TY  - THES
A1  - Walz, Yvonne
T1  - Remote sensing for disease risk profiling: a spatial analysis of schistosomiasis in West Africa
T1  - Fernerkundung für die Risikoabschätzung von Krankheiten: Eine räumliche Analyse der Krankheit Schistosomiasis in West Afrika
N2  - Global environmental change leads to the emergence of new human health risks. As a consequence, transmission opportunities of environment-related diseases are transformed and human infection with new emerging pathogens increase. The main motivation for this study is the considerable demand for disease surveillance and monitoring in relation to dynamic environmental drivers. Remote sensing (RS) data belong to the key data sources for environmental modelling due to their capabilities to deliver spatially continuous information repeatedly for large areas with an ecologically adequate spatial resolution.
A major research gap as identified by this study is the disregard of the spatial mismatch inherent in current modelling approaches of profiling disease risk using remote sensing data. Typically, epidemiological data are aggregated at school or village level. However, these point data do neither represent the spatial distribution of habitats, where disease-related species find their suitable environmental conditions, nor the place, where infection has occurred. As a consequence, the prevalence data and remotely sensed environmental variables, which aim to characterise the habitat of disease-related species, are spatially disjunct.
The main objective of this study is to improve RS-based disease risk models by incorporating the ecological and spatial context of disease transmission. Exemplified by the analysis of the human schistosomiasis disease in West Africa, this objective includes the quantification of the impact of scales and ecological regions on model performance.
In this study, the conditions that modify the transmission of schistosomiasis are reviewed in detail. A conceptual underpinning of the linkages between geographical RS measures, disease transmission ecology, and epidemiological survey data is developed. During a field-based analysis, environmental suitability for schistosomiasis transmission was assessed on the ground, which is then quantified by a habitat suitability index (HSI) and applied to RS data. This conceptual model of environmental suitability is refined by the development of a hierarchical model approach that statistically links school-based disease prevalence with the ecologically relevant measurements of RS data. The statistical models of schistosomiasis risk are derived from two different algorithms; the Random Forest and the partial least squares regression (PLSR). Scale impact is analysed based on different spatial resolutions of RS data. Furthermore, varying buffer extents are analysed around school-based measurements. Three distinctive sites of Burkina Faso and Côte d’Ivoire are specifically modelled to represent a gradient of ecozones from dry savannah to tropical rainforest including flat and mountainous regions.
The model results reveal the applicability of RS data to spatially delineate and quantitatively evaluate environmental suitability for the transmission of schistosomiasis. In specific, the multi-temporal derivation of water bodies and the assessment of their riparian vegetation coverage based on high-resolution RapidEye and Landsat data proofed relevant. In contrast, elevation data and water surface temperature are constraint in their ability to characterise habitat conditions for disease-related parasites and freshwater snail species. With increasing buffer extent observed around the school location, the performance of statistical models increases, improving the prediction of transmission risk. The most important RS variables identified to model schistosomiasis risk are the measure of distance to water bodies, topographic variables, and land surface temperature (LST). However, each ecological region requires a different set of RS variables to optimise the modelling of schistosomiasis risk. A key result of the hierarchical model approach is its superior performance to explain the spatial risk of schistosomiasis.
Overall, this study stresses the key importance of considering the ecological and spatial context for disease risk profiling and demonstrates the potential of RS data. The methodological approach of this study contributes substantially to provide more accurate and relevant geoinformation, which supports an efficient planning and decision-making within the public health sector.
N2  - Globale Umweltveränderungen rufen neue Gesundheitsrisiken hervor. Eine Konsequenz sind veränderte Bedingungen für die Übertragung von umweltbezogenen Krankheiten und ansteigende Infektionen mit neu auftauchenden Erregern. Die Motivation für diese Arbeit basiert auf der steigenden Nachfrage, dynamische Veränderungen der Umwelt und deren Beziehung zu Veränderungen von umweltbedingten Krankheiten zu überwachen. Fernerkundungsdaten gehören zu den wichtigsten Datenquellen für die Umweltmodellierung, da diese es ermöglichen, die Landbedeckung flächendeckend, reproduzierbar und in einer adäquaten räumlichen Auflösung zu kartieren.
