. Kilimanjaro, Arusha and Manyara regions. Our findings serve as baseline data necessary for understanding the diversity and distribution of bees in the northern parts of the country, which is a critical step in devising robust conservation and monitoring strategies for their populations. New information In this paper, we present information on 45 bee species belonging to 20 genera and four families sampled using a combination of sweep-netting and pan trap methods. Most species (27, ~ 60%) belong to the family Halictidae followed by 16 species (35.5%) from the family Apidae. Megachilidae and Andrenidae were the least represented, each with only one species (2.2%). Additional species of Apidae and Megachilidae sampled during this survey are not yet published on Global Biodiversity Information Facility (GBIF), once they will be available on GBIF, they will be published in a subsequent paper. From a total of 953 occurrences, highest numbers were recorded in Kilimanjaro Region (n = 511), followed by Arusha (n = 410) and Manyara (n = 32), but this pattern reflects the sampling efforts of the research project rather than real bias in the distributions of bee species in northern Tanzania. KW - agriculture KW - bee pollinator KW - distribution KW - disturbance gradient KW - grazing KW - species diversity KW - Tanzania Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-265018 VL - 9 ER - TY - THES A1 - Awoye, Oyémonbadé Hervé Rodrigue T1 - Implications of future climate change on agricultural production in tropical West Africa: evidence from the Republic of Benin T1 - Auswirkungen des zukünftigen Klimawandels auf die landwirtschaftliche Produktion im tropischen West Afrika: eine Fallstudie für die Republik Benin N2 - Environmental interlinked problems such as human-induced land cover change, water scarcity, loss in soil fertility, and anthropogenic climate change are expected to affect the viability of agriculture and increase food insecurity in many developing countries. Climate change is certainly the most serious of these challenges for the twenty-first century. The poorest regions of the world – tropical West Africa included – are the most vulnerable due to their high dependence on climate and weather sensitive activities such as agriculture, and the widespread poverty that limits the institutional and economic capacities to adapt to the new stresses brought about by climate change. Climate change is already acting negatively on the poor smallholders of tropical West Africa whose livelihoods dependent mainly on rain-fed agriculture that remains the cornerstone of the economy in the region. Adaptation of the agricultural systems to climate change effects is, therefore, crucial to secure the livelihoods of these rural communities. Since information is a key for decision-making, it is important to provide well-founded information on the magnitude of the impacts in order to design appropriate and sustainable adaptation strategies. Considering the case of agricultural production in the Republic of Benin, this study aims at using large-scale climatic predictors to assess the potential impacts of past and future climate change on agricultural productivity at a country scale in West Africa. Climate signals from large-scale circulation were used because state-of-the art regional climate models (RCM) still do not perfectly resolve synoptic and mesoscale convective processes. It was hypothesised that in rain-fed systems with low investments in agricultural inputs, yield variations are widely governed by climatic factors. Starting with pineapple, a perennial fruit crops, the study further considered some annual crops such as cotton in the group of fibre crops, maize, sorghum and rice in the group of cereals, cowpeas and groundnuts belonging to the legume crops, and cassava and yams which are root and tuber crops. Thus the selected crops represented the three known groups of photosynthetic pathways (i.e. CAM, C3, and C4 plants). In the study, use was made of the historical agricultural yield statistics for the Republic of Benin, observed precipitation and mean near-surface air temperature data from the Climatic Research Unit (CRU TS 3.1) and the corresponding variables simulated by the regional climate model (RCM) REMO. REMO RCM was driven at its boundaries by the global climate model ECHAM 5. Simulations with different greenhouse gas concentrations (SRES-A1B and B1 emission scenarios) and transient land cover change scenarios for present-day and future conditions were considered. The CRU data were submitted to empirical orthogonal functions analysis over the north hemispheric part of Africa to obtain large-scale observed climate predictors and associated consistent variability modes. REMO RCM data for the same region were projected on the derived climate patterns to get simulated climate predictors. By means of cross-validated Model Output Statistics (MOS) approach combined with Bayesian model averaging (BMA) techniques, the observed climate predictors and the crop predictand were further on used to derive robust statistical relationships. The robust statistical crop models perform well with high goodness-of-fit coefficients (e.g. for all combined crop models: 0.49 ≤ R2 ≤ 0.99; 0.28 ≤ Brier-Skill-Score ≤ 0.90). Provided that REMO RCM captures the main features of the real African climate system and thus is able to reproduce its inter-annual variability, the time-independent