TY  - THES
A1  - Barthel, Roland
T1  - Einsatz von Geoinformationssystemen (GIS) zur geologischen Standortbewertung
T1  - Using geographic information systems (GIS) for site assessment and the analysis of the regional potential for heat extraction and heat storage in shallow underground up to depths of 200m in Lower Franconia, Northern Bavaria, Germany
N2  - Die vorliegende Untersuchung befaßt sich mit den Einsatzmöglichkeiten von Geoinformationssystemen (GIS) bei der Bewertung von Einzelstandorten oder größeren zusammenhängenden Gebieten im Hinblick auf die Eignung zur thermischen Nutzung des flachen Untergrundes bis 200m Tiefe. Untersuchungsregion ist der Regierungsbezirk Unterfranken in Nordbayern (8500km2). Die durchgeführten Arbeiten beinhalten die Ermittlung, Sammlung und Organisation der für die Bewertung notwendigen Basisdaten, die Festlegung geeigneter Bewertungskriterien für die verschiedenen Verfahren der thermischen Nutzung und die Erarbeitung von Bewertungskonzeptionen. Unterschiedliche Bewertungsansätze wurden auf die Untersuchungsregion bzw. auf Ausschnitte angewendet und die Ergebnisse in Form einer qualitativen Aufwand-Nutzen-Analyse verglichen. Besonders eingehend wurden Möglichkeiten zur Erstellung von Übersichtsdarstellungen mittleren Maßstabs sowie ein „Expertensystemansatz" betrachtet, der eine interaktive, individuelle Standortanalyse ermöglicht. Für den Expertensystemansatz wurde eine entsprechende Anwendung in einer GIS-Umgebung (Avenue, ArcView GIS 3.2) programmiert. Wesentlicher Bestandteil beider Konzeptionen ist ein quasi-dreidimensionales geologisch-hydrogeologisches Untergrundmodell, das die Berücksichtigung der dreidimensionalen Verteilung der relevanten Untergrundparameter bei der Standortbewertung erlaubt. Die Arbeit beinhaltet eine Erläuterung der maßgeblichen Verfahren der thermischen Nutzung des Untergrundes unter besonderer Berücksichtigung der geologischen Anforderungen, eine Beschreibung der beteiligten geologischen, hydrogeologischen und physikalischen Parameter und Prozesse, eine Übersichtsdarstellung der geologischen Verhältnisse in Unterfranken sowie eine Einführung in die angewendeten GIS-Konzepte und Methoden. Zur thermischen Nutzung des flachen Untergrundes bis etwa 200m Tiefe bestehen prinzipiell zwei Möglichkeiten: die Gewinnung von Niedrigtemperaturwärme aus Boden und Grundwasser mit Hilfe von Wärmepumpen sowie die saisonale Speicherung von Solar- oder Überschußwärme in Erdwärmespeichern. Beide Verfahren sind auch zu Kühlzwecken einsetzbar. Obwohl entsprechende Techniken seit mehreren Jahrzehnten untersucht werden, sind thermische Nutzungen des flachen Untergrundes in Deutschland, verglichen mit anderen Ländern wie der Schweiz, Schweden oder den USA, bislang wenig verbreitet. Grund hierfür ist auch das Fehlen regionalspezifischer Untersuchungen, die den potentiellen Nutzern schon im Vorfeld ihrer Planungen die Möglichkeiten und Einschränkungen an ihrem Standort aufzeigen. Die Eignung eines Standorts wird durch naturräumliche Faktoren (geologisch-physikalische, klimatische und geomorphologische Bedingungen), infrastrukturelle Faktoren (Besiedlungsstruktur, Erschließung) und durch rechtliche Faktoren (Genehmigungsfragen, Nutzungsbedingungen) bestimmt. Insgesamt ergibt sich aus der Vielzahl von Einflußfaktoren ein komplexes System, das, da es vorrangig durch raumbezogene Parameter bestimmt ist, am sinnvollsten in einem GIS beschrieben und analysiert werden kann. Ein solches GIS muß zum einen die erforderlichen Basisdaten, zum anderen spezielle Analyseverfahren zur Verfügung stellen. Weiterhin müssen Kriterien vorhanden sein, die auf die in der Untersuchungsregion vorliegenden Verhältnisse anwendbar sind und eine aussagekräftige Beurteilung erlauben. Mit diesen drei Komponenten erhält der Benutzer des GIS die Möglichkeit, Bewertungen für eine vom ihm gewünschte Anlagenkonzeption an einem bestimmten Standort zu erstellen. Die Aufstellung angemessener Bewertungskriterien stellt dabei eine der wesentlichen Schwierigkeiten dar. Zusätzlich ist es bereichsweise schwierig oder gar unmöglich, die für die Analyse notwendigen Basisdaten bereitzustellen. Vergleichsweise unproblematisch ist dagegen die Festlegung angemessener Analyseverfahren. Der Schwerpunkt der Untersuchung lag auf der Beantwortung der Frage, inwieweit sich GIS sinnvoll bei der Standortbewertung für die thermische Nutzung des Untergrundes in Unterfranken einsetzen lassen. Dabei konnte festgestellt werden, daß der Einsatz von GIS für die Erstellung von Übersichtskarten mittleren Maßstabs des Potentials bis etwa 1:100.000 möglich und mit nicht allzu hohem Aufwand durchzuführen ist. Die Erstellung solcher Karten erscheint sinnvoll für die Information von Bürgern, planenden Firmen und Genehmigungsbehörden sowie zur Ermittlung des Potentials im Rahmen von überregionalen Planungen. Entsprechende Karten können gedruckt oder in digitalem Format verbreitet werden. Im Fall der digitalen Verbreitung ist eine interaktive Benutzerführung realisierbar. Solche Übersichtskarten bieten aber weder eine echte Hilfestellung für die Planung konkreter Projekte noch kann von ihnen eine rechtliche Sicherheit im Bezug auf Genehmigungsfragen erwartet werden. Ein deutlich höherer Arbeitsaufwand ist zur Erstellung von GIS-Anwendungen erforderlich, die konkret zur Anlagenplanung bei bereits festgelegtem oder noch zu ermittelndem Standort eingesetzt werden sollen. Da hier individuelle lage- und projektspezifische Gegebenheiten zu berücksichtigen und Informationen aus unterschiedlichen Fachgebieten zu verarbeiten sind, bietet es sich an, solche „Planungsinstrumente" in Form sogenannter „Expertensysteme" zu konzipieren. In einem solchen System wird die Eignung eines Standortes entsprechend einer vom Nutzer vorgegebenen Anlagenkonzeption individuell bestimmt. Der Vorteil eines solchen interaktiven Konzepts liegt darin, daß es weitaus flexibler ist als ein Kartenwerk, das im Allgemeinen nicht beliebig oft aktualisiert und an geänderte Anforderungen angepaßt werden kann. In das Expertensystem können Berechnungs- und Auslegungsprogramme, die Daten aus dem GIS beziehen, einbezogen werden. Grundvoraussetzung für eine aussagekräftige Beurteilung der geologisch- hydrogeologischen Situation innerhalb eines solchen Expertensystems ist ein dreidimensionales Untergrundmodell, das es ermöglicht, teufenabhängige Informationen über relevante Parameter am betrachteten Standort abzurufen und diese mit Hilfe von angepaßten Bewertungsalgorithmen zu verarbeiten. Die Detailtreue des Modells ist dabei gleichermaßen bestimmend für die Signifikanz der Bewertungsergebnisse, wie die angemessene Definition der Bewertungskriterien. In der vorliegenden Untersuchung wurde für einen neun Blätter der TK25 umfassenden Ausschnitt im südlichen Unterfranken ein entsprechendes Untergrundmodell erstellt. Die Erstellung eines anwendungstauglichen Expertensystems war im Rahmen dieser Untersuchung nicht möglich. Es wurde allerdings eine GIS-Anwendungen erstellt, die die grundlegenden Elemente eines Expertensystems beinhaltet. Dieses Programm ermöglicht es, Standortbewertungen für Einzelpunkte oder größere zusammenhängende Flächen zu berechnen und zusätzlich alle relevanten Informationen, die in der Datenbasis enthalten sind, abzurufen. Die Ergebnisse können kartenmäßig dargestellt oder in Form eines Ergebnisprotokolls ausgegeben werden. Der Schwerpunkt des Bewertungskonzepts wurde auf die Bewertung von Erdsondenwärmespeichern gelegt, es können aber auch Standortbewertungen für erdgekoppelte Wärmepumpenanlagen mit Erdsonden erstellt werden. Der Benutzer hat neben der Auswahl des zu bewertenden Verfahrens die Möglichkeit, die Tiefe, für die die Bewertung gültig sein soll, festzulegen. Darüberhinaus kann festgelegt werden, ob die Bewertung beispielsweise unter Einbeziehung rechtlicher Fragestellungen erfolgen soll. Es zeigt sich, daß von einem solchen System ein hoher Nutzen zu erwarten ist. Gleichzeitig ist der Aufwand zur Erstellung sehr hoch. Die Datenerhebung und –aufbereitung stellt dabei den weitaus größten Arbeitsaufwand dar. Ob es lohnend ist, entsprechende Expertensysteme für größere Gebiete zu erstellen, hängt von der zukünftigen Entwicklung der oberflächennahen thermischen Nutzung des Untergrundes ab. Derzeit scheint die Nachfrage, in Anbetracht der zu erwartenden Kosten, noch gering. Neben der grundsätzlichen Betrachtung der Einsatzmöglichkeiten von GIS, wurde das geologische Potential für thermische Nutzungen des flachen Untergrundes in Unterfranken untersucht. Es konnte gezeigt werden, daß für die Speicherung thermischer Energie im Untergrund mit vertikalen Erdsonden mäßig gute bis gute Voraussetzungen bestehen. Das Potential wird allerdings durch infrastrukturelle und vor allem rechtliche Einschränkungen gemindert. Dagegen sind die geologischen Verhältnisse für die Aquiferspeicherung ungeeignet. Die Gewinnung von Wärmeenergie aus dem Untergrund mit Hilfe von Wärmepumpen ist in Unterfranken aus geologischer Sicht in sehr vielen Bereichen möglich. Besonders geeignet sind vertikale Erdreichwärmetauscher (Erdsonden), die in fast allen Gebieten eingesetzt werden können. Viele Gebiete weisen sogar ausgesprochen günstige Voraussetzungen auf. Die Einsatzmöglichkeiten von grundwassergekoppelten Wärmepumpen beschränken sich dagegen auf die pleistozänen Aquifere der Flußtäler, die zwar aufgrund der hohen Besiedlungsdichte ein gesteigertes Nachfragepotential aufweisen, anderseits aber bereits intensiv für die Vorrang genießende Trinkwasserversorgung genutzt werden. Die Ergebnisse dieser Untersuchung gelten vorwiegend für den Raum Unterfranken. Sie sind aber weitgehend auch auf das Süddeutsche Schichtstufenland und andere, von mesozoischen Gesteinen geprägte Bereiche übertragbar. Deutliche Unterschiede bezüglich der geologisch-hydrogeologischen Situation bestehen dagegen z.B. im süddeutschen Molassebecken oder im gesamten Bereich der norddeutschen Tiefebene. Die entwickelten Bewertungskonzeptionen können letztlich an vielfältige geologische Verhältnisse angepaßt werden. Ihre Anwendung beschränkt sich dabei nicht auf die Verfahren der thermischen Nutzung des Untergrundes, sondern ist prinzipiell in allen Bereichen möglich, in denen eine geologisch-hydrogeologische Beurteilung des Untergrundes erforderlich ist.
