TY  - THES
A1  - Cord, Anna
T1  - Potential of multi-temporal remote sensing data for modeling tree species distributions and species richness in Mexico
T1  - Eignung multi-temporaler Fernerkundungsdaten für die Modellierung von Artverbreitungsgebieten und Diversität von Baumarten in Mexiko
N2  - Current changes of biodiversity result almost exclusively from human activities. This anthropogenic conversion of natural ecosystems during the last decades has led to the so-called ‘biodiversity crisis’, which comprises the loss of species as well as changes in the global distribution patterns of organisms. Species richness is unevenly distributed worldwide. Altogether, 17 so-called ‘megadiverse’ nations cover less than 10% of the earth’s land surface but support nearly 70% of global species richness. Mexico, the study area of this thesis, is one of those countries. However, due to Mexico’s large extent and geographical complexity, it is impossible to conduct reliable and spatially explicit assessments of species distribution ranges based on these collection data and field work alone. In the last two decades, Species distribution models (SDMs) have been established as important tools for extrapolating such in situ observations. SDMs analyze empirical correlations between geo-referenced species occurrence data and environmental variables to obtain spatially explicit surfaces indicating the probability of species occurrence. Remote sensing can provide such variables which describe biophysical land surface characteristics with high effective spatial resolutions. Especially during the last three to five years, the number of studies making use of remote sensing data for modeling species distributions has therefore multiplied. Due to the novelty of this field of research, the published literature consists mostly of selective case studies. A systematic framework for modeling species distributions by means of remote sensing is still missing. This research gap was taken up by this thesis and specific studies were designed which addressed the combination of climate and remote sensing data in SDMs, the suitability of continuous remote sensing variables in comparison with categorical land cover classification data, the criteria for selecting appropriate remote sensing data depending on species characteristics, and the effects of inter-annual variability in remotely sensed time series on the performance of species distribution models. The corresponding novel analyses were conducted with the Maximum Entropy algorithm developed by Phillips et al. (2004). In this thesis, a more comprehensive set of remote sensing predictors than in the existing literature was utilized for species distribution modeling. The products were selected based on their ecological relevance for characterizing species distributions. Two 1 km Terra-MODIS Land 16-day composite standard products including the Enhanced Vegetation Index (EVI), Reflectance Data, and Land Surface Temperature (LST) were assembled into enhanced time series for the time period of 2001 to 2009. These high-dimensional time series data were then transformed into 18 phenological and 35 statistical metrics that were selected based on an extensive literature review. Spatial distributions of twelve tree species were modeled in a hierarchical framework which integrated climate (WorldClim) and MODIS remote sensing data. The species are representative of the major Mexican forest types and cover a variety of ecological traits, such as range size and biotope specificity. Trees were selected because they have a high probability of detection in the field and since mapping vegetation has a long tradition in remote sensing. The result of this thesis showed that the integration of remote sensing data into species distribution models has a significant potential for improving and both spatial detail and accuracy of the model predictions.
N2  - Sämtliche aktuell zu beobachtenden Veränderungen in der Biodiversität lassen sich fast ausschließlich auf menschliche Aktivitäten zurückführen. In den letzten Jahrzehnten hat insbesondere die anthropogene Umwandlung bisher unberührter, natürlicher Ökosysteme zur sogenannten ‚Biodiversitätskrise‘ geführt. Diese umfasst nicht nur das Aussterben von Arten, sondern auch räumliche Verschiebungen in deren Verbreitungsgebieten. Global gesehen ist der Artenreichtum ungleich verteilt. Nur insgesamt 17 sogenannte ‚megadiverse‘ Länder, welche 10% der globalen Landoberfläche umfassen, beherbergen fast 70% der weltweiten Artenvielfalt. Mexiko, das Studiengebiet dieser Arbeit, ist eine dieser außerordentlich artenreichen Nationen. Aufgrund seiner großen Ausdehnung und geographischen Komplexität kann eine verlässliche und detaillierte