Ein Forschungsbedarf, der in dieser Studie identifiziert wird, ist die fehlende Berücksichtigung einer räumlichen Diskrepanz innerhalb der bisherigen Vorgehensweise der Modellierung von Krankheitsrisiken mit Fernerkundungsdaten. Typischerweise werden epidemiologische Daten als Prävalenz einer Krankheit aggregiert erhoben, beispielsweise auf Schul- oder Dorfebene. Jedoch repräsentieren diese Punktmessungen weder die räumliche Verteilung von Habitaten, in welchen krankheitsrelevante Arten ihre geeigneten Umweltbedingungen vorfinden, noch den Ort, an dem sich die Menschen infiziert haben. Die Konsequenz ist, dass Messpunkte der Krankheitprävalenz und fernerkundungsbasierte Umweltvariablen, welche das Habitat von krankheitsrelevanten Arten charakterisieren sollen, räumlich nicht übereinstimmen.
Das Hauptziel dieser Studie ist, ein Verfahren für die Anwendung von Fernerkundungsdaten bei der Modellierung von Krankheitsrisiken zu entwickeln, welches sowohl den ökologischen als auch den räumlichen Kontext der Krankheitsübertragung widerspiegelt. Am Beispiel der Krankheit Schistosomiasis werden weitere mögliche Einflussgrößen auf die Modellgüte quantitativ bewertet. Dies sind unter anderem die verschiedenen Skalenniveaus und die Heterogenität von Ökozonen.
In dieser Arbeit werden die Bedingungen, die auf die Übertragung von Schistosomiasis einen Einfluss haben, aus der bestehenden Literatur im Detail ermittelt. Es wird eine konzeptionelle Grundlage entwickelt, die bestehende Zusammenhänge zwischen satellitengestützten Messungen, der Ökologie der Krankheitsübertragung sowie zu den Ergebnissen der epidemiologischen Studien ermittelt. Während eines Aufenthaltes im Untersuchungsgebiet wurde die Eignung der Umwelt für die Übertragung der Schistosomiasis analysiert. Diese Umwelteignung wird durch die Entwicklung eines Habitat-Eignungs-Index (habitat suitability index, HSI) quantifiziert und mit relevanten Fernerkundungsvariablen verknüpft. Im nächsten Schritt werden Inhalte dieses konzeptionellen Modells gezielt für die Entwicklung eines hierarchischen Modellansatzes verwendet, welcher die gemessene Prävalenz in einen statistischen Zusammenhang mit ökologisch relevanten Messungen von Fernerkundungsdaten bringt. Die statistischen Modelle des Risikos, sich mit Schistosomiasis zu infizieren, basieren auf zwei verschiedenen Modellalgorithmen, dem sogenannten Zufalls-Wald Algorithmus (Random Forest) und der Regression der partiellen, kleinsten Quadrate (Partial Least Squares Regression, PLSR). Der Einfluss von räumlichen Skalen auf die Risikomodellierung wird anhand verschiedener räumlicher Auflösungen der Fernerkundungsdaten ermittelt. Darüber hinaus werden unterschiedlich große Einzugsgebiete mit Hilfe eines Pufferverfahrens (Buffer) anhand der Schulen mit Prävalenzmessungen analysiert. Risikomodelle der Schistosomiasis werden für drei ausgewählte Untersuchungsgebiete in Burkina Faso und der Elfenbeinküste erstellt, welche einen ökologischen Gradienten von der Trockensavanne zum tropischen Regenwald sowie von flachen und bergigen Regionen darstellt.
Diese Studie zeigt, dass Fernerkundungsdaten für die räumliche Abgrenzung und eine quantitative Bewertung der Umwelteignung für die Übertragung der Schistosomiasis geeignet sind. Besonders relevante Informationen sind zeitlich dynamische Veränderungen der Wasserbedeckung sowie die Erfassung des Grades der Ufervegetationsbedeckung auf Basis von hochaufgelösten RapidEye und Landsat Daten. Hingegen sind topographische Daten und die satellitengestützten Messungen der Temperatur nur eingeschränkt geeignet um Habitate der Parasiten und Frischwasserschnecken als wesentlichen Bestandteil der Krankheitsübertragung zu charakterisieren. Bei zunehmender Größe des Einzugsgebietes der Schulen verbessern sich die statistischen Modelle und können somit das Übertragungsrisiko besser erfassen. Die wichtigsten Fernerkundungsvariablen für die Modellierung des Schistosomiasis Risikos sind die Distanz zum nächstgelegenen Gewässer, topographische Variablen sowie die Landoberflächentemperatur (land surface temperature, LST). Für jede Ökozone muss jedoch eine geeignete Zusammenstellung von Fernerkundungsvariablen getroffen werden. Ein ganz wesentliches Ergebnis der hierarchischen statistischen Modellierung ist eine verbesserte Erklärung des räumlichen Risikos von Schistosomiasis.