N2  - The objective of this thesis is to show how GIS can be used to assess single sites or larger areas with respect to their suitability for different geothermal applications that can be applied in low depths of up to 200m. The study area of about 8500km2 is located in the north-western region of Bavaria, Germany. The corresponding study included: the collection, input and organization of the relevant data, the definition of the criteria necessary for the suitability analysis and finally the development of several assessment concepts. A variety of approaches have been examined and applied to the study area. The different concepts were evaluated and analyzed regarding the relation between effort and use. The two most promising concepts were developed and studied in greater detail. The first of these concepts is a method to produce simple medium scale overview maps. The second is based on the concept of expert-systems. It provides a means for an interactive, site- and project-specific analysis of the geo- and hydrogeological situation at a location. A GIS application representing a small expert system was developed within ArcView GIS in Avenue. The most important part of this assessment concept is a three-dimensional geological underground model. This model is used to store and analyze the relevant three-dimensional distributed lithological thermal and hydrogeological properties of the subsoil. The thesis gives a brief description of the relevant geothermal techniques, a detailed explanation of the relevant geological, hydrogeological and thermophysical processes involved, a geological overview of Lower Franconia and an introduction to the GIS methods used. There are two ways of using the shallow underground up to a depth of 200m with geothermal techniques: The extraction of heat from rock or groundwater with Ground Source Heat Pumps (GSHP) and the seasonal storage of solar or waste heat in Underground Thermal Energy Storages (UTES). Both techniques can be used for cooling purposes as well. Despite the fact that these techniques have been investigated and applied for several decades now, their use in Germany compared to other countries like Sweden, Switzerland or the US is low. The suitability of a site for thermal use is influenced by a set of different parameters. First there are the criteria of the "natural" domain which include the geological and physical properties of the ground, as well as the geomorphologic and climatic conditions at the earth's surface. Secondly there are criteria of the "cultural" (or man made) domain, such as infrastructural and legal aspects. Due to dependencies and interactions, the resulting system, consisting of a set of many different criteria, turns out to be very complex. Since most of the parameters that influence the suitability and potential are spatially distributed, the idea of analyzing and processing them within a Geo information system is obvious and fitting. A GIS that is capable of analyzing the system described above should, in the first place, contain all the relevant data that affect the thermal use of the underground. Secondly is has to supply specific tools that facilitate the analysis of this data. These tools should be based on meaningful criteria that are defined on the basis of known facts and experiences. Data, tools and criteria are the three components of a GIS that are necessary for a site specific suitability analysis. To make the GIS usable for the public, the three components can be made accessible through customized user applications. The main objective of this thesis is to evaluate the benefit of GIS usage for the site assessment and analysis of the regional potential of the geothermal applications described above. It can be shown, that the application of GIS in producing maps of medium scale (1:100,000) is helpful. Such overview maps can be used to inform people who are involved in planning and designing energy systems, as well as clients or authorities that are concerned with approval and sponsorship. The term "map" used in the context of GIS includes digital maps that can be displayed and explored on screen. Therefore a distribution in digital form and an interactive user friendly application is possible. Printed maps are usually of limited use. GIS's, that are designed to produce overview maps are of little assistance in the planning of individual projects and are not equipped to reliably show legal restrictions. GIS's that can be used to support the planning and designing of individual geothermal applications require a much more detailed database and a more specialized assessment concept. Since the planning of individual projects involves knowledge from different fields, so-called expert systems are the obvious GIS concept. In an expert system, the suitability of a site can be analyzed and assessed individually, based on specific user requirements. Such interactive concepts are far more flexible than the map concept, because maps cannot be updated and adjusted to specific problems as often as might be necessary. Expert systems can include or be connected to specialized design applications. Such applications can be used to determine design parameters based on user input and information retrieved from the GIS. The most important requirement for a meaningful analysis of the geological and hydrogeological situation at a site is a database, that provides information on the relevant three dimensional (3D) distributed properties of the underground. Therefore a 3D underground model was created. The model, which has a horizontal resolution of 50m, covers an area of nine topographical maps (1200km2) in the vicinity of Würzburg. The vertical resolution depends on the individual thickness of the layers that form the model units. The realization of a full scale, "ready to use" expert system was not possible within the framework of this thesis. Instead a smaller application, that includes all the fundamental elements of an expert system, was programmed in ArcView GIS (Avenue). The program facilitates the assessment of single sites as well as the calculation of suitability distribution maps for larger areas. The user can choose between different geothermal applications (GSHP and duct TES) and determine the depth the assessment should be valid for. In addition he can choose whether legal aspects, ground water flow and other aspects should be included in the assessment procedure. The program also explores the GIS database and gathers all information that can be used in the planning process. It can be shown, that even a very basic expert system application can provide useful aid in planning shallow earth geothermal systems. However, the effort to build the database is very high. Data collection and input make up the biggest part of the work. The question, whether the development of ready to use, large scale expert systems makes sense, depends on the future prospects of the geothermal techniques mentioned. To date, the demand for systems like this is still too low. In addition to the theoretical examination of the use of GIS, the potential of geothermal applications in Lower Franconia was investigated. The investigation revealed, that the storage of heat in the underground using vertical heat exchangers (DTES) is viable in most areas of Lower Franconia with medium to good prospects. On the other hand the potential is limited by legal and infrastructural aspects. Aquifer Thermal Energy Storage (ATES) is not possible in the whole area of Lower Franconia because of the unfavorable hydrogeological conditions. The same applies to groundwater heat pumps, which can only be used in the pleistocene aquifer of the Main River valley. The Main River valley has high user potential because of its high population density. But, the aquifer is used for drinking water supply in most parts. The overall potential is therefor limited by legal restrictions. Extraction of heat with vertical heat exchangers is the most promising technique in Lower Franconia. There are only a few geological settings where they cannot be used. Again, legal aspects can prohibit the approval of projects in a considerable part of the region. The results of this study are at first valid for the conditions in Lower Franconia. They can also be applied to similar geological settings, that is: sedimentary environments with flat-lying fractured sandstones, siltstones, limestones and marls in areas with considerable regional groundwater flow. The use of the GIS concepts that were developed is not limited to geothermal applications though. They can be applied to a wide range of questions that require three dimensional analysis of geological features.
