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Spatiotemporal Fusion Modelling Using STARFM: Examples of Landsat 8 and Sentinel-2 NDVI in Bavaria
(2022)
The increasing availability and variety of global satellite products provide a new level of data with different spatial, temporal, and spectral resolutions; however, identifying the most suited resolution for a specific application consumes increasingly more time and computation effort. The region’s cloud coverage additionally influences the choice of the best trade-off between spatial and temporal resolution, and different pixel sizes of remote sensing (RS) data may hinder the accurate monitoring of different land cover (LC) classes such as agriculture, forest, grassland, water, urban, and natural-seminatural. To investigate the importance of RS data for these LC classes, the present study fuses NDVIs of two high spatial resolution data (high pair) (Landsat (30 m, 16 days; L) and Sentinel-2 (10 m, 5–6 days; S), with four low spatial resolution data (low pair) (MOD13Q1 (250 m, 16 days), MCD43A4 (500 m, one day), MOD09GQ (250 m, one-day), and MOD09Q1 (250 m, eight day)) using the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), which fills regions’ cloud or shadow gaps without losing spatial information. These eight synthetic NDVI STARFM products (2: high pair multiply 4: low pair) offer a spatial resolution of 10 or 30 m and temporal resolution of 1, 8, or 16 days for the entire state of Bavaria (Germany) in 2019. Due to their higher revisit frequency and more cloud and shadow-free scenes (S = 13, L = 9), Sentinel-2 (overall R\(^2\) = 0.71, and RMSE = 0.11) synthetic NDVI products provide more accurate results than Landsat (overall R\(^2\) = 0.61, and RMSE = 0.13). Likewise, for the agriculture class, synthetic products obtained using Sentinel-2 resulted in higher accuracy than Landsat except for L-MOD13Q1 (R\(^2\) = 0.62, RMSE = 0.11), resulting in similar accuracy preciseness as S-MOD13Q1 (R\(^2\) = 0.68, RMSE = 0.13). Similarly, comparing L-MOD13Q1 (R\(^2\) = 0.60, RMSE = 0.05) and S-MOD13Q1 (R\(^2\) = 0.52, RMSE = 0.09) for the forest class, the former resulted in higher accuracy and precision than the latter. Conclusively, both L-MOD13Q1 and S-MOD13Q1 are suitable for agricultural and forest monitoring; however, the spatial resolution of 30 m and low storage capacity makes L-MOD13Q1 more prominent and faster than that of S-MOD13Q1 with the 10-m spatial resolution.
Rapid and accurate yield estimates at both field and regional levels remain the goal of sustainable agriculture and food security. Hereby, the identification of consistent and reliable methodologies providing accurate yield predictions is one of the hot topics in agricultural research. This study investigated the relationship of spatiotemporal fusion modelling using STRAFM on crop yield prediction for winter wheat (WW) and oil-seed rape (OSR) using a semi-empirical light use efficiency (LUE) model for the Free State of Bavaria (70,550 km\(^2\)), Germany, from 2001 to 2019. A synthetic normalised difference vegetation index (NDVI) time series was generated and validated by fusing the high spatial resolution (30 m, 16 days) Landsat 5 Thematic Mapper (TM) (2001 to 2012), Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) (2012), and Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) (2013 to 2019) with the coarse resolution of MOD13Q1 (250 m, 16 days) from 2001 to 2019. Except for some temporal periods (i.e., 2001, 2002, and 2012), the study obtained an R\(^2\) of more than 0.65 and a RMSE of less than 0.11, which proves that the Landsat 8 OLI fused products are of higher accuracy than the Landsat 5 TM products. Moreover, the accuracies of the NDVI fusion data have been found to correlate with the total number of available Landsat scenes every year (N), with a correlation coefficient (R) of +0.83 (between R\(^2\) of yearly synthetic NDVIs and N) and −0.84 (between RMSEs and N). For crop yield prediction, the synthetic NDVI time series and climate elements (such as minimum temperature, maximum temperature, relative humidity, evaporation, transpiration, and solar radiation) are inputted to the LUE model, resulting in an average R\(^2\) of 0.75 (WW) and 0.73 (OSR), and RMSEs of 4.33 dt/ha and 2.19 dt/ha. The yield prediction results prove the consistency and stability of the LUE model for yield estimation. Using the LUE model, accurate crop yield predictions were obtained for WW (R\(^2\) = 0.88) and OSR (R\(^2\) = 0.74). Lastly, the study observed a high positive correlation of R = 0.81 and R = 0.77 between the yearly R\(^2\) of synthetic accuracy and modelled yield accuracy for WW and OSR, respectively.
The fast and accurate yield estimates with the increasing availability and variety of global satellite products and the rapid development of new algorithms remain a goal for precision agriculture and food security. However, the consistency and reliability of suitable methodologies that provide accurate crop yield outcomes still need to be explored. The study investigates the coupling of crop modeling and machine learning (ML) to improve the yield prediction of winter wheat (WW) and oil seed rape (OSR) and provides examples for the Free State of Bavaria (70,550 km2), Germany, in 2019. The main objectives are to find whether a coupling approach [Light Use Efficiency (LUE) + Random Forest (RF)] would result in better and more accurate yield predictions compared to results provided with other models not using the LUE. Four different RF models [RF1 (input: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)), RF2 (input: climate variables), RF3 (input: NDVI + climate variables), RF4 (input: LUE generated biomass + climate variables)], and one semi-empiric LUE model were designed with different input requirements to find the best predictors of crop monitoring. The results indicate that the individual use of the NDVI (in RF1) and the climate variables (in RF2) could not be the most accurate, reliable, and precise solution for crop monitoring; however, their combined use (in RF3) resulted in higher accuracies. Notably, the study suggested the coupling of the LUE model variables to the RF4 model can reduce the relative root mean square error (RRMSE) from −8% (WW) and −1.6% (OSR) and increase the R
2 by 14.3% (for both WW and OSR), compared to results just relying on LUE. Moreover, the research compares models yield outputs by inputting three different spatial inputs: Sentinel-2(S)-MOD13Q1 (10 m), Landsat (L)-MOD13Q1 (30 m), and MOD13Q1 (MODIS) (250 m). The S-MOD13Q1 data has relatively improved the performance of models with higher mean R
2 [0.80 (WW), 0.69 (OSR)], and lower RRMSE (%) (9.18, 10.21) compared to L-MOD13Q1 (30 m) and MOD13Q1 (250 m). Satellite-based crop biomass, solar radiation, and temperature are found to be the most influential variables in the yield prediction of both crops.
This study compares the performance of the five widely used crop growth models (CGMs): World Food Studies (WOFOST), Coalition for Environmentally Responsible Economies (CERES)-Wheat, AquaCrop, cropping systems simulation model (CropSyst), and the semi-empiric light use efficiency approach (LUE) for the prediction of winter wheat biomass on the Durable Environmental Multidisciplinary Monitoring Information Network (DEMMIN) test site, Germany. The study focuses on the use of remote sensing (RS) data, acquired in 2015, in CGMs, as they offer spatial information on the actual conditions of the vegetation. Along with this, the study investigates the data fusion of Landsat (30 m) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) (500 m) data using the spatial and temporal reflectance adaptive reflectance fusion model (STARFM) fusion algorithm. These synthetic RS data offer a 30-m spatial and one-day temporal resolution. The dataset therefore provides the necessary information to run CGMs and it is possible to examine the fine-scale spatial and temporal changes in crop phenology for specific fields, or sub sections of them, and to monitor crop growth daily, considering the impact of daily climate variability. The analysis includes a detailed comparison of the simulated and measured crop biomass. The modelled crop biomass using synthetic RS data is compared to the model outputs using the original MODIS time series as well. On comparison with the MODIS product, the study finds the performance of CGMs more reliable, precise, and significant with synthetic time series. Using synthetic RS data, the models AquaCrop and LUE, in contrast to other models, simulate the winter wheat biomass best, with an output of high R2 (>0.82), low RMSE (<600 g/m\(^2\)) and significant p-value (<0.05) during the study period. However, inputting MODIS data makes the models underperform, with low R2 (<0.68) and high RMSE (>600 g/m\(^2\)). The study shows that the models requiring fewer input parameters (AquaCrop and LUE) to simulate crop biomass are highly applicable and precise. At the same time, they are easier to implement than models, which need more input parameters (WOFOST and CERES-Wheat).
Accurate crop monitoring in response to climate change at a regional or field scale
plays a significant role in developing agricultural policies, improving food security,
forecasting, and analysing global trade trends. Climate change is expected to
significantly impact agriculture, with shifts in temperature, precipitation patterns, and
extreme weather events negatively affecting crop yields, soil fertility, water availability,
biodiversity, and crop growing conditions. Remote sensing (RS) can provide valuable
information combined with crop growth models (CGMs) for yield assessment by
monitoring crop development, detecting crop changes, and assessing the impact of
climate change on crop yields. This dissertation aims to investigate the potential of RS
data on modelling long-term crop yields of winter wheat (WW) and oil seed rape (OSR)
for the Free State of Bavaria (70,550 km2
), Germany. The first chapter of the dissertation
describes the reasons favouring the importance of accurate crop yield predictions for
achieving sustainability in agriculture. Chapter second explores the accuracy
assessment of the synthetic RS data by fusing NDVIs of two high spatial resolution data
(high pair) (Landsat (30 m, 16-days; L) and Sentinel-2 (10 m, 5–6 days; S), with four low
spatial resolution data (low pair) (MOD13Q1 (250 m, 16-days), MCD43A4 (500 m, one
day), MOD09GQ (250 m, one-day), and MOD09Q1 (250 m, 8-days)) using the spatial
and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), which fills regions' cloud
or shadow gaps without losing spatial information. The chapter finds that both L-MOD13Q1 (R2 = 0.62, RMSE = 0.11) and S-MOD13Q1 (R2 = 0.68, RMSE = 0.13) are more
suitable for agricultural monitoring than the other synthetic products fused. Chapter
third explores the ability of the synthetic spatiotemporal datasets (obtained in chapter
2) to accurately map and monitor crop yields of WW and OSR at a regional scale. The
chapter investigates and discusses the optimal spatial (10 m, 30 m, or 250 m), temporal
(8 or 16-day) and CGMs (World Food Studies (WOFOST), and the semi-empiric light
use efficiency approach (LUE)) for accurate crop yield estimations of both crop types.
Chapter third observes that the observations of high temporal resolution (8-day)
products of both S-MOD13Q1 and L-MOD13Q1 play a significant role in accurately
measuring the yield of WW and OSR. The chapter investigates that the simple light use
efficiency (LUE) model (R2 = 0.77 and relative RMSE (RRMSE) = 8.17%) that required fewer input parameters to simulate crop yield is highly accurate, reliable, and more
precise than the complex WOFOST model (R2 = 0.66 and RRMSE = 11.35%) with higher
input parameters. Chapter four researches the relationship of spatiotemporal fusion
modelling using STRAFM on crop yield prediction for WW and OSR using the LUE
model for Bavaria from 2001 to 2019. The chapter states the high positive correlation
coefficient (R) = 0.81 and R = 0.77 between the yearly R2 of synthetic accuracy and
modelled yield accuracy for WW and OSR from 2001 to 2019, respectively. The chapter
analyses the impact of climate variables on crop yield predictions by observing an
increase in R2
(0.79 (WW)/0.86 (OSR)) and a decrease in RMSE (4.51/2.57 dt/ha) when
the climate effect is included in the model. The fifth chapter suggests that the coupling
of the LUE model to the random forest (RF) model can further reduce the relative root
mean square error (RRMSE) from -8% (WW) and -1.6% (OSR) and increase the R2 by
14.3% (for both WW and OSR), compared to results just relying on LUE. The same
chapter concludes that satellite-based crop biomass, solar radiation, and temperature
are the most influential variables in the yield prediction of both crop types. Chapter six
attempts to discuss both pros and cons of RS technology while analysing the impact of
land use diversity on crop-modelled biomass of WW and OSR. The chapter finds that
the modelled biomass of both crops is positively impacted by land use diversity to the
radius of 450 (Shannon Diversity Index ~0.75) and 1050 m (~0.75), respectively. The
chapter also discusses the future implications by stating that including some dependent
factors (such as the management practices used, soil health, pest management, and
pollinators) could improve the relationship of RS-modelled crop yields with
biodiversity. Lastly, chapter seven discusses testing the scope of new sensors such as
unmanned aerial vehicles, hyperspectral sensors, or Sentinel-1 SAR in RS for achieving
accurate crop yield predictions for precision farming. In addition, the chapter highlights
the significance of artificial intelligence (AI) or deep learning (DL) in obtaining higher
crop yield accuracies.
Accurate crop monitoring in response to climate change at a regional or field scale plays a significant role in developing agricultural policies, improving food security, forecasting, and analysing global trade trends. Climate change is expected to significantly impact agriculture, with shifts in temperature, precipitation patterns, and extreme weather events negatively affecting crop yields, soil fertility, water availability, biodiversity, and crop growing conditions. Remote sensing (RS) can provide valuable information combined with crop growth models (CGMs) for yield assessment by monitoring crop development, detecting crop changes, and assessing the impact of climate change on crop yields. This dissertation aims to investigate the potential of RS data on modelling long-term crop yields of winter wheat (WW) and oil seed rape (OSR) for the Free State of Bavaria (70,550 km2), Germany. The first chapter of the dissertation describes the reasons favouring the importance of accurate crop yield predictions for achieving sustainability in agriculture. Chapter second explores the accuracy assessment of the synthetic RS data by fusing NDVIs of two high spatial resolution data (high pair) (Landsat (30 m, 16-days; L) and Sentinel-2 (10 m, 5–6 days; S), with four low spatial resolution data (low pair) (MOD13Q1 (250 m, 16-days), MCD43A4 (500 m, one day), MOD09GQ (250 m, one-day), and MOD09Q1 (250 m, 8-days)) using the spatial and temporal adaptive reflectance fusion model (STARFM), which fills regions' cloud or shadow gaps without losing spatial information. The chapter finds that both L-MOD13Q1 (R2 = 0.62, RMSE = 0.11) and S-MOD13Q1 (R2 = 0.68, RMSE = 0.13) are more suitable for agricultural monitoring than the other synthetic products fused. Chapter third explores the ability of the synthetic spatiotemporal datasets (obtained in chapter 2) to accurately map and monitor crop yields of WW and OSR at a regional scale. The chapter investigates and discusses the optimal spatial (10 m, 30 m, or 250 m), temporal (8 or 16-day) and CGMs (World Food Studies (WOFOST), and the semi-empiric light use efficiency approach (LUE)) for accurate crop yield estimations of both crop types. Chapter third observes that the observations of high temporal resolution (8-day) products of both S-MOD13Q1 and L-MOD13Q1 play a significant role in accurately measuring the yield of WW and OSR. The chapter investigates that the simple light use efficiency (LUE) model (R2 = 0.77 and relative RMSE (RRMSE) = 8.17%) that required fewer input parameters to simulate crop yield is highly accurate, reliable, and more precise than the complex WOFOST model (R2 = 0.66 and RRMSE = 11.35%) with higher input parameters. Chapter four researches the relationship of spatiotemporal fusion modelling using STRAFM on crop yield prediction for WW and OSR using the LUE model for Bavaria from 2001 to 2019. The chapter states the high positive correlation coefficient (R) = 0.81 and R = 0.77 between the yearly R2 of synthetic accuracy and modelled yield accuracy for WW and OSR from 2001 to 2019, respectively. The chapter analyses the impact of climate variables on crop yield predictions by observing an increase in R2 (0.79 (WW)/0.86 (OSR)) and a decrease in RMSE (4.51/2.57 dt/ha) when the climate effect is included in the model. The fifth chapter suggests that the coupling of the LUE model to the random forest (RF) model can further reduce the relative root mean square error (RRMSE) from -8% (WW) and -1.6% (OSR) and increase the R2 by 14.3% (for both WW and OSR), compared to results just relying on LUE. The same chapter concludes that satellite-based crop biomass, solar radiation, and temperature are the most influential variables in the yield prediction of both crop types. Chapter six attempts to discuss both pros and cons of RS technology while analysing the impact of land use diversity on crop-modelled biomass of WW and OSR. The chapter finds that the modelled biomass of both crops is positively impacted by land use diversity to the radius of 450 (Shannon Diversity Index ~0.75) and 1050 m (~0.75), respectively. The chapter also discusses the future implications by stating that including some dependent factors (such as the management practices used, soil health, pest management, and pollinators) could improve the relationship of RS-modelled crop yields with biodiversity. Lastly, chapter seven discusses testing the scope of new sensors such as unmanned aerial vehicles, hyperspectral sensors, or Sentinel-1 SAR in RS for achieving accurate crop yield predictions for precision farming. In addition, the chapter highlights the significance of artificial intelligence (AI) or deep learning (DL) in obtaining higher crop yield accuracies.
