TY - BOOK A1 - Salm, Volker T1 - Einzelhandelsgeographische Beratungsleistungen - Evaluation ihrer Verwendung in der kommunalen Einzelhandelsentwicklung N2 - Das Geschäft der Besserwisser boomt. Nur wenige politische oder unternehmerische Entscheidungen werden heute noch ohne den Verweis auf wissenschaftliche Untersuchungen oder die Empfehlungen renommierter Beratungsunternehmen getroffen. Keine Ausnahme macht da die kommunale Einzelhandelsentwicklung, die seit Jahren in der Stadtplanung und Kommunalpolitik für Konflikte sorgt - ein weites Feld für Gutachter und Berater aus den unterschiedlichen Lagern. Allerdings haben nicht selten Einzelhandelsgutachten und -konzepte einen eher bescheidenen Ruf, der sich auf erkannte Defizite in der Umsetzung des Expertenrates gründet. Doch was veranlasst die Auftraggeber dazu, immer neue Untersuchungen in Auftrag zu geben? Wann genau und unter welchen Voraussetzungen kann eine Beratung erfolgreich sein und zu tatsächlichen Veränderungen führen? In Verbindung von akademischer Grundlagenforschung und einer mehrjährigen Tätigkeit als Berater und Gutachter gewährt der Autor einen Blick hinter die Kulissen kommunalpolitischer und privatwirtschaftlicher Entscheidungen: einen Blick auf die verborgenen Ziele und Strategien der Schlüsselakteure und deren Kampf um Macht, Ressourcen und Besitzstände. Hinweise zu den möglichen Perspektiven einer einzelhandelsbezogenen Kommunalberatung ergänzen die Betrachtungen. Die vorliegende Arbeit wurde 2005 von der Ludwig-Maximilians-Universität München als Dissertation angenommen. T3 - Geographische Handelsforschung - 12 KW - Gemeinde KW - Standortpolitik KW - Einzelhandelskonzept KW - Kommunalberatung KW - Einzelhandel KW - Beratungsdienstleistung KW - Einzelhandel KW - Unternehmensberatung KW - Standortfaktor Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-180084 SN - 3-932820-31-2 PB - L.I.S. Verlag CY - Passau ER - TY - BOOK ED - Klein, Ralf ED - Rauh, Jürgen T1 - Analysemethodik und Modellierung in der geographischen Handelsforschung N2 - Methoden und Techniken sind in der geographischen Handelsforschung gleichermaßen in der Grundlagenforschung, in der universitärenAusbildung, in der praktischen Anwendung und der Fortbildung von hoher Bedeutung. Der vorliegende Band vertieft einige bekannte methodische Aspekte, setzt aber auch neue Akzente hinsichtlich Analysemethodik und Modellierung. Die Beiträge in dem vorliegenden Band zeigen weitergehende Möglichkeiten auf, in der geographischen Handelsforschung und insbesondere der Praxis bedeutsame Fragestellungen methodisch fassen und behandeln zu können. Die Reihenfolge der Beiträge ist thematisch gegliedert. Die Thematik wird zunächst eher allgemein orientiert vorgestellt und dann mittels einer bestimmten Fragestellung oder Untersuchung konkretisiert. So wird der umfassende Beitrag von K. E. Klein zum Einsatz geographischer Informationssysteme im Einzelhandel durch die Studie von J. Scharfenberger zu mikrogeographischen Routing- und Marktpotenzialanalysen ergänzt. Die Modellierung und Prognose von Marktgebieten im Einzelhandel wird von R. Klein zunächst allgemein diskutiert und durch die Untersuchungen von C. Kanhäusser vertieft. Die Beiträge von R. Hesse / A. Schmid sowie J. Rauh / T. Schenk / M. Fehler / F. Klügl / F. Puppe zeigen mit Simulationsmodellen und der räumlichen Optimierung neue methodische Anwendungsmöglichkeiten auf, die geeignet sind, die in der Regel vorhandene Trennung zwischen der individualistischen und der strukturellen Perspektive aufzulösen. Erstgenannte wird in der Regel z.B. bei der Untersuchung des Konsumentenverhaltens eingenommen, die Letztgenannte bei der (Standort-)Analyse der Angebotsseite. N2 - Enthält: Kurt E. Klein: GIS im Einzelhandel Jörg Scharfenberger: Mikrogeographische Routing- und Marktpotenzialanalysen zur Unterstützung von