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Die vorliegende Arbeit ist in zwei Teile gegliedert, von denen der erste Teil den theoretischen Hintergrund und empirische Befunde zum Thema „Komplexes Problemlösen“ behandelt. Der zweite Teil beinhaltet Methodik und Ergebnisse der durchgeführten Untersuchung. Nach der Einleitung in Kapitel 1 werden in Kapitel 2 die „Grundkonzepte des Komplexen Problemlösens“ vorgestellt, wobei mit der Abgrenzung des Bereichs „Komplexes Problemlösen“ begonnen wird. Anschließend werden die Eigenschaften von komplexen Systemen und deren Anforderungen an Problemlöser beschrieben, wobei die Taxonomie1 von Dörner et al. (1994) zugrunde gelegt wird. In Kapitel 3 werden Modelle der Wissensrepräsentation und des Problemlösens vorgestellt. Dabei wird der Begriff der „Strategie“ diskutiert und im Zusammenhang mit verschiedenen allgemeinen Modellen des Problemlösens erläutert. Kapitel 4 behandelt das Konzept „Delegation“. Delegation wird in dieser Arbeit als Methode verwendet, um Versuchspersonen zur Formalisierung ihrer Strategien zu bewegen, wobei sie die Ausführung der Strategien gleichzeitig beobachten können. Es werden vor allem Befunde aus der Organisationspsychologie und Unternehmensführung berichtet und die Anwendung von Delegation in der Interaktion zwischen Mensch und künstlichem Agent erörtert. In Kapitel 5 werden Waldbrandsimulationen behandelt. Diese zählen zu den klassischen Simulationen, die zur Untersuchung von Komplexem Problemlösen verwendet werden. Zuerst wird auf computergestützte Simulation im Allgemeinen eingegangen, wobei Unterschiede zu traditionellen Untersuchungsmethoden angesprochen werden. Dabei wird auch die Bedeutung der Multiagentensimulation für die Komplexe Problemlöseforschung hervorgehoben. Anschließend wird Feuerverhalten und Feuerbekämpfung als Vorbild für Waldbrandsimulationen erläutert. Dadurch können sowohl Anhaltspunkte zur Beurteilung der Plausibilität als auch für die Implementierung einer Waldbrandsimulation gewonnen werden. Im Anschluss daran werden drei bekannte Beispiele für Waldbrandsimulationen vorgestellt, wobei auch auf domänen- bzw. simulationsspezifische Strategien eingegangen wird. In Kapitel 6 wird ein Überblick über verschiedene empirische Befunde aus dem Bereich des Komplexen Problemlösens gegeben. Diese betreffen sowohl Eigenschaften von komplexen Systemen als auch Merkmale des Problemlösers. In Kapitel 7 werden die wichtigsten Kritikpunkte und Probleme, mit denen die Komplexe Problemlöseforschung zu kämpfen hat, zusammengefasst. Die konkreten Fragestellungen der Untersuchung werden in Kapitel 8 vorgestellt, wobei Kapitel 9 und 10 erläutern, mit welcher Methodik diese Fragen untersucht werden. In diesem Zusammenhang wird auch die Simulationsumgebung SeSAm vorgestellt. Im folgenden Kapitel 11 wird auf die Eigenschaften der implementierten Waldbrandsimulation eingegangen. Kapitel 12 beschreibt den Aufbau und Ablauf der Untersuchung, mit der die Daten gewonnen werden, die in Kapitel 13 berichtet werden. Eine Diskussion der Befunde im Hinblick auf die Fragestellungen und ihre Bedeutung für die zukünftige Forschung erfolgt in Kapitel 14.
Burn severity was measured within the Mediterranean sclerophyll forests of south-west Western Australia (WA) using remote sensing data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The region of south-west WA is considered as a high fire prone landscape and is managed by the state government’s Department of Conservation and Land Management (CALM). Prescribed fuel reduction burning is used as a management tool in this region. The measurement of burn severity with remote sensing data focused on monitoring the success and impact of prescribed burning and wildfire in this environment. The high temporal resolution of MODIS with twice daily overpasses in this area was considered highly favourable, as opportunities for prescribed burning are temporally limited by climatic conditions. The Normalised Burn Ratio (NBR) was investigated to measure burn severity in the forested area of south-west WA. This index has its heritage based on data from the Landsat TM/ETM+ sensors (Key and Benson, 1999 [1],[2]) and was transferred from Landsat to MODIS data. The measurement principally addresses the biomass consumption due to fire, whereas the change detected between the pre-fire image and the post-fire image is quantified by the ÄNBR. The NBR and the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) have been applied to MODIS and Landsat TM/ETM+ data. The spectral properties and the index values of the remote sensing data have been analysed within different burnt areas. The influence of atmospheric and BRDF effects on MODIS data has been investigated by comparing uncorrected top of atmosphere reflectance and atmospheric and BRDF corrected reflectance. The definition of burn severity classes has been established in a field trip to the study area. However, heterogeneous fire behaviour and patchy distribution of different vegetation structure made field classification difficult. Ground truth data has been collected in two different types of vegetation structure present in the burnt area. The burn severity measurement of high resolution Landsat data was assessed based on ground truth data. However, field data was not sufficient for rigorous validation of remote sensing data. The NBR index images of both sensors have been calibrated based on training areas in the high resolution Landsat image. The burn severity classifications of both sensors are comparable, which demonstrates the feasibility of a burn severity measurement using moderate spatial resolution 250m MODIS data. The normalisation through index calculation reduced atmospheric and BRDF effects, and thus MODIS top of at-mosphere data has been considered suitable for the burn severity measurement. The NBR could not be uniformly applied, as different structures of vegetation influenced the range of index values. Furthermore, the index was sensitive to variability in moisture content. However, the study concluded that the NBR on MODIS data is a useful measure of burn severity in the forested area of south-west WA.