Earth Observation satellite data allows for the monitoring of the surface of our planet at predefined intervals covering large areas. However, there is only one medium resolution sensor family in orbit that enables an observation time span of 40 and more years at a daily repeat interval. This is the AVHRR sensor family. If we want to investigate the long-term impacts of climate change on our environment, we can only do so based on data that remains available for several decades. If we then want to investigate processes with respect to climate change, we need very high temporal resolution enabling the generation of long-term time series and the derivation of related statistical parameters such as mean, variability, anomalies, and trends. The challenges to generating a well calibrated and harmonized 40-year-long time series based on AVHRR sensor data flown on 14 different platforms are enormous. However, only extremely thorough pre-processing and harmonization ensures that trends found in the data are real trends and not sensor-related (or other) artefacts. The generation of European-wide time series as a basis for the derivation of a multitude of parameters is therefore an extremely challenging task, the details of which are presented in this paper.
Cropping Intensity in the Aral Sea Basin and Its Dependency from the Runoff Formation 2000–2012
(2016)
This study is aimed at a better understanding of how upstream runoff formation affected the cropping intensity (CI: number of harvests) in the Aral Sea Basin (ASB) between 2000 and 2012. MODIS 250 m NDVI time series and knowledge-based pixel masking that included settlement layers and topography features enabled to map the irrigated cropland extent (iCE). Random forest models supported the classification of cropland vegetation phenology (CVP: winter/summer crops, double cropping, etc.). CI and the percentage of fallow cropland (PF) were derived from CVP. Spearman’s rho was selected for assessing the statistical relation of CI and PF to runoff formation in the Amu Darya and Syr Darya catchments per hydrological year. Validation in 12 reference sites using multi-annual Landsat-7 ETM+ images revealed an average overall accuracy of 0.85 for the iCE maps. MODIS maps overestimated that based on Landsat by an average factor of ~1.15 (MODIS iCE/Landsat iCE). Exceptional overestimations occurred in case of inaccurate settlement layers. The CVP and CI maps achieved overall accuracies of 0.91 and 0.96, respectively. The Amu Darya catchment disclosed significant positive (negative) relations between upstream runoff with CI (PF) and a high pressure on the river water resources in 2000–2012. Along the Syr Darya, reduced dependencies could be observed, which is potentially linked to the high number of water constructions in that catchment. Intensified double cropping after drought years occurred in Uzbekistan. However, a 10 km × 10 km grid of Spearman’s rho (CI and PF vs. upstream runoff) emphasized locations at different CI levels that are directly affected by runoff fluctuations in both river systems. The resulting maps may thus be supportive on the way to achieve long-term sustainability of crop production and to simultaneously protect the severely threatened environment in the ASB. The gained knowledge can be further used for investigating climatic impacts of irrigation in the region.
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.
WUEMoCA is an operational scientific webmapping tool for the regional monitoring of land and water use efficiency in the irrigated croplands of the transboundary Aral Sea Basin that is shared by Kazakhstan, Kyrgyzstan, Tajikistan, Turkmenistan, Uzbekistan, and Afghanistan. Satellite data on land use, crop pro-duction and water consumption is integrated with hydrological and economic information to provide of a set indicators. The tool is useful for large-scale decisions on water distribution or land use, and may be seen as demonstrator for numerous applications in practice, that require independent area-wide spatial information.
The overarching goal of this research was to explore accurate methods of mapping irrigated crops, where digital cadastre information is unavailable: (a) Boundary separation by object-oriented image segmentation using very high spatial resolution (2.5–5 m) data was followed by (b) identification of crops and crop rotations by means of phenology, tasselled cap, and rule-based classification using high resolution (15–30 m) bi-temporal data. The extensive irrigated cotton production system of the Khorezm province in Uzbekistan, Central Asia, was selected as a study region. Image segmentation was carried out on pan-sharpened SPOT data. Varying combinations of segmentation parameters (shape, compactness, and color) were tested for optimized boundary separation. The resulting geometry was validated against polygons digitized from the data and cadastre maps, analysing similarity (size, shape) and congruence. The parameters shape and compactness were decisive for segmentation accuracy. Differences between crop phenologies were analyzed at field level using bi-temporal ASTER data. A rule set based on the tasselled cap indices greenness and brightness allowed for classifying crop rotations of cotton, winter-wheat and rice, resulting in an overall accuracy of 80 %. The proposed field-based crop classification method can be an important tool for use in water demand estimations, crop yield simulations, or economic models in agricultural systems similar to Khorezm.
Processes of the Earth’s surface occur at different scales of time and intensity. Climate in particular determines the activity and seasonal development of vegetation. These dynamics are predominantly driven by temperature in the humid mid-latitudes and by the availability of water in semi-arid regions. Human activities are a modifying parameter for many ecosystems and can become the prime force in well-developed regions with an intensively managed environment. Accounting for these dynamics, i.e. seasonal dynamics of ecosystems and short- to long-term changes in land-cover composition, requires multiple measurements in time. With respect to the characterization of the Earth surface and its transformation due to global warming and human-induced global change, there is a need for appropriate data and methods to determine the activity of vegetation and the change of land cover. Space-borne remote sensing is capable of monitoring the activity and development of vegetation as well as changes of the land surface. In many instances, satellite images are the only means to comprehensively assess the surface characteristics of large areas. A high temporal frequency of image acquisition, forming a time series of satellite data, can be employed for mapping the development of vegetation in space and time. Time series allow for detecting and assessing changes and multi-year transformation processes of high and low intensity, or even abrupt events such as fire and flooding. The operational processing of satellite data and automated information-extraction techniques are the basis for consistent and continuous long-term product generation. This provides the potential for directly using remote-sensing data and products for analyzing the land surface in relation to global warming and global change, including deforestation and land transformation. This study aims at the development of an advanced approach to time-series generation using data-quality indicators. A second goal focuses on the application of time series for automated land-cover classification and update, using fractional cover estimates to accommodate for the comparatively coarse spatial resolution. Requirements of this study are the robustness and high accuracy of the approaches as well as the full transferability to other regions and datasets. In this respect, the developments of this study form a methodological framework, which can be filled with appropriate modules for a specific sensor and application. In order to attain the first goal, time-series compilation, a stand-alone software application called TiSeG (Time Series Generator) has been developed. TiSeG evaluates the pixel-level quality indicators provided with each MODIS land product. It computes two important data-availability indicators, the number of invalid pixels and the maximum gap length. Both indices are visualized in time and space, indicating the feasibility of temporal interpolation. The level of desired data quality can be modified spatially and temporally to account for distinct environments in a larger study area and for seasonal differences. Pixels regarded as invalid are either masked or interpolated with spatial or temporal techniques.
Rice is an important food crop and a large producer of green-house relevant methane. Accurate and timely maps of paddy fields are most important in the context of food security and greenhouse gas emission modelling. During their life-cycle, rice plants undergo a phenological development that influences their interaction with waves in the visible light and infrared spectrum. Rice growth has a distinctive signature in time series of remotely-sensed data. We used time series of MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) products MOD13Q1 and MYD13Q1 and a one-class support vector machine to detect these signatures and classify paddy rice areas in continental China. Based on these classifications, we present a novel product for continental China that shows rice areas for the years 2002, 2005, 2010 and 2014 at 250-m resolution. Our classification has an overall accuracy of 0.90 and a kappa coefficient of 0.77 compared to our own reference dataset for 2014 and correlates highly with rice area statistics from China’s Statistical Yearbooks (R2 of 0.92 for 2010, 0.92 for 2005 and 0.90 for 2002). Moderate resolution time series analysis allows accurate and timely mapping of rice paddies over large areas with diverse cropping schemes.
Ziel der vorliegenden Arbeit war es, anhand von aktuellen Hochwasserschadensdaten aus Telefonbefragungen in Privathaushalten in Deutschland und Österreich die Minderung von Hochwasserschäden durch Frühwarnung und privater Eigenvorsorge zu quantifizieren. Im ersten Schritt wurden die Datensätze aus den vier zugrunde liegenden Befragungen zu den Hochwasserereignissen der Jahre 2002, 2005 und 2006 zusammengeführt und die Hochwasserschäden auf das Referenzjahr 2007 angepasst. Um das Schadensminderungspotenzial von Frühwarnung und diversen Vorsorge-/ Notmaßnahmen beurteilen zu können, wurde der konsistente Datensatz nach verschiedenen schadensbestimmenden Faktoren (Wasserstand, Hochwassertyp, Kontaminationsart und Hochwassererfahrung) aufgeteilt. Dabei stellte sich heraus, dass eine Hochwasserwarnung z.B. durch Behörden den Schaden am Gebäude und Hausrat nur dann reduzieren kann, wenn der Frühwarnungsinhalt klar verständlich oder das Wissen der Betroffenen ausreichend ist, wie man sich und seinen Haushalt vor dem Hochwasser schützen kann (durch das Ergreifen von Notmaßnahmen). Der Nutzen einer langfristigen Vorsorge, insbesondere von baulichen Maßnahmen, wurde in dieser Studie sehr deutlich. Vor allem die geringwertige Nutzung der hochwassergefährdeten Stockwerke und die hochwasserangepasste Inneneinrichtung konnten die Schäden am Gebäude und Inventar erheblich reduzieren.
Availability of water and desiccation of important water reservoirs is a vital challenge in semi-arid to arid climates with growing economy and population. Low quantities of precipitation and high evaporation rates leave the water supply vulnerable to human activity and climatic variations. Endorheic basins of Northern Iran were hydrologically landlocked within geological timescales and thus bear evidence of past variations of water resources in generations of water related landforms, like abandoned lake level shorelines, alluvial fans and stream terraces. Understanding the development of these landforms reveals crucial information about past water reservoirs and landscape history.
This study offers a comprehensive approach on understanding the geomorphological development of the landscape throughout Late Pleistocene and Holocene times. It integrates remote sensing and geographic information system analysis, with geomorphological and stratigraphical mapping fieldwork and detailed sedimentological investigations.
The work shows the importance of analytical geomorphological mapping for delineating stratigraphic units of the Iranian Quaternary. Thus, several phases of drying and lake level retreat were identified in parallel geoarchives and could be dated to a time span from today to Late Pleistocene. The findings link the fate of the citizens of the ancient city of "Tepe Hissar" to their access to water and to the power of geomorphological processes, which started changing their environment.
Schutzgebiete und insbesondere Nationalparke haben nach den Richtlinien der IUCN ein Doppelmandat bzw. eine doppelte Funktion: Sie sollen zum einen Räume für Natur- und Artenschutz und zum anderen für Erholung, Umweltbildung und Tourismus bieten und durch letztgenanntes zur Stärkung der Regionalökonomie beitragen. Um diesen Spagat zu meistern, sollten sich Schutzgebiete bzw. deren Verwaltungen und kooperierende Destinationsmarketingorganisationen darüber im Klaren sein, welche Besuchersegmente bzw. Tourismusprodukte im Schutzgebiet anzutreffen sind, bzw. angeboten werden und welchen Einfluss diese auf die Erfüllung des Doppelmandates haben. Die deduktiv entworfene Product-based Typology for Nature-based Tourism von ARNEGGER et al. (2010) bietet hierfür einen zweidimensionalen Analyserahmen, der die Angebots- und Nachfrageperspektive auf den Tourismus und dessen Produkte vereint und bisher noch nicht empirisch angewendet wurde, was das vorrangige Ziel dieser Studie ist.
Hierfür wurde von Theorien und empirischen Studien aus dem Kontext von Natur- und Ökotourismus eine Operationalisierung der Typologie abgeleitet, die am Beispiel des Nationalparks Berchtesgaden eingesetzt wurde. Dabei wurden zwei Ansätze verfolgt, eine angebotsseitige und eine nachfrageseitige Abgrenzung von Tourismusprodukten. Zur empirischen Erfassung von Tourismusprodukten wurde eine umfassende Besucherbefragung in der Sommersaison 2014 durchgeführt, bei der Informationen von rund 1.400 Besuchern des Nationalparks gesammelt werden konnten.
Aus Sicht der Nachfrager wurden sechs Produkt-Cluster identifiziert, die sich bezüglich Reiseaktivitäten und Motiven unterscheiden. Das mit der höchsten Naturaffinität ist das Produkt-Cluster der „Naturbildungsurlauber“ bzw. der „Ökotouristen“. Auf der anderen Seite des Spektrums stehen die „Passiven Erholungsurlauber“ mit einer geringen Nationalparkaffinität. Des Weiteren wurden spezifische Tourismusprodukte aus der Angebotsperspektive, wie Exkursionen der Nationalparkverwaltung oder mehrtägige geführte Wanderungen von spezialisierten Nischenreiseveranstaltern, identifiziert.
Nach der empirischen Abgrenzung der Produkte wurden diese dahingehend überprüft, ob sie sich bezüglich ökonomischer und ökologischer Indikatoren unterscheiden, um zu eruieren, inwieweit die Segmente aus Sicht einer nachhaltigen Regionalentwicklung bzw. aus Sicht des Doppelmandats zu beurteilen sind. Auch hier schneiden etwa die Naturbildungsurlauber relativ gut ab, da sie Muster von structured ecotourism aufweisen und sich durch eine hohe Naturaffinität, positive Einstellungen zu nachhaltigem Tourismus und relativ hohe Reiseausgaben auszeichnen. Bei drei Clustern zeigt sich ein gewisser trade-off: Während die Bergsteiger aus ökologischer jedoch nicht aus ökonomischer Perspektive interessant sind, ist dies bei den allgemeinen Vergnügungs- und Naturerlebnisurlaubern und den passiven Erholungsurlaubern genau umgekehrt.
Basierend auf den Ergebnissen werden mögliche Adaptionen der Typologie diskutiert und darauf aufbauend ein Analyserahmen für eine „Typologie für Nachhaltige Park-Tourismus Produkte“ erarbeitet. Zudem werden theoretische und erste praktische Implikationen für das Management von Schutzgebiets-Destinationen diskutiert, um unter Berücksichtigung der trade-offs das Produktportfolio weiterzuentwickeln, das eine Destination auf den Pfad des sogenannten enlightened mass tourism bringen kann.
Snow cover (SC) and timing of snowmelt are key regulators of a wide range of Arctic ecosystem functions. Both are strongly influenced by the amplified Arctic warming and essential variables to understand environmental changes and their dynamics. This study evaluates the potential of Sentinel-1 (S-1) synthetic aperture radar (SAR) time series for monitoring SC depletion and snowmelt with high spatiotemporal resolution to capture their understudied small-scale heterogeneity. We use 97 dual-polarized S-1 SAR images acquired over northeastern Greenland and 94 over southwestern Greenland in the interferometric wide swath mode from the years 2017 and 2018. Comparison of S-1 intensity against SC fraction maps derived from orthorectified terrestrial time-lapse imagery indicates that SAR backscatter can increase before a decrease in SC fraction is observed. Hence, the increase in backscatter is related to changing snowpack properties during the runoff phase as well as decreasing SC fraction. We here present a novel empirical approach based on the temporal evolution of the SAR signal to identify start of runoff (SOR), end of snow cover (EOS) and SC extent for each S-1 observation date during melt using backscatter thresholds as well as the derivative. Comparison of SC with orthorectified time-lapse imagery indicates that HV polarization outperforms HH when using a global threshold. The derivative avoids manual selection of thresholds and adapts to different environmental settings and seasonal conditions. With a global configuration (threshold: 4 dB; polarization: HV) as well as with the derivative, the overall accuracy of SC maps was in all cases above 75 % and in more than half of cases above 90 %. Based on the physical principle of SAR backscatter during snowmelt, our approach is expected to work well in other low-vegetation areas and, hence, could support large-scale SC monitoring at high spatiotemporal resolution (20 m, 6 d) with high accuracy.
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.
