Refine
Has Fulltext
- yes (7)
Is part of the Bibliography
- yes (7) (remove)
Document Type
- Doctoral Thesis (7) (remove)
Language
- German (7) (remove)
Keywords
- Fernerkundung (7) (remove)
Institute
- Institut für Geographie und Geologie (7) (remove)
Sonstige beteiligte Institutionen
Vulnerabilitätsabschätzung der erdbebengefährdeten Megacity Istanbul mit Methoden der Fernerkundung
(2008)
Urbane Räume zählen zu den dynamischsten Regionen dieser Erde. Besonders Megacities zeigen bereits heute Trends und Dimensionen der Urbanisierung, deren regionale und globale Folgen noch kaum vorhersehbar, und erst ansatzweise erforscht sind. Die enorme räumliche Konzentration von Menschen, Werten und Infrastruktur auf engem Raum ist für diese urbanen Räume die Grundlage einer hohen Verwundbarkeit (Vulnerabilität). Gerade im Kontext von Naturgefahren potenzieren sich die Risiken, die durch den schnellen strukturellen, sozioökonomischen und ökologischen Wandel entstehen. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist daher die Analyse von Potentialen der Fernerkundung zur Abschätzung von Risiko und Vulnerabilität am Beispiel der erdbebengefährdeten Megacity Istanbul. Um die Zielstellung systematisch zu verfolgen, wird ein konzeptioneller, thematischer Leitfaden entwickelt. Dieser besteht aus einer Systematisierung der abstrakten Überbegriffe ‚Risiko’, ‚Vulnerabilität’ und ‚Gefährdung’ in einem Indikatorensystem. Konkrete, messbare Indikatoren für das System ‚urbaner Raum’ erlauben eine quantitative Abschätzung von Einzelaspekten, addieren sich aber auch zu einer ganzheitlichen Perspektive des Risikos. Basierend auf dieser holistischen Idee, erlaubt das Indikatorensystem Potentiale, aber auch Limitierungen der Fernerkundungsdaten und Bildverarbeitungsmethoden für die Abschätzung von Risiko und Vulnerabilität zu identifizieren. Anhand des Leitfadens werden zielgerichtet Methoden zur automatisierten Extraktion räumlicher Informationen aus Fernerkundungsdaten entwickelt. Ein objektorientierter, modularer Klassifikationsansatz ermöglicht eine Landbedeckungsklassifikation höchst aufgelöster Daten im urbanen Raum. Dieses modulare Rahmenwerk zielt auf eine einfache und schnelle Übertragbarkeit auf andere höchst auflösende Sensoren bzw. andere urbane Strukturen. Zur Anpassung der Methoden werden neben IKONOS Daten der Megacity Istanbul und der erdbeben- und tsunamigefährdeten Küstenstadt Padang in Indonesien, Quickbird Daten für die zukünftige Megacity Hyderabad in Indien getestet. Die Resultate zeigen die detaillierte und hochgenaue Erfassung kleinräumiger, heterogener urbaner Objekte mit Genauigkeiten von über 80 %. Auch mittel aufgelöste Landsat Daten werden mit einem objektorientierten modularen Rahmenwerk mit hohen Genauigkeiten klassifiziert, um komplementäre temporale und gesamtstädtische Analysen hinzuzufügen. Damit wird eine aktuelle, flächendeckende und multiskalige Informationsbasis generiert, die als Ausgangsprodukt zur Analyse urbaner Vulnerabilität dient. Basierend auf diesen Informationsebenen werden dem konzeptionellen Leitfaden folgend Indikatoren zur Abschätzung von Vulnerabilität und Risiko extrahiert. Der Fokus ist dabei die Entwicklung von Methoden zur automatisierten, interpreterunabhängigen Ableitung vulnerabilitäts- und gefährdungsrelevanter Indikatoren. Die physische Analyse des kleinräumigen urbanen Raums konzentriert sich dabei auf die Typisierung des Gebäudebestandes mit Parametern wie Dichte, Höhe, Alter, Größe, Form sowie Dachtyp. Indirekt wird zudem mittels dieser Parameter die Bevölkerungsdichteverteilung abgeleitet. Weitere Standortfaktoren ergeben sich aus Lageparametern wie Distanzen zu Hauptverkehrsachsen, Freiflächenanalysen oder der Geländeoberfläche. Schließlich führt die Vulnerabilitätsabschätzung den modellhaften, thematischen Leitfaden mit den abgeleiteten Indikatoren zusammen. Dazu erfolgt eine Normierung der unterschiedlichen abgeleiteten Indikatoren auf einen einheitlichen Vulnerabilitätsindex. Dieser zielt auf eine räumliche und zeitliche Vergleichbarkeit und die