Insgesamt unterstreicht diese Studie die Bedeutsamkeit des ökologischen und räumlichen Kontexts für die Abschätzung des Krankheitsrisikos und demonstriert das Potential von Fernerkundungsdaten. Der methodische Ansatz dieser Arbeit kann wesentlich dazu beitragen, genaue und relevante Geoinformationen bereitzustellen. Damit wird eine effizientere Planung und Entscheidungsfindung innerhalb des Gesundheitssektors ermöglicht.
N2  - Le changement environnemental global conduit à l'émergence de nouveaux risques pour la santé humaine. En conséquence, les voies de transmission des maladies liées à l'environnement, sont modifies de meme que l'infection humaine avec l´accroissement des nouveaux agents pathogènes émergents. La motivation principale de cette étude est la demande considérable pour la surveillance et le suivi des maladie en relation avec la dynamique des facteurs environnementaux. Les données de la télédétection sont les sources principales utilisees pour la modélisation de l'environnement en raison de leurs capacités à fournir une information de maniere spatiale, repetitive et continue pour les grandes surfaces avec une résolution spatiale écologique adéquate.
L´importante lacune de la recherche scientifique identifiée par cette étude est la non considération de la disparité spatiale inhérente dans les approches actuelles de modélisation des risques de la maladie en utilisant des données de la télédétection. Généralement, les données épidémiologiques sont regrouper à l'école ou au niveau du village. Toutefois, ces données ne peuvent pas représenter la distribution spatiale des habitats et definir les conditions environnementales favorable a la proliferation des agents pathogenes de la maladie, ni le lieu, où l'infection s´est produite. En conséquence, les données sur la prévalence et les variables environnementales de la télédétection, qui visent à caractériser l'habitat des agents liés à la maladie, sont spatialement disjointes.
L'objectif principal de cette étude est d'améliorer en utilisant la télédétection les modèles de risque de maladie en incorporant l´aspect écologique et spatiale de la transmission de la maladie. Illustré par l'étude des personnes infectées de la schistosomiase en Afrique de l'Ouest, cet objectif comprend la quantification du niveau d'impact des régions écologiques sur les performances du modèle.
Dans cette étude, les conditions qui modifient la transmission de la schistosomiase sont examinées en détail. Une approche conceptuelle reliant les données mesurées issues de la télédétection, la transmission de la maladie, l'écologie et des données de l'enquête épidémiologique a été développé. A partir d'une étude sur le terrain, les facteurs environnementaux à la transmission de la schistosomiase ont été évalués, ensuite quantifiés par l´indice de qualité de l'habitat (habitat suitability index, HSI) et combiné aux données de la télédétection. Le modèle conceptuel de la pertinence environnemental a été affiné par le développement d'une approche de modèle hiérarchique qui relie statistiquement la prévalence de la maladie en milieu scolaire avec les mesures écologiques pertinentes de données de la télédétection. Les modèles statistiques de risque de schistosomiase proviennent de deux différents algorithmes; la forêt aléatoire (Random Forest) et la régression des moindres carrés partiels (Partial Least Squares Regression, PLSR). Le niveau d'impact a été analysé sur la base de différentes résolutions spatiales de données de la télédétection. En outre, des divers degrés carre des bassin de réception ont été analysés autour de mesures en milieu scolaire. Trois sites distinctifs du Burkina Faso et de la Côte d'Ivoire sont spécifiquement modélisés pour représenter un gradient de écozones de savane sèche a forêt tropicale y compris les régions plates et montagneuses.
