TY - JOUR A1 - Meister, Julia A1 - Garbe, Philipp A1 - Trappe, Julian A1 - Ullmann, Tobias A1 - Es-Senussi, Ashraf A1 - Baumhauer, Roland A1 - Lange-Athinodorou, Eva A1 - El-Raouf, Amr Abd T1 - The Sacred Waterscape of the Temple of Bastet at Ancient Bubastis, Nile Delta (Egypt) JF - Geosciences N2 - Sacred water canals or lakes, which provided water for all kinds of purification rites and other activities, were very specific and important features of temples in ancient Egypt. In addition to the longer-known textual record, preliminary geoarchaeological surveys have recently provided evidence of a sacred canal at the Temple of Bastet at Bubastis. In order to further explore the location, shape, and course of this canal and to find evidence of the existence of a second waterway, also described by Herodotus, 34 drillings and five 2D geoelectrical measurements were carried out in 2019 and 2020 near the temple. The drillings and 2D ERT surveying revealed loamy to clayey deposits with a thickness of up to five meters, most likely deposited in a very low energy fluvial system (i.e., a canal), allowing the reconstruction of two separate sacred canals both north and south of the Temple of Bastet. In addition to the course of the canals, the width of about 30 m fits Herodotus’ description of the sacred waterways. The presence of numerous artefacts proved the anthropogenic use of the ancient canals, which were presumably connected to the Nile via a tributary or canal located west or northwest of Bubastis. KW - ancient Egypt KW - Tell Basta KW - sacred lakes KW - Herodotus KW - ERT KW - drilling KW - Isheru Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-246129 SN - 2076-3263 VL - 11 IS - 9 ER - TY - THES A1 - Blättler, Regine T1 - Rezente fluviale Morphodynamik im Stubaital, Tirol N2 - Andauernde Starkniederschläge führten 1987 in zahlreichen Alpentälem zu schweren Hochwasser- und Murkatastrophen. Auch das von der Ruetz entwässerte Tiroler Stubaital südwestlich Innsbruck zählte zu den betroffenen Tälern. Im Abstand von nur sechs Wochen verursachten hier zwei Hochwasserereignisse ähnlichen Ausmaßes schwere Verwüstungen und Landschaftsschäden. Die Auswirkungen beider Hochwässer bildeten die Ansatzpunkte der als Teilprojekt Stubai von Mitte 1988 bis Ende 1991 im Stubaital und einem seiner Seitentäler laufenden Forschungsarbeit. Das Hauptinteresse galt dabei, nach Abschluß einer ausführlichen Schadenskartierung und Photodokumentation, den Ursachen, Zusammenhängen und Auswirkungen einzelner morphodynamisch wirksamer Prozesse. Verschiedene Felduntersuchungen in einem Seitental des Stubaitales gaben hinsichtlich des Zusammenspiels von Abfluß, Niederschlag, Hangabtrag und Vegetation Aufschluß darüber, wann, wie und in welchem Zeitraum einzelne morphodynamisch wirksame Prozesse im Bachbett bzw. im Kontaktbereich Hang/Bach ablaufen. Um Aussagen darüber machen zu können, inwieweit das Hochwassersedimentationsverhalten der Ruetz innerhalb der letzten Jahrhunderte klimatisch beeinflußt wurde, und ob die touristische Erschließung des hinteren Stubaitales das Hochwasserabflußgeschehen der Ruetz in Bezug auf Häufigkeit und Intensität in den letzten Jahren erkennbar beeinflußte, wurden im Auebereich der Ruetz mehrere Schlitzsonden- und Kernbohrungen abgeteuft. Die Auswertung der Bohrkeme und verschiedene Laboranalysen des gewonnenen Probenmaterials gaben einerseits Auskunft über Zusammensetzung, Mächtigkeit und Herkunft einzelner Hochwasserablagerungen, andererseits konnten anhand dieser Aussagen das frühere Akkumulationsverhalten und verschiedene Laufverlagerungen der Ruetz für diesen Auebereich rekonstruiert werden. Ebenso konnte der direkte Einfluß des Menschen auf das Hochwassersed imentationsgeschehen und somit die anthropogene Beeinflussung der Hochflut-/Auedynamik bereits für historische Zeit festgestellt und belegt werden. T3 - Würzburger Geographische Arbeiten - 90 KW - Stubai KW - Fluss KW - Dynamische Geomorphologie Y1 - 1995 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-239248 ER - TY - JOUR A1 - Usman, Muhammad