Für eine dauerhaft gesicherte und umweltgerechte Energieerzeugung kommt den erneuerbaren Energien in Zukunft eine immer größere Bedeutung zu. Dies stellt eine große Herausforderung für die Entwicklung zukünftiger Energiesysteme dar, da erneuerbare Energieträger zeitlich und räumlich zumeist hoch variabel zur Verfügung stehen. Eine effiziente Integration solar erzeugter Energie in das bestehende Energieversorgungsnetz ist daher nur möglich, wenn verlässliche Nahe-Echtzeit-Vorhersagen der am Erdboden verfügbaren Einstrahlung und ein- bis dreitägige Vorhersagen von Energieproduktion und -nachfrage zur Verfügung stehen. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Vorhersage der solaren Strahlung für die nächsten Tage und Stunden im Hinblick auf Anwendungen in der Energiewirtschaft. Der dominante Atmosphärenparameter für die Abschwächung der solaren Einstrahlung ist die Bewölkung. Das größte wirtschaftliche Potential der Solarenergie liegt jedoch in Zeiträumen und Regionen, in denen wenig Bewölkung auftritt. Im wolkenlosen Fall beeinflussen vor allem Aerosole, feste und flüssige Partikel in der Atmosphäre, die direkte und diffuse Strahlung am Erdboden. Aerosole sind durch eine hohe zeitliche und räumliche Variabilität gekennzeichnet, die die Bestimmung ihrer raumzeitlichen Verteilung und damit ihres Einflusses auf die Strahlung erschwert und einen hohen Aufwand zu ihrer Prognose erforderlich macht. Am Beispiel eines fünfmonatigen europäischen Datensatzes (Juli-November 2003) werden Prognosen der aerosoloptischen Tiefe bei 550 nm (AOT550) untersucht, die aus Aerosolvorhersagen eines Chemie-Transport-Modells stammen. Es zeigt sich, dass im Vergleich mit Bodenmessungen die Aerosolprognosen mit einer mittleren Unterschätzung von -0,11 und einem RMSE von 0,20 die geforderte Genauigkeit nicht ganz erreichen. Dabei stellen insbesondere die unregelmäßig auftretenden Saharastaubausbrüche über dem zentralen Mittelmeer eine im Modell bisher nicht erfassbare Quelle großer Ungenauigkeiten in der AOT- und damit auch in der Strahlungsvorhersage dar. Entsprechend der hohen regionalen Aerosol-Variabilität finden sich zudem signifikante Unterschiede zwischen den Regionen, zum Beispiel eine deutliche Unterschätzung des Aerosolaufkommens in der stark industriell belasteten Po-Ebene Norditaliens sowie gute Entsprechungen in abgelegenen Gegenden Nordeuropas. Basierend auf dieser Aerosol-Prognose und unter Einbeziehung weiterer Fernerkundungsdaten (Bodenalbedo, Ozon) und Parametern aus der numerischen Wetterprognose (Wasserdampf, Wolken) wird ein Prototyp für ein Vorhersagesystem der Solarstrahlung konzipiert und vorgestellt: das AFSOL-System (Aerosol-based Forecasts of Solar Irradiance for Energy Applications). An Hand der fünfmonatigen Testepisode wird das AFSOL-System mit Vorhersagen des Europäischen Zentrums für Mittelfrist-Wettervorhersage (ECMWF), mit satellitenbasierten Beobachtungen der Solarstrahlung (Meteosat-7) und mit Bodenmessungen der Solarstrahlung verglichen. Für den wolkenlosen Fall erzielt das AFSOL-Modellsystem eine deutliche Verbesserung der Direktstrahlungsprognosen gegenüber den ECMWF-Vorhersagen, mit einer Reduktion des relativen Bias von -26% auf +11% und des relativen RMSE von 31% auf 19%. Dies kann auf die verbesserte Beschreibung des atmosphärischen Aerosols zurückgeführt werden, die sich im Vergleich zu den am ECMWF genutzten AOT-Klimatologien ergibt, auch wenn insbesondere bei der Behandlung von Wüstenstaubepisoden weiterhin Probleme auftreten. Auch die Globalstrahlungsprognosen erreichen im wolkenlosen Fall eine höhere Genauigkeit als die operationell verfügbaren ECMWF-Vorhersagen, was sich in einer Verringerung des relativen Bias von -10% zu +5% sowie des relativen RMSE von 12% zu 7% zeigt. Im bewölkten Fall jedoch können die Vorhersagen des AFSOL-Systems erhebliche Ungenauigkeiten aufweisen, die sich auf Grund von Problemen bei der Wolkenprognose des zu Grunde liegenden numerischen Wettervorhersagemodells ergeben. Abschließend wird in einer Fallstudie zur Verwendung der Vorhersagen für die optimale Betriebsführung eines solarthermischen Kraftwerks in Spanien beispielhaft gezeigt, dass die Nutzung der AFSOL-Prognose im wolkenlosen Fall eine deutliche Gewinnsteigerung bei der Einspeisung ins öffentliche Stromnetz durch den Handel an der spanischen Strombörse ermöglicht.
Surveys by the Universities of Wuerzburg and Berlin, starting in the 1970´s have revealed the existence of palaeolakes in remote areas in Niger. Initial research has shown that the sediments found are suitable for reconstructing its late quaternary palaeoenvironment. Although a high number of investigations focused on the succession of climatological conditions in the Central Sahara, some uncertainties still exist as the results show discontinuities and mostly are of low temporal and spatial
resolution.
Two expeditions in 2005 and 2006 headed to the northeastern parts of Niger to investigate the known remains of palaeolakes and search some new and undetected ones. Samples were taken at several study sites in order to receive a complete picture of the Late Quaternary environmental settings and to produce high-resolution proxies for palaeoclimate modelling.
The most valuable and best-investigated study site is the sebkha of Seggedim, where a core of 15 meters length could be extracted which revealed a composition of high-resolution sections. Stratigraphical, structural and geochemical investigations as well as the analysis of thin sections allow the characterization of different environmental conditions from Early to Mid Holocene. Driven by climate and hydrogeological influence, the water body developed from a water pond of several metres depth within a stable, grass and shrub vegetated landscape, to an alternating freshwater lake in a more dynamic environmental setting. Radiocarbon dates set the beginning of the stage at about 10.6 ka cal BP, with an exceptionally stable regime to 6.6 ka cal BP (at 12.6 metres’ depth), when a major change in the sedimentation regime of the basin is recorded in the core. Increased erosion, likely due to decreased vegetation cover within the basin, led to the siltation/filling of the lake within a few hundred years and the subsequent development of a sebkha/salt pan due to massive evaporation. Due to the lack of dateable material in the upper core section, the termination of the lake stage and the onset of the subsequent sebkha stage cannot be determined precisely but can be narrowed to a period around 6 ka BP.
The results obtained from the core are compared with those from terrestrial and lacustrine sediments from outside the depression, situated a few hundred kilometres further to the north. These supplementary study sites are required to validate the information obtained from the coring. Within the plateau landscape of Djado, Mangueni and Tchigai, two depressions and a valley containing lacustrine deposits, were investigated for palaeoenvironmental reconstruction. Depending on modifying local factors, these sediment archives were of shorter existence than IX the lake, but reveal additional information about the landscape dynamics from Early to Mid Holocene.
A damming situation within a small tributary at Enneri Achelouma led to lacustrine sedimentation conditions at Early Holocene in the upper reaches of the valley. The remnants of the lacustrine accumulations show distinct changes in the environmental conditions within the small catchment, as the archive immediately responded to local climate-induced changes of precipitation. Radiocarbon dating of the deposited sediments revealed ages from 8780 ± 260 cal a BP to 9480 ± 80 cal a BP.
The sites of Yoo Ango and Fabérgé show a completely different sedimentation milieu as they consist of basins within the foothills of the Tchigai. The study sites show increased catchment sizes, probably extending towards the Tchigai massif and are most likely influenced by groundwater charge. The widespread occurrence of wind shaped relicts and the limited amount of lacustrine remnants indicate a generally high aeolian activity in both areas. Only in wind sheltered spots, parts of the lacustrine sequences were preserved, that show ages spanning from Early to Mid Holocene (9440 ± 140 cal a BP – 6810 ±140 cal a BP) and give additional evidence of fires from pre-LGM periods. Although intensively weathered, all profiles indicate distinct changes in the sedimentation conditions by alternating geochemical values and the mineralogical composition.
The information obtained from the records investigated in this work confirms the heterogeneity of reconstructed environmental succession in the Central Sahara. The Mid Holocene rapid (within decades) and uniform development from more humid to extremely arid environmental conditions cannot be confirmed for the Central Sahara. In addition, a division of Early and Mid Holocene wet periods cannot be confirmed, either. Actually, the evidences obtained from the palaeoenvironmental reconstructions revealed major variations in the timing and extend of lacustrine and aeolian periods. Evidently, a transitional time has existed between 7 to 5 ka BP where alternating influences prevailed. This is indicated by the varying sedimentation conditions in the Seggedim depression as well as the evidence of soil properties on a fossil dune, with a time of deposition dated to 6200 ± 400 cal a BP and the removal of lacustrine Sediments at the Seeterrassental at Mid Holocene. In respect to provide a complete picture of landscape succession and to avoid misinterpretation, the investigation of several dissimilar spots within a designated study area is prerequisite for further investigations.
The main purpose of volcano-seismology concerns the qualitative and quantitative description of one or more unknown seismic source(s) located at some unknown depth beneath a volcano. Even if many different volcanoes show similar seismic signal characteristics, up to now it was not possible to find a standard seismic source model for volcanoes, as the double-couple in earthquake seismology. Volcanoes with a continuous activity, like Stromboli (Italy), represent for the volcano seismologist a perfect natural laboratory to address this question. This thesis treats the study of explosion-quakes and volcanic tremor recorded on Stromboli in a broadband frequency range, and discusses the location and the possible mechanisms of the seismic source(s). Seismic and infrasonic recordings of explosion-quake from Stromboli showed that the high-frequency phase propagates with a velocity of approximately 330 m/s. The seismic source can be explained as an explosion at the top of the magma column generated by rising gas bubbles. The seismic P-wave and the air-wave are both generated in the same point at the same time. The different path lengths and velocities for the seismic wave and the air-wave result in a difference in arrival times dt, that could be used to deduce the magma level and sound speed in the eruption column inside the conduit. Stations installed near the active crater reveal that infrasonic and seismic recordings of the short-period tremor (> 1 Hz) share the same spectral content and show similar energy fluctuations. Therefore, the short-period volcanic tremor at Stromboli originates from the continuous out-bursting of small gas bubbles in the upper part of the magmatic column. The spectrum of the long-period tremor recorded at Stromboli consists of three main peaks with periods at 4.8 s, 6 s and 10 s, and amplitudes varying with the regional meteorological situation. Hence, they are not generated by a close volcanic source but rather by ocean microseisms (OMS). The passage of a local cyclone seems to be the seismic source for spectral energy at 4.8 s and 10 s, which represent the Double Frequency and the Primary Frequency of the OMS, respectively. Concerning the 6 s peak, a cyclone near the British Isles could act as a seismic source. Seismic data from the first broadband array deployed on Stromboli showed surprisingly simple waveforms, indicating an initially contracting source mechanism. The analysis of particle motion and the application of seismic array techniques allowed the location of a seismic source in the shallow part of the volcano. Eruption parameters and seismic source characteristics of the April 5, 2003 Stromboli eruption have been estimated using different inversion approaches. The paroxysm was triggered by a shallow slow thrust-faulting dislocation event with a moment magnitude of Mw = 3.0 and possibly associated with a crack that formed previously by dike extrusion. At least one blow-out phase during the paroxysmal explosion could be identified from seismic signals with an equivalent moment magnitude of Mw = 3.7. It can be represented by a vertical linear vector dipole and two weaker horizontal linear dipoles in opposite direction, plus a vertical force. Seismic measurements performed during controlled and reproducible blow-out experiments with a gas volume entrapped in basaltic melt revealed the following: Monochromatic seismic signals suggest a blow-out in a more ductile regime, whereas broader frequency content indicates rupture in a more brittle environment. The longer the crucible, the weaker the seismic signals. An increase in pressure results in a stronger fragmentation, but not in a higher ejection velocity of the plug neither in a higher seismic amplitude. Even if the very long period observations like the tilt signal could not be simulated in the laboratory, the blow-out experiments simulate very well the short-period seismic signals recorded at Stromboli volcano.
Nearly a quarter of the Alpine area is covered by a dense network of large protected areas (LPAs) of the four categories national park(NP), biosphere reserve (BR), nature park and world natural heritage site (WNHS). From the time of early industrialization, the Alpine area has undergone a mixed and increasingly polarized demographic development between the poles of immigration and emigration. This article investigates the possible mutual impact of population development and the existence of LPAs. The research design includes a quantitative survey of all Alpine LPAs in terms of their population development and the structure of immigration in the first decade of the 21st century. This will be linked with qualitative expert interviews in four selected NPs. The overall results allow an interpretation of the statistical
correlations between type of LPA and migration.
On a daily basis, political decisions are made, often with their full extent of impact being unclear. Not seldom, the decisions and policy measures implemented result in direct or indirect unintended negative impacts, such as on the natural environment, which can vary in time, space, nature, and severity. To achieve a more sustainable world with equitable societies requires fundamental rethinking of our policymaking. It calls for informed decision making and a monitoring of political impact for which evidence-based knowledge is necessary. The most powerful tool to derive objective and systematic spatial information and, thus, add to transparent decisions is remote sensing (RS). This review analyses how spaceborne RS is used by the scientific community to provide evidence for the policymaking process. We reviewed 194 scientific publications from 2015 to 2020 and analysed them based on general insights (e.g., study area) and RS application-related information (e.g., RS data and products). Further, we classified the studies according to their degree of science–policy integration by determining their engagement with the political field and their potential contribution towards four stages of the policy cycle: problem identification/knowledge building, policy formulation, policy implementation, and policy monitoring and evaluation. Except for four studies, we found that studies had not directly involved or informed the policy field or policymaking process. Most studies contributed to the stage problem identification/knowledge building, followed by ex post policy impact assessment. To strengthen the use of RS for policy-relevant studies, the concept of the policy cycle is used to showcase opportunities of RS application for the policymaking process. Topics gaining importance and future requirements of RS at the science–policy interface are identified. If tackled, RS can be a powerful complement to provide policy-relevant evidence to shed light on the impact of political decisions and thus help promote sustainable development from the core.
The Antarctic Ice Sheet stores ~91% of the global ice volume which is equivalent to a sea-level rise of 58.3 meters. Recent disintegration events of ice shelves and retreating glaciers along the Antarctic Peninsula and West Antarctica indicate the current vulnerable state of the Antarctic Ice Sheet. Glacier tongues and ice shelves create a safety band around Antarctica with buttressing effects on ice discharge. Current decreases in glacier and ice shelf extent reduce the effective buttressing forces and increase ice discharge of grounded ice. The consequence is a higher contribution to sea-level rise from the Antarctic Ice Sheet. So far, it is unresolved which proportion of Antarctic glacier retreat can be attributed to climate change and which part to the natural cycle of growth and decay in the lifetime of a glacier. The quantitative assessment of the magnitude, spatial extent, distribution, and dynamics of circum-Antarctic glacier and ice shelf retreat is of utmost importance to monitor Antarctica’s weakening safety band. In remote areas like Antarctica, earth observation provides optimal properties for large-scale mapping and monitoring of glaciers and ice shelves. Nowadays, the variety of available satellite sensors, technical advancements regarding spatial resolution and revisit times, as well as open satellite data archives create an ideal basis for monitoring calving front change. A systematic review conducted within this thesis revealed major gaps in the availability of glacier and ice shelf front position measurements despite the improved satellite data availability. The previously limited availability of satellite imagery and the time-consuming manual delineation of calving fronts did neither allow a circum-Antarctic assessment of glacier retreat nor the assessment of intra-annual changes in glacier front position. To advance the understanding of Antarctic glacier front change, this thesis presents a novel automated approach for calving front extraction and explores drivers of glacier retreat.
A comprehensive review of existing methods for glacier front extraction ascertained the lack of a fully automatic approach for large-scale monitoring of Antarctic calving fronts using radar imagery. Similar backscatter characteristics of different ice types, seasonally changing backscatter values, multi-year sea ice, and mélange made it challenging to implement an automated approach with traditional image processing techniques. Therefore, the present abundance of satellite data is best exploited by integrating recent developments in big data and artificial intelligence (AI) research to derive circum-Antarctic calving front dynamics. In the context of this thesis, the novel AI-based framework “AntarcticLINES” (Antarctic Glacier and Ice Shelf Front Time Series) was created which provides a fully automated processing chain for calving front extraction from Sentinel-1 imagery. Open access Sentinel-1 radar imagery is an ideal data source for monitoring current and future changes in the Antarctic coastline with revisit times of less than six days and all-weather imaging capabilities. The developed processing chain includes the pre-processing of dual-polarized Sentinel-1 imagery for machine learning applications. 38 Sentinel-1 scenes were used to train the deep learning architecture U-Net for image segmentation. The trained weights of the neural network can be used to segment Sentinel-1 scenes into land ice and ocean. Additional post-processing ensures even more accurate results by including morphological filtering before extracting the final coastline. A comprehensive accuracy assessment has proven the correct extraction of the coastline. On average, the automatically extracted coastline deviates by 2-3 pixels (93 m) from a manual delineation. This accuracy is in range with deviations between manually delineated coastlines from different experts.
For the first time, the fully automated framework AntarcticLINES enabled the extraction of intra-annual glacier front fluctuations to assess seasonal variations in calving front change. Thereby, for example, an increased calving frequency of Pine Island Glacier and a beginning disintegration of Glenzer Glacier were revealed. Besides, the extraction of the entire Antarctic coastline for 2018 highlighted the large-scale applicability of the developed approach. Accurate results for entire Antarctica were derived except for the Western Antarctic Peninsula where training imagery was not sufficient and should be included in future studies.
Furthermore, this dissertation presents an unprecedented record of circum-Antarctic calving front change over the last two decades. The newly extracted coastline for 2018 was compared to previous coastline products from 2009 and 1997. This revealed that the Antarctic Ice Sheet shrank 29,618±1193 km2 in extent between 1997-2008 and gained an area of 7,108±1029 km2 between 2009-2018. Glacier retreat concentrated along the Antarctic Peninsula and West Antarctica. The only East Antarctic coastal sector primarily experiencing calving front retreat was Wilkes Land in 2009-2018. Finally, potential drivers of circum-Antarctic glacier retreat were identified by combining data on glacier front change with changes in climate variables. It was found that strengthening westerlies, snowmelt, rising sea surface temperatures, and decreasing sea ice cover forced glacier retreat over the last two decades. Relative changes in mean air temperature could not be identified as a driver for glacier retreat and further investigations on extreme events in air temperature are necessary to assess the effect of atmospheric forcing on frontal retreat. The strengthening of all identified drivers was closely connected to positive phases of the Southern Annular Mode (SAM). With increasing greenhouse gases and ozone depletion, positive phases of SAM will occur more often and force glacier retreat even further in the future.