KW  - Unterfranken
KW  - Geoinformationssystem
KW  - Geothermik
KW  - Geothermische Energie
KW  - Nutzung
KW  - Prospektion
KW  - GIS
KW  - Wärmespeicherung
KW  - Erdwärmepumpen
KW  - Geothermie
KW  - Untergrundmodell
KW  - Expertensystem
KW  - Unterfranken
KW  - Geologie
KW  - Hydrogeologie
KW  - Bewertungsanalyse
KW  - GIS
KW  - Hydrogeology
KW  - Geology
KW  - Bavaria
KW  - geothermal energy
KW  - heat storage
KW  - UTES
KW  - GCHP
KW  - expert system
Y1  - 2000
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-1179229
ER  - 
TY  - THES
A1  - Bangert, Berthold
T1  - Tephrostratigraphy, petrography, geochemistry, age and fossil record of the Ganigobis Shale Member and associated glaciomarine deposits of the Dwyka Group, Late Carboniferous, southern Africa
T1  - Tephrostratigraphie, Petrographie, Geochemie, Alter und Fossilinhalt des "Ganigobis Shale Members" und assozierte, glaziomarine Ablagerungen der Dwyka Gruppe, Oberkarbon, südliches Afrika
N2  - Thin, pyroclastic marker beds are preserved in argillaceous units of the Dwyka Group in southern Nambia and South Africa which are the earliest witnesses of volcanism in Karoo-equivalent strata of southern Africa. The aim of this study is to present the field appearance of these marker beds, to characterise their mineralogy, geochemistry and heavy mineral contents and to present new radiometric age data from their juvenile zircons. Carboniferous-Permian Karoo deposits in the Aranos Basin of southern Namibia include the glacially dominated, Carboniferous Dwyka Group and the shelf sediments of the overlying Permian Ecca Group. The Dwyka Group can be subdivided into four upward-fining deglaciation sequences, each capped by relatively fine-grained glaciolacustrine or glaciomarine deposits. The uppermost part of the second deglaciation sequence comprises a thick fossiliferous mudstone unit, referred to as the ”Ganigobis Shale Member”. An abundance of marine macro- and ichnofossils as well as extrabasinally derived ashfall tuff beds characterise the more than 40 m thick mudstones and provide the basis for an integrated high-resolution biostratigraphic and tephrostratigraphic framework. The Ganigobis Shale Member contains remains of paleoniscoid fishes, bivalves, gastropods, scyphozoa, crinoid stalks, sponges and sponge spicules, radiolaria, coprolites and permineralised wood. These mostly marine body and trace fossils record the extent of the first of a series of marine incursions into the disintegrating Gondwanan interior as early as the Carboniferous. Within the Ganigobis Shale Member 21 bentonitic tuff beds displaying a thickness of 0.1 and 2.0 cm were determined which in part can be traced laterally over tens of kilometres indicating an ashfall derivation. Further bentonitic tuff beds of the Dwyka Group were detected in cut banks of the Orange River near Zwartbas in the Karasburg Basin (southern Namibia). The 65 tuff beds vary between 0.1 and 4.0 cm in thickness. Due to a similar fossil content and age of the background deposits, the tuff beds are thought to have originated from the same source area as those from the Aranos Basin. Thin-sections reveal the derivation of the tuff beds as distal fallout ashes produced by explosive volcanic eruptions. The matrix consists of a micro- to cryptocrystalline clay mineral-quartz mixture. Rare fragments of splinter quartz, completely recrystallized ash-sized particles of former volcanic glass and few apatite and zircon grains are the only juvenile components. The tuff beds contain as non-opaque, juvenile heavy minerals mostly zircon, apatite, monazite and sphene but also biotite, garnet, hornblende and tourmaline. Geochemical analyses point to an original, intermediate to acid composition of the tuff samples. LREE enrichment and Eu-anomalies show that the parent magma of the tuff beds was a highly evolved calc-alkaline magma. Tectonomagmatic discrimination diagrams point to a volcanic arc setting. Bedding characteristics and the lack of any Carboniferous-Permian volcanic successions onshore Namibia makes an aeolian transport of the ash particles over larger distances likely. Siliceous ashes could thus have been transported by prevailing south-westerly winds from arc-related vents in South America to southern Africa. A second, more local source area could have been located in an intracontinental rift zone along the western margin of southern Africa which is indicated by north-south directed ice-flow directions in the Late Carboniferous. SHRIMP-based age determinations of juvenile magmatic zircons separated from the tuff beds allow a new time calibration of Dwyka Group deglaciation sequences II - IV and the Dwyka/Ecca boundary. Zircons of the Ganigobis Shale Member yield SHRIMP-ages of 302-300 Ma. This dates the uppermost part of the second deglaciation sequence in southern Namibia to the Late Carboniferous (Gzelian) and provides a minimum age for the onset of Karoo-equivalent marine deposition. The age of the uppermost argillaceous part of the third deglaciation sequence (297 Ma) was determined from zircons of a tuffaceous bed sampled in a roadcut in the Western Cape Province, South Africa. The deposits correlate with the Hardap Shale Member in the Aranos Basin of southern Namibia which are part of much more widespread Eurydesma transgression. The age of the Dwyka/Ecca boundary was determined by SHRIMP-measurements of juvenile zircons from two tuff beds of the basal Prince Albert Formation sampled in the Western Cape Province (South Africa). The zircons revealed ages of 289 - 288 Ma which date the Dwyka/Ecca boundary at about 290 Ma. According to these ages, deglaciation sequences II-IV lasted for 5 Ma on average.
N2  - Geringmächtige, bentonitische Tuffe treten in Tonsteinabschnitten der karbonen Dwyka Gruppe im südlichen Namibia und Südafrika auf. Sie repräsentieren die ersten Hinweise auf eine vulkanische Tätigkeit innerhalb der Karoosedimente im südlichen Afrika. Die vorliegende Dissertation faßt die Geländebeschreibung der Tuffe, ihre Petrographie, Mineralogie und Geochemie zusammen. Juvenile Zirkone der Tuffe erlaubten eine radiometrisches Altersermittlung mittels SHRIMP-Analyse. Sie stellen somit die ersten radiometrisch exakt ermittelten Altersdaten innerhalb der Dwyka Gruppe dar. Permokarbone Karoosedimente des Aranos Beckens in Südnamibia setzen sich aus der glazigenen Dwyka Gruppe des Karbons und den Schelfsedimenten der folgenden Ecca Gruppe des Perms zusammen. Die Dwyka-Gruppe kann dabei in vier Entgletscherungssequenzen unterteilt werden. Der oberste Bereich jeder Entgletscherungssequenz ist meist durch glaziomarine Ablagerungen gekenn-zeichnet. Im Fall der zweiten Entgletscherungssequenz handelt es sich um einen mehr als 40 m mäch-tigen, fossilführenden Tonsteinabschnitt, der als ‘Ganigobis Shale Member’ bekannt ist. Eine Vielzahl von meist marinen Makro- und Spurenfossilien (palaeoniskoide Fischen, Bivalven, Gastropoden, Scyphozoen, Crinoideenstielglieder, Radiolarien) sowie distale Aschentuffe bilden die Grundlage für eine hochauflösende, biostratigraphische und tephrostratigraphische Gliederung des ‘Ganigobis Shale Members’. 21 bentonitische, lateral verfolgbare Aschentuffe mit einer Mächtigkeit zwischen 0.1 und 2.0 cm wurden innerhalb des ‘Ganigobis Shale Member’ bestimmt. 65 weitere, bis 4.0 cm mächtige Aschentuffe der Dwyka Gruppe wurden in Uferbänken des Orange Rivers in der Nähe von Zwartbas im Karasburg Becken Südnamibias entdeckt. Aufgrund eines ähnlichen Fossilinhaltes der Hinter-grundsedimente und eines ähnlichen Alters der Tuffe kann von dem gleichen Herkunftsgebiet der Aschen ausgegangen werden. Dünnschliffe der Tuffe zeigen, daß es sich bei den Horizonten um distale Aschenfallablagerungen handelt, die durch explosiven Vulkanismus gefördert wurden. Die Matrix besteht aus einer mikro- bis kryptokristallinem Tonmineral-Quarz- Mischung. Idiomorpher, hexagonaler Quarz, Splitterquarze und Quarzfragmente, vollständig rekristallisierte Aschenkörner und vereinzelt Schwerminerale wie Apatit und Zirkon sind weitere juvenile Komponenten. Folgende transparente, juvenile Schwerminerale treten auf: Zirkon, Apatit, Monazit, Titanit, Biotit, Granat, Hornblende und Turmalin. Geochemische Analysen weisen auf eine intermediäre bis saure Ausgangszusammensetzung der Tuffe hin. Die Anreicherung der LREE und die Eu-Anomalien zeigen, daß die Zusammensetzung des Ausgangsmagma der Tuffe kalkalkalisch und sehr differenziert war. Tektonomagmatische Diskrimi-nationsdiagramme deuten eine Subduktionszone als Herkunftsgebiet der Tuffe an. Die Korngröße der Tuffe und das Fehlen jeglicher permokarboner, vulkanischer Abfolgen in Namibia läßt auf einen Transport der Aschen über größere Distanzen schließen. Saure Aschen könnten bei vorherrschenden südwestlichen Windrichtungen von Südamerika, wo saurer Inselbogenmagmatismus im Permokarbon bekannt ist, nach Südafrika und Namibia transportiert worden sein. Ein zweites, lokaleres Herkunfts-gebiet der Aschentuffe könnte innerhalb einer kontinentalen Riftzone am Westrand des südlichen Afrikas gelegen haben. Sie ist im Oberkarbon durch allgemein nord-südgerichtete Eisstromrichtungen im Aranos und Karasburg Becken (Südnamibia) und im Perm durch die marinen Ablagerungen der Whitehill Formation (Ecca Gruppe) angedeutet. Altersbestimmungen an den juvenilen Zirkonen ermöglichten sowohl eine neue Zeiteinschätzung der Entgletscherungssequenzen II - IV innerhalb der Dwyka Gruppe als auch eine zeitliche Neukali-brierung der Dwyka-/Ecca Grenze. Datierte Zirkone aus Tuffen des Ganigobis Shale Members ergaben SHRIMP-Alter von 302 - 300 Ma. Damit fallen der oberste Bereich der zweiten Entgletscherungssequenz und die in den marinen enthaltenen Fossilien in das Oberkarbon (Gzelian). Das Alter des Topbereichs der dritten Entgletscherungssequenz (297 Ma) wurde an Zirkonen einer tuffitischen Schicht aus der Provinz Westkap in Südafrika bestimmt. Die dort aufgeschlossenen Ablagerungen korrelieren mit dem Hardap Shale Member im Aranos Becken Süd-namibias und sind Teil der weltweit bekannten Eurydesma - Transgression. Das Alter der Dwyka / Ecca-Grenze wurde an juvenilen Zirkonen von Tuffen der basalen Prince Albert Formation (Ecca Gruppe) in der Provinz Westkap (Südafrika) bestimmt. Die U-Pb - Messungen an den Zirkonen ergaben Alter von 289 - 288 Ma, die die Dwyka / Ecca-Grenze bei circa 290 Ma festlegen.