räumliche Erfassung von Artverbreitungsgebieten in Mexiko jedoch nicht nur auf Basis dieser Datenbanken sowie von Feldarbeiten erfolgen. In den letzten beiden Jahrzehnten haben sich Artverbreitungsmodelle (Species distribution models, SDMs) als wichtige Werkzeuge für die räumliche Interpolation solcher in situ Beobachtungen in der Ökologie etabliert. Artverbreitungsmodelle umfassen die Analyse empirischer Zusammenhänge zwischen georeferenzierten Fundpunkten einer Art und Umweltvariablen mit dem Ziel, räumlich kontinuierliche Vorhersagen zur Wahrscheinlichkeit des Vorkommens der jeweiligen Art zu treffen. Mittels Fernerkundung können Umweltvariablen mit Bezug zu den biophysikalischen Eigenschaften der Landoberfläche in hohen effektiven räumlichen Auflösungen bereitgestellt werden. Insbesondere in den letzten drei bis fünf Jahren ist daher die Verwendung von Fernerkundungsdaten in der Artverbreitungsmodellierung sprunghaft angestiegen. Da es sich hierbei jedoch immer noch um ein sehr neues Forschungsfeld handelt, stellen diese meist nur Einzelstudien mit Beispielcharakter dar. Eine systematische Untersuchung zur Modellierung von Artverbreitungsgebieten mit Hilfe von Fernerkundungsdaten fehlt bisher. Diese Forschungslücke wurde in der vorliegenden Arbeit aufgegriffen. Hierzu wurden spezifische Untersuchungen durchgeführt, welche insbesondere folgende Aspekte betrachteten: die sinnvolle Verknüpfung von Klima- und Fernerkundungsdaten im Rahmen von Artverbreitungsmodellen, den quantitativen Vergleich von kontinuierlichen Fernerkundungsdaten und einer bestehenden kategorialen Landbedeckungsklassifikation, die Identifizierung von Kriterien zur Auswahl geeigneter Fernerkundungsprodukte, welche die Eigenschaften der Studienarten berücksichtigen, sowie der Einfluss inter-annueller Variabilität in fernerkundlichen Zeitreihen auf die Ergebnisse und Leistungsfähigkeit von Artverbreitungsmodellen. Die entsprechenden neuen Analysen wurden mit Hilfe des von Phillips et al. (2004) entwickelten Maximum Entropy Algorithmus zur Artverbreitungsmodellierung durchgeführt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein umfangreicherer Datensatz an Fernerkundungsvariablen als in der bisherigen Literatur verwendet. Die entsprechenden Fernerkundungsprodukte wurden spezifisch aufgrund ihrer Eignung für die Beschreibung ökologisch relevanter Parameter, die sich auf die Verbreitungsgebiete von Arten auswirken, ausgewählt. Für den Zeitraum von 2001 bis 2009 wurden zwei Terra-MODIS Standardprodukte mit 1 km räumlicher und 16-tägiger zeitlicher Auflösung zu geglätteten, kontinuierlichen Zeitreihen zusammengefügt. Diese Produkte beinhalten den verbesserten Vegetationsindex (Enhanced Vegetation Index, EVI), Reflexionsgrade und die Landoberflächentemperatur (Land Surface Temperature, LST). Diese hochdimensionalen Zeitreihendaten wurden in insgesamt 18 phänologische sowie 35 statistische Maßzahlen überführt, welche auf der Basis einer umfassenden Sichtung der vorhandenen Literatur zusammengestellt wurden. Die Verbreitungsgebiete von zwölf Baumarten wurden mit Hilfe eines hierarchisch aufgebauten Ansatzes, welcher sowohl Klimadaten (WorldClim) als auch Fernerkundungsdaten des MODIS-Sensors berücksichtigt, modelliert. Die Studienarten sind repräsentativ für die in Mexiko vorkommenden Waldtypen und decken eine breite Spannweite ökologischer Eigenschaften wie Größe des Verbreitungsgebietes und Breite der ökologischen Nische ab. Als Studienobjekte wurden Bäume ausgewählt, weil sie im Feld mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig erfasst werden und außerdem die fernerkundungsbasierte Kartierung von Vegetation bereits auf eine Vielzahl an Studien zurückgreifen kann. Durch die im Rahmen dieser Dissertation durchgeführten Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass die Integration von Fernerkundungsdaten in Artverbreitungsmodelle ein signifikantes Potential zur Verbesserung der räumlichen Detailgenauigkeit und der Güte der Modellvorhersagen bietet.
KW  - Fernerkundung
KW  - Biodiversität
KW  - Landnutzung
KW  - Zeitreihenanalyse
KW  - Mexiko
KW  - Artverbreitungsmodellierung
KW  - Maximum Entropy Algorithmus
KW  - MODIS
KW  - Modellierung
KW  - Remote sensing
KW  - Species distribution modeling
KW  - Maximum Entropy algorithm
KW  - MODIS
KW  - Mexico
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-71021
ER  - 
TY  - THES
A1  - Hancock, Christine [geb. Herbst]
T1  - Influence of land use on Plantago lanceolata L. and its higher trophic levels at different spatial scales and in three geographic regions
T1  - Einfluß von Landnutzung auf Plantago lanceolata L. und seine höheren trophischen Ebenen auf unterschiedlichen räumlichen Skalen und in drei geographischen Regionen.