A1 - Reimann, Thomas A1 - Liedl, Rudolf A1 - Abbas, Azhar A1 - Conrad, Christopher A1 - Saleem, Shoaib T1 - Inverse parametrization of a regional groundwater flow model with the aid of modelling and GIS: test and application of different approaches JF - ISPRS International Journal of Geo-Information N2 - The use of inverse methods allow efficient model calibration. This study employs PEST to calibrate a large catchment scale transient flow model. Results are demonstrated by comparing manually calibrated approaches with the automated approach. An advanced Tikhonov regularization algorithm was employed for carrying out the automated pilot point (PP) method. The results indicate that automated PP is more flexible and robust as compared to other approaches. Different statistical indicators show that this method yields reliable calibration as values of coefficient of determination (R-2) range from 0.98 to 0.99, Nash Sutcliffe efficiency (ME) range from 0.964 to 0.976, and root mean square errors (RMSE) range from 1.68 m to 1.23 m, for manual and automated approaches, respectively. Validation results of automated PP show ME as 0.969 and RMSE as 1.31 m. The results of output sensitivity suggest that hydraulic conductivity is a more influential parameter. Considering the limitations of the current study, it is recommended to perform global sensitivity and linear uncertainty analysis for the better estimation of the modelling results. KW - pilot-point-approach KW - inverse parameterization KW - groundwater KW - sensitivity analysis KW - tikhonov regularization KW - PEST Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-175721 VL - 7 IS - 1 ER - TY - JOUR A1 - Ziegler, Katrin A1 - Pollinger, Felix A1 - Böll, Susanne A1 - Paeth, Heiko T1 - Statistical modeling of phenology in Bavaria based on past and future meteorological information JF - Theoretical and Applied Climatology N2 - Plant phenology is well known to be affected by meteorology. Observed changes in the occurrence of phenological phases arecommonly considered some of the most obvious effects of climate change. However, current climate models lack a representationof vegetation suitable for studying future changes in phenology itself. This study presents a statistical-dynamical modelingapproach for Bavaria in southern Germany, using over 13,000 paired samples of phenological and meteorological data foranalyses and climate change scenarios provided by a state-of-the-art regional climate model (RCM). Anomalies of severalmeteorological variables were used as predictors and phenological anomalies of the flowering date of the test plantForsythiasuspensaas predictand. Several cross-validated prediction models using various numbers and differently constructed predictorswere developed, compared, and evaluated via bootstrapping. As our approach needs a small set of meteorological observationsper phenological station, it allows for reliable parameter estimation and an easy transfer to other regions. The most robust andsuccessful model comprises predictors based on mean temperature, precipitation, wind velocity, and snow depth. Its averagecoefficient of determination and root mean square error (RMSE) per station are 60% and ± 8.6 days, respectively. However, theprediction error strongly differs among stations. When transferred to other indicator plants, this method achieves a comparablelevel of predictive accuracy. Its application to two climate change scenarios reveals distinct changes for various plants andregions. The flowering date is simulated to occur between 5 and 25 days earlier at the end of the twenty-first century comparedto the phenology of the reference period (1961–1990). KW - statistical modeling KW - phenology KW - Bavaria Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-232717 SN - 0177-798X VL - 140 ER - TY - THES A1 - Krause, Julian T1 - Auswirkungen des Klimawandels auf charakteristische Böden in Unterfranken unter Berücksichtigung bodenhydrologischer Monitoringdaten (2018 bis 2022) T1 - Impact of climate change on characteristic soils