TY - THES A1 - Üreyen, Soner T1 - Multivariate Time Series for the Analysis of Land Surface Dynamics - Evaluating Trends and Drivers of Land Surface Variables for the Indo-Gangetic River Basins T1 - Multivariate Zeitreihen zur Analyse von Landoberflächendynamiken - Auswertung von Trends und Treibern von Landoberflächenvariablen für Flusseinzugsgebiete der Indus-Ganges Ebene N2 - The investigation of the Earth system and interplays between its components is of utmost importance to enhance the understanding of the impacts of global climate change on the Earth's land surface. In this context, Earth observation (EO) provides valuable long-term records covering an abundance of land surface variables and, thus, allowing for large-scale analyses to quantify and analyze land surface dynamics across various Earth system components. In view of this, the geographical entity of river basins was identified as particularly suitable for multivariate time series analyses of the land surface, as they naturally cover diverse spheres of the Earth. Many remote sensing missions with different characteristics are available to monitor and characterize the land surface. Yet, only a few spaceborne remote sensing missions enable the generation of spatio-temporally consistent time series with equidistant observations over large areas, such as the MODIS instrument. In order to summarize available remote sensing-based analyses of land surface dynamics in large river basins, a detailed literature review of 287 studies was performed and several research gaps were identified. In this regard, it was found that studies rarely analyzed an entire river basin, but rather focused on study areas at subbasin or regional scale. In addition, it was found that transboundary river basins remained understudied and that studies largely focused on selected riparian countries. Moreover, the analysis of environmental change was generally conducted using a single EO-based land surface variable, whereas a joint exploration of multivariate land surface variables across spheres was found to be rarely performed. To address these research gaps, a methodological framework enabling (1) the preprocessing and harmonization of multi-source time series as well as (2) the statistical analysis of a multivariate feature space was required. For development and testing of a methodological framework that is transferable in space and time, the transboundary river basins Indus, Ganges, Brahmaputra, and Meghna (IGBM) in South Asia were selected as study area, having a size equivalent to around eight times the size of Germany. These basins largely depend on water resources from monsoon rainfall and High Mountain Asia which holds the largest ice mass outside the polar regions. In total, over 1.1 billion people live in this region and in parts largely depend on these water resources which are indispensable for the world's largest connected irrigated croplands and further domestic needs as well. With highly heterogeneous geographical settings, these river basins allow for a detailed analysis of the interplays between multiple spheres, including the anthroposphere, biosphere, cryosphere, hydrosphere, lithosphere, and atmosphere. In this thesis, land surface dynamics over the last two decades (December 2002 - November 2020) were analyzed using EO time series on vegetation condition, surface water area, and snow cover area being based on MODIS imagery, the DLR Global WaterPack and JRC Global Surface Water Layer, as well as the DLR Global SnowPack, respectively. These data were evaluated in combination with further climatic, hydrological, and anthropogenic variables to estimate their influence on the three EO land surface variables. The preprocessing and harmonization of the time series was conducted using the implemented framework. The resulting harmonized feature space was used to quantify and analyze land surface dynamics by means of several statistical time series analysis techniques which were integrated into the framework. In detail, these methods involved (1) the calculation of trends using the Mann-Kendall test in association with the Theil-Sen slope estimator, (2) the estimation of changes in phenological metrics using