Standortentscheidungen im Einzelhandel Ralf Klein: Der probabilistische Ansatz zur Modellierung des räumlichen Einkaufsverhaltens Christian Kanhäußer: Modellierung und Prognose von Marktgebieten am Beispiel des Möbeleinzelhandels T3 - Geographische Handelsforschung - 13 KW - Handelsforschung KW - Einzelhandel KW - Analysemethoden Einzelhandel KW - Standortentscheidungen KW - GIS KW - Standortplanung KW - Verbraucherverhalten Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-180402 SN - 978-3-932820-32-8 N1 - Die gedruckte Version dieses Bandes ist im Buchhandel lieferbar. Nähere Informationen unter: http://www.metagis.de/MetaGIS-Fachbuch/Schriftenreihen/Reihe-GHF/reihe-ghf.html PB - L.I.S. Verlag CY - Passau ER - TY - JOUR A1 - Ataee, Mohammad Sadegh A1 - Maghsoudi, Yasser A1 - Latifi, Hooman A1 - Fadaie, Farhad T1 - Improving estimation accuracy of growing stock by multi-frequency SAR and multi-spectral data over Iran's heterogeneously-structured broadleaf Hyrcanian forests JF - Forests N2 - Via providing various ecosystem services, the old-growth Hyrcanian forests play a crucial role in the environment and anthropogenic aspects of Iran and beyond. The amount of growing stock volume (GSV) is a forest biophysical parameter with great importance in issues like economy, environmental protection, and adaptation to climate change. Thus, accurate and unbiased estimation of GSV is also crucial to be pursued across the Hyrcanian. Our goal was to investigate the potential of ALOS-2 and Sentinel-1's polarimetric features in combination with Sentinel-2 multi-spectral features for the GSV estimation in a portion of heterogeneously-structured and mountainous Hyrcanian forests. We used five different kernels by the support vector regression (nu-SVR) for the GSV estimation. Because each kernel differently models the parameters, we separately selected features for each kernel by a binary genetic algorithm (GA). We simultaneously optimized R\(^2\) and RMSE in a suggested GA fitness function. We calculated R\(^2\), RMSE to evaluate the models. We additionally calculated the standard deviation of validation metrics to estimate the model's stability. Also for models over-fitting or under-fitting analysis, we used mean difference (MD) index. The results suggested the use of polynomial kernel as the final model. Despite multiple methodical challenges raised from the composition and structure of the study site, we conclude that the combined use of polarimetric features (both dual and full) with spectral bands and indices can improve the GSV estimation over mixed broadleaf forests. This was partially supported by the use of proposed evaluation criterion within the GA, which helped to avoid the curse of dimensionality for the applied SVR and lowest over estimation or under estimation. KW - GSV KW - nu SVR KW - uneven-aged mountainous KW - polarimetery KW - multi-spectral KW - optimization Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-197212 SN - 1999-4907 VL - 10 IS - 8 ER - TY - JOUR A1 - Mayr, Stefan A1 - Kuenzer, Claudia A1 - Gessner, Ursula A1 - Klein, Igor A1 - Rutzinger, Martin T1 - Validation of earth observation time-series: a review for large-area and temporally dense land surface products JF - Remote Sensing N2 - Large-area remote sensing time-series offer unique features for the extensive investigation of our environment. Since various error sources in the acquisition chain of datasets exist, only properly validated results can be of value for research and downstream decision processes. This review presents an overview of validation approaches concerning temporally dense time-series of land surface geo-information products that cover the continental to global scale. Categorization according to utilized validation data revealed that product intercomparisons and comparison to reference data are the