Les résultats du modèle révèlent l'applicabilité des données de la télédétection pour la délimitation spatiale et l’évaluation quantitative de la pertinence de l'environnement pour la transmission de la schistosomiase. Precisement, la dérivation multi-temporelle des course d'eau et l'évaluation de leur couverture riveraine de végétation a partir des images à haute résolution RapidEye et Landsat jugées adequate. En revanche, les données d'altitude et de température de la surface de l'eau ont montré certaines limites dans leur capacité à caractériser les conditions de l'habitat des parasites et des escargots en tant que composantes essentielles de la transmission de la maladie. Avec l'augmentation des degrés carres des bassins de réception observés autour de l'emplacement de l'école, la performance des modèles statistiques augmente, améliorant ainsi la prédiction du risque de transmission. Les plus importantes variables des données de la télédétection identifiées pour modéliser le risque de schistosomiase sont la mesure de la distance des plans d'eau, les variables topographiques, et la température de surface de la terre (land surface temperature, LST). Cependant, chaque région écologique nécessite une serie différente de variables de données de télédétection afin d´optimiser la modélisation du risque de schistosomiase. Le résultat primordial de l'approche du modèle hiérarchique est sa supérieure performance à expliquer le risque spatiale de la schistosomiase.
Dans l'ensemble, cette étude souligne l'importance cruciale de tenir compte du contexte écologique et spatiale pour le profilage du risque de maladie et démontre le potentiel des données de télédétection. L'approche méthodologique de cette étude contribue de manière substantielle à fournir avec plus de précision et de pertinence l'information géographique, prenant en charge une planification efficace et la prise de décision dans le secteur de la santé publique.
KW  - Westafrika
KW  - Fernerkundung
KW  - schistosomiasis
KW  - risk profiling
KW  - Umweltveränderung
KW  - Gesundheitsgefährdung
KW  - Bilharziose
KW  - remote sensing
KW  - diseases
Y1  - 2014
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-108845
ER  - 
TY  - THES
A1  - Forkuor, Gerald
T1  - Agricultural Land Use Mapping in West Africa Using Multi-sensor Satellite Imagery
T1  - Kartierung landwirtschaftlicher Landnutzung unter Verwendung multi-sensoraler Satellitendaten
N2  - Rapid population growth in West Africa has led to expansion in croplands due to the need to grow more food to meet the rising food demand of the burgeoning population. These expansions negatively impact the sub-region's ecosystem, with implications for water and soil quality, biodiversity and climate. In order to appropriately monitor the changes in croplands and assess its impact on the ecosystem and other environmental processes, accurate and up-to-date information on agricultural land use is required. But agricultural land use mapping (i.e. mapping the spatial distribution of crops and croplands) in West Africa has been challenging due to the unavailability of adequate satellite images (as a result of excessive cloud cover), small agricultural fields and a heterogeneous landscape. This study, therefore, investigated the possibilities of improving agricultural land use mapping by utilizing optical satellite images with higher spatial and temporal resolution as well as images from Synthetic Aperture Radar (SAR) systems which are near-independent of weather conditions. The study was conducted at both watershed and regional scales.
At watershed scale, classification of different crop types in three watersheds in Ghana, Burkina Faso and Benin was conducted using multi-temporal: (1) only optical images (RapidEye) and (2) optical plus dual polarimetric (VV/VH) SAR images (TerraSAR-X). In addition, inter-annual or short term (2-3 years) changes in cropland area in the past ten years were investigated using historical Landsat images. Results obtained indicate that the use of only optical images to map different crop types in West Africa can achieve moderate classification accuracies (57% to 71%). Overlaps between the cropping calendars of most crops types and certain inter-croppings pose a challenge to optical images in achieving an adequate separation between those crop classes. Integration of SAR images, however, can improve classification accuracies by between 8 and 15%, depending on the number of available images and their acquisition dates. The sensitivity of SAR systems to different crop canopy architectures and land surface characteristics improved the separation between certain crop types. The VV polarization of TerraSAR-X was found to better discrimination between crop types than the VH. Images acquired between August and October were found to be very useful for crop mapping in the sub-region due to structural differences in some crop types during this period. 
