TY - THES A1 - Kraff, Nicolas Johannes T1 - Analyse raumzeitlicher Veränderungen und ontologische Kategorisierung morphologischer Armutserscheinungen - Eine globale Betrachtung mithilfe von Satellitenbildern und manueller Bildinterpretation T1 - Analysis of spatiotemporal changes and ontological categorization of morphological manifestations of poverty - A global view using satellite imagery and manual image interpretation N2 - Die städtische Umwelt ist in steter Veränderung, vor allem durch den Bau, aber auch durch die Zerstörung von städtischen Elementen. Die formelle Entwicklung ist ein Prozess mit langen Planungszeiträumen und die bebaute Landschaft wirkt daher statisch. Dagegen unterliegen informelle oder spontane Siedlungen aufgrund ihrer stets unvollendeten städtischen Form einer hohen Dynamik – so wird in der Literatur berichtet. Allerdings sind Dynamik und die morphologischen Merkmale der physischen Transformation in solchen Siedlungen, die städtische Armut morphologisch repräsentieren, auf globaler Ebene bisher kaum mit einer konsistenten Datengrundlage empirisch untersucht worden. Hier setzt die vorliegende Arbeit an. Unter der Annahme, dass die erforschte zeitliche Dynamik in Europa geringer ausfällt, stellt sich die generelle Frage nach einer katalogisierten Erfassung physischer Wohnformen von Armut speziell in Europa. Denn Wohnformen der Armut werden oft ausschließlich mit dem ‚Globalen Süden‘ assoziiert, insbesondere durch die Darstellung von Slums. Tatsächlich ist Europa sogar die Wiege der Begriffe ‚Slum‘ und ‚Ghetto‘, die vor Jahrhunderten zur Beschreibung von Missständen und Unterdrückung auftauchten. Bis heute weist dieser facettenreiche Kontinent eine enorme Vielfalt an physischen Wohnformen der Armut auf, die ihre Wurzeln in unterschiedlichen Politiken, Kulturen, Geschichten und Lebensstilen haben. Um über diese genannten Aspekte Aufschluss zu erlangen, bedarf es u.a. der Bildanalyse durch Satellitenbilder. Diese Arbeit wird daher mittels Fernerkundung bzw. Erdbeobachtung (EO) sowie zusätzlicher Literaturrecherchen und einer empirischen Erhebung erstellt. Um Unsicherheiten konzeptionell und in der Erfassung offenzulegen, ist die Methode der manuellen Bildinterpretation von Armutsgebieten kritisch zu hinterfragen. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist eine bessere Wissensbasis über Armut zu schaffen, um Maßnahmen zur Reduzierung von Armut entwickeln zu können. Die Arbeit dient dabei als eine Antwort auf die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Es wird Grundlagenforschung betrieben, indem Wissenslücken in der Erdbeobachtung zu physisch-baulichen bzw. morphologischen Erscheinungen von Armut auf Gebäude-Ebene explorativ analysiert werden. Die Arbeit wird in drei Forschungsthemen bzw. Studienteile untergliedert: Ziel des ersten Studienteils ist die globale raumzeitliche Erfassung von Dynamiken durch Anknüpfung an bisherige Kategorisierungen von Armutsgebieten. Die bisherige Wissenslücke soll gefüllt werden, indem über einen Zeitraum von etwa sieben Jahren in 16 dokumentierten Manifestationen städtischer Armut anhand von Erdbeobachtungsdaten eine zeitliche Analyse der bebauten Umwelt durchgeführt wird. Neben einer global verteilten Gebietsauswahl wird die visuelle Bildinterpretation (MVII) unter Verwendung von hochauflösenden optischen Satellitendaten genutzt. Dies geschieht in Kombination mit in-situ- und Google Street View-Bildern zur Ableitung von 3D-Stadtmodellen. Es werden physische Raumstrukturen anhand von sechs räumlichen morphologischen Variablen gemessen: Anzahl, Größe, Höhe, Ausrichtung und Dichte der Gebäude sowie Heterogenität der Bebauung. Diese ‚temporale Analyse‘ zeigt zunächst sowohl inter- als auch intra-urbane Unterschiede. Es lassen sich unterschiedliche, aber generell hohe morphologische Dynamiken zwischen den Untersuchungsgebieten finden. Dies drückt sich in vielfältiger Weise aus: von abgerissenen und rekonstruierten Gebieten bis hin zu solchen, wo Veränderungen innerhalb der gegebenen Strukturen auftreten. Geographisch gesehen resultiert in der Stichprobe eine fortgeschrittene Dynamik, insbesondere in Gebieten des Globalen Südens. Gleichzeitig lässt sich eine hohe räumliche Variabilität der morphologischen Transformationen innerhalb der untersuchten Gebiete beobachten. Trotz dieser teilweise hohen morphologischen Dynamik sind die räumlichen Muster von Gebäudefluchten, Straßen und Freiflächen überwiegend konstant. Diese ersten Ergebnisse deuten auf einen geringen Wandel in Europa hin, weshalb diese europäischen Armutsgebiete im folgenden Studienteil von Grund auf erhoben und kategorisiert werden. Ziel des zweiten Studienteils ist die Erschaffung einer neuen Kategorisierung, speziell für das in der Wissenschaft unterrepräsentierte Europa. Die verschiedenen Formen nicht indizierter Wohnungsmorphologien werden erforscht und kategorisiert, um das bisherige globale wissenschaftliche ontologische Portfolio für Europa zu erweitern. Hinsichtlich dieses zweiten Studienteils bietet eine Literaturrecherche mit mehr als 1.000 gesichteten Artikeln die weitere Grundlage für den folgenden Fokus auf Europa. Auf der Recherche basierend werden mittels der manuellen visuellen Bildinterpretation (engl.: MVII) erneut Satellitendaten zur Erfassung der physischen Morphologien von Wohnformen genutzt. Weiterhin kommen selbst definierte geographische Indikatoren zu Lage, Struktur und formellem Status zum Einsatz. Darüber hinaus werden gesellschaftliche Hintergründe, die durch Begriffe wie ‚Ghetto‘, ‚Wohnwagenpark‘, ‚ethnische Enklave‘ oder ‚Flüchtlingslager‘ beschrieben werden, recherchiert und implementiert. Sie sollen als Erklärungsansatz für Armutsviertel in Europa dienen. Die Stichprobe der europäischen, insgesamt aber unbekannten Grundgesamtheit verdeutlicht eine große Vielfalt an physischen Formen: Es wird für Europa eine neue Kategorisierung von sechs Hauptklassen entwickelt, die von ‚einfachsten Wohnstätten‘ (z. B. Zelten) über ‚behelfsmäßige Unterkünfte ‘ (z. B. Baracken, Container) bis hin zu ‚mehrstöckigen Bauten‘ - als allgemeine Taxonomie der Wohnungsnot in Europa - reicht. Die Untersuchung zeigt verschiedene Wohnformen wie z. B. unterirdische oder mobile Typen, verfallene Wohnungen oder große Wohnsiedlungen, die die Armut im Europa des 21. Jahrhunderts widerspiegeln. Über die Wohnungsmorphologie hinaus werden diese Klassen durch die Struktur und ihren rechtlichen Status beschrieben - entweder als geplante oder als organisch-gewachsene bzw. weiterhin als formelle, informelle oder hybride (halblegale) Formen. Geographisch lassen sich diese ärmlichen Wohnformen sowohl in städtischen als auch in ländlichen Gebieten finden, mit einer Konzentration in Südeuropa. Der Hintergrund bei der Mehrheit der Morphologien betrifft Flüchtlinge, ethnische Minderheiten und sozioökonomisch benachteiligte Menschen - die ‚Unterprivilegierten‘. Ziel des dritten Studienteils ist eine kritische Analyse der Methode. Zur Erfassung all dieser Siedlungen werden heutzutage Satellitenbilder aufgrund der Fortschritte bei den Bildklassifizierungsmethoden meist automatisch ausgewertet. Dennoch spielt die MVII noch immer eine wichtige Rolle, z.B. um Trainingsdaten für Machine-Learning-Algorithmen zu generieren oder für Validierungszwecke. In bestimmten städtischen Umgebungen jedoch, z.B. solchen mit höchster Dichte und struktureller Komplexität, fordern spektrale und textur-basierte Verflechtungen von überlappenden Dachstrukturen den menschlichen Interpreten immer noch heraus, wenn es darum geht einzelne Gebäudestrukturen zu erfassen. Die kognitive Wahrnehmung und die Erfahrung aus der realen Welt sind nach wie vor unumgänglich. Vor diesem Hintergrund zielt die Arbeit methodisch darauf ab, Unsicherheiten speziell bei der Kartierung zu quantifizieren und zu interpretieren. Kartiert werden Dachflächen als ‚Fußabdrücke‘ solcher Gebiete. Der Fokus liegt dabei auf der Übereinstimmung zwischen mehreren Bildinterpreten und welche Aspekte der Wahrnehmung und Elemente der Bildinterpretation die Kartierung beeinflussen. Um letztlich die Methode der MVII als drittes Ziel selbstkritisch zu reflektieren, werden Experimente als sogenannte ‚Unsicherheitsanalyse‘ geschaffen. Dabei digitalisieren zehn Testpersonen bzw. Probanden/Interpreten sechs komplexe Gebiete. Hierdurch werden quantitative Informationen über räumliche Variablen von Gebäuden erzielt, um systematisch die Konsistenz und Kongruenz der Ergebnisse zu überprüfen. Ein zusätzlicher Fragebogen liefert subjektive qualitative Informationen über weitere Schwierigkeiten. Da die Grundlage der hierfür bisher genutzten Kategorisierungen auf der subjektiven Bildinterpretation durch den Menschen beruht, müssen etwaige Unsicherheiten und damit Fehleranfälligkeiten offengelegt werden. Die Experimente zu dieser Unsicherheitsanalyse erfolgen quantifiziert und qualifiziert. Es lassen sich generell große Unterschiede zwischen den Kartierungsergebnissen der Probanden, aber eine hohe Konsistenz der Ergebnisse bei ein und demselben Probanden feststellen. Steigende Abweichungen korrelieren mit einer steigenden baustrukturellen (morphologischen) Komplexität. Ein hoher Grad an Individualität bei den Probanden äußert sich in Aspekten wie z.B. Zeitaufwand beim Kartieren, in-situ Vorkenntnissen oder Vorkenntnissen beim Umgang mit Geographischen Informationssystemen (GIS). Nennenswert ist hierbei, dass die jeweilige Datenquelle das Kartierungsverfahren meist beeinflusst. Mit dieser Studie soll also auch an der Stelle der angewandten Methodik eine weitere Wissenslücke gefüllt werden. Die bisherige Forschung komplexer urbaner Areale unter Nutzung der manuellen Bildinterpretation implementiert oftmals keine Unsicherheitsanalyse oder Quantifizierung von Kartierungsfehlern. Fernerkundungsstudien sollten künftig zur Validierung nicht nur zweifelsfrei auf MVII zurückgreifen können, sondern vielmehr sind Daten und Methoden notwendig, um Unsicherheiten auszuschließen. Zusammenfassend trägt diese Arbeit zur bisher wenig erforschten morphologischen Dynamik von Armutsgebieten bei. Es werden inter- wie auch intra-urbane Unterschiede auf globaler Ebene präsentiert. Dabei sind allgemein hohe morphologische Transformationen zwischen den selektierten Gebieten festzustellen. Die Ergebnisse deuten auf einen grundlegenden Kenntnismangel in Europa hin, weshalb an dieser Stelle angeknüpft wird. Eine über Europa verteilte Stichprobe erlaubt eine neue morphologische Kategorisierung der großen Vielfalt an gefundenen physischen Formen. Die Menge an Gebieten erschließt sich in einer unbekannten Grundgesamtheit. Zur Datenaufbereitung bisheriger Analysen müssen Satellitenbilder manuell interpretiert werden. Das Verfahren birgt Unsicherheiten. Als kritische Selbstreflexion zeigt eine Reihe von Experimenten signifikante Unterschiede zwischen den Ergebnissen der Probanden auf, verdeutlicht jedoch bei ein und derselben Person Beständigkeit. N2 - Through construction as well as destruction of urban elements, the morphological manifestation of cities is in constant change. As reported in literature, there is a difference between formal and informal development: Whereas formal planning periods lead to a built landscape that appears static, unfinished informal urban forms reflect high dynamics leading to informal or spontaneous settlements. With respect to data base and scale, these kinds of settlements, which morphologically represent urban poverty, have hardly been subject to empirical studies that analyze their dynamics and morphological characteristics of physical transformation consistently. This is where the present work begins. Assuming that the temporal dynamics explored are less pronounced in Europe, the general question of indexing physical housing forms of poverty arises specifically in Europe. This is because housing forms of poverty are often exclusively associated with the 'Global South', especially through the representation of slums. In fact, Europe is even the cradle of the terms 'slum' and 'ghetto', which emerged centuries ago to describe grievances and oppression. To this day, this multifaceted continent exhibits a tremendous variety of physical housing forms of poverty that have their roots in different histories, cultures, policies and lifestyles. To gain insight into these aforementioned aspects requires, among other things, image analysis through satellite imagery. Therefore, this work is done through remote sensing or Earth Observation (EO) as well as additional literature review and an empirical survey. In order to reveal uncertainties conceptually and in the coverage, the method of manual image interpretation of poverty areas has to be critically questioned. The overall goal of this work is to create a better knowledge base about poverty in order to be able to develop measures to reduce poverty. The work serves as a response to the United Nations Sustainable Development Goals. Basic research is carried out by exploratively analyzing knowledge gaps in Earth observation on physical-structural or morphological manifestations of poverty at the building level. The work is divided into three research themes or study parts: The aim of the first part of the study is to capture global spatiotemporal dynamics by linking to established categorizations of poverty areas. The knowledge gap will be filled by conducting a temporal analysis of the built environment over a period of seven years, in 16 documented manifestations of urban poverty using earth observation data. In addition to a globally distributed area selection, visual image interpretation (MVII) and very high-resolution optical satellite data are used. In order to derive 3D city models, MVII is applied combining in-situ and Google Street View imagery. Six spatial morphological variables are applied: number, size, height, orientation and density of buildings as well as heterogeneity of the built-up pattern. In this way, physical spatial structures are measured. Inter-urban and intra-urban differences are demonstrated in the temporal analysis. Findings show different, yet generally high morphological dynamics across the study areas. The variety comprises demolished and reconstructed areas as well as such, where changes occur within the given structures. Results demonstrate increased dynamics, especially in areas of the Global South. At the intra-urban scale, morphological transformations show a high spatial variability simultaneously. However, in spite of these findings of high dynamics, the spatial patterns are mostly constant, including building alignments, streets and open spaces. These initial results indicate little change in Europe, which is why these European poverty areas are surveyed and categorized from scratch in the following part of the study. The aim of the second part of the study is to create a new categorization, specifically for Europe, which is underrepresented in science. In order to expand the existing global scientific ontological inventory for Europe, different forms of non-indexed residential morphologies are detected and categorized. Regarding this second part of the study, a literature search with more than 1,000 articles reviewed provides the further basis for the following focus on Europe. Based on the research, satellite data are again used by means of manual visual image interpretation (MVII) to obtain the physical morphologies of housing types. Furthermore, self-defined geographical indicators of location, structure and formal status are used. Additionally, social backgrounds described by terms like 'ghetto', 'trailer park', 'ethnic enclave' or 'refugee camp' are researched and implemented. They are intended to serve as an explanatory approach to poverty neighborhoods in Europe. The sample for Europe, however is an overall unknown basic population and illustrates a wide variety of physical forms: A new categorization of six main classes is developed for Europe, ranging from 'simplest dwellings' (e.g., tents) to 'makeshift shelters ' (e.g., shacks, containers) to 'multi-story structures' - as a general taxonomy of housing deprivation in Europe. The study discloses different housing types such as underground or mobile types, dilapidated dwellings or large housing estates that reflect poverty in 21st century Europe. Next to housing morphology, these classes are described by structural settlement patterns and their legal status - either as planned or organic-grown, or further as formal, informal or hybrid (semi-legal) forms. From a geographic point of view, a concentration of these poor housing forms can be found in Southern Europe and all across Europe in urban and rural areas. The societal background of the most morphologies concern the 'underprivileged' who are represented, by refugees, ethnic minorities and socioeconomically disadvantaged people. The aim of the third part of the study is a critical analysis of the method. To capture all these settlements and due to the advances in image classification methods, satellite images are typically analyzed automatically nowadays. Still, MVII is important, e.g., for the purpose of validation or to generate training data for machine learning algorithms. Thus, cognitive perception and real-world experience are still unavoidable. Nevertheless, such urban environments with highest density and structural complexity challenge the human interpreter, when it comes to detecting individual building structures because spectral and texture-based restrictions of overlapping roof structures encounter building delineation. Considering that, the aim of this work is to quantify and interpret uncertainties methodologically specifically in mapping. Roof areas are mapped as 'footprints' of such areas. One focus is the agreement between multiple image interpreters. The other focus explores influences by interpreter perception and different elements of image interpretation. Finally, to reflect self-critically on the method of MVII as a third goal, experiments are created as a so-called 'uncertainty analysis'. In these experiments, ten test persons respectively interpreters map six complex areas and produce quantitative data of spatial variables of buildings. This data allows to assess the consistency and congruence of the results in a systematical way. Additionally, a questionnaire provides subjective qualitative information about further difficulties. Since the basis of the categorizations used for this purpose so far is based on subjective image interpretation by humans, any uncertainties and thus error-proneness have to be revealed. The experiments for this uncertainty analysis are quantified and qualified. On the one hand results show remarkable differences between the mapping results of the interpreters. On the other hand, the results for one and the same interpreter reveal high consistency. Another finding demonstrates a correlation between increasing deviations among interpreters and increasing structural (morphological) complexity of the selected areas. Considering the qualitative responses, aspects such as time spent for mapping, prior in-situ knowledge, or prior knowledge of using Geographic Information Systems (GIS) reveal a high degree of individuality among the interpreters. It is noteworthy that particularly ‘data source’ usually influences the mapping procedure. Thus, this study also aims to fill another knowledge gap at the point of applied methodology. Uncertainty analyses often are neither part of research studies of complex urban areas using MVII, nor quantification of mapping errors. In future, remote sensing studies should not only be able to rely on MVII without doubt for validation, but rather data and methods are needed to rule out uncertainty. In summary, this work contributes to the hitherto little researched morphological dynamics of poverty areas. Inter- as well as intra-urban differences on a global scale are presented. Generally, high morphological transformations between the selected areas can be observed. The results indicate a fundamental lack of knowledge in Europe, which is why this work continues at this point. A sample distributed all across Europe allows a new morphological categorization of the large variety of physical forms found. The number of areas opens up in an unknown basic population. For data preparation of previous analyses, satellite images have to be interpreted manually. The procedure involves uncertainties. As a critical self-reflection, a series of experiments reveal significant differences between interpreters’ results, but illustrates consistency in the same subject. KW - Slum KW - Armutsviertel KW - Fernerkundung KW - Stadtgeographie KW - Bildinterpretation KW - physische Morphologie KW - urbane Strukturanalyse KW - raumzeitliche Dynamik KW - Manuelle visuelle Bildinterpretation KW - Wohnformen der Armut KW - Europa KW - Bildbetrachtung Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-320264 ER - TY - THES A1 - Wegmann, Martin T1 - Analyse von räumlichen Landschaftsmustern und deren Determinanten mittels Fernerkundungsdaten : am Beispiel von Regenwaldfragmenten in Westafrika T1 - Analysis of spatial landscape pattern and determining factors by the means of remote sensing data N2 - In den letzten Jahrzehnten ist eine verstärkte Veränderung der Landoberfläche beobachtet worden. Diese Prozesse sind direkten und indirekten anthropogenen Einflüssen zuzuschreiben, wie Deforestation oder Klimawandel. Mit dieser Entwicklung geht der Verlust und die Fragmentation von naturnahen Flächen einher. Für das Fortbestehen von Populationen verschiedenster Organismen in einer derartig geformten Landschaft ist entscheidend, inwieweit die Migration zwischen bestehenden Fragmenten gewährleistet ist. Diese wird von der Eignung der umgebenden Landschaft beeinflusst. Im Kontext einer klimatischen Veränderung und verstärkter anthropogener Landnutzung ist die Analyse der räumlichen Anordnung von Habitatfragmenten und der Qualität der umgebenden Landschaft besonders für die globale Aufrechterhaltung der Biodiversität wichtig. Großräumige Muster der Landschaftsveränderung können mit Hilfe von Satellitendaten analysiert werden, da es nur diese ermöglichen die Landbedeckung flächendeckend, reproduzierbar und auf einer adäquaten räumlichen Auflösung zu kartieren. Besonders zeitlich hochaufgelöste Daten liefern wertvolle Informationen bezüglich der Dynamik der Landbedeckung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse der Fragmentation in Westafrika und der potentiellen Bedeutung von singulären Fragmenten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Biodiversität. Dafür wurden zeitlich hoch- und räumlich mittelaufgelöste Daten des Aufnahmesystems MODIS verwendet, mit denen für das Untersuchungsgebiet Westafrika die Landbedeckung klassifziert wurde. Für die darauf folgenden Analysen der räumlichen Konfiguration der Fragmente wurde der Fokus auf Regenwaldgebiete gelegt. Die Analyse von räumlichen Mustern der Regenwaldfragmente liefert weiterführende qualitative Informationen der individuellen Teilbereiche. Die räumliche Anordnung wurde sowohl mit etablierten Maßen als auch mittels in dieser Arbeit erstellter robuster und übertragbarer Indizes quantifiziert. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von aussagekräftigen Indizes, besonders, wenn sie alle benachbarten Fragmente und die Qualität der umgebenden Matrix berücksichtigen, die räumliche Differenzierung von Fragmenten verbessert. Jedoch ist die Anwendung dieser Maße abhängig von den Ansprüchen einer Art. Daher muss die artspezifische Perzeptionen der Landschaft auf der Basis der Indizes implementiert werden, da die Übertragung der Ergebnisse einzelner Indizes auf andere räumliche Auflösungen und andere Regionen nur begrenzt möglich war. Des Weiteren wurden potentielle Einflussfaktoren auf die räumlichen Muster mittels Neutraler Landschaftsmodelle untersucht. Hierbei ergaben sich je nach Region und Index unterschiedliche Ergebnisse, allerdings konnte der Einfluss anthropogen induzierter Veränderungen auf die Landbedeckung postuliert werden. Die große Bedeutung der räumlichen Attribution von Landbedeckungsklassen konnte in dieser Arbeit aufgezeigt werden. Der alleinige Fokus auf die Kartierung von z. B. Waldfragmenten ohne deren räumliche Anordnung zu berücksichtigen, kann zu falschen Schlüssen bezüglich deren ökologischen, hydrologischen und klimatologischen Bedeutung führen. N2 - In a century where climate change is unquestioned and the anthropogenic induced loss of habitats of many species has reached tremendous rates, it becomes important to analyse the effects of these changes. Especially the division of formerly continuous habitats into smaller parts and the resulting changes of area or shape are important due to their effects on e.g. viable populations sizes. Consequently does the connectivity between patches change, which is also influenced by the environmental condition inbetween patches. Generally, the loss and fragmentation of habitat will constrain species migration, which in the long run will result in less genetic diversity within populations and decline and potentially in a loss of biodiversity. Broad scale analysis of these changes can be achieved using satellite imagery due to their capabilities to deliver information repeatedly for a large area with an ecological adequate spatial resolution which can be used to generate a landcover map. This study focuses on the effects of habitat fragmentation in West Africa. The importance of patches for the retention of the overall landscape connectivity and therefore their importance for the maintenance of biodiversity is in the focus of this work. For the analysis of fragmentation on a landscape level, temporal high- and spatial low-resolution imagery provided by MODIS are used for the necessary landcover classification. The analyses focus on the rainforest in West Africa and use various established and novel indices to classify the fragments due to their spatial attributes. The novel indices invented in this study aimed at being transferrable to other region and species and at being robust and applicable on large data sets. Moreover Neutral Landscapemodels have been generated to analyse the behaviour of indices across different scales and spatial arrangments. This study showed, that the differentiation of fragments based on their spatial attributes can be achieved best using indices which incorporate all neigbouring patches and the quality of the surrounding landscape. However all indices and their application are highly depending on species specific habitat requirements and perception range as well as the spatial scale, when using spatial pattern analysis. Moreover, analysing the causes for the existing spatial patterns showed, that the factors explaining the existing patterns differed by region and used indices, but generally the human impact contributed to a high degree to the existing spatial arrangement of forest fragments. This study showed that using solely the extent of a certain landcover without considering their spatial arrangement might lead to wrong conclusions concerning its importance for biodiversity. The results depend highly on the complex interactions between spatial and thematic resolution of the landcover data, spatial arrangement of patches, the surrounding landscapes and species requirements which can be accounted for using the novel applied indices in this study. Hence the importance to analyse the spatial attributes of landcover data is shown in this study. KW - Fragmentierung KW - Fernerkundung KW - Geoinformationssystem KW - Regenwald KW - Fragmentation KW - räumliche Muster KW - Tropen KW - Fragmentatin KW - GIS KW - remote sensing KW - spatial pattern analysis Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-36532 ER - TY - THES A1 - Esch, Thomas T1 - Automatisierte Analyse von Siedlungsflächen auf der Basis höchstauflösender Radardaten T1 - Automated analysis of urban areas based on high resolution SAR images N2 - Städtische Agglomerationen zeichnen sich durch eine zunehmende Dynamik ökologischer, ökonomischer und sozialer Veränderungen aus. Um eine nachhaltige Entwicklung urbaner Räume zu gewährleisten, bedarf es verstärkt innovativer Methoden zur Erfassung der raumwirksamen Veränderungen. Diesbezüglich hat sich die satellitengestützte Erdbeobachtung als kostengünstiges Instrumentarium zur Erhebung planungsrelevanter Informationen erwiesen. Dabei wird in naher Zukunft eine neue Generation von Radarsatelliten zur Verfügung stehen, deren Leistungsvermögen erstmals die operationelle Analyse von Siedlungsflächen auf Grundlage von Radardaten ermöglicht. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel der Dissertation, auf der Basis einer nutzerorientierten Methodik das Potential hochauflösender SAR-Daten zur automatisierten Erfassung und Analyse von Siedlungsflächen zu untersuchen. Die Methodik setzt auf dem objektorientierten Bildanalysekonzept der Software eCognition auf. Dabei haben sich der SAR-Speckle sowie Schwächen hinsichtlich der Güte der Bildsegmentierung bzw. der Bestimmung geeigneter Segmentierungseinstellungen als Limitierungen erwiesen. Folglich liegt ein erster Schwerpunkt auf der Optimierung und Stabilisierung einer segmentbasierten Auswertung von Radardaten. Hier hat sich gezeigt, dass mit Blick auf Siedlungsareale weiterhin Optimierungsbedarf hinsichtlich einer strukturerhaltenden Bildglättung besteht. Daher wird zunächst ein neuer Filteransatz entwickelt, der gegenüber den etablierten Techniken eine konsequentere Reduzierung des Speckle in homogenen Bildarealen gewährleistet und dabei gleichsam die hochfrequente Information in stark strukturierten Aufnahmebereichen bewahrt. Die Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Güte und Übertragbarkeit der Bildsegmentierung werden ebenso wie die Schwächen im Hinblick auf die zielgerichtete Definition der optimalen Segmentierungsparameter durch die Entwicklung eines klassenbasierten Ansatzes zur Segmentoptimierung in der Software-Umgebung von eCognition reduziert. Der zweite Schwerpunkt dieser Dissertation widmet sich der Entwicklung von Konzepten zur automatisierten Analyse der regionalen und lokalen Siedlungsstruktur. Im regionalen Kontext liegen die Identifizierung von Siedlungsflächen und die Erfassung einfacher Landnutzungsklassen im Fokus der Arbeiten. Dazu wird ein Regelwerk zur Auswertung einfach-polarisierter SAR-Aufnahmen erstellt, das sich maßgeblich auf räumlich und zeitlich robuste textur-, kontext- und hierarchiebezogene Merkmale stützt. Diese Wissensbasis wird anschließend so erweitert, dass sie die Analyse dual-polarisierter, bifrequenter oder kombinierter optischer und SAR-basierter Bilddaten ermöglicht. Wie die Ergebnisse zeigen, können Siedlungsflächen und Landnutzungsklassen bereits über einfach-polarisierte SAR-Aufnahmen mit Genauigkeiten von rund 90 Prozent erfasst werden. Durch die Einbindung einer weiteren Polarisation, Frequenz oder optischer Daten lässt sich diese Güte auf Werte von bis zu 95 Prozent steigern. Die lokalen Analysen zielen auf die thematisch und räumlich differenzierte Erfassung der Landnutzung innerhalb bebauter Areale ab. Die Untersuchung basiert auf der synergetischen Auswertung einer hochauflösenden Radaraufnahme und eines bedeutend geringer aufgelösten optischen Datensatzes. Die isolierte Analyse von SAR-Aufnahmen reichte hingegen selbst bei der Kombination verschiedener Frequenzen oder Polarisationen nicht zur Charakterisierung der kleinteiligen, heterogenen Stadtlandschaft aus. Im Kontext der synergetischen Auswertung dient die SAR-Aufnahme vornehmlich zur Extraktion der urbanen Topografie, während der optische Datensatz wichtige Merkmale zur Differenzierung der erfassten Struktureinheiten in die Kategorien Gebäude, versiegelte Freifläche, unversiegelte Freifläche und Baumbestand beisteuert. Das Resultat zeigt, dass sich trotz des synergetischen Ansatzes lediglich eine Genauigkeit von 65 Prozent erzielen lässt. Dennoch können Gebäude dabei mit einer Güte von 72 Prozent vergleichsweise akkurat erfasst werden. Im Hinblick auf die Demonstration des siedlungsbezogenen Anwendungspotentials höchstauflösender SAR-Daten lässt sich resümieren, dass eine automatische Ableitung siedlungsstruktureller Merkmale im komplexen städtischen Umfeld aufgrund der eingeschränkten spektralen Aussagekraft und der starken Geometrieabhängigkeit des Signals mit signifikanten Schwierigkeiten verbunden ist. Dennoch hat sich gezeigt, dass diese Limitierungen in gewissem Umfang über den Ansatz der multiskaligen, objektorientierten Klassifizierung kompensiert werden können. Dabei lassen sich die regionalen Siedlungs- und Landnutzungsmuster mit überzeugenden Genauigkeiten erfassen, während die Betrachtung der lokalen Siedlungsstruktur eindeutig die Grenzen der Radartechnik im Hinblick auf die Analyse komplex strukturierter Stadtlandschaften aufzeigt. N2 - Urban areas feature an increasing dynamic of ecological, economic and social changes. This trend increases the demand for innovative methods to detect and monitor the resulting effects on the urban environment. In this context space borne earth observation has proven to be a cost-effective tool to gain profitable geo-information on various phenomena that concern spatial planning. Withal, in the near future new radar satellite systems will provide a basis for the operational and detailed analysis of settlements for the first time in history. In view of these satellite missions this dissertation investigates the capabilities of high resolution SAR imagery with respect to an automated analysis of urban characteristics. The underlying methodology is based on the object-oriented image analysis software eCognition. In this context the investigations have shown that both the effect of radar speckle and deficiencies regarding the quality of image segmentation as well as the definition of appropriate segmentation settings restrict the efficiency of a segment-based approach. Hence, this dissertation initially focuses on the development of concepts to optimise and stabilise the process of an object-oriented analysis of radar data. This study could show that there is still an ongoing demand for an effective and texture-preserving reduction of image speckle in dissected urban environments. Therefore, an innovative filtering algorithm is developed which allows for a more potent reduction of speckle noise in homogeneous areas while still preserving the texture information in highly structured regions of the SAR image. The difficulties associated with the accuracy and robustness of image segmentation are addressed by the development of a classification-based object-refinement procedure. At the same time this procedure allows for a more transparent and target-oriented definition of the image segmentation settings. However, the main focus of this dissertation is put on the development of concepts for an automated analysis of the regional and local structure of settlements. In the regional context the work aims at both identifying built-up areas and deriving land use categories such as settlement, open area, forest and water bodies. Thereby a rule base is first created which allows for the analysis of single-polarised SAR data. These rules mainly involve spatially and temporally robust, textural, hierarchical and context-related features. Next, this knowledge base is modified in order to facilitate the analysis of dual-polarised, dual-frequency or combined optical and radar-based imagery. The results of this study show that the settlements and the defined land use classes can be identified with an overall accuracy of around 90 percent – even on the basis of single-polarised SAR data. By considering an additional polarisation, frequency or optical data set this accuracy can be increased significantly to values of up to 95 percent. The local analyses aim at a spatially and thematically more detailed description of the land use pattern within built-up areas. Since an isolated analysis of SAR-data – even when combining different polarisations or frequencies – could not suffice to characterise the highly dissected urban environment, this investigation is based on the synergetic use of a high-resolution SAR image and a medium resolution optical data set. In this context the radar image is mainly employed to describe the urban topography, while the optical data provides important features for the detailed differentiation of the extracted structural units into the categories building, sealed surface, unsealed surface and trees. The result of this study exemplifies that the synergetic analysis of a high resolution SAR image and a medium resolution optical data set enables the survey of the defined urban land use classes with a comparably limited accuracy of 65 percent. Nevertheless, within the scope of this classification the category “building” could be identified with an accuracy of 72 percent. This dissertation aimed at demonstrating the suitability of high resolution SAR data for the characterisation of urban environments based on an established image analysis approach. With regard to this objective the dissertation has demonstrated that an automated analysis of built-up areas encounters significant difficulties due to the limited spectral resolution and the strong dependency of backscatter on the viewing and target geometry. Nevertheless, the functionality of the multiscale object-oriented classification approach could compensate for these limitations to some degrees. Thereby, the regional analyses – including the identification of built-up areas and the analysis of land use – led to convincing results. In contrast, the characterisation of the local urban land use pattern pointed out the limitations of radar remote sensing for classifying complex urban environments. KW - Fernerkundung KW - Siedlungsstruktur KW - Stadtlandschaft KW - Bildanalyse KW - Radarbild KW - Fernerkundung KW - SAR KW - Siedlungsflächen KW - Objektorientierte Bildanalyse KW - remote sensing KW - SAR KW - urban areas KW - object-oriented image analysis Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-18863 ER - TY - THES A1 - Reinermann, Sophie T1 - Earth Observation Time Series for Grassland Management Analyses – Development and large-scale Application of a Framework to detect Grassland Mowing Events in Germany T1 - Erdbeobachtungszeitserien zur Analyse der Grünlandbewirtschaftung – Entwicklung und großflächige Anwendung einer Prozessierungsarchitektur zur automatisierten Detektion von Grünlandmahden N2 - Grasslands shape many landscapes of the earth as they cover about one-third of its surface. They are home and provide livelihood for billions of people and are mainly used as source of forage for animals. However, grasslands fulfill many additional ecosystem functions next to fodder production, such as storage of carbon, water filtration, provision of habitats and cultural values. They play a role in climate change (mitigation) and in preserving biodiversity and ecosystem functions on a global scale. The degree to what these ecosystem functions are present within grassland ecosystems is largely determined by the management. Individual management practices and the use intensity influence the species composition as well as functions, like carbon storage, while higher use intensities (e.g. high mowing frequencies) usually show a negative impact. Especially in Central European countries, like in Germany, the determining influence of grassland management on its physiognomy and ecosystem functions leads to a large variability and small-scale alternations of grassland parcels. Large-scale information on the management and use intensity of grasslands is not available. Consequently, estimations of grassland ecosystem functions are challenging which, however, would be required for large-scale assessments of the status of grassland ecosystems and optimized management plans for the future. The topic of this thesis tackles this gap by investigating the major grassland management practice in Germany, which is mowing, for multiple years, in high spatial resolution and on a national scale. Earth Observation (EO) has the advantage of providing information of the earth’s surface on multi-temporal time steps. An extensive literature review on the use of EO for grassland management and production analyses, which was part of this thesis, showed that in particular research on grasslands consisting of small parcels with a large variety of management and use intensity, like common in Central Europe, is underrepresented. Especially the launch of the Sentinel satellites in the recent past now enables the analyses of such grasslands due to their high spatial and temporal resolution. The literature review specifically on the investigation of grassland mowing events revealed that most previous studies focused on small study areas, were exploratory, only used one sensor type and/or lacked a reference data set with a complete range of management options. Within this thesis a novel framework to detect grassland mowing events over large areas is presented which was applied and validated for the entire area of Germany for multiple years (2018–2021). The potential of both sensor types, optical (Sentinel-2) and Synthetic Aperture Radar (SAR) (Sentinel-1) was investigated regarding grassland mowing event detection. Eight EO parameters were investigated, namely the Enhanced Vegetation Index (EVI), the backscatter intensity and the interferometric (InSAR) temporal coherence for both available polarization modes (VV and VH), and the polarimetric (PolSAR) decomposition parameters Entropy, K0 and K1. An extensive reference data set was generated based on daily images of webcams distributed in Germany which resulted in mowing information for grasslands with the entire possible range of mowing frequencies – from one to six in Germany – and in 1475 reference mowing events for the four years of interest. For the first time a observation-driven mowing detection approach including data from Sentinel-2 and Sentinel-1 and combining the two was developed, applied and validated on large scale. Based on a subset of the reference data (13 grassland parcels with 44 mowing events) from 2019 the EO parameters were investigated and the detection algorithm developed and parameterized. This analysis showed that a threshold-based change detection approach based on EVI captured grassland mowing events best, which only failed during periods of clouds. All SAR-based parameters showed a less consistent behavior to mowing events, with PolSAR Entropy and InSAR Coherence VH, however, revealing the highest potential among them. A second, combined approach based on EVI and a SARbased parameter was developed and tested for PolSAR Entropy and InSAR VH. To avoid additional false positive detections during periods in which mowing events are anyhow reliably detected using optical data, the SAR-based mowing detection was only initiated during long gaps within the optical time series (< 25 days). Application and validation of these approaches in a focus region revealed that only using EVI leads to the highest accuracies (F1-Score = 0.65) as combining this approach with SAR-based detection led to a strong increase in falsely detected mowing events resulting in a decrease of accuracies (EVI + PolSAR ENT F1-Score = 0.61; EVI + InSAR COH F1-Score = 0.61). The mowing detection algorithm based on EVI was applied for the entire area of Germany for the years 2018-2021. It was revealed that the largest share of grasslands with high mowing frequencies (at least four mowing events) can be found in southern/south-eastern Germany. Extensively used grassland (mown up to two times) is distributed within the entire country with larger shares in the center and north-eastern parts of Germany. These patterns stay constant in general, but small fluctuations between the years are visible. Early mown grasslands can be found in southern/south-eastern Germany – in line with high mowing frequency areas – but also in central-western parts. The years 2019 and 2020 revealed higher accuracies based on the 1475 mowing events of the multi-annual validation data set (F1-Scores of 0.64 and 0.63), 2018 and 2021 lower ones (F1-Score of 0.52 and 0.50). Based on this new, unprecedented data set, potential influencing factors on the mowing dynamics were investigated. Therefore, climate, topography, soil data and information on conservation schemes were related to mowing dynamics for the year 2020, which showed a high number of valid observations and detection accuracy. It was revealed that there are no strong linear relationships between the mowing frequency or the timing of the first mowing event and the investigated variables. However, it was found that for intensive grassland usage certain climatic and topographic conditions have to be fulfilled, while extensive grasslands appear on the entire spectrum of these variables. Further, higher mowing frequencies occur on soils with influence of ground water and lower mowing frequencies in protected areas. These results show the complex interplay between grassland mowing dynamics and external influences and highlight the challenges of policies aiming to protect grassland ecosystem functions and their need to be adapted to regional circumstances. N2 - Grünland prägt viele Landschaften der Erde, da es etwa ein Drittel der Erdoberfläche bedeckt. Es ist Heimat und Lebensgrundlage für Milliarden von Menschen und wird hauptsächlich als Futterquelle für die Viehhaltung genutzt. Neben der Futterproduktion erfüllen Grünlandflächen jedoch viele weitere Ökosystemfunktionen, wie die Speicherung von Kohlenstoff, die Wasserfilterung, die Bereitstellung von Lebensräumen, als auch kulturelle Werte. Sie spielen eine Rolle bei der Abschwächung des Klimawandels und bei der Erhaltung der biologischen Vielfalt und der Ökosystemfunktionen auf globaler Ebene. Das Ausmaß, in dem diese Ökosystemfunktionen in Grünlandökosystemen vorhanden sind, wird weitgehend durch die Bewirtschaftung bestimmt. Einzelne Bewirtschaftungspraktiken und die Nutzungsintensität beeinflussen sowohl die Artenzusammensetzung als auch Funktionen wie die Kohlenstoffspeicherung, wobei höhere Nutzungsintensitäten (z. B. hohe Mähfrequenzen) in der Regel einen negativen Einfluss haben. Insbesondere in mitteleuropäischen Ländern wie Deutschland, führt der bestimmende Einfluss der Grünlandbewirtschaftung auf die Physiognomie und die Ökosystemfunktionen zu einer großen Variabilität und kleinräumigen Differenziertheit einzelner Grünlandflächen. Großräumige Informationen über die Bewirtschaftungs- und Nutzungsintensität von Grünland sind nicht verfügbar. Folglich sind Schätzungen der Ökosystemfunktionen von Grünland eine Herausforderung, die jedoch für großräumige Bewertungen des Zustands von Grünlandökosystemen und optimierte Bewirtschaftungspläne für die Zukunft erforderlich wären. Das Thema dieser Arbeit greift diese Lücke auf, indem es die wichtigste Grünlandbewirtschaftungsmethode in Deutschland, die Mahd, über mehrere Jahre, mit hoher räumlicher Auflösung und auf nationaler Ebene untersucht. Die Erdbeobachtung hat den Vorteil, Informationen über die Erdoberfläche in multitemporalen Zeitschritten zu liefern. Eine umfangreiche Literaturrecherche zur Nutzung von Erdbeobachtung für Grünlandmanagement und Produktion, welche Teil dieser Arbeit war, hat gezeigt, dass insbesondere die Forschung zu kleinparzelligem Grünland mit einer großen Vielfalt an Bewirtschaftungs- und Nutzungsintensitäten, wie in Mitteleuropa gängig, unterrepräsentiert ist. Insbesondere die vor wenigen Jahren erfolgte Start der Sentinel-Satellitenmissionen ermöglicht nun auch die Analyse solcher Grünlandflächen aufgrund der hohen räumlichen und zeitlichen Auflösung ihrer Aufnahmen. Die Literaturrecherche speziell zur Untersuchung von Mähereignissen auf Grünland ergab, dass die meisten bisherigen Studien sich auf kleine Untersuchungsgebiete konzentrierten, explorativ waren, nur einen Sensortyp verwendeten und/oder keinen Referenzdatensatz mit einer vollständigen Palette von Managementoptionen enthielten. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine neuartige Methodik zur Erkennung von Grünlandmahdereignissen vorgestellt, welches über mehrere Jahre (2018-2021) flächendeckend in Deutschland angewendet und validiert wurde. Beide Sensortypen – optisch (Sentinel-2) und SAR (Sentinel-1) – wurden hinsichtlich ihres Potentials zur Detektion von Grünlandmahdereignissen ausgewertet. Acht EO-Parameter wurden untersucht, nämlich der Enhanced Vegetation Index (EVI), die Rückstreuintensität und die interferometrische zeitliche Kohärenz (InSAR) für beide verfügbaren Polarimetrien (VV und VH), sowie die polarimetrischen (PolSAR) Zerlegungsparameter Entropie, K0 und K1. Ein umfangreicher Referenzdatensatz wurde auf der Basis täglicher Bilder von Webcams generiert, welche über Deutschland verteilt sind. Dieser enthält Mahdinformationen für Grünland mit dem gesamten möglichen Spektrum an Mähfrequenzen – von eins bis sechs Mahden – und 1475 Referenz-Mähereignisse für die Untersuchungsjahre. Zum ersten Mal wurde ein Ansatz basierend auf tatsächlichen Beobachtungen zur Erkennung der Mahd entwickelt, angewandt und großflächig validiert, der Daten von Sentinel - 2 und Sentinel - 1 verwendet und beide miteinander kombiniert. Anhand eines Subset der Referenzdaten (13 Grünlandparzellen) wurden die EO-Parameter untersucht und der Algorithmus zur Mahddetektion entwickelt und parametrisiert. Die Analyse hat gezeigt, dass ein schwellenwertbasierter Ansatz zur Erkennung von Veränderungen auf der Grundlage des EVI die Ereignisse der Grünlandmahd am besten erfasst, und nur während Bewölkungsperioden Mahden nicht erfolgreich detektiert. Alle SAR-basierten Parameter zeigten ein inkonsistenteres Verhalten gegenüber Mähaktivitäten als EVI, wobei PolSAR Entropie und InSAR Kohärenz VH noch das höchste Potenzial aufwiesen. Ein zweiter, kombinierter Ansatz, der auf EVI und einem SAR Parameter basiert, wurde entwickelt und für PolSAR Entropie und InSAR VH getestet. Aufgrund vieler zusätzlicher Veränderungen, die in den Zeitreihen erkennbar sind, wurde die SAR-basierte Mahddetektion nur während langer Lücken in den optischen Zeitreihen (< 25 Tage) initiiert. Die Anwendung und Validierung dieser Ansätze in einer Fokusregion ergab, dass die Verwendung des EVI-Ansatzes zu den höchsten Genauigkeiten führt (F1-Score = 0.65), da die Kombination dieses Ansatzes mit der SAR-basierten Detektion zu einem starken Anstieg der falsch erkannten Mähereignisse und damit zu einer Abnahme der Genauigkeiten führte (EVI + PolSAR ENT F1-Score=0.61; EVI + InSAR COH F1-Score = 0.61). Der auf EVI basierende Mahddetektionsalgorithmus wurde für die gesamte Fläche Deutschlands für die Jahre 2018–2021 angewendet. Es zeigte sich, dass der größte Anteil an Grünland mit hoher Mähfrequenz (mindestens vier Mähereignisse) im Süden/Südosten Deutschlands zu finden ist. Extensiv genutztes Grünland (bis zu zweimal gemäht) ist über das gesamte Bundesgebiet verteilt, mit größeren Anteilen in der Mitte und im Nordosten Deutschlands. Diese Muster bleiben im Allgemeinen konstant, aber es sind kleine Schwankungen zwischen den Jahren erkennbar. Früh gemähtes Grünland findet sich in Süd-/Südostdeutschland - entsprechend den Gebieten mit hoher Mähfrequenz -, aber auch in Mittel- und Westdeutschland. Die Jahre 2019 und 2020 zeigen höhere Genauigkeiten (F1- Scores von 0.64 und 0.63), 2018 und 2021 niedrigere (F1-Score von 0.52 und 0.50). Darüber hinaus wurden mögliche Einflussfaktoren auf die Mahddynamik untersucht. So wurden Klima, Topografie, Bodendaten und Informationen über Schutzmaßnahmen mit der Mahddynamik für das Jahr 2020 in Verbindung gebracht, für welches eine hohe Anzahl gültiger Beobachtungen und eine hohe Erfassungsgenauigkeit erzielt werden konnten. Es zeigte sich, dass es keine starken linearen Beziehungen zwischen der Mahdhäufigkeit oder dem Zeitpunkt der ersten Mahd und den untersuchten Variablen gibt. Es wurde jedoch festgestellt, dass für eine intensive Grünlandnutzung bestimmte klimatische und topografische Bedingungen erfüllt sein müssen, wohingegen extensive Grünlandflächen im gesamten Spektrum dieser Variablen auftreten. Außerdem treten auf Böden mit Grundwassereinfluss höhere und in Schutzgebieten niedrigere Mahdhäufigkeiten auf. Diese Ergebnisse zeigen das komplexe Zusammenspiel zwischen der Dynamik der Grünlandmahd und äußeren Einflüssen