in Lower Franconia with consideration of soil hydrological monitoring data (2018 to 2022) N2 - Die mit dem Klimawandel einhergehenden Umweltveränderungen, wie steigende Temperaturen, Abnahme der Sommer- und Zunahme der Winterniederschläge, häufigere und längere Trockenperioden, zunehmende Starkniederschläge, Stürme und Hitzewellen betreffen besonders den Bodenwasserhaushalt in seiner zentralen Regelungsfunktion für den Landschaftswasserhaushalt. Von der Wasserverfügbarkeit im Boden hängen zu einem sehr hohen Grad auch die Erträge der Land- und Forstwirtschaft ab. Eine besonders große Bedeutung kommt dabei der Wasserspeicherkapazität der Böden zu, da während einer Trockenphase die effektiven Niederschläge den Wasserbedarf der Pflanzen nicht decken können und das bereits gespeicherte Bodenwasser das Überleben der Pflanzen sicherstellen kann. Für die land- und forstwirtschaftlichen Akteure sind in diesem Kontext quantitative und qualitative Aussagen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf den Boden essenziell, um die notwendigen Anpassungsmaßnahmen für ihre Betriebe treffen zu können. Zielsetzungen der vorliegenden Arbeit bestehen darin, die Dynamik der Bodenfeuchte in unterfränkischen Böden besser zu verstehen, die Datenlage zum Verlauf der Bodenfeuchte zu verbessern und die Auswirkungen von prognostizierten klimatischen Parametern abschätzen zu können. Hierzu wurden an sechs für ihre jeweiligen Naturräume und hinsichtlich ihrer anthropogenen Nutzung charakteristischen Standorten meteorologisch-bodenhydrologische Messstationen installiert. Die Messstationen befinden sich in einem Rigosol auf Buntsandstein in einem Weinberg bei Bürgstadt sowie auf einer Parabraunerde im Lössgebiet bei Herchsheim unter Ackernutzung. Am Übergang von Muschelkalk in Keuper befinden sich die Stationen in Obbach, wo eine Braunerde unter Ackernutzung vorliegt und im Forst des Universitätswalds Sailershausen werden die Untersuchungen in einer Braunerde-Terra fusca durchgeführt. Im Forst befinden sich auch die Stationen in Oberrimbach mit Braunerden aus Sandsteinkeuper und in Willmars mit Braunerden aus Buntsandstein. Der Beobachtungszeitraum dieser Arbeit reicht von Juli 2018 bis November 2022. In diesen Zeitraum fiel die dreijährige Dürre von 2018 bis 2020, das Jahr 2021 mit einem durchschnittlichen Witterungsverlauf und das Dürrejahr 2022. Das Langzeitmonitoring wurde von umfangreichen Gelände- und Laboranalysen der grundlegenden bodenkundlichen Parameter der Bodenprofile und der Standorte begleitet. Die bodengeographischen-geomorphologischen Standortanalysen bilden zusammen mit den qualitativen Auswertungen der Bodenfeuchtezeitreihen die Grundlage für Einschätzungen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf den Bodenwasserhaushalt. Verlässliche Aussagen zum Bodenwasserhaushalt können nur auf Grundlage von zeitlich und räumlich hoch aufgelösten Daten getroffen werden. Bodenfeuchtezeitreihen zusammen mit den bodenphysikalischen Daten lagen in dieser Datenqualität für Unterfranken bisher nur sehr vereinzelt vor. Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass die untersuchten Böden entsprechend den jeweiligen naturräumlichen Gegebenheiten sehr unterschiedliche bodenhydrologische Eigenschaften aufweisen. Während langer Trockenphasen können beispielsweise die Parabraunerden am Standort Herchsheim wegen ihrer höheren Wasserspeicherkapazität die Pflanzen länger mit Wasser versorgen als die sandigen Braunerden am Standort Oberrimbach. Die Bodenfeuchteregime im Beobachtungszeitraum waren sehr stark vom Witterungsverlauf einzelner Jahre abhängig. Das Bodenfeuchteregime bei einem durchschnittlichen Witterungsverlauf wie in 2021 zeichnet sich durch eine langsame Abnahme der Bodenfeuchte ab Beginn der Vegetationsperiode im Frühjahr aus. Regelmäßige Niederschläge im Frühjahr füllen den oberflächennahen Bodenwasserspeicher immer wieder auf und sichern den Bodenwasservorrat in der Tiefe bis in den Hochsommer. Im Hochsommer können Pflanzen dann während der Trockenphasen ihren Wasserbedarf aus den tieferen Horizonten