conventional validation methods. The reviewed studies are mainly based on optical sensors and orientated towards global coverage, with vegetation-related variables as the focus. Trends indicate an increase in remote sensing-based studies that feature long-term datasets of land surface variables. The hereby corresponding validation efforts show only minor methodological diversification in the past two decades. To sustain comprehensive and standardized validation efforts, the provision of spatiotemporally dense validation data in order to estimate actual differences between measurement and the true state has to be maintained. The promotion of novel approaches can, on the other hand, prove beneficial for various downstream applications, although typically only theoretical uncertainties are provided. KW - accuracy KW - error estimation KW - global KW - intercomparison KW - remote sensing KW - uncertainty Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-193202 SN - 2072-4292 VL - 11 IS - 22 ER - TY - JOUR A1 - Abdullahi, Sahra A1 - Wessel, Birgit A1 - Huber, Martin A1 - Wendleder, Anna A1 - Roth, Achim A1 - Kuenzer, Claudia T1 - Estimating penetration-related X-band InSAR elevation bias: a study over the Greenland ice sheet JF - Remote Sensing N2 - Accelerating melt on the Greenland ice sheet leads to dramatic changes at a global scale. Especially in the last decades, not only the monitoring, but also the quantification of these changes has gained considerably in importance. In this context, Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) systems complement existing data sources by their capability to acquire 3D information at high spatial resolution over large areas independent of weather conditions and illumination. However, penetration of the SAR signals into the snow and ice surface leads to a bias in measured height, which has to be corrected to obtain accurate elevation data. Therefore, this study purposes an easy transferable pixel-based approach for X-band penetration-related elevation bias estimation based on single-pass interferometric coherence and backscatter intensity which was performed at two test sites on the Northern Greenland ice sheet. In particular, the penetration bias was estimated using a multiple linear regression model based on TanDEM-X InSAR data and IceBridge laser-altimeter measurements to correct TanDEM-X Digital Elevation Model (DEM) scenes. Validation efforts yielded good agreement between observations and estimations with a coefficient of determination of R\(^2\) = 68% and an RMSE of 0.68 m. Furthermore, the study demonstrates the benefits of X-band penetration bias estimation within the application context of ice sheet elevation change detection. KW - InSAR height KW - penetration bias KW - cryosphere KW - TanDEM-X KW - Greenland ice sheet KW - DEM Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-193902 SN - 2072-4292 VL - 11 IS - 24 ER - TY - CHAP A1 - Appel, Alexandra T1 - Multi-Channel-Einzelhandel und Embeddedness - das Beispiel Migros Sanal Market in der Türkei T2 - Online-Handel ist Wandel N2 - No abstract available. KW - Multi-Channel-Einzelhandel KW - Embeddedness KW - Migros Sanal Market KW - Türkei Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-182662 ER - TY - CHAP A1 - Wotruba, Markus T1 - Die Lebensmittel-Discounter erreichen die Reifephase. Folgt eine weitere Ausdifferenzierung? T2 - Discounterwelten N2 - No abstract available. KW - Einzelhandel KW - Discountergeschäft KW - Lebensmittel KW - Discounter KW - Einzelhandel Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-182643 PB - L.I.S.