Within this thesis, a comprehensive review on existing Antarctic glacier and ice shelf front studies was conducted revealing major gaps in Antarctic calving front records. Therefore, a fully automated processing chain for glacier and ice shelf front extraction was implemented to track circum-Antarctic calving front fluctuations on an intra-annual basis. The large-scale applicability was certified by presenting two decades of circum-Antarctic calving front change. In combination with climate variables, drivers of recent glacier retreat were identified. In the future, the presented framework AntarcticLINES will greatly contribute to the constant monitoring of the Antarctic coastline under the pressure of a changing climate.
Sea level rise contribution from the Antarctic ice sheet is influenced by changes in glacier and ice shelf front position. Still, little is known about seasonal glacier and ice shelf front fluctuations as the manual delineation of calving fronts from remote sensing imagery is very time-consuming. The major challenge of automatic calving front extraction is the low contrast between floating glacier and ice shelf fronts and the surrounding sea ice. Additionally, in previous decades, remote sensing imagery over the often cloud-covered Antarctic coastline was limited. Nowadays, an abundance of Sentinel-1 imagery over the Antarctic coastline exists and could be used for tracking glacier and ice shelf front movement. To exploit the available Sentinel-1 data, we developed a processing chain allowing automatic extraction of the Antarctic coastline from Seninel-1 imagery and the creation of dense time series to assess calving front change. The core of the proposed workflow is a modified version of the deep learning architecture U-Net. This convolutional neural network (CNN) performs a semantic segmentation on dual-pol Sentinel-1 data and the Antarctic TanDEM-X digital elevation model (DEM). The proposed method is tested for four training and test areas along the Antarctic coastline. The automatically extracted fronts deviate on average 78 m in training and 108 m test areas. Spatial and temporal transferability is demonstrated on an automatically extracted 15-month time series along the Getz Ice Shelf. Between May 2017 and July 2018, the fronts along the Getz Ice Shelf show mostly an advancing tendency with the fastest moving front of DeVicq Glacier with 726 ± 20 m/yr.
Glacier outlines during the ‘Little Ice Age’ maximum in Jotunheimen were mapped by using remote sensing techniques (vertical aerial photos and satellite imagery), glacier outlines from the 1980s and 2003, a digital terrain model (DTM), geomorphological maps of individual glaciers, and field-GPS measurements. The related inventory data (surface area, minimum and maximum altitude) and several other variables (e.g. slope, range) were calculated automatically by using a geographical information system. The length of the glacier flowline was mapped manually based on the glacier outlines at the maximum of the ‘Little Ice Age’ and the DTM. The glacier data during the maximum of the ‘Little Ice Age’ were compared with the Norwegian glacier inventory of 2003. Based on the glacier inventories during the maximum of the ‘Little Ice Age’, the 1980s and 2003, a simple parameterization after HAEBERLI & HOELZLE (1995) was performed to estimate unmeasured glacier variables, as e.g. surface velocity or mean net mass balance. Input data were composed of surface glacier area, minimum and maximum elevation, and glacier length. The results of the parameterization were compared with the results of previous parameterizations in the European Alps and the Southern Alps of New Zealand (HAEBERLI & HOELZLE 1995; HOELZLE et al. 2007). A relationship between these results of the inventories and of the parameterization and climate and climate changes was made.
Detailed information on the land cover types present and the horizontal position of the land–water interface is needed for sensitive coastal ecosystems throughout the Arctic, both to establish baselines against which the impacts of climate change can be assessed and to inform response operations in the event of environmental emergencies such as oil spills. Previous work has demonstrated potential for accurate classification via fusion of optical and SAR data, though what contribution either makes to model accuracy is not well established, nor is it clear what shorelines can be classified using optical or SAR data alone. In this research, we evaluate the relative value of quad pol RADARSAT-2 and Landsat 5 data for shoreline mapping by individually excluding both datasets from Random Forest models used to classify images acquired over Nunavut, Canada. In anticipation of the RADARSAT Constellation Mission (RCM), we also simulate and evaluate dual and compact polarimetric imagery for shoreline mapping. Results show that SAR data is needed for accurate discrimination of substrates as user’s and producer’s accuracies were 5–24% higher for models constructed with quad pol RADARSAT-2 and DEM data than models constructed with Landsat 5 and DEM data. Models based on simulated RCM and DEM data achieved significantly lower overall accuracies (71–77%) than models based on quad pol RADARSAT-2 and DEM data (80%), with Wetland and Tundra being most adversely affected. When classified together with Landsat 5 and DEM data, however, model accuracy was less affected by the SAR data type, with multiple polarizations and modes achieving independent overall accuracies within a range acceptable for operational mapping, at 89–91%. RCM is expected to contribute positively to ongoing efforts to monitor change and improve emergency preparedness throughout the Arctic.
Impacts of climate variability and change on Maize (\(Zea\) \(mays\)) production in tropical Africa
(2022)
Climate change is undeniable and constitutes one of the major threats of the 21st century. It impacts sectors of our society, usually negatively, and is likely to worsen towards the middle and end of the century. The agricultural sector is of particular concern, for it is the primary source of food and is strongly dependent on the weather. Considerable attention has been given to the impact of climate change on African agriculture because of the continent’s high vulnerability, which is mainly due to its low adaptation capac- ity. Several studies have been implemented to evaluate the impact of climate change on this continent. The results are sometimes controversial since the studies are based on different approaches, climate models and crop yield datasets. This study attempts to contribute substantially to this large topic by suggesting specific types of climate pre- dictors. The study focuses on tropical Africa and its maize yield. Maize is considered to be the most important crop in this region. To estimate the effect of climate change on maize yield, the study began by developing a robust cross-validated multiple linear regression model, which related climate predictors and maize yield. This statistical trans- fer function is reputed to be less prone to overfitting and multicollinearity problems. It is capable of selecting robust predictors, which have a physical meaning. Therefore, the study combined: large-scale predictors, which were derived from the principal component analysis of the monthly precipitation and temperature; traditional local-scale predictors, mainly, the mean precipitation, mean temperature, maximum temperature and minimum temperature; and the Water Requirement Satisfaction Index (WRSI), derived from the specific crop (maize) water balance model. The projected maize-yield change is forced by a regional climate model (RCM) REMO under two emission scenarios: high emission scenario (RCP8.5) and mid-range emission scenario (RCP4.5). The different effects of these groups of predictors in projecting the future maize-yield changes were also assessed. Furthermore, the study analysed the impact of climate change on the global WRSI. The results indicate that almost 27 % of the interannual variability of maize production of the entire region is explained by climate variables. The influence of climate predictors on maize-yield production is more pronounced in West Africa, reaching 55 % in some areas. The model projection indicates that the maize yield in the entire region is expected to decrease by the middle of the century under an RCP8.5 emission scenario, and from the middle of the century to the end of the century, the production will slightly recover but will remain negative (around -10 %). However, in some regions of East Africa, a slight increase in maize yield is expected. The maize-yield projection under RCP4.5 remains relatively unchanged compared to the baseline period (1982-2016). The results further indicate that large-scale predictors are the most critical drivers of the global year-to-year maize-yield variability, and ENSO – which is highly correlated with the most important predictor (PC2) – seems to be the physical process underlying this variability. The effects of local predictors are more pronounced in the eastern parts of the region. The impact of the future climate change on WRSI reveals that the availability of maize water is expected to decrease everywhere, except in some parts of eastern Africa.
Weltweit sind Trockengebiete in ständiger Veränderung, verursacht durch natürliche klimatische Schwankungen und oftmals durch Prozesse der Landdegradation. Auch weisen die meisten semi-ariden Naturräume eine große räumliche Heterogenität auf, hervorgerufen durch ein kleinräumiges Mosaik aus Gräsern, kleineren Sträuchern und Bereichen offenliegenden Bodens. Die Dichte der Vegetation wird primär vom pflanzenverfügbaren Wasser bestimmt, aber auch der Entwicklungs- und Degradationszustand der Böden sowie anthropogen bedingte Faktoren spielen hierbei eine Rolle. Zur Charakterisierung und Kartierung der Vegetation sowie zur Bewertung des Bodenerosionsrisikos und des Degradationszustands hat sich die Erhebung der Bedeckungsgrade von vitaler, photosynthetisch aktiver Vegetation (PV), von abgestorbener oder zeitweise vertrockneter und somit nicht photosynthetisch aktiver Vegetation (NPV) sowie von offenliegendem Boden als zweckmäßig herausgestellt. Die Nutzung der Fernerkundung für diese Aufgabe erfolgt zumeist nur für kleinmaßstäbige Kartierungen und – im Falle von Multispektralsensoren – unter Vernachlässigung nicht-photosynthetisch aktiver Vegetation. Die räumliche Variabilität der Vegetation-Boden-Mosaike liegt oftmals in der Größenordnung von wenigen Metern und somit unterhalb des räumlichen Auflösungsvermögens von Fernerkundungssystemen. Um dennoch die verschiedenen Anteile innerhalb eines Pixels identifizieren und quantifizieren zu können, sind Methoden der Subpixel-Klassifikation notwendig. In dieser Arbeit wird eine Methodik zur verbesserten und automatisierbaren Ableitung von Bodenbedeckungsgraden in semi-ariden Naturräumen vorgestellt. Hierzu wurde ein Verfahren zur linearen spektralen Entmischung in Form einer Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) entwickelt und umgesetzt. Durch diese Methodik kann explizit die spektrale Variabilität von Vegetation und Boden in das Mischungsmodellmiteinbezogen werden, und quantitative Anteile für die funktionalen Klassen PV, NPV und Boden innerhalb eines Pixels erfasst werden. Durch die räumliche Kartierung der verwendeten EM wird weiterhin eine thematische Klassifikation erreicht. Die hierfür benötigten Informationen können – wie im Falle der Spektren reiner Materialien (EM-Spektren) – aus den Bilddaten selbst abgeleitet werden, oder können – wie ein Geländemodell und die Information über den Scanwinkel – im Zuge der Vorprozessierung aus weiteren Datenquellen erzeugt werden. Hinsichtlich der automatisierten EM-Ableitung wird eine zweistufige Methodik eingesetzt, welche auf einer angepassten Version des Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC)-Verfahrens sowie der Analyse einer ersten Entmischungsiteration basiert. Die Klassifikation der gefundenen potentiellen EM erfolgt durch ein merkmalsbasiertes Verfahren. Weiterhin weisen nicht-photosynthetisch aktive Vegetation und Boden eine hohe spektrale Ähnlichkeit auf. Zur sicheren Trennung kann die Identifikation schmaler Absorptionsbanden dienen. Zu diesen zählen beispielsweise die Absorptionsbanden von Holozellulose und – je nach Bodentyp – Absorptionsbanden von Bodenmineralen. Auch die spektrale Variabilität der Klassen PV und NPV erfordert zur sicheren Unterscheidung die Verwendung biophysikalisch erklärbarer Merkmale im Spektrum. Hierzu zählen unter anderem die Stärke der Chlorophyll-Absorption, die Form und Lage der ’RedEdge’ und das Auftreten von Holozellulosebanden. Da diese spektrale Information bei herkömmlichen Entmischungsansätzen nicht berücksichtigt wird, erfolgt überwiegend eine Optimierung der Gesamtalbedo, was zu einer schlechten Trennung der Klassen führen kann. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit der MESMA-Ansatz dahingehend erweitert, dass spektrale Information in Form von identifizierten und parametrisierten Absorptionsbanden in den Entmischungsprozess mit einfließt und hierdurch das Potential hyperspektraler Datensätze besser genutzt werden kann. Auch wird in einer zusätzlichen Entmischungsiteration die räumliche Nachbarschaft betrachtet, um insbesondere die Verwendung des sinnvollsten Boden-EMs zu gewährleisten. Ein zusätzliches Problemfeld stellt die numerische Lösung des überbestimmten und oftmals schlecht konditionierten linearen Mischungsmodells dar. Hierzu kann durch die Verwendung des BVLS-Algorithmus und des Ausschlusses kritischer EM-Kombinationen eine numerisch stabile Lösung gefunden werden. Um die oftmals immense Rechenzeit von MESMA-Verfahren zu verkürzen, besteht die Möglichkeit einer iterativen EM-Auswahl und somit die Vermeidung einer Lösung des Mischungssystems durch Berechnung aller EM-Kombinationen (’Brute-Force’-Ansatz). Ein weiterer wichtiger Punkt ist die explizite pixelweise Angabe zur Zuverlässigkeit der Entmischungsergebnisse. Dies erfolgt auf Basis des Mischungsmodells selbst, durch den Vergleich zu empirischen Regressionsmodellen, durch die Berücksichtigung des lokalen Einfallswinkels sowie durch die Integration von Qualitätsangaben der Ausgangsdaten. Um das Verfahren systematisch und unter kontrollierten Bedingungen zu verifizieren und um den Einfluss verschiedener externer Parameter sowie die typischen Genauigkeiten auf einer breiten Datenbasis zu ermitteln, wird eine Simulationskette zur Erzeugung synthetischer Mischungen erstellt. In diese Simulationen fließen Feldspektren von Böden und Pflanzen verschiedener semi-arider Gebiete mit ein, um möglichst viele Fälle abdecken zu können. Die eigentliche Validierung erfolgt auf HyMap-Datensätzen des Naturparks ’Cabo de Gata’ in der andalusischen Provinz Almería sowie auf Messungen, die begleitend im Feld durchgeführt wurden. Hiermit konnte die Methodik auf ihre Genauigkeit unter den konkreten Anforderungen des Anwendungsbeispiels überprüft werden. Die erzielbare Genauigkeit dieser automatisierten Methodik liegt mit einem mittleren Fehler um rund 10% Abundanz absolut im selben Wertebereich oder nur geringfügig höher als die Ergebnisse publizierter manueller MESMA-Ansätze. Weiterhin konnten die typischen Genauigkeiten der Verifikation im Zuge der Validierung bestätigt werden. Den limitierenden Faktor des Ansatzes stellen in der Praxis fehlerhafte oder unvollständige EM-Modelle dar. Mit der vorgestellten Methodik ist somit die Möglichkeit gegeben, die Bedeckungsgrade quantitativ und automatisiert im Subpixelbereich zu erfassen.
The worldwide demand for food has been increasing due to the rapidly growing global population, and agricultural lands have increased in extent to produce more food crops. The pattern of cropland varies among different regions depending on the traditional knowledge of farmers and availability of uncultivated land. Satellite images can be used to map cropland in open areas but have limitations for detecting undergrowth inside forests. Classification results are often biased and need to be supplemented with field observations. Undercover cropland inside forests in the Bale Mountains of Ethiopia was assessed using field observed percentage cover of land use/land cover classes, and topographic and location parameters. The most influential factors were identified using Boosted Regression Trees and used to map undercover cropland area. Elevation, slope, easterly aspect, distance to settlements, and distance to national park were found to be the most influential factors determining undercover cropland area. When there is very high demand for growing food crops, constrained under restricted rights for clearing forest, cultivation could take place within forests as an undercover. Further research on the impact of undercover cropland on ecosystem services and challenges in sustainable management is thus essential.
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.
Robust risk assessment requires accurate flood intensity area mapping to allow for the identification of populations and elements at risk. However, available flood maps in West Africa lack spatial variability while global datasets have resolutions too coarse to be relevant for local scale risk assessment. Consequently, local disaster managers are forced to use traditional methods such as watermarks on buildings and media reports to identify flood hazard areas. In this study, remote sensing and Geographic Information System (GIS) techniques were combined with hydrological and statistical models to delineate the spatial limits of flood hazard zones in selected communities in Ghana, Burkina Faso and Benin. The approach involves estimating peak runoff concentrations at different elevations and then applying statistical methods to develop a Flood Hazard Index (FHI). Results show that about half of the study areas fall into high intensity flood zones. Empirical validation using statistical confusion matrix and the principles of Participatory GIS show that flood hazard areas could be mapped at an accuracy ranging from 77% to 81%. This was supported with local expert knowledge which accurately classified 79% of communities deemed to be highly susceptible to flood hazard. The results will assist disaster managers to reduce the risk to flood disasters at the community level where risk outcomes are first materialized.
Nationwide and consistent information on agricultural land use forms an important basis for sustainable land management maintaining food security, (agro)biodiversity, and soil fertility, especially as German agriculture has shown high vulnerability to climate change. Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite data of the Copernicus program offer time series with temporal, spatial, radiometric, and spectral characteristics that have great potential for mapping and monitoring agricultural crops. This paper presents an approach which synergistically uses these multispectral and Synthetic Aperture Radar (SAR) time series for the classification of 17 crop classes at 10 m spatial resolution for Germany in the year 2018. Input data for the Random Forest (RF) classification are monthly statistics of Sentinel-1 and Sentinel-2 time series. This approach reduces the amount of input data and pre-processing steps while retaining phenological information, which is crucial for crop type discrimination. For training and validation, Land Parcel Identification System (LPIS) data were available covering 15 of the 16 German Federal States. An overall map accuracy of 75.5% was achieved, with class-specific F1-scores above 80% for winter wheat, maize, sugar beet, and rapeseed. By combining optical and SAR data, overall accuracies could be increased by 6% and 9%, respectively, compared to single sensor approaches. While no increase in overall accuracy could be achieved by stratifying the classification in natural landscape regions, the class-wise accuracies for all but the cereal classes could be improved, on average, by 7%. In comparison to census data, the crop areas could be approximated well with, on average, only 1% of deviation in class-specific acreages. Using this streamlined approach, similar accuracies for the most widespread crop types as well as for smaller permanent crop classes were reached as in other Germany-wide crop type studies, indicating its potential for repeated nationwide crop type mapping.