decken. Im Gegensatz dazu nimmt die Bodenfeuchte in Dürrejahren wie 2018 bis 2020 oder 2022 bereits im Frühjahr bis in die untersten Horizonte stark ab. Die nutzbare Feldkapazität ist zum Teil schon im Juni weitgehend ausgeschöpft, womit für spätere Trockenphasen kein Bodenwasser mehr zur Verfügung steht. Die Herbst- und Winterniederschläge sättigen den Bodenwasservorrat wieder bis zur Feldkapazität auf. Bei tiefreichender Erschöpfung des Bodenwassers wurde die Feldkapazität erst im Januar oder Februar erreicht. Im Zuge der land- und forstwirtschaftlichen Nutzung ist eine gute Datenlage zu den bodenkundlichen und standörtlichen Gegebenheiten für klimaadaptierte Anpassungsstrategien essentiell. Wichtige Zielsetzungen bestehen grundsätzlich in der Erhaltung der Bodenfunktionen, in der Verbesserung der Infiltrationskapazität und Wasserspeicherkapazität. Hier kommt dem Boden als interaktive Austauschfläche zwischen den Sphären und damit dem Bodenschutz eine zentrale Bedeutung zu. Die in Zukunft erwarteten klimatischen Bedingungen stellen an jeden Boden andere Herausforderungen, welchen mit standörtlich abgestimmten Bodenschutzmaßnahmen begegnet werden kann. N2 - The environmental changes associated with climate change, such as rising temperatures, decreasing summer and increasing winter precipitation, more frequent and longer dry periods, increasing heavy precipitation, storms and heat waves, particularly affect the soil water balance in its central regulatory function for the landscape water balance. Agricultural and forestry yields also depend to a very high degree on the availability of water in the soil. The water storage capacity of the soil is of particular importance here, as during a dry phase the effective precipitation cannot cover the water requirements of the plants, and the soil water already stored can ensure the survival of the plants. In this context, quantitative and qualitative statements on the effects of climate change on the soil are essential for agricultural and forestry stakeholders in order to be able to take the necessary adaptation measures for their operations. The objectives of this study are to gain a better understanding of the dynamics of soil moisture in soils in Lower Franconia, to improve the data available on soil moisture trends and to be able to estimate the effects of predicted climatic parameters. To this end, meteorological and soil hydrological measuring stations were installed at six locations that are characteristic of their respective natural areas and their anthropogenic use. The measuring stations are located in Regic Anthrosols on red sandstone in a vineyard near Bürgstadt and on Luvisols in the loess area near Herchsheim under arable land use. At the transition from Muschelkalk to Keuper, the stations are located in Obbach, where Cambisols under arable use are present, and in the forest of the Sailershausen university forest, the investigations are carried out in Calcic Luvisols. In the forest there are also the stations in Oberrimbach with Cambisols from sandstone-Keuper and in Willmars with Cambisols from red sandstone. The observation period of this work extends from July 2018 to November 2022. This period included the three-year drought from 2018 to 2020, the year 2021 with an average weather pattern and the drought year 2022. The long-term monitoring was accompanied by extensive field and laboratory analyses of the basic pedological parameters of the soil profiles and the sites. The soil geographic and geomorphologic site analyses, together with the qualitative evaluations of the soil moisture time series, form the basis for estimating the effects of climate change on the soil water balance. Reliable statements on the soil water balance can only be made based on data with a high temporal and spatial resolution. Soil moisture time series together with soil physical data have only been available in this data quality for Lower Franconia in very isolated cases to date. The available results show that the soils investigated have very different soil hydrological