Möglichkeit, die vielfältigen Informationsebenen zu kombinieren. Damit wird das Zusammenspiel verschiedenster Indikatoren simuliert und erlaubt daraus Identifizierung und Lokalisierung von Brennpunkten im Desasterfall. Über das fernerkundliche Potential hinaus, werden die Resultate in einer interdisziplinären Methode zu einem synergetischen Mehrwert erhoben. Statt einer quantitativen Abschätzung der physischen Gebäudeparameter, ermöglicht eine Methode des Bauingenieurwesens in Kombination mit der fernerkundlichen Gebäudetypisierung eine Abschätzung der wahrscheinlichen Schadensanfälligkeit von Gebäuden im Falle eines Erdbebens. Exemplarisch wird das Potential der Resultate für Entscheidungsträger anhand eines Erdbebensszenarios aufgezeigt. Risiko und Vulnerabilität lassen sich dadurch räumlich sowohl nach betroffenen Häusern und betroffenen Menschen als auch nach räumlichen Standortfaktoren wie beispielsweise Zugänglichkeit quantifizieren. Dies ermöglicht gezielt präventiv zu agieren oder während und nach einem Desaster gezieltes Krisenmanagement zu betreiben. Im Hinblick auf die zentrale Fragestellung dieser Dissertation lässt sich resümieren, dass die Aktualität sowie die geometrische und thematische Qualität der Resultate aus Fernerkundungsdaten, den Anforderungen des komplexen, kleinräumigen und dynamischen urbanen Raums gerecht werden. Die Resultate führen zu der Erkenntnis, dass das Potential der Fernerkundung zur Abschätzung von Vulnerabilität und Risiko vor allem in der direkten Ableitung physischer Indikatoren sowie der indirekten Ableitung demographischer Parameter liegt.
Die Veränderung der terrestrischen Ökosysteme, ist ein grundlegendes Element des Globalen Wandels. In diesem Kontext unterliegt auch eines der größten Biome der Erde, die tropische und subtropische Savanne, immer stärkeren Veränderungen. Dieses Biom in sozioökonomischer und ökologischer Hinsicht von besonderer Bedeutung. Für einen rasch wachsenden Teil der Weltbevölkerung bildet es die Grundlage für das Betreiben von Weidewirtschaft, Ackerbau und Tourismus. In nationalen und internationalen Forschungsprogrammen zum Globalen Wandel hat die Analyse von Landnutzungs- und Landbedeckungsänderungen in den vergangenen Jahrzehnten zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die Landbedeckungsdynamik von Savannenökosystemen ist jedoch noch nicht hinreichend verstanden, so dass diese Ökosysteme in globalen Studien nur ansatzweise berücksichtigt werden können. Besondere Herausforderungen bei der Erfassung der Landbedeckung und ihrer Dynamik liegen im Falle der Savannen in der heterogenen räumlichen Verteilung der Wuchsformen, in den graduellen Übergängen zwischen Landbedeckungsklassen und in der hohen inner- und interannuellen Variabilität der Vegetationsdecke. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich diese Dissertation mit der fernerkundungsbasierten Erfassung und Interpretation der Vegetationsstruktur und der Vegetationsdynamik von Savannen am Beispiel ausgewählter afrikanischer Untersuchungsregionen. Die Vegetationsstruktur wird in dieser Dissertation in Form von Bedeckungsgraden holziger Vegetation, krautiger Vegetation und vegetationsloser Fläche erfasst. Es kommt ein mehrskaliges Verfahren zum Einsatz, in dem höchstaufgelöste IKONOS- und QuickBird-Daten, Landsat-Daten und annuelle MODIS-Zeitreihen ausgewertet werden. Der Ansatz basiert auf der Methodik der Ensemble-Regeressionbäume und stellt eine Erweiterung und Optimierung der Herangehensweise des MODIS-Standardproduktes Vegetation Continuous Fields (VCF) nach Hansen et al. (2002) dar. Beim Vergleich mit unabhängigen Validierungsdaten der nächst höheren Auflösungsebene zeigt sich das Potenzial der vorgestellten Methodik. Die räumliche Übertragbarkeit der Regressionsbäume wird am Beispiel von zwei Vegetationstypen innerhalb der Zentralnamibischen Savanne dargestellt. In diesem Zusammenhang zeigt sich der hohe Stellenwert einer optimalen Auswahl an Trainingsdaten mit einer repräsentativen Abdeckung der Wertespanne aller existierenden Bedeckungsgrade. Die