Information on the state of the terrestrial vegetation cover is important for several ecological, economical, and planning issues. In this regard, vegetation properties such as the type, vitality, or density can be described by means of continuous biophysical parameters. One of these parameters is the leaf area index (LAI), which is defined as half the total leaf area per unit ground surface area. As leaves constitute the interface between the biosphere and the atmosphere, the LAI is used to model exchange processes between plants and their environment. However, to account for the variability of ecosystems, spatially and temporally explicit information on LAI is needed both for monitoring and modeling applications.
Remote sensing aims at providing such information. LAI is commonly derived from remote sensing data by empirical-statistical or physical models. In the first approach, an empirical relationship between LAI measured in situ and the corresponding canopy spectral signature is established. Although this method achieves accurate LAI estimates, these relationships are only valid for the place and time at which the field data were sampled, which hampers automated LAI derivation. The physical approach uses a radiation transfer model to simulate canopy reflectance as a function of the scene’s geometry and of leaf and canopy parameters, from which LAI is derived through model inversion based on remote sensing data. However, this model inversion is not stable, as it is an under-determined and ill-posed problem.
Until now, LAI research focused either on the use of coarse resolution remote sensing data for global applications, or on LAI modeling over a confined area, mostly in forest and crop ecosystems, using medium to high spatial resolution data. This is why to date no study is available in which high spatial resolution data are used for LAI mapping in a heterogeneous, natural landscape such as alpine grasslands, although a growing amount of high spatial and temporal resolution remote sensing data would allow for an improved environmental monitoring. Therefore, issues related to model parameterization and inversion regularization techniques improving its stability have not yet been investigated for this ecosystem.
This research gap was taken up by this thesis, in which the potential of high spatial resolution remote sensing data for grassland LAI estimation based on statistical and radiation transfer modeling is analyzed, and the achieved accuracy and robustness of the two approaches is compared. The objectives were an ecosystem-adapted radiation transfer model set-up and an optimized LAI derivation in mountainous grassland areas. Multi-temporal LAI in situ measurements as well as time series of RapidEye data from 2011 and 2012 over the catchment of the River Ammer in the Bavarian alpine upland were used. In order to obtain accurate in situ data, a comparison of the LAI derivation algorithms implemented in the LAI-2000 PCA instrument with destructively measured LAI was performed first. For optimizing the empirical-statistical approach, it was then analyzed how the selection of vegetation indices and regression models impacts LAI modeling, and how well these models can be transferred to other dates. It was shown that LAI can be derived
with a mean accuracy of 80 % using contemporaneous field data, but that the accuracy decreases to on average 51 % when using these models on remote sensing data from other dates. The combined use of several data sets to create a regression which is used for LAI derivation at different points in time increased the LAI estimation accuracy to on average 65 %. Thus, reduced field measurement labor comes at the cost of LAI error rates being increased by 10 - 30 % as long as at least two campaigns are conducted. Further, it was shown that the use of RapidEye’s red edge channel improves the LAI derivation by on average 5.4 %.
With regard to physical LAI modeling, special interest lay in assessing the accuracy improvements that can be achieved through model set-up and inversion regularization techniques. First, a global sensitivity analysis was applied to the radiation transfer model in order to identify the most important model parameters and most sensitive spectral features. After model parameterization, several inversion regularizations, namely the use of a multiple sample solution, the additional use of vegetation indices, and the addition of noise, were analyzed. Further, an approach to include the local scene’s geometry in the retrieval process was introduced to account for the mountainous topography. LAI modeling accuracies of in average 70 % were achieved using the best combination of regularization techniques, which is in the upper range of accuracies that were achieved in the few existing other grassland studies based on in situ or air-borne measured hyperspectral data. Finally, further physically derived vegetation parameters and inversion uncertainty measures were evaluated in detail to identify challenging modeling conditions, which was mostly neglected in other studies. An increased modeling uncertainty for extremely high and low LAI values was observed. This indicates an insufficiently wide model parameterization and a canopy deviation from model assumptions on some fields. Further, the LAI modeling accuracies varied strongly between the different scenes. From this observation it can be deduced that the radiometric quality of the remote sensing data, which might be reduced by atmospheric effects or unexpected surface reflectances, exerts a high influence on the LAI modeling accuracy.
The major findings of the comparison between the empirical-statistical and physical LAI modeling approaches are the higher accuracies achieved by the empirical-statistical approach as long as contemporaneous field data are available, and the computationally efficiency of the statistical approach. However, when no or temporally unfitting in situ measurements are available, the physical approach achieves comparable or even higher accuracies. Furthermore, radiation transfer modeling enables the derivation of other leaf and canopy variables useful for ecological monitoring and modeling applications, as well as of pixel-wise uncertainty measures indicating the robustness and reliability of the model inversion and LAI derivation procedure. The established look-up tables can be used for further LAI derivation in Central European grassland also in other years.
The use of high spatial resolution remote sensing data for LAI derivation enables a reliable land cover classification and thus a reduced LAI mapping error due to misclassifications. Furthermore, the RapidEye pixels being smaller than individual fields allow for a radiation transfer model inversion over homogeneous canopies in most cases, as canopy gaps or field parcels can be clearly distinguished. However, in case of unexpected local surface conditions such as blooming, litter, or canopy gaps, high spatial resolution data show corresponding strong deviations in reflectance values and hence LAI estimation, which would be reduced using coarser resolution data through the balancing effect of the surrounding surface reflectances. An optimal pixel size with regard to modeling accuracy hence depends on the canopy and landscape structure. Furthermore, a reduced spatial resolution would enable a considerable acceleration of the LAI map derivation.
This illustration of the potential of RapidEye data and of the challenges associated to LAI derivation in heterogeneous grassland areas contributes to the development of robust LAI estimation procedures based on new and upcoming, spatially and temporally high resolution remote sensing imagery such as Landsat 8 and Sentinel-2.
Nature-based tourism and ecotourism experienced a dynamic development over the past decade. While originally often described as specialized post-Fordist niche markets for ecologically aware and affluent target groups, in many regions they are nowadays characterized by a heterogeneous structure and the presence of a wide product range, from individual travels to package tours.
The present dissertation analyzes the structure and economic importance of tourism in two highly frequented protected areas in middle income countries, the Sian Ka’an Biosphere Reserve (SKBR) in Mexico and the Souss-Massa National Park (SMNP) in Morocco. Both areas are situated in close proximity to the most important package tour destinations Cancún (Mexico) and Agadir (Morocco) and are subject to high touristic use and development pressure. So far, the planning of a more sustainable tourism development is hampered by the lack of reliable data.
Based on demand-side surveys and income multipliers calculated with the help of regionalized input-output models, the visitor structure and economic impact of tourism in both protected areas are described. With regional income effects of approximately 1 million USD (SKBR) and approximately 1.9 million USD (SMNP), and resulting income equivalents of 1,348 and 5,218 persons, both the SKBR and the SMNP play an important—and often undervalued—role for the regional economies in underdeveloped rural peripheral regions of the countries.
Detailed analyses of the visitor structures show marked differences with regard to criteria such as travel organization, nature/protected area affinity and expenditures. With regard to planning and marketing of nature-based tourism, protected area managers and political decision-takers are advised to focus on ecologically and economically attractive visitor groups. Based on the results of the two case studies as well as existing tourism typologies from the literature, a classification scheme is presented that may be used for a more target-oriented development and marketing of nature-based tourism products.
Numerous ephemeral rivers and thousands of natural pans characterize the transboundary Iishana-System of the Cuvelai Basin between Namibia and Angola. After the rainy season, surface water stored in pans is often the only affordable water source for many people in rural areas. High inter- and intra-annual rainfall variations in this semiarid environment provoke years of extreme flood events and long periods of droughts. Thus, the issue of water availability is playing an increasingly important role in one of the most densely populated and fastest growing regions in southwestern Africa. Currently, there is no transnational approach to quantifying the potential storage and supply functions of the Iishana-System. To bridge these knowledge gaps and to increase the resilience of the local people's livelihood, suitable pans for expansion as intermediate storage were identified and their metrics determined. Therefore, a modified Blue Spot Analysis was performed, based on the high-resolution TanDEM-X digital elevation model. Further, surface area–volume ratio calculations were accomplished for finding suitable augmentation sites in a first step. The potential water storage volume of more than 190,000 pans was calculated at 1.9 km\(^3\). Over 2200 pans were identified for potential expansion to facilitate increased water supply and flood protection in the future.
The taphonomic and paleoecologic aspects of the Upper Hauterivian to Lower Barremian Agua de la Mula Member of the Agrio Formation (Neuquén Basin, Argentina) were studied in the frame of the sequence stratigraphic paradigm. The Agua de la Mula Member, a ca. 600 m thick succession of highly cyclic marine sediments was surveyed at two localities. Detailed bed-by-bed sedimentologic, stratigraphic, ichnologic, taphonomic and paleoecologic data collection allowed a precise paleoenvironmental, stratigraphic, taphonomic and synecologic interpretation, in a controlled sequence stratigraphic framework. The main architectural stratigraphic component is the Starvation-Dilution Sequence, interpreted as a the effect of a sixth-order, Milankovitch precession-driven cycle. Dilution hemisequences are siliciclastic-dominated and show evidence of depth changes. Starvation hemisequences show a diverse variation of mixed carbonate-siliciclastic facies that is linked to sequence stratigraphy. Ammonite-based biostratigraphy was revised and new knowledge proposed. The stratigraphic framework was improved by combining biostratigraphy, sequence stratigraphy and event stratigraphy. Nine main sequences were described, linked to other stratigraphic markers and correlated with other sequence stratigraphic charts. Several orders of cyclicity were inferred. Third- and fourth-order sequences are the major sequences, not subordinated to higher hierarchies (lower order). Precession, obliquity, and short and long eccentricity cycles of the Milankovitch band are proposed. Among the different sequence stratigraphic models the transgression-regression model fits the majority of the sequences described in this work. The depositional-sequence model could be applied only to the first third-order sequence, in which the true sequence boundary is identifiable. Starvation-dilution sequences, however, are composed by to components that are not completely explained by those models. Starvation hemisequences developed in intermediate to deep settings record the transgressive phase as well as the earLy regressive one without visible stratigraphic boundaries. 112 samples with 22,572 individuals were grouped into fifteen fossil associations and one assemblage that reflect the interaction of different factors: age, position in major, medium and starvation dilution sequences and, linked to sequence stratigraphy, depth, oxygen availability, rate of terrigenous input, water agitation, and substrate conditions. Temporary possible reduction in oxygen content is inferred based on all sources of available evidence. Organic buildups are briefly described and their development interpreted in terms of the sequence stratigraphic framework. Vertical patterns of replacement of fossil associations are described and related to sequence stratigraphy. Five types of skeletal concentrations represent the diversity of coquinas decribed in this study. Type 1, 2, 4 and 5 correspond to starvation hemisequences deposited in progressively shallower settings, from basin to inner ramp. Type 3 is embedded into dilution hemisequences and inferred to be linked to shell bed type I of Kidwell (1985). Types 1 and 2 correspond to transgression, maximum flooding and early regression without distinction. Type 4A as well as Type 5 are interpreted as onlap shell beds (Kidwell 1991a) or early TST shell beds (Fürsich and Pandey 2003). Type 4B corresponds to the MFZ shell bed (Fürsich and Pandey 2003) or mid-cycle shell bed (Abbott 1997), while Type 4C to the downlap shell bed (Kidwell 1991a). Time-averaging of shell beds was assessed with precision as the time involved in the deposition of the starvation hemisequences could be inferred. All shell beds comprise within-habitat assemblages forming within a few thousand years, with little environmental condensation. The fossilization of the marine calcareous shells is modelled as a series of steps called windows: environmental, destructional, burial and diagenetic. The “diagenetic window” is the most relevant. Connected to this it is proposed that carbonate dissolution is the primary control on the development of shell beds, as has been proposed before (Fürsich 1982; Fürsich and Pandey 2003). The interpretative power resulting from combining several lines of evidence, e.g., facies analysis, sequence stratigraphy, biostratigraphy, trace fossil analysis, paleoecology and taphonomy, and unravelling their multiple relationships, are the most relevant conclusions of this study.
Strategies in Times of Pandemic Crisis — Retailers and Regional Resilience in Würzburg, Germany
(2021)
Research on the COVID-19 crisis and its implications on regional resilience is still in its infancy. To understand resilience on its aggregate level it is important to identify (non)resilient actions of individual actors who comprise regions. As the retail sector among others represents an important factor in an urban regions recovery, we focus on the resilience of (textile) retailers within the city of Würzburg in Germany to the COVID-19 pandemic. To address the identified research gap, this paper applies the concept of resilience. Firstly, conducting expert interviews, the individual (textile) retailers’ level and their strategies in coping with the crisis is considered. Secondly, conducting a contextual analysis of the German city of Würzburg, we wish to contribute to the discussion of how the resilience of a region is influenced inter alia by actors. Our study finds three main strategies on the individual level, with retailers: (1) intending to “bounce back” to a pre-crisis state, (2) reorganising existing practices, as well as (3) closing stores and winding up business. As at the time of research, no conclusions regarding long-term impacts and resilience are possible, the results are limited. Nevertheless, detailed analysis of retailers’ strategies contributes to a better understanding of regional resilience.
Die Covid-19-Pandemie gilt in vielen gesellschaftlichen Teilbereichen als Beschleuniger für Transformationsprozesse. Auch im Bereich der Organisation urbaner Logistik und Einzelhandelslandschaften etablieren sich neue Akteur*innen und Funktionen. Logistiker*innen integrieren lokale Onlinemarktplätze in ihre Profile und der stationäre Einzelhandel generiert Wettbewerbsfähigkeit gegenüber großen Onlinehändler*innen über die Nutzung lokaler Radlogistiknetzwerke, mittels derer Lieferungen noch am Tag der Bestellung (Same-Day-Delivery) verteilt werden können. Damit leisten die involvierten Akteur*innen potenziell auch einen Beitrag zur Nachhaltigkeitstransformation im Bereich urbaner Logistiksysteme. Im Fokus steht das Fallbeispiel WüLivery, ein Kooperationsprojekt des Stadtmarketingvereins, der Wirtschaftsförderung, Radlogistiker*innen sowie Einzelhändler*innen in Würzburg, welches während des zweiten coronabedingten Lockdowns im November 2020 umgesetzt wurde. Die entstehenden Dynamiken und Organisationsformen werden auf Basis von 11 Expert*inneninterviews dargestellt und analysiert. Es kann gezeigt werden, dass städtische Akteur*innen grundlegende Mediator*innen für Transformationsprozesse darstellen und Einzelhändler*innen und lokale Onlinemarktplätze als Katalysator*innen fungieren können. Das ist auch vor dem Hintergrund planerischer und politischer Kommunikationsprozesse zur Legitimation neuer Verkehrsinfrastrukturen nutzbar, da die einzelnen Akteur*innengruppen in Austausch kommen und ein gesteigertes Bewusstsein für die jeweiligen Bedarfe entsteht.
The Niger Delta belongs to the largest swamp and mangrove forests in the world hosting many endemic and endangered species. Therefore, its conservation should be of highest priority. However, the Niger Delta is confronted with overexploitation, deforestation and pollution to a large extent. In particular, oil spills threaten the biodiversity, ecosystem services, and local people. Remote sensing can support the detection of spills and their potential impact when accessibility on site is difficult. We tested different vegetation indices to assess the impact of oil spills on the land cover as well as to detect accumulations (hotspots) of oil spills. We further identified which species, land cover types, and protected areas could be threatened in the Niger Delta due to oil spills. The results showed that the Enhanced Vegetation Index, the Normalized Difference Vegetation Index, and the Soil Adjusted Vegetation Index were more sensitive to the effects of oil spills on different vegetation cover than other tested vegetation indices. Forest cover was the most affected land-cover type and oil spills also occurred in protected areas. Threatened species are inhabiting the Niger Delta Swamp Forest and the Central African Mangroves that were mainly affected by oil spills and, therefore, strong conservation measures are needed even though security issues hamper the monitoring and control.