properties depending on the respective natural conditions. During long dry periods, for example, the Luvisols at the Herchsheim site can supply the plants with water for longer than the sandy Cambisols at the Oberrimbach site due to their higher water storage capacity. The soil moisture regimes during the observation period were highly dependent on the weather conditions in individual years. The soil moisture regime with an average weather pattern as in 2021 is characterized by a slow decrease in soil moisture from the beginning of the growing season in spring. Regular precipitation in spring replenishes the soil water reservoir near the surface and secures the soil water supply at depth until midsummer. In midsummer, plants can then cover their water requirements from the deeper horizons during dry periods. In contrast, in drought years such as 2018 to 2020 or 2022, soil moisture decreases sharply in spring right down to the lowest horizons. In some cases, the utilizable field capacity is already largely exhausted by June, which means that no more soil water is available for later dry phases. The fall and winter precipitation replenishes the soil water supply up to the field capacity. If the soil water was exhausted to a great depth, the field capacity was not reached until January or February. For agriculture and forestry, good data on soil and site conditions is essential for climate-adapted adaptation strategies. Important objectives are basically the preservation of soil functions, the improvement of infiltration capacity and water storage capacity. Here, the soil is of central importance as an interactive exchange surface between the spheres and thus for soil protection. The climatic conditions expected in the future pose different challenges for each soil, which can be met with site-specific soil protection measures. KW - Bodengeografie KW - Bodenwasserhaushalt KW - Klimaänderung KW - Regierungsbezirk Unterfranken KW - Monitoring KW - Bodenwasser KW - Ungesättigte Zone KW - Braunerde KW - Parabraunerde KW - Terra fusca Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-360668 ER - TY - THES A1 - Kanmegne Tamga, Dan Emmanuel T1 - Modelling Carbon Sequestration of Agroforestry Systems in West Africa using Remote Sensing T1 - Modellierung der Kohlenstoffbindung von agroforstwirtschaftlichen Systemen in Westafrika mittels Fernerkundung N2 - The production of commodities such as cocoa, rubber, oil palm and cashew, is the main driver of deforestation in West Africa (WA). The practiced production systems correspond to a land managment approach referred to as agroforestry systems (AFS), which consist of managing trees and crops on the same unit of land.Because of the ubiquity of trees, AFS reported as viable solution for climate mitigation; the carbon sequestrated by the trees could be estimated with remote sensing (RS) data and methods and reported as emission reduction efforts. However, the diversity in AFS in relation to their composition, structure and spatial distribution makes it challenging for an accurate monitoring of carbon stocks using RS. Therefore, the aim of this research is to propose a RS-based approach for the estimation of carbon sequestration in AFS across the climatic regions of WA. The main objectives were to (i) provide an accurate classification map of AFS by modelling the spatial distribution of the classification error; (ii) estimate the carbon stock of AFS in the main climatic regions of WA using RS data; (iii) evaluate the dynamic of carbon stocks within AFS across WA. Three regions of interest (ROI) were defined in Cote d'Ivoire and Burkina Faso, one in each climatic region of WA namely the Guineo-Congolian, Guinean and Sudanian, and three field campaigns were carried out for data collection. The collected data consisted of reference points for image classification, biometric tree measurements (diameter, height, species) for biomass estimation. A total of 261 samples were collected in 12 AFS across WA. For the RS data, yearly composite images from Sentinel-1 and -2 (S1 and