-Verlag CY - Passau ER - TY - JOUR A1 - Trappe, Julian A1 - Kneisel, Christof T1 - Geophysical and sedimentological investigations of Peatlands for the assessment of lithology and subsurface water pathways JF - Geosciences N2 - Peatlands located on slopes (herein called slope bogs) are typical landscape units in the Hunsrueck, a low mountain range in Southwestern Germany. The pathways of the water feeding the slope bogs have not yet been documented and analyzed. The identification of the different mechanisms allowing these peatlands to originate and survive requires a better understanding of the subsurface lithology and hydrogeology. Hence, we applied a multi-method approach to two case study sites in order to characterize the subsurface lithology and to image the variable spatio-temporal hydrological conditions. The combination of Electrical Resistivity Tomography (ERT) and an ERT-Monitoring and Ground Penetrating Radar (GPR), in conjunction with direct methods and data (borehole drilling and meteorological data), allowed us to gain deeper insights into the subsurface characteristics and dynamics of the peatlands and their catchment area. The precipitation influences the hydrology of the peatlands as well as the interflow in the subsurface. Especially, the geoelectrical monitoring data, in combination with the precipitation and temperature data, indicate that there are several forces driving the hydrology and hydrogeology of the peatlands. While the water content of the uppermost layers changes with the weather conditions, the bottom layer seems to be more stable and changes to a lesser extent. At the selected case study sites, small differences in subsurface properties can have a huge impact on the subsurface hydrogeology and the water paths. Based on the collected data, conceptual models have been deduced for the two case study sites. KW - peatland KW - slope bogs KW - geomorphology KW - subsurface hydrology KW - electrical resistivity tomography KW - ground penetrating radar KW - boreholes KW - Hunsrueck Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-201699 VL - 9 IS - 3 ER - TY - THES A1 - Hu, Zhongyang T1 - Earth Observation for the Assessment of Long-Term Snow Dynamics in European Mountains - Analysing 35-Year Snowline Dynamics in Europe Based on High Resolution Earth Observation Data between 1984 and 2018 T1 - Erdbeobachtung für die Beurteilung von Langzeit Schneedynamiken in Europäischen Gebirgen - Die Analyse von Scheegrenzendynamiken über 35 Jahre in Europa basierend auf hochauflösenden Erdbeobachtungsdaten zwischen 1984 und 2018 N2 - Worldwide, cold regions are undergoing significant alterations due to climate change. Snow, the most widely distributed cold region component, is highly sensitive to climate change. At the same time, snow itself profoundly impacts the Earth’s energy budget, biodiversity, and natural hazards, as well as hydropower management, freshwater management, and winter tourism/sports. Large parts of the cold regions in Europe are mountain areas, which are densely populated because of the various ecosystem services and socioeconomic well-being in mountains. At present, severe consequences caused by climate change have been observed in European mountains and their surrounding areas. Yet, large knowledge gaps hinder the development of effective regional and local adaptation strategies. Long-term and evidence-based regional studies are urgently needed to enhance the comprehension of regional responses to climate change. Earth Observation (EO) provides long-term consistent records of the Earth’s surface. It is a great alternative and/or supplement to conventional in-situ measurements which are usually time-consuming, cost-intensive and logistically demanding, particularly for the poor accessibility of cold regions. With the assistance of EO, land surface dynamics in cold regions can be observed in an objective, repeated, synoptic and consistent way. Thanks to free and open data policies, long-term archives such as Landsat Archive and Sentinel Archive can be accessed free-of-charge. The high- to