In der vorliegenden Arbeit werden die Foraminiferenfaunen von 125 Proben, die aus drei Profilen des marinen Mitteljura (Bajocium bis Unteroxfordium) von Kachchh, West-Indien stammen, analysiert: Das Badi Nala-Jhura Village-Profil (ca. 550 m Mächtigkeit) und das Kamaguna-Profil (ca. 365 m Mächtigkeit) wurden am Jhura Hill (23°26’8’’ N; 69°37’00’’ E) ca. 17 km NW von Bhuj aufgenommen, während das dritte Profil durch den Jumara Dome (ca. 365 m Mächtigkeit) (23°40’40’’ N; 69°04’00’’ E) ca. 50 km NW des Jhura Hill liegt. Die Proben wurden lithologisch sowie nach ihren Foraminiferen-Vergesellschaftungen ausgewertet, welche wichtige Daten zur Palökologie lieferten. Die Profile umfassen die mitteljurassische Sedimentabfolge, die der Jhurio-, Patcham- und Chari-Formation des Jhura Dome und Jumara Dome angehört. Die Schichtenfolge des Bajocium und Bathonium besteht aus Karbonaten und gemischt karbonatisch-siliziklastischen Sedimenten der Jhurio- und Patcham-Formation, während im Callovium die Chari-Formation siliziklastisch dominiert ist. Die sedimentäre Abfolge des Kachchh-Beckens zeigt an der Bathonium-Callovium-Grenze signifikante Veränderungen in der Lithologie, im faunistischen Inhalt und in der Faunendiversität. Die lithologischen Veränderungen von einer Karbonat-dominierten Abfolge im mittleren und oberen Bathonium zu siliziklastischen Sedimenten im Callovium gehen mit einer Abnahme der zuvor hohen Diversität einher. Der Grund für den Faunenumschwung liegt vermutlich in einer deutlichen Änderung der Umweltbedingungen von sauerstoffreich im unteren zu sauerstoffarm im oberen Profilabschnitt, was sich in einem Wechsel von einer Kalkschaler- zu einer Sandschaler-dominierten Foraminiferenfauna dokumentiert. Eine weitere Ursache für den Fazies- und Faunenumschwung liegt in einer deutlichen KlimaÄnderung, indem heiße, aride Bedingungen im Bathonium von kühleren, feuchteren Verhältnissen zu Beginn des Callovium abgelöst wurden. Taxonomisch konnten insgesamt 111 Foraminiferentaxa identifiziert werden, die 43 Gattungen angehören. Insgesamt wurden 24 Sandschaler- und 85 benthische Kalkschaler-Taxa sowie 2 Arten planktischer Foraminiferen (Globuligerina) in den untersuchten Profilen bestimmt. Die benthischen Formen dominieren somit bei weitem an Diversität und Häufigkeit, da die planktischen Protoglobigerinen im mittleren Jura global noch keine große Rolle spielten. Aufgrund der spärlich vorhandenen Literatur wurde jedes Taxon inklusive Synonymieliste beschrieben, durch rasterelektronen-mikroskopische Aufnahmen (REM) dokumentiert und auf 9 Tafeln illustriert. In der Foraminiferen-Gesamtfauna dominieren Vertreter der Familie Nodosariidae mit den Gattungen Lenticulina, Astacolus, Citharina, Lingulina, Marginulinopsis, Nodosaria und Vaginulina. Mit der zweitgrößten Häufigkeit folgen die Familien Epistominidae, Textulariidae und Spirillinidae mit den Gattungen Epistomina, Spirillina sowie Reophax, Ammobaculites und Textularia. Die Arten Reophax sterkii, Triplasia althoffi, Verneuilinoides subvitreus, Nubeculinella bigoti, Dentalina filiformis, Saracenaria oxfordiana, Lingulina longiscata, Citharina flabellata, Palmula deslongchampsi, Vaginulina proxima, Ammodiscus asper, Ammodiscus siliceus, Triplasia bartensteini, Spirillina orbicula, Ophthalmidium carinatum, Tubinella inornata, Nodosaria fusiformis, Pyramidulina rara und Ramulina ascissa wurden erstmals in Gesteinen des Kachchh-Beckens nachgewiesen. Die dominierenden Taxa in den untersuchten Sedimenten sind epifaunale Formen, die einen hohen Sauerstoffgehalt im Bodenwasser benötigen. Infaunale, im Sediment lebende Arten treten dagegen etwas seltener auf. Diese lebten bevorzugt in sub- bis dysoxischen Milieus mit geringen Gehalten an gelöstem Sauerstoff im Bodenwasser und konnten auch Sauerstoffminima tolerieren. Aus der benthischen Foraminiferenfauna können folgende Rückschlüsse gezogen werden: • Die wichtigsten Parameter für die Verbreitung der Foraminiferen sind Substrat, Energieniveau und Sauerstoffgehalt. • Die höchste Diversität weisen die epifaunalen Vergesellschaftungen auf. • Mit zunehmender Sedimenttiefe nehmen Häufigkeit und Diversität ab. • Die Diversität der Kalkschaler ist höher als die der Sandschaler. • Minimale Diversitäten liegen in Stressmilieus mit geringen Sauerstoffgehalten vor. • Die hohen Werte des Evenness-Index weisen auf eine annähernd gleichmäßige Verteilung der benthischen Foraminiferen in den Profilen hin. • Epifaunale Arten werden von den physikochemischen Eigenschaften des Bodenwassers gesteuert. Sie sind auf partikuläres organisches Material und hohe Sauerstoffgehalte des Bodenwassers angewiesen. In der vorliegenden Arbeit wurden Probencluster gebildet, um Faunenassoziationen zu erfassen und danach die Umwelt- und Ablagerungsbedingungen zu rekonstruieren. Aus drei Profilen wurden 125 Proben für eine quantitative palökologische Analyse der Foraminiferen ausgewählt. Die W-mode Clusteranalyse zeigt eine große Ähnlichkeit zwischen den Proben, die sich in zwei Hauptcluster mit insgesamt sechs Subclustern gruppieren lassen. Die dadurch gebildeten Probengruppen stellen verschiedene Foraminiferenassoziationen dar, die sich beschreiben und weitgehend interpretieren lassen. • Assoziation A zeichnet sich durch hohe Anteile der Gattung Epistomina mosquensis aus. Diese Assoziation repräsentiert vollmarine Ablagerungsbedingungen mit normalmariner Salinität und guter Durchlüftung des Bodenwassers. • Assoziation B wird durchweg von Reophax metensis dominiert. Die Assoziation charakterisiert einen niedrig-energischen und teilweise sauerstoffarmen Sedimentationsraum. • Assoziation C wird stark von Dorothia prekummi dominiert und kennzeichnet vollmarine Bedingungen. • Assoziation D ist von Lenticulina subalata beherrscht und charakterisiert gutdurchlüftete Flachwasserbereiche. • Assoziation E wird von Spirillina polygyrata dominiert. Sie ist typisch für einen flachen Subtidalbereich unterhalb der Wellenbasis mit vollmarinen Bedingungen, normal mariner Salinität und gut durchlüftetem Bodenwasser. • Assoziation F zeichnet sich durch hohe Gehalte an Lenticulina quenstedti aus. Die Assoziation charakterisiert Bereiche, die überwiegend unterhalb der Schönwetter-Wellenbasis liegen und ein niedriges bis mittleres Sauerstoff-Niveau aufweisen. Aus einem Vergleich zwischen den Gehäusegrößen und der Häufigkeit von Lenticulina subalata und Epistomina mosquensis in den karbonatischen und siliziklastischen Sedimenten ergab sich, dass die Gehäuse von L. subalata und E. mosquensis in den Karbonaten größer sind als in den Siliziklastika. Die mitteljurassischen Ablagerungsräume des Kachchh-Beckens werden anhand der lithologischen und faunistischen Parameter rekonstruiert. Ferner werden die Foraminiferen-Vergesellschaftungen mit den von FÜRSICH et al. (2004) beschriebenen Makrofauna-Assoziationen verglichen. Aus diesen Untersuchungen ergaben sich folgende Schlussfolgerungen: • Die Ablagerungen im Jhura-Profil sind in flacherem Wasser sedimentiert worden als im Kamaguna-Profil und Jumara-Profil. • Die Mikro- und Makrofauna in diesen Profilen führt zu mehr oder weniger identischen palökologischen Schlussfolgerungen.
The Urban Heat Island (UHI) is the phenomenon of altered increased temperatures in urban areas compared to their rural surroundings. UHIs grow and intensify under extreme hot periods, such as during heat waves, which can affect human health and also increase the demand for energy for cooling. This study applies remote sensing and land use/land cover (LULC) data to assess the cooling effect of varying urban vegetation cover, especially during extreme warm periods, in the city of Munich, Germany. To compute the relationship between Land Surface Temperature (LST) and Land Use Land Cover (LULC), MODIS eight-day interval LST data for the months of June, July and August from 2002 to 2012 and the Corine Land Cover (CLC) database were used. Due to similarities in the behavior of surface temperature of different CLCs, some classes were reclassified and combined to form two major, rather simplified, homogenized classes: one of built-up area and one of urban vegetation. The homogenized map was merged with the MODIS eight-day interval LST data to compute the relationship between them. The results revealed that (i) the cooling effect accrued from urban vegetation tended to be non-linear; and (ii) a remarkable and stronger cooling effect in terms of LST was identified in regions where the proportion of vegetation cover was between seventy and almost eighty percent per square kilometer. The results also demonstrated that LST within urban vegetation was affected by the temperature of the surrounding built-up and that during the well-known European 2003 heat wave, suburb areas were cooler from the core of the urbanized region. This study concluded that the optimum green space for obtaining the lowest temperature is a non-linear trend. This could support urban planning strategies to facilitate appropriate applications to mitigate heat-stress in urban area.
The Kunduz River is one of the main tributaries of the Amu Darya Basin in North Afghanistan. Many communities live in the Kunduz River Basin (KRB), and its water resources have been the basis of their livelihoods for many generations. This study investigates climate change impacts on the KRB catchment. Rare station data are, for the first time, used to analyze systematic trends in temperature, precipitation, and river discharge over the past few decades, while using Mann–Kendall and Theil–Sen trend statistics. The trends show that the hydrology of the basin changed significantly over the last decades. A comparison of landcover data of the river basin from 1992 and 2019 shows significant changes that have additional impact on the basin hydrology, which are used to interpret the trend analysis. There is considerable uncertainty due to the data scarcity and gaps in the data, but all results indicate a strong tendency towards drier conditions. An extreme warming trend, partly above 2 °C since the 1960s in combination with a dramatic precipitation decrease by more than −30% lead to a strong decrease in river discharge. The increasing glacier melt compensates the decreases and leads to an increase in runoff only in the highland parts of the upper catchment. The reduction of water availability and the additional stress on the land leads to a strong increase of barren land and a reduction of vegetation cover. The detected trends and changes in the basin hydrology demand an active management of the already scarce water resources in order to sustain water supply for agriculture and ecosystems in the KRB.
Past and the projected future climate change in Afghanistan has been analyzed systematically and differentiated with respect to its different climate regions to gain some first quantitative insights into Afghanistan’s vulnerability to ongoing and future climate changes. For this purpose, temperature, precipitation and five additional climate indices for extremes and agriculture assessments (heavy precipitation; spring precipitation; growing season length (GSL), the Heat Wave Magnitude Index (HWMI); and the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI)) from the reanalysis data were examined for their consistency to identify changes in the past (data since 1950). For future changes (up to the year 2100), the same parameters were extracted from an ensemble of 12 downscaled regional climate models (RCM) of the Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (CORDEX)-South Asia simulations for low and high emission scenarios (Representative Concentration Pathways 4.5 and 8.5). In the past, the climatic changes were mainly characterized by a mean temperature increase above global level of 1.8 °C from 1950 to 2010; uncertainty with regard to reanalyzed rainfall data limited a thorough analysis of past changes. Climate models projected the temperature trend to accelerate in the future, depending strongly on the global carbon emissions (2006–2050 Representative Concentration Pathways 4.5/8.5: 1.7/2.3 °C; 2006–2099: 2.7/6.4 °C, respectively). Despite the high uncertainty with regard to precipitation projections, it became apparent that the increasing evapotranspiration is likely to exacerbate Afghanistan’s already existing water stress, including a very strong increase of frequency and magnitude of heat waves. Overall, the results show that in addition to the already extensive deficiency in adaptation to current climate conditions, the situation will be aggravated in the future, particularly in regard to water management and agriculture. Thus, the results of this study underline the importance of adequate adaptation to climate change in Afghanistan. This is even truer taking into account that GSL is projected to increase substantially by around 20 days on average until 2050, which might open the opportunity for extended agricultural husbandry or even additional harvests when water resources are properly managed.
Die Internationalisierung im Einzelhandel ist eine vergleichsweise junge Entwicklung, die in den vergangenen beiden Dekaden stark vorangeschritten ist. Dabei haben viele Unternehmen die Erfahrung machen müssen, die Grundlage ihres im Heimatland erlangten Wettbewerbsvorteils zwar in einige Märkte erfolgreich transferieren zu können, in andere
Märkte jedoch nicht. Worin liegen die Ursachen hierfür? Trotz einer zunehmenden Zahl von Studien zur Internationalisierung im Einzelhandel gibt es immer noch ein mangelndes Verständnis dafür, unter welchen Bedingungen Unternehmen im Ausland erfolgreich sind, respektive wann sie scheitern. Einen theoretischen Rahmen zur Analyse der relevanten Erfolgsdeterminanten liefert die Institutionentheorie, die das Verhältnis zwischen Unternehmen und Gesellschaft betrachtet und gerade auch für interkulturelle Fragestellungen einen interessanten Untersuchungsansatz darstellt.
Vor diesem Hintergrund wird in der vorliegenden Arbeit die US-amerikanische
Expansion des Discounters Aldi analysiert. Aldi bietet sich für eine solche Fallstudie an, da der Discounter sein an den deutschen Markt angepasstes Erfolgskonzept Ende der 1970er Jahre weitestgehend unverändert in die USA transferiert hat - in eine institutionelle Umwelt, die sich deutlich von der deutschen unterscheidet. Wie erfolgreich kann Aldi in dieser Umwelt agieren?
Die Bodenfeuchte stellt eine essenzielle Variable für den Energie-, Feuchte- und Stoffaustausch zwischen Landoberfläche und Atmosphäre dar. Ihre Auswirkungen auf Temperatur und Niederschlag sind vielfältig und komplex. Die in Klimamodellen verwendeten Schemata zur Simulation der Bodenfeuchte, auch bodenhydrologische Schemata genannt, sind aufgrund des Ursprungs der Klimamodelle aus Wettermodellen jedoch häufig sehr stark vereinfacht dargestellt.
Bei Klimamodellen, die Simulationen mit einer groben Auflösung von mehreren Zehner- oder Hunderterkilometern rechnen, können viele Prozesse vernachlässigt werden. Da die Auflösung der Klimamodelle jedoch stetig steigt und mittlerweile beim koordinierten Projekt regionaler Klimamodelle CORDEX-CORE standardmäßig bei 0.22° Kantenlänge liegt, müssen auch höher aufgelöste Daten und mehr Prozesse simuliert werden. Dies gilt erst recht mit Blick auf konvektionsauflösende Simulationen mit wenigen Kilometern Kantenlänge. Mit steigenden Modellauflösungen steigt zugleich die Komplexität und Differenziertheit der Fragestellungen, die mit Hilfe von Klimamodellen beantwortet werden sollen. An diesem Punkt setzt auch das Projekt BigData@Geo an, in dessen Rahmen die vorliegende Arbeit entstand. Ziel dieses Projektes ist es, hochaufgelöste Klimainformationen für den bayerischen Regierungsbezirk Unterfranken für Akteure aus der Land- und Forstwirtschaft sowie dem Weinbau zur Verfügung zu stellen.
Auf diesen angewandten und grundlegenden Anforderungen und Zielsetzungen basierend, bedarf auch das in dieser Arbeit verwendete regionale Klimamodell REMO (Version 2015) der weiteren Entwicklung. So ist das Hauptziel der Arbeit das bestehende einschichtige bodenhydrologische Schema durch ein mehrschichtiges zu ersetzen. Der Vorteil mehrerer simulierter Bodenschichten besteht darin, dass nun die vertikale Bewegung des Wassers in Form von Versickerung und kapillarem Aufstieg simuliert werden kann. Dies geschieht auf der Basis bodenhydrologischer Parameter, deren Wert in Abhängigkeit vom Boden und der Bodenfeuchte über die Wasserrückhaltekurve bestimmt wird. Für diese Kurve existieren verschiedene Parametrisierungen, von denen die Ansätze von Clapp-Hornberger und van Genuchten verwendet wurden. Außerdem kann die Bodenfeuchte nun bis zu einer Tiefe von circa 10 m beziehungsweise der Tiefe des anstehenden Gesteins simuliert werden. Damit besteht im Gegensatz zum vorherigen Schema, dessen Tiefe auf die Wurzeltiefe beschränkt ist, die Möglichkeit, dass Wasser auch unterhalb der Wurzeln zur Verfügung stehen kann und somit die absolute im Boden verfügbare Wassermenge zunimmt. Die Schichtung erlaubt darüber hinaus die Verdunstung aus unbewachsenem Boden lediglich auf Basis des in der obersten Schicht verfügbaren Wassers. Ein weiterer Prozess, der dank der Schichtung und der weiter unten erläuterten Datensätze neu parametrisiert werden kann, ist die Infiltration.