KW  - Südafrika
KW  - Namibia <Süd>
KW  - Mariental <Namibia
KW  - Region
KW  - Süd>
KW  - Tuff
KW  - Oberkarbon
KW  - Tephrostratigraphie
KW  - Gesteinskunde
KW  - Geochemie
KW  - Glaziomarines Sediment
KW  - Gondwana
KW  - Karoo
KW  - South Africa
KW  - Namibia
KW  - Dwyka Group
KW  - tuff
KW  - bentonite
KW  - glaciomarine
KW  - tephrostratigraphy
KW  - Gondwana
KW  - Karoo
KW  - Südafrika
KW  - Namibia
KW  - Dwyka Gruppe
KW  - Tuff
KW  - Bentonit
KW  - glaziomarin
KW  - Tephrostratigraphie
Y1  - 2000
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-2233
ER  - 
TY  - THES
A1  - Bachmann, Martin U. R.
T1  - Automatisierte Ableitung von Bodenbedeckungsgraden durch MESMA-Entmischung
T1  - Automated estimation of ground cover fractions using MESMA unmixing
N2  - Weltweit sind Trockengebiete in ständiger Veränderung, verursacht durch natürliche klimatische Schwankungen und oftmals durch Prozesse der Landdegradation. Auch weisen die meisten semi-ariden Naturräume eine große räumliche Heterogenität auf, hervorgerufen durch ein kleinräumiges Mosaik aus Gräsern, kleineren Sträuchern und Bereichen offenliegenden Bodens. Die Dichte der Vegetation wird primär vom pflanzenverfügbaren Wasser bestimmt, aber auch der Entwicklungs- und Degradationszustand der Böden sowie anthropogen bedingte Faktoren spielen hierbei eine Rolle. Zur Charakterisierung und Kartierung der Vegetation sowie zur Bewertung des Bodenerosionsrisikos und des Degradationszustands hat sich die Erhebung der Bedeckungsgrade von vitaler, photosynthetisch aktiver Vegetation (PV), von abgestorbener oder zeitweise vertrockneter und somit nicht photosynthetisch aktiver Vegetation (NPV) sowie von offenliegendem Boden als zweckmäßig herausgestellt. Die Nutzung der Fernerkundung für diese Aufgabe erfolgt zumeist nur für kleinmaßstäbige Kartierungen und – im Falle von Multispektralsensoren – unter Vernachlässigung nicht-photosynthetisch aktiver Vegetation. Die räumliche Variabilität der Vegetation-Boden-Mosaike liegt oftmals in der Größenordnung von wenigen Metern und somit unterhalb des räumlichen Auflösungsvermögens von Fernerkundungssystemen. Um dennoch die verschiedenen Anteile innerhalb eines Pixels identifizieren und quantifizieren zu können, sind Methoden der Subpixel-Klassifikation notwendig. In dieser Arbeit wird eine Methodik zur verbesserten und automatisierbaren Ableitung von Bodenbedeckungsgraden in semi-ariden Naturräumen vorgestellt. Hierzu wurde ein Verfahren zur linearen spektralen Entmischung in Form einer Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) entwickelt und umgesetzt. Durch diese Methodik kann explizit die spektrale Variabilität von Vegetation und Boden in das Mischungsmodellmiteinbezogen werden, und quantitative Anteile für die funktionalen Klassen PV, NPV und Boden innerhalb eines Pixels erfasst werden. Durch die räumliche Kartierung der verwendeten EM wird weiterhin eine thematische Klassifikation erreicht. Die hierfür benötigten Informationen können – wie im Falle der Spektren reiner Materialien (EM-Spektren) – aus den Bilddaten selbst abgeleitet werden, oder können – wie ein Geländemodell und die Information über den Scanwinkel – im Zuge der Vorprozessierung aus weiteren Datenquellen erzeugt werden. Hinsichtlich der automatisierten EM-Ableitung wird eine zweistufige Methodik eingesetzt, welche auf einer angepassten Version des Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC)-Verfahrens sowie der Analyse einer ersten Entmischungsiteration basiert. Die Klassifikation der gefundenen potentiellen EM erfolgt durch ein merkmalsbasiertes Verfahren. Weiterhin weisen nicht-photosynthetisch aktive Vegetation und Boden eine hohe spektrale Ähnlichkeit auf. Zur sicheren Trennung kann die Identifikation schmaler Absorptionsbanden dienen. Zu diesen zählen beispielsweise die Absorptionsbanden von Holozellulose und – je nach Bodentyp – Absorptionsbanden von Bodenmineralen. Auch die spektrale Variabilität der Klassen PV und NPV erfordert zur sicheren Unterscheidung die Verwendung biophysikalisch erklärbarer Merkmale im Spektrum. Hierzu zählen unter anderem die Stärke der Chlorophyll-Absorption, die Form und Lage der ’RedEdge’ und das Auftreten von Holozellulosebanden. Da diese spektrale Information bei herkömmlichen Entmischungsansätzen nicht berücksichtigt wird, erfolgt überwiegend eine Optimierung der Gesamtalbedo, was zu einer schlechten Trennung der Klassen führen kann. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit der MESMA-Ansatz dahingehend erweitert, dass spektrale Information in Form von identifizierten und parametrisierten Absorptionsbanden in den Entmischungsprozess mit einfließt und hierdurch das Potential hyperspektraler Datensätze besser genutzt werden kann. Auch wird in einer zusätzlichen Entmischungsiteration die räumliche Nachbarschaft betrachtet, um insbesondere die Verwendung des sinnvollsten Boden-EMs zu gewährleisten. Ein zusätzliches Problemfeld stellt die numerische Lösung des überbestimmten und oftmals schlecht konditionierten linearen Mischungsmodells dar. Hierzu kann durch die Verwendung des BVLS-Algorithmus und des Ausschlusses kritischer EM-Kombinationen eine numerisch stabile Lösung gefunden werden. Um die oftmals immense Rechenzeit von MESMA-Verfahren zu verkürzen, besteht die Möglichkeit einer iterativen EM-Auswahl und somit die Vermeidung einer Lösung des Mischungssystems durch Berechnung aller EM-Kombinationen (’Brute-Force’-Ansatz). Ein weiterer wichtiger Punkt ist die explizite pixelweise Angabe zur Zuverlässigkeit der Entmischungsergebnisse. Dies erfolgt auf Basis des Mischungsmodells selbst, durch den Vergleich zu empirischen Regressionsmodellen, durch die Berücksichtigung des lokalen Einfallswinkels sowie durch die Integration von Qualitätsangaben der Ausgangsdaten. Um das Verfahren systematisch und unter kontrollierten Bedingungen zu verifizieren und um den Einfluss verschiedener externer Parameter sowie die typischen Genauigkeiten auf einer breiten Datenbasis zu ermitteln, wird eine Simulationskette zur Erzeugung synthetischer Mischungen erstellt. In diese Simulationen fließen Feldspektren von Böden und Pflanzen verschiedener semi-arider Gebiete mit ein, um möglichst viele Fälle abdecken zu können. Die eigentliche Validierung erfolgt auf HyMap-Datensätzen des Naturparks ’Cabo de Gata’ in der andalusischen Provinz Almería sowie auf Messungen, die begleitend im Feld durchgeführt wurden. Hiermit konnte die Methodik auf ihre Genauigkeit unter den konkreten Anforderungen des Anwendungsbeispiels überprüft werden. Die erzielbare Genauigkeit dieser automatisierten Methodik liegt mit einem mittleren Fehler um rund 10% Abundanz absolut im selben Wertebereich oder nur geringfügig höher als die Ergebnisse publizierter manueller MESMA-Ansätze. Weiterhin konnten die typischen Genauigkeiten der Verifikation im Zuge der Validierung bestätigt werden. Den limitierenden Faktor des Ansatzes stellen in der Praxis fehlerhafte oder unvollständige EM-Modelle dar. Mit der vorgestellten Methodik ist somit die Möglichkeit gegeben, die Bedeckungsgrade quantitativ und automatisiert im Subpixelbereich zu erfassen.