statistical transfer functions were then used to translate future climate change signal from the simulated climate predictors into attainable crop yields/crop yield changes. The results confirm that precipitation and air temperature governed agricultural production in Benin in general, and particularly, pineapple yield variations are mainly influenced by temperature. Furthermore, the projected yield changes under future anthropogenic climate change during the first-half of the 21st century amount up to -12.5% for both maize and groundnuts, and -11%, -29%, -33% for pineapple, cassava, and cowpeas respectively. Meanwhile yield gain of up to +10% for sorghum and yams, +24% for cotton, and +39% for rice are expected. Over the time period 2001 – 2050, on average the future yield changes range between -3% and -13% under REMO SRES–B1 (GHG)+LCC, -2% and -11% under REMO SRES–A1B (GHG only),and -3% and -14% under REMO SRES–A1B (GHG)+LCC for pineapple, maize, sorghum, groundnuts, cowpeas and cassava. In the meantime for yams, cotton and rice, the average yield gains lie in interval of about +2% to +7% under REMO SRES–B1 (GHG)+LCC, +0.1% and +12% under REMO SRES–A1B (GHG only), and +3% and +10% under REMO SRES–A1B (GHG)+LCC. For sorghum, although the long-term average future yield depicts a reduction there are tendencies towards increasing yields in the future. The results also reveal that the increases in mean air temperature more than the changes in precipitation patterns are responsible for the projected yield changes. As well the results suggest that the reductions in pineapple yields cannot be attributed to the land cover/land use changes across sub-Saharan Africa. The production of groundnuts and in particular yams and cotton will profit from the on-going land use/land cover changes while the other crops will face detrimental effects. Henceforth, policymakers should take effective measures to limit the on-going land degradation processes and all other anthropogenic actions responsible for temperature increase. Biotechnological improvement of the cultivated crop varieties towards development of set of seed varieties adapted to hotter and dry conditions should be included in the breeding pipeline programs. Amongst other solutions, application of appropriate climate-smart agricultural practices and conservation agriculture are also required to offset the negative impacts of climate change in agriculture. N2 - In vielen Entwicklungsländern gefährden Umweltprobleme wie die tiefgreifende Veränderung der Landoberfläche, Wasserknappheit, Bodendegradation und der anthropogene Klimawandel die Leistung¬sfähigkeit der Landwirtschaft und erhöhen so das Risiko von Nahrungs-mittelknappheit. Von diesen miteinander verwobenen Bedrohungen ist der Klimawandel im 21. Jahrhundert sicherlich die bedeutendste. Die höchste Vulnerabilität weisen die ärmsten Regionen der Welt – unter anderen Westafrika – auf, sowohl wegen der großen Bedeutung von klima- und wettersensitiven Wirtschaftsektoren wie der Landwirtschaft als auch wegen der verbreiteten Armut. Diese schränkt die staatlichen und wirtschaftlichen Anpassungs¬kapazitäten an die neuen Herausforderungen durch den Klimawandel ein. Westafrikanische Kleinbauern, deren Lebensunterhalt wesentlich vom traditionellen Regenfeldbau – dem Eckpfeiler der regionalen Wirtschaft – abhängt, bekommen die negativen Auswirkungen bereits zu spüren. Die Adaption der agroökonomischen Systeme an den Klimawandel ist eine unbedingte Notwendigkeit für die Sicherung der Lebensgrundlage dieser ländlichen Gebiete. Da Wissen die Basis für Entscheidungen darstellt, sind belastbare Informationen über das Ausmaß der Auswirkungen wichtig, um angemessene und nachhaltige Anpassungsstrategien zu entwickeln. Am Beispiel der Republik Benin untersucht diese Studie das Potenzial von makroskaligen klimatischen Prädiktoren zur Erfassung und Quantifizierung des potentiellen Einflusses von beobachteten und künftigen Klimaänderungen auf die landwirtschaftliche Produktion eines westafrikanischen Landes. Die Auswirkungen der großskaligen Zirkulation wurden herangezogen, da auch moderne Regionale Klimamodelle (RCMs) Schwierigkeiten haben, klein- oder mesoskalige synoptische und insbesondere konvektive Prozesse überzeugend zu simulieren. Zugrunde liegt die Annahme, dass Schwankungen des landwirtschaftlichen Ertrags in auf Regenfeldbau basierenden landwirtschaftlichen Systemen mit geringen Kapitaleinsatz zu weiten Teilen auf klimatische Faktoren zurückzuführen sind. Untersucht werden die Ananas als perennierende Pflanze sowie einige einjährige Feldfrüchte wie Baumwolle aus der Gruppe der Faserpflanzen, die Getreidearten Mais, Sorghumhirse und Reis, die Hülsenfrüchte Augenbohne und Erdnuss sowie die Knollen- und Wurzelfrüchte Maniok und Yams. Somit repräsentieren die ausgewählten Feldfrüchte die drei bekannten Photosynthese-Wege, nämlich CAM, C3 und C4. Die vorliegende Studie verwendet historische Ertragsstatistiken der Republik Benin, Beobachtungsdaten der Climate Research Unit für den monatlichen Niederschlag sowie die bodennahe Mitteltemperatur (CRU TS 3.1) und die entsprechenden Variablen simuliert durch das REMO RCM. Dieses Regionalmodell wird an seinen Rändern durch das globale Klimamodell ECHAM 5 angetrieben. Es werden Modellsimulationen mit unterschiedlichen Randbedingungen im Hinblick auf Treibhausgaskonzentrationen (die Szenarien SRES-B1 und SRES-A1B) und