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 - JOUR A1 - Ha, Tuyen V. A1 - Huth, Juliane A1 - Bachofer, Felix A1 - Kuenzer, Claudia T1 - A review of Earth observation-based drought studies in Southeast Asia JF - Remote Sensing N2 - Drought is a recurring natural climatic hazard event over terrestrial land; it poses devastating threats to human health, the economy, and the environment. Given the increasing climate crisis, it is likely that extreme drought phenomena will become more frequent, and their impacts will probably be more devastating. Drought observations from space, therefore, play a key role in dissimilating timely and accurate information to support early warning drought management and mitigation planning, particularly in sparse in-situ data regions. In this paper, we reviewed drought-related studies based on Earth observation (EO) products in Southeast Asia between 2000 and 2021. The results of this review indicated that drought publications in the region are on the increase, with a majority (70%) of the studies being undertaken in Vietnam, Thailand, Malaysia and Indonesia. These countries also accounted for nearly 97% of the economic losses due to drought extremes. Vegetation indices from multispectral optical remote sensing sensors remained a primary source of data for drought monitoring in the region. Many studies (~21%) did not provide accuracy assessment on drought mapping products, while precipitation was the main data source for validation. We observed a positive association between spatial extent and spatial resolution, suggesting that nearly 81% of the articles focused on the local and national scales. Although there was an increase in drought research interest in the region, challenges remain regarding large-area and long time-series drought measurements, the combined drought approach, machine learning-based drought prediction, and the integration of multi-sensor remote sensing products (e.g., Landsat and Sentinel-2). Satellite EO data could be a substantial part of the future efforts that are necessary for mitigating drought-related challenges, ensuring food security, establishing a more sustainable economy, and the preservation of the natural environment in the region. KW - drought KW - drought impact KW - agricultural drought KW - hydrological drought KW - meteorological drought KW - earth observation KW - remote sensing KW - Southeast Asia KW - Mekong Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-286258 SN - 2072-4292 VL - 14 IS - 15 ER - TY - JOUR A1 - Koehler, Jonas A1 - Bauer, André A1 - Dietz, Andreas J. A1 - Kuenzer, Claudia T1 - Towards forecasting future snow cover dynamics in the European Alps — the potential of long optical remote-sensing time series JF - Remote Sensing N2 - Snow is a vital environmental parameter and dynamically responsive to climate change, particularly in mountainous regions. Snow cover can be monitored at variable spatial scales using Earth Observation (EO) data. Long-lasting remote sensing missions enable the generation of multi-decadal time series and thus the detection of long-term trends. However, there have been few attempts to use these to model future snow cover dynamics. In this study, we, therefore, explore the potential of such time series to forecast the Snow Line Elevation (SLE) in the European Alps. We generate monthly SLE time series from the entire Landsat archive (1985–2021) in 43 Alpine catchments. Positive long-term SLE change rates are detected, with the highest rates (5–8 m/y) in the Western and Central Alps. We utilize this SLE dataset to implement and evaluate seven uni-variate time series modeling and forecasting approaches. The best results were achieved by Random Forests, with a Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.79 and a Mean Absolute Error (MAE) of 258 m, Telescope (0.76, 268 m), and seasonal ARIMA (0.75, 270 m). Since the model performance varies strongly with the input data, we developed a combined forecast based on the best-performing methods in each catchment. This approach was then used to forecast the SLE for the years 2022–2029. In the majority of the catchments, the shift of the forecast median SLE level retained the sign of the long-term trend. In cases where a deviating SLE dynamic is forecast, a discussion based on the unique properties of the catchment and past SLE dynamics is required. In the future, we expect major improvements in our SLE forecasting efforts by including external predictor variables in a multi-variate modeling approach. KW - forecast KW - Earth Observation KW - time series KW - Snow Line Elevation KW - Alps KW - mountains KW - environmental modeling KW - machine learning Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-288338 SN - 2072-4292 VL - 14 IS - 18 ER - 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 - JOUR A1 - Dong, Ruirui A1 - Wurm, Michael A1 - Taubenböck, Hannes T1 - Seasonal and diurnal variation of land surface temperature distribution and its relation to land use/land cover patterns JF - International Journal of Environmental Research and Public Health N2 - The surface urban heat island (SUHI) affects the quality of urban life. Because varying urban structures have varying impacts on SUHI, it is crucial to understand the impact of land use/land cover characteristics for improving the quality of life in cities and urban health. Satellite-based data on land surface temperatures (LST) and derived land use/cover pattern (LUCP) indicators provide an efficient opportunity to derive the required data at a large scale. This study explores the seasonal and diurnal variation of spatial associations from LUCP and LST employing Pearson correlation and ordinary least squares regression analysis. Specifically, Landsat-8 images were utilized to derive LSTs in four seasons, taking Berlin as a case study. The results indicate that: (1) in terms of land cover, hot spots are mainly distributed over transportation, commercial and industrial land in the daytime, while wetlands were identified as hot spots during nighttime; (2) from the land composition indicators, the normalized difference built-up index (NDBI) showed the strongest influence in summer, while the normalized difference vegetation index (NDVI) exhibited the biggest impact in winter; (3) from urban morphological parameters, the building density showed an especially significant positive association with LST and the strongest effect during daytime. KW - surface urban heat island (SUHI) KW - land use/cover pattern (LUCP) KW - land surface temperature (LST) KW - seasonal KW - diurnal Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-290393 SN - 1660-4601 VL - 19 IS - 19 ER - TY - JOUR A1 - Philipp, Marius A1 - Dietz, Andreas A1 - Ullmann, Tobias A1 - Kuenzer, Claudia T1 - A circum-Arctic monitoring framework for quantifying annual erosion rates of permafrost coasts JF - Remote Sensing N2 - This study demonstrates a circum-Arctic