N2  - Hyperspectral remote sensing has shown the potential to directly identify and parameterize absorption features and form parameters of spectral signatures. Using this information bio- and geo-physical properties of the sensed surfaces can be retrieved. Conventional spectral unmixing approaches disregard this information since all data values are equally incorporated despite their spectral position. The approach introduced in this thesis for the first time combines an automated spectral unmixing methodology with methods of spectral identification in order to use the full potential of spectroscopic data. An intrinsic property of semi-arid environments all over the world is large spatial heterogeneity caused by a small-scaled mosaic of grasses, small bushes and patches of bare soil. Vegetation cover is primarily limited by water, but also the status of the soil as well as anthropogenetic factors are important. The cover percentage is a standard parameter in vegetation mapping, for soil risk assessment, and for the assessment of land degradation. Therefore, it was found appropriate in a large number of studies to retrieve cover percentage for the functional classes of bare soil, vital photosynthetic active vegetation (PV) as well as dead or senescent non-photosynthetic Vegetation (NPV). For these tasks remote sensing is often applied only for small-scaled applications, and, when using multispectral sensors, commonly neglects non-photosynthetic vegetation. Also, the spatial extent of vegetation and soil patches is in many cases smaller than the spatial resolution of the sensor. Thus subpixel classifiers are required in order to identify and quantify the fractions within a single pixel. The aim of this study is to develop a methodology to provide accurate cover fractions for the mentioned functional classes at the patch scale. Therefore an automated methodology for quantitative subpixel classification based on linear spectral unmixing of hyperspectral data is introduced. This automated thematic processor, denoted muMESMA in the following, can be linked to automated pre-processing chains for hyperspectral data. All parts of muMESMA are verified using a series of spectral simulations in order to systematically test the consistency, general applicability and dependency on input variables of the approach. Also, typical error margins of the approach are estimated based on this large database of test scenarios. Validation of the thematic processor is then carried out for an application example based on multiple HyMap scenes of the ’Cabo de Gata’ natural park, province Almería, southeast Spain. The area is dominated by tussock grasses, small bushes and abandoned agricultural fields, and can be considered typical for semi-arid grasslands. To ensure an automated and widely applicable methodology, all required information should be retrieved from the imagery itself or from standard pre-processing products. In the case of spectral unmixing, the detection of all required spectral signatures of pure scene materials (denoted as Endmembers, EM) from the image itself is critical. For this purpose the Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC) method is adjusted for automated usage. In order to increase the EM detection rate an additional approach is included in muMESMA. Potential new EM can be identified during a first unmixing iteration based on the assumption that pixels which can not be accurately modelled have a higher chance of being EM themselves. Using this two-step approach for endmember detection, about 70% of all EM spectra could be automatically retrieved in a series of simulated test cases. As for most unsupervised classification methods these two approaches do not include an identification of spectra. Thus muMESMA includes a decision-based spectral classifier for the classes of interest of this study. Based on diagnostic features in the spectra, the use of threshold values can be mostly avoided. The classification accuracy of this approach was 93% when using pure field spectra of the relevant classes. But this chance of ~ 1 in 10 for an inappropriate EM is critical since the accurate unmixing of most scenes requires more than 10 EM. Thus in order to guarantee suitable EM spectra and therefore accurate unmixing results a manual control of retrieved EM is highly recommended. After that the final EM set is selected based on different criteria and data tests, such as Endmember Average RMSE (EAR). To include the spectral variability of all classes in the unmixing process a large number of EM is required. But linear dependencies between spectrally similar classes significantly reduce the mathematical accuracy of the solution when using an increasing number of EMs. To avoid an ’ill-condition’ of the unmixing a Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) approach is used. In this approach each image spectrum is linearly unmixed using all combinations of one spectrum for each of the classes PV, NPV and Soil. Afterwards, the model with the smallest modelling RMS-error is selected and the corresponding fractions are assigned to the pixel. For simulation scenarios the mean unmixing error can be reduced from 11.3% when using conventional manual unmixing to 9.6% using an automated MESMA. For the test area of ’Cabo de Gata’ the MESMA approach was able to accurately model the whole image with one comprehensive EM set despite changing spectral characteristics of surfaces (e. g., changes in vegetation status or composition, variation in soil type). In addition, a good condition of the mixing model without linear dependencies was achieved. The mean error over all test plots could be reduced by 0.6% abundance absolute. Using only the modelling RMS error as model selection criterion is not optimal since this measure is dominated by the overall albedo and small but important spectral features are often neglected. This might cause an increased inaccuracy of estimated ground cover fractions for the spectrally similar classes of NPV and bare soil, since the overall shape of the spectra is highly similar. Thus the residual spectrum (i. e., the part of the signal which cannot be modelled with the given EMs) is analysed using a knowledge-based approach in order to identify a meaningful EM model for each pixel. Using a combined model selection criterion based on this residual analysis, on modelling RMS and on physical constraints, the unmixing error can be further reduced to an average of 8.6% abundance absolute in simulation scenarios. The robustness of the approach is also increased, especially when introducing additional sources of error like partial shadowing, lichens, increased sensor noise or inexact EM. This increased stability is highly important for the HyMap imagery of Cabo de Gata since in all real-world applications the whole spectral variability cannot be completely represented by EMs. Thus the mean unmixing error can be significantly lowered from 15.1% abundance absolute when only optimizing the model RMS error to 11.6% abundance absolute when using the combined optimization criterion including residual analysis. The correlation between field measurements and unmixing results was significant (p < 0.005) with correlation coefficients between 0.76 and 0.86 (R2 values). This average accuracy of the automated muMESMA approach is in the same range as published values of manual field cover measurements, and is equal or only slightly higher than published results using manual MESMA approaches with similar thematic. Also, an additional unmixing iteration incorporating spatial neighbourhood information is included to ensure that a reasonable EM model is selected for each pixel. To reduce the calculation time of the three MESMA unmixing iterations muMESMA can iteratively propose EM models to avoid a ’brute force’ calculation. This methodology based on the residual analysis can significantly reduce calculation time by a factor of 7, but also reduces unmixing accuracy. Another important part of this automated thematic processor is a reliability measure of unmixing quality for every pixel. Based on the residual analysis, modelling error, comparison with empirical regression models and local incidence angle, pixels which are likely error-prone can be identified with the muMESMA approach. For areas with rough terrain the unmixing accuracy can further be increased. Local incidence angle effects significantly affect the accuracy of ground cover estimates for all measurements off-nadir where terrain is rough and vegetation patchy. When the line of sight from bare soil patches to the sensor is (partially) blocked by vegetation, the cover percentage of bare soil is underestimated, while fractional cover by vegetation is overestimated. Using the local incidence angle and empirical vegetation parameters (average height and basal area) a pixel-based empirical correction can be carried out. For the ’Cabo de Gata’ test site the average accuracy of ground increased by an additional 2% abundance absolute. Within this thesis it could be shown that the estimation of ground cover fractions for the functional classes PV, NPV and bare soil can be carried out with increased accuracy using hyperspectral data. With the exception of a recommended manual check the muMESMA approach is fully automated and can retrieve all required information from standardized input data generated by most preprocessing chains. The results of the verification carried out on a large database of field spectra from different semi-arid natural environments and different phenological conditions could be confirmed in the validation for the specific application case ’Cabo de Gata’ based on three multitemporal HyMap data sets. Thus the wide applicability of the approach can be assumed.