Veränderungen der Landbedeckung (LCC) berücksichtigt. Mittels Hauptkomponentenanalyse werden aus den CRU-Daten für den nordhemisphärischen Teil Afrikas Zeitreihen und räumliche Muster für großskalige Prädiktoren gewonnen. Um mit diesen konsistente Prädiktoren für die Simulationen zu erhalten, werden die Datenfelder des REMO RCMs auf die so gewonnenen Raummuster projiziert. Für die beobachteten Zeitreihen der Prädiktoren und die zeitliche Entwicklung der unterschiedlichen Feldfrüchte als Prädiktant werden mittels eines kombinierten Ansatzes aus kreuzvalidierten Model Output Statistics (MOS) und Bayesian Model Averaging (BMA) Techniken robuste statistische Zusammenhänge erfasst. Die resultierenden statistischen Modelle zeigen gute Performance, beispielsweise gilt für alle erzeugten Modelle 0,49 ≤ R² ≤ 0,99 und 0,28 ≤ Brier-Skill-Score ≤ 0,90. Da das REMO RCM die Hauptcharakteristika des beobachteten Klimas in Afrika erzeugt und daher die interannuelle Variabilität realistisch reproduziert, können mithilfe der zeitunabhängigen statistischen Transferfunktionen Klimaänderungssignale, gewonnen aus den simulierten Prädiktoren, in zu erwartende Veränderungen der Ernteerträge übersetzt werden. Die Ergebnisse bestätigen, dass Niederschlag und bodennahe Temperatur allgemein die landwirtschaftliche Produktion bestimmen und insbesondere die Schwankungen in den Ananas¬-erträgen primär thermisch bedingt scheinen. Weiterhin finden sich unter den simulierten künftigen Klimabedingungen projizierte Ertragsänderungen von bis zu -12,5% für Mais und Erdnuss und -11% , -29% und -33% für Ananas, Maniok und Augenbohne. Zugleich werden Ertragssteigerungen von +10% für Sorghumhirse und Yams, +24% für Baumwolle und +39% für Reis projiziert. Diese Änderungen sind abhängig von den Randbedingungen. Im Mittel betragen die simulierten Änderungen der Erträge während der Periode von 2001 bis 2050 zwischen -13% und -3% für SRES-B1 + LCC, -11% und -2% für SRES-A1B sowie -14% bis -3% für SRES-A1B + LCC für Ananas, Mais, Sorghumhirse, Erdnuss, Augenbohne und Maniok. Daneben finden sich für Yams, Baumwolle und Reis Zuwächse im Ernteertrag, die in Intervallen zwischen +2% bis +7% für SRES-B1 + LCC, +0.1% bis +12% für SRES-A1B und +3% bis +10% für SRES-A1B + LCC liegen. Obwohl die durchschnittliche Veränderung im Ertrag der Sorghumhirse negativ ist, lassen sich auch Tendenzen hin zu positiven Veränderungen feststellen. Die Ergebnisse zeigen zudem, dass die projizierte Zunahme der mittleren Lufttemperatur die simulierten Ernteerträge stärker beeinflusst als Veränderungen in den Niederschlagsmustern. Weiterhin scheint im Fall der Ananas der simulierte Rückgang im Ertrag nicht auf Veränderungen bei Landnutzung oder Landoberflächenbedeckung im subsaharischen Afrika zurückführbar. Die Erdnuss- und insbesondere Yams- und Baumwollerzeugung werden von den Veränderungen in der Landoberflächenbedeckung, die für die übrigen Feldfrüchte nachteilige Effekte bedeuten, profitieren. Zukünftig sollten politische Entscheidungsträger wirksame Maßnahmen einleiten, um die fortschreitende Landdegradation sowie alle anderen anthropogenen Prozesse, die zur globalen Erwärmung beitragen, einzuschränken. Biotechnologische Verbesserungen der verwendeten Nutzpflanzen, um an heißere und trockenere Bedingungen angepasste Varianten zu erzeugen, sollten in die bestehenden Aufzuchtprogramme integriert werden. Weiterhin sind unter anderem die Anwendung von geeigneten, klimaintelligenten landwirtschaftlichen Verfahren sowie eine nachhaltige Agrarwirtschaft notwendig, um die Schäden des Klimawandels auf die Landwirtschaft auszugleichen. KW - Benin KW - Klimaänderung KW - climate change impact KW - large-scale climate circulation KW - West Africa KW - food security KW - agriculture KW - Agrarproduktion KW - Klimawandel KW - Landwirtschaft Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-122887 ER - TY - JOUR A1 - Forkuor, Gerald A1 - Conrad, Christopher A1 - Thiel, Michael A1 - Ullmann, Tobias A1 - Zoungrana, Evence T1 - Integration of Optical and Synthetic Aperture Radar Imagery for Improving Crop Mapping in Northwestern Benin, West Africa N2 - Crop mapping in West Africa is challenging, due to the unavailability of adequate satellite images (as a result of excessive cloud cover), small agricultural fields and a heterogeneous landscape. To address this challenge, we integrated high spatial resolution multi-temporal optical (RapidEye) and dual polarized (VV/VH) SAR (TerraSAR-X) data to map crops and crop groups in northwestern Benin using the random forest classification algorithm. The overall goal was to ascertain the contribution of the SAR data to crop mapping in the region. A per-pixel classification result was overlaid with vector field boundaries derived from image segmentation, and a crop type was determined for each field based on the modal class within the field. A per-field accuracy assessment was conducted by comparing the final classification result with reference data derived from a field campaign. Results indicate that the integration of RapidEye and TerraSAR-X data improved classification accuracy by 10%–15% over the use of RapidEye only. The VV polarization was found to better discriminate crop types than the VH polarization. The research has shown that if optical and SAR data are available for the whole cropping season, classification accuracies of up to 75% are achievable. KW - random forest KW - crop mapping KW - agriculture KW - West Africa KW - RapidEye KW - TerraSAR-X Y1 - 2014 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-113070 ER - TY - JOUR A1 - Asam, Sarah A1 - Gessner, Ursula A1 - Almengor González, Roger A1 - Wenzl, Martina A1 - Kriese, Jennifer A1 - Kuenzer, Claudia T1 - Mapping crop types of Germany by combining temporal statistical metrics of Sentinel-1 and Sentinel-2 time series with LPIS data JF - Remote Sensing N2 - Nationwide and consistent information on agricultural land use forms an important basis for sustainable land management maintaining food security, (agro)biodiversity, and soil fertility, especially as German agriculture has shown high vulnerability to climate change. Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite data of the Copernicus program offer time series with temporal, spatial, radiometric, and spectral characteristics that have great potential for mapping and monitoring agricultural crops. This paper presents an approach which synergistically uses these multispectral and Synthetic Aperture Radar (SAR) time series for the classification of 17 crop classes at 10 m spatial resolution for Germany in the year 2018. Input data for the Random Forest (RF) classification are monthly statistics of Sentinel-1 and Sentinel-2 time series. This approach reduces the amount of input data and pre-processing steps while retaining phenological information, which is crucial for crop type discrimination. For training and validation, Land Parcel Identification System (LPIS) data were available covering 15 of the 16 German Federal States. An overall map accuracy of 75.5% was achieved, with class-specific F1-scores above 80% for winter wheat, maize, sugar beet, and rapeseed. By combining optical and SAR data, overall accuracies could be increased by 6% and 9%, respectively, compared to single sensor approaches. While no increase in overall accuracy could be achieved by stratifying the classification in natural landscape regions, the class-wise accuracies for all but the cereal classes could be improved, on average, by 7%. In comparison to census data, the crop areas could be approximated well with, on average, only 1% of deviation in class-specific acreages. Using this streamlined approach, similar accuracies for the most widespread crop types as well as for smaller permanent crop classes were reached as in other Germany-wide crop type studies, indicating its potential for repeated nationwide crop type mapping. KW - agriculture KW - random forest classification KW - multispectral data KW - radar data KW - spectral statistics KW - temporal statistics KW - IACS Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-278969 SN - 2072-4292 VL - 14 IS - 13 ER - TY - JOUR A1 - Clauss, Kersten A1 - Yan, Huimin A1 - Kuenzer, Claudia T1 - Mapping Paddy Rice in China in 2002, 2005, 2010 and 2014 with MODIS Time Series JF - Remote Sensing N2 - Rice is an important food crop and a large producer of green-house relevant methane. Accurate and timely maps of paddy fields are most important in the context of food security and greenhouse gas emission modelling. During their life-cycle, rice plants undergo a phenological development that influences their interaction with waves in the visible light and infrared spectrum. Rice growth has a distinctive signature in time series of remotely-sensed data. We used time series of MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) products MOD13Q1 and MYD13Q1 and a one-class support vector machine to detect these signatures and classify paddy rice areas in continental China. Based on these classifications, we present a novel product for continental China that shows rice areas for the years 2002, 2005, 2010 and 2014 at 250-m resolution. Our classification has an overall accuracy of 0.90 and a kappa coefficient of 0.77 compared to our own reference dataset for 2014 and correlates highly with rice area statistics from China’s Statistical Yearbooks (R2 of 0.92 for 2010, 0.92 for 2005 and 0.90 for 2002). Moderate resolution time series analysis allows accurate and timely mapping of rice paddies over large areas with diverse cropping schemes. KW - agriculture KW - rice KW - China KW - MODIS KW - time series KW - SVM KW - OCSVM KW - change detection Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-180557 VL - 8 IS - 5 ER - TY - JOUR A1 - Knauer, Kim A1 - Gessner, Ursula A1 - Fensholt, Rasmus A1 - Forkuor, Gerald A1 - Kuenzer, Claudia T1 - Monitoring agricultural expansion in Burkina Faso over 14 years with 30 m resolution time series: the role of population growth and implications for the environment JF - Remote Sensing N2 - Burkina Faso ranges amongst the fastest growing countries in the world with an annual population growth rate of more than three percent. This trend has consequences for food security since agricultural productivity is still on a comparatively low level in Burkina Faso. In order to compensate for the low productivity, the agricultural areas are expanding quickly. The mapping and monitoring of this expansion is difficult, even on the basis of remote sensing imagery, since the extensive farming practices and frequent cloud coverage in the area make the delineation of cultivated land from other land cover and land use types a challenging task. However, as the rapidly increasing population could have considerable effects on the natural resources and on the regional development of the country, methods