monitoring framework for quantifying annual change of permafrost-affected coasts at a spatial resolution of 10 m. Frequent cloud coverage and challenging lighting conditions, including polar night, limit the usability of optical data in Arctic regions. For this reason, Synthetic Aperture RADAR (SAR) data in the form of annual median and standard deviation (sd) Sentinel-1 (S1) backscatter images covering the months June–September for the years 2017–2021 were computed. Annual composites for the year 2020 were hereby utilized as input for the generation of a high-quality coastline product via a Deep Learning (DL) workflow, covering 161,600 km of the Arctic coastline. The previously computed annual S1 composites for the years 2017 and 2021 were employed as input data for the Change Vector Analysis (CVA)-based coastal change investigation. The generated DL coastline product served hereby as a reference. Maximum erosion rates of up to 67 m per year could be observed based on 400 m coastline segments. Overall highest average annual erosion can be reported for the United States (Alaska) with 0.75 m per year, followed by Russia with 0.62 m per year. Out of all seas covered in this study, the Beaufort Sea featured the overall strongest average annual coastal erosion of 1.12 m. Several quality layers are provided for both the DL coastline product and the CVA-based coastal change analysis to assess the applicability and accuracy of the output products. The predicted coastal change rates show good agreement with findings published in previous literature. The proposed methods and data may act as a valuable tool for future analysis of permafrost loss and carbon emissions in Arctic coastal environments. KW - permafrost KW - coastal erosion KW - circum-Arctic KW - deep learning KW - change vector analysis KW - Google Earth Engine KW - synthetic aperture RADAR Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-304447 SN - 2072-4292 VL - 15 IS - 3 ER - TY - JOUR A1 - Kacic, Patrick A1 - Thonfeld, Frank A1 - Gessner, Ursula A1 - Kuenzer, Claudia T1 - Forest structure characterization in Germany: novel products and analysis based on GEDI, Sentinel-1 and Sentinel-2 data JF - Remote Sensing N2 - Monitoring forest conditions is an essential task in the context of global climate change to preserve biodiversity, protect carbon sinks and foster future forest resilience. Severe impacts of heatwaves and droughts triggering cascading effects such as insect infestation are challenging the semi-natural forests in Germany. As a consequence of repeated drought years since 2018, large-scale canopy cover loss has occurred calling for an improved disturbance monitoring and assessment of forest structure conditions. The present study demonstrates the potential of complementary remote sensing sensors to generate wall-to-wall products of forest structure for Germany. The combination of high spatial and temporal resolution imagery from Sentinel-1 (Synthetic Aperture Radar, SAR) and Sentinel-2 (multispectral) with novel samples on forest structure from the Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI, LiDAR, Light detection and ranging) enables the analysis of forest structure dynamics. Modeling the three-dimensional structure of forests from GEDI samples in machine learning models reveals the recent changes in German forests due to disturbances (e.g., canopy cover degradation, salvage logging). This first consistent data set on forest structure for Germany from 2017 to 2022 provides information of forest canopy height, forest canopy cover and forest biomass and allows estimating recent forest conditions at 10 m spatial resolution. The wall-to-wall maps of the forest structure support a better understanding of post-disturbance forest structure and forest resilience. KW - forest KW - forest structure Germany KW - canopy height KW - Global Ecosystem Dynamics Investigation KW - GEDI KW - Sentinel-1 KW - Sentinel-2 KW - random forest regression Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-313727 SN - 2072-4292 VL - 15 IS - 8 ER - TY - THES A1 - Philipp, Marius Balthasar T1 - Quantifying the Effects of Permafrost Degradation in Arctic Coastal Environments via Satellite Earth Observation T1 - Quantifizierung der Effekte von Permafrost Degradation in Arktischen Küstenregionen mittels Satelliten-gestützter Erdbeobachtung N2 - Permafrost degradation is observed all over the world as a consequence of climate change and the associated Arctic amplification, which has severe implications for the environment. Landslides, increased rates of surface deformation, rising likelihood of infrastructure damage, amplified coastal erosion rates, and the potential turnover of permafrost from a carbon sink to a carbon source are thereby exemplary implications linked to the thawing of frozen ground material. In this context, satellite earth observation is a potent tool for the identification and continuous monitoring of relevant processes and features on a cheap, long-term, spatially explicit, and operational basis as well as up to a circumpolar scale. A total of 325 articles published in 30 different international journals during the past two decades were investigated on the basis of studied environmental foci, remote sensing platforms, sensor combinations, applied spatio-temporal resolutions, and study locations in an extensive review on past achievements, current trends, as well as future potentials and challenges of satellite earth observation for permafrost related analyses. The development of analysed environmental subjects, utilized sensors and platforms, and the number of annually published articles over time are addressed in detail. Studies linked to atmospheric features and processes, such as the release of greenhouse gas emissions, appear to be strongly under-represented. Investigations on the spatial distribution of study locations revealed distinct study clusters across the Arctic. At the same time, large sections of the continuous permafrost domain are only poorly covered and remain to be investigated in detail. A general trend towards increasing attention in satellite earth observation of permafrost and related processes and features was observed. The overall amount of published articles hereby more than doubled since the year 2015. New sources of satellite data, such as the Sentinel satellites and the Methane Remote Sensing LiDAR Mission (Merlin), as well as novel methodological approaches, such as data fusion and deep learning, will thereby likely improve our understanding of the thermal state and distribution of permafrost, and the effects of its degradation. Furthermore, cloud-based big data processing platforms (e.g. Google Earth Engine (GEE)) will further enable sophisticated and long-term analyses on increasingly larger scales and at high spatial resolutions. In this thesis, a specific focus was put on Arctic permafrost coasts, which feature increasing vulnerability