und verdeutlichen die Herausforderungen in der gezielten Erstellung von Maßnahmen zum Schutz von Grünland-Ökosystemfunktionen und die Notwendigkeit diese regional anzupassen. KW - Grünland KW - Erdbeobachtung KW - Fernerkundung KW - Mähen KW - Grünlandnutzung KW - Zeitreihe KW - Erde KW - Sentinel-1 KW - Sentinel-2 KW - Enhanced Vegetation Index KW - PolSAR KW - InSAR Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-322737 ER - TY - THES A1 - Machwitz, Miriam T1 - Eine raum-zeitliche Modellierung der Kohlenstoffbilanz mit Fernerkundungsdaten auf regionaler Ebene in Westafrika T1 - Spatio-temporal modelling of the cabon budget in West Africa with remote sensing data on a regional scale N2 - Der Klimawandel und insbesondere die globale Erwärmung gehören aktuell zu den größten Herausforderungen an Politik und Wissenschaft. Steigende CO2-Emissionen sind hierbei maßgeblich für die Klimaerwärmung verantwortlich. Ein regulierender Faktor beim CO2-Austausch mit der Atmosphäre ist die Vegetation, welche als CO2-Senke aber auch als CO2-Quelle fungieren kann. Diese Funktionen können durch Analysen der Landbedeckungsänderung in Kombination mit Modellierungen der Kohlenstoffbilanz quantifiziert werden, was insbesondere von aktuellen und zukünftigen politischen Instrumenten wie CDM (Clean Development Mechanism) oder REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation) gefordert wird. Vor allem in Regionen mit starker Landbedeckungsänderung und hoher Bevölkerungsdichte sowie bei geringem Wissen über die Produktivität und CO2-Speicherpotentiale der Vegetation, bedarf es einer Erforschung und Quantifizierung der terrestrischen Kohlenstoffspeicher. Eine Region, für die dies in besonderem Maße zutrifft, ist Westafrika. Jüngste Studien haben gezeigt, dass sich einerseits die Folgen des Klimawandels und Umweltveränderungen sehr stark in Westafrika auswirken werden und andererseits Bevölkerungswachstum eine starke Änderung der Landbedeckung für die Nutzung als agrarische Fläche bewirkt hat. Folglich sind in dieser Region die terrestrischen Kohlenstoffspeicher durch Ausdehnung der Landwirtschaft und Waldrodung besonders gefährdet. Große Flächen agieren anstelle ihrer ursprünglichen Funktion als CO2-Senke bereits als CO2-Quelle. [...] N2 - Global warming associated with climate change is one of the greatest challenges of today's world. One regulating factor of CO2 exchange with the atmosphere is the vegetation cover. Measurements of land cover changes in combination with modeling of the carbon balance can therefore contribute to determining temporal variations of CO2 sources and sinks, which is an essential necessity of existing and prospective political instruments like CDM (Clean Development Mechanism) or REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation). The need for quantifiable terrestrial carbon stocks is especially high for regions, where rates of land cover transformation and population density are high and knowledge on vegetation productivity is low. One region which is characterized by these criteria is West Africa. Therefore, carbon stocks in this region are seriously endangered by land cover change like the expansion of agriculture and forest logging. Large areas already act as carbon sources on a yearly basis instead of their previous function as carbon sink. Since only a few studies have analyzed the terrestrial carbon stocks in Africa and especially regional analysis in West Africa are missing, the following study focuses on regional scale modeling of the actual terrestrial carbon stocks. Additionally, the potential carbon stocks of unmanaged land cover and the potential for CO2 payments have been analyzed in this work. To quantify and assess carbon fluxes as well as the loss of carbon, net primary productivity of vegetation has been modeled, based on the plants characteristics to fix carbon from the atmosphere during photosynthesis. Modeling vegetation dynamics and net primary productivity has been realized by using MODIS 250m time series for semi-humid and semi-arid savanna ecosystems in West Africa. This study aimed to quantify CO2 exchanges of the Savanna regions in the Volta basin by applying and adapting the Regional Biomass Model (RBM). The RBM was developed by Jochen Richters (2005) at a resolution of 1000m for the Namibian Kaokoveld. In this study the model was optimized to the scale of 232m to consider the heterogeneous landscape in West Africa (RBM+). New input parameters with higher accuracies and resolution were generated instead of using the global standard products. The most important parameters for the modeling are FPAR and the fractional cover of herbaceous and woody vegetation. To enhance the MODIS FPAR product, linear interpolation and downscaling algorithms were applied. The main objective of the downscaling is a better representation of the finely scattered vegetation by the 232m resolution FPAR. The second optimized parameter, the fractional cover of herbaceous and woody vegetation was represented by the Vegetation Continuous Fields product (VCF) from MODIS in the originally version of the RBM. This global product reflects the vegetation structure of West Africa poorly, since few high resolution training data is available for this region, and the dynamic savanna vegetation can hardly be classified by not regionally adapted methods. Additionally, the data is only available with 500m resolution. Therefore, in this study a new product with 232m resolution was developed which represents the spatial heterogeneity well and, due to the regional adaptation, shows higher accuracies. The percentage cover of woody and herbaceous vegetation and bare soil on 232m MODIS data was calculated in a multi scale approach. Based on very high resolution data, represented by Quickbird and Ikonos with 0.6-4m resolution, and high resolution data from Landsat with 30m resolution, the percentage coverage was estimated for representative focus regions. These classifications were used as a training data set to determine the percentage coverage on the 232m scale with MODIS time series for the whole study region. Based on these optimized and adapted input parameters, the net primary productivity was modeled. Data from a meteorological station and an Eddy-Covariance-Flux allowed a detailed validation of the input parameters and of the model results. The model led to good results as it only overestimated the net primary productivity for the two analyzed years 2005 and 2006 by 8.8 and 2.0 %, respectively. The second aim of the study was an analysis of the potential for long term terrestrial carbon sinks. Classifications of the actual and of the potential land cover were calculated for this analysis. Considering the overall long time CO2 fixation behavior of trees, which depends on their age, longterm carbon stocks for 100 years were simulated. As carbon fixing could be paid by emission trading, which is in future depending on the political Post-Kyoto programs, potential alternative income was calculated with different price scenarios for the three countries. A comparison with the gross domestic products of these countries and with developing aid, showed the significance of CO2 trading in this region. KW - Carbon dioxide capture and storage KW - Fernerkundung KW - Klimaänderung KW - Volta-Gebiet KW - Kohlenstoffmodellierung KW - Fernerkundung KW - Klimawandel KW - Nettoprimärproduktion KW - Carbon modelling KW - remote sensing KW - climate change KW - net primary productivity Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-55136 ER - TY - THES A1 - Vogel, Melanie T1 - Erfassung von Vegetationsveränderungen in Namibia mit Hilfe von Fernerkundungs-Change-Detection-Verfahren und unter Berücksichtigung rezenter Niederschlagsereignisse T1 - Assessment of Vegetation Change in Namibia using Remote Change Detection Techniques considering Precipitation Data N2 - Die Dornbusch-Savannen Zentralnamibias unterliegen großen Veränderungen. Teilweise handelt es sich dabei um Degradationsprozesse, die zu einem Verlust an Artenvielfalt und auch ökonomischem Wert dieser überwiegend als Rinderweide genutzten Systeme führen. Die Degradation drückt sich in der Savannenlandschaft zum einen durch Verkahlung aus (Desertifikation), vor allem aber durch die massive Ausbreitung einzelner Dornbuscharten wie Acacia mellifera, die zur Umwandlung gemischter Savannenvegetation in artenarme Dominanzbestände führt (Verbuschung). Andere Veränderungen erfolgen spontan und stellen eine Reaktion der Vegetation auf aktuelle Niederschlagsereignisse dar. Diese phänologischen Änderungen sind in der Regel reversibel. Als typische Veränderungsmechanismen konnten nutzungsbedingter und natürlicher reversibler oder irreversibler Vegetationsverlust und die Wiederbesiedelung verkahlter Flächen identifiziert werden. Des Weiteren gibt es moderate Schwankungen der Vegetationsdichte, zu denen die Verbuschungsprozesse und die Buschsterbe gehören. Die Buschsterbe ist eine Pilzerkrankung, die zum flächenhaften Absterben von Akazienbüschen, vor allem von Ac. mellifera führt. Auch der Einfluss von Feuer kann eine Ursache für Veränderungen sein. Um insbesondere das Ausmaß der Degradationsprozesse in Zentralnamibia zu erfassen und zu quantifizieren, wurde in dieser Arbeit ein fernerkundliches Change-Detection-Verfahren auf der Basis von Landsat-TM und ETM-Daten entwickelt. Die methodische Basis hierfür stellten das Image-Differencing und die modifizierte selektive Hauptkomponentenanalyse (sPCA) dar. Um auch Formparameter der veränderten Flächen zur Unterscheidung von Veränderungstypen heranziehen zu können, wurden die Ergebnisse des Differencings segmentiert und das Maß der Kompaktheit(Compactness) der Segmente extrahiert. Die Klassifikation der charakteristischen Veränderungen erfolgte über Ratios und Schwellenwerte von Einzelkanälen dieser Change-Datendatensätze und der Compactness, die aus charakteristischen Veränderungssignaturen abgeleitet wurden. Diese wurden anhand von Referenzflächen ermittelt, die auf Felddaten basierten. Als Referenz zur Ableitung der Signaturen diente dabei der Veränderungsdatensatz aus dem Vergleich der Landsat- Szenen von Mai 2000 und April 2003. Diese bitemporale Change-Detection-Methode wurde für das Hauptuntersuchungsgebiet (A) in Zentralnamibia auf insgesamt 8 Kombinationen aus 7 Landsat-Szenen im Zeitraum von 1984 bis 2003 angewendet. Damit wurde die Übertragbarkeit der Methode auf verschiedene Zeitschnitte getestet. Zur Abschätzung der Übertragbarkeit auf andere Naturräume wurde die Methode zudem auch auf jeweils ein Szenenpaar in der ariden zwergstrauchdominierten Nama-Karoo in Südnamibia und in einem feuchteren Dornsavannen-Trockenwaldgebiet in der Kavango-Region Nordnamibias angewendet. Die Klassifikatoren zur Trennung der einzelnen Veränderungsklassen lieferten unterschiedlich gute Ergebnisse. Die Verkahlungs- und Wiederbesiedelungsprozesse wurden sehr zuverlässig detektiert, wobei allerdings die Unterscheidung von natürlicher und nutzungsbedingter Verkahlung anhand der Compactness-Werte den Anteil an anthropogen veränderten Flächen auffällig unterschätzte. Die Validierung anhand von Farmerauskünften bzw. vergleichenden Fotos zum Aufnahmezeitpunkt lieferte dabei in allen drei Untersuchungsgebieten ähnliche Ergebnisse. Moderate Veränderungen der Vegetationsdichte wurden in allen drei Untersuchungsgebieten überwiegend gut erkannt. Eine eindeutige Zuordnung auf Veränderungen des Busch- oder des Grasstratums war allerdings nicht immer möglich. Die Detektion von rezenten Brandflächen in Zentral- und Nordnamibia verlief zufrieden stellend. Mehrere Monate alte Brandflächen ließen sich mit dem dazu entwickelten Klassifikator jedoch nicht von anderen phänologisch und nutzungsbedingten Veränderungen trennen. Zur Analyse der Signifikanz der Change-Detektion-Ergebnisse wurden verschiedene Niederschlagsdaten und NDVI-Zeitreihen für den jeweiligen Beobachtungszeitraum hinzugezogen. Es zeigte sich, dass die Change-Detection-Ergebnisse stark mit den Niederschlagssummen korrelierten, die in der jeweiligen Regenzeit bis zum Aufnahmezeitpunkt der einzelnen Landsat-Szenen gefallen waren. War die Regenzeit zum ersten Vergleichszeitpunkt ergiebiger als zum zweiten, wurde überwiegend Vegetationsrückgang detektiert. War die zweite Regenzeit hingegen feuchter als die erste, wurde überwiegend Vegetationszunahme detektiert. Die Größe der Niederschlagsdifferenz zwischen beiden Zeitpunkten spiegelte sich zudem im Flächenanteil der einzelnen Veränderungsklassen wider. Durch diesen starken phänologischen, d.h. niederschlagsbedingten Veränderungsanteil wurden „echte“ Veränderungen z.T. verschleiert oder verstärkt. Dieses Ergebnis korrespondiert mit den Ergebnissen vieler anderer Change-Detection-Arbeiten im semiariden Raum. Als relevante Veränderungen wurden daher nur solche bewertet, die dem allgemeinen phänologischen Trend im Vergleichszeitraum entgegenstanden. So konnten z.B. Flächen, auf denen Vegetationszuwachs detektiert wurde, obwohl die Regenzeit zum zweiten Aufnahmezeitpunkt schwächer war als die erste, als tatsächlich verbuscht gelten. Unter Berücksichtigung dieser niederschlagsbedingten Einflüsse wurden im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia die Flächenanteile bestimmt, für die Degradation detektiert wurde. Demnach hat im Vergleich der Szenen von 1984 und 2003 auf etwa 681 km², entsprechend 2,8 % der Gesamtfläche des Untersuchungsgebietes, eine niederschlagsunabhängige Verdichtung der Vegetation, d.h. eine Verbuschung stattgefunden. Die Lage der betroffenen Gebiete korrespondiert mit der in der Literatur genannten Region (vgl. BESTER 1998/99). Des Weiteren wurde im Untersuchungszeitraum von 1984 bis 2003 auf ca. 0,53 km², entsprechend 0,002 % der Gesamtfläche des Untersuchungsgebietes irreversible Verkahlung, d.h. Desertifikation detektiert. Damit stellt in Zentralnamibia die Veränderung durch Verbuschung die flächenmäßig größte Bedrohung für Artenvielfalt und landwirtschaftliche Tragkraft der Savannen dar. Aufgrund der starken phänologischen Einflüsse konnten von der Buschsterbe betroffene Regionen im Untersuchungsgebiet nicht sicher erkannt und quantifiziert werden. Kleinräumig konnten im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia Farmen identifiziert werden, die in einem oder mehreren Ergebnisbildern durch besondere Veränderungsmuster auffielen. Zumeist handelte es sich um Degradationserscheinungen wie Verbuschung und Verkahlung, für die bei der Besichtigung während der Feldkampagne im Jahr 2004 oft ein Zusammenhang mit ungünstigen Landnutzungspraktiken, d.h. vor allem Überweidung hergestellt werden konnte. Des Weiteren wurden starke Veränderungen durch Entbuschungsmaßnahmen, kurzzeitige Weideeinflüsse und auch einzelne wiederhergestellte Bestände detektiert. Nutzungsbedingte Degradationserscheinungen treten im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia insgesamt nur kleinräumig auf einzelnen Farmen auf. Für das Untersuchungsgebiet in Südnamibia lagen zwei Landsat-Szenen für den kurzen Vergleichszeitraum von 2001 zu 2002 vor. Anhand dieser konnten unter Zuhilfenahme von Niederschlagsdaten stark degradierte Flächen identifiziert werden. Während auf den intakten Flächen aufgrund der besseren Regenzeit zum zweiten Aufnahmezeitpunkt wie erwartet Vegetationszuwachs detektiert wurde, führten ebendiese reichlichen Niederschläge im degradierten Gebiet zu einer großflächigen Erosion der Vegetationsdecke. Dies ist vermutlich auf die größere Geschwindigkeit des oberflächlich abfließenden Regenwassers in der spärlichen Vegetationsdecke der degradierten Fläche zurück zu führen. In den übrigen Gebieten reduzierte hingegen die dichtere Vegetation den Oberflächenabfluss, wodurch mehr Wasser versickerte und verstärktem Pflanzenwachstum zur Verfügung stand. Im Untersuchungsgebiet in Nordnamibia wurden zwei Landsat-Szenen von April 1991 und April 2000 verglichen. Die gravierendste Veränderung in diesem Zeitraum war nutzungsbedingte Verkahlung, die auf rund 4,4 % der Gesamtfläche, entsprechend 81 km² detektiert wurde. Ursache ist hier die Umwandlung von Dornbuschsavanne in Acker- oder Siedlungsraum. Demgegenüber wurde aber nur für 1,17 % der Gesamtfläche, entsprechend 21,76 km², Wiederbesiedelung detektiert. Dies sind zumeist Agrarflächen, die (kurzzeitig) aus der Nutzung genommen wurden. Das Ergebnis dokumentiert den zunehmenden Siedlungsdruck in der Kavango-Region. Die seit den 1970er Jahren verbesserte Infrastruktur ermöglicht hier immer mehr Menschen die Landnahme, Viehhaltung und Siedlung. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass mit der hier entwickelten Change-Detection-Methode unter Berücksichtigung der Niederschlagshistorie in den semiariden und ariden Testgebieten signifikante Veränderungen der Vegetation in verschiedenen Landschaftsräumen detektiert werden können. Weitere Anwendungen der Methodik auf andere Testgebiete im südlichen und westlichen Afrika am Rande dieser Arbeit zeigten ebenfalls gute Ergebnisse, die allerdings bislang aus Mangel an Referenzdaten nicht validiert werden konnten. Zur zukünftigen Operationalisierung der Methodik sollte vor allem eine verbesserte Trennbarkeit von nutzungsbedingten und natürlichen Verkahlungsprozessen angestrebt werden. Des Weiteren wird eine Anpassung der Klassifikatoren auf andere Sensoren wie z.B. ASTER angedacht, um auch nach dem Ausfall von Landsat 7 im Jahr 2003 aktuelle Daten vergleichen zu können. Um den phänologischen Einfluss von unterschiedlichen Niederschlagshistorien im Vorfeld der Eingangsdaten zu minimieren, wäre zudem die Implementierung eines Kalibrierungsfaktors denkbar, der auf Niederschlags- oder auch MODIS-NDVI-Daten der entsprechenden Zeit- und Untersuchungsräume basiert. Das Ergebnis wäre eine sichere Methode zur Detektion von regionalen Veränderungen im semiariden Raum. Die Identifizierung dieser Veränderungen, speziell von Degradationserscheinungen stellt die Basis dar, dort gezielt nach den Ursachen zu suchen und Handlungsempfehlungen zu entwickeln, um einer fortschreitenden Zerstörung von Lebensraum, Artenvielfalt und ökonomischem Potenzial der betroffenen Flächen entgegen zu wirken. N2 - Southern Africa’s semi arid regions are exposed to various alterations. Apart from episodic field fires, savannas are affected by a heavily increase of certain thorn bush species like Acacia mellifera (“bush encroachment”) or the appearance of “deserted” bare patches. Both degradation processes are supposed to be correlated to land use and/or climate change, and lead to a loss of habitats and species richness. As a base for analysis of this processes and the driving factors an accurate detection and quantification of the affected areas is necessary. Within this PhD thesis a remote sensing change detection (CD) technique was developed, which allows the observation of changes over large areas also in areas with restricted access and poor ground information. Based on multispectral, high resolution Landsat (E)TM data the observation of changes over a 20 years period back to the 1980ties was conducted on three study areas with different vegetation types: The dry forests of the Kavango Region (northern Namibia), thornbush savannas in central Namibia, and dwarf shrub savannas of the Nama Karoo (southern Namibia). With the developed CD technique spectral and shape information was used to extract and classify observed changes. For the interpretation of the detected changes long term regional rainfall data from the CRU (Climate Research Unit) and farmers’ data have been analysed. The combination of remote sensing CD results and these data allowed to distinct between spontaneous phenological vegetation reaction on highly variable rainfall, which may pretend or even obscure long term degradation processes. As a result it was shown that the mean degradation factor in the thorn bush savannas of central Namibia was bush encroachment, which affected about 2,8 % of the study site from 1984 to 2003. The amount and the localization of the affected areas corresponded to the results of other studies. In contrast, 0,002 % of the study area, where affected by irreversible vegetation loss in the same time period. For the study site in southern Namibia only two Landsat images from 2001 and 2002 were available. But also for this short time span the CD results served for the detection of degraded farm lands due to the different reaction of sparse annual vegetation to (documented) heavy rainfall events in comparison to intact perennial grass coverage. In northern Namibia from 1991 to 2000 logging of the forest to get agricultural field was identified to be the main changing factor. This result shows the increasing population pressure in the region, since an improved infrastructure facilitates the settlement and land use in the Kavango region. Furthermore, the detection of recent fires scars on the study areas in northern and central Namibia was conducted successfully. The results for the different study sites show the transferability of the developed CD technique to different vegetation coverage. The application to additional study areas within the BIOTA-project will be conducted subsequently KW - Namibia KW - Vegetation KW - Degradation KW - Fernerkundung KW - Fernerkundungs-Change-Detection KW - Degradation KW - Verbuschung KW - Savanne KW - Namibia KW - Remote Sensing Change Detection KW - Degradation KW - Bush encroachment KW - Namibia KW - Savanna Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-17176 ER - TY - THES A1 - Conrad, Christopher T1 - Fernerkundungsbasierte Modellierung und hydrologische Messungen zur Analyse und Bewertung der landwirtschaftlichen Wassernutzung in der Region Khorezm (Usbekistan) T1 - Remote sensing based modeling and hydrological measurements for the assessment of agricultural water use in the Khorezm region (Uzbekistan) N2 - Die Bewässerungslandwirtschaft in Mittelasien ist geprägt von schwerwiegenden ökologischen und ökonomischen Problemen. Zur Verbesserung der Situation auf dem hydrologischen Sektor wird daher seitens der mittelasiatischen Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) die Einführung des Integrated Water Resource Management (IWRM) gefordert. Wichtige Herausforderungen zur Optimierung der Wassernutzung im Aralsee-Becken sind dabei die Schaffung von Transparenz sowie von Möglichkeiten zur Überwachung der Landnutzung und der Wasserentnahme in den Bewässerungssystemen. Im Detail fokussierte diese Arbeit auf das Bewässerungssystem der Region Khorezm im Unterlauf des Amu Darya südlich des Aralsees. Die Arbeit zielte darauf ab, (1) objektive und konsistente Datengrundlagen zum Monitoring der Landnutzung und des Wasserverbrauchs innerhalb des Bewässerungslandes zu schaffen und (2) auf Basis dieser Ergebnisse die Funktionsweise des Bewässerungssystems zu verstehen sowie die Land- und Wassernutzung der Region zu bewerten. Um diese Ziele zu erreichen, wurden Methoden der Fernerkundung und der Hydrologie miteinander kombiniert. Fernerkundliche Schlüsselgrößen der Arbeit waren die Kartierung der agrarischen Landnutzung und die Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration. Es wurde eine Methode vorgestellt, die eine Unterscheidung verschiedener Landnutzungen und Fruchtfolgen der Region durch die temporale Segmentierung von Zeitserien aus 8-tägigen Kompositen von 250 m-Daten des MODIS-Sensors ermöglicht. Durch die mehrfache Anwendung von Recursive Partitioning And Regression Trees auf deskriptive Statistiken von Zeitseriensegmenten konnte eine hohe Stabilität erzielt werden (overall accuracy: 91 %, Kappa-Koeffizient: 0,9). Täglich von MODIS aufgezeichnete Landoberflächentemperaturen (LST) bildeten die Basis zur fernerkundungsbasierten Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration (ETact) für die sommerliche Vegetationsperiode. Aufgrund der hohen zeitlichen und groben räumlichen Auflösung der verwendeten MODIS-Daten von 1 km waren leichte Modifikationen des zur Modellierung eingesetzten Surface Energy Balance Algortihm for Land (SEBAL) erforderlich. Zur Modellierung von ETact wurden MODIS-Produkte (LST, Emissionsgrad, Albedo, NDVI und Blattflächenindex) und meteorologische Stationsdaten aus Khorezm verwendet. Die Modellierung des fühlbaren Wärmeflusses, einer Komponente der Energiebilanzgleichung an der Erdoberfläche, erfolgte mittels METRIC (High Resolution and Internalized Calibration), einer Variante des SEBAL. Die Landnutzungsklassifikation fungierte als zentraler Eingangsparameter, um eine automatisierte Auswahl der Ankerpunkte des Models sicherzustellen. Da innerhalb der MODIS-Auflösung aufgrund der Mischpixelproblematik keine homogen feuchten oder trockenen Bedingungen im Bewässerungsgebiet gefunden werden konnten, wurden die Landnutzungsklassifikation, der NDVI und die ASCE-Referenz-Evapotranspiration zur Abschätzung des tatsächlichen Zustands an den Ankerpunkten herangezogen. Weiterhin wurden umfassende Geländemessungen durchgeführt, um in der Vegetationsperiode 2005 die Zu- und Abflussmengen des Wasser von und nach Khorezm zu bestimmen. Die abschließende Bewertung der Land- und Wassernutzung basierte letztendlich auf der Bildung von Wasserbilanzen und der Berechnung anerkannter Performanceindikatoren wie der Ratio aus Drainage und Wasserentnahme oder der depleted fraction. Für die landwirtschaftliche Nutzung im Rayon Khorezm wurde für die Sommersaison 2005 eine Wasserentnahme von 5,38 km3 ermittelt. Damit übertrafen die Messergebnisse die offiziell verfügbaren Daten der ICWC um durchschnittlich 37 %. Auf die landwirtschaftliche Fläche bezogen ergab sich für Khorezm im Jahr 2005 eine mittlere Wasserentnahme von 22.782 m3/ha. In den Subsystemen schwankten diese Werte zwischen 17.000 m3/ha und 30.000 m3/ha. Allerdings konnte an den Systemgrenzen, an denen die Messungen durchgeführt werden, der aus den fernerkundungsbasierten Modellierungen auf WUA-Level erwartete abnehmende Gradient der Wasserentnahme zwischen Oberlauf und Unterlauf nicht nachvollzogen werden. Als Ursache für diese Diskrepanz sind vor allem die Versickerungsverluste im Kanalsystem zu nennen, die den Grundwasserkörper großräumig auffüllen und auf Feldebene nicht zur oberflächlichen Bewässerung zur Verfügung stehen. Monatliche Bilanzierungen und die Analyse der Performanceindikatoren führten zu denselben Ergebnissen. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass sich mit Methoden der Fernerkundung objektive und konsistente Daten der agrarischen Landnutzung und des Wasserverbrauchs für ein regionales Monitoring erstellen lassen. Da in den benachbarten Regionen gleiche atmosphärische Bedingungen und ähnliche Anbausorten anzutreffen sind, ist anzunehmen, dass beide Verfahren auch auf der Planungsebene in einem IWRM für die übrigen Mittel- und Unterläufe von Amu Darya und Syr Darya ein hohes Anwendungspotenzial besitzen. N2 - The recently founded states of Middle Asia face serious economical and ecological problems in irrigated agriculture. Thus, the introduction of the Integrated Water Resource Management (IWRM) is one of the major aims of the Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) of Middle Asia. This study focuses on the irrigation and drainage systems of Khorezm, located in the lower Amu Darya Basin. The scientific gaols were (1) to generate objective and consistent data to measure agricultural land use and water consumption in irrigated areas of the Khorezm region and (2) to analyze the functioning of the irrigation system to assess the use of land and water. Remote sensing in combination with hydrological measurements and irrigation performance indicators were found suitable to achieve these aims. A method was developed to classify agricultural land use for the entire Khorezm region by temporal segmentation of 8-day 250 m MODIS time series. The application of Recursive Partitioning And Regression Tree (RPART) on temporal segments of the time series enabled stable results and portability with 91% overall accuracy and a Kappa coefficient of 0.9. Daily MODIS 1 km Land Surface Temperature (LST) data were used for modeling seasonal actual evapotranspiration (ETact) of the summer vegetation period. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) was slightly modified to account for the coarse spatial resolution of MODIS data and for semi-operational purposes. MODIS 1 km land products (LST, emissivity, albedo, NDVI, and leaf area index), and meteorological data were combined for modeling ETact. The sensible heat flux was calculated according to the METRIC (Mapping EvapoTranspiration at High Resolution and Internalized Calibration) variant of SEBAL. Aggregated to MODIS 1 km scale, the land use classification was the determining parameter to select hot and cold anchor points needed to model sensible heat fluxes automatically. The probability to find completely dry or wet conditions within a 1 km grid is very low. Thus, classification results, NDVI, and ASCE-EWRI reference evapotranspiration (ETref) were used to adjust the estimations of the vertical temperature gradient at the best fitting anchor points (similar to METRIC). Furthermore, flow measurements were recorded for 2005 to generate a hydrological data set for balancing. The water balance was achieved by integrating the remotely sensed evapotranspiration. Additionally, widely accepted irrigation performance indicators such as relative evapotranspiration, drainage over inflow ratio, and depleted fraction were calculated on a monthly base to investigate the functioning of the canal network in Khorezm on regional scale. For agricultural use, withdrawals of 5.38 km3 were measured in the vegetation period 2005. The values were on average 37% higher than the official data of the ICWC. Within the system boundaries water amounts of 22,782 m3/ha were available for irrigation. Comparisons between subsystems showed regional disparities of withdrawals ranging from 17,000 m3/ha to 30,000 m3/ha. The upstream-downstream gradient of irrigation water supply expected from the remote sensing modeling results could not be found at the regional water distribution level. In comparison with the remote sensing results it can be summarized that water consumption at the field level (MODIS pixel) or WUA level does not reflect the water intake at the upstream distribution nodes. Monthly water balances and performance indicators highlighted similar results. During the leaching and the main irrigation period in 2005, an increase of soil moisture and groundwater was recorded. The discharge of groundwater followed the irrigation phase in September. However, even in the main irrigation season (July and August), the average drainage over intake ratio is 45% and in the upper part of the irrigation system almost reaches 60%. This concludes a high potential for water saving. Although high discharges in the regional drainage system were found poor drainage systems are reported at the field level. Evidently the main drainage canals of the region work as large scale groundwater collectors rather than fulfill their designated use to collect saline water from the field level. The study proofed the importance to collect reliable and consistent data for hydrological analyses in Middle Asia. For the Khorezm region the presented remote sensing methods indicated their ability to supply data for hydrological monitoring on a regional scale. Remotely sensed crop rotation patterns and water consumption offered the view on field and WUA levels inside the irrigation water distribution administrations. Both methods are portable to regions with similar crops and good climatic conditions, for instance the middle and lower course of the Amu Darya and Syr Darya River. KW - Charism KW - Fernerkundung KW - Wassernutzung KW - Landwirtschaft KW - Fernerkundung KW - Hydrologische Modellierung KW - Geographische Informationssysteme KW - Landnutzungsklassifikation KW - Usbekistan KW - remote sensing KW - hydrological modelling KW - geographical information systems KW - land use classification KW - Uzbekistan Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-20790 ER - TY - THES A1 - Noellie Ahou RUETH, geb. YAO T1 - Mapping Bushfire Distribution and Burn Severity in West Africa Using Remote Sensing Observations T1 - Satellitengestützte Kartierung der Verteilung von Buschfeuern und ihrer Auswirkung auf die Vegetation in Westafrika N2 - Fire has long been considered to be the main ecological factor explaining the origin and maintenance of West African savannas. It has a very high occurrence in these savannas due to high human pressure caused by strong demographic growth and, concomitantly, is used to transform natural savannas into farmland and is also used as a provider of energy. This study was carried out with the support of the BIOTA project funded by the German ministry for Research and Education. The objective of this study is to establish the spatial and temporal distribution of bushfires during a long observation period from 2000 to 2009 as well as to assess fire impact on vegetation through mapping of the burn severity; based on remote sensing and field data collections. Remote sensing was used for this study because of the advantages that it offers in collecting data for long time periods and on different scales. In this case, the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite instrument at 1km resolution is used to assess active fires, and understand the seasonality of fire, its occurrence and its frequency within the vegetation types on a regional scale. Landsat ETM+ imagery at 30 m and field data collections were used to define the characteristics of burn severity related to the biomass loss on a local scale. At a regional scale, the occurrence of fires and rainfall per month correlated very well (R2 = 0.951, r = -0.878, P < 0.01), which shows that the lower the amount of rainfall, the higher the fire occurrence and vice versa. In the dry season, four fire seasons were determined on a regional scale, namely very early fires, which announce the beginning of the fires, early and late fires making up the peak of fire in December/January and very late fires showing the end of the fire season and the beginning of the rainy season. Considerable fire activity was shown to take place in the vegetation zones between the Forest and the Sahel areas. Within these zones, parts of the Sudano-Guinean and the Guinean zones showed a high pixel frequency, i.e. fires occurred in the same place in many years. This high pixel frequency was also found in most protected areas in these zones. As to the kinds of land cover affected by fire, the highest fire occurrence is observed within the Deciduous woodlands and Deciduous shrublands. Concerning the burn severity, which was observed at a local scale, field data correlated closely with the ΔNBR derived from Landsat scenes of Pendjari National Park (R2 = 0.76). The correlation coefficient according to Pearson is r = 0.84 and according to Spearman-Rho, the correlation coefficient is r = 0.86. Very low and low burn severity (with ΔNBR value from 0 to 0.40) affected the vegetation weakly (0-35 percent of biomass loss) whereas moderate and high burn severity greatly affected the vegetation, leading to up to 100 percent of biomass loss, with the ΔNBR value ranging from 0.41 to 0.99. It can be seen from these results that remotely sensed images offer a tool to determine the fire distribution over large regions in savannas and that the Normalised Burn Ratio index can be applied to West Africa savannas. The outcomes of this thesis will hopefully contribute to understanding and, eventually, improving fire regimes in West Africa and their response to climate change and changes in vegetation diversity. N2 - Feuer ist ein wichtiger ökologischer Faktor für die Biokomplexität und den Fortbestand der westafrikanischen Savannen. Feuer kommt in westafrikanischen Savannen - insbesondere wegen des hohen Bevölkerungsdrucks infolge des starken Bevölkerungswachstums – immer häufiger vor. Es wird sowohl zur Umwandlung natürlicher Savannen in landwirtschaftliche Flächen als auch als Energielieferant verwendet. Diese Studie wurde mit der Unterstützung des BIOTA-Projekts durchgeführt, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, BMBF, gefördert wird. Ziel dieser Dissertation ist die Bestimmung der räumlichen und zeitlichen Verteilung von Buschfeuern während eines langen Beobachtungszeitraumes (2000-2009) sowie die Kartierung von Brandschäden zum Verständnis der Auswirkung von Feuer auf die lokale Vegetationsstruktur. Fernerkundungs- sowie Felddaten werden in dieser Arbeit verwertet. Fernerkundungsdaten wurden für diese Studie verwendet, da sie größere Flächen abdecken und die Daten über längere Zeiträume in verschiedenen Maßstäben zur Verfügung stehen. Daten des Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)-Satelliten mit einer Auflösung von 1 km wurden verwendet, um in regelmäßigen Abständen aktive Feuer zu kartieren und die saisonale Verteilung von Feuern, ihr Vorkommen und ihre Häufigkeit nach Vegetationstyp zu bestimmen. Mit Landsat ETM+ Satellitendaten (Auflösung von 30 Metern) und Felddaten wurden auf einem lokalen Maßstab Brandschadensklassen definiert. Mittels der Biomasse-Felddaten wurde dann der Biomasse-Verlust abgeschätzt. Die Feuerhäufigkeit, mittels Satellitendaten ermittelt, und der Niederschlag pro Monat zeigen eine sehr gute Korrelation (R2 = 0.951, r = -0.878, P < 0.01). Daraus lässt sich schließen, dass Feuer bevorzugt in den Monaten vorkommen, in denen es wenig Niederschlag gibt und umgekehrt. Auf regionaler Ebene wurden innerhalb der Trockenzeit vier Feuer-Perioden identifiziert; ‚sehr frühe Feuer’, die am Anfang der Feuersaison entstehen, ‚frühe bis späte Feuer’, die den Höhepunkt der Feueraktivität im Dezember/Januar bilden, und ‚sehr späte Feuer’ am Ende der Feuersaison bis zum Beginn der Regenzeit. Es zeigte sich, dass eine beträchtliche Feueraktivität in den Vegetationszonen zwischen dem Regenwald und der Sahelzone vorherrscht. Besonders wiesen Teile der ‚Sudan-Guinea’- und der ‚Guinea’-Savanne eine hohe Feuerpixel-Frequenz auf, d.h. hier traten Feuer in vielen Jahren am selben Ort auf. Diese hohe Pixelfrequenz wurde auch in den meisten Schutzgebieten in diesen Savannen-Gebieten gefunden. Was die Landbedeckung betrifft, so ergaben die Ergebnisse, dass das höchste Feueraufkommen in den laubabwerfenden Waldgebieten und im laubabwerfenden Buschland vorkam. Die Brandschäden, bzw. der Einwirkungsgrad, wurden im lokalen Maßstab untersucht. Hier korrelierten die Felddaten zur Brandeinwirkung signifikant mit den sogenannten ΔNBR-Index-Werten, die von Landsat-Aufnahmen des Pendjari-Nationalparks hergeleitet wurden (R2 = 0,76). Der Korrelationskoeffizient nach Pearson ist r = 0,84, und nach Spearman-Rho ist der Koeffizient r = 0,86. Bei sehr niedrigen Brandschäden (mit ΔNBR-Werten zwischen 0 und 0,40) war die Vegetation schwach beeinträchtigt (0-35 % Biomasseverlust), während die Vegetation bei mäßigen und hohen Brandschäden sehr beeinträchtigt war und bis zu 100 % der Biomasse verbrannt war; hier lag der ΔNBR zwischen 0,41 und 0,99. Diese Ergebnisse zeigen, dass durch Satellitenbilder die Verteilung von Feuern über größere Flächen in der afrikanischen Savanne effektiv bestimmt werden kann, und dass der Normalized Burn Ratio-Index auf Westafrika zur Berechnung von Brandschadens-Klassen anwendbar ist. Die Ergebnisse liefern einen entscheidenden Beitrag zum Verständnis von Feuer-Ausprägungen in Westafrika, um letztlich den Einsatz von Feuer, auch im Hinblick auf den Klimawandel und die Veränderungen in der Vegetationsdiversität, verbessern zu können. KW - Westafrika KW - Fernerkundung KW - Feuerökologie KW - Vegetation KW - Kartierung KW - Nationalparks KW - Landsat ETM+ KW - burn severity KW - MODIS KW - remote sensing KW - fire ecology KW - fire mapping KW - national parks KW - vegetation Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-54244 ER - TY - THES A1 - Baumann, Sabine Christine T1 - Mapping, analysis, and interpretation of the glacier inventory data from Jotunheimen, South Norway, since the maximum of the 'Little Ice Age' T1 - Kartierung, Analyse und Interpretation der Gletscherinventardaten von Jotunheimen, Süd-Norwegen, seit dem Maximum der "Kleinen Eiszeit" N2 - Glacier outlines during the ‘Little Ice Age’ maximum in Jotunheimen were mapped by using remote sensing techniques (vertical aerial photos and satellite imagery), glacier outlines from the 1980s and 2003, a digital terrain model (DTM), geomorphological maps of individual glaciers, and field-GPS measurements. The related inventory data (surface area, minimum and maximum altitude) and several other variables (e.g. slope, range) were calculated automatically by using a geographical information system. The length of the glacier flowline was mapped manually based on the glacier outlines at the maximum of the ‘Little Ice Age’ and the DTM. The glacier data during the maximum of the ‘Little Ice Age’ were compared with the Norwegian glacier inventory of 2003. Based on the glacier inventories during the maximum of the ‘Little Ice Age’, the 1980s and 2003, a simple parameterization after HAEBERLI & HOELZLE (1995) was performed to estimate unmeasured glacier variables, as e.g. surface velocity or mean net mass balance. Input data were composed of surface glacier area, minimum and maximum elevation, and glacier length. The results of the parameterization were compared with the results of previous parameterizations in the European Alps and the Southern Alps of New Zealand (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). A relationship between these results of the inventories and of the parameterization and climate and climate changes was made. N2 - Die Gletscherumrisse während des Maximalstandes der „Kleinen Eiszeit“ in Jotunheimen wurden unter der Verwendung von Fernerkundungstechniken (vertikale Luftbilder und Satellitenbilder), von Gletscherumrissen aus den 1980er Jahren und von 2003, von einem digitalen Geländemodel (DTM), von geomorphologischen Karten einzelner Gletscher und von GPS-Messungen im Gelände kartiert. Die daraus erzielten Inventardaten (Gletscherfläche, minimale und maximale Höhe) und einige andere Variablen (z.B. Hangneigung, Höhendifferenz) wurden automatisch mit einem geographischen Informationssystem berechnet. Die Länge der Gletscherfließlinie wurde basierend auf den Gletscherumrissen zum Maximum der „Kleinen Eiszeit“ und dem DTM manuell kartiert. Die Gletscherdaten zum Maximalstand der „Kleinen Eiszeit“ wurden mit dem Gletscherinventar von 2003 verglichen. Basierend auf den letscherinventaren zum Maximum der „Kleinen Eiszeit“, von den 1980er Jahren und von 2003 wurde eine einfache Parametrisierung nach HAEBERLI & HOELZLE (1995) durchgeführt, um ungemessene Gletschervariablen, wie z.B. Oberflächengeschwindigkeit oder mittlere Netto-Massenbilanz, abzuschätzen. Eingabedaten bestanden aus Gletscherfläche, minimaler und maximale Höhe und der Gletscherlänge. Die Resultate der Parametrisierung wurden mit den Ergebnissen früherer Parametrisierungen aus den Europäischen Alpen und den Southern Alps auf Neuseeland verglichen (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). Eine Verbindung zwischen diesen Ergebnissen aus den Inventaren und der Parametrisierung und dem Klima und der Klimaänderung wurde hergestellt. KW - Gletscher KW - Gletscherrückzug KW - Norwegen KW - Kleine Eiszeit KW - Inventar KW - Parametrisierung KW - Klimaänderung KW - Klima KW - Fernerkundung KW - Satellitenfernerkundung KW - Geoinformationssystem KW - glacier KW - Little Ice Age KW - Norway (South) KW - inventory KW - parameterization Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-46320 ER - TY - THES A1 - Üreyen, Soner T1 - Multivariate Time Series for the Analysis of Land Surface Dynamics - Evaluating Trends and Drivers of Land Surface Variables for the Indo-Gangetic River Basins T1 - Multivariate Zeitreihen zur Analyse von Landoberflächendynamiken - Auswertung von Trends und Treibern von Landoberflächenvariablen für Flusseinzugsgebiete der Indus-Ganges Ebene N2 - The investigation of the Earth system and interplays between its components is of utmost importance to enhance the understanding of the impacts of global climate change on the Earth's land surface. In this context, Earth observation (EO) provides valuable long-term records covering an abundance of land surface variables and, thus, allowing for large-scale analyses to quantify and analyze land surface dynamics across various Earth system components. In view of this, the geographical entity of river basins was identified as particularly suitable for multivariate time series analyses of the land surface, as they naturally cover diverse spheres of the Earth. Many remote sensing missions with different characteristics are available to monitor and characterize the land surface. Yet, only a few spaceborne remote sensing missions enable the generation of spatio-temporally consistent time series with equidistant observations over large areas, such as the MODIS instrument. In order to summarize available remote sensing-based analyses of land surface dynamics in large river basins, a detailed literature review of 287 studies was performed and several research gaps were identified. In this regard, it was found that studies rarely analyzed an entire river basin, but rather focused on study areas at subbasin or regional scale. In addition, it was found that transboundary river basins remained understudied and that studies largely focused on selected riparian countries. Moreover, the analysis of environmental change was generally conducted using a single EO-based land surface variable, whereas a joint exploration of multivariate land surface variables across spheres was found to be rarely performed. To address these research gaps, a methodological framework enabling (1) the preprocessing and harmonization of multi-source time series as well as (2) the statistical analysis of a multivariate feature space was required. For development and testing of a methodological framework that is transferable in space and time, the transboundary river basins Indus, Ganges, Brahmaputra, and Meghna (IGBM) in South Asia were selected as study area, having a size equivalent to around eight times the size of Germany. These basins largely depend on water resources from monsoon rainfall and High Mountain Asia which holds the largest ice mass outside the polar regions. In total, over 1.1 billion people live in this region and in parts largely depend on these water resources which are indispensable for the world's largest connected irrigated croplands and further domestic needs as well. With highly heterogeneous geographical settings, these river basins allow for a detailed analysis of the interplays between multiple spheres, including the anthroposphere, biosphere, cryosphere, hydrosphere, lithosphere, and atmosphere. In this thesis, land surface dynamics over the last two decades (December 2002 - November 2020) were analyzed using EO time series on vegetation condition, surface water area, and snow cover area being based on MODIS imagery, the DLR Global WaterPack and JRC Global Surface Water Layer, as well as the DLR Global SnowPack, respectively. These data were evaluated in combination with further climatic, hydrological, and anthropogenic variables to estimate their influence on the three EO land surface variables. The preprocessing and harmonization of the time series was conducted using the implemented framework. The resulting harmonized feature space was used to quantify and analyze land surface dynamics by means of several statistical time series analysis techniques which were integrated into the framework. In detail, these methods involved (1) the calculation of trends using the Mann-Kendall test in association with the Theil-Sen slope estimator, (2) the estimation of changes in phenological metrics using the Timesat tool, (3) the evaluation of driving variables using the causal discovery approach Peter and Clark Momentary Conditional Independence (PCMCI), and (4) additional correlation tests to analyze the human influence on vegetation condition and surface water area. These analyses were performed at annual and seasonal temporal scale and for diverse spatial units, including grids, river basins and subbasins, land cover and land use classes, as well as elevation-dependent zones. The trend analyses of vegetation condition mostly revealed significant positive trends. Irrigated and rainfed croplands were found to contribute most to these trends. The trend magnitudes were particularly high in arid and semi-arid regions. Considering surface water area, significant positive trends were obtained at annual scale. At grid scale, regional and seasonal clusters with significant negative trends were found as well. Trends for snow cover area mostly remained stable at annual scale, but significant negative trends were observed in parts of the river basins during distinct seasons. Negative trends were also found for the elevation-dependent zones, particularly at high altitudes. Also, retreats in the seasonal duration of snow cover area were found in parts of the river basins. Furthermore, for the first time, the application of the causal discovery algorithm on a multivariate feature space at seasonal temporal scale revealed direct and indirect links between EO land surface variables and respective drivers. In general, vegetation was constrained by water availability, surface water area was largely influenced by river discharge and indirectly by precipitation, and snow cover area was largely controlled by precipitation and temperature with spatial and temporal variations. Additional analyses pointed towards positive human influences on increasing trends in vegetation greenness. The investigation of trends and interplays across spheres provided new and valuable insights into the past state and the evolution of the land surface as well as on relevant climatic and hydrological driving variables. Besides the investigated river basins in South Asia, these findings are of great value also for other river basins and geographical regions. N2 - Die Untersuchung von Erdsystemkomponenten und deren Wechselwirkungen ist von großer Relevanz, um das Prozessverständnis sowie die Auswirkungen des globalen Klimawandels auf die Landoberfläche zu verbessern. In diesem Zusammenhang liefert die Erdbeobachtung (EO) wertvolle Langzeitaufnahmen zu einer Vielzahl an Landoberflächenvariablen. Diese können als Indikator für die Erdsystemkomponenten genutzt werden und sind essenziell für großflächige Analysen. Flusseinzugsgebiete sind besonders geeignet um Landoberflächendynamiken mit multivariaten Zeitreihen zu analysieren, da diese verschiedene Sphären des Erdsystems umfassen. Zur Charakterisierung der Landoberfläche stehen zahlreiche EO-Missionen mit unterschiedlichen Eigenschaften zur Verfügung. Nur einige wenige Missionen gewährleisten jedoch die Erstellung von räumlich und zeitlich konsistenten Zeitreihen mit äquidistanten Beobachtungen über großräumige Untersuchungsgebiete, wie z.B. die MODIS Sensoren. Um bisherige EO-Analysen zu Landoberflächendynamiken in großen Flusseinzugsgebieten zu untersuchen, wurde eine Literaturrecherche durchgeführt, wobei mehrere Forschungslücken identifiziert wurden. Studien untersuchten nur selten ein ganzes Einzugsgebiet, sondern konzentrierten sich lediglich auf Teilgebietsgebiete oder regionale Untersuchungsgebiete. Darüber hinaus wurden transnationale Einzugsgebiete nur unzureichend analysiert, wobei sich die Studien größtenteils auf ausgewählte Anrainerstaaten beschränkten. Auch wurde die Analyse von Umweltveränderungen meistens anhand einer einzigen EO-Landoberflächenvariable durchgeführt, während eine synergetische Untersuchung von sphärenübergreifenden Landoberflächenvariablen kaum unternommen wurde. Um diese Forschungslücken zu adressieren, ist ein methodischer Ansatz notwendig, der (1) die Vorverarbeitung und Harmonisierung von Zeitreihen aus mehreren Quellen und (2) die statistische Analyse eines multivariaten Merkmalsraums ermöglicht. Für die Entwicklung und Anwendung eines methodischen Frameworks, das raum-zeitlich übertragbar ist, wurden die transnationalen Einzugsgebiete Indus, Ganges, Brahmaputra und Meghna (IGBM) in Südasien, deren Größe etwa der achtfachen Fläche von Deutschland entspricht, ausgewählt. Diese Einzugsgebiete hängen weitgehend von den Wasserressourcen des