for improved mapping of LULCC (land use and land cover change) are needed. For this study, we applied the newly developed ESTARFM (Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model) framework to generate high temporal (8-day) and high spatial (30 m) resolution NDVI time series for all of Burkina Faso for the years 2001, 2007, and 2014. For this purpose, more than 500 Landsat scenes and 3000 MODIS scenes were processed with this automated framework. The generated ESTARFM NDVI time series enabled extraction of per-pixel phenological features that all together served as input for the delineation of agricultural areas via random forest classification at 30 m spatial resolution for entire Burkina Faso and the three years. For training and validation, a randomly sampled reference dataset was generated from Google Earth images and based on expert knowledge. The overall accuracies of 92% (2001), 91% (2007), and 91% (2014) indicate the well-functioning of the applied methodology. The results show an expansion of agricultural area of 91% between 2001 and 2014 to a total of 116,900 km\(^2\). While rainfed agricultural areas account for the major part of this trend, irrigated areas and plantations also increased considerably, primarily promoted by specific development projects. This expansion goes in line with the rapid population growth in most provinces of Burkina Faso where land was still available for an expansion of agricultural area. The analysis of agricultural encroachment into protected areas and their surroundings highlights the increased human pressure on these areas and the challenges of environmental protection for the future. KW - remote sensing KW - Africa KW - agriculture KW - Burkina Faso KW - data fusion KW - ESTARFM framework KW - irrigation KW - land surface phenology KW - Landsat KW - MODIS KW - plantation KW - protected areas KW - TIMESAT Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-171905 VL - 9 IS - 2 ER - TY - THES A1 - Redlich, Sarah T1 - Opportunities and obstacles of ecological intensification: Biological pest control in arable cropping systems T1 - Chancen und Hürden Ökologischer Intensivierung: Biologische Schädlingsbekämpfung im Ackerbau N2 - Modern agriculture is the basis of human existence, a blessing, but also a curse. It provides nourishment and well-being to the ever-growing human population, yet destroys biodiversity-mediated processes that underpin productivity: ecosystem services such as water filtration, pollination and biological pest control. Ecological intensification is a promising alternative to conventional farming, and aims to sustain yield and ecosystem health by actively managing biodiversity and essential ecosystem services. Here, I investigate opportunities and obstacles for ecological intensification. My research focuses on 1) the relative importance of soil, management and landscape variables for biodiversity and wheat yield (Chapter II); 2) the influence of multi-scale landscape-level crop diversity on biological pest control in wheat (Chapter III) and 3) on overall and functional bird diversity (Chapter IV). I conclude 4) by introducing a guide that helps scientists to increase research impact by acknowledging the role of stakeholder engagement for the successful implementation of ecological intensification (Chapter V). Ecological intensification relies on the identification of natural pathways that are able to sustain current yields. Here, we crossed an observational field study of arthropod pests and natural enemies in 28 real-life wheat systems with an orthogonal on-field insecticide-fertilizer experiment. Using path analysis, we quantified the effect of 34 factors (soil characteristics, recent and historic crop management, landscape heterogeneity) that directly or indirectly (via predator-prey interactions) contribute to winter wheat yield. Reduced soil preparation and high crop rotation diversity enhanced crop productivity independent of external agrochemical inputs. Concurrently, biological control by arthropod natural enemies could be restored by decreasing average field sizes on the landscape scale, extending crop rotations and reducing soil disturbance. Furthermore, reductions in agrochemical inputs decreased pest abundances, thereby facilitating yield quality. Landscape-level crop diversity is a promising tool for ecological intensification. However, biodiversity enhancement via diversification measures does not always translate into agricultural benefits due to antagonistic species interactions (intraguild predation). Additionally, positive effects of crop diversity on biological control may be masked by inappropriate study scales or correlations with other landscape variables (e.g. seminatural habitat). Therefore, the multiscale and context-dependent impact of crop diversity on biodiversity and ecosystem services is ambiguous. In 18 winter wheat fields along a crop diversity gradient, insect- and bird-mediated pest control was assessed using a natural enemy exclusion experiment with cereal grain aphids. Although birds did not influence the strength of insect-mediated pest control, crop diversity (rather than seminatural habitat cover) enhanced aphid regulation by up to 33%, particularly on small spatial scales. Crop diversification, an important Greening measure in the European Common Agricultural Policy, can improve biological control, and could lower dependence on