the Timesat tool, (3) the evaluation of driving variables using the causal discovery approach Peter and Clark Momentary Conditional Independence (PCMCI), and (4) additional correlation tests to analyze the human influence on vegetation condition and surface water area. These analyses were performed at annual and seasonal temporal scale and for diverse spatial units, including grids, river basins and subbasins, land cover and land use classes, as well as elevation-dependent zones. The trend analyses of vegetation condition mostly revealed significant positive trends. Irrigated and rainfed croplands were found to contribute most to these trends. The trend magnitudes were particularly high in arid and semi-arid regions. Considering surface water area, significant positive trends were obtained at annual scale. At grid scale, regional and seasonal clusters with significant negative trends were found as well. Trends for snow cover area mostly remained stable at annual scale, but significant negative trends were observed in parts of the river basins during distinct seasons. Negative trends were also found for the elevation-dependent zones, particularly at high altitudes. Also, retreats in the seasonal duration of snow cover area were found in parts of the river basins. Furthermore, for the first time, the application of the causal discovery algorithm on a multivariate feature space at seasonal temporal scale revealed direct and indirect links between EO land surface variables and respective drivers. In general, vegetation was constrained by water availability, surface water area was largely influenced by river discharge and indirectly by precipitation, and snow cover area was largely controlled by precipitation and temperature with spatial and temporal variations. Additional analyses pointed towards positive human influences on increasing trends in vegetation greenness. The investigation of trends and interplays across spheres provided new and valuable insights into the past state and the evolution of the land surface as well as on relevant climatic and hydrological driving variables. Besides the investigated river basins in South Asia, these findings are of great value also for other river basins and geographical regions. N2 - Die Untersuchung von Erdsystemkomponenten und deren Wechselwirkungen ist von großer Relevanz, um das Prozessverständnis sowie die Auswirkungen des globalen Klimawandels auf die Landoberfläche zu verbessern. In diesem Zusammenhang liefert die Erdbeobachtung (EO) wertvolle Langzeitaufnahmen zu einer Vielzahl an Landoberflächenvariablen. Diese können als Indikator für die Erdsystemkomponenten genutzt werden und sind essenziell für großflächige Analysen. Flusseinzugsgebiete sind besonders geeignet um Landoberflächendynamiken mit multivariaten Zeitreihen zu analysieren, da diese verschiedene Sphären des Erdsystems umfassen. Zur Charakterisierung der Landoberfläche stehen zahlreiche EO-Missionen mit unterschiedlichen Eigenschaften zur Verfügung. Nur einige wenige Missionen gewährleisten jedoch die Erstellung von räumlich und zeitlich konsistenten Zeitreihen mit äquidistanten Beobachtungen über großräumige Untersuchungsgebiete, wie z.B. die MODIS Sensoren. Um bisherige EO-Analysen zu Landoberflächendynamiken in großen Flusseinzugsgebieten zu untersuchen, wurde eine Literaturrecherche durchgeführt, wobei mehrere Forschungslücken identifiziert wurden. Studien untersuchten nur selten ein ganzes Einzugsgebiet, sondern konzentrierten sich lediglich auf Teilgebietsgebiete oder regionale Untersuchungsgebiete. Darüber hinaus wurden transnationale Einzugsgebiete nur unzureichend analysiert, wobei sich die Studien größtenteils auf ausgewählte Anrainerstaaten beschränkten. Auch wurde die Analyse von Umweltveränderungen meistens anhand einer einzigen EO-Landoberflächenvariable durchgeführt, während eine synergetische Untersuchung von sphärenübergreifenden Landoberflächenvariablen kaum unternommen wurde. Um diese Forschungslücken zu adressieren, ist ein methodischer Ansatz notwendig, der (1) die Vorverarbeitung und Harmonisierung von Zeitreihen aus mehreren Quellen und (2) die statistische Analyse eines multivariaten Merkmalsraums ermöglicht. Für die