to environmental parameters, such as the thawing of frozen ground, and are therefore associated with amplified erosion rates. In particular, a novel monitoring framework for quantifying Arctic coastal erosion rates within the permafrost domain at high spatial resolution and on a circum-Arctic scale is presented within this thesis. Challenging illumination conditions and frequent cloud cover restrict the applicability of optical satellite imagery in Arctic regions. In order to overcome these limitations, Synthetic Aperture RADAR (SAR) data derived from Sentinel-1 (S1), which is largely independent from sun illumination and weather conditions, was utilized. Annual SAR composites covering the months June–September were combined with a Deep Learning (DL) framework and a Change Vector Analysis (CVA) approach to generate both a high-quality and circum-Arctic coastline product as well as a coastal change product that highlights areas of erosion and build-up. Annual composites in the form of standard deviation (sd) and median backscatter were computed and used as inputs for both the DL framework and the CVA coastal change quantification. The final DL-based coastline product covered a total of 161,600 km of Arctic coastline and featured a median accuracy of ±6.3 m to the manually digitized reference data. Annual coastal change quantification between 2017–2021 indicated erosion rates of up to 67 m per year for some areas based on 400 m coastal segments. In total, 12.24% of the investigated coastline featured an average erosion rate of 3.8 m per year, which corresponds to 17.83 km2 of annually eroded land area. Multiple quality layers associated to both products, the generated DL-coastline and the coastal change rates, are provided on a pixel basis to further assess the accuracy and applicability of the proposed data, methods, and products. Lastly, the extracted circum-Arctic erosion rates were utilized as a basis in an experimental framework for estimating the amount of permafrost and carbon loss as a result of eroding permafrost coastlines. Information on permafrost fraction, Active Layer Thickness (ALT), soil carbon content, and surface elevation were thereby combined with the aforementioned erosion rates. While the proposed experimental framework provides a valuable outline for quantifying the volume loss of frozen ground and carbon release, extensive validation of the utilized environmental products and resulting volume loss numbers based on 200 m segments are necessary. Furthermore, data of higher spatial resolution and information of carbon content for deeper soil depths are required for more accurate estimates. N2 - Als Folge des Klimawandels und der damit verbundenen „Arctic Amplification“ wird weltweit eine Degradation des Dauerfrostbodens (Permafrost) beobachtet, welche schwerwiegende Auswirkungen auf die Umwelt hat. Erdrutsche, erhöhte Oberflächen- verformungsraten, eine zunehmende Wahrscheinlichkeit von Infrastrukturschäden, verstärkte Küstenerosionsraten und die potenzielle Umwandlung von Permafrost von einer Kohlenstoffsenke in eine Kohlenstoffquelle sind dabei beispielhafte Auswirkun- gen im Zusammenhang mit dem Auftauen von gefrorenem Bodenmaterial. In diesem Kontext ist die Satelliten-gestützte Erdbeobachtung ein wirkmächtiges Werkzeug zur Identifizierung und kontinuierlichen Überwachung relevanter Prozesse und Merkmale auf einer kostengünstigen, langfristigen, räumlich expliziten und operativen Basis und auf einem zirkumpolaren Maßstab. Insgesamt 325 Artikel, die in den letzten zwei Jahrzehnten in 30 verschiedenen internationalen Zeitschriften veröffentlicht wurden, wurden auf Basis der adressierten Umweltschwerpunkte, Fernerkundungsplattformen, Sensorkombinationen, angewand- ten raum-zeitlichen Auflösungen und den Studienorten in einem umfassenden Überblick über vergangene Errungenschaften und aktuelle Trends untersucht. Zusätzlich wur- den zukünftige Potenziale und Herausforderungen der Satelliten-Erdbeobachtung für Permafrost-bezogene Analysen diskutiert. Auf die zeitliche Entwicklung der un- tersuchten Umweltthemen, eingesetzten Sensoren und Satelliten-Plattformen sowie die Zahl der jährlich erscheinenden Artikel wurde detailliert eingegangen. Studien zu atmosphärischen Eigenschaften und Prozessen, wie etwa der Freisetzung von Treibhaus- gasemissionen, waren stark unterrepräsentiert. Deutliche geografische Schlüssel-Gebiete, auf welche sich der Großteil der Studien konzentrierte, konnten in Untersuchungen zur räumlichen Verteilung der Studienorte identifiziert werden. Gleichzeitig sind große Teile des kontinuierlichen Permafrost-Gebiets nur spärlich abgedeckt und müssen noch im Detail untersucht werden. Es wurde ein allgemeiner Trend zu einer zunehmenden Aufmerksamkeit bezüglich der Satelliten-gestützten Erdbeobachtung von Permafrost und verwandten Prozessen und Merkmalen beobachtet. Die Gesamtzahl der veröf- fentlichten Artikel hat sich dabei seit dem Jahr 2015 mehr als verdoppelt. Neue Quellen für Satellitendaten, wie beispielweise die Sentinel-Satelliten und die Methane Remote Sensing LiDAR Mission (Merlin), sowie neuartige methodische Ansätze, wie Datenfusion und Deep Learning, werden dabei voraussichtlich unser Verständnis bzgl. des thermischen Zustands und der Verteilung von Permafrost-Vorkommen sowie die Auswirkungen seines Auftauens verbessern. Darüber hinaus werden Cloud-basierte Big-Data-Verarbeitungsplattformen (z.B. Google Earth Engine (GEE)) anspruchsvolle und langfristige Analysen in immer größeren Maßstäben und mit hoher räumlicher Auflösung erleichtern. In dieser Arbeit wurde ein besonderer Fokus auf arktische Permafrost-Küsten gelegt, die eine zunehmende Vulnerabilität gegenüber Umweltparametern wie dem Auftauen von gefrorenem Boden aufweisen und daher von verstärkten Erosionsraten betroffen sind. Ein neuartiger Ansatz zur Quantifizierung der arktischen Küstene- rosion innerhalb des Permafrost-Gebiets mit hoher räumlicher Auflösung und auf zirkum-arktischem Maßstab wird in dieser Dissertation präsentiert. Schwierige Be- leuchtungsbedingungen und häufige Bewölkung schränken die Anwendbarkeit optischer Satellitenbilder in arktischen Regionen ein. Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurden Synthetic Aperture RADAR (SAR) Daten von Sentinel-1 (S1) verwendet, die weitgehend unabhängig von Sonneneinstrahlung und Wetterbedingungen sind. Jährli- che SAR-Komposite, welche die Monate Juni bis September abdecken, wurden mit einem Deep Learning (DL)-Ansatz und einer Change Vector Analysis (CVA)-Methode kombiniert, um sowohl ein qualitativ hochwertiges und zirkum-arktisches Küstenli- nienprodukt als auch ein Produkt für die Änderungsraten (Erosion und küstennahe Aggregation von Sedimenten) der Küste zu generieren. Jährliche Satelliten-Komposite in Form von der Standardabweichung (sd) und des Medians der SAR Rückstreuung wurden hierbei berechnet und als Eingabedaten sowohl für den DL-Ansatz als auch für die Quantifizierung der CVA-basierten Küstenänderung verwendet. Das endgül- tige DL-basierte Küstenlinienprodukt deckt insgesamt 161.600 km der arktischen Küstenlinie ab und wies eine Median-Abweichung von ±6,3 m gegenüber den ma- nuell digitalisierten Referenzdaten auf. Im Zuge der Quantifizierung von jährlichen Küstenveränderungen zwischen 2017 und 2021 konnten Erosionsraten von bis zu 67 m pro Jahr und basierend auf 400 m Küstenabschnitten identifiziert werden. Insgesamt wiesen 12,24% der untersuchten Küstenlinie eine durchschnittliche Erosionsrate von 3,8 m pro Jahr auf, was einer jährlichen erodierten Landfläche von 17,83 km2 entspricht. Mehrere Qualitäts-Datensätze, die beiden Produkten zugeordnet sind, wurden auf Pixelbasis bereitgestellt, um die Genauigkeit und Anwendbarkeit der präsentierten Daten, Methoden und Produkte weiter einordnen zu können. Darüber hinaus wurden die extrahierten zirkum-arktischen Erosionsraten als Grund- lage in einem experimentellen Ansatz verwendet, um die Menge an Permafrost-Verlust und Kohlenstofffreistzung als Konsequenz der erodierten Permafrost-Küsten abzu- schätzen. Dabei wurden Informationen zu Permafrost-Anteil, Active Layer Thickness (ALT), Höhenmodellen und der Menge an im Boden gespeichertem Kohlenstoff mit den oben genannten Erosionsraten kombiniert. Während der präsentierte experimentelle Ansatz einen wertvollen Ausgangspunkt für die Quantifizierung des Volumenverlusts von gefrorenem Boden und der Kohlenstofffreisetzung darstellt, ist eine umfassende Validierung der verwendeten Umweltprodukte und der resultierenden Volumenzah- len erforderlich. Zusätzlich werden für genauere Abschätzungen Daten mit höherer räumlicher Auflösung und Informationen zum Kohlenstoffgehalt für tiefere Bodentiefen benötigt. KW - Dauerfrostboden KW - Synthetische Apertur KW - Deep learning KW - Erosion KW - Satellit KW - Synthetic Aperture RADAR KW - Circumpolar KW - Arctic KW - Permafrost KW - Satellite Earth Observation KW - Change Vector Analysis Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-345634 ER - TY - JOUR A1 - Reiners, Philipp A1 - Sobrino, José A1 - Kuenzer, Claudia T1 - Satellite-derived land surface temperature dynamics in the context of global change — a review JF - Remote Sensing N2 - Satellite-derived Land Surface Temperature (LST) dynamics have been increasingly used to study various geophysical processes. This review provides an extensive overview of the applications of LST in the context of global change. By filtering a selection of relevant keywords, a total of 164 articles from 14 international journals published during the last two decades were analyzed based on study location, research topic, applied sensor, spatio-temporal resolution and scale and employed analysis methods. It was revealed that China and the USA were the most studied countries and those that had the most first author affiliations. The most prominent research topic was the Surface Urban Heat Island (SUHI), while the research topics related to climate change were underrepresented. MODIS was by far the most used sensor system, followed by Landsat. A relatively small number of studies analyzed LST dynamics on a global or continental scale. The extensive use of MODIS highly determined the study periods: A majority of the studies started around the year 2000 and thus had a study period shorter than 25 years. The following suggestions were made to increase the utilization of LST time series in climate research: The prolongation of the time series by, e.g., using AVHRR LST, the better representation of LST under clouds, the comparison of LST to traditional climate change measures, such as air temperature and reanalysis variables, and the extension of the validation to heterogenous sites. KW - remote sensing KW - land surface temperature KW - temperature KW - dynamics KW - global change KW - climate change KW - global warming KW - earth observation KW - review Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-311120 SN - 2072-4292 VL - 15 IS - 7 ER - TY - JOUR A1 - Kunz, Julius A1 - Ullmann, T. A1 - Kneisel, C. A1 - Baumhauer, R. T1 - Three-dimensional subsurface architecture and its influence on the spatiotemporal development of a retrogressive thaw slump in the Richardson Mountains, Northwest Territories, Canada JF - Arctic, Antarctic, and Alpine Research N2 - The development of retrogressive thaw slumps (RTS) is known to be strongly influenced by relief-related parameters, permafrost characteristics, and climatic triggers. To deepen the understanding of RTS, this study examines the subsurface characteristics in the vicinity of an active thaw slump, located in the Richardson Mountains (Western Canadian Arctic). The investigations aim to identify relationships between the spatiotemporal slump development and the influence of subsurface structures. Information on these were gained by means of electrical resistivity tomography (ERT) and ground-penetrating radar (GPR). The spatiotemporal development of the slump was revealed by high-resolution satellite imagery and unmanned aerial vehicle–based digital elevation models (DEMs). The analysis indicated an acceleration of slump expansion, especially since 2018. The comparison of the DEMs enabled the detailed balancing of erosion and accumulation within the slump area between August 2018 and August 2019. In addition, manual frost probing and GPR revealed a strong relationship between the active layer thickness, surface morphology, and hydrology. Detected furrows in permafrost table topography seem to affect the active layer hydrology and cause a canalization of runoff toward the slump. The three-dimensional ERT data revealed a partly unfrozen layer underlying a heterogeneous permafrost body. This may influence the local hydrology and affect the development of the RTS. The results highlight the complex relationships between slump development, subsurface structure, and hydrology and indicate a distinct research need for other RTSs. KW - retrogressive thaw slump KW - permafrost KW - spatiotemporal slump development KW - near-surface geophysics KW - remote sensing Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-350147 SN - 1523-0430 VL - 55 IS - 1 ER - TY - JOUR A1 - Meister, Julia A1 - von Suchodoletz, Hans A1 - Zeeden, Christian T1 - Preface: Quaternary research from and inspired by the first virtual DEUQUA conference JF - E&G Quaternary Science Journal N2 - No abstract available. KW - DEUQUA KW - vDEUQUA2021 KW - preface Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-350157 VL - 72 IS - 2 ER - TY - JOUR A1 - Schäfer, Christian A1 - Fäth, Julian A1 - Kneisel, Christof A1 - Baumhauer, Roland A1 - Ullmann, Tobias T1 - Multidimensional hydrological modeling of a forested catchment in a German low mountain range using a modular runoff and water balance model JF - Frontiers in Forests and Global Change N2 - Sufficient plant-available water is one of the most important requirements