erarbeiteten Resultate unterstreichen, die optimale Eignung der Subpixel-Bedeckungsgrade, gerade zur Beschreibung von Savannenlandschaften. In der Kombination von herkömmlichen, diskreten Landbedeckungs- oder Vegetationskarten mit Informationen zu Bedeckungsgraden wird ein besonderer Mehrwert für weiterführende Analysen gesehen. Die Dynamik der Savannenvegetation wird in dieser Arbeit sowohl auf biannueller als auch auf mehrjähriger Skala charakterisiert. Bei der biannuellen Analyse werden die Veränderungen der holzigen Vegetationsbedeckung zwischen den Jahren 2003/04 und 2006/07 erfasst. Hierfür findet eine zeitliche Übertragung des zuvor vorgestellten Verfahrens zur Ableitung von Bedeckungsanteilen statt. Im Rahmen der biannuellen Untersuchungen können Veränderungsflächen identifiziert werden, ohne Einschränkung auf Übergänge zwischen fest definierten Klassengrenzen. In Ergänzung der biannuellen Analysen werden aus MODIS-EVI- und Niederschlagszeitreihen Maßzahlen abgeleitet, die den Zusammenhang zwischen Niederschlag und Vegetationsentwicklung, die Variabilität und die Trends der Vegetation über einen Zeitraum von acht Jahren beschreiben. Hierbei kommen beispielsweise Korrelationsanalysen zwischen Vegetationsindex- und Niederschlagszeitreihen zum Einsatz. Zudem werden Trendanalysen der Vegetationsindex-Zeitreihen durchgeführt. Die Trends werden einerseits allein aus den Zeitreihen der Vegetationsindizes ermittelt, andererseits wird bei der Berechnung von Restrends (Residual Trends) der Einfluss des Niederschlags berücksichtigt. Neben den Korrelations- und Trendanalysen werden unterschiedliche Variabilitätsmaße der Vegetationsindex-Zeitreihen genutzt, um die mehrjährige Vegetationsdynamik zu beschreiben. Durch die Kombination von Fernerkundungsdaten unterschiedlicher räumlicher und zeitlicher Auflösungen wird in dieser Dissertation die heterogene Vegetationsstruktur und die komplexe Vegetationsdynamik ausgewählter afrikanischer Savannenökosysteme beschreiben.
Grünflächen stellen einen der wichtigsten Umwelteinflüsse in der Wohnumwelt der Menschen dar. Einerseits wirken sie sich positiv auf die physische und mentale Gesundheit der Menschen aus, andererseits können Grünflächen auch negative Wirkungen anderer Faktoren abmildern, wie beispielsweise die im Laufe des Klimawandels zunehmenden Hitzeereignisse. Dennoch sind Grünflächen nicht für die gesamte Bevölkerung gleichermaßen zugänglich. Bestehende Forschung im Kontext der Umweltgerechtigkeit (UG) konnte bereits aufzeigen, dass unterschiedliche sozio-ökonomische und demographische Gruppen der deutschen Bevölkerung unterschiedlichen Zugriff auf Grünflächen haben. An bestehenden Analysen von Umwelteinflüssen im Kontext der UG wird kritisiert, dass die Auswertung geographischer Daten häufig auf zu stark aggregiertem Level geschieht, wodurch lokal spezifische Expositionen nicht mehr genau abgebildet werden. Dies trifft insbesondere für großflächig angelegte Studien zu. So werden wichtige räumliche Informationen verloren. Doch moderne Erdbeobachtungs- und Geodaten sind so detailliert wie nie und Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen die effiziente Verarbeitung zur Ableitung höherwertiger Informationen.
Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht darin, am Beispiel von Grünflächen in Deutschland methodische Schritte der systematischen Umwandlung umfassender Geodaten in relevante Geoinformationen für die großflächige und hochaufgelöste Analyse von Umwelteigenschaften aufzuzeigen und durchzuführen. An der Schnittstelle der Disziplinen Fernerkundung, Geoinformatik, Sozialgeographie und Umweltgerechtigkeitsforschung sollen Potenziale moderner Methoden für die Verbesserung der räumlichen und semantischen Auflösung von Geoinformationen erforscht werden. Hierfür werden Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um Landbedeckung und -nutzung auf nationaler Ebene zu erfassen. Diese Entwicklungen sollen dazu beitragen bestehende Datenlücken zu schließen und Aufschluss über die Verteilungsgerechtigkeit von Grünflächen zu bieten.