At the regional scale, inter-annual or short term changes in cropland area in the Sudanian Savanna agro-ecological zone in West Africa were assessed by upscaling historical cropland information derived at the watershed scale (using Landsat imagery) unto a coarse spatial resolution, but geographically large, satellite imagery (MODIS) using regression based modeling. The possibility of using such regional scale cropland information to improve government-derived agricultural statistics was investigated by comparing extracted cropland area from the fractional cover maps with district-level agricultural statistics from Ghana The accuracy of the fractional cover maps (MAE between 14.2% and 19.1%) indicate that the heterogeneous agricultural landscape of West Africa can be suitably represented at the regional or continental scales by estimating fractional cropland cover on low resolution Analysis of the results revealed that cropland area in the Sudanian Savanna zone has experienced inter-annual or short term fluctuations in the past ten years due to a variety of factors including climate factors (e.g. floods and droughts), declining soil fertility, population increases and agricultural policies such as fertilizer subsidies. Comparison of extracted cropland area from the fractional cover maps with government's agricultural statistics (MoFA) for seventeen districts (second administrative units) in Ghana revealed high inconsistencies in the government statistics, and highlighted the potential of satellite derived cropland information at regional scales to improve national/sub-national agricultural statistics in West Africa.
The results obtained in this study is promising for West Africa, considering the recent launch of optical (Landsat 8) and SAR sensors (Sentinel-1) that will provide free data for crop mapping in the sub-region. This will improve chances of obtaining adequate satellite images acquired during the cropping season for agricultural land use mapping and bolster opportunities of operationalizing agricultural land use mapping in West Africa. This can benefit a wide range of biophysical and economic models and improve decision making based on their results.
N2  - Das schnelle Bevölkerungswachstum im Westen Afrikas hat, durch das erhöhte Bedürfnis nach Lebensmittel der expandierenden Bevölkerung, zu einer steigenden Lebensmittelnachfrage und damit zur Ausweitung von Ackerland geführt. Diese Expansionen haben negative Einflüsse auf das Ökosystem der Subregion, die Konsequenzen für Wasser- und Bodenqualität, sowie für Biodiversität und das Klima nach sich ziehen. Um die Veränderungen der Ackerflächen überwachen und die Folgen für das Ökosystem und anderer Umweltprozesse richtig abschätzen zu können, werden genaue und aktuelle Informationen über die landwirtschaftliche Nutzung benötigt. Das kartographieren landwirtschaftlicher Flächennutzung (z.B. das Abbilden der räumlichen Verteilung von Feldfrüchten und Ackerflächen) in Westafrika wurde durch die mangelhafte Verfügbarkeit geeigneter Satellitendaten (durch das Auftreten massiver Wolkenbedeckung), der geringen Größe der landwirtschaftlichen Flächen, sowie der heterogenen Landschaft, erschwert. Aus diesen Gründen untersucht diese Studie das Potential landwirtschaftlich genutzte Flächen, durch die Nutzung von optischen Satellitensystemen mit höherer geometrischer und temporaler Auflösung und Aufnahmen des Synthetic Aperture Radar (SAR) als ein nahezu wetterunabhängiges System, aufzunehmen. Diese Studie wurde sowohl auf der Skala von Wassereinzugsgebieten als auch von Regionen erstellt (Agrarökologische Zone in der sudanesischen Savanne).