for vital, stable, and well-growing forest stands. In the face of climate change, there are various approaches to derive recommendations considering tree species selection based on plant-available water provided by measurements or simulations. Owing to the small-parcel management of Central European forests as well as small-spatial variation of soil and stand properties, in situ data collection for individual forest stands of large areas is not feasible, considering time and cost effort. This problem can be addressed using physically based modeling, aiming to numerically simulate the water balance. In this study, we parameterized, calibrated, and verified the hydrological multidimensional WaSiM-ETH model to assess the water balance at a spatial resolution of 30 m in a German forested catchment area (136.4 km2) for the period 2000–2021 using selected in situ data, remote sensing products, and total runoff. Based on the model output, drought-sensitive parameters, such as the difference between potential and effective stand transpiration (Tdiff) and the water balance, were deduced from the model, analyzed, and evaluated. Results show that the modeled evapotranspiration (ET) correlated significantly (R2 = 0.80) with the estimated ET using MODIS data (MOD16A2GFv006). Compared with observed daily, monthly, and annual runoff data, the model shows a good performance (R2: 0.70|0.77|0.73; Kling–Gupta efficiency: 0.59|0.62|0.83; volumetric efficiency: 0.52|0.60|0.83). The comparison with in situ data from a forest monitoring plot, established at the end of 2020, indicated good agreement between observed and simulated interception and soil water content. According to our results, WaSiM-ETH is a potential supplement for forest management, owing to its multidimensionality and the ability to model soil water balance for large areas at comparable high spatial resolution. The outputs offer, compared to non-distributed models (like LWF-Brook90), spatial differentiability, which is important for small-scale parceled forests, regarding stand structure and soil properties. Due to the spatial component offered, additional verification possibilities are feasible allowing a reliable and profound verification of the model and its parameterization. KW - forest ecology KW - forest hydrology KW - WaSiM-ETH KW - drought stress indicators KW - beech Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-357358 VL - 6 ER - TY - JOUR A1 - Buchelt, Sebastian A1 - Blöthe, Jan Henrik A1 - Kuenzer, Claudia A1 - Schmitt, Andreas A1 - Ullmann, Tobias A1 - Philipp, Marius A1 - Kneisel, Christof T1 - Deciphering small-scale seasonal surface dynamics of rock glaciers in the Central European Alps using DInSAR time series JF - Remote Sensing N2 - The Essential Climate Variable (ECV) Permafrost is currently undergoing strong changes due to rising ground and air temperatures. Surface movement, forming characteristic landforms such as rock glaciers, is one key indicator for mountain permafrost. Monitoring this movement can indicate ongoing changes in permafrost; therefore, rock glacier velocity (RGV) has recently been added as an ECV product. Despite the increased understanding of rock glacier dynamics in recent years, most observations are either limited in terms of the spatial coverage or temporal resolution. According to recent studies, Sentinel-1 (C-band) Differential SAR Interferometry (DInSAR) has potential for monitoring RGVs at high spatial and temporal resolutions. However, the suitability of DInSAR for the detection of heterogeneous small-scale spatial patterns of rock glacier velocities was never at the center of these studies. We address this shortcoming by generating and analyzing Sentinel-1 DInSAR time series over five years to detect small-scale displacement patterns of five high alpine permafrost environments located in the Central European Alps on a weekly basis at a range of a few millimeters. Our approach is based on a semi-automated procedure using open-source programs (SNAP, pyrate) and provides East-West displacement and elevation change with a ground sampling distance of 5 m. Comparison with annual movement derived from orthophotos and unpiloted aerial vehicle (UAV) data shows that DInSAR covers about one third of the total movement, which represents the proportion of the year suited for DInSAR, and shows good spatial agreement (Pearson R: 0.42–0.74, RMSE: 4.7–11.6 cm/a) except for areas with phase unwrapping errors. Moreover, the DInSAR time series unveils spatio-temporal variations and distinct seasonal movement dynamics related to different drivers and processes as well as internal structures. Combining our approach with in situ observations could help to achieve a more holistic understanding of rock glacier dynamics and to assess the future evolution of permafrost under changing climatic conditions. KW - Sentinel-1 KW - DInSAR KW - rock glaciers KW - seasonal dynamics KW - periglacial KW - feature tracking Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-362939 SN - 2072-4292 VL - 15 IS - 12 ER - TY - JOUR A1 - Fleuchaus, Paul A1 - Blum, Philipp A1 - Wilde, Martina A1 - Terhorst, Birgit A1 - Butscher, Christoph T1 - Retrospective evaluation of landslide susceptibility maps and review of validation practice JF - Environmental Earth Sciences N2 - Despite the widespread application of landslide susceptibility analyses, there is hardly any information about whether or not the occurrence of recent landslide events was correctly predicted by the relevant susceptibility maps. Hence, the objective of this study is to evaluate four landslide susceptibility maps retrospectively in a landslide-prone area of the Swabian Alb (Germany). The predictive performance of each susceptibility map is evaluated based on a landslide event triggered by heavy rainfalls in the year 2013. The retrospective evaluation revealed significant variations in the predictive accuracy of the analyzed studies. Both completely erroneous as well as very precise predictions were observed. These differences are less attributed to the applied statistical method and more to the quality and comprehensiveness of the used input data. Furthermore, a literature review of 50 peer-reviewed articles showed that most landslide susceptibility analyses achieve very high validation scores. 