Monsunregens und des Hochgebirges Asiens ab. Insgesamt leben über 1,1 Milliarden Menschen in dieser Region und sind zum Teil in hohem Maße von diesen Wasserressourcen abhängig, die auch für die größten zusammenhängenden bewässerten Anbauflächen der Welt und auch für weitere inländische Bedarfe unerlässlich sind. Aufgrund ihrer sehr heterogenen geographischen Gegebenheiten ermöglichen diese Einzugsgebiete eine detaillierte sphärenübergreifende Analyse der Wechselwirkungen, einschließlich der Anthroposphäre, Biosphäre, Kryosphäre, Hydrosphäre, Lithosphäre und Atmosphäre. In dieser Dissertation wurden Landoberflächendynamiken der letzten zwei Jahrzehnte anhand von EO-Zeitreihen zum Vegetationszustand, zu Oberflächengewässern und zur Schneebedeckung analysiert. Diese basieren auf MODIS-Aufnahmen, dem DLR Global WaterPack und dem JRC Global Surface Water Layer sowie dem DLR Global SnowPack. Diese Zeitreihen wurden in Kombination mit weiteren klimatischen, hydrologischen und anthropogenen Variablen ausgewertet. Die Harmonisierung des multivariaten Merkmalsraumes ermöglichte die Analyse von Landoberflächendynamiken unter Nutzung von statistischen Methoden. Diese Methoden umfassen (1) die Berechnung von Trends mittels des Mann-Kendall und des Theil-Sen Tests, (2) die Berechnung von phänologischen Metriken anhand des Timesat-Tools, (3) die Bewertung von treibenden Variablen unter Nutzung des PCMCI Algorithmus und (4) zusätzliche Korrelationstests zur Analyse des menschlichen Einflusses auf den Vegetationszustand und die Wasseroberfläche. Diese Analysen wurden auf jährlichen und saisonalen Zeitskalen und für verschiedene räumliche Einheiten durchgeführt. Für den Vegetationszustand wurden weitgehend signifikant positive Trends ermittelt. Analysen haben gezeigt, dass landwirtschaftliche Nutzflächen am meisten zu diesen Trends beitragen haben. Besonders hoch waren die Trends in ariden Regionen. Bei Oberflächengewässern wurden auf jährlicher Ebene signifikant positive Trends festgestellt. Auf Pixelebene wurden jedoch sowohl regional als auch saisonal Cluster mit signifikant negativen Trends identifiziert. Die Trends für die Schneebedeckung blieben auf jährlicher Ebene weitgehend stabil, jedoch wurden in Teilen der Einzugsgebiete zu bestimmten Jahreszeiten signifikant negative Trends beobachtet. Die negativen Trends wurden auch für höhenabhängige Zonen festgestellt, insbesondere in hohen Lagen. Außerdem wurden in Teilen der Einzugsgebiete Rückgänge bei der saisonalen Dauer der Schneebedeckung ermittelt. Darüber hinaus ergab die Untersuchung des multivariaten Merkmalsraums auf kausale Zusammenhänge auf saisonaler Ebene erstmals Aufschluss über direkte und indirekte Relationen zwischen EO-Landoberflächenvariablen und den entsprechenden Einflussfaktoren. Zusammengefasst wurde die Vegetation durch die Wasserverfügbarkeit, die Oberflächengewässer durch den Abfluss und indirekt durch den Niederschlag sowie die Schneebedeckung durch Niederschlag und Temperatur mit räumlichen und saisonalen Unterschieden kontrolliert. Zusätzliche Analysen wiesen auf einen positiven Zusammenhang zwischen dem menschlichen Einfluss und den zunehmenden Trends in der Vegetationsfläche hin. Diese sphärenübergreifenden Untersuchungen zu Trends und Wechselwirkungen liefern neue und wertvolle Einblicke in den vergangenen Zustand von Landoberflächendynamiken sowie in die relevanten klimatischen und hydrologischen Einflussfaktoren. Neben den untersuchten Einzugsgebieten in Südasien sind diese Erkenntnisse auch für weitere Einzugsgebiete und geographische Regionen von großer Bedeutung. KW - Multivariate Analyse KW - Zeitreihe KW - Fernerkundung KW - Geographie KW - Multivariate Time Series KW - River Basins KW - Earth Observation KW - Remote Sensing Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-291941 ER - TY - THES A1 - Cord, Anna T1 - Potential of multi-temporal remote sensing data for modeling tree species distributions and species richness in Mexico T1 - Eignung multi-temporaler Fernerkundungsdaten für die Modellierung von Artverbreitungsgebieten und Diversität von Baumarten in Mexiko N2 - Current changes of biodiversity result almost exclusively from human activities. This anthropogenic conversion of natural ecosystems during the last decades has led to the so-called ‘biodiversity crisis’, which comprises the loss of species as well as changes in the global distribution patterns of organisms. Species richness is unevenly distributed worldwide. Altogether, 17 so-called ‘megadiverse’ nations cover less than 10% of the earth’s land surface but support nearly 70% of global species richness. Mexico, the study area of this thesis, is one of those countries. However, due to Mexico’s large extent and geographical complexity, it is impossible to conduct reliable and spatially explicit assessments of species distribution ranges based on these collection data and field work alone. In the last two decades, Species distribution models (SDMs) have been established as important tools for extrapolating such in situ observations. SDMs analyze empirical correlations between geo-referenced species occurrence data and environmental variables to obtain spatially explicit surfaces indicating the probability of species occurrence. Remote sensing can provide such variables which describe biophysical land surface characteristics with high effective spatial resolutions. Especially during the last three to five years, the number of studies making use of remote sensing data for modeling species distributions has therefore multiplied. Due to the novelty of this field of research, the published literature consists mostly of selective case studies. A systematic framework for modeling species distributions by means of remote sensing is still missing. This research gap was taken up by this thesis and specific studies were designed which addressed the combination of climate and remote sensing data in SDMs, the suitability of continuous remote sensing variables in comparison with categorical land cover classification data, the criteria for selecting appropriate remote sensing data depending on species characteristics, and the effects of inter-annual variability in remotely sensed time series on the performance of species distribution models. The corresponding novel analyses were conducted with the Maximum Entropy algorithm developed by Phillips et al. (2004). In this thesis, a more comprehensive set of remote sensing predictors than in the existing literature was utilized for species distribution modeling. The products were selected based on their ecological relevance for characterizing species distributions. Two 1 km Terra-MODIS Land 16-day composite standard products including the Enhanced Vegetation Index (EVI), Reflectance Data, and Land Surface Temperature (LST) were assembled into enhanced time series for the time period of 2001 to 2009. These high-dimensional time series data were then transformed into 18 phenological and 35 statistical metrics that were selected based on an extensive literature review. Spatial distributions of twelve tree species were modeled in a hierarchical framework which integrated climate (WorldClim) and MODIS remote sensing data. The species are representative of the major Mexican forest types and cover a variety of ecological traits, such as range size and biotope specificity. Trees were selected because they have a high probability of detection in the field and since mapping vegetation has a long tradition in remote sensing. The result of this thesis showed that the integration of remote sensing data into species distribution models has a significant potential for improving and both spatial detail and accuracy of the model predictions. N2 - Sämtliche aktuell zu beobachtenden Veränderungen in der Biodiversität lassen sich fast ausschließlich auf menschliche Aktivitäten zurückführen. In den letzten Jahrzehnten hat insbesondere die anthropogene Umwandlung bisher unberührter, natürlicher Ökosysteme zur sogenannten ‚Biodiversitätskrise‘ geführt. Diese umfasst nicht nur das Aussterben von Arten, sondern auch räumliche Verschiebungen in deren Verbreitungsgebieten. Global gesehen ist der Artenreichtum ungleich verteilt. Nur insgesamt 17 sogenannte ‚megadiverse‘ Länder, welche 10% der globalen Landoberfläche umfassen, beherbergen fast 70% der weltweiten Artenvielfalt. Mexiko, das Studiengebiet dieser Arbeit, ist eine dieser außerordentlich artenreichen Nationen. Aufgrund seiner großen Ausdehnung und geographischen Komplexität kann eine verlässliche und detaillierte räumliche Erfassung von Artverbreitungsgebieten in Mexiko jedoch nicht nur auf Basis dieser Datenbanken sowie von Feldarbeiten erfolgen. In den letzten beiden Jahrzehnten haben sich Artverbreitungsmodelle (Species distribution models, SDMs) als wichtige Werkzeuge für die räumliche Interpolation solcher in situ Beobachtungen in der Ökologie etabliert. Artverbreitungsmodelle umfassen die Analyse empirischer Zusammenhänge zwischen georeferenzierten Fundpunkten einer Art und Umweltvariablen mit dem Ziel, räumlich kontinuierliche Vorhersagen zur Wahrscheinlichkeit des Vorkommens der jeweiligen Art zu treffen. Mittels Fernerkundung können Umweltvariablen mit Bezug zu den biophysikalischen Eigenschaften der Landoberfläche in hohen effektiven räumlichen Auflösungen bereitgestellt werden. Insbesondere in den letzten drei bis fünf Jahren ist daher die Verwendung von Fernerkundungsdaten in der Artverbreitungsmodellierung sprunghaft angestiegen. Da es sich hierbei jedoch immer noch um ein sehr neues Forschungsfeld handelt, stellen diese meist nur Einzelstudien mit Beispielcharakter dar. Eine systematische Untersuchung zur Modellierung von Artverbreitungsgebieten mit Hilfe von Fernerkundungsdaten fehlt bisher. Diese Forschungslücke wurde in der vorliegenden Arbeit aufgegriffen. Hierzu wurden spezifische Untersuchungen durchgeführt, welche insbesondere folgende Aspekte betrachteten: die sinnvolle Verknüpfung von Klima- und Fernerkundungsdaten im Rahmen von Artverbreitungsmodellen, den quantitativen Vergleich von kontinuierlichen Fernerkundungsdaten und einer bestehenden kategorialen Landbedeckungsklassifikation, die Identifizierung von Kriterien zur Auswahl geeigneter Fernerkundungsprodukte, welche die Eigenschaften der Studienarten berücksichtigen, sowie der Einfluss inter-annueller Variabilität in fernerkundlichen Zeitreihen auf die Ergebnisse und Leistungsfähigkeit von Artverbreitungsmodellen. Die entsprechenden neuen Analysen wurden mit Hilfe des von Phillips et al. (2004) entwickelten Maximum Entropy Algorithmus zur Artverbreitungsmodellierung durchgeführt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein umfangreicherer Datensatz an Fernerkundungsvariablen als in der bisherigen Literatur verwendet. Die entsprechenden Fernerkundungsprodukte wurden spezifisch aufgrund ihrer Eignung für die Beschreibung ökologisch relevanter Parameter, die sich auf die Verbreitungsgebiete von Arten auswirken, ausgewählt. Für den Zeitraum von 2001 bis 2009 wurden zwei Terra-MODIS Standardprodukte mit 1 km räumlicher und 16-tägiger zeitlicher Auflösung zu geglätteten, kontinuierlichen Zeitreihen zusammengefügt. Diese Produkte beinhalten den verbesserten Vegetationsindex (Enhanced Vegetation Index, EVI), Reflexionsgrade und die Landoberflächentemperatur (Land Surface Temperature, LST). Diese hochdimensionalen Zeitreihendaten wurden in insgesamt 18 phänologische sowie 35 statistische Maßzahlen überführt, welche auf der Basis einer umfassenden Sichtung der vorhandenen Literatur zusammengestellt wurden. Die Verbreitungsgebiete von zwölf Baumarten wurden mit Hilfe eines hierarchisch aufgebauten Ansatzes, welcher sowohl Klimadaten (WorldClim) als auch Fernerkundungsdaten des MODIS-Sensors berücksichtigt, modelliert. Die Studienarten sind repräsentativ für die in Mexiko vorkommenden Waldtypen und decken eine breite Spannweite ökologischer Eigenschaften wie Größe des Verbreitungsgebietes und Breite der ökologischen Nische ab. Als Studienobjekte wurden Bäume ausgewählt, weil sie im Feld mit hoher Wahrscheinlichkeit richtig erfasst werden und außerdem die fernerkundungsbasierte Kartierung von Vegetation bereits auf eine Vielzahl an Studien zurückgreifen kann. Durch die im Rahmen dieser Dissertation durchgeführten Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass die Integration von Fernerkundungsdaten in Artverbreitungsmodelle ein signifikantes Potential zur Verbesserung der räumlichen Detailgenauigkeit und der Güte der Modellvorhersagen bietet. KW - Fernerkundung KW - Biodiversität KW - Landnutzung KW - Zeitreihenanalyse KW - Mexiko KW - Artverbreitungsmodellierung KW - Maximum Entropy Algorithmus KW - MODIS KW - Modellierung KW - Remote sensing KW - Species distribution modeling KW - Maximum Entropy algorithm KW - MODIS KW - Mexico Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-71021 ER - TY - THES A1 - Dirscherl, Mariel Christina T1 - Remote Sensing of Supraglacial Lake Dynamics in Antarctica - Exploiting Methods from Artificial Intelligence for Derivation of Antarctic Supraglacial Lake Extents in Multi-Sensor Remote Sensing Data T1 - Fernerkundung der Dynamik supraglazialer Seen in der Antarktis - Analyse von supraglazialen Seen in Multi-Sensor Fernerkundungsdaten mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz N2 - With accelerating global climate change, the Antarctic Ice Sheet is exposed to increasing ice dynamic change. During 1992 and 2017, Antarctica contributed ~7.6 mm to global sea-level-rise mainly due to ocean thermal forcing along West Antarctica and atmospheric warming along the Antarctic Peninsula (API). Together, these processes caused the progressive retreat of glaciers and ice shelves and weakened their efficient buttressing force causing widespread ice flow accelerations. Holding ~91% of the global ice mass and 57.3 m of sea-level-equivalent, the Antarctic Ice Sheet is by far the largest potential contributor to future sea-level-rise. Despite the improved understanding of Antarctic ice dynamics, the future of Antarctica remains difficult to predict with its contribution to global sea-level-rise representing the largest uncertainty in current projections. Given that recent studies point towards atmospheric warming and melt intensification to become a dominant driver for future Antarctic ice mass loss, the monitoring of supraglacial lakes and their impacts on ice dynamics is of utmost importance. In this regard, recent progress in Earth Observation provides an abundance of high-resolution optical and Synthetic Aperture Radar (SAR) satellite data at unprecedented spatial and temporal coverage and greatly supports the monitoring of the Antarctic continent where ground-based mapping efforts are difficult to perform. As an automated mapping technique for supraglacial lake extent delineation in optical and SAR satellite imagery as well as a pan-Antarctic inventory of Antarctic supraglacial lakes at high spatial and temporal resolution is entirely missing, this thesis aims to advance the understanding of Antarctic surface hydrology through exploitation of spaceborne remote sensing. In particular, a detailed literature review on spaceborne remote sensing of Antarctic supraglacial lakes identified several research gaps including the lack of (1) an automated mapping technique for optical or SAR satellite data that is transferable in space and time, (2) high-resolution supraglacial lake extent mappings at intra-annual and inter-annual temporal resolution and (3) large-scale mapping efforts across the entire Antarctic continent. In addition, past method developments were found to be restricted to purely visual, manual or semi-automated mapping techniques hindering their application to multi-temporal satellite imagery at large-scale. In this context, the development of automated mapping techniques was mainly limited by sensor-specific characteristics including the similar appearance of supraglacial lakes and other ice sheet surface features in optical or SAR data, the varying temporal signature of supraglacial lakes throughout the year as well as effects such as speckle noise and wind roughening in SAR data or cloud coverage in optical data. To overcome these limitations, this thesis exploits methods from artificial intelligence and big data processing for development of an automated processing chain for supraglacial lake extent delineation in Sentinel-1 SAR and optical Sentinel-2 satellite imagery. The combination of both sensor types enabled to capture both surface and subsurface lakes as well as to acquire data during cloud cover or wind roughening of lakes. For Sentinel-1, a deep convolutional neural network based on residual U-Net was trained on the basis of 21,200 labeled Sentinel-1 SAR image patches covering 13 Antarctic regions. Similarly, optical Sentinel-2 data were collected over 14 Antarctic regions and used for training of a Random Forest classifier. Optical and SAR classification products were combined through decision-level fusion at bi-weekly temporal scale and unprecedented 10 m spatial resolution. Finally, the method was implemented as part of DLR’s High-Performance Computing infrastructure allowing for an automated processing of large amounts of data including all required pre- and postprocessing steps. The results of an accuracy assessment over independent test scenes highlighted the functionality of the classifiers returning accuracies of 93% and 95% for supraglacial lakes in Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite imagery, respectively. Exploiting the full archive of Sentinel-1 and Sentinel-2, the developed framework for the first time enabled the monitoring of seasonal characteristics of Antarctic supraglacial lakes over six major ice shelves in 2015-2021. In particular, the results for API ice shelves revealed low lake coverage during 2015-2018 and particularly high lake coverage during the 2019-2020 and 2020-2021 melting seasons. On the contrary, East Antarctic ice shelves were characterized by high lake coverage during 2016-2019 and extremely low lake coverage during the 2020-2021 melting season. Over all six investigated ice shelves, the development of drainage systems was revealed highlighting an increased risk for ice shelf instability. Through statistical correlation analysis with climate data at varying time lags as well as annual data on Southern Hemisphere atmospheric modes, environmental drivers for meltwater ponding were revealed. In addition, the influence of the local glaciological setting was investigated through computation of annual recurrence times of lakes. Over both ice sheet regions, the complex interplay between local, regional and large-scale environmental drivers was found to control supraglacial lake formation despite local to regional discrepancies, as revealed through pixel-based correlation analysis. Local control factors included the ice surface topography, the ice shelf geometry, the presence of low-albedo features as well as a reduced firn air content and were found to exert strong control on lake distribution. On the other hand, regional controls on lake evolution were revealed to be the amount of incoming solar radiation, air temperature and wind occurrence. While foehn winds were found to dictate lake evolution over the API, katabatic winds influenced lake ponding in East Antarctica. Furthermore, the regional near-surface climate was shown to be driven by large-scale atmospheric modes and teleconnections with the tropics. Overall, the results highlight that similar driving factors control supraglacial lake formation on the API and EAIS pointing towards their transferability to other Antarctic regions. N2 - Der antarktische Eisschild erfährt angesichts der globalen Erderwärmung zunehmende eisdynamische Veränderungen. Zwischen 1992 und 2017 trug die Antarktis mit ~7.6 mm zum globalen Meeresspiegelanstieg bei, was vor allem auf die Erwärmung des Ozeans entlang der Westantarktis und die Erwärmung der Atmosphäre entlang der Antarktischen Halbinsel zurückzuführen ist. Zusammen verursachten diese Prozesse den fortschreitenden Rückgang von Gletschern und Schelfeis und schwächten ihren Rückhalteeffekt. Mit einem Anteil von ~91% an der globalen Eismasse und einem Meeresspiegeläquivalent von 57.3 m ist der antarktische Eisschild der größte potentielle Verursacher eines zukünftigen Meeresspiegelanstiegs. Trotz des verbesserten Verständnisses der antarktischen Eisdynamik kann die Zukunft der Antarktis nur schwer vorhergesagt werden. In Anbetracht der Tatsache, dass die Erwärmung der Atmosphäre und die damit einhergehende Oberflächenschmelze eine der Hauptursachen für künftige Massenverluste der Antarktis sein werden, ist die Kartierung von supraglazialen Seen von größter Bedeutung und Wichtigkeit. In dieser Hinsicht liefert die Erdbeobachtung eine Vielzahl von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Satellitendaten für das Monitoring der Antarktis. Da eine automatisierte Methode zur Kartierung von supraglazialen Seen in Satellitendaten sowie ein großräumiges Inventar gänzlich fehlen, ist das Ziel dieser Arbeit zu einem besseren Verständnis der antarktischen Oberflächenhydrologie beizutragen. Zu diesem Zweck wurde ein neuartiges Prozessierungsverfahren für die automatisierte Kartierung von supraglazialen Seen in Sentinel-1 und Sentinel-2 Satellitenbilddaten entwickelt. Basierend auf einer umfassenden Literaturrecherche in Bezug auf die satellitengestützte Fernerkundung von antarktischen supraglazialen Seen wurden mehrere Forschungslücken identifiziert, darunter das Fehlen von (1) einem automatisierten Klassifikationsalgorithmus für optische und Radar Satellitendaten, der in Raum und Zeit übertragbar ist, (2) hochaufgelösten Kartierungen von supraglazialen Seen mit jährlicher sowie saisonaler zeitlicher Auflösung und (3) großräumigen Kartierungen über der gesamten Antarktis. Darüber hinaus wurde festgestellt, dass sich vergangene Methodenentwicklungen auf eine rein visuelle, manuelle oder halbautomatisierte Kartierungstechnik stützten, was ihre Anwendung auf multitemporale Satellitenbilder über dem gesamten Kontinent verhinderte. Die Entwicklung einer automatisierten Kartierungsmethode wurde hierbei vor allem durch sensorspezifische Merkmale eingeschränkt, darunter das ähnliche Erscheinungsbild von supraglazialen Seen und anderen Landbedeckungsklassen in optischen oder Radar Daten, die variierende zeitliche Signatur von supraglazialen Seen sowie Effekte wie SpeckleRauschen oder die Windaufrauhung von Seen in Radar Daten. Um diese Limitierungen zu überwinden, basiert der entwickelte Algorithmus zur automatisierten Kartierung von supraglazialen Seen in optischen and Radar Satellitendaten auf Methoden der künstlichen Intelligenz und der Big-Data-Analytik. Die Kombination von beiden Sensortypen ermöglicht es, sowohl supraglaziale als auch mit Schnee bedeckte Seen zu erfassen. Für Sentinel-1 wurde ein neuronales Netzwerk basierend auf „residual U-Net“ mittels 21,200 Radaraufnahmen über 13 antarktischen Regionen trainiert. In ähnlicher Weise wurden optische Sentinel-2 Daten über 14 antarktischen Regionen gesammelt und zum Trainieren eines „Random Forest“ Klassifikators verwendet. Die beiden Methoden wurden durch die Fusion von optischen und Radar Klassifikationsergebnissen kombiniert und als Teil der DLR-internen Prozessierungs-Infrastruktur auf Hochleistungsrechnern implementiert, die eine vollautomatische Verarbeitung großer Datenmengen einschließlich aller erforderlichen Vor- und Nachverarbeitungsschritte ermöglichen. Eine Fehleranalyse über unabhängigen Testszenen zeigte die Funktionalität der Algorithmen, die Genauigkeiten von 93% bzw. 95% für supraglaziale Seen in Sentinel-1 und Sentinel-2 Daten erreichten. Unter Nutzung des gesamten Archivs an Sentinel-1 und Sentinel-2 Daten im Zeitraum 2015-2021 ermöglichte die entwickelte Prozessierungs-Kette erstmals die Erfassung von saisonalen Merkmalen supraglazialer Seen über sechs großen SchelfeisRegionen. Die Ergebnisse für die Antarktische Halbinsel zeigten ein geringes Auftreten von supraglazialen Seen im Zeitraum 2015-2018 und ein stark erhöhtes Auftreten von supraglazialen Seen während der Schmelzsaison 2019-2020 und 2020-2021. Im Gegensatz dazu war die Ostantarktis durch ein stark erhöhtes Auftreten von supraglazialen Seen in den Jahren 2016-2019 sowie ein stark reduziertes Auftreten von supraglazialen Seen während der Schmelzsaison 2020-2021 gekennzeichnet. Über beiden Regionen entwickelten sich ausgeprägte Seen-Netzwerke, die ein erhöhtes Risiko für die Stabilität von Schelfeis darstellen. Durch statistische Korrelationsanalysen mit saisonalen Klimadaten sowie jährlichen Daten zu atmosphärischen Modi wurden Umwelteinflüsse auf die Entstehung von Seen analysiert. In beiden antarktischen Regionen wurde festgestellt, dass das komplexe Zusammenspiel von lokalen, regionalen und großräumigen Umweltfaktoren die Entstehung von supraglazialen Seen begünstigt. Zu den lokalen Einflussfaktoren gehören die Topographie, die Schelfeisgeometrie, das Vorhandensein von Oberflächen mit geringer Albedo sowie ein reduzierter Luftgehalt im Firn. Andererseits wurde festgestellt, dass die Sonneneinstrahlung, die Lufttemperatur und Wind die Entstehung von Seen regional beeinflussen. Während Föhnwinde über der Antarktischen Halbinsel auftreten, dominieren katabatische Winde in der Ostantarktis. Darüber hinaus wurde verdeutlicht, dass das regionale Klima von atmosphärischen Modi beeinflusst wird. Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass ähnliche Umweltfaktoren die Entstehung von supraglazialen Seen über beiden Regionen steuern, was Rückschlüsse auf ihre Übertragbarkeit in andere antarktische Regionen zulässt. KW - Optische Fernerkundung KW - Radarfernerkundung KW - Antarktis KW - Gletscher KW - Fernerkundung KW - Supraglaziale Seen Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-279505 ER - TY - THES A1 - Geßner, Ursula T1 - Räumliche und zeitliche Muster der Vegetationsstruktur in Savannen des südlichen Afrika T1 - Spatial and temporal patterns of vegetation structure in southern African savannas N2 - Die Veränderung der terrestrischen Ökosysteme, ist ein grundlegendes Element des Globalen Wandels. In diesem Kontext unterliegt auch eines der größten Biome der Erde, die tropische und subtropische Savanne, immer stärkeren Veränderungen. Dieses Biom in sozioökonomischer und ökologischer Hinsicht von besonderer Bedeutung. Für einen rasch wachsenden Teil der Weltbevölkerung bildet es die Grundlage für das Betreiben von Weidewirtschaft, Ackerbau und Tourismus. In nationalen und internationalen Forschungsprogrammen zum Globalen Wandel hat die Analyse von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen in den vergangenen Jahrzehnten zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die Landbedeckungsdynamik von Savannenökosystemen ist jedoch noch nicht hinreichend verstanden, so dass diese Ökosysteme in globalen Studien nur ansatzweise berücksichtigt werden können. Besondere Herausforderungen bei der Erfassung der Landbedeckung und ihrer Dynamik liegen im Falle der Savannen in der heterogenen räumlichen Verteilung der Wuchsformen, in den graduellen Übergängen zwischen Landbedeckungsklassen und in der hohen inner- und interannuellen Variabilität der Vegetationsdecke. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich diese Dissertation mit der fernerkundungsbasierten Erfassung und Interpretation der Vegetationsstruktur und der Vegetationsdynamik von Savannen am Beispiel ausgewählter afrikanischer Untersuchungsregionen. Die Vegetationsstruktur wird in dieser Dissertation in Form von Bedeckungsgraden holziger Vegetation, krautiger Vegetation und vegetationsloser Fläche erfasst. Es kommt ein mehrskaliges Verfahren zum Einsatz, in dem höchstaufgelöste IKONOS- und QuickBird-Daten, Landsat-Daten und annuelle MODIS-Zeitreihen ausgewertet werden. Der Ansatz basiert auf der Methodik der Ensemble-Regeressionbäume und stellt eine Erweiterung und Optimierung der Herangehensweise des MODIS-Standardproduktes Vegetation Continuous Fields (VCF) nach Hansen et al. (2002) dar. Beim Vergleich mit unabhängigen Validierungsdaten der nächst höheren Auflösungsebene zeigt sich das Potenzial der vorgestellten Methodik. Die räumliche Übertragbarkeit der Regressionsbäume wird am Beispiel von zwei Vegetationstypen innerhalb der Zentralnamibischen Savanne dargestellt. In diesem Zusammenhang zeigt sich der hohe Stellenwert einer optimalen Auswahl an Trainingsdaten mit einer repräsentativen Abdeckung der Wertespanne aller existierenden Bedeckungsgrade. Die erarbeiteten Resultate unterstreichen, die optimale Eignung der Subpixel-Bedeckungsgrade, gerade zur Beschreibung von Savannenlandschaften. In der Kombination von herkömmlichen, diskreten Landbedeckungs- oder Vegetationskarten mit Informationen zu Bedeckungsgraden wird ein besonderer Mehrwert für weiterführende Analysen gesehen. Die Dynamik der Savannenvegetation wird in dieser Arbeit sowohl auf biannueller als auch auf mehrjähriger Skala charakterisiert. Bei der biannuellen Analyse werden die Veränderungen der holzigen Vegetationsbedeckung zwischen den Jahren 2003/04 und 2006/07 erfasst. Hierfür findet eine zeitliche Übertragung des zuvor vorgestellten Verfahrens zur Ableitung von Bedeckungsanteilen statt. Im Rahmen der biannuellen Untersuchungen können Veränderungsflächen identifiziert werden, ohne Einschränkung auf Übergänge zwischen fest definierten Klassengrenzen. In Ergänzung der biannuellen Analysen werden aus MODIS-EVI- und Niederschlagszeitreihen Maßzahlen abgeleitet, die den Zusammenhang zwischen Niederschlag und Vegetationsentwicklung, die Variabilität und die Trends der Vegetation über einen Zeitraum von acht Jahren beschreiben. Hierbei kommen beispielsweise Korrelationsanalysen zwischen Vegetationsindex- und Niederschlagszeitreihen zum Einsatz. Zudem werden Trendanalysen der Vegetationsindex-Zeitreihen durchgeführt. Die Trends werden einerseits allein aus den Zeitreihen der Vegetationsindizes ermittelt, andererseits wird bei der Berechnung von Restrends (Residual Trends) der Einfluss des Niederschlags berücksichtigt. Neben den Korrelations- und Trendanalysen werden unterschiedliche Variabilitätsmaße der Vegetationsindex-Zeitreihen genutzt, um die mehrjährige Vegetationsdynamik zu beschreiben. Durch die Kombination von Fernerkundungsdaten unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Auflösungen wird in dieser Dissertation die heterogene Vegetationsstruktur und die komplexe Vegetationsdynamik ausgewählter afrikanischer Savannenökosysteme beschreiben. N2 - The change of terrestrial ecosystems is a fundamnental element of Global Change. In this context, also one of the largest terrestrial biomes, the tropical and subtropical savanna, is subject to increasing changes. This biome is of high socioeconomic and ecologic relevance both globally and for the vulnerable African continent. Savannas provide fundamental natural resources for cropping, grazing and tourism for a rapidly growing part of the global population. Furthermore, savannas are characterised by an extraordinary biodiversity. With regard to carbon storage and carbon fluxes they occupy the second rank after the global forest biome. During the last few decades, national and international research programmes have increasingly focused on the analysis of land cover and land use change. However, the land surface dynamics of savanna ecosystems are not yet fully understood. The consequence is, that savanna ecosystems can not yet be adequately included in global studies. When analysing the land surface and land surface dynamics of savannas, the major challenge is to be seen in the heterogeneous spatial patterns of vegetation growth forms, in gradual transitions between land cover classes and in the high innerand interannual variability of vegetation. In this framework, this thesis deals with the remote sensing based assessment and interpretation of vegetation structure and vegetation dynamics in selected African savanna regions. Vegetation structure is delineated as per pixel fractional cover of woody vegetation, herbaceous vegetation and bare surface. A multiscale approach is used which includes the analysis of very high resolution IKONOS and QuickBird data, high resolution Landsat data, and medium resolution MODIS time-series. The approach is based on ensemble regression trees and can be seen as an extension and regional optimisation of the approach of the MODIS standard product Vegetation Continuous Fields (VCF, Hansen et al. 2002). The spatial transferability of the regression tree ensembles is demonstrated for two vegetation types of the central Namibian savanna. In this context, the high relevance of an optimal selection of training data is demonstrated. This means first of all that training data should cover the complete range of existing cover types of the area under investigation. The presented results underline the high potential of analysing sub-pixel fractional cover in savanna landscapes as the typical heterogeneous structure and the gradual transitions of vegetation cover are captured adequately. Added value is seen in the combination of the delineated fractional vegetation cover with conventional discrete classifications. The dynamics of the savanna vegetation of the northern Namibian study region Kalahari Woodland is examined both at biannual and multiannual scale. In the biannual analysis, changes of woody vegetation cover between the years 2003/04 and 2006/07 are delineated. For this purpose, the presented multiscale approach for the delineation of fractional vegetation cover is adapted in order to also analyse the situation of a past year. This temporal transfer is conceived in a way that does not require very high resolution satellite data for the past. Based on the biannual analyses, areas of change can be identified without any constraint to predefined transitions of class boundaries. In addition to the biannual analyses, time-series of MODIS-EVI and rainfall are analysed. Metrics are calculated from these time-series which describe the connection between precipitation and vegetation development as well as gradual changes (trends) and variability of the vegetation for a period of 8 years. Here, correlation analyses between time-series of rainfall and vegetation indices are used. Furthermore, trend analyses of vegetation indices are performed as well as Restrend (Residual trend) analyses accounting for the influence of precipitation on vegetation. In addition to these correlation and trend analyses different measures of variability are calculated. In this thesis, the heterogeneous vegetation structure and the complex vegetation dynamics of selected African savannas are characterised by the combined analysis of remote sensing data of different spatial and temporal resolutions. The presented analyses reveal possibilities to enhance regional studies of the state and dynamics of savanna ecosystems. KW - Savanne KW - Optische Fernerkundung KW - Vegetation KW - Südafrika KW - Bedeckungsgrade KW - Landbedeckung KW - Landbedeckungsveränderungen KW - Fernerkundung KW - fractional cover KW - land cover KW - land cover change Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-55128 ER - TY - THES A1 - Fritsch, Sebastian T1 - Spatial and temporal patterns of crop yield and marginal land in the Aral Sea Basin: derivation by combining multi-scale and multi-temporal remote sensing data with alight use efficiency model T1 - Räumliche und zeitliche Muster von Erntemengen und marginalem Land im Aralseebecken: Erfassung durch die Kombination von multiskaligen und multitemporalen Fernerkundungsdaten mit einem Lichtnutzungseffizienzmodell N2 - Irrigated agriculture in the Khorezm region in the arid inner Aral Sea Basin faces enormous challenges due to a legacy of cotton monoculture and non-sustainable water use. Regional crop growth monitoring and yield estimation continuously gain in importance, especially with regard to climate change and food security issues. Remote sensing is the ideal tool for regional-scale analysis, especially in regions where ground-truth data collection is difficult and data availability is scarce. New satellite systems promise higher spatial and temporal resolutions. So-called light use efficiency (LUE) models are based on the fraction of photosynthetic active radiation absorbed by vegetation (FPAR), a biophysical parameter that can be derived from satellite measurements. The general objective of this thesis was to use satellite data, in conjunction with an adapted LUE model, for inferring crop yield of cotton and rice at field (6.5 m) and regional (250 m) scale for multiple years (2003-2009), in order to assess crop yield variations in the study area. Intensive field measurements of FPAR were conducted in the Khorezm region during the growing season 2009. RapidEye imagery was acquired approximately bi-weekly during this time. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated for all images. Linear regression between image-based NDVI and field-based FPAR was conducted. The analyses resulted in high correlations, and the resulting regression equations were used to generate time series of FPAR at the RapidEye level. RapidEye-based FPAR was subsequently aggregated to the MODIS scale and used to validate the existing MODIS FPAR product. This step was carried out to evaluate the applicability of MODIS FPAR for regional vegetation monitoring. The validation revealed that the MODIS product generally overestimates RapidEye FPAR by about 6 to 15 %. Mixture of crop types was found to be a problem at the 1 km scale, but less severe at the 250 m scale. Consequently, high resolution FPAR was used to calibrate 8-day, 250 m MODIS NDVI data, this time by linear regression of RapidEye-based FPAR against MODIS-based NDVI. The established FPAR datasets, for both RapidEye and MODIS, were subsequently assimilated into a LUE model as the driving variable. This model operated at both satellite scales, and both required an estimation of further parameters like the photosynthetic active radiation (PAR) or the actual light use efficiency (LUEact). The latter is influenced by crop stress factors like temperature or water stress, which were taken account of in the model. Water stress was especially important, and calculated via the ratio of the actual (ETact) to the potential, crop-specific evapotranspiration (ETc). Results showed that water stress typically occurred between the beginning of May and mid-September and beginning of May and end of July for cotton and rice crops, respectively. The mean water stress showed only minor differences between years. Exceptions occurred in 2008 and 2009, where the mean water stress was higher and lower, respectively. In 2008, this was likely caused by generally reduced water availability in the whole region. Model estimations were evaluated using field-based harvest information (RapidEye) and statistical information at district level (MODIS). The results showed that the model at both the RapidEye and the MODIS scale can estimate regional crop yield with acceptable accuracy. The RMSE for the RapidEye scale amounted to 29.1 % for cotton and 30.4 % for rice, respectively. At the MODIS scale, depending on the year and evaluated at Oblast level, the RMSE ranged from 10.5 % to 23.8 % for cotton and from -0.4 % to -19.4 % for rice. Altogether, the RapidEye scale model slightly underestimated cotton (bias = 0.22) and rice yield (bias = 0.11). The MODIS-scale model, on the other hand, also underestimated official rice yield (bias from 0.01 to 0.87), but overestimated official cotton yield (bias from -0.28 to -0.6). Evaluation of the MODIS scale revealed that predictions were very accurate for some districts, but less for others. The produced crop yield maps indicated that crop yield generally decreases with distance to the river. The lowest yields can be found in the southern districts, close to the desert. From a temporal point of view, there were areas characterized by low crop yields over the span of the seven years investigated. The study at hand showed that light use efficiency-based modeling, based on remote sensing data, is a viable way for regional crop yield prediction. The found accuracies were good within the boundaries of related research. From a methodological viewpoint, the work carried out made several improvements to the existing LUE models reported in the literature, e.g. the calibration of FPAR for the study region using in situ and high resolution RapidEye imagery and the incorporation of crop-specific water stress in the calculation. N2 - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung regionaler Erntemengen von Baumwolle und Reis in der usbekischen Region Khorezm, einem Bewässerungsgebiet das geprägt ist von langjähriger Baumwoll-Monokultur und nicht-nachhaltiger Land- und Wassernutzung. Basis für die Methodik waren Satellitendaten, die durch ihre großflächige Abdeckung und Objektivität einen enormen Vorteil in solch datenarmen und schwer zugänglichen Regionen darstellen. Bei dem verwendeten Modell handelt es sich um ein sog. Lichtnutzungseffizienz-Modell (im Englischen Light Use Efficiency [LUE] Model), das auf dem Anteil der photosynthetisch aktiven Strahlung basiert, welcher von Pflanzen für das Wachstum aufgenommen wird (Fraction of Photosynthetic Active Radiation, FPAR). Dieser Parameter kann aus Satellitendaten abgeleitet werden. Das allgemeine Ziel der vorliegenden Arbeit war die Nutzung von Satellitendaten für die Ableitung der Erntemengen von Baumwolle und Reis. Dazu wurde ein Modell entwickelt, das sowohl auf der Feldebene (Auflösung von 6,5 m) als auch auf der regionalen Ebene (Auflösung von 250 m) operieren kann. Während die Ableitung der Erntemengen auf der Feldebene nur für ein Jahr erfolgte (2009), wurden sie auf der regionalen Ebene für den Zeitraum 2003 bis 2009 modelliert. Intensive Feldmessungen von FPAR wurden im Studiengebiet während der Wachstumssaison 2009 durchgeführt. Parallel dazu wurden RapidEye-Daten in ca. zweiwöchentlichem Abstand aufgezeichnet. Aus den RapidEye-Daten wurde der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) berechnet, der anschließend mit den im Feld gemessenen FPAR-Werten korreliert wurde. Die entstandenen Regressionsgleichungen wurden benutzt um Zeitserien von FPAR auf RapidEye-Niveau zu erstellen. Anschließend wurden diese Zeitserien auf die MODIS-Skala aggregiert um damit das MODIS FPAR-Produkt zu validieren (1 km), bzw. eine Kalibrierung des 8-tägigen 250 m NDVI-Datensatzes vorzunehmen. Der erste Schritt zeigte dass das MODIS-Produkt im Allgemeinen die RapidEye-basierten FPAR-Werte um 6 bis 15 % überschätzt. Aufgrund der besseren Auflösung wurde das kalibrierte 250 m FPAR-Produkt für die weitere Modellierung verwendet. Für die eigentliche Modellierung wurden neben den FPAR-Eingangsdaten noch weitere Daten und Parameter benötigt. Dazu gehörte z.B. die tatsächliche Lichtnutzungseffizienz (LUEact), welche von Temperatur- und Wasserstress beeinflusst wird. Wasserstress wurde berechnet aus dem Verhältnis von tatsächlicher (ETact) zu potentieller, feldfruchtspezifischer Evapotranspiration (ETc), die beide aus einer Kombination von Satelliten- und Wetterdaten abgeleitet wurden. Der durchschnittliche Wasserstress schwankte nur geringfügig von Jahr zu Jahr, mit Ausnahmen in den Jahren 2008 und 2009. Die Modellschätzungen wurden durch feldbasierte Ernteinformationen (RapidEye-Ebene) sowie regionale statistische Daten (MODIS-Ebene) evaluiert. Die Ergebnisse zeigten, dass beide Modellskalen regionale Ernteerträge mit guter Genauigkeit nachbilden können. Der Fehler für das RapidEye-basierte Modell betrug 29,1 % für Baumwolle und 30,4 % für Reis. Die Genauigkeiten für das MODIS-basierte Modell variierten, in Abhängigkeit des betrachteten Jahres, zwischen 10,5 % und 23,8 % für Baumwolle und zwischen -0,4 % und -19,4 % für Reis. Insgesamt gab es eine leichte Unterschätzung der Baumwoll- (Bias = 0,22) und Reisernte (Bias = 0,11) seitens des RapidEye-Modells. Das MODIS-Modell hingegen unterschätzte zwar auch die (offizielle) Reisernte (mit einem Bias zwischen 0,01 und 0,87), überschätzte jedoch die offiziellen Erntemengen für die Baumwolle (Bias zwischen -0,28 und -0,6). Die Evaluierung der MODIS-Skala zeigte dass die Genauigkeiten extrem zwischen den verschiedenen Distrikten schwankten. Die erstellten Erntekarten zeigten dass Erntemengen grundsätzlich mit der Distanz zum Fluss abnehmen. Die niedrigsten Erntemengen traten in den südlichsten Distrikten auf, in der Nähe der Wüste. Betrachtet man die Ergebnisse schließlich über die Zeit hinweg, gab es Gebiete die über den gesamten Zeitraum von sieben Jahren stets von niedrigen Erntemengen gekennzeichnet waren. Die vorliegende Studie zeigt, dass satellitenbasierte Lichtnutzungseffizienzmodelle ein geeignetes Werkzeug für die Ableitung und die Analyse regionaler Erntemengen in zentralasiatischen Bewässerungsregionen darstellen. Verglichen mit verwandten Studien stellten sich die ermittelten Genauigkeiten sowohl auf der RapidEye- als auch auf der MODIS-Skala als gut dar. Vom methodischen Standpunkt aus gesehen ergänzte diese Arbeit vorhanden LUE-Modelle um einige Neuerungen und Verbesserungen, wie z.B. die Validierung und Kalibrierung von FPAR für die Studienregion mittels Feld- und hochaufgelösten RapidEye-Daten und dem Einbezug von feldfrucht-spezifischem Wasserstress in die Modellierung. KW - Fernerkundung KW - Modellierung KW - Ernte KW - Baumwollpflanze KW - Reis KW - Satellit KW - Erdbeobachtung KW - remote sensing KW - crop yield KW - modeling KW - light use efficiency KW - irrigation Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-87939 ER - TY - THES A1 - Wohlfart, Christian T1 - The Yellow River Basin in Transition - Multi-faceted Land Cover Change Analysis in the Yellow River Basin in the Context of Global Change Using Multi-sensor Remote Sensing Imagery T1 - Der Gelbe Fluss im Wandel - Multisensorale und multitemporale Analyse des Einzugsgebietes des Gelben Flusses in China mittels Fernerkundungsdaten vor dem Hintergrund des Globalen Wandels N2 - As a cradle of ancient Chinese civilization, the Yellow River Basin has a very long human-environment interrelationship, where early anthropogenic activities re- sulted in large scale landscape modifications. Today, the impact of this relationship has intensified further as the basin plays a vital role for China’s continued economic development. It is one of the most densely-populated, fastest growing, and most dynamic regions of China with abundant natural and environmental resources providing a livelihood for almost 190 million people. Triggered by fundamental economic reforms, the basin has witnessed a spectacular economic boom during the last decades and can be considered as an exemplary blueprint region for contemporary dynamic Global Change processes occurring throughout the country, which is currently transitioning from an agrarian-dominated economy into a modern urbanized society. However, this resourcesdemanding growth has led to profound land use changes with adverse effects on the Yellow River social-ecological systems, where complex challenges arise threatening a long-term sustainable development. Consistent and continuous remote sensing-based monitoring of recent and past land cover and land use change is a fundamental requirement to mitigate the adverse impacts of Global Change processes. Nowadays, technical advancement and the multitude of available satellite sensors, in combination with the opening of data archives, allow the creation of new research perspectives in regional land cover applications over heterogeneous landscapes at large spatial scales. Despite the urgent need to better understand the prevailing dynamics and underlying factors influencing the current processes, detailed regional specific land cover data and change information are surprisingly absent for this region. In view of the noted research gaps and contemporary developments, three major objectives are defined in this thesis. First (i), the current and most pressing social-ecological challenges are elaborated and policy and management instruments towards more sustainability are discussed. Second (ii), this thesis provides new and improved insights on the current land cover state and dynamics of the entire Yellow River Basin. Finally (iii), the most dominant processes related to mining, agriculture, forest, and urban dynamics are determined on finer spatial and temporal scales. The complex and manifold problems and challenges that result from long-term abuse of the water and land resources in the basin have been underpinned by policy choices, cultural attitude, and institutions that have evolved over centuries in China. The tremendous economic growth that has been mainly achieved by extracting water and exploiting land resources in a rigorous, but unsustainable manner, might not only offset the economic benefits, but could also foster social unrest. Since the early emergence of the first Chinese dynasties, flooding was considered historically as a primary issue in river management and major achievements have been made to tame the wild nature of the Yellow River. Whereas flooding is therefore largely now under control, new environmental and social problems have evolved, including soil and water pollution, ecological degradation, biodiversity decline, and food security, all being further aggravated by anthropogenic climate change. To resolve the contemporary and complex challenges, many individual environmental laws and regulations have been enacted by various Chinese ministries. However, these policies often pursue different, often contradictory goals, are too general to tackle specific problems and are usually implemented by a strong top-down approach. Recently, more flexible economic and market-based incentives (pricing, tradable permits, investments) have been successfully adopted, which are specifically tailored to the respective needs, shifting now away from the pure command and regulating instruments. One way towards a more holistic and integrated river basin management could be the establishment of a common platform (e.g. a Geographical Information System) for data handling and sharing, possibly operated by the Yellow River Basin Conservancy Commission (YRCC), where available spatial data, statistical information and in-situ measures are coalesced, on which sustainable decision-making could be based. So far, the collected data is hardly accessible, fragmented, inconsistent, or outdated. The first step to address the absence and lack of consistent and spatially up-to-date information for the entire basin capturing the heterogeneous landscape conditions was taken up in this thesis. Land cover characteristics and dynamics were derived from the last decade for the years 2003 and 2013, based on optical medium-resolution hightemporal MODIS Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) time series at 250 m. To minimize the inherent influence of atmospheric and geometric interferences found in raw high temporal data, the applied adaptive Savitzky-Golay filter successfully smoothed the time series and substantially reduced noise. Based on the smoothed time series data, a large variety of intra-annual phenology metrics as well as spectral and multispectral annual statistics were derived, which served as input variables for random forest (RF) classifiers. High quality reference data sets were derived from very high resolution imagery for each year independently of which 70 % trained the RF models. The accuracy assessments for all regionally specific defined thematic classes were based on the remaining 30 % reference data split and yielded overall accuracies of 87 % and 84 % for 2003 and 2013, respectively. The first regional adapted Yellow River Land Cover Products (YRB LC) depict the detail spatial extent and distribution of the current land cover status and dynamics. The novel products overall differentiate overall 18 land cover and use classes, including classes of natural vegetation (terrestrial and aquatic), cultivated classes, mosaic classes, non-vegetated, and artificial classes, which are not presented in previous land cover studies so far. Building on this, an extended multi-faceted land cover analysis on the most prominent land cover change types at finer spatial and temporal scales provides a better and more detailed