medium-resolution remote sensing imagery from these freely accessible archives gives EO-based time series datasets the capability to depict snow dynamics in European mountains from the 1980s to the present. In order to compile such a dataset, it is necessary to investigate the spatiotemporal availability of EO data, and develop a spatiotemporally transferable framework from which one can investigate snow dynamics. Among the available EO image archives, the Landsat Archive has the longest uninterrupted records of the Earth’s land surface. Furthermore, its 30 m spatial resolution fulfils the requirements for snow monitoring in complex terrains. Landsat data can yield a time series of snow dynamics in mountainous areas from 1984 to the present. However, severe Landsat data gaps have occurred across certain regions of Europe. Moreover, the Landsat Level 1 Precision and Terrain (L1TP) data is scarcer (up to 50% less) in high-latitude mountainous areas than in low-latitude mountainous areas. Given the abovementioned facts, the Regional Snowline Elevation (RSE) is selected to characterize the snow dynamics in mountainous areas, as it can handle cloud obstructions in the optical images. In this thesis, I present a five-step framework to derive and densify RSE time series in European mountains, i.e. (1) pre-processing, (2) snow detection, (3) RSE retrieval, (4) time series densification, and (5) Regional Snowline Retreat Curve (RSRC) production. The results of the intra-annual RSE variations show a uniquely high variation in the beginning of the ablation seasons in the Alpine catchment Tagliamento, mainly toward higher elevation. As for inter-annual variations of RSE, median RSE increases in all selected catchments, with an average speed of around 4.66 m ∙ a−1 (median) and 5.87 m ∙ a−1 (at the beginning of the ablation season). The fastest significant retreat is observed in the catchment Drac (10.66 m ∙ a−1, at the beginning of the ablation season), and the slowest significant retreat is observed in the catchment Uzh (1.74 m ∙ a−1, at the beginning of the ablation season). The increase of RSEs at the beginning of the ablation season is faster than the median RSEs, whose average difference is nearly 1.21 m ∙ a−1, particularly in the catchment Drac (3.72 m ∙ a−1). The results of the RSRCs show a significant rise in RSEs at the beginning of the ablation season, except for the Alpine catchment Alpenrhein and Var, and the Pyrenean catchment Ariege. It indicates that 11.8 and 3.97 degrees Celsius less per year are needed for the regional snowlines to reach the middle point of the RSRC in the Tagliamento and Tysa, respectively. The variation of air temperature is regarded as an example of a potential climate driver in this thesis. The retrieved monthly mean RSEs are highly correlated (mean correlation coefficient "R" ̅ = 0.7) with the monthly temperature anomalies, which are more significant in months with extremely low/high temperature. Another case study that investigates the correlation between river discharges and RSEs is carried out to demonstrate the potential consequences of the derived snowline dynamics. The correlation analysis shows a good correlation between river discharges and RSEs (correlation coefficient, R=0.52). In this thesis, the developed framework signifies a better understanding of the snow dynamics in mountain areas, as well as their potential triggers and consequences. Nonetheless, an urgent need persists for: (1) validation data to assess long-term snow-related observations based on high-resolution EO data; (2) further studies to reveal interactions between snow and its ambient environment; and (3) regional and local adaptation-strategies coping with climate change. Further studies exploring the above-mentioned research gaps are urgently needed in the future. N2 - Weltweit erleben