Für die Verwendung des Schemas sind Informationen über bodenhydrologische Parameter, die Wurzeltiefe und die Tiefe bis zum anstehenden Gestein erforderlich. Entsprechende Datensätze müssen hierfür aufbereitet und in das Modell eingebaut werden. Bezüglich der Wurzeltiefe wurden drei sich bezüglich der Tiefe, der Definition und der verfügbaren Auflösung stark voneinander unterscheidende Datensätze verglichen. Letztendlich wird die Wurzeltiefe aus dem mit einer anderen REMO-Version gekoppelten Vegetationsmodul iMOVE verwendet, da zukünftig eine Kopplung dieses Moduls mit dem mehrschichtigen Boden geplant ist und die Wurzeltiefen damit konsistent sind. Zudem ist die zugrundeliegende Auflösung der Daten hoch und es werden maximale Wurzeltiefen berücksichtigt, die besonders wichtig für die Simulation von Landoberfläche-Atmosphäre-Interaktionen sind. Diese Vorteile brachten die anderen Datensätze nicht mit. In der finalen Modellversion werden für die Tiefe bis zum anstehenden Gestein und die Korngrößenverteilungen die Daten von SoilGrids verwendet. Ein Vergleich mit anderen Bodendatensätzen fand in einer parallel laufenden Dissertation statt (Ziegler 2022). Bei SoilGrids ist hervorzuheben, dass die Korngrößenverteilungen in einer hohen räumlichen Auflösung (1 km^2 oder höher) und mit mehreren vertikalen Schichten vorliegen. Gegenüber dem ursprünglich in REMO verwendeten Datensatz mit einer Kantenlänge von 0.5° und ohne vertikale Differenzierung ist dies eine starke Verbesserung der Eingangsdaten. Dazu kommt, dass die Korngrößenverteilungen die Verwendung kontinuierlicher Pedotransferfunktionen statt fünf diskreter Texturklassen, denen für die bodenhydrologischen Parameter fixe Tabellenwerte zugewiesen werden, ermöglichen. Dies führt zu einer deutlich besseren Differenzierung des heterogenen Bodens.
Im Rahmen der Arbeit wurden insgesamt 19 Simulationen für Europa und ein erweitertes Deutschlandgebiet mit Auflösungen von 0.44° beziehungsweise 0.11° für den Zeitraum 2000 bis 2018 gerechnet. Dabei zeigte sich, dass die Einführung des mehrschichtigen Bodenschemas gegenüber dem einschichtigen Schema zu einer Verringerung der Bodenfeuchte in der Wurzeltiefe führt. Nichtsdestotrotz nimmt die absolute Wassermenge des Bodens durch die Berücksichtigung des Bodens unterhalb der Wurzelzone zu. Bezogen auf die einzelnen Schichten wird die Bodenfeuchte damit zwar unterschätzt, im Laufe der Modellentwicklung kann jedoch eine Verbesserung im Vergleich zu ERA5 erzielt werden. Das neue Schema führt zu einer Verringerung der Evapotranspiration, die über alle Schritte der Modellentwicklung und besonders während der Sommermonate auftritt. Im Vergleich zu Validationsdaten von ERA5 und GLEAM zeigt sich, dass dies eine Verbesserung dieser Größe bedeutet, die sowohl in der Fläche als auch beim Fehler und in der Verteilung auftritt.
Gleiches lässt sich für den Oberflächenabfluss sagen. Hierfür implementierte Schemata (Philip, Green-Ampt), die anders als das standardmäßig verwendete Improved-Arno-Schema bodenhydrologische Parameter berücksichtigen, konnten eine weitere Verbesserung im Flachland zeigen. In Gebirgsregionen nahm der Fehler durch die nicht enthaltene Berücksichtigung der Hangneigung jedoch zu, sodass in der finalen Modellversion auf das Improved-Arno-Schema zurückgegriffen wurde. Die Temperatur steigt durch die ursprüngliche Version des mehrschichtigen Schemas zunächst an, was zu einer Über- statt der vorherigen Unterschätzung gegenüber E-OBS führt. Die Modellentwicklung resultiert zwar in einer Reduzierung der Temperatur, jedoch fällt diese zu stark aus, sodass der Temperaturfehler letztendlich größer als in der einschichtigen Modellversion ist. Da die Evapotranspiration jedoch maßgeblich verbessert wurde, kann dieser Fehler eventuell auf ein übermäßiges Tuning der Temperatur zurückgeführt werden.
Die Betrachtung von Hitzeereignissen am Beispiel der Sommer 2003 und 2018 hat gezeigt, dass die Modellentwicklung dazu beiträgt, diese Ereignisse besser als das einschichtige Schema zu simulieren. Zwar trifft dies nicht auf das räumliche Verhalten der mittleren Temperatur zu, jedoch auf deren zeitlichen Verlauf. Hinzu kommt die bessere Simulation der täglichen Extrem- und besonders der Minimaltemperatur, was zu einer Erhöhung der täglichen Temperaturspanne führt. Diese wird von Klimamodellen in der Regel zu stark unterschätzt.
Durch die Berücksichtigung der vertikalen Wasserflüsse hat sich jedoch auch gezeigt, dass noch enormes Entwicklungspotenzial mit Blick auf (boden)hydrologische Prozesse besteht. Dies gilt in besonderem Maße für zukünftige Simulationen mit konvektionserlaubender Auflösung. So sollten subskalige Informationen des Bodens und der Orographie berücksichtigt werden. Dies dient einerseits der Repräsentation vorliegender Heterogenitäten und kann andererseits, wie am Beispiel der Infiltrationsschemata dargelegt, zur Verbesserung bestehender Prozesse beitragen. Da die simulierte Drainage durch das mehrschichtige Bodenschema im gleichen Maße zu- wie der Oberflächenabfluss abnimmt und das Wasser dem Modell in der Folge nicht weiter zur Verfügung steht, sollte zukünftig auch Grundwasser im Modell berücksichtigt werden. Eine Vielzahl von Studien konnte einen Mehrwert durch die Implementierung dieser Variable und damit verbundener Prozesse feststellen. Mittelfristig ist jedoch insgesamt die Kopplung an ein hydrologisches Modell zu empfehlen, um die bei hochauflösenden Simulationen relevanten Prozesse angemessen repräsentieren zu können. Hierfür bieten sich beispielsweise ParFlow oder mHM an.
Insgesamt ist festzuhalten, dass das mehrschichtige Bodenschema einen Mehrwert liefert, da schwer zu simulierende und in der Postprozessierung zu korrigierende Variablen wie die Evapotranspiration und der Oberflächenabfluss deutlich besser modelliert werden können als mit dem einschichtigen Schema. Dies gilt auch für die Extremtemperaturen. Beides ist klar auf die Schichtung des Bodens und damit einhergehender Prozesse zurückzuführen. Bezüglich der Daten zeigt sich, dass die Wurzeltiefe, die Berücksichtigung von SoilGrids und die vertikale Bodeninformation für die weitere Optimierung verantwortlich sind. Darüber hinaus ist der höhere Informationsgehalt, der anhand der geschichteten Bodenfeuchte zur Verfügung steht, ebenfalls als Mehrwert einzustufen.
Estimating penetration-related X-band InSAR elevation bias: a study over the Greenland ice sheet
(2019)
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.
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.
Drei Dinge sind es, die den Erfolg eines Einzelhandelsbetriebes bestimmen: 1. Der Standort, 2. Der Standort und 3. Der Standort – dieses Bonmot kennt jeder, der beruflich mit dem Einzelhandel zu tun hat. Was aber einen guten Standort ausmacht, wie man ihn findet und ihn bei Kräften hält - das ist nicht so klar. Das Buch möchte hier ein wenig Licht ins Dunkel bringen und diskutiert deshalb in vier Beiträgen die theoretischen Grundlagen und praktischen Probleme von klassischen und modernen Methoden der Standortplanung, Standortbewertung und Einzugsbereichsmessung. Der Band richtig sich nicht nur an Standortplaner von Einzelhandelsunternehmen, die hier ein nützliches Kompendium für die tägliche Arbeit erhalten, sondern auch an Planer und Politiker, die über die Ansiedlung von Einzelhandels(-groß)betrieben zu entscheiden haben, und für die es oft von entscheidender Bedeutung ist zu wissen, wie ein neuer Standort in
bestehenden Strukturen eingreift.
Alle Autoren verfügen über langjährigen Erfahrung mit den im Buch behandelten Methoden – sowohl aus der Perspektive der akademischen Grundlangeforschung als auch aus der Perspektive der Auftragsforschung für Unternehmen und Kommunen. Dies bürgt für eine kenntnisreiche Verbindung von Wissenschaft und Praxis und macht das Buch auch für Studierende der Geographie und der Betriebswirtschaft interessant, die sich während des Studiums mit dem Einzelhandel beschäftigen oder eine berufliche Laufbahn in diesem Sektor anstreben.
Sie sind wahrhaftig vernachlässigt, die Stadtteilzentren, Ladenzeilen, Ausfallstraßen; die Viertelzentren und Dorfkerne – eben all jene Geschäftslagen, die wir in unseren großen Städten irgendwo zwischen den Fußgängerbereichen der Cities und den Fachmarkagglomerationen entlang der Autobahnen finden. Nicht nur den Konsumenten, den Einzelhandelsunternehmen und der Stadtplanung fehlt es manchmal an Aufmerksamkeit für diese Geschäftslagen – nein, auch und vor allem der geographischen Handelsforschung: Man kann schwerlich übersehen, dass die Diskussion um den Konflikt zwischen „Innenstadt“ einerseits und „grüner Wiese“ andererseits, die seit mehr als zwanzig Jahren geführt wird, wenig Raum gelassen hat für eine wissenschaftliche Auseinandersetzung mit jenem Einzelhandel, der weder in der „Innenstadt“ noch auf der „grünen Wiese“ betrieben wird. Dieser Band versammelt deshalb zum ersten Mal Studien, die sich ausschließlich und engagiert mit den verschiedenen Typen vernachlässigter Geschäftslagen beschäftigen. Neben reichen empirischen Befunden aus Städten unterschiedlicher Größe (von Bonn bis Wien) findet der Leser in diesem Band theoretische und methodische Konzepte, die zur Erforschung der speziellen Probleme vernachlässigter Geschäftslagen geeignet sind. So entsteht eine wichtige Grundlage für den dringend notwendigen Ausbau dieser Forschungsrichtung und eine nützliche Arbeitshilfe für Stadtplaner und Standortgutachter.
Der Einzelhandel ist ein äußerst konfliktträchtiges Feld der Stadtplanung und Kommunalpolitik. Standortentscheidungen – insbesondere im großflächigen Handel - sind für die betroffenen Kommunen und die jeweiligen Investoren vpn großer Bedeutung und sollten deshalb sorgfältig vorbereitet werden. Dazu braucht man in der Regel externe Gutachter, deren Sachverstand man in der Überzeugung einkauft, er sei größer als der eigene. Aber ist er es wirklich?
Manchmal sind Zweifel angebracht: Welcher Bürgermeister kennt es nicht, das Gefühl, für viel Geld nur wenig Substanz bekommen zu haben oder das Gefühl in die Hände von „industriell“ arbeitenden Gutachtern gefallen zu sein, die schematisch Textbausteine aneinander reihen und stets nur den Ortsnamen austauschen? Selten können die Auftraggeber von Gutachten solchen Zweifeln auf den Grund gehen, weil sie erstens nicht aus der Branche sind und Ihnen zweitens keine allgemeinen Standards zur Verfügung stehen, an denen man die Qualität von Gutachten messen könnte.
Mit diesem Sammelband sollen solche Standards etabliert und den potenziellen Auftraggebern von Gutachten zur Kenntnis gebracht werden. Gleichzeitig geht es jedoch auch um die Mitverantwortung der Auftraggeber für die Qualität von Gutachten, denn nur bei klar formulierten Fragen und einem angemessenen Budget können Gutachter nutzbringende Antworten geben.
Das Buch wendet sich vor allem an Stadt- und Regionalplaner, Kommunalpolitiker, Führungskräfte aus dem Einzelhandel und der Immobilienbranche sowie – nicht zuletzt - an die, deren Verstand gekauft wird: die Gutachter.
Die Entwicklung von E-Commerce ist vorangeschritten, die Erwartungen, die mit Verweis auf Umsatzumverteilungen zumeist als „Schreckgespenste“ dargestellt werden, haben sich allerdings als maßlos übertrieben herausgestellt. Viele Dinge lassen sich eben nicht am Umsatz messen.
Es ist nicht Anliegen dieses Sammelbandes, neue Zahlen über die Entwicklung von E-Commerce und dessen Folgen für den stationären Einzelhandel vorzulegen. Vielmehr stellt sich die Frage, welche Implikationen sich durch E-Commerce für theoretische Ansätze und den geographischen Anwendungsbezug ergeben. So hat sich das Konsumentenverhalten im Zeitalter der E-Commerce verändert. Der Konsument ist selbstbewusster, besser informiert und besitzt zumindest die theoretische Möglichkeit, weltweit von zu Hause aus einzukaufen. Letzteres macht er zwar (noch) nicht allzu häufig, dennoch ergeben sich auf der „anderen Seite“ der Produktion und des Handels Veränderungen. Rationalisierung ganzer Unternehmensabläufe auf der Basis des E-Business beeinflussen Standorte entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Standorte werden neu bewertet, Betriebsformate ändern sich. Räumliche Konsequenzen bleiben nicht aus, sie finden sich aber nicht in der „Vernichtung innerstädtischer Standortlagen“ oder selbst nur sehr selten in der Schließung einzelner Standorte des stationären Handels, sondern viel eher im Bereich von Logistik- und Verkehrsabläufen sowie in der Übernahme von Handlungspraktiken aus dem E-Commerce durch stationäre Händler.
Der vorliegende Band zeigt neuere Ansätze im theoretischen Umgang mit E-Commerce auf und entwickelt Fragen für die praktische Handelsforschung.
Lieferketten im Einzelhandel
(2013)
Lieferketten im Einzelhandel haben sich in den letzten Jahren stark gewandelt. Die wachsenden Marktanteile von Einzelhandelsunternehmen oder -genossenschaften, die größer werdenden Einzelhandelsformate und die Erweiterung der Produktbreite und -tiefe führten zu früher kaum vorstellbaren Quantitäten. Gleichzeitig haben die Einführung von Informationstechnologie, die intensive Kooperation zwischen Händlern und Lieferanten durch Informationsaustausch oder vertikale Integration von Teilen der Lieferketten sowie die globale Ausbreitung von Lieferbeziehungen Prozesse des Supply-Chain-Managements auch qualitativ erheblich verändert. Parallel dazu wurden Ansätze entwickelt, wie diese Entwicklungen analysiert und konzeptionalisiert werden können. Dabei haben Analyserahmen wie die Ansätze der Globalen Warenketten oder der Globalen Produktionsnetzwerke die komplexe Aufgabe, Prozesse zu erfassen, die einerseits immer globaler werden, andererseits lokal und regional stark eingebettet sind. Vor diesem Hintergrund stellt der vorliegende Band aktuelle Forschungsergebnisse aus einer geographischen Perspektive vor. Insgesamt acht Beiträge beleuchten Lieferketten im Einzelhandel aus unterschiedlichen theoretischen Perspektiven und analysieren Fallstudien aus Australien, Deutschland, Indien, Südafrika und den USA. Dabei bezieht sich ein Großteil der Beiträge auf den Handel mit Lebensmitteln.
Mit Projektentwicklung, Vermarktung und Management von Handelsimmobilien beschäftigt sich eine wachsende Zahl von Berufsgeographen, jedoch nur ein überschaubarer Kreis von Forschern. Zwar ist unbestritten, dass der stationäre Handel als Betriebsmittel eine Verkaufsfläche braucht und klar definierte Ansprüche an ihre Gestaltung, ihren Zuschnitt und ihren Standort stellt. Jedoch überdeckt die Tatsache, dass der Handel diese Fläche nackt mietet und die für den Konsumenten sichtbare Kaufumgebung selbst stellt, gestaltet und laufend renoviert, ihren immobilien¬wirtschaft-lichen Charakter. Zudem trägt dazu bei, mit der Nennung der Betriebsform auch die zugehörige Immobilie zu bezeichnen.
Da aber gerade die Projektentwicklung einer Handelsimmobilie und ihr späteres Management über den Erfolg des Hauptnutzers entscheiden, verfolgt der vorliegende Band zwei Ziele: Einerseits führt er in diese Teildisziplin der Immobilienökonomie ein, andererseits vermittelt er einen Ausschnitt des bereits vorliegenden Praxiswissens. So wird im Grundlagenabschnitt für den Teilbereich der Discount- und Fachmarktimmobilien der Nachweis einer eigenständigen Forschungsdisziplin erbracht. Mit der phasenorientierten Betrachtung der Handelsimmobilien wird deren ökonomischer Lebenszyklus nachgezeichnet. Hierbei kommen die verschiedensten Akteure zu Wort, darunter die Öffentliche Planung, der Investor und auch der Eigentümer. Gerade letzteres Beispiel zeigt den entstehenden Interessenkonflikt zwischen den Ansprüchen einer sich dynamisch entwickelnden Handelsnutzung und den nachträglich veränderten Rahmenbedingungen der Bauleitplanung und darauf basierender Einzelhandelsentwicklungs¬konzepte. Funktionsspezifische Aspekte hinterfragen, in wieweit eine innenstädtische Bausubstanz den Anforderungen moderner Handelsunternehmen entspricht. Und unter strategiebezogenen Aspekten sind Beiträge unterschiedlicher Maßstäblichkeit zur Zukunftsperspektive von Handelsimmobilien zusammengefasst. Dabei werden BIDs als eine Initiative von Immobilieneigentümern zur Umfeldverbesserung der Handelsnutzung begriffen und die Investitionen in den Handelsimmobilienbestand von Hauptgeschäftsstraßen als nachhaltiger Beitrag zur Erhaltung der Urbanität aufgezeigt. Der Blick in die zukünftige Gestaltung der Managementimmobilie Shopping-Center gibt die Wechselwirkung mit der gesellschaftlichen Entwicklung und dem Stellenwert von Konsum wieder. Letztlich wird der Einfluss des Online-Handels auf die weitere Handelsimmobilienentwicklung abzuschätzen versucht.