Diese Dissertation gliedert sich in drei konzeptionelle Teilschritte. Im ersten Studienteil werden Erdbeobachtungsdaten der Sentinel-2 Satelliten zur deutschlandweiten Klassifikation von Landbedeckungsinformationen verwendet. In Kombination mit punktuellen Referenzdaten der europaweiten Erfassung für Landbedeckungs- und Landnutzungsinformationen des Land Use and Coverage Area Frame Survey (LUCAS) wird ein maschinelles Lernverfahren trainiert. In diesem Kontext werden verschiedene Vorverarbeitungsschritte der LUCAS-Daten und deren Einfluss auf die Klassifikationsgenauigkeit beleuchtet. Das Klassifikationsverfahren ist in der Lage Landbedeckungsinformationen auch in komplexen urbanen Gebieten mit hoher Genauigkeit abzuleiten. Ein Ergebnis des Studienteils ist eine deutschlandweite Landbedeckungsklassifikation mit einer Gesamtgenauigkeit von 93,07 %, welche im weiteren Verlauf der Arbeit genutzt wird, um grüne Landbedeckung (GLC) räumlich zu quantifizieren.
Im zweiten konzeptionellen Teil der Arbeit steht die differenzierte Betrachtung von Grünflächen anhand des Beispiels öffentlicher Grünflächen (PGS), die häufig Gegenstand der UG-Forschung ist, im Vordergrund. Doch eine häufig verwendete Quelle für räumliche Daten zu öffentlichen Grünflächen, der European Urban Atlas (EUA), wird bisher nicht flächendeckend für Deutschland erhoben. Dieser Studienteil verfolgt einen datengetriebenen Ansatz, die Verfügbarkeit von öffentlichem Grün auf der räumlichen Ebene von Nachbarschaften für ganz Deutschland zu ermitteln. Hierfür dienen bereits vom EUA erfasste Gebiete als Referenz. Mithilfe einer Kombination von Erdbeobachtungsdaten und Informationen aus dem OpenStreetMap-Projekt wird ein Deep Learning -basiertes Fusionsnetzwerk erstellt, welche die verfügbare Fläche von öffentlichem Grün quantifiziert. Das Ergebnis dieses Schrittes ist ein Modell, welches genutzt wird, um die Menge öffentlicher Grünflächen in der Nachbarschaft zu schätzen (𝑅 2 = 0.952).
Der dritte Studienteil greift die Ergebnisse der ersten beiden Studienteile auf und betrachtet die Verteilung von Grünflächen in Deutschland unter Hinzunahme von georeferenzierten Bevölkerungsdaten. Diese exemplarische Analyse unterscheidet dabei Grünflächen nach zwei Typen: GLC und PGS. Zunächst wird mithilfe deskriptiver Statistiken die generelle Grünflächenverteilung in der Bevölkerung Deutschlands beleuchtet. Daraufhin wird die Verteilungsgerechtigkeit anhand gängiger Gerechtigkeitsmetriken bestimmt. Abschließend werden die Zusammenhänge zwischen der demographischen Komposition der Nachbarschaft und der verfügbaren Menge von Grünflächen anhand dreier exemplarischer soziodemographischer Gesellschaftsgruppen untersucht. Die Analyse zeigt starke Unterschiede der Verfügbarkeit von PGS zwischen städtischen und ländlichen Gebieten. Ein höherer Prozentsatz der Stadtbevölkerung hat Zugriff das Mindestmaß von PGS gemessen an der Vorgabe der Weltgesundheitsorganisation. Die Ergebnisse zeigen auch einen deutlichen Unterschied bezüglich der Verteilungsgerechtigkeit zwischen GLC und PGS und verdeutlichen die Relevanz der Unterscheidung von Grünflächentypen für derartige
Untersuchungen. Die abschließende Betrachtung verschiedener Bevölkerungsgruppen arbeitet Unterschiede auf soziodemographischer Ebene auf.
In der Zusammenschau demonstriert diese Arbeit wie moderne Geodaten und Methoden des maschinellen Lernens genutzt werden können bisherige Limitierungen räumlicher Datensätze zu überwinden. Am Beispiel von Grünflächen in der Wohnumgebung der Bevölkerung Deutschlands wird gezeigt, dass landesweite Analysen zur Umweltgerechtigkeit durch hochaufgelöste und lokal feingliedrige geographische Informationen bereichert werden können. Diese Arbeit verdeutlicht, wie die Methoden der Erdbeobachtung und Geoinformatik einen wichtigen Beitrag leisten können, die Ungleichheit der Wohnumwelt der Menschen zu identifizieren und schlussendlich den nachhaltigen Siedlungsbau in Form von objektiven Informationen zu unterstützen und überwachen.