insecticides, if the functional identity of crops is taken into account. Simple measures such as ‘effective number of crop types’ help in science communication. Although avian pest control did not respond to landscape-level crop diversity, birds may still benefit from increased crop resources in the landscape, depending on their functional grouping (feeding guild, conservation status, habitat preference, nesting behaviour). Observational studies of bird functional diversity on 14 wheat study fields showed that non-crop landscape heterogeneity rather than crop diversity played a key role in determining the richness of all birds. Insect-feeding, non-farmland and non-threatened birds increased across multiple spatial scales (up to 3000 m). Only crop-nesting farmland birds declined in heterogeneous landscapes. Thus, crop diversification may be less suitable for conserving avian diversity, but abundant species benefit from overall habitat heterogeneity. Specialist farmland birds may require more targeted management approaches. Identifying ecological pathways that favour biodiversity and ecosystem services provides opportunities for ecological intensification that increase the likelihood of balancing conservation and productivity goals. However, change towards a more sustainable agriculture will be slow to come if research findings are not implemented on a global scale. During dissemination activities within the EU project Liberation, I gathered information on the advantages and shortcomings of ecological intensification and its implementation. Here, I introduce a guide (‘TREE’) aimed at scientists that want to increase the impact of their research. TREE emphasizes the need to engage with stakeholders throughout the planning and research process, and actively seek and promote science dissemination and knowledge implementation. This idea requires scientists to leave their comfort zone and consider socioeconomic, practical and legal aspects often ignored in classical research. Ecological intensification is a valuable instrument for sustainable agriculture. Here, I identified new pathways that facilitate ecological intensification. Soil quality, disturbance levels and spatial or temporal crop diversification showed strong positive correlations with natural enemies, biological pest control and yield, thereby lowering the dependence on agrochemical inputs. Differences between functional groups caused opposing, scale-specific responses to landscape variables. Opposed to our predictions, birds did not disturb insect-mediated pest control in our study system, nor did avian richness relate to landscape-level crop diversity. However, dominant functional bird groups increased with non-crop landscape heterogeneity. These findings highlight the value of combining different on-field and landscape approaches to ecological intensification. Concurrently, the success of ecological intensification can be increased by involving stakeholders throughout the research process. This increases the quality of science and reduces the chance of experiencing unscalable obstacles to implementation. N2 - Die moderne Landwirtschaft ist die Grundlage menschlichen Lebens, ein Segen, aber auch ein Fluch. Sie stellt Nahrung und Wohlstand für die immerfort wachsende menschliche Bevölkerung bereit, und zerstört gleichzeitig Biodiversitäts-geförderte Prozesse, welche die Produktivität unterstützen: Ökosystemdienstleistungen wie Wasseraufbereitung, Bestäubung und biologische Schädlingsbekämpfung. Ökologische Intensivierung ist eine vielversprechende Alternative zur konventionellen Landwirtschaft, und zielt darauf aus, Erträge und die Gesundheit von Ökosystemen zu erhalten indem Biodiversität und essentielle Ökosystemdienstleistungen aktiv gemanagt werden. In meiner Doktorarbeit untersuche ich die Chancen und Hürden Ökologischer Intensivierung. Das Hauptinteresse meiner Forschung liegt bei 1) der relativen Bedeutung von Boden, Bewirtschaftung und Landschaftsaspekten für Biodiversität und Weizenerträge (Kapitel II); 2) dem Einfluss regionaler Anbauvielfalt auf verschiedenen räumlichen Skalen auf die biologische Schädlingsbekämpfung in Weizen (Kapitel III) und 3) auf die gesamte und funktionelle Artenvielfalt von Vögeln (Kapitel IV). Zum Schluss 4) stelle ich einen Leitfaden vor, der Wissenschaftlern hilft die Wirkung ihrer Forschung zu erhöhen, indem die fundamentale Rolle von Stakeholdern für die Umsetzung Ökologischer Intensivierung besser genutzt wird (Kapitel V). Ökologische Intensivierung bedarf der Identifizierung von natürlichen Prozessen, die zum Erhalt landwirtschaftlicher Erträge beitragen. Zu diesem Zweck verknüpften wir eine Beobachtungsstudie, in der Schädlinge und natürliche Gegenspieler in 28 realen Weizen Anbausystem aufgenommen wurden, mit einem orthogonalen Feldexperiment (Insektizid und mineralische Düngung). Anhand einer Pfadanalyse quantifizierten wir den Einfluss von 34 Faktoren (Bodencharakteristiken, gegenwärtige und vergangene Bewirtschaftung, Landschaftsheterogenität), die direkt oder indirekt (über Räuber-Beute-Interaktionen) Einfluss auf den Winterweizenertrag ausüben. Reduzierte Bodenbearbeitung und vielfältige Fruchtfolgen erhöhten die Erträge unabhängig von der Ausbringung von Agrochemikalien. Gleichzeitig könnte die biologische Schädlingsbekämpfung durch räuberische Insekten wiederhergestellt werden, indem durchschnittliche Schlaggrößen auf der Landschaftsebene verringert, Fruchtfolgen