kalte Regionen signifikante Veränderungen durch den Klimawandel. In kalten Regionen ist der Schnee die am weitesten verbreitete Komponente, welche sehr sensibel auf Klimaänderungen reagiert. Zugleich beeinflusst der Schnee selbst das Energiebudget der Erde, die Biodiversität, Naturgefahren sowie Wasserenergiegewinnung, Süßwassergewinnung, Wintertourismus und Wintersport. Große Teile der kalten Regionen in Europa sind Gebirgsregionen. Diese sind dicht besiedelt, da Gebirgsregionen verschiedenste Ökosystemservices bereitstellen und sozioökonomisches Wohlbefinden ermöglichen. Heute kann man schwerwiegende Konsequenzen in Europäischen Gebirgen und deren angrenzenden Gebieten wahrnehmen. Dennoch verhindern große Wissenslücken die Entwicklung effektiver und regionaler/lokaler Anpassungsstrategien. Um regionaler Auswirkungen durch den Klimawandel besser verstehen zu können, ist es enorm wichtig Langzeitstudien und beweisorientierte regionale Studien durchzuführen. Erdbeobachtung (EO) bietet durchgängige Langzeitaufzeichnungen der Erdoberfläche. Dies ist eine großartige Alternative und/oder Ergänzung zu konventionellen in-situ Messungen, welche meist zeitaufwändig, teuer und logistisch herausfordernd sind – vor allem in kalten Regionen, die schwer zugänglich sind. Mit der Hilfe von Erdbeobachtung können Oberflächendynamiken objektiv, wiederholt, synoptisch und kontinuierlich aufgenommen werden. Dank freier und offener Datenpolitik, Langzeitmissionen wie Landsat und Sentinel sind diese Daten inzwischen ohne zusätzliche Kosten zugänglich. Durch die oben genannten Rahmenbedingungen, besteht die Möglichkeit aus hoch bis mittel aufgelöste Satellitenbilder erdbeobachtungsbasierte Zeitreihen zu erstellen, die die Schneedynamiken in Europäischen Gebirgen abbilden. Um dieses Ziel zu erreichen, muss die räumliche und zeitliche Verfügbarkeit von Erdbeobachtungsdaten überprüft werden und ein Rahmenwerk geschaffen werden (übertragbar in Zeit und Raum), um Schneedynamiken aus Erdbeobachtungsdaten großflächig ableiten zu können. Unter den verfügbaren Erdbeobachtungsarchiven bietet das Landsat Archiv die längsten und kontinuierlichsten Aufzeichnungen der Landoberfläche. Zudem erfüllt die räumliche Auflösung von 30 m die Anforderungen, Schnee in komplexem Terrain zu monitoren. Basierend auf Landsat L1TP Daten (z.B. terrainkorrigiert) ist es möglich, Zeitreihen von Schneedynamiken in Gebirgsregionen zwischen 1984 und 1991/1999 zu erstellen. Des Weiteren ist Landsat L1TP in hohen Breitengraden seltener verfügbar (bis zu 50 % weniger) als in Gebirgsregionen der gemäßigten Breiten. Basierend auf den oben genannten Fakten wurde die Regionale Höhe der Schneefallgrenze (RSE) ausgewählt um Schneedynamiken in Gebirgsregionen zu charakterisieren, da diese Wolken in optischen Szenen bewältigen kann. In dieser Arbeit wurde ein fünf-Stufen Rahmenwerk geschaffen, um RSE-Zeitserien in Europäischen Gebirgen abzuleiten und zu verdichten. Die Prozessierungskette besteht aus (1) Vorprozessierung, (2) Schneedetektion, (3) RSE-Ableitung, (4) Zeitreihenverdichtung und (5) Erstellung einer regionalen Schneegrenzen-Rückgangsfunktion (RSRC). Die Ergebnisse der intra-annuellen RSE Variationen zeigen eine einzigartige hohe Variation im Beginn der Abschmelzsaison im alpinen Einzugsgebiet Tagliamento, meist in höheren Gebieten. Wie für die inter-annuellen Variationen des RSE, steigt auch der Median des RSE in allen ausgewählten Einzugsgebieten mit einer durchschnittlichen Geschwindigkeit von 4.66 m ∙ a−1 (median) und 5.87 m ∙ a−1 (zum Beginn der Schmelze). Der schnellste signifikante Rückgang kann im Einzugsgebiet Drac (10.66 m ∙ a−1, Beginn der Schmelze) beobachtet werden, der langsamste Rückgang im Einzugsgebiet Uzh (1.74 m ∙ a−1, Beginn der Schmelze). Der Anstieg des RSE zu Beginn der Schmelzsaison ist schneller als der Median des RSE, dessen