Zum Verständnis der komplexen Wechselwirkungen innerhalb des Klimasystems der Erde sind Kenntnisse über den hydrologischen Zyklus und den Energiekreislauf essentiell. Eine besondere Rolle obliegt hierbei der Evapotranspiration (ET), da sie eine wesentliche Teilkomponente beider oben erwähnter Kreisläufe ist. Die exakte Quantifizierung der regionalen, tatsächlichen Evapotranspiration innerhalb der Wasser- und Energiekreisläufe der Erdoberfläche auf unterschiedlichen zeitlichen und räumlichen Skalen ist für hydrologische, klimatologische und agronomische Fragestellungen von großer Bedeutung. Dabei ist eine realistische Abschätzung der regionalen tatsächlichen Evapotranspiration die wichtigste Herausforderung der hydrologischen Modellierung. Besonders die unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Auflösungen von Satelliteninformationen machen die Fernerkundung sowohl für globale als auch regionale hydrologischen Fragestellungen interessant. Zusätzlich zur Notwendigkeit des Prozessverständnisses des Wasserkreislaufs auf globaler Ebene kommt dessen regionale Bedeutung für die Landwirtschaft, insbesondere in Bewässerungssystemen arider Regionen. In ariden Klimazonen übersteigt die Menge der Verdunstung oft bei weitem die Niederschlagsmengen. Aufgrund der geringen Niederschlagsmenge muss in ariden agrarischen Regionen das zum Pflanzenwachstum benötigte Wasser mit Hilfe künstlicher Bewässerung aufgebracht werden. Der jeweilige lokale Bewässerungsbedarf hängt von der Feldfrucht und deren Wachstumsphase, den Klimabedingungen, den Bodeneigenschaften und der Ausdehnung der Wurzelzone ab. Die Evapotranspiration ist als Komponente der regionalen Wasserbilanz eine wichtige Steuerungsgröße und Effizienzindikator für das lokale Bewässerungsmanagement. Die Bewässe-rungslandwirtschaft verbraucht weltweit etwa 70 % der verfügbaren Süßwasservorkom-men. Dies wird als einer der Hauptgründe für die weltweit steigende Wasserknappheit identifiziert. Dabei liegt die Wasserentnahme des landwirtschaftlichen Sektors in den OECD Staaten im Mittel bei etwa 44 %, in den Staaten Mittelasiens bei über 90 %.
Bei der Erstellung der vorliegenden Arbeit kam die Methode der residualen Bestimmung der Energiebilanz zum Einsatz. Eines der weltweit am häufigsten eingesetzten und vali-dierten fernerkundlichen Residualmodelle zur ET Ableitung ist das SEBAL-Modell (Surface Energy Balance Algorithm for Land, mit über 40 veröffentlichten Studien. SEBAL eignet sich zur Quantifizierung der Verdunstung großflächiger Gebiete und wurde bisher über-wiegend in der Bewässerungslandwirtschaft eingesetzt. Aus diesen Gründen wurde es für die Bearbeitung der Fragestellungen in dieser Arbeit ausgewählt. SEBAL verwendet physikalische und empirische Beziehungen zur Berechnung der Energiebilanzkomponenten basierend auf Fernerkundungsdaten, bei gleichzeitig minimalem Einsatz bodengestützter Daten. Als Eingangsdaten werden u.a. Informationen über Strahlung, Bodenoberflächentemperatur, NDVI, LAI und Albedo verwendet. Zusätzlich zu SEBAL wurden einige Komponenten der SEBAL Weiterentwicklung METRIC (Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration) verwendet, um die Modellierung der ET vorzunehmen. METRIC überwindet einige Limitierungen des SEBAL Verfahrens und kann beispielsweise auch in stärker reliefierten Regionen angewendet werden. Außerdem ermöglicht die Integration einer gebietsspezifischen Referenz-ET sowie einer Landnutzungsklassifikation eine bessere regionale Anpassung des Residualverfahrens. Unter der Annahme der Bedingungen zum Zeitpunkt der Fernerkundungsaufnahme ergibt sich die Energiebilanz an der Erdoberfläche
RN = LvE + H + G. Demnach teilt sich die verfügbare Strahlungsenergie RN in die Komponenten latenter Wärme (LVE), fühlbarer Wärme (H) und Bodenwärme (G) auf. Durch Umstellen der Gleichung kann auf die latente Wärme geschlossen werden.