73% of the analyzed studies achieved an area under curve (AUC) value of at least 80%. These high validation scores, however, do not reflect the high uncertainty in statistical susceptibility analysis. Thus, the quality assessment of landslide susceptibility maps should not only comprise an index-based, quantitative validation, but also an additional qualitative plausibility check considering local geomorphological characteristics and local landslide mechanisms. Finally, the proposed retrospective evaluation approach cannot only help to assess the quality of susceptibility maps and demonstrate the reliability of such statistical methods, but also identify issues that will enable the susceptibility maps to be improved in the future. KW - landslides KW - hazard maps KW - predictive performance KW - review KW - Swabian Alb Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-308911 SN - 1866-6280 SN - 1866-6299 VL - 80 ER - TY - THES A1 - Kanmegne Tamga, Dan Emmanuel T1 - Modelling Carbon Sequestration of Agroforestry Systems in West Africa using Remote Sensing T1 - Modellierung der Kohlenstoffbindung von agroforstwirtschaftlichen Systemen in Westafrika mittels Fernerkundung N2 - The production of commodities such as cocoa, rubber, oil palm and cashew, is the main driver of deforestation in West Africa (WA). The practiced production systems correspond to a land managment approach referred to as agroforestry systems (AFS), which consist of managing trees and crops on the same unit of land.Because of the ubiquity of trees, AFS reported as viable solution for climate mitigation; the carbon sequestrated by the trees could be estimated with remote sensing (RS) data and methods and reported as emission reduction efforts. However, the diversity in AFS in relation to their composition, structure and spatial distribution makes it challenging for an accurate monitoring of carbon stocks using RS. Therefore, the aim of this research is to propose a RS-based approach for the estimation of carbon sequestration in AFS across the climatic regions of WA. The main objectives were to (i) provide an accurate classification map of AFS by modelling the spatial distribution of the classification error; (ii) estimate the carbon stock of AFS in the main climatic regions of WA using RS data; (iii) evaluate the dynamic of carbon stocks within AFS across WA. Three regions of interest (ROI) were defined in Cote d'Ivoire and Burkina Faso, one in each climatic region of WA namely the Guineo-Congolian, Guinean and Sudanian, and three field campaigns were carried out for data collection. The collected data consisted of reference points for image classification, biometric tree measurements (diameter, height, species) for biomass estimation. A total of 261 samples were collected in 12 AFS across WA. For the RS data, yearly composite images from Sentinel-1 and -2 (S1 and S2), ALOS-PALSAR and GEDI data were used. A supervised classification using random forest (RF) was implemented and the classification error was assessed using the Shannon entropy generated from the class probabilities. For carbon estimation, different RS data, machine learning algorithms and carbon reference sources were compared for the prediction of the aboveground biomass in AFS. The assessment of the carbon dynamic was carried between 2017 and 2021. An average carbon map was genrated and use as reference for the comparison of annual carbon estimations, using the standard deviation as threshold. As far as the results are concerned, the classification accuracy was higher than 0.9 in all the ROIs, and AFS were mainly represented by rubber (38.9%), cocoa (36.4%), palm (10.8%) in the ROI-1, mango (15.2%) and cashew (13.4%) in ROI-2, shea tree (55.7%) and African locust bean (28.1%) in ROI-3. However, evidence of misclassification was found in cocoa, mango, and shea butter. The assessment of the classification error suggested that the error level was higher in the ROI-3 and ROI-1. The error generated from the entropy was able to reduced the level of misclassification by 63% with 11% of loss of information. Moreover, the approach was able to accuretely detect encroachement in protected areas. On carbon estimation, the highest prediction accuracy (R²>0.8) was obtained for a RF model using the combination of S1 and S2 and AGB derived from field measurements. Predictions from GEDI could only be used as reference in the ROI-1 but resulted in a prediction error was higher in cashew, mango, rubber and cocoa plantations, and the carbon stock level was higher in African locust bean (43.9 t/ha), shea butter (15 t/ha), cashew (13.8 t/ha), mango (12.8 t/ha), cocoa (7.51 t/ha) and rubber (7.33 t/ha). The analysis showed that carbon stock is determined mainly by the diameter (R²=0.45) and height (R²=0.13) of trees. It was found that crop plantations had the lowest biodiversity level, and no significant relationship was found between the considered biodiversity indices and carbon stock levels. The assessment of the spatial distribution of carbon sources and sinks showed that cashew plantations are carbon emitters due to firewood collection, while cocoa plantations showed the highest potential for carbon sequestration. The study revealed that Sentinel data could be used to support a RS-based approach for modelling carbon sequestration in AFS. Entropy could be used to map crop plantations and to monitor encroachment in protected areas. Moreover, field measurements with appropriate allometric models could ensure an accurate estimation of carbon stocks in AFS. Even though AFS in the Sudanian region had the highest carbon stocks level, there is a high potential to increase the carbon level in cocoa plantations by integrating and/or maintaining forest trees. N2 - Die Produktion von Rohstoffen wie Kakao, Kautschuk, Ölpalmen und Cashew ist die Hauptursache fur die Entwaldung in Westafrika (WA). Die verwendeten Produktionssyteme entsprechen einem Landbewirtschaftungskonzept, welches als Agroforstsysteme (AFS) bezeichnet wird und darin besteht, Baume und Nutzpflanzen auf der gleichen Landeinheit zu bewirtschaften. Aufgrund der kohlenstoffbindung durch Baumen sind AFS als praktikable Losung fur den Klimaschutz anerkannt, die Vielfalt der AFS in Bezug auf ihre Zusammensetzung, Struktur un raumliche Verteilung erschwert jedoch eine genaue Schatzung der Kohlenstoffvorrate. Hier konnen Daten und Methoden der satellitenbasierten Erdbeobachtung ansetzten. Ziel dieser Forschungsarbeit ist es daher, einen fernerkundungs-basierten Ansatz fur die Schatzung der Kohlenstoffbindung in AFS in den Klimaregionen von WA vorzuschlagen. Die Hauptziele waren (i) die Erstellung einer genauen Klassifizierungskarte von AFS durch Modellierung der raumlichen verteilung des Klassifizierungsfehlers; (ii) die Shatzung des Kohlenstoffbestands von AFS in den wichtigsten Klimaregionen von WA unter Verwendung von Fernerkundungs-daten (RS); (iii) die Bewertung der raumlichen Verteilung von Kohlenstoffquellen und -senken innerhalb von AFS in ganz WA. Fur jede Klimaregion in West Afrika wurden drei Regionen von Interesse (ROI) festgelegt, namlich die guineisch-kongolesische (ROI 1), die guineische (ROI 2) und die sudanesische Region (ROI 3) in Côte d'Ivoire und Burkina Faso, und es wurden drei Feldkampagnen zur Datenerhebung durchgefuhrt. Die gesammelten Daten bestanden aus Referenzpunkten fur die Bildklassifizierung und biometrischen Messungen (Durchmesser, Hohe, Artname) zur Schatzung der Biomasse. Insgesamt wurden 261 Proben in 12 AFS in ganz WA gesammelt. Fur die RS-Daten wurden jahrliche