Auf der Skala der Wassereinzugsgebiete wurden Klassifikationen verschiedener Feldfrüchte in drei Einzugsgebieten in Ghana, Burkina Faso und Benin, mithilfe multitemporaler Abbildungen, bestehend aus entweder (1) nur optischer Abbildungen (Rapideye) oder (2) optischer und dual polarimetric (VV/VH) SAR Aufnahmen (TerraSAR-X), durchgeführt. Zusätzlich wurden interannuelle oder kurzzeitige (2-3 Jahre) Veränderungen in der Ausdehnung von Ackerflächen über die vergangenen zehn Jahre hinweg mittels historischer Landsataufnahmen untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass das Kartographieren verschiedener Feldfrüchte in Westafrika durch nur optische Abbildungen eine moderate Klassifikationsgenauigkeit von 57% bis 71% widergibt. Überlappungen zwischen dem Anbauplan der meisten Feldfrüchte und dem Zwischenfruchtanbau stellen eine Herausforderung für optische Abbildungen dar, um eine angemessene Unterscheidung der  Feldfrüchte zu erreichen. Die Hinzunahme von SAR Aufnahmen kann die Klassifikationsgenauigkeit, abhängig von der Anzahl verfügbarer Szenen und deren Aufnahmedatum, jedoch um 8% bis 15% erhöhen. Die Empfindlichkeit der SAR Systeme gegenüber unterschiedlichem Aufbau der Fläche von Feldfrüchten und der Charakteristika der Landoberfläche verbesserten die Trennbarkeit unterschiedlicher Feldfrüchte. Wie sich herausstellte hat die VV Polarisation von TerraSAR-X eine bessere Trennung der Feldfrüchte bewirkt als die VH Polarisation. Außerdem zeigt sich, dass Aufnahmen zwischen August und Oktober sehr nützlich zur Abbildung von Feldfrüchten in der Subregion sind, da in dieser Zeit strukturelle Unterschiede einiger Feldfrüchte beobachtet werden können.
Auf regionalem Maßstab wurden interanuelle oder kurzzeitige Veränderungen der Ackerflächen in der agrarökologischen Zone der sudanesischen Savanne in Westafrika durch das hochskalieren historischer Informationen zu den Ackerflächen auf der Skala der Wassereinzugsgebiete (aus Landsat Aufnahmen) auf eine gröbere Auflösung, aber geographisch weite Satellitenszene (MODIS), unter Zuhilfenahme eines auf Regression basierenden Modells, berechnet. Die Möglichkeit regionalskalierte Informationen zu Ackerflächen zu nutzen um staatlich erstellte landwirtschaftliche Statistiken zu verbessern wurde untersucht, indem die extrahierte Fläche der Äcker aus fraktionierten Karten zur Landbedeckung mit landwirtschaftlichen Statistiken auf Distrikt-Level miteinander verglichen werden. Die Genauigkeit der fraktionierten Landbedeckungskarten (Mean Absolute Error zwischen 14,2% und 19,1%) weist darauf hin, dass die heterogene Agrarlandschaft Westafrikas auf einem regionalen oder kontinentalen Maßstab, durch die Abschätzung fraktionierter Ackerflächen aus gering aufgelösten Satellitendaten, angemessen repräsentiert werden kann. Die Analyse der Ergebnisse zeigt, dass die Ackerflächen der Agrarökologischen Zone der sudanesischen Savanne interannuelle oder kurzzeitige Schwankungen in den vergangenen zehn Jahren unterlegen waren. Diese Schwankungen ergeben sich durch bestimmte Faktoren wie: klimatische Faktoren (z.B.  Überschwemmungen oder Dürren), sinkende Bodenfruchtbarkeit, Bevölkerungswachstum und landwirtschaftliche Politik wie der Subvention von Düngemitteln. Der Vergleich von fraktionierter Landbedeckungskarten mit staatlich erstellten landwirtschaftlichen Statistiken (MoFA) in 17 Distrikten in Ghana ergaben große Unregelmäßigkeiten in den staatlichen Statistiken und zeigten das Potential von aus Satellitendaten abgeleiteten Informationen zu Ackerflächen auf regionalem Maßstab um nationale oder subnationale landwirtschaftliche Statistiken in Westafrika zu verbessern.
Angesichts der baldigen Starts der optischen (Landsat 8) und SAR (Sentinel-1) Sensoren, die frei zugängliche Daten für die Kartierung von Feldfrüchten in der Subregion liefern werden, sind die Ergebnisse, die in dieser Studie gewonnen wurden, vielversprechend für Westafrika. Dadurch steigen die Chancen, dass adäquate Satellitenszenen für das Abbilden landwirtschaftlicher Landnutzung während der Anbauzeitraums bezogen und operationalisiert werden können. Dies hat zur Folge, dass ein breites Spektrum biophysikalischer und ökonomischer Modelle davon profitieren und die Entscheidungsfindung durch die Ergebnisse optimiert wird.
KW  - Westafrika
KW  - Fernerkundung
KW  - Bodennutzung
KW  - Kartierung
KW  - Agricultural land use
KW  - Remote sensing
KW  - West Africa
Y1  - 2014
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-108687
ER  -