Das wesentliche Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Optimierung, Erweiterung und Validierung des ausgewählten SEBAL Verfahrens zur regionalen Modellierung der Energiebilanzkomponenten und der daraus abgeleiteten tatsächlichen Evapotranspiration. Die validierten Modellergebnisse der Gebietsverdunstung der Jahre 2009-2011 sollen anschließend als Grundlage dienen, das Gesamtverständnis der regionalen Prozesse des Wasserkreislaufs zu verbessern. Die Arbeit basiert auf der Datengrundlage von MODIS Daten mit 1 km räumlicher Auflösung. Während die Komponenten verfügbare Strahlungsenergie und fühlbarer Wärmestrom physikalisch basiert ermittelt werden, beruht die Berechnung des Bodenwärmestroms ausschließlich auf empirischen Abschätzungen. Ein großer Nachteil des empirischen Ansatzes ist die Vernachlässigung des zeitlichen Versatzes zwischen Strahlungsbilanz und Bodenwärmestrom in Abhängigkeit der aktuellen Bodenfeuchtesituation.
Ein besonderer Schwerpunkt der vorliegenden Arbeit liegt auf der Bewertung und Verbesserung der Modellgüte des Bodenwärmestroms durch Verwendung eines neuen Ansatzes zur Integration von Bodenfeuchteinformationen. Daher wird in der Arbeit ein physikalischer Ansatz entwickelt der auf dem Ansatz der periodischen Temperaturveränderung basiert. Hierbei wurde neben dem ENVISAT ASAR SSM Produkt der TU Wien das operationelle Oberflächenbodenfeuchteprodukt ASCAT SSM als Fernerkundungseingangsdaten ausgewählt. Die mit SEBAL modellierten Energiebilanzkomponenten werden durch eine intensive Validierung mit bodengestützten Messungen bewertet, die Messungen stammen von Bodensensoren und Daten einer Eddy-Kovarianz-Station aus den Jahren 2009 bis 2011.
Die Region Khorezm gilt als charakteristisch für die wasserbezogene Problematik der Bewässerungslandwirtschaft Mittelasiens und wurde als Untersuchungsgebiet für diese Arbeit ausgewählt. Die wesentlichen Probleme dieser Region entstehen durch die nach wie vor nicht nachhaltige Land- und Wassernutzung, das marode Bewässerungsnetz mit einer Verlustrate von bis zu 40 % und der Bodenversalzung aufgrund hoher Grundwasserspiegel. Im Untersuchungsgebiet wurden in den Jahren 2010 und 2011 umfangreiche Feldarbeiten zur Erhebung lokaler bodengestützter Informationen durchgeführt.
Bei der Evaluierung der modellierten Einzelkomponenten ergab sich für die Strahlungsbi-lanz eine hohe Modellgüte (R² > 0,9; rRMSE < 0,2 und NSE > 0,5). Diese Komponente bildet die Grundlage bei der Bezifferung der für die Prozesse an der Erdoberfläche zur Verfügung stehenden Energie. Für die fühlbaren Wärmeströme wurden ebenfalls gute Ergebnisse erzielt, mit NSE von 0,31 und rRMSE von ca. 0,21. Für die residual bestimmte Größe der latenten Wärmeströmung konnte eine insgesamt gute Modellgüte festgestellt werden (R² > 0,6; rRMSE < 0,2 und NSE > 0,5). Dementsprechend gut wurde die tägliche Evapotranspiration modelliert. Hier ergab sich, nach der Interpolation täglicher Werte, eine insgesamt ausreichend gute Modellgüte (R² > 0,5; rRMSE < 0,2 und NSE > 0,4). Dies bestätigt die Ergebnisse vieler Energiebilanzstudien, die lediglich den für die Ableitung der Evapotranspiration maßgebenden Wärmestrom untersuchten. Die Modellergebnisse für den Bodenwärmestrom konnten durch die Entwicklung und Verwendung des neu entwickelten physikalischen Ansatzes von NSE < 0 und rRMSE von ca. 0,57 auf NSE von 0,19 und rRMSE von 0,35 verbessert werden. Dies führt zu einer insgesamt positiven Einschätzung des Verbesserungspotenzials des neu entwickelten Bodenwärmestromansatzes bei der Berechnung der Energiebilanz mit Hilfe von Fernerkundung.
Der Klimawandel und insbesondere die globale Erwärmung gehören aktuell zu den größten Herausforderungen an Politik und Wissenschaft. Steigende CO2-Emissionen sind hierbei maßgeblich für die Klimaerwärmung verantwortlich. Ein regulierender Faktor beim CO2-Austausch mit der Atmosphäre ist die Vegetation, welche als CO2-Senke aber auch als CO2-Quelle fungieren kann. Diese Funktionen können durch Analysen der Landbedeckungsänderung in Kombination mit Modellierungen der Kohlenstoffbilanz quantifiziert werden, was insbesondere von aktuellen und zukünftigen politischen Instrumenten wie CDM (Clean Development Mechanism) oder REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation) gefordert wird. Vor allem in Regionen mit starker Landbedeckungsänderung und hoher Bevölkerungsdichte sowie bei geringem Wissen über die Produktivität und CO2-Speicherpotentiale der Vegetation, bedarf es einer Erforschung und Quantifizierung der terrestrischen Kohlenstoffspeicher. Eine Region, für die dies in besonderem Maße zutrifft, ist Westafrika. Jüngste Studien haben gezeigt, dass sich einerseits die Folgen des Klimawandels und Umweltveränderungen sehr stark in Westafrika auswirken werden und andererseits Bevölkerungswachstum eine starke Änderung der Landbedeckung für die Nutzung als agrarische Fläche bewirkt hat. Folglich sind in dieser Region die terrestrischen Kohlenstoffspeicher durch Ausdehnung der Landwirtschaft und Waldrodung besonders gefährdet. Große Flächen agieren anstelle ihrer ursprünglichen Funktion als CO2-Senke bereits als CO2-Quelle. [...]