KW  - Optische Fernerkundung
KW  - Spektroskopie
KW  - Trockengebiet
KW  - Bodenbedeckung
KW  - Desertifikation
KW  - Spektrale Entmischung
KW  - Bodenbedeckungsgrad
KW  - HyMap
KW  - Hyperspektrale Fernerkundung
KW  - Abbildende Spektroskopie
KW  - Spectral Unmixing
KW  - MESMA
KW  - Imaging Spectroscopy
KW  - Ground Cover Fraction
KW  - Drylands
Y1  - 2007
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-26337
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Ayala-Carrillo, Mariana
A1  - Farfán, Michelle
A1  - Cárdenas-Nielsen, Anahí
A1  - Lemoine-Rodríguez, Richard
T1  - Are wildfires in the wildland-urban interface increasing temperatures? A land surface temperature assessment in a semi-arid Mexican city
JF  - Land
N2  - High rates of land conversion due to urbanization are causing fragmented and dispersed spatial patterns in the wildland-urban interface (WUI) worldwide. The occurrence of anthropogenic fires in the WUI represents an important environmental and social issue, threatening not only vegetated areas but also periurban inhabitants, as is the case in many Latin American cities. However, research has not focused on the dynamics of the local climate in the WUI. This study analyzes whether wildfires contribute to the increase in land surface temperature (LST) in the WUI of the metropolitan area of the city of Guanajuato (MACG), a semi-arid Mexican city. We estimated the pre- and post-fire LST for 2018–2021. Spatial clusters of high LST were detected using hot spot analysis and examined using ANOVA and Tukey’s post-hoc statistical tests to assess whether LST is related to the spatial distribution of wildfires during our study period. Our results indicate that the areas where the wildfires occurred, and their surroundings, show higher LST. This has negative implications for the local ecosystem and human population, which lacks adequate infrastructure and services to cope with the effects of rising temperatures. This is the first study assessing the increase in LST caused by wildfires in a WUI zone in Mexico.
KW  - fire
KW  - grassland
KW  - urban climate
KW  - burned area
KW  - periurban
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-297308
SN  - 2073-445X
VL  - 11
IS  - 12
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  - Ataee, Mohammad Sadegh
A1  - Maghsoudi, Yasser
A1  - Latifi, Hooman
A1  - Fadaie, Farhad
T1  - Improving estimation accuracy of growing stock by multi-frequency SAR and multi-spectral data over Iran's heterogeneously-structured broadleaf Hyrcanian forests
JF  - Forests
N2  - Via providing various ecosystem services, the old-growth Hyrcanian forests play a crucial role in the environment and anthropogenic aspects of Iran and beyond. The amount of growing stock volume (GSV) is a forest biophysical parameter with great importance in issues like economy, environmental protection, and adaptation to climate change. Thus, accurate and unbiased estimation of GSV is also crucial to be pursued across the Hyrcanian. Our goal was to investigate the potential of ALOS-2 and Sentinel-1's polarimetric features in combination with Sentinel-2 multi-spectral features for the GSV estimation in a portion of heterogeneously-structured and mountainous Hyrcanian forests. We used five different kernels by the support vector regression (nu-SVR) for the GSV estimation. Because each kernel differently models the parameters, we separately selected features for each kernel by a binary genetic algorithm (GA). We simultaneously optimized R\(^2\) and RMSE in a suggested GA fitness function. We calculated R\(^2\), RMSE to evaluate the models. We additionally calculated the standard deviation of validation metrics to estimate the model's stability. Also for models over-fitting or under-fitting analysis, we used mean difference (MD) index. The results suggested the use of polynomial kernel as the final model. Despite multiple methodical challenges raised from the composition and structure of the study site, we conclude that the combined use of polarimetric features (both dual and full) with spectral bands and indices can improve the GSV estimation over mixed broadleaf forests. This was partially supported by the use of proposed evaluation criterion within the GA, which helped to avoid the curse of dimensionality for the applied SVR and lowest over estimation or under estimation.
KW  - GSV
KW  - nu SVR
KW  - uneven-aged mountainous
KW  - polarimetery
KW  - multi-spectral
KW  - optimization
Y1  - 2019
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-197212
SN  - 1999-4907
VL  - 10
IS  - 8
ER  - 
TY  - THES
A1  - Asam, Sarah
T1  - Potential of high resolution remote sensing data for leaf area index derivation using statistical and physical models
T1  - Potenzial hochaufgelöster Fernerkundungsdaten für die Ableitung des Blattflächenindex aus statistischen und physikalischen Modellen
N2  - Information on the state of the terrestrial vegetation cover is important for several ecological, economical, and planning issues. In this regard, vegetation properties such as the type, vitality, or density can be described by means of continuous biophysical parameters. One of these parameters is the leaf area index (LAI), which is defined as half the total leaf area per unit ground surface area. As leaves constitute the interface between the biosphere and the atmosphere, the LAI is used to model exchange processes between plants and their environment.  However, to account for the variability of ecosystems, spatially and temporally explicit information on LAI is needed both for monitoring and modeling applications.
Remote sensing aims at providing such information. LAI is commonly derived from remote sensing data by empirical-statistical or physical models. In the first approach, an empirical relationship between LAI measured in situ and the corresponding canopy spectral signature is established. Although this method achieves accurate LAI estimates, these relationships are only valid for the place and time at which the field data were sampled, which hampers automated LAI derivation. The physical approach uses a radiation transfer model to simulate canopy reflectance as a function of the scene’s geometry and of leaf and canopy parameters, from which LAI is derived through model inversion based on remote sensing data. However, this model inversion is not stable, as it is an under-determined and ill-posed problem.
Until now, LAI research focused either on the use of coarse resolution remote sensing data for global applications, or on LAI modeling over a confined area, mostly in forest and crop ecosystems, using medium to high spatial resolution data. This is why to date no study is available in which high spatial resolution data are used for LAI mapping in a heterogeneous, natural landscape such as alpine grasslands, although a growing amount of high spatial and temporal resolution remote sensing data would allow for an improved environmental monitoring. Therefore, issues related to model parameterization and inversion regularization techniques improving its stability have not yet been investigated for this ecosystem.
This research gap was taken up by this thesis, in which the potential of high spatial resolution remote sensing data for grassland LAI estimation based on statistical and radiation transfer modeling is analyzed, and the achieved accuracy and robustness of the two approaches is compared. The objectives were an ecosystem-adapted radiation transfer model set-up and an optimized LAI derivation in mountainous grassland areas. Multi-temporal LAI in situ measurements as well as time series of RapidEye data from 2011 and 2012 over the catchment of the River Ammer in the Bavarian alpine upland were used. In order to obtain accurate in situ data, a comparison of the LAI derivation algorithms implemented in the LAI-2000 PCA instrument with destructively measured LAI was performed first. For optimizing the empirical-statistical approach, it was then analyzed how the selection of vegetation indices and regression models impacts LAI modeling, and how well these models can be transferred to other dates. It was shown that LAI can be derived
with a mean accuracy of 80 % using contemporaneous field data, but that the accuracy decreases to on average 51 % when using these models on remote sensing data from other dates. The combined use of several data sets to create a regression which is used for LAI derivation at different points in time increased the LAI estimation accuracy to on average 65 %. Thus, reduced field measurement labor comes at the cost of LAI error rates being increased by 10 - 30 % as long as at least two campaigns are conducted. Further, it was shown that the use of RapidEye’s red edge channel improves the LAI derivation by on average 5.4 %.
With regard to physical LAI modeling, special interest lay in assessing the accuracy improvements that can be achieved through model set-up and inversion regularization techniques. First, a global sensitivity analysis was applied to the radiation transfer model in order to identify the most important model parameters and most sensitive spectral features. After model parameterization, several inversion regularizations, namely the use of a multiple sample solution, the additional use of vegetation indices, and the addition of noise, were analyzed. Further, an approach to include the local scene’s geometry in the retrieval process was introduced to account for the mountainous topography. LAI modeling accuracies of in average 70 % were achieved using the best combination of regularization techniques, which is in the upper range of accuracies that were achieved in the few existing other grassland studies based on in situ or air-borne measured hyperspectral data. Finally, further physically derived vegetation parameters and inversion uncertainty measures were evaluated in detail to identify challenging modeling conditions, which was mostly neglected in other studies. An increased modeling uncertainty for extremely high and low LAI values was observed. This indicates an insufficiently wide model parameterization and a canopy deviation from model assumptions on some fields. Further, the LAI modeling accuracies varied strongly between the different scenes. From this observation it can be deduced that the radiometric quality of the remote sensing data, which might be reduced by atmospheric effects or unexpected surface reflectances, exerts a high influence on the LAI modeling accuracy.