erweitert und die Bodenbearbeitung reduziert wird. Des Weiteren senkte der Verzicht auf Agrochemikalien das Schädlingsaufkommen einiger Arten, und trug zu einer höheren Ertragsqualität bei. Regionale Anbauvielfalt ist ein vielversprechendes Mittel zur Ökologischen Intensivierung. Doch die Erhöhung der Artenvielfalt durch Diversifizierungsmaßnahmen führt nicht immer zu Vorteilen in der Landwirtschaft, vor allem auf Grund antagonistischer Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Arten (intraguild predation). Weiterhin können positive Effekte der Anbauvielfalt durch die Wahl der falschen räumlichen Skala oder durch Korrelationen mit anderen Landschaftsvariablen (z.B. halbnatürliche Habitate) überdeckt werden. Aus diesem Grund bestehen Unklarheiten über die Wirkung von Anbauvielfalt auf Biodiversität und Ökosystemdienstleistungen in unterschiedlichen räumlichen Skalen und Kontexten. Durch Ausschlussexperimente mit Getreideblattläusen untersuchten wir die biologische Schädlingsbekämpfung durch räuberische Insekten und Vögel in 18 Winterweizenfeldern innerhalb eines Landschaftsgradienten der Anbauvielfalt. Vögel hatten keinen Einfluss auf die biologische Schädlingsbekämpfung durch Insekten. Anbauvielfalt (nicht das Vorkommen halbnatürlicher Habitate) erhöhte die Schädlingsbekämpfung um bis zu 33%, vor allem auf kleinen räumlichen Skalen. Somit kann die Steigerung der Anbauvielfalt, eine wichtige Säule der Europäischen Gemeinsamen Agrarpolitik, die biologische Schädlingsbekämpfung verbessern und den Einsatz von Agrochemikalien verringern, solange die funktionelle Gruppe der Anbaupflanzen berücksichtigt wird. Einfache Maßeinheiten wie die ‘effektive Anzahl an Kulturpflanzengruppen‘ helfen in der Kommunikation wissenschaftlicher Ergebnisse. Obwohl die Schädlingsbekämpfung durch Vögel nicht durch regionale Anbauvielfalt beeinflusst wurde, könnten Vögel, abhängig von der Zugehörigkeit zu bestimmten funktionellen Gruppen (Ernährung, Gefährdungsstatus, Lebensraum, Nistplatzwahl), dennoch von erhöhten Ressourcen auf landwirtschaftlichen Flächen profitieren. In einer Beobachtungsstudie wurde die funktionelle Vielfalt von Vögeln auf 14 Winterweizenfeldern aufgenommen. Die Studie zeigte, dass die nicht agrarisch genutzte Landschaftsheterogenität im Vergleich zur regionalen Anbauvielfalt eine übergeordnete Rolle für die Artenvielfalt spielte, vor allem für Insektenfresser, Vögel die außerhalb landwirtschaftlicher Flächen siedeln oder nicht in ihrem Bestand gefährdet sind. Effekte waren auf allen Skalen sichtbar (bis zu 3000m). Nur Acker-nistende Agrarvögel zeigten negative Beziehungen zu Landschaftsheterogenität. Der Nutzen der Anbaudiversifizierung scheint weniger Bedeutung für den Vogelschutz zu haben als die übergeordnete Vielfalt der Landschaft, welche den Artenreichtum häufiger Vogelarten erhöhte. Spezialisierte Vogelarten dagegen bedürfen eines gezielten, angepassten Managements. Um Ökologische Intensivierung voranzutreiben und ein Gleichgewicht zwischen Naturschutz- und Produktivitätszielen zu erreichen, bedarf es der Identifikation ökologischer Prozesse, die zur Steigerung von Biodiversität und Ökosystemdienstleistungen beitragen. Doch der die Wende zu einer nachhaltigeren Landwirtschaft wird nur langsam voran schreiten, wenn Forschungsergebnisse nicht global umgesetzt werden. Während der Öffentlichkeitsarbeit im EU Projekt Liberation konnte ich Informationen über die Vor- und Nachteile Ökologischer Intensivierung und deren Umsetzung sammeln. Hier stelle ich einen Leitfaden (‘TREE’) vor, der Wissenschaftlern helfen soll die Wirkung ihrer Forschung zu erhöhen. TREE verdeutlicht wie wichtig es ist, Stakeholder in den Planungs- und Forschungsprozess eines Projektes mit einzubeziehen, und aktiv die Verbreitung von Wissen und die Umsetzung wissenschaftlicher Ergebnisse voranzutreiben. TREE fordert Wissenschaftler dazu auf, die eigene Komfortzone zu verlassen und sozioökonomische, praktische und rechtliche Aspekte zu berücksichtigen, welche oft in der klassischen Forschung unbeachtet bleiben. Ökologische Intensivierung ist ein bedeutender Schritt in Richtung nachhaltige Landwirtschaft. In dieser Arbeit identifiziere ich neue Wege zur ökologischen Intensivierung. Bodenqualität, Störungsgrad des Bodens und die räumliche oder zeitliche Anbauvielfalt zeigten starke positive Korrelationen mit natürlichen Gegenspielern, biologischer Schädlingsbekämpfung und Erträgen auf, wodurch die Abhängigkeit von Agrochemikalien verringert wird. Unterschiede zwischen funktionellen Gruppen verursachten gegensätzliche Beziehungen zu Landschaftsvariablen auf verschiedenen räumlichen Skalen. Entgegen unserer Erwartungen nahmen Vögel in unserem System keinen Einfluss auf die biologische Schädlingsbekämpfung durch Insekten. Die Vogelvielfalt war außerdem unbeeinflusst von der regionalen Anbauvielfalt. Doch dominante funktionelle Vogelgruppen profitieren von der Vielfalt nicht agrarisch genutzter Landschaftsaspekte. Diese Ergebnisse betonen den Wert einer Mischung aus unterschiedlichen lokalen und landschaftsbezogenen Ansätzen zur Ökologischen Intensivierung. Gleichzeitig kann der Erfolg Ökologischer Intensivierung vor allem dadurch erhöht werden, dass Stakeholder in den Forschungsprozess eingebunden werden. Dies steigert die Qualität der Forschung und reduziert die Wahrscheinlichkeit, während der Umsetzung auf unüberwindbare Hürden zu stoßen. KW - Ökologische Intensivierung