picture of the Yellow River Basin dynamics. Precise spatio-temporal products about mining, agriculture, forest, and urban areas were examined from long-trem Landsat satellite time series monitored at annual scales to capture the rapid rate of change in four selected focus regions. All archived Landsat images between 2000 and 2015 were used to derive spatially continuous spectral-temporal, multi-spectral, and textural metrics. For each thematic region and year RF models were built, trained and tested based on a stablepixels reference data set. The automated adaptive signature (AASG) algorithm identifies those pixels that did not change between the investigated time periods to generate a mono-temporal reference stable-pixels data set to keep manual sampling requirements to a minimum level. Derived results gained high accuracies ranging from 88 % to 98 %. Throughout the basin, afforestation on the Central Loess Plateau and urban sprawl are identified as most prominent drivers of land cover change, whereas agricultural land remained stable, only showing local small-scale dynamics. Mining operations started in 2004 on the Qinghai-Tibet Plateau, which resulted in a substantial loss of pristine alpine meadows and wetlands. In this thesis, a novel and unique regional specific view of current and past land cover characteristics in a complex and heterogeneous landscape was presented by using a multi-source remote sensing approach. The delineated products hold great potential for various model and management applications. They could serve as valuable components for effective and sustainable land and water management to adapt and mitigate the predicted consequences of Global Change processes. N2 - Der Gelbe Fluss - in der Landessprache Huange He genannt - ist für die Ausprägung und Entwicklung der chinesischen Kultur von großer Bedeutung. Aufgrund der frühen Einflussnahme auf die natürlichen Ökosysteme in dieser Region durch den Menschen, entwickelte sich dort eine ausgeprägte Interaktion zwischen Mensch und Umwelt. Diese Wechselbeziehung hat sich infolge der gegenwärtigen rapiden sozioökonomischen Veränderungen in den letzten Jahrzehnten weiter intensiviert. Das Einzugsgebiet des Gelben Flusses bildet die Lebensgrundlage für fast 190 Millionen Menschen, die zum Großteil von natürlichen Ressourcen abhängig sind. Zudem gehört es zu den wirtschaftlich bedeutendsten und am schnellsten wachsenden Regionen in ganz China. Durch weitreichende Reformen wurde ein wirtschaftlicher Aufstieg forciert, um den Agrarstaat China zu einem modernen Industrie- und Dienstleistungsstaat weiterzuentwickeln. Ein derartiges rasantes wie auch ressourcenintensives Wirtschaftswachstum führte schließlich zu einem enormen Wandel in den Bereichen der Landbedeckung und Landnutzung. Hinzu kamen neue und komplexere wirtschafts-, sozial- und umweltpolitische Herausforderungen, die bis heute eine langfristige und nachhaltige Entwicklung der Region gefährden. Aus diesem Blickwinkel kann das Becken des Gelben Flusses als regionales Spiegelbild der durch den Globalen Wandel bedingten, gegenwärtigen Veränderungsprozesse in ganz China gelten. Eine wichtige Voraussetzung für den adäquaten Umgang mit den Herausforderungen des Globalen Wandels sind kontinuierliche Informationen über aktuelle sowie historische Veränderungen von Landbedeckung und Landnutzung. Infolge der technologischen Entwicklung steht heute eine Vielfalt an Satellitenbildsystemen mit immer höherer zeitlicher und räumlicher Auflösung zur Verfügung. In Verbindung mit kostenfreien und offenen Datenzugriffen ist es möglich, daraus neue Forschungsperspektiven im Bereich der Landoberflächenkartierung - insbesondere für heterogene Landschaften - zu entwickeln. Zur Generierung thematischer Karten werden häufig Klassifikationen entlang verschiedener räumlicher und zeitlicher Skalen vollzogen. Daraus können zusätzlich die nötigen Informationen für lokale wie auch regionale Entscheidungsträger abgeleitet werden. Trotz dieser neuen Möglichkeiten sind regionalspezifische Informationen, die einem besseren Verständnis der Dynamiken von Landoberflächen im Bereich des Gelben-Fluss-Beckens dienen, noch rar. Dieses Forschungsdesiderat wurde im Rahmen dieser Arbeit aufgegriffen, wobei folgende Schwerpunkte gesetzt werden: (i) Zunächst werden die vorherrschenden sozioökologischen Herausforderungen für das gesamte Einzugsgebiet des Gelben Flusses dargestellt sowie verschiedene Management- sowie Politikmodelle für eine nachhaltigere Ressourcennutzung diskutiert. (ii) Darauf aufbauend wird die fernerkundliche Ableitung von Landbedeckungs- und Landnutzungsveränderungen der letzten Dekade im Gebiet des gesamten Gelben Flusses flächendeckend durchgeführt und anschließend interpretiert. (iii) Im letzten Schritt werden basierend auf den zuvor abgeleiteten Informationsprodukten die dominierenden Landoberflächendynamiken in höherer zeitlicher und räumlicher Auflösung detailliert untersucht. Insbesondere die dynamischen Prozesse der Minenausbreitung, Landwirtschaft, Waldgebiete und der urbanen Räume rücken in den Fokus. Aufgrund jahrzehntelanger Übernutzung der natürlichen Ressourcen im Gebiet des Gelben Flusses in Verbindung mit politischen Entscheidungen, der vorherrschenden kulturellen Prägung wie auch der Entwicklung der dort ansässigen Institutionen ist eine vielschichtige Problematik entstanden, die für die gesamte Region eine große Herausforderung darstellt. Durch frühzeitige Maßnahmen der Flutbekämpfung und Flussregulierung konnte den zahlreichen Überflutungen der Vergangenheit entgegengewirkt und das Risiko großflächiger Überschwemmungen minimiert werden. Trotz dieser Erfolge ergeben sich laufend neue, komplexere Herausforderungen mit verheerenden Auswirkungen auf Ökologie und Gesellschaft, wie zum Beispiel Boden- und Wasserdegradation, Entwaldung, Rückgang der Artenvielfalt, Ernährungsunsicherheiten und ein steigendes soziales Ungleichgewicht. Durch den anthropogenen Klimawandel werden diese negativen Probleme noch weiter verstärkt. Zwar wurden sie von der chinesischen Regierung als solche erkannt, dennoch scheiterten die Versuche, mit zahlreichen Gesetzen und Verordnungen die genannten Folgen einzudämmen, an unkonkreten Formulierungen, so dass diese der Komplexität der Herausforderungen nicht gerecht wurden. Die in jüngster Zeit verfolgten modernen und deutlich flexibleren, marktorientierten Ansätze (z.B. Subventionen, Wasserzertifikate), die speziell an die lokalen Gegebenheiten angepasst wurden, zeigen bereits Erfolge. Mit Hilfe einer gemeinsamen Daten- und Informationsplattform, beispielsweise in Form eines Geographischen Informationssystems (GIS), wäre eine integrierte und holistische Flussmanagementstrategie für den Gelben Fluss leichter realisierbar. Auf diese Weise könnten alle verfügbaren statistischen-, räumlichen- und Feldaufnahmen gespeichert, harmonisiert und geteilt und so die bisher noch unvollständigen und veralteten Daten laufend aktualisiert werden. Die Flussbehörde des Gelben Flusses (Yellow River Conservancy Commission) böte sich an, ein solches System zu verwalten. In dieser Arbeit wird die heterogene Landbedeckungsstruktur für das gesamte Einzugsgebiet des Gelben Flusses für die Jahre 2003 und 2013 erfasst und interpretiert. Die fernerkundlichen Eingangsdaten für die einzelnen Klassifikationen bestehen aus optischen MODIS NDVI-Zeitserien, aus denen jährlich phänologische Parameter berechnet werden. Da die Qualität optischer Satellitenbilder häufig durch Wolken und Schatten beeinträchtigt ist, müssen die betroffenen Flächen maskiert und entfernt werden. Die so entstandenen Lücken in der Zeitserie werden durch einen Filteralgorithmus (SavitskyGolay) aufgefüllt und geglättet. Die verwendeten RandomForest-Klassifikationsverfahren ermöglichen die Ableitung von Landbedeckungen und -dynamiken. Diese neuen und räumlich detaillierten Produkte unterscheiden insgesamt 18 verschiedene Landbedeckungsund Landnutzungsklassen. Erstmals liefern diese eine regional spezifische Charakterisierung der vorherrschenden Landbedeckung im Gebiet des Gelben Flusses. Darauf aufbauend erfolgt eine sowohl zeitlich als auch räumlich detailliertere Untersuchung der wichtigsten Veränderungen im Bereich der Landbedeckung, die auf dichten Landsat-Zeitserien basiert. Jährliche Informationen über Dynamiken von Minenabbaugebieten, Landwirtschaft, Waldgebieten und urbanen Räumen zeigen präzise lokale Veränderungen im Einzugsgebiet des Gelben Flusses. Die daraus abgeleiteten Ergebnisse lassen insbesondere auf dem Lössplateau die Auswirkungen ökologischer Restorationsmaßnahmen erkennen, bei denen degradierte Flächen in Waldsysteme umgewandelt wurden. Auf dem Qinghai-Tibet-Plateau zeigt sich eine dramatische Ausbreitung von Kohletagebau zu Lasten der besonders anfälligen alpinen Matten und Feuchtgebiete. Auch der anhaltende Trend zur Urbanisierung spiegelt sich in den hier gewonnenen Ergebnissen deutlich wider. Durch die Kombination von Fernerkundungsdaten unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Auflösungen liefert diese Arbeit neue und bisher einzigartige Einblicke in historische und aktuelle Landbedeckungsdynamiken einer heterogenen Landschaft. Die regionalen Analysen wie auch die thematischen Informationsprodukte besitzen somit großes Potential zur Verbesserung der Informationsgrundlage. Die Ergebnisse dienen außerdem als aussagekräftige Entscheidungsgrundlage mit dem Ziel eines angemessenen und nachhaltigen Land- und Wassermanagements für die natürlichen Ökosysteme im Becken des Gelben Flusses. KW - Fernerkundung KW - Remote Sensing KW - Geografie KW - Globaler Wandel KW - Global Change KW - River Basins KW - China KW - Time Series Analyses KW - Sustainability Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-163724 ER - TY - THES A1 - Colditz, Rene Roland T1 - Time Series Generation and Classification of MODIS Data for Land Cover Mapping T1 - Zeitreihengenerierung und Klassifikation von MODIS Daten zur Landbedeckungsklassifikation N2 - Processes of the Earth’s surface occur at different scales of time and intensity. Climate in particular determines the activity and seasonal development of vegetation. These dynamics are predominantly driven by temperature in the humid mid-latitudes and by the availability of water in semi-arid regions. Human activities are a modifying parameter for many ecosystems and can become the prime force in well-developed regions with an intensively managed environment. Accounting for these dynamics, i.e. seasonal dynamics of ecosystems and short- to long-term changes in land-cover composition, requires multiple measurements in time. With respect to the characterization of the Earth surface and its transformation due to global warming and human-induced global change, there is a need for appropriate data and methods to determine the activity of vegetation and the change of land cover. Space-borne remote sensing is capable of monitoring the activity and development of vegetation as well as changes of the land surface. In many instances, satellite images are the only means to comprehensively assess the surface characteristics of large areas. A high temporal frequency of image acquisition, forming a time series of satellite data, can be employed for mapping the development of vegetation in space and time. Time series allow for detecting and assessing changes and multi-year transformation processes of high and low intensity, or even abrupt events such as fire and flooding. The operational processing of satellite data and automated information-extraction techniques are the basis for consistent and continuous long-term product generation. This provides the potential for directly using remote-sensing data and products for analyzing the land surface in relation to global warming and global change, including deforestation and land transformation. This study aims at the development of an advanced approach to time-series generation using data-quality indicators. A second goal focuses on the application of time series for automated land-cover classification and update, using fractional cover estimates to accommodate for the comparatively coarse spatial resolution. Requirements of this study are the robustness and high accuracy of the approaches as well as the full transferability to other regions and datasets. In this respect, the developments of this study form a methodological framework, which can be filled with appropriate modules for a specific sensor and application. In order to attain the first goal, time-series compilation, a stand-alone software application called TiSeG (Time Series Generator) has been developed. TiSeG evaluates the pixel-level quality indicators provided with each MODIS land product. It computes two important data-availability indicators, the number of invalid pixels and the maximum gap length. Both indices are visualized in time and space, indicating the feasibility of temporal interpolation. The level of desired data quality can be modified spatially and temporally to account for distinct environments in a larger study area and for seasonal differences. Pixels regarded as invalid are either masked or interpolated with spatial or temporal techniques. N2 - Prozesse an der Erdoberfläche finden auf verschiedenen Intensitätsskalen und in unterschiedlichen Zeiträumen statt. Dabei steuert das Klima die saisonale Aktivität der Vegetation, welche in den humiden Mittelbreiten hauptsächlich durch die Temperatur bestimmt wird. In semi-ariden Gebieten hingegen ist die Verfügbarkeit von Wasser als Haupteinflussfaktor für das Pflanzenwachstum zu betrachten. Andererseits greift auch der Mensch modifizierend in das Ökosystem ein. Dies gilt insbesondere für die stark besiedelten und intensiver genutzten Räume der Erde, in denen die Umwelt nahezu ausschließlich durch den Menschen gesteuert wird. Zur Beurteilung dieser Dynamiken, sowohl der natürlichen saisonalen Muster als auch der kurz- bis langfristigen Änderungen der Landschaft, ist die Aufnahme einer Vielzahl von Messungen über eine längere Periode erforderlich. Insbesondere im Zusammenhang mit der Charakterisierung der Landoberfläche und deren Veränderung im Rahmen der Erderwärmung aber auch des wachsenden Einflusses des Menschen auf die Umwelt besteht somit ein Bedarf an geeigneten Daten und Methoden zur Bestimmung der jährlichen Aktivität von Vegetationseinheiten und der wiederholbaren Kartierung der Landoberfläche. Die Satellitenfernerkundung ist in der Lage, durch Messung von Strahlung die Aktivität der Vegetation zu bestimmen sowie die Klassifikation der Landoberfläche abzuleiten. In vielen Fällen sind Satellitenaufnahmen die einzige Möglichkeit, große Flächen der Erde umfassend und einheitlich zu beurteilen. Dabei kann durch eine Vielzahl aufeinander folgender Aufnahmen, d.h. eine Zeitreihe aus Satellitendaten, die Entwicklung der Vegetation in Raum und Zeit beobachtet werden. Zeitreihen bieten das Potential, Veränderungen der Landoberfläche über mehrere Jahre zu dokumentieren und somit Prozesse sowohl hoher als auch niedriger Intensität abzuleiten. Neben diesen gerichteten Veränderungen können auch plötzliche Ereignisse, wie z.B. Hochwasser oder Brände, mit Zeitreihen erfasst und in Bezug auf normale Bedingungen ausgewertet werden. Insbesondere die operationelle Prozessierung der Satellitendaten und die automatisierte Ableitung von Informationen bilden die Basis für konsistente und kontinuierliche Produkte über längere Zeiträume. Somit besteht das Potential, die Ergebnisse direkt in die Erforschung der Landoberfläche und deren Veränderung, z.B. durch die Erderwärmung, Walddegradation, oder die Nutzung vormals natürlicher Flächen, einzubinden. Diese Dissertation befasst sich mit der Entwicklung von Methoden zur Zeitreihengenerierung unter Verwendung der Qualitätsindikatoren einzelner Aufnahmen. Ein zweites Ziel der Arbeit ist die Anwendung der optimierten Zeitreihen zur automatisierten und reproduzierbaren Kartierung der Landoberfläche, wobei unscharfe Klassifikationsverfahren zur genaueren Charakterisierung der räumlich nur grob aufgelösten Daten eingesetzt werden. Damit erfordert diese Arbeit sowohl Robustheit der eingesetzten Methoden als auch eine hohe Genauigkeit der Ergebnisse. Ebenso maßgeblich ist die Übertragbarkeit der Verfahren, einerseits auf verschiedene Regionen als auch auf verschiedene Datensätze. Daher sind die hier vorgenommenen Entwicklungen als ein Rahmen zu verstehen, der je nach Sensor oder Anwendung mit verschiedenen Modulen besetzt werden kann. Zum Erreichen des ersten Zieles, der Zeitreihengenerierung, wurde das eigenständige Softwareprodukt TiSeG (Time Series Generator) entwickelt. TiSeG dient der Auswertung der Qualitätsindikatoren die mit jedem MODIS-Produkt für terrestrische Applikationen zur Verfügung gestellt werden. Dabei werden in Bezug auf die Generierung von Zeitreihen zwei Indizes der Datenverfügbarkeit ermittelt: erstens die Anzahl der ungültigen Pixel und zweitens die längste zeitliche Datenlücke. Beide Indizes werden räumlich und zeitlich dargestellt und geben so dem Bearbeiter die Information, ob mit den aktuellen Qualitätsangaben die Generierung einer sinnvollen Zeitreihe durch zeitliche Dateninterpolation möglich ist. Die Qualitätseinstellungen können sowohl zeitlich als auch räumlich angepasst werden. Eine zeitliche Änderung kann beispielsweise für bestimmte Jahreszeiten sinnvoll sein. Räumlich unterschiedliche Qualitätseinstellungen eignen sich für größere Untersuchungsgebiete mit differenzierten physisch-geographischen Charakteristika. Als ungültig betrachtete Pixel können durch einen Fehlwert maskiert oder durch zeitliche und räumliche Interpolation neu errechnet werden. Das zweite Ziel dieser Arbeit ist die automatische Klassifikation von Zeitreihen. Hierzu wurde ein modulares Verfahren der überwachten Klassifikation entwickelt. Aufgrund der groben räumlichen Auflösung von MODIS-Daten erschien es besonders wichtig, ein unscharfes Verfahren aufzubauen, das die Heterogenität der Klassen in vielen Räumen besser abbilden kann. Dabei wurde der Klassenanteil eines jeden Pixel ermittelt. Die Schlüsselmodule zur erfolgreichen Durchführung der Klassifikation waren eine Multiskalenanalyse und die geeignete Auswahl von Merkmalen und Stichproben zum Trainieren des Klassifikators. Der eigentliche Klassifikationsschritt wurde durch eine Erweiterung des Entscheidungsbaumklassifikators durchgeführt. Diese Erweiterung kann in den bestehenden Rahmen von „random forest“ und „bagging“ (ein Akronym für „bootstrap aggregation“) eingeordnet werden. Jedoch wurden die dort angewendeten Verfahren in dieser Arbeit zu einem deutlich strategischen Vorgehen modifiziert, d.h. es wurde auf das Prinzip der Zufallsauswahl und der Wiederverwendung von Stichproben (Ziehen mit Zurücklegen) verzichtet. In Bezug auf die anfangs geschilderten Anforderungen, Robustheit, Genauigkeit und Übertragbarkeit, kann an dieser Stelle festgestellt werden, dass sich die in dieser Arbeit entwickelten Methodiken als geeignet erwiesen haben. Insbesondere die Übertragbarkeit auf andere Regionen und Daten war eine große Herausforderung, da hierdurch kein zusätzliches a priori Wissen außer den Trainingsdaten zum überwachten Klassifizieren benutzt werden konnte. Die regionale Übertragbarkeit ist für mehrere Untersuchungsräume mit sehr unterschiedlichen physisch-geographischen Eigenschaften demonstriert worden. Obwohl TiSeG derzeit nicht direkt auf andere Datensätze außer MODIS angewendet wird, bildet die zugrunde liegende Idee der Auswertung von Qualitätsdaten zur Zeitreihengenerierung sowie der entwickelte Rahmen der Software die Möglichkeit der Erweiterung, z.B. auf Daten von MERIS und auf das zukünftige VIIRS-Instrument. Des Weiteren ist das grundlegende Konzept der Qualitätsauswertung in einem separaten Prozessor für AVHRR NDVI Daten zu einem vollautomatischen, schrittweise interpolierenden Verfahren erweitert worden. Das in dieser Arbeit vorgestellte modulare Klassifikationsverfahren erfordert keine besonderen Eingangsdaten, wie z.B. bestimmte MODIS Zeitreihen. Dies wurde durch den Gebrauch unterschiedlicher Eingangsdaten zur Generierung der Maßzahlen bei der Sensitivitätsanalyse bestätigt. Damit ist der Prozess weder auf MODIS-Zeitserien noch auf Zeitreihen generell beschränkt. Der gesamte automatische Klassifikationsprozess ist datengesteuert, sowohl was die zu klassifizierenden Daten als auch die Trainingsdaten angeht. Die Unschärfe in den Ergebnissen ermöglicht die detaillierte Auswertung der Klassenzusammensetzung, was ein besonders wichtiger Aspekt bei grob aufgelösten Datenprodukten und deren Anpassungsfähigkeit auf andere Anwendungen ist. KW - Zeitreihe KW - Automatische Klassifikation KW - Klassifikations- und Regressionsbaum KW - Fernerkundung KW - Time Series KW - Automated Classification KW - Land Cover Mapping KW - MODIS Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-25908 ER - TY - THES A1 - Heldens, Wieke T1 - Use of airborne hyperspectral data and height information to support urban micro climate characterisation T1 - Anwendung von Hyperspektraldaten und Höheninformationen zur Unterstützung der städtischen Mikroklimacharakterisierung N2 - The urban micro climate has been increasingly recognised as an important aspect for urban planning. Therefore, urban planners need reliable information on the micro climatic characteristics of the urban environment. A suitable spatial scale and large spatial coverage are important requirements for such information. This thesis presents a conceptual framework for the use of airborne hyperspectral data to support urban micro climate characterisation, taking into account the information needs of urban planning. The potential of hyperspectral remote sensing in characterising the micro climate is demonstrated and evaluated by applying HyMap airborne hyperspectral and height data to a case study of the German city of Munich. The developed conceptual framework consists of three parts. The first is concerned with the capabilities of airborne hyperspectral remote sensing to map physical urban characteristics. The high spatial resolution of the sensor allows to separate the relatively small urban objects. The high spectral resolution enables the identification of the large range of surface materials that are used in an urban area at up to sub-pixel level. The surface materials are representative for the urban objects of which the urban landscape is composed. These spatial urban characteristics strongly influence the urban micro climate. The second part of the conceptual framework provides an approach to use the hyperspectral surface information for the characterisation of the urban micro climate. This can be achieved by integrating the remote sensing material map into a micro climate model. Also spatial indicators were found to provide useful information on the micro climate for urban planners. They are commonly used in urban planning to describe building blocks and are related to several micro climatic parameters such as temperature and humidity. The third part of the conceptual framework addresses the combination and presentation of the derived indicators and simulation results under consideration of the planning requirements. Building blocks and urban structural types were found to be an adequate means to group and present the derived information for micro climate related questions to urban planners. The conceptual framework was successfully applied to a case study in Munich. Airborne hyperspectral HyMap data has been used to derive a material map at sub-pixel level by multiple endmember linear spectral unmixing. This technique was developed by the German Research Centre for Geosciences (GFZ) for applications in Dresden and Potsdam. A priori information on building locations was used to support the separation between spectrally similar materials used both on building roofs and non-built surfaces. In addition, surface albedo and leaf area index are derived from the HyMap data. The sub-pixel material map supported by object height data is then used to derive spatial indicators, such as imperviousness or building density. To provide a more detailed micro climate characterisation at building block level, the surface materials, albedo, leaf area index (LAI) and object height are used as input for simulations with the micro climate model ENVI-met. Concluding, this thesis demonstrated the potential of hyperspectral remote sensing to support urban micro climate characterisation. A detailed mapping of surface materials at sub-pixel level could be performed. This provides valuable, detailed information on a large range of spatial characteristics relevant to the assessment of the urban micro climate. The developed conceptual framework has been proven to be applicable to the case study, providing a means to characterise the urban micro climate. The remote sensing products and subsequent micro climatic information are presented at a suitable spatial scale and in understandable maps and graphics. The use of well-known spatial indicators and the framework of urban structural types can simplify the communication with urban planners on the findings on the micro climate. Further research is needed primarily on the sensitivity of the micro climate model towards the remote sensing based input parameters and on the general relation between climate parameters and spatial indicators by comparison with other cities. N2 - Für die Stadtplanung werden klimatische Aspekte zunehmend wichtiger, weil die Klimaveränderung besonders in Städten die Lebensqualität beeinflussen kann. Hierfür benötigen Stadtplaner detaillierte Basis-Informationen über die mikroklimatischen Eigenschaften des urbanen Gebietes. Dabei sind ein ausreichend detaillierter Maß stab sowie eine groß flächige Abdeckung wichtige Voraussetzungen. Das Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung und Anwendung von einem konzeptionellen Rahmenwerk, wie räumlich und spektral höchst aufgelöste Fernerkundungsdaten zur stadtklimatischen Charakterisierung verwendet werden können. Hierbei sollten die Anforderungen der Stadtplaner berücksichtigt werden. Zusätzliches Ziel ist das Potenzial dieser sog. hyperspektralen Fernerkundung zur Charakterisierung des Mikroklimas zu