S2), ALOS-PALSAR and GEDI data were used. A supervised classification using random forest (RF) was implemented and the classification error was assessed using the Shannon entropy generated from the class probabilities. For carbon estimation, different RS data, machine learning algorithms and carbon reference sources were compared for the prediction of the aboveground biomass in AFS. The assessment of the carbon dynamic was carried between 2017 and 2021. An average carbon map was genrated and use as reference for the comparison of annual carbon estimations, using the standard deviation as threshold. As far as the results are concerned, the classification accuracy was higher than 0.9 in all the ROIs, and AFS were mainly represented by rubber (38.9%), cocoa (36.4%), palm (10.8%) in the ROI-1, mango (15.2%) and cashew (13.4%) in ROI-2, shea tree (55.7%) and African locust bean (28.1%) in ROI-3. However, evidence of misclassification was found in cocoa, mango, and shea butter. The assessment of the classification error suggested that the error level was higher in the ROI-3 and ROI-1. The error generated from the entropy was able to reduced the level of misclassification by 63% with 11% of loss of information. Moreover, the approach was able to accuretely detect encroachement in protected areas. On carbon estimation, the highest prediction accuracy (R²>0.8) was obtained for a RF model using the combination of S1 and S2 and AGB derived from field measurements. Predictions from GEDI could only be used as reference in the ROI-1 but resulted in a prediction error was higher in cashew, mango, rubber and cocoa plantations, and the carbon stock level was higher in African locust bean (43.9 t/ha), shea butter (15 t/ha), cashew (13.8 t/ha), mango (12.8 t/ha), cocoa (7.51 t/ha) and rubber (7.33 t/ha). The analysis showed that carbon stock is determined mainly by the diameter (R²=0.45) and height (R²=0.13) of trees. It was found that crop plantations had the lowest biodiversity level, and no significant relationship was found between the considered biodiversity indices and carbon stock levels. The assessment of the spatial distribution of carbon sources and sinks showed that cashew plantations are carbon emitters due to firewood collection, while cocoa plantations showed the highest potential for carbon sequestration. The study revealed that Sentinel data could be used to support a RS-based approach for modelling carbon sequestration in AFS. Entropy could be used to map crop plantations and to monitor encroachment in protected areas. Moreover, field measurements with appropriate allometric models could ensure an accurate estimation of carbon stocks in AFS. Even though AFS in the Sudanian region had the highest carbon stocks level, there is a high potential to increase the carbon level in cocoa plantations by integrating and/or maintaining forest trees. N2 - Die Produktion von Rohstoffen wie Kakao, Kautschuk, Ölpalmen und Cashew ist die Hauptursache fur die Entwaldung in Westafrika (WA). Die verwendeten Produktionssyteme entsprechen einem Landbewirtschaftungskonzept, welches als Agroforstsysteme (AFS) bezeichnet wird und darin besteht, Baume und Nutzpflanzen auf der gleichen Landeinheit zu bewirtschaften. Aufgrund der kohlenstoffbindung durch Baumen sind AFS als praktikable Losung fur den Klimaschutz anerkannt, die Vielfalt der AFS in Bezug auf ihre Zusammensetzung, Struktur un raumliche Verteilung erschwert jedoch eine genaue Schatzung der Kohlenstoffvorrate. Hier konnen Daten und Methoden der satellitenbasierten Erdbeobachtung ansetzten. Ziel dieser Forschungsarbeit ist es daher, einen fernerkundungs-basierten Ansatz fur die Schatzung der Kohlenstoffbindung in AFS in den Klimaregionen von WA vorzuschlagen. Die Hauptziele waren (i) die Erstellung einer genauen Klassifizierungskarte von AFS durch Modellierung der raumlichen verteilung des Klassifizierungsfehlers; (ii) die Shatzung des Kohlenstoffbestands von AFS in den wichtigsten Klimaregionen von WA unter Verwendung von Fernerkundungs-daten (RS); (iii) die Bewertung der