In den letzten Jahrzehnten ist eine verstärkte Veränderung der Landoberfläche beobachtet worden. Diese Prozesse sind direkten und indirekten anthropogenen Einflüssen zuzuschreiben, wie Deforestation oder Klimawandel. Mit dieser Entwicklung geht der Verlust und die Fragmentation von naturnahen Flächen einher. Für das Fortbestehen von Populationen verschiedenster Organismen in einer derartig geformten Landschaft ist entscheidend, inwieweit die Migration zwischen bestehenden Fragmenten gewährleistet ist. Diese wird von der Eignung der umgebenden Landschaft beeinflusst. Im Kontext einer klimatischen Veränderung und verstärkter anthropogener Landnutzung ist die Analyse der räumlichen Anordnung von Habitatfragmenten und der Qualität der umgebenden Landschaft besonders für die globale Aufrechterhaltung der Biodiversität wichtig. Großräumige Muster der Landschaftsveränderung können mit Hilfe von Satellitendaten analysiert werden, da es nur diese ermöglichen die Landbedeckung flächendeckend, reproduzierbar und auf einer adäquaten räumlichen Auflösung zu kartieren. Besonders zeitlich hochaufgelöste Daten liefern wertvolle Informationen bezüglich der Dynamik der Landbedeckung. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse der Fragmentation in Westafrika und der potentiellen Bedeutung von singulären Fragmenten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Biodiversität. Dafür wurden zeitlich hoch- und räumlich mittelaufgelöste Daten des Aufnahmesystems MODIS verwendet, mit denen für das Untersuchungsgebiet Westafrika die Landbedeckung klassifziert wurde. Für die darauf folgenden Analysen der räumlichen Konfiguration der Fragmente wurde der Fokus auf Regenwaldgebiete gelegt. Die Analyse von räumlichen Mustern der Regenwaldfragmente liefert weiterführende qualitative Informationen der individuellen Teilbereiche. Die räumliche Anordnung wurde sowohl mit etablierten Maßen als auch mittels in dieser Arbeit erstellter robuster und übertragbarer Indizes quantifiziert. Es konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von aussagekräftigen Indizes, besonders, wenn sie alle benachbarten Fragmente und die Qualität der umgebenden Matrix berücksichtigen, die räumliche Differenzierung von Fragmenten verbessert. Jedoch ist die Anwendung dieser Maße abhängig von den Ansprüchen einer Art. Daher muss die artspezifische Perzeptionen der Landschaft auf der Basis der Indizes implementiert werden, da die Übertragung der Ergebnisse einzelner Indizes auf andere räumliche Auflösungen und andere Regionen nur begrenzt möglich war. Des Weiteren wurden potentielle Einflussfaktoren auf die räumlichen Muster mittels Neutraler Landschaftsmodelle untersucht. Hierbei ergaben sich je nach Region und Index unterschiedliche Ergebnisse, allerdings konnte der Einfluss anthropogen induzierter Veränderungen auf die Landbedeckung postuliert werden. Die große Bedeutung der räumlichen Attribution von Landbedeckungsklassen konnte in dieser Arbeit aufgezeigt werden. Der alleinige Fokus auf die Kartierung von z. B. Waldfragmenten ohne deren räumliche Anordnung zu berücksichtigen, kann zu falschen Schlüssen bezüglich deren ökologischen, hydrologischen und klimatologischen Bedeutung führen.