Komposite von Sentinel-1 und -2 (s1 und S3), ALOS-PALSAR und GEDI-Daten verwendet. Es wurde eine uberwachte Klassifizierung mit Random Forest (RF) algorithmus durch gefuhrt, und der Klassifizierungsfehler wurde anhand der aus den Klassenwahrscheinlichkeiten generierten Shannon-Entropie bewertet. Fur die Kohlenstoffschatzung wurden verschiedene RS-Daten, Algorithmen fur maschinelles Lernen und Kohlenstoff-Referenzquellen fur die Vorhesage des Kohlenstoffs in AFS verglichen. Die Bewertung der raumlichen Verteilung von Kohlenstoffsenken und -quellen basierte auf der Bewertung von Anomalien in der Kohlenstoffdynamik zwischen 2017 und 2021. Es wurde eine Karte zum durchschnittliche gebundenen Kohkenstoff erstellt, und die jahrliche Differenz wurde verwendet, um Kohlenstoffsenken und -quellen zu identifizieren. Die Klassifizierungsgenauigkeit war in allen ROI hoher als 0.9, in der Region dominierten Kautschuk (38.9%), Kakao (36.4%), Palme (10.8%) in ROI-1, Mango (15.2%) und Cashew (13.4%) in ROI-2, Sheabaum (55.7%) und Johannisbrot (28.1%) in ROI-3. Hinweise auf eine Fehlklassifizierung wurden vor allem bei Kakao, Mango un Sheabutter gefunden. Die Bewertung des Klassifizierungsfehlers ergab, dass das Fehlerniveau in ROI-3 und ROI-1 hoher war. Der aus der Entropie generiete Fehler konnte das Ausmass der Fehlklassifizierung reduzieren, ohne die gut klassifizierten Pixel zu beeintrachtigen. Ausserdem war der Ansatz in der Lage, Eingriffe in Schutzgebiete zuverlassig un akkurat zu erkennen. Was die Kohlenstoffschatzung betrifft, so wrude die hochste Vorhersagegenauigkeit (R²> 0.8)bei der Kombination von S1 und S2 mit Random Forest und AGB aus Feldmessungen erzielt. Vorhersagen von GEDI konnten nur als Referenz in der ROI verwendet werden, fuhrten aber zu einem Vorhersagefehler bei Cashew-, Mango-, Kautschuk- und Kakaoplantagen hoher war und der Kohlenstoffbestand bei Johannisbrot (43.9t/ha), Sheabutter (15 t/ha), Cashew (13.8 t/ha), Mango (12.8t/ha), Kakao (7.51 t/ha) und Kautschuk (7.33 t/ha) hoher war. Die Analyse zeigte, dass der Kohlenstoffbestand hauptsachlich durch den Durchmesser (R²=0.45) und die Hohe (R²=0.13) der Baume beeinflusst wird. Zudem wurde festgestellt, dass Plantagenkulturen die geringste Biodiversitat aufweisen, und es wurde kein signifikanter Zusammenhang zwischen Biodiversitatsindizes und Kohlenstoffvorraten festgestellt. Die Bewertung der raumlichen Verteilung von Kohlenstoffquellen und -senken zeigte, dass Cashew ein Kohlenstoffemittent ist, da in dieser Region Brennholz gesammelt wird, wahrend Kakaoplantagen wichtige Kohlenstoffsenken sind. Die Studie ergab zudem, dass Sentinel-Daten zur Unterstutzung eines RS-basierten Ansatzes fur die Modellierung der Kohlenstoffbindung in AFS verwendet werden konnten. Die Entropie konnte zur Kartierung von Anbauplantagen und zur uberwachen von Schutzgebiete verwendet werden. Daruber hinaus gewahrleisten feldmessungen mit geeigneten allometrischen Modellen eine genaue Schatzung der Kohlenstoffvorrate in AFS. Die AFS in der sudanesischen Region weisen die hochsten Kohlenstoffvorrate auf, aber es besteht die Moglichkeit, den Kohlenstoffgehalt in Kakaoplantagen durch die Integration und/oder Erhaltung von Waldbaumen zu erhoehen. KW - Sequestrierung KW - Fernerkundung KW - Westafrika KW - carbon sequestration KW - agroforestry systems KW - remote sensing KW - West Africa Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-369269 ER - TY - THES A1 - Krause, Julian T1 - Auswirkungen des Klimawandels auf charakteristische Böden in Unterfranken unter Berücksichtigung bodenhydrologischer Monitoringdaten (2018 bis 2022) T1 - Impact of climate change on characteristic soils in Lower Franconia with consideration of soil hydrological monitoring data (2018 to 2022) N2 - Die mit dem Klimawandel einhergehenden Umweltveränderungen, wie steigende Temperaturen, Abnahme der Sommer- und Zunahme der Winterniederschläge, häufigere und längere Trockenperioden, zunehmende Starkniederschläge, Stürme und Hitzewellen betreffen besonders den Bodenwasserhaushalt in seiner zentralen Regelungsfunktion für den Landschaftswasserhaushalt. Von der Wasserverfügbarkeit im Boden hängen zu einem sehr hohen Grad auch die Erträge der Land- und Forstwirtschaft ab. Eine besonders große Bedeutung kommt dabei der Wasserspeicherkapazität der Böden zu, da während einer Trockenphase die effektiven Niederschläge den Wasserbedarf der Pflanzen nicht decken können und das bereits gespeicherte Bodenwasser das Überleben der Pflanzen sicherstellen kann. Für die land- und forstwirtschaftlichen Akteure sind in diesem Kontext quantitative und qualitative Aussagen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf den Boden essenziell, um die notwendigen Anpassungsmaßnahmen für ihre Betriebe treffen zu können. Zielsetzungen der vorliegenden Arbeit bestehen darin, die Dynamik der Bodenfeuchte in unterfränkischen Böden besser zu verstehen, die Datenlage zum Verlauf der Bodenfeuchte zu verbessern und die Auswirkungen von prognostizierten klimatischen Parametern abschätzen zu können. Hierzu wurden an sechs für ihre jeweiligen Naturräume und hinsichtlich ihrer anthropogenen Nutzung charakteristischen Standorten meteorologisch-bodenhydrologische Messstationen installiert. Die Messstationen befinden sich in einem Rigosol auf Buntsandstein in einem Weinberg bei Bürgstadt sowie auf einer Parabraunerde im Lössgebiet bei Herchsheim unter Ackernutzung. Am Übergang von Muschelkalk in Keuper befinden sich die Stationen in Obbach, wo eine Braunerde unter Ackernutzung vorliegt und im Forst des Universitätswalds Sailershausen werden die Untersuchungen in einer Braunerde-Terra fusca durchgeführt. Im Forst befinden sich auch die Stationen in Oberrimbach mit Braunerden aus Sandsteinkeuper und in Willmars mit Braunerden aus Buntsandstein. Der Beobachtungszeitraum dieser Arbeit reicht von Juli 2018 bis November 2022. In diesen Zeitraum fiel die dreijährige Dürre von 2018 bis 2020, das Jahr 2021 mit einem durchschnittlichen Witterungsverlauf und das Dürrejahr 2022. Das Langzeitmonitoring wurde von umfangreichen Gelände- und Laboranalysen der grundlegenden bodenkundlichen Parameter der Bodenprofile und der Standorte begleitet. Die bodengeographischen-geomorphologischen Standortanalysen bilden zusammen mit den qualitativen Auswertungen der Bodenfeuchtezeitreihen die Grundlage für Einschätzungen zu den Auswirkungen des Klimawandels auf den Bodenwasserhaushalt. Verlässliche Aussagen zum Bodenwasserhaushalt können nur auf Grundlage von zeitlich und räumlich hoch aufgelösten Daten getroffen werden. Bodenfeuchtezeitreihen zusammen mit den bodenphysikalischen Daten lagen in dieser Datenqualität für Unterfranken bisher nur sehr vereinzelt vor. Die vorliegenden Ergebnisse zeigen, dass die untersuchten Böden entsprechend den jeweiligen naturräumlichen Gegebenheiten sehr unterschiedliche bodenhydrologische Eigenschaften aufweisen. Während langer Trockenphasen können beispielsweise