mittlere Differenz 1.21 m ∙ a−1 beträgt. Insbesondere für das Drac Einzugsgebiet (3.72 m ∙ a−1). Die Ergebnisse des RSRC zeigen signifikante Anstiege des RSE zu Beginn des Schmelzsaison, ausgenommen davon sind die alpinen Einzugsgebiete Alpenrhein und Var und das Einzugsgebiet Ariege in den Pyrenäen. Dies lässt darauf zurückschließen, dass 11.8 °C und 3.97 °C Grad weniger pro Jahr nötig sind für Tagliamento und Tysa, damit die regionalen Schneegrenzen den Mittelpunkt des RSRC erreicht. Zudem wird die Variation der Lufttemperatur als beispielhafter Treiber des Klimas in dieser Thesis gesehen. Die monatlich abgeleiteten mittleren RSE korrelieren stark (mittlerer korrelations Coeffizient R ̅ = 0.7) mit monatlichen Temperaturanomalien. In Monaten mit extrem hohen/tiefen Temperaturen ist die Korrelation am stärksten. Ein anderes Fallbeispiel untersucht die Korrelation zwischen Abfluss in Flüssen und RSE, um die potenziellen Konsequenzen der abgeleiteten Schneefallgrenzendynamiken zu ermitteln. Die Korrelationsanalyse weist eine gute Korrelation auf (R=0.52). Das in dieser Arbeit entwickelte Rahmenwerk ist nur ein Beginn, um das Wissen über Schneedynamiken in Gebirgsregionen zu verbessern und potentiell auslösende Faktoren und Konsequenzen zu verstehen. Dennoch wird folgendes dringend benötigt: (1) Validierungsdaten für schneebasierte Langzeitbeobachtungen aus hochaufgelösten Erdbeobachtungsdaten; (2) weitere Studien zu Interaktionen zwischen Schnee und der umgebende Umwelt; und (3) regionale und lokale Anpassungsstrategien, um Auswirkungen des Klimawandels zu meistern. Weitere Studien in den oben genannten Punkten werden in der Zukunft stark frequentiert sein, damit Wissens- und Forschungslücken geschlossen werden können. KW - Fernerkundung KW - Schnee KW - Europa KW - Remote Sensing KW - Snow KW - Europe Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-200441 ER - TY - RPRT A1 - Conrad, Christopher A1 - Morper-Busch, Lucia A1 - Netzband, Maik A1 - Teucher, Mike A1 - Schönbrodt-Stitt, Sarah A1 - Schorcht, Gunther A1 - Dukhovny, Viktor T1 - Инструмент для выработки обоснованных решений в вопросах земле- и водопользования T1 - Monitoring jeffektivnosti vodopol'zovanija v Central'noj Azii Instrument dlja obosnovannoj vyrabotki reshenij v voprosah zemle- i vodopol'zovanija N2 - WUEMoCA — научный инструмент веб-кар¬тографирования для мониторинга эф¬фек¬тивности земле- и водопользования на территориях орошаемого земледелия стран трансграничного бассейна Араль¬ского моря (Казахстана, Кыргызстана, Таджикистана, Туркменистана, Узбеки¬стана и Афганистана). Путём интеграции спутниковых данных по землепользованию, растениеводству и потреблению воды с гидрологическими и экономическими данными создаётся целый набор показателей. Инструмент полезен для выработки масштабных решений в вопросах распределения воды и землепользования, а также может применяться во многих практических сферах, в которых требуются независимые данные о конкретных обширных территориях. N2 - WUEMoCA — nauchnyj instrument veb-kar¬tografirovanija dlja monitoringa jef¬fek¬tivnosti zemle- i vodopol'zovanija na territorijah oroshaemogo zemledelija stran transgranichnogo bassejna Aral'¬skogo morja (Kazahstana, Kyrgyzstana, Tadzhikistana, Turkmenistana, Uzbeki¬stana i Afganistana). Putjom integracii sputnikovyh dannyh po zemlepol'zovaniju, rastenievodstvu i potrebleniju vody s gidrologicheskimi i jekonomicheskimi dannymi sozdajotsja celyj nabor pokazatelej. Instrument polezen dlja vyrabotki masshtabnyh reshenij v voprosah raspredelenija vody i zemlepol'zovanija, a takzhe mozhet primenjat'sja vo mnogih prakticheskih sferah, v kotoryh trebujutsja nezavisimye dannye o konkretnyh obshirnyh territorijah. KW - Remote Sensing KW - WebGIS KW - Information System KW - Central Asia Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-192006 ER -