demonstrieren. Dazu wird das konzeptionelle Rahmenwerk an Hand des Fallbeispiels der Stadt München unter Verwendung von HyMap-Daten angewendet und evaluiert. Das entwickelte Rahmenwerk besteht aus drei Teilen: Der erste Teil beschreibt, wie relevante Parameter aus Daten eines flugzeuggetragenen Hyperspektralsensors abgeleitet werden können. Der zweite Teil des Konzepts beschreibt einen Ansatz, wie hyperspektrale Datenprodukte für die Charakterisierung des Mikroklimas angewendet werden können. Im dritten Teil des Rahmenwerkes wird angesprochen wie unter Berücksichtigung der Anforderungen der Stadtplaner die abgeleiteten Indikatoren und Klimasimulationen kombiniert und aufbereitet werden können. Dieses Rahmenwerk wurde für das konkrete Fallbeispiel der Stadt München erfolgreich angewendet. Daten des flugzeuggetragenen HyMap-Hyperspektralsensors wurden verwendet, um die Subpixel-Materialkarten abzuleiten. Mittels einer 'multiple endmember spectral mixture analyis', welche durch das Deutschen GeoForschungszentrum (GFZ) für Anwendungen in Dresden und Potsdam entwickelt wurde, können die Oberflächenmaterialen abgeleitet werden. Zur Verbesserung des Produkts wurden zusätzlich a-priori-Informationen zu den Gebäudestandorten integriert, um die Unterscheidung von Gebäudedächern und Freiflächen mit spektral ähnlichen Materialien zu unterstützen. Die resultierende Subpixel-Materialkarte ist das Schlüsselprodukt für den entwickelten Ansatz. Als ein weiters Produkt wurden Albedo und Blattflächenindex aus den Hyperspektraldaten abgeleitet. Im nächsten Schritt wurde die Subpixel-Materialkarte mit den Höhendaten kombiniert und daraus räumliche Indikatoren wie Versiegelungsgrad oder Bebauungsdichte abgeleitet. Solche Indikatoren werden in der Stadtplanung häufig verwendet, um Baublöcke zu charakterisieren. Zusätzlich besteht ein Zusammenhang zwischen diesen Indikatoren und verschiedenen stadtklimatischen Parametern wie der Temperatur oder der Luftfeuchte. Für eine detaillierte Charakterisierung des Mikroklimas innerhalb eines Baublocks wurden die Fernerkundungsprodukte (Oberflächenmaterial, Albedo, Blattflächenindex und Höhendaten) als Inputdaten für das Mikroklimamodell ENVI-met verwendet. Zusammenfassend demonstriert diese Dissertation das Potenzial der hyperspektralen Fernerkundung zur Unterstützung von Mikroklima-Charakterisierung. Oberflächenmaterialien konnten hierfür thematisch detailliert bis auf sub-Pixel Level identifiziert werden. Mit den erzeugten hyperspektralen Fernerkundungsprodukten konnte eine detaillierte Beschreibung der relevanten räumlichen Merkmale erzielt werden, welche von groß er Relevanz für die Bewertung des städtischen Mikroklimas sind. Das entwickelte konzeptionelle Rahmenwerk hat sich für das Fallbeispiel als sehr geeignet erwiesen. Es ermöglichte die Charakterisierung des städtischen Mikroklima auf Basis des ENVI-met Modells. Die Fernerkundungsprodukte und die darauf basierenden Mikroklima-Informationen wurden mit einem geeigneten räumlichen Maß stab und als intuitiv verständliche Karten und Abbildungen dargestellt. Die Verwendung allgemein bekannter räumlicher Indikatoren und das Klassifikationsschema nach Stadtstrukturtypen vereinfachen die Kommunikation mit Stadtplanern über die stadtklimatischen Erkenntnisse. Weitere Forschungsschritte sind unter anderem notwendig um die Sensitivität des Mikroklimamodells gegenüber den fernerkundungsbasierten Inputparametern genauer zu charakterisieren und um die allgemeine Beziehungen zwischen Klimaparametern und räumlichen Indikatoren durch den Vergleich mit weiteren Städten näher zu untersuchen. KW - Mikroklima KW - Modellierung KW - Stadtklima KW - Fernerkundung KW - hyperspektrale Fernerkundung KW - Höhendaten KW - Mikroklimamodellierung KW - lineare spektrale Entmischung KW - HyMap KW - hyperspectral remote sensing KW - height data KW - micro climate modelling KW - linear spectral unmixing KW - HyMap Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-48935 ER - TY - THES A1 - Knauer, Kim T1 - Vegetation Dynamics in West Africa - Spatio-temporal Data Fusion for the Monitoring of Agricultural Expansion T1 - Vegetationsdynamik in Westafrika - Raumzeitliche Datenfusion zur Kartierung landwirtschaftlicher Expansion N2 - West Africa is one of the fastest growing regions in the world with annual population growth rates of more than three percent for several countries. Since the 1950s, West Africa experienced a fivefold increase of inhabitants, from 71 to 353 million people in 2015 and it is expected that the region’s population will continue to grow to almost 800 million people by the year 2050. This strong trend has and will have serious consequences for food security since agricultural productivity is still on a comparatively low level in most countries of West Africa. In order to compensate for this low productivity, an expansion of agricultural areas is rapidly progressing. The mapping and monitoring of agricultural areas in West Africa is a difficult task even on the basis of remote sensing. The small scale extensive farming practices with a low level of agricultural inputs and mechanization make the delineation of cultivated land from other land cover and land use (LULC) types highly challenging. In addition, the frequent cloud coverage in the region considerably decreases the availability of earth observation datasets. For the accurate mapping of agricultural area in West Africa, high temporal as well as spatial resolution is necessary to delineate the small-sized fields and to obtain data from periods where different LULC types are distinguishable. However, such consistent time series are currently not available for West Africa. Thus, a spatio-temporal data fusion framework was developed in this thesis for the generation of high spatial and temporal resolution time series. Data fusion algorithms such as the Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM) enjoyed increasing popularity during recent years but they have hardly been used for the application on larger scales. In order to make it applicable for this purpose and to increase the input data availability, especially in cloud-prone areas such as West Africa, the ESTARFM framework was developed in this thesis introducing several enhancements. An automatic filling of cloud gaps was included in the framework in order to use even partly cloud-covered Landsat images for the fusion without producing gaps on the output images. In addition, the ESTARFM algorithm was improved to automatically account for regional differences in the heterogeneity of the study region. Further improvements comprise the automation of the time series generation as well as the significant acceleration of the processing speed through parallelization. The performance of the developed ESTARFM framework was tested by fusing an 8-day NDVI time series from Landsat and MODIS data for a focus area of 98,000 km² in the border region between Burkina Faso and Ghana. The results of this test show the capability of the ESTARFM framework to accurately produce high temporal resolution time series while maintaining the spatial detail, even in such a heterogeneous and cloud-prone region. The successfully tested framework was subsequently applied to generate consistent time series as the basis for the mapping of agricultural area in Burkina Faso for the years 2001, 2007, and 2014. In a first step, high temporal (8-day) and high spatial (30 m) resolution NDVI time series for the entire country and the three years were derived with the ESTARFM framework. More than 500 Landsat scenes and 3000 MODIS scenes were automatically processed for this purpose. From the fused ESTARFM NDVI time series, phenological metrics were extracted and together with the single time steps of NDVI served as input for the delineation of rainfed agricultural areas, irrigated agricultural areas and plantations. The classification was conducted with the random forest algorithm at a 30 m spatial resolution for entire Burkina Faso and the three years 2001, 2007, and 2014. For the training and validation of the classifier, a randomly sampled reference dataset was generated from Google Earth images based on expert knowledge of the region. The overall classification accuracies of 92% (2001), 91% (2007), and 91% (2014) indicate the well-functioning of the developed methodology. The resulting maps show an expansion of agricultural area of 91% from about 61,000 km² in 2001 to 116,900 km² in 2014. While rainfed agricultural areas account for the major part of this increase, irrigated areas and plantations also spread considerably. Especially the expansion of irrigation systems and plantation area can be explained by the promotion through various national and international development projects. The increase of agricultural areas goes in line with the rapid population growth in most of Burkina Faso’s provinces which still had available land resources for an expansion of agricultural area. An analysis of the development of agricultural areas in the vicinity of protected areas highlighted the increased human pressure on these reserves. The protection of the remnant habitats for flora and fauna while at the same time improving food security for a rapidly growing population, are the major challenges for the region in the future. The developed ESTARFM framework showed great potential beyond its utilization for the mapping of agricultural area. Other large-scale research that requires a sufficiently high temporal and spatial resolution such as the monitoring of land degradation or the investigation of land surface phenology could greatly benefit from the application of this framework. N2 - Westafrika ist eine der am schnellsten wachsenden Regionen der Welt. Das jährliche Bevölkerungswachstum liegt in mehreren Ländern der Region über drei Prozent. Seit den 1950er Jahren erlebte Westafrika eine fünffache Zunahme der Einwohner, von 71 auf 353 Millionen Menschen im Jahr 2015 und es wird erwartet, dass die Bevölkerung der Region bis zum Jahr 2050 auf fast 800 Millionen Menschen steigen wird. Dieser Trend hat ernsthafte Konsequenzen für die Nahrungsmittelsicherheit, da die landwirtschaftliche Produktivität in den meisten Ländern Westafrikas immer noch auf einem vergleichsweise niedrigen Niveau liegt. Um diese geringe Produktivität zu kompensieren, schreitet die Ausweitung der landwirtschaftlichen Flächen rasch voran. Die Kartierung und Überwachung der landwirtschaftlichen Gebiete in Westafrika ist eine schwierige Aufgabe, auch auf der Basis der Fernerkundung. Die kleinräumigen, extensiven Anbaumethoden mit geringem landwirtschaftlichen Input und mangelnder Mechanisierung stellen für die Abgrenzung der Anbauflächen von anderen Landbedeckungs- und Landnutzungstypen (LULC) eine große Herausforderung dar. Darüber hinaus wird die Verfügbarkeit von Erdbeobachtungsdaten durch häufige Wolkenbedeckung in der Region erheblich reduziert. Für die genaue Kartierung der landwirtschaftlichen Fläche in Westafrika ist eine hohe zeitliche sowie räumliche Auflösung notwendig, um die meist kleinen Felder abgrenzen zu können und Daten aus Zeiträumen zu erhalten, in denen unterschiedliche LULC-Typen unterscheidbar sind. Allerdings sind solch konsistente Zeitreihen für Westafrika derzeit nicht verfügbar. Daher wurde in dieser Arbeit ein raum-zeitliches Datenfusions-Framework entwickelt, um räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Zeitreihen zu erzeugen. Daten-Fusions-Algorithmen wie das Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM) erfreuten sich in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit, wurden aber kaum auf größeren Skalen verwendet. Um die Nutzbarkeit für diesen Zweck zu verbessern und die Verfügbarkeit der Eingangsdaten vor allem in wolkenreichen Gebieten wie Westafrika zu erhöhen, wurde das ESTARFM-Framework in dieser Arbeit entwickelt. In diesem Framework wurden mehrere Verbesserungen eingebaut. Ein automatisches Füllen von Wolkenlücken wurde eingefügt, um auch teilweise wolkenbedeckte Landsat-Bilder für die Fusion zu verwenden, ohne Lücken auf den Ausgabebildern zu erzeugen. Darüber hinaus wurde der ESTARFM-Algorithmus verbessert, um regionale Unterschiede in der Heterogenität der Studienregion automatisch zu berücksichtigen. Weitere Verbesserungen umfassen die Automatisierung der Zeitreihenerzeugung sowie die signifikante Beschleunigung der Prozessierungsgeschwindigkeit mittels Parallelisierung. Die Leistungsfähigkeit des entwickelten ESTARFM-Frameworks wurde durch die Fusion einer 8-tägigen NDVI-Zeitreihe aus Landsat- und MODIS-Daten für ein Fokusgebiet von 98.000 km² im Grenzgebiet zwischen Burkina Faso und Ghana getestet. Die Ergebnisse dieses Tests demonstrieren die Fähigkeit des ESTARFM-Frameworks, genaue, zeitlich hoch aufgelöste Zeitreihen zu erzeugen, die die räumlichen Details auch in einer solch heterogenen und wolkenreichen Region bewahren können. Das erfolgreich getestete Framework wurde anschließend angewendet um konsistente Zeitreihen zu erzeugen, die als Grundlage für die Kartierung der landwirtschaftlichen Fläche in Burkina Faso für die Jahre 2001, 2007 und 2014 dienten. In einem ersten Schritt wurden mittels des ESTARFM-Frameworks zeitlich (8 Tage) und räumlich (30 m) hoch aufgelöste NDVI-Zeitreihen für das ganze Land und die drei Jahre abgeleitet. Mehr als 500 Landsat- und 3000 MODIS-Szenen wurden zu diesem Zweck automatisch verarbeitet. Aus den fusionierten ESTARFM NDVI-Zeitreihen wurden phänologische Metriken extrahiert und zusammen mit den einzelnen NDVI-Zeitschnitten als Basis für die Abgrenzung von Regenfeldbau, bewässerten landwirtschaftlichen Flächen und Plantagen genutzt. Die Klassifikation wurde mit dem Random-Forest-Algorithmus in einer räumlichen Auflösung von 30 m für ganz Burkina Faso und die drei Jahre 2001, 2007 und 2014 durchgeführt. Basierend auf Expertenkenntnissen der Region wurde ein zufällig beprobter Referenzdatensatz aus Google-Earth-Bildern generiert, der für die Kalibrierung und Validierung des Klassifikators diente. Die Klassifikationsgenauigkeiten von 92% (2001), 91% (2007) und 91% (2014) demonstrieren die Leistungsfähigkeit der entwickelten Methodik. Die daraus erzeugten Karten zeigen eine Ausweitung der landwirtschaftlichen Fläche um 91%, von etwa 61.000 km² im Jahr 2001 auf 116.900 km² im Jahr 2014. Während der Regenfeldbau den größten Teil dieser Zunahme ausmacht, haben sich auch bewässerte Flächen und Plantagen erheblich ausgebreitet. Insbesondere die Ausweitung der Bewässerungssysteme und der Plantagenfläche lässt sich mit der Förderung durch verschiedene nationale und internationale Entwicklungsprojekte erklären. Die Zunahme der landwirtschaftlichen Gebiete geht einher mit dem raschen Bevölkerungswachstum in den meisten Provinzen Burkina Fasos, welche noch über ungenutzte Landressourcen verfügen. Eine Analyse der Entwicklung der landwirtschaftlichen Fläche im Umland von Schutzgebieten verdeutlicht den erhöhten anthropogenen Druck auf diese Reservate. Der Schutz der verbliebenen Habitate für Flora und Fauna bei gleichzeitiger Verbesserung der Nahrungsmittelsicherheit für eine schnell wachsende Bevölkerung stellen die großen Herausforderungen für die Zukunft der Region dar. Das entwickelte ESTARFM-Framework zeigt großes Potenzial für weitere Anwendungen, die über die Kartierung landwirtschaftlicher Fläche hinausgehen. Großflächige Forschung, die eine hinreichend hohe zeitliche und räumliche Auflösung erfordern, wie die Überwachung von Bodendegradation oder die Untersuchung von Phänologie der Landoberfläche, könnten von der Anwendung des ESTARFM-Framework erheblich profitieren. KW - Fernerkundung KW - Landwirtschaft KW - Westafrika Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-164776 ER - TY - THES A1 - Taubenböck, Hannes T1 - Vulnerabilitätsabschätzung der erdbebengefährdeten Megacity Istanbul mit Methoden der Fernerkundung T1 - Vulnerability assessment of the earthquake prone mega city Istanbul utilizing remote sensing methods N2 - Urbane Räume zählen zu den dynamischsten Regionen dieser Erde. Besonders Megacities zeigen bereits heute Trends und Dimensionen der Urbanisierung, deren regionale und globale Folgen noch kaum vorhersehbar, und erst ansatzweise erforscht sind. Die enorme räumliche Konzentration von Menschen, Werten und Infrastruktur auf engem Raum ist für diese urbanen Räume die Grundlage einer hohen Verwundbarkeit (Vulnerabilität). Gerade im Kontext von Naturgefahren potenzieren sich die Risiken, die durch den schnellen strukturellen, sozioökonomischen und ökologischen Wandel entstehen. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist daher die Analyse von Potentialen der Fernerkundung zur Abschätzung von Risiko und Vulnerabilität am Beispiel der erdbebengefährdeten Megacity Istanbul. Um die Zielstellung systematisch zu verfolgen, wird ein konzeptioneller, thematischer Leitfaden entwickelt. Dieser besteht aus einer Systematisierung der abstrakten Überbegriffe ‚Risiko’, ‚Vulnerabilität’ und ‚Gefährdung’ in einem Indikatorensystem. Konkrete, messbare Indikatoren für das System ‚urbaner Raum’ erlauben eine quantitative Abschätzung von Einzelaspekten, addieren sich aber auch zu einer ganzheitlichen Perspektive des Risikos. Basierend auf dieser holistischen Idee, erlaubt das Indikatorensystem Potentiale, aber auch Limitierungen der Fernerkundungsdaten und Bildverarbeitungsmethoden für die Abschätzung von Risiko und Vulnerabilität zu identifizieren. Anhand des Leitfadens werden zielgerichtet Methoden zur automatisierten Extraktion räumlicher Informationen aus Fernerkundungsdaten entwickelt. Ein objektorientierter, modularer Klassifikationsansatz ermöglicht eine Landbedeckungsklassifikation höchst aufgelöster Daten im urbanen Raum. Dieses modulare Rahmenwerk zielt auf eine einfache und schnelle Übertragbarkeit auf andere höchst auflösende Sensoren bzw. andere urbane Strukturen. Zur Anpassung der Methoden werden neben IKONOS Daten der Megacity Istanbul und der erdbeben- und tsunamigefährdeten Küstenstadt Padang in Indonesien, Quickbird Daten für die zukünftige Megacity Hyderabad in Indien getestet. Die Resultate zeigen die detaillierte und hochgenaue Erfassung kleinräumiger, heterogener urbaner Objekte mit Genauigkeiten von über 80 %. Auch mittel aufgelöste Landsat Daten werden mit einem objektorientierten modularen Rahmenwerk mit hohen Genauigkeiten klassifiziert, um komplementäre temporale und gesamtstädtische Analysen hinzuzufügen. Damit wird eine aktuelle, flächendeckende und multiskalige Informationsbasis generiert, die als Ausgangsprodukt zur Analyse urbaner Vulnerabilität dient. Basierend auf diesen Informationsebenen werden dem konzeptionellen Leitfaden folgend Indikatoren zur Abschätzung von Vulnerabilität und Risiko extrahiert. Der Fokus ist dabei die Entwicklung von Methoden zur automatisierten, interpreterunabhängigen Ableitung vulnerabilitäts- und gefährdungsrelevanter Indikatoren. Die physische Analyse des kleinräumigen urbanen Raums konzentriert sich dabei auf die Typisierung des Gebäudebestandes mit Parametern wie Dichte, Höhe, Alter, Größe, Form sowie Dachtyp. Indirekt wird zudem mittels dieser Parameter die Bevölkerungsdichteverteilung abgeleitet. Weitere Standortfaktoren ergeben sich aus Lageparametern wie Distanzen zu Hauptverkehrsachsen, Freiflächenanalysen oder der Geländeoberfläche. Schließlich führt die Vulnerabilitätsabschätzung den modellhaften, thematischen Leitfaden mit den abgeleiteten Indikatoren zusammen. Dazu erfolgt eine Normierung der unterschiedlichen abgeleiteten Indikatoren auf einen einheitlichen Vulnerabilitätsindex. Dieser zielt auf eine räumliche und zeitliche Vergleichbarkeit und die Möglichkeit, die vielfältigen Informationsebenen zu kombinieren. Damit wird das Zusammenspiel verschiedenster Indikatoren simuliert und erlaubt daraus Identifizierung und Lokalisierung von Brennpunkten im Desasterfall. Über das fernerkundliche Potential hinaus, werden die Resultate in einer interdisziplinären Methode zu einem synergetischen Mehrwert erhoben. Statt einer quantitativen Abschätzung der physischen Gebäudeparameter, ermöglicht eine Methode des Bauingenieurwesens in Kombination mit der fernerkundlichen Gebäudetypisierung eine Abschätzung der wahrscheinlichen Schadensanfälligkeit von Gebäuden im Falle eines Erdbebens. Exemplarisch wird das Potential der Resultate für Entscheidungsträger anhand eines Erdbebensszenarios aufgezeigt. Risiko und Vulnerabilität lassen sich dadurch räumlich sowohl nach betroffenen Häusern und betroffenen Menschen als auch nach räumlichen Standortfaktoren wie beispielsweise Zugänglichkeit quantifizieren. Dies ermöglicht gezielt präventiv zu agieren oder während und nach einem Desaster gezieltes Krisenmanagement zu betreiben. Im Hinblick auf die zentrale Fragestellung dieser Dissertation lässt sich resümieren, dass die Aktualität sowie die geometrische und thematische Qualität der Resultate aus Fernerkundungsdaten, den Anforderungen des komplexen, kleinräumigen und dynamischen urbanen Raums gerecht werden. Die Resultate führen zu der Erkenntnis, dass das Potential der Fernerkundung zur Abschätzung von Vulnerabilität und Risiko vor allem in der direkten Ableitung physischer Indikatoren sowie der indirekten Ableitung demographischer Parameter liegt. N2 - Urban areas are among the most dynamic regions on the planet. Specifically megacities show trends and dimensions of urbanization with hardly foreseeable regional or global consequences which have so far only been rudimentarily researched. The tremendous spatial concentration of people, financial value and infrastructure is the reason for the high vulnerability of urban areas. Especially in combination with natural hazards, risks emerging from rapid structural, socio-economic and ecological changes in the complex urban landscape increases dramatically. The central goal of the dissertation is therefore the analysis of the capabilities of remote sensing to assess risk and vulnerability in the case of the earthquake prone megacity Istanbul. Systematic analysis of the overall goal involves the development of a thematic, conceptual guideline. The concept leads to the concretization of abstract terms like ‘risk’, ‘vulnerability’ and ‘hazard’, resulting in a system of indicators which are capable of quantitative measurement. The indicators for the system ‘urban area’ enable a quantitative assessment of single aspects, but also add up to a holistic perspective of risks. By means of this concept the capabilities and limitations of remote sensing data and image processing methods to assess risk and vulnerability are identified. On the basis of this guideline the initial focus is on automated extraction of spatial information from remote sensing data. An object-oriented, modular classification approach produces a land-cover classification from high resolution satellite data in complex urban areas. The modular framework enables fast and easy adjustments to apply the algorithm to different high resolution data as well as to different urban structures. The transfer of methodology has been tested on IKONOS data for the megacity Istanbul and for the earthquake prone coastal town of Padang, Indonesia, as well as for Quickbird data for the incipient megacity Hyderabad, India. The results show the highly-detailed and high-precision coverage of small-scale, heterogeneous objects for the manifold urban landscapes with accuracies higher than 80 %. In addition, medium resolution Landsat data sets are classified with high accuracy also using an object-oriented and modular classification approach for a complementary temporal and area-wide analysis. The derived results provide an up-to-date, area-wide and multiscale information basis, usable as a starting point to analyze vulnerability.Based on this information, indicators of the conceptual guideline are extracted. The development of methods for an automated and interpreter-independent derivation of indicators relevant for assessing vulnerability and hazards is the focus. The physical perspective of vulnerability centers on an analysis of the building stock, classified by parameters like density, height, age, size, form and roof type. These parameters are indirectly used to derive the spatial population density distribution. Further location factors result from distances to main infrastructure, an open spaces analysis, or surface slope. Eventually the assessment of vulnerability and risks combines the thematic guideline with the derived indicators. The standardization of the diverse indicators leads to a consistent index. This enables spatial and temporal comparability as well as the combining of the different information layers. This simulates the interaction of the various indicators and enables identification and localization of focal points in the disaster case. Beyond the capabilities of remote sensing an interdisciplinary method elevates the results to a synergistic value-added product. Instead of a quantitative assessment of the physical parameters of structures, civil engineering, using an area-wide classification of buildings, enables a probabilistic assessment of damage grades for various building types in case of an earthquake. An earthquake scenario exemplifies the capabilities of the results to support decisionmakers. Risk and vulnerability are quantified showing with spatial reference affected houses and affected people as well as location factors, such as accessibility. This makes possible specific preventive measures or crisis management during and after a disaster. The résumé of the central goal of this dissertation concludes, that timeliness, high geometric resolution and thematic quality of the results from remote sensing data, fully achieve the requirements posed by the complex, heterogeneous and fast changing urban environment. The performance shows that the potential of remote sensing to assess risk and vulnerability centres on the direct derivation of physical parameters and the indirect derivation of demographic information. KW - Fernerkundung KW - Entscheidung bei Risiko KW - Stadt KW - urbane Räume KW - Vulnerabilität KW - Remote Sensing KW - urban areas KW - risk management KW - vulnerability assessment Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-28045 ER -