Das „Phänomen“ Shopping Center beschäftigt geographische Handelsforscher und Praktiker seit Jahren gleichermaßen. Dies liegt nicht zuletzt an vielfältigen Prozessen der raum-zeitlichen Ausbreitung, welche auf globaler Ebene zunehmende Internationalisierung, auf der regionalen Ebene rücken vermehrt mittelgroße und kleinere Städte in den Fokus der Projektentwickler und auf lokaler Ebene ist eine Verlagerung des Ansiedlungsgeschehens von Stadtrandlagen zu innerstädtischen Zentren zu beobachten.
Auf Akteursseite spielen Projektentwickler und Management eine wichtige Rolle, um Shopping Center zu erfolgreichen Investmentprodukten zu machen, während die räumliche Planung bei der Bewertung von Projektanträgen und bei der Einordnung in städtische Ansiedlungsstrategien und Leitbilder zu berücksichtigen hat, dass Shopping Center eine besondere Raumkonfiguration in den Stadtlandschaften darstellen - mit Auswirkungen auf verschiedene Aspekte der wirtschaftlichen Entwicklungen und des sozialen Lebens. Ihre Verträglichkeit mit bestehenden Einzelhandelsstrukturen, ihre Wirkungen auf die Stadtentwicklung sowie auf Kaufkraftströme mit geeigneten Methoden und unter Berücksichtigung aktueller Prozesse zu untersuchen, ist Anliegen der Forschung und Praxis.
Diesem Anliegen widmet sich der vorliegende Sammelband, wobei der Großteil der Beiträge auf den Vorträgen einer Fachsitzung im Rahmen des Deutschen Geographentages 2013 in Passau basiert.
Online-Handel ist Wandel
(2016)
Der Umsatz des Online-Handels wächst und damit scheinen sich die Spielregeln für den gesamten Einzelhandel zu verändern. Die Wirkungen des Online-Handels zeigen sich dabei weitaus differenzierter als von vielen in seiner Anfangsphase in den 1990er Jahre angenommen wurde: Statt einer pauschalen disruptiven Wirkung entfaltet er sich einerseits langsamer und andererseits nicht in allen Einzelhandelssegmenten und allen Räumen in gleicher Geschwindigkeit und Intensität. Gerade die zunehmende Ausbreitung von Multi-Channel-Strategien macht die wesentlich komplexeren Realitäten der aktuellen Einzelhandelsentwicklung deutlich.
Diese Veränderungen stellen nicht nur den Handel vor große Herausforderungen, sondern auch in Stadtplanung und Wirtschaftsförderung muss umgedacht werden. Bestehende Ansätze, Modelle, Strategien und Theorien werden in Frage gestellt: Welche Auswirkungen haben die Veränderungen auf die Standortplanung von Handelsunternehmen? Welche Effekte hat der Online-Handel für die Nahversorgung? Wie können Kommunen auf die Veränderungen reagieren? Welche neuen Ansätze zur Analyse und Konzeptualisierung der Veränderungen gibt es? Wie müssen bestehende Modelle und Theorien der Handelsforschung angepasst werden?
Diese und weitere Fragen stellt der vorliegende Sammelband „Online-Handel ist Wandel“. Der Band vereint acht handelsgeographische Beiträge von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie Unternehmens- und Kommunalberaterinnen und -beratern. Die Autoren diskutieren die aktuellen Entwicklungen, ihre bisherigen und zukünftigen Effekte auf den Handel und die Innenstädte sowie Strategien im Umgang mit diesen Trends. Konkret und praxisnah werden die Auswirkungen des Online-Handels auf unterschiedliche Formate des stationären Einzelhandels und ihren Flächenbedarf sowie auf Klein- und Mittelstädte im ländlichen Raum betrachtet.
Die Entwicklung des Einzelhandels in Deutschland wird aus struktureller und räumlicher Sicht heute durch mindestens vier signifikante Prozesse geprägt: Erstens erobert der Online-Handel weiterhin Umsatzanteile; seine Bedeutungszunahme betrifft mittlerweile fast alle Sortimente und Standorte. Auch der Lebensmitteleinzelhandel, der lange Zeit vor allem aus logistischen Gründen für den Online-Handel wenig geeignet zu sein schien, verbucht inzwischen deutliche Zuwächse des Online-Geschäfts. Zweitens plagen insbesondere die Zentren kleiner und mittelgroßer Städte vor allem in ländlichen Räumen Umsatzrückgänge. Ihre Krise ist allerdings nicht nur der Konkurrenz durch den Online-Handel geschuldet, sondern hat auch eine Vielzahl anderer Gründe. Drittens zeichnet sich eine Rückeroberung innerstädtischer Zentren durch den Lebensmitteleinzelhandel ab. Dabei sind insbesondere Convenience-Formate von Bedeutung. Und viertens breitet sich der Einzelhandel aktuell verstärkt an „besonderen“ Standorten aus. Hierzu zählen Orte mit einer hohen Verkehrswertigkeit, u. a. Bahnhöfe und Flughäfen, aber auch Factory Outlet Center, die lange Zeit aus politisch-planerischen Gründen blockiert wurden und in Deutschland ein Schattendasein fristeten. Die Beiträge dieses Bandes nähern sich den genannten Entwicklungstendenzen aus der Perspektive neuer konzeptioneller Überlegungen, wobei zum Teil auch innovative methodische Ansätze vorgestellt werden.
Kaufzurückhaltung der Konsumenten und stagnierende oder sich verringernde Einzelhandelsumsätze prägen gegenwärtig die Diskussion zum Einzelhandel. Unternehmen scheinen ihre einzige Überlebensstrategie in Rabattschlachten nach dem Motto „Geiz ist geil" zusehen. Ist dies wirklich der richtige Weg, Kunden anzusprechen, und welche Standorte und Betriebsformen können überleben?
Unter der Bedingung hoher, aber stagnierender und teilweise unsicherer Einkommen werden persönliche Verhaltensweisen zur stärksten Strukturen und Standorte prägenden Größe. Immer häufiger sind bei jedem einzelnen Käufer Verhaltenspolarisierungen zu beobachten:
Kunden achten bei Grundnahrungsmitteln wie Mehl und Milch auf jeden Cent, kaufen als „smart-shopper" exklusive Markenprodukte dort, wo sie gerade zu Sonderpreisen zu bekommen sind, schlürfen zum Freizeitvergnügen aus Übersee frisch eingeflogene Austern und legen weite Entfernungen zum Erwerb von Öko-Kartoffeln zurück. Hybridisierungen bei der Orientierung auf Preis und Warengruppen sowie ständig wechselnde Einkaufsziele kennzeichnen die neuen Einkaufsmuster.
Der Einführungsbeitrag dieses Bandes (E. Kulke) gibt eine Übersicht der das Einkaufen prägenden Determinanten. Es folgen Beiträge zur Veränderung der räumlichen Orientierungen und der Auflösung von „Nearest-Center-Bindungen" (N. Martin) sowie zum Bedeutungswandel von Motivationen, insbesondere dem Öko-Einkauf (J. Weiss). Wie sich unter diesen Bedingungen neue Standorte in Transiträumen behaupten (J. Korn) und welchen Bedeutungsgewinn neue Distributionssysteme wie E-Commerce erlangen (S. Henschel), diskutieren die folgenden Aufsätze.
Business lmprovement Districts (BID) gelten als vielversprechendes Instrument der Quartiersentwicklung und Modell zur Attraktivitätssteigerung von Innenstädten und Stadtteilzentren. In BID bezahlen Grundeigentümer oder Gewerbetreibende eine Abgabe für eine private Organisation, die Programme zur Attraktivitätssteigerung des Gebiets durchführt. Die Gründung eines BID bedarf anfänglich der Zustimmung eines Mindestteils der Betroffenen, die Abgabe ist aber nach der Implementierung für alle verbindlich.
Nachdem sich BID in Nordamerika weit verbreitet haben, wird das Modell nun weltweit implementiert. In Deutschland haben einige Bundesländer, darunter als erste Hamburg, Hessen, Bremen und Schleswig-Holstein, bereits entsprechende Gesetze eingeführt, andere Bundesländer arbeiten daran.
Die Autoren des Bandes ziehen ein Zwischenfazit der Implementierung von BID in Deutschland und analysieren die Erfolge und Probleme sowie Konflikte, die bei der Etablierung von BID auftauchen. Sie thematisieren die Wesentlichen Forschungsstränge, die sich mit BID auseinandersetzen, die paradigmatisch für den Wandel von government zu governance in der Stadtentwicklung stehen, und diskutieren an konkreten Fallstudien grundsätzliche Fragen der Quartiersentwicklung,
der Partizipation und die Vor- und Nachteile verpflichtender und freiwilliger Modelle der Zentrenentwicklung. Der Blick auf internationale Erfahrungen zeigt alternative Entwicklungspfade von BID auf.
Die Globalisierung, das prägende Element des wirtschaftlichen Strukturwandels der letzten Jahrzehnte, wurde lange Zeit durch Warenströme und Produktionsaktivitäten getragen. Erst in jüngerer Vergangenheit wurden die Märkte für den Dienstleistungsbereich langsam geöffnet. Die neuen Möglichkeiten des Zugangs zu bisher verschlossenen Märkten bei gleichzeitigen Saturierungstendenzen in den Heimatmärkten der hochentwickelten Länder in Nordamerika und Westeuropa begünstigen seit den 1990er Jahren so auch die internationale Expansion großer Einzelhandelsunternehmen. Allerdings stoßen die Unternehmen bei der internationalen Expansion auf andere Herausforderungen als bei einer nationalen Marktdurchdringung.
Global operierende Konzerne mit sich immer stärker ausdifferenzierenden Unternehmenskulturen sehen sich nicht selten mit konträren, lokalen Besonderheiten in den Zielländern konfrontiert.
Im vorliegenden Sammelband wird auf die spezifischen intern steuerbaren und externen Erfolgsfaktoren einer internationalen Expansion eingegangen. Im Fokus der Betrachtungen stehen dabei die wachsenden Märkte Südasiens und der Transformationsstaaten Osteuropas. Arbeiten von Wissenschaftlern und Autoren aus der beruflichen Praxis wurden bei der Zusammenstellung des Bandes gleichermaßen berücksichtigt. Die Idee, Wissenschaft und Praxis zusammenzubringen, ist und bleibt ein Anliegen und ein Auftrag der Arbeit des Arbeitskreises Geographische Handelsforschung.
Discounterwelten
(2011)
Die Dynamik im Einzelhandel scheint in der Literatur umfassend diskutiert. Wissenschaftliche Untersuchungen zu einzelnen Betriebsformen sind jedoch eher selten. Dies gilt insbesondere für Discounter, weil auch die großen Discounterketten dazu beitragen, dass der öffentliche Kenntnisstand aufgrund fehlender Statistiken oder Pressemitteilungen gering bleibt. Der vorliegende Band versucht, diese Lücke zu schließen.
Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit dem Einzelhandel ist gegenwärtig durch komplexe Fragestellungen und Methodensets sowie eine zunehmend interdisziplinäre Betrachtung gekennzeichnet. Sie begreift Einzelhandelsbetriebe sowohl als Orte lokalen Handelns und Einkaufens als auch als Knoten in regionalen und globalen Warenketten. Insbesondere Discounter bekommen damit eine zunehmende soziale und ökologische Verantwortung zugewiesen, die Fragen nach Ethik, Moral, und Macht von Discountern gegenüber ihren Beschäftigten, Kunden, Produkten und Mitbewerbern aufwirft.
Die Autoren des Bandes diskutieren das Phänomen der Lebensmitteldiscounter aus der Perspektive des Städtebaus, der Arbeitsorganisation, der Soziologie, des Marketing und der Standortplanung.
Sie dokumentieren damit die Dynamik dieser Betriebsform und die Konsequenzen ihrer Expansion an Fallbeispielen und erarbeiten angewandte Lösungsvorschläge.
"Die Innenstadt braucht den Handel, der Handel aber nicht die Innenstadt", lautet eine oft formulierte These bezüglich des Verhältnisses von Handel und Innenstadt – nicht erst seit der Covid-19-Pandemie. Die Krise hat die Herausforderungen des Strukturwandels im Einzelhandel erneut offengelegt und teils Entwicklungen beschleunigt. Besonders hervorzuheben sind zum einen Handlungsbedarfe im Bereich der Digitalisierung sowie die dringende Notwendigkeit einer überdachten Auseinandersetzung über das Verhältnis von Innenstadt und Einzelhandel. Neben Fragen zur zukünftigen Gestaltung des Einzelhandels und seiner Bedeutung für Innenstädte, sind auch Fragen zur Bedeutung anderer Branchen/Einrichtungen/Angebote (z.B. Gastronomie, Handwerk, Kultureinrichtungen, Kitas, Sport- und Bildungseinrichtungen, aber auch Freiräume, Grünflächen, verkehrsberuhigte Bereiche oder lokale Kurierdienste) für den Einzelhandel vermehrt aus Perspektive der geographischen Handelsforschung zu beantworten. Mit der Krise wurden Defizite und Handlungsfelder in den Blick gerückt, deren Bearbeitung schon lange ansteht. Die Chance liegt darin, diesen Aufmerksamkeitsschub konstruktiv zu nutzen und realistische fall- und standortspezifische Perspektiven für Innenstädte und ihre Akteur*innen jetzt zu verhandeln und nicht weiter auf die lange Bank zu schieben. Der vorliegende Band vereint neun handelsgeographische Beiträge von Wissenschaftler*innen und Praktiker*innen, die die Auswirkungen der Covid-19-Pandemie erörtern und damit einen wichtigen Beitrag für die notwendige Diskussion der Zukunft von Innenstädten und Handel leisten.
Einzelhandel und Stadtverkehr - Neue Entwicklungstendenzen durch Digitalisierung und Stadtgestaltung
(2019)
Handel und Verkehr sind eng miteinander verzahnt, und Standortsysteme im (Einzel-)handel können die Konfiguration von (städtischen) Verkehrssystemen weitreichend beeinflussen – gleiches gilt aber auch in umgekehrter Richtung. Aktuelle Wandlungsprozesse zeichnen sich insbesondere vor dem Hintergrund zunehmender Digitalisierung ab. So differenzieren sich Distributionsformen mit neuen IT-basierten Zustellsystemen aus. Onlineshopping steht dabei im Wettbewerb mit dem stationären Einzelhandel und initiiert zunehmende Transportströme (auch für Warenrückläufe). Wie wirkt sich diese Entwicklung im Einzelhandel auf Einkaufsverhalten und Mobilitätder Kunden aus? Was bedeutet dies wiederum für den Handel? Und inwieweit stimmt der dadurch ausgelöste Wandel mit den Leitbildern von Handel, Stadtplanung und Nachhaltigkeit überein oder verlangt neue Anpassungen? Diesen und weiteren Fragen geht der vorliegende Sammelband „Einzelhandel und Stadtverkehr. Neue Entwicklungstendenzen durch Digitalisierung und Stadtgestaltung“ der Schriftenreihe Geographische Handelsforschung nach. Die sieben Beiträge des Bandes standen im Zentrum der Vorträge und Diskussionen anlässlich der gemeinsamen Jahrestagung der VGDH-Arbeitskreise „Verkehr“ und „Geographische Handelsforschung“ vom 7. bis 9. Juni 2018 an der Leuphana Universität Lüneburg. Aus wissenschaftlicher und dabei praktischer Perspektive diskutierten die Autoren aktuelle Trends und Entwicklungsperspektiven des nicht immer einfachen Managements von Mobilität und Konsum.
Der Harz ist eine Mittelgebirgsregion, die in Deutschland und Mitteleuropa auf faszinierende Weise hervorsticht: Kaum eine andere deutsche Landschaft kann mit einer solchen Vielfalt an Gesteinen und Erzen aufwarten. Diese Besonderheit wurzelt tief in der geologischen Entstehung der Region. Ihrer Geschichte will nun der Katalog auf die Spur kommen – anhand von ausgewählten Exponaten einer einzigartigen Sammlung.
Aufgebaut wurde die umfangreiche Sammlung von Peter C. Ruppert. Der Kunstsammler und Würzburger Ehrenbürger sammelte über Jahrzehnte hinweg außergewöhnliche Mineralien und Gesteine aus den historischen Erzlagerstätten des Harzes. Seit Januar 2014 zeigt das Mineralogische Museum der Universität Würzburg die wertvollen Exponate – und widmet der Sammlung diesen Katalog.