The major findings of the comparison between the empirical-statistical and physical LAI modeling approaches are the higher accuracies achieved by the empirical-statistical approach as long as contemporaneous field data are available, and the computationally efficiency of the statistical approach. However, when no or temporally unfitting in situ measurements are available, the physical approach achieves comparable or even higher accuracies. Furthermore, radiation transfer modeling enables the derivation of other leaf and canopy variables useful for ecological monitoring and modeling applications, as well as of pixel-wise uncertainty measures indicating the robustness and reliability of the model inversion and LAI derivation procedure. The established look-up tables can be used for further LAI derivation in Central European grassland also in other years.
The use of high spatial resolution remote sensing data for LAI derivation enables a reliable land cover classification and thus a reduced LAI mapping error due to misclassifications. Furthermore, the RapidEye pixels being smaller than individual fields allow for a radiation transfer model inversion over homogeneous canopies in most cases, as canopy gaps or field parcels can be clearly distinguished. However, in case of unexpected local surface conditions such as blooming, litter, or canopy gaps, high spatial resolution data show corresponding strong deviations in reflectance values and hence LAI estimation, which would be reduced using coarser resolution data through the balancing effect of the surrounding surface reflectances. An optimal pixel size with regard to modeling accuracy hence depends on the canopy and landscape structure. Furthermore, a reduced spatial resolution would enable a considerable acceleration of the LAI map derivation.
This illustration of the potential of RapidEye data and of the challenges associated to LAI derivation in heterogeneous grassland areas contributes to the development of robust LAI estimation procedures based on new and upcoming, spatially and temporally high resolution remote sensing imagery such as Landsat 8 and Sentinel-2.
N2  - Informationen zum Zustand der Vegetation sind relevant für einige ökologische, ökonomische, und planerische Fragestellungen. Vegetationseigenschaften wie der Typ, die Vitalität oder die Dichte einer Pflanzendecke können dabei anhand von kontinuierlichen biophysikalischen Parametern beschrieben werden. Einer dieser Parameter ist der Blattflächenindex (engl. leaf area index, LAI), der als die halbe gesamte Blattoberfläche pro Bodenoberfläche definiert ist. Da die Blattfläche eine wichtige Schnittstelle zwischen der Biosphäre und der Atmosphäre darstellt, wird der LAI dazu verwendet, Austauschprozesse zwischen Pflanzen und ihrer Umwelt zu modellieren. Um die natürliche Variabilität von Ökosystemen berücksichtigen zu können, benötigt man für solche Monitoring- und Modellierungsanwendungen jedoch räumlich und zeitlich explizite LAI Informationen.
Die Fernerkundung stellt solche Informationen zur Verfügung. Fernerkundungsbasierte LAI-Kartierung basiert auf empirisch-statistischen und physikalischen Modellen. Im ersten Ansatz wird ein empirisches Verhältnis zwischen dem aufgezeichneten Reflexionssignal der Vegetationsdecke und in situ gemessenem LAI erstellt. Obwohl dieses Verfahren meist hohe Genauigkeiten erzielt, gilt das erstellte Verhältnis nur für den Ort und Zeitpunkt der Feldmessungen, was ein automatisiertes Verfahren behindert. Der physikalische Ansatz verwendet ein Strahlungstransfermodell um die spektrale Signatur einer Pflanzendecke in Abhängigkeit von der Szenengeometrie und verschiedenen Blatt- und Pflanzenparametern zu simulieren, von der LAI durch die Inversion des Modells basierend auf Fernerkundungsdaten abgeleitet wird. Die Modellinversion ist jedoch nicht stabil, da sie ein unterdeterminiertes und inkorrekt gestelltes Problem ist.
Bisher fokussierten LAI-Studien entweder auf die Verwendung räumlich grob ausgelöster  Fernerkundungsdaten für globale Anwendungen, oder auf LAI-Modellierung für Wälder und Anbaufrüchte innerhalb eines räumlich eingeschränkten Gebiets basierend auf mittel und hoch aufgelösten Daten. Obwohl die Menge an räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Fernerkundungsdaten für ein verbessertes Umweltmonitoring kontinuierlich zunimmt, führte dies dazu, dass es keine Studie gibt die sich mit der Ableitung des LAI in heterogenen Landschaften wie beispielsweise alpinem Grünland, basierend auf räumlich hoch aufgelösten Daten, beschäftigen. Dementsprechend wurden damit verbundene Aspekte wie die Modellparametrisierung und Regularisierungsmöglichkeiten der Inversion für dieses Ökosystem noch nicht untersucht.
Diesem Forschungsbedarf wird mit dieser Arbeit, in der das Potenzial räumlich hoch aufgelöster Fernerkundungsdaten für die Ableitung von Grünland-LAI basierend auf statistischen Modellen und Strahlungstransfermodellierung analysiert wird, und in der die Genauigkeiten und Stabilität beider Verfahren verglichen werden, begegnet. Die Ziele der Arbeit sind eine an das Grünlandökosystem angepasste Einrichtung des Strahlungstransfermodells und die Ableitung des LAI für Grünland im Gebirgsraum. Multitemporale in situ LAI-Messungen sowie RapidEye-Zeitreihen aus den Jahren 2011 und 2012 aus dem Ammereinzugsgebiet im bayrischen Voralpenland wurden dazu verwendet.
Um verlässliche in situ Messwerte zu erhalten, wurde zunächst ein Vergleich der im LAI-2000 PCA Messinstrument implementierten Algorithmen mit destruktiv erhobenen LAI Werten durchgeführt. Zur Optimierung des empirisch-statistischen Ansatzes wurde dann untersucht, in welchem Maße die Verwendung verschiedener Vegetationsindizes und Regressionsmodelle die LAI-Modellierung beeinflussen, und wie gut diese Modelle auf andere Zeitpunkte übertragen werden können. Es wurde gezeigt, dass unter Verwendung von zeitgleich erhobenen Felddaten der LAI mit einer mittleren Genauigkeit von 80 % abgeleitet werden kann, dass sich die Genauigkeit aber auf 51 % verringert, wenn die Modelle auf Fernerkundungsdaten anderer Zeitpunkte angewendet werden. Die gemeinsame Nutzung mehrerer Felddatensätze zur Erstellung einer Regression welche auf andere Zeitpunkte
angewendet wird, erhöhte die Genauigkeit der LAI-Ableitung wiederum auf durchschnittlich 65 %. Ein verringerter Arbeitsaufwand für Feldmessungen wird also durch erhöhte Fehlerraten von 10 - 30 % pro Szene ausgewogen, solange mindestens zwei Messkampagnen durchgeführt werden. Außerdem wurde gezeigt, dass die Verwendung des “red edge” Bandes des RapidEye Sensors die LAI-Ableitung um im Mittel 5.4 % verbessert.
Im Hinblick auf die physikalische LAI-Modellierung waren vor allem die Verbesserung der Genauigkeit, die anhand von Modelleinstellungen und Regularisierungstechniken erzielt werden konnten, von Interesse. Zunächst wurde eine globale Sensitivitätsanalyse des Strahlungstransfermodells durchgeführt, um die wichtigsten Modellparameter und die sensitivsten spektralen Bereiche zu identifizieren. Nach der darauf basierenden Modellparametrisierung wurden in den nächsten Schritten mehrere Verfahren zu Stabilisierung der Inversion, nämlich die Verwendung multipler Lösungen, von Vegetationsindizes als Inputdaten, und von simuliertem Datenrauschen, analysiert. Außerdem wurde ein Ansatz eingeführt, der die Berücksichtigung der lokalen Szenengeometrien, und damit der Topographie des Untersuchungsgebietes, erlaubt.
Genauigkeiten von im Mittel 70 % konnten für die LAI-Modellierung unter Verwendung der besten Modell- und Inversionseinstellungen erreicht werden. Diese sind mit den Ergebnissen anderer Grünland-Studien, die jedoch auf in situ oder flugzeuggetragen gemessenen hyperspektralen Daten beruhen, vergleichbar. Zuletzt wurden weitere physikalisch modellierte Vegetationsparameter sowie Inversionsunsicherheitsmaße evaluiert, um besonders schwierige Modellierungsbedingungen zu identifizieren, was in anderen Studien bisher meist vernachlässigt wurde. Erhöhte Modellierungsunsicherheiten wurden für die Ableitung besonders niedriger und hoher LAI Werte beobachtet, was auf eine ungenügend weit gefasste Modellparametrisierung und stellenweise Abweichungen der Vegetationsdecke von den Modellannahmen hinweist. Außerdem variieren die Genauigkeiten der LAI Modellierung stark zwischen den einzelnen Szenen woraus abgeleitet werden kann dass die radiometrische Qualität der Fernerkundungsdaten, welche beispielsweise durch
atmosphärische Effekte oder unerwartete Oberflächenreflexionen beeinfluss werten kann, einen großen Einfluss auf die Modellierungsgenauigkeit hat.