KW - Biologische Schädlingsbekämpfung KW - Landwirtschaft KW - Artensterben KW - Ökosystemdienstleistungen KW - Öffentlichkeitsarbeit KW - ecological intensification KW - biological pest control KW - agriculture KW - public outreach KW - ecosystem services KW - sustainable farming Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-171228 ER - TY - JOUR A1 - Dhillon, Maninder Singh A1 - Dahms, Thorsten A1 - Kübert-Flock, Carina A1 - Steffan-Dewenter, Ingolf A1 - Zhang, Jie A1 - Ullmann, Tobias T1 - Spatiotemporal Fusion Modelling Using STARFM: Examples of Landsat 8 and Sentinel-2 NDVI in Bavaria JF - Remote Sensing N2 - The increasing availability and variety of global satellite products provide a new level of data with different spatial, temporal, and spectral resolutions; however, identifying the most suited resolution for a specific application consumes increasingly more time and computation effort. The region’s cloud coverage additionally influences the choice of the best trade-off between spatial and temporal resolution, and different pixel sizes of remote sensing (RS) data may hinder the accurate monitoring of different land cover (LC) classes such as agriculture, forest, grassland, water, urban, and natural-seminatural. To investigate the importance of RS data for these LC classes, the present study fuses NDVIs of two high spatial resolution data (high pair) (Landsat (30 m, 16 days; L) and Sentinel-2 (10 m, 5–6 days; S), with four low spatial resolution data (low pair) (MOD13Q1 (250 m, 16 days), MCD43A4 (500 m, one day), MOD09GQ (250 m, one-day), and MOD09Q1 (250 m, eight day)) using the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), which fills regions’ cloud or shadow gaps without losing spatial information. These eight synthetic NDVI STARFM products (2: high pair multiply 4: low pair) offer a spatial resolution of 10 or 30 m and temporal resolution of 1, 8, or 16 days for the entire state of Bavaria (Germany) in 2019. Due to their higher revisit frequency and more cloud and shadow-free scenes (S = 13, L = 9), Sentinel-2 (overall R\(^2\) = 0.71, and RMSE = 0.11) synthetic NDVI products provide more accurate results than Landsat (overall R\(^2\) = 0.61, and RMSE = 0.13). Likewise, for the agriculture class, synthetic products obtained using Sentinel-2 resulted in higher accuracy than Landsat except for L-MOD13Q1 (R\(^2\) = 0.62, RMSE = 0.11), resulting in similar accuracy preciseness as S-MOD13Q1 (R\(^2\) = 0.68, RMSE = 0.13). Similarly, comparing L-MOD13Q1 (R\(^2\) = 0.60, RMSE = 0.05) and S-MOD13Q1 (R\(^2\) = 0.52, RMSE = 0.09) for the forest class, the former resulted in higher accuracy and precision than the latter. Conclusively, both L-MOD13Q1 and S-MOD13Q1 are suitable for agricultural and forest monitoring; however, the spatial resolution of 30 m and low storage capacity makes L-MOD13Q1 more prominent and faster than that of S-MOD13Q1 with the 10-m spatial resolution. KW - Landsat KW - Sentinel-2 KW - NDVI KW - fusion KW - agriculture KW - grassland KW - forest KW - urban KW - water Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-323471 SN - 2072-4292 VL - 14 IS - 3 ER - TY - JOUR A1 - Reinermann, Sophie A1 - Gessner, Ursula A1 - Asam, Sarah A1 - Kuenzer, Claudia A1 - Dech, Stefan T1 - The Effect of Droughts on Vegetation Condition in Germany: An Analysis Based on Two Decades of Satellite Earth Observation Time Series and Crop Yield Statistics JF - Remote Sensing N2 - Central Europe experienced several droughts in the recent past, such as in the year 2018, which was characterized by extremely low rainfall rates and high temperatures, resulting in substantial agricultural yield losses. Time series of satellite earth observation data enable the characterization of past drought events over large temporal and spatial scales. Within this study, Moderate Resolution Spectroradiometer (MODIS) Enhanced Vegetation Index (EVI) (MOD13Q1) 250 m time series were investigated for the vegetation periods of 2000 to 2018. The spatial and temporal development of vegetation in 2018 was compared to other dry and hot years in Europe, like the drought year 2003. Temporal and spatial inter- and intra-annual patterns of EVI anomalies were analyzed for all of Germany and for its cropland, forest, and grassland areas individually. While vegetation development in spring 2018 was above average, the summer months of 2018 showed negative anomalies in a similar magnitude as in 2003, which was particularly apparent within grassland and cropland areas in Germany. In contrast, the year 2003 showed negative anomalies during the entire growing season. The spatial pattern of vegetation status in 2018 showed high regional variation, with north-eastern Germany mainly affected in June, north-western parts in July, and western Germany in August. The temporal pattern of satellite-derived EVI deviances within the study period 2000-2018 were in good agreement with crop yield statistics for Germany. The study shows that the EVI deviation of the summer months of 2018 were among the most extreme in the study period compared to other years. The spatial pattern and temporal development of vegetation condition between the drought years differ. KW - drought KW - time series KW - heat wave KW - agriculture KW - climate extremes KW - climate change KW - crop statistics KW - MODIS KW - Germany Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-225165 VL - 11 IS - 15 ER -