raumlichen Verteilung von Kohlenstoffquellen und -senken innerhalb von AFS in ganz WA. Fur jede Klimaregion in West Afrika wurden drei Regionen von Interesse (ROI) festgelegt, namlich die guineisch-kongolesische (ROI 1), die guineische (ROI 2) und die sudanesische Region (ROI 3) in Côte d'Ivoire und Burkina Faso, und es wurden drei Feldkampagnen zur Datenerhebung durchgefuhrt. Die gesammelten Daten bestanden aus Referenzpunkten fur die Bildklassifizierung und biometrischen Messungen (Durchmesser, Hohe, Artname) zur Schatzung der Biomasse. Insgesamt wurden 261 Proben in 12 AFS in ganz WA gesammelt. Fur die RS-Daten wurden jahrliche Komposite von Sentinel-1 und -2 (s1 und S3), ALOS-PALSAR und GEDI-Daten verwendet. Es wurde eine uberwachte Klassifizierung mit Random Forest (RF) algorithmus durch gefuhrt, und der Klassifizierungsfehler wurde anhand der aus den Klassenwahrscheinlichkeiten generierten Shannon-Entropie bewertet. Fur die Kohlenstoffschatzung wurden verschiedene RS-Daten, Algorithmen fur maschinelles Lernen und Kohlenstoff-Referenzquellen fur die Vorhesage des Kohlenstoffs in AFS verglichen. Die Bewertung der raumlichen Verteilung von Kohlenstoffsenken und -quellen basierte auf der Bewertung von Anomalien in der Kohlenstoffdynamik zwischen 2017 und 2021. Es wurde eine Karte zum durchschnittliche gebundenen Kohkenstoff erstellt, und die jahrliche Differenz wurde verwendet, um Kohlenstoffsenken und -quellen zu identifizieren. Die Klassifizierungsgenauigkeit war in allen ROI hoher als 0.9, in der Region dominierten Kautschuk (38.9%), Kakao (36.4%), Palme (10.8%) in ROI-1, Mango (15.2%) und Cashew (13.4%) in ROI-2, Sheabaum (55.7%) und Johannisbrot (28.1%) in ROI-3. Hinweise auf eine Fehlklassifizierung wurden vor allem bei Kakao, Mango un Sheabutter gefunden. Die Bewertung des Klassifizierungsfehlers ergab, dass das Fehlerniveau in ROI-3 und ROI-1 hoher war. Der aus der Entropie generiete Fehler konnte das Ausmass der Fehlklassifizierung reduzieren, ohne die gut klassifizierten Pixel zu beeintrachtigen. Ausserdem war der Ansatz in der Lage, Eingriffe in Schutzgebiete zuverlassig un akkurat zu erkennen. Was die Kohlenstoffschatzung betrifft, so wrude die hochste Vorhersagegenauigkeit (R²> 0.8)bei der Kombination von S1 und S2 mit Random Forest und AGB aus Feldmessungen erzielt. Vorhersagen von GEDI konnten nur als Referenz in der ROI verwendet werden, fuhrten aber zu einem Vorhersagefehler bei Cashew-, Mango-, Kautschuk- und Kakaoplantagen hoher war und der Kohlenstoffbestand bei Johannisbrot (43.9t/ha), Sheabutter (15 t/ha), Cashew (13.8 t/ha), Mango (12.8t/ha), Kakao (7.51 t/ha) und Kautschuk (7.33 t/ha) hoher war. Die Analyse zeigte, dass der Kohlenstoffbestand hauptsachlich durch den Durchmesser (R²=0.45) und die Hohe (R²=0.13) der Baume beeinflusst wird. Zudem wurde festgestellt, dass Plantagenkulturen die geringste Biodiversitat aufweisen, und es wurde kein signifikanter Zusammenhang zwischen Biodiversitatsindizes und Kohlenstoffvorraten festgestellt. Die Bewertung der raumlichen Verteilung von Kohlenstoffquellen und -senken zeigte, dass Cashew ein Kohlenstoffemittent ist, da in dieser Region Brennholz gesammelt wird, wahrend Kakaoplantagen wichtige Kohlenstoffsenken sind. Die Studie ergab zudem, dass Sentinel-Daten zur Unterstutzung eines RS-basierten Ansatzes fur die Modellierung der Kohlenstoffbindung in AFS verwendet werden konnten. Die Entropie konnte zur Kartierung von Anbauplantagen und zur uberwachen von Schutzgebiete verwendet werden. Daruber hinaus gewahrleisten feldmessungen mit geeigneten allometrischen Modellen eine genaue Schatzung der Kohlenstoffvorrate in AFS. Die AFS in der sudanesischen Region weisen die hochsten Kohlenstoffvorrate auf, aber es besteht die Moglichkeit, den Kohlenstoffgehalt in Kakaoplantagen durch die Integration und/oder Erhaltung von Waldbaumen zu erhoehen. KW - Sequestrierung KW - Fernerkundung KW - Westafrika KW - carbon sequestration KW - agroforestry systems KW - remote sensing KW - West Africa Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-369269 ER -