Im Vergleich der empirisch-statistischen und physikalischen LAI-Modellierung fiel der empirisch-statistische Ansatz mit höheren Genauigkeiten, solange zeitgleich aufgenommene Felddaten vorliegen, sowie mit einer geringeren Berechnungszeit auf. Wenn jedoch keine zeitlich passenden Felddaten vorhanden sind, erreicht die physikalische Modellierung vergleichbare oder sogar höhere Genauigkeiten. Des Weiteren ermöglicht das Strahlungstransfermodel die Ableitung weiterer Blatt- und Pflanzeneigenschaften, welche für ökologische Monitoring- und Modellierungsanwendungen nützlich sind. Außerdem werden pixelgenaue Unsicherheitsmaße generiert, welche die Stabilität und Verlässlichkeit der Modellinversion und des gewonnenen LAI-Wertes charakterisieren. Die erstellten Datenbanken können darüber hinaus für die LAI-Modellierung in anderen Mitteleuropäischen Grünländern auch in anderen Jahren verwendet werden.
Die Verwendung von hochaufgelösten Fernerkundungsdaten ermöglicht eine verlässliche Landbedeckungsklassifikation und verringert damit Fehler in der LAI-Modellierung die durch Fehlklassifikationen verursacht werden. Da die RapidEye-Pixel außerdem kleiner als einzelnen Felder sind, konnte das Strahlungstransfermodell in den meisten Fällen über homogenen Pflanzendecken invertiert werden. Angesichts unerwarteter lokaler Oberflächenreflexionen, hervorgerufen beispielsweise durch Blüten, Streu, oder Lücken, zeigen die hochaufgelösten Daten jedoch auch entsprechend starke Abweichungen, welche in gröber aufgelösten Daten durch die Reflexion der umgebenden Oberflächen verringert sind. Eine optimale Pixelgröße im Hinblick auf die Modellierungsgenauigkeit hängt also von der Struktur der Vegetationsdecke und der Landschaft ab. Eine verringerte Pixelgröße würde darüber hinaus die Ableitung von LAI-Karten deutlich beschleunigen.
Diese Darstellung des Potenzials von RapidEye Daten für LAI-Modellierung und der speziellen Herausforderungen an die genutzten Verfahren in heterogenen Grünländern kann zur Entwicklung von robusten LAI-Ableitungsverfahren beitragen, anhand welcher neue, räumlich und zeitlich hoch aufgelöste, Fernerkundungsdaten wie die der Landsat 8 oder Sentinel-2 Sensoren in Wert gesetzt werden können.
KW  - Optische Fernerkundung
KW  - Blattflächenindex
KW  - Strahlungstransport
KW  - RapidEye
KW  - grasland
KW  - inversion techniques
Y1  - 2014
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-108399
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Arendt, Robert
A1  - Reinhardt-Imjela, Christian
A1  - Schulte, Achim
A1  - Faulstich, Leona
A1  - Ullmann, Tobias
A1  - Beck, Lorenz
A1  - Martinis, Sandro
A1  - Johannes, Petrina
A1  - Lengricht, Joachim
T1  - Natural pans as an important surface water resource in the Cuvelai Basin — Metrics for storage volume calculations and identification of potential augmentation sites
JF  - Water
N2  - Numerous ephemeral rivers and thousands of natural pans characterize the transboundary Iishana-System of the Cuvelai Basin between Namibia and Angola. After the rainy season, surface water stored in pans is often the only affordable water source for many people in rural areas. High inter- and intra-annual rainfall variations in this semiarid environment provoke years of extreme flood events and long periods of droughts. Thus, the issue of water availability is playing an increasingly important role in one of the most densely populated and fastest growing regions in southwestern Africa. Currently, there is no transnational approach to quantifying the potential storage and supply functions of the Iishana-System. To bridge these knowledge gaps and to increase the resilience of the local people's livelihood, suitable pans for expansion as intermediate storage were identified and their metrics determined. Therefore, a modified Blue Spot Analysis was performed, based on the high-resolution TanDEM-X digital elevation model. Further, surface area–volume ratio calculations were accomplished for finding suitable augmentation sites in a first step. The potential water storage volume of more than 190,000 pans was calculated at 1.9 km\(^3\). Over 2200 pans were identified for potential expansion to facilitate increased water supply and flood protection in the future.
KW  - Namibia
KW  - Angola
KW  - Oshana
KW  - flood
KW  - drought
KW  - water retention
KW  - storage volume
KW  - Blue Spot Analysis
KW  - TanDEM-X
KW  - pan
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-223019
SN  - 2073-4441
VL  - 13
IS  - 2
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Appel, Alexandra
A1  - Hardaker, Sina
T1  - Einzelhandel als Katalysator für nachhaltige urbane Radlogistik? – WüLivery, ein Fallbeispiel aus Würzburg
JF  - Standort
N2  - Die Covid-19-Pandemie gilt in vielen gesellschaftlichen Teilbereichen als Beschleuniger für Transformationsprozesse. Auch im Bereich der Organisation urbaner Logistik und Einzelhandelslandschaften etablieren sich neue Akteur*innen und Funktionen. Logistiker*innen integrieren lokale Onlinemarktplätze in ihre Profile und der stationäre Einzelhandel generiert Wettbewerbsfähigkeit gegenüber großen Onlinehändler*innen über die Nutzung lokaler Radlogistiknetzwerke, mittels derer Lieferungen noch am Tag der Bestellung (Same-Day-Delivery) verteilt werden können. Damit leisten die involvierten Akteur*innen potenziell auch einen Beitrag zur Nachhaltigkeitstransformation im Bereich urbaner Logistiksysteme. Im Fokus steht das Fallbeispiel WüLivery, ein Kooperationsprojekt des Stadtmarketingvereins, der Wirtschaftsförderung, Radlogistiker*innen sowie Einzelhändler*innen in Würzburg, welches während des zweiten coronabedingten Lockdowns im November 2020 umgesetzt wurde. Die entstehenden Dynamiken und Organisationsformen werden auf Basis von 11 Expert*inneninterviews dargestellt und analysiert. Es kann gezeigt werden, dass städtische Akteur*innen grundlegende Mediator*innen für Transformationsprozesse darstellen und Einzelhändler*innen und lokale Onlinemarktplätze als Katalysator*innen fungieren können. Das ist auch vor dem Hintergrund planerischer und politischer Kommunikationsprozesse zur Legitimation neuer Verkehrsinfrastrukturen nutzbar, da die einzelnen Akteur*innengruppen in Austausch kommen und ein gesteigertes Bewusstsein für die jeweiligen Bedarfe entsteht.
KW  - lokaler Onlinemarktplatz
KW  - urbane Logistik
KW  - Nachhaltigkeitstransformation
KW  - letzte Meile
KW  - Einzelhandel
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-268437
SN  - 1432-220X
VL  - 46
IS  - 1
ER  - 
TY  - JOUR
A1  - Ansah, Christabel Edena
A1  - Abu, Itohan-Osa
A1  - Kleemann, Janina
A1  - Mahmoud, Mahmoud Ibrahim
A1  - Thiel, Michael
T1  - Environmental contamination of a biodiversity hotspot — action needed for nature conservation in the Niger Delta, Nigeria
JF  - Sustainability
N2  - The Niger Delta belongs to the largest swamp and mangrove forests in the world hosting many endemic and endangered species. Therefore, its conservation should be of highest priority. However, the Niger Delta is confronted with overexploitation, deforestation and pollution to a large extent. In particular, oil spills threaten the biodiversity, ecosystem services, and local people. Remote sensing can support the detection of spills and their potential impact when accessibility on site is difficult. We tested different vegetation indices to assess the impact of oil spills on the land cover as well as to detect accumulations (hotspots) of oil spills. We further identified which species, land cover types, and protected areas could be threatened in the Niger Delta due to oil spills. The results showed that the Enhanced Vegetation Index, the Normalized Difference Vegetation Index, and the Soil Adjusted Vegetation Index were more sensitive to the effects of oil spills on different vegetation cover than other tested vegetation indices. Forest cover was the most affected land-cover type and oil spills also occurred in protected areas. Threatened species are inhabiting the Niger Delta Swamp Forest and the Central African Mangroves that were mainly affected by oil spills and, therefore, strong conservation measures are needed even though security issues hamper the monitoring and control.
KW  - nature conservation
KW  - NDVI
KW  - pollution
KW  - remote sensing
KW  - species
KW  - vegetation indices
KW  - oil spill
Y1  - 2022
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-297214
SN  - 2071-1050
VL  - 14
IS  - 21
ER  -