N2  - Heutzutage prägen landwirtschaftlich genutzte Flächen einen großen Teil der deutschen Landschaft. Die Umwandlung von natürlichen Lebensräumen zu bewirtschaftetem Grünland beeinflusst grundlegend die Vielfalt von Pflanzen und Tieren. Zwar erhöht die intensive Nutzung dieser Flächen die Produktivität der Pflanzen oder die Biomasse als Viehfutter auf den Wiesen. Wie diese Einflüsse auf die Artenvielfalt, Ökosysteme und trophische Interaktionen, im Laufe der Jahre wirken ist jedoch immer noch nicht vollständig verstanden. Um die Funktionen der Biodiversität in einer landwirtschaftlich genutzten Fläche zu verstehen konzentrierte sich meine Arbeit auf den Einfluss der Landnutzung (Düngung, Beweidung und Mahd) auf ein Herbivor-Parasitoid-System von Plantago lanceolata. Der Spitzwegerich ist ein generalistisches Kraut mit kosmopolitischem Vorkommen. Er kann in einem sehr breiten Spektrum von Bodenverhältnissen (sowohl in nassen und auch in trockenen Lebensräumen) vorkommen und ist daher ein ideales Modellsystem zur Untersuchung tritrophischer Systeme in einem Landnutzungs-intensitätsgradienten. Die Rüsselkäfer Mecinus labilis und M. pascuorum ernähren sich von P. lanceolata und legen dort ihre Eier ab. Mesopolobus incultus ist ein generalistisch lebender Parasitoid, der verschiedenen Insektenordnungen parasitiert. Die einzigen Wirte auf P. lanceolata sind jedoch die beiden erwähnten Rüsselkäferarten. Das Ziel meiner Studie war es, den Einfluss der Landnutzung auf ein tritrophisches System und seiner umgebenden Vegetation (Struktur, Dichte und Artenreichtum) auf unterschiedlichen räumlichen Skalen wie Subplot, Plot und Landschaftebene in drei verschiedenen Regionen (Nord-, Mittel- und Süddeutschland) zu untersuchen. Ich untersuchte den Einfluss der Nutzungsintensität nicht nur korrelativ, sondern auch experimentell. Zusätzlich zielte ich darauf ab, aufzuzeigen wie die Vegetationszusammensetzung die Metabolite der Wirtspflanze verändert und ob diese Veränderungen Auswirkungen auf höhere trophische Ebenen im Feld haben.
N2  - Nowadays, agriculturally used areas form a major part of the German landscape. The conversion from natural habitats to agriculturally used grasslands fundamentally influences the diversity of plants and animals. Intensive use of these areas increases indeed the productivity of crop or biomass on meadows as food source for cattle. How these influences affect biodiversity, ecosystems and trophic interactions over years is still not understood completely. To understand biodiversity functions in an agriculturally used area my study focused on the influence of land use (fertilization, grazing and mowing) on a herbivore-parasitoid system of Plantago lanceolata. The ribwort plantain is a generalist herb of cosmopolitan distribution. It can grow in a very broad range of ground conditions (both in wet and dry habitats), which makes P. lanceolata an ideal model system for investigating tritrophic interactions in a gradient of land use intensity. The weevils Mecinus labilis and M. pascuorum feed and oviposit on P. lanceolata. Mesopolobus incultus is a generalist parasitoid that parasitizes different insect orders. However its only hosts on P. lanceolata are the two weevil species mentioned before. The intention of my study was to investigate the influence of land use on a tritrophic system and its surrounding vegetation (structure, density and species richness) at different spatial scales like subplot, plot and landscape level in three different regions (north, middle and south of Germany). I studied the influence of land use intensity not only correlative but also experimentally. Additionally I aimed to reveal how vegetation composition changes host plant metabolites and whether these changes impact higher trophic levels in the field.
KW  - Landnutzung
KW  - Spitzwegerich
KW  - Rüsselkäfer
KW  - Parasit
KW  - Herbivor-Parasitoid Interaktion
KW  - Landschaft
KW  - Land use
KW  - ribwort plantain
KW  - herbivore-parasitoid interaction
KW  - landscape
Y1  - 2012
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-73877
ER  -