die Parabraunerden am Standort Herchsheim wegen ihrer höheren Wasserspeicherkapazität die Pflanzen länger mit Wasser versorgen als die sandigen Braunerden am Standort Oberrimbach. Die Bodenfeuchteregime im Beobachtungszeitraum waren sehr stark vom Witterungsverlauf einzelner Jahre abhängig. Das Bodenfeuchteregime bei einem durchschnittlichen Witterungsverlauf wie in 2021 zeichnet sich durch eine langsame Abnahme der Bodenfeuchte ab Beginn der Vegetationsperiode im Frühjahr aus. Regelmäßige Niederschläge im Frühjahr füllen den oberflächennahen Bodenwasserspeicher immer wieder auf und sichern den Bodenwasservorrat in der Tiefe bis in den Hochsommer. Im Hochsommer können Pflanzen dann während der Trockenphasen ihren Wasserbedarf aus den tieferen Horizonten decken. Im Gegensatz dazu nimmt die Bodenfeuchte in Dürrejahren wie 2018 bis 2020 oder 2022 bereits im Frühjahr bis in die untersten Horizonte stark ab. Die nutzbare Feldkapazität ist zum Teil schon im Juni weitgehend ausgeschöpft, womit für spätere Trockenphasen kein Bodenwasser mehr zur Verfügung steht. Die Herbst- und Winterniederschläge sättigen den Bodenwasservorrat wieder bis zur Feldkapazität auf. Bei tiefreichender Erschöpfung des Bodenwassers wurde die Feldkapazität erst im Januar oder Februar erreicht. Im Zuge der land- und forstwirtschaftlichen Nutzung ist eine gute Datenlage zu den bodenkundlichen und standörtlichen Gegebenheiten für klimaadaptierte Anpassungsstrategien essentiell. Wichtige Zielsetzungen bestehen grundsätzlich in der Erhaltung der Bodenfunktionen, in der Verbesserung der Infiltrationskapazität und Wasserspeicherkapazität. Hier kommt dem Boden als interaktive Austauschfläche zwischen den Sphären und damit dem Bodenschutz eine zentrale Bedeutung zu. Die in Zukunft erwarteten klimatischen Bedingungen stellen an jeden Boden andere Herausforderungen, welchen mit standörtlich abgestimmten Bodenschutzmaßnahmen begegnet werden kann. N2 - The environmental changes associated with climate change, such as rising temperatures, decreasing summer and increasing winter precipitation, more frequent and longer dry periods, increasing heavy precipitation, storms and heat waves, particularly affect the soil water balance in its central regulatory function for the landscape water balance. Agricultural and forestry yields also depend to a very high degree on the availability of water in the soil. The water storage capacity of the soil is of particular importance here, as during a dry phase the effective precipitation cannot cover the water requirements of the plants, and the soil water already stored can ensure the survival of the plants. In this context, quantitative and qualitative statements on the effects of climate change on the soil are essential for agricultural and forestry stakeholders in order to be able to take the necessary adaptation measures for their operations. The objectives of this study are to gain a better understanding of the dynamics of soil moisture in soils in Lower Franconia, to improve the data available on soil moisture trends and to be able to estimate the effects of predicted climatic parameters. To this end, meteorological and soil hydrological measuring stations were installed at six locations that are characteristic of their respective natural areas and their anthropogenic use. The measuring stations are located in Regic Anthrosols on red sandstone in a vineyard near Bürgstadt and on Luvisols in the loess area near Herchsheim under arable land use. At the transition from Muschelkalk to Keuper, the stations are located in Obbach, where Cambisols under arable use are present, and in the forest of the Sailershausen university forest, the investigations are carried out in Calcic Luvisols. In the forest there are also the stations in Oberrimbach with Cambisols from sandstone-Keuper and in Willmars with Cambisols from red sandstone. The observation period of this work extends from July 2018 to November 2022. This period included the three-year drought from 2018 to 2020, the year 2021 with an average weather pattern and the drought year 2022. The long-term monitoring was accompanied by extensive field and laboratory analyses of the basic pedological parameters of the soil profiles and the sites. The soil geographic and geomorphologic site analyses, together with the qualitative evaluations of the soil moisture time series, form the basis for estimating the effects of climate change on the soil water balance. Reliable statements on the soil water balance can only be made based on data with a high temporal and spatial resolution. Soil moisture time series together with soil physical data have only been available in this data quality for Lower Franconia in very isolated cases to date. The available results show that the soils investigated have very different soil hydrological properties depending on the respective natural conditions. During long dry periods, for example, the Luvisols at the Herchsheim site can supply the plants with water for longer than the sandy Cambisols at the Oberrimbach site due to their higher water storage capacity. The soil moisture regimes during the observation period were highly dependent on the weather conditions in individual years. The soil moisture regime with an average weather pattern as in 2021 is characterized by a slow decrease in soil moisture from the beginning of the growing season in spring. Regular precipitation in spring replenishes the soil water reservoir near the surface and secures the soil water supply at depth until midsummer. In midsummer, plants can then cover their water requirements from the deeper horizons during dry periods. In contrast, in drought years such as 2018 to 2020 or 2022, soil moisture decreases sharply in spring right down to the lowest horizons. In some cases, the utilizable field capacity is already largely exhausted by June, which means that no more soil water is available for later dry phases. The fall and winter precipitation replenishes the soil water supply up to the field capacity. If the soil water was exhausted to a great depth, the field capacity was not reached until January or February. For agriculture and forestry, good data on soil and site conditions is essential for climate-adapted adaptation strategies. Important objectives are basically the preservation of soil functions, the improvement of infiltration capacity and water storage capacity. Here, the soil is of central importance as an interactive exchange surface between the spheres and thus for soil protection. The climatic conditions expected in the future pose different challenges for each soil, which can be met with site-specific soil protection measures. KW - Bodengeografie KW - Bodenwasserhaushalt KW - Klimaänderung KW - Regierungsbezirk Unterfranken KW - Monitoring KW - Bodenwasser KW - Ungesättigte Zone KW - Braunerde KW - Parabraunerde KW - Terra fusca Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-360668 ER -