Entwicklung und Anwendung eines methodischen Frameworks, das raum-zeitlich übertragbar ist, wurden die transnationalen Einzugsgebiete Indus, Ganges, Brahmaputra und Meghna (IGBM) in Südasien, deren Größe etwa der achtfachen Fläche von Deutschland entspricht, ausgewählt. Diese Einzugsgebiete hängen weitgehend von den Wasserressourcen des Monsunregens und des Hochgebirges Asiens ab. Insgesamt leben über 1,1 Milliarden Menschen in dieser Region und sind zum Teil in hohem Maße von diesen Wasserressourcen abhängig, die auch für die größten zusammenhängenden bewässerten Anbauflächen der Welt und auch für weitere inländische Bedarfe unerlässlich sind. Aufgrund ihrer sehr heterogenen geographischen Gegebenheiten ermöglichen diese Einzugsgebiete eine detaillierte sphärenübergreifende Analyse der Wechselwirkungen, einschließlich der Anthroposphäre, Biosphäre, Kryosphäre, Hydrosphäre, Lithosphäre und Atmosphäre. In dieser Dissertation wurden Landoberflächendynamiken der letzten zwei Jahrzehnte anhand von EO-Zeitreihen zum Vegetationszustand, zu Oberflächengewässern und zur Schneebedeckung analysiert. Diese basieren auf MODIS-Aufnahmen, dem DLR Global WaterPack und dem JRC Global Surface Water Layer sowie dem DLR Global SnowPack. Diese Zeitreihen wurden in Kombination mit weiteren klimatischen, hydrologischen und anthropogenen Variablen ausgewertet. Die Harmonisierung des multivariaten Merkmalsraumes ermöglichte die Analyse von Landoberflächendynamiken unter Nutzung von statistischen Methoden. Diese Methoden umfassen (1) die Berechnung von Trends mittels des Mann-Kendall und des Theil-Sen Tests, (2) die Berechnung von phänologischen Metriken anhand des Timesat-Tools, (3) die Bewertung von treibenden Variablen unter Nutzung des PCMCI Algorithmus und (4) zusätzliche Korrelationstests zur Analyse des menschlichen Einflusses auf den Vegetationszustand und die Wasseroberfläche. Diese Analysen wurden auf jährlichen und saisonalen Zeitskalen und für verschiedene räumliche Einheiten durchgeführt. Für den Vegetationszustand wurden weitgehend signifikant positive Trends ermittelt. Analysen haben gezeigt, dass landwirtschaftliche Nutzflächen am meisten zu diesen Trends beitragen haben. Besonders hoch waren die Trends in ariden Regionen. Bei Oberflächengewässern wurden auf jährlicher Ebene signifikant positive Trends festgestellt. Auf Pixelebene wurden jedoch sowohl regional als auch saisonal Cluster mit signifikant negativen Trends identifiziert. Die Trends für die Schneebedeckung blieben auf jährlicher Ebene weitgehend stabil, jedoch wurden in Teilen der Einzugsgebiete zu bestimmten Jahreszeiten signifikant negative Trends beobachtet. Die negativen Trends wurden auch für höhenabhängige Zonen festgestellt, insbesondere in hohen Lagen. Außerdem wurden in Teilen der Einzugsgebiete Rückgänge bei der saisonalen Dauer der Schneebedeckung ermittelt. Darüber hinaus ergab die Untersuchung des multivariaten Merkmalsraums auf kausale Zusammenhänge auf saisonaler Ebene erstmals Aufschluss über direkte und indirekte Relationen zwischen EO-Landoberflächenvariablen und den entsprechenden Einflussfaktoren. Zusammengefasst wurde die Vegetation durch die Wasserverfügbarkeit, die Oberflächengewässer durch den Abfluss und indirekt durch den Niederschlag sowie die Schneebedeckung durch Niederschlag und Temperatur mit räumlichen und saisonalen Unterschieden kontrolliert. Zusätzliche Analysen wiesen auf einen positiven Zusammenhang zwischen dem menschlichen Einfluss und den zunehmenden Trends in der Vegetationsfläche hin. Diese sphärenübergreifenden Untersuchungen zu Trends und Wechselwirkungen liefern neue und wertvolle Einblicke in den vergangenen Zustand von Landoberflächendynamiken sowie in die relevanten klimatischen und hydrologischen Einflussfaktoren. Neben den untersuchten Einzugsgebieten in Südasien sind diese Erkenntnisse auch für weitere Einzugsgebiete und geographische Regionen von großer Bedeutung. KW - Multivariate Analyse KW - Zeitreihe KW - Fernerkundung KW - Geographie KW - Multivariate Time Series KW - River Basins KW - Earth Observation KW - Remote Sensing Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-291941 ER - 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 -