Die städtische Umwelt ist in steter Veränderung, vor allem durch den Bau, aber auch durch die Zerstörung von städtischen Elementen. Die formelle Entwicklung ist ein Prozess mit langen Planungszeiträumen und die bebaute Landschaft wirkt daher statisch. Dagegen unterliegen informelle oder spontane Siedlungen aufgrund ihrer stets unvollendeten städtischen Form einer hohen Dynamik – so wird in der Literatur berichtet. Allerdings sind Dynamik und die morphologischen Merkmale der physischen Transformation in solchen Siedlungen, die städtische Armut morphologisch repräsentieren, auf globaler Ebene bisher kaum mit einer konsistenten Datengrundlage empirisch untersucht worden. Hier setzt die vorliegende Arbeit an. Unter der Annahme, dass die erforschte zeitliche Dynamik in Europa geringer ausfällt, stellt sich die generelle Frage nach einer katalogisierten Erfassung physischer Wohnformen von Armut speziell in Europa. Denn Wohnformen der Armut werden oft ausschließlich mit dem ‚Globalen Süden‘ assoziiert, insbesondere durch die Darstellung von Slums. Tatsächlich ist Europa sogar die Wiege der Begriffe ‚Slum‘ und ‚Ghetto‘, die vor Jahrhunderten zur Beschreibung von Missständen und Unterdrückung auftauchten. Bis heute weist dieser facettenreiche Kontinent eine enorme Vielfalt an physischen Wohnformen der Armut auf, die ihre Wurzeln in unterschiedlichen Politiken, Kulturen, Geschichten und Lebensstilen haben. Um über diese genannten Aspekte Aufschluss zu erlangen, bedarf es u.a. der Bildanalyse durch Satellitenbilder. Diese Arbeit wird daher mittels Fernerkundung bzw. Erdbeobachtung (EO) sowie zusätzlicher Literaturrecherchen und einer empirischen Erhebung erstellt. Um Unsicherheiten konzeptionell und in der Erfassung offenzulegen, ist die Methode der manuellen Bildinterpretation von Armutsgebieten kritisch zu hinterfragen.
Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist eine bessere Wissensbasis über Armut zu schaffen, um Maßnahmen zur Reduzierung von Armut entwickeln zu können. Die Arbeit dient dabei als eine Antwort auf die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen. Es wird Grundlagenforschung betrieben, indem Wissenslücken in der Erdbeobachtung zu physisch-baulichen bzw. morphologischen Erscheinungen von Armut auf Gebäude-Ebene explorativ analysiert werden. Die Arbeit wird in drei Forschungsthemen bzw. Studienteile untergliedert:
Ziel des ersten Studienteils ist die globale raumzeitliche Erfassung von Dynamiken durch Anknüpfung an bisherige Kategorisierungen von Armutsgebieten. Die bisherige Wissenslücke soll gefüllt werden, indem über einen Zeitraum von etwa sieben Jahren in 16 dokumentierten Manifestationen städtischer Armut anhand von Erdbeobachtungsdaten eine zeitliche Analyse der bebauten Umwelt durchgeführt wird. Neben einer global verteilten Gebietsauswahl wird die visuelle Bildinterpretation (MVII) unter Verwendung von hochauflösenden optischen Satellitendaten genutzt. Dies geschieht in Kombination mit in-situ- und Google Street View-Bildern zur Ableitung von 3D-Stadtmodellen. Es werden physische Raumstrukturen anhand von sechs räumlichen morphologischen Variablen gemessen: Anzahl, Größe, Höhe, Ausrichtung und Dichte der Gebäude sowie Heterogenität der Bebauung. Diese ‚temporale Analyse‘ zeigt zunächst sowohl inter- als auch intra-urbane Unterschiede. Es lassen sich unterschiedliche, aber generell hohe morphologische Dynamiken zwischen den Untersuchungsgebieten finden. Dies drückt sich in vielfältiger Weise aus: von abgerissenen und rekonstruierten Gebieten bis hin zu solchen, wo Veränderungen innerhalb der gegebenen Strukturen auftreten. Geographisch gesehen resultiert in der Stichprobe eine fortgeschrittene Dynamik, insbesondere in Gebieten des Globalen Südens. Gleichzeitig lässt sich eine hohe räumliche Variabilität der morphologischen Transformationen innerhalb der untersuchten Gebiete beobachten. Trotz dieser teilweise hohen morphologischen Dynamik sind die räumlichen Muster von Gebäudefluchten, Straßen und Freiflächen überwiegend konstant. Diese ersten Ergebnisse deuten auf einen geringen Wandel in Europa hin, weshalb diese europäischen Armutsgebiete im folgenden Studienteil von Grund auf erhoben und kategorisiert werden.
Ziel des zweiten Studienteils ist die Erschaffung einer neuen Kategorisierung, speziell für das in der Wissenschaft unterrepräsentierte Europa. Die verschiedenen Formen nicht indizierter Wohnungsmorphologien werden erforscht und kategorisiert, um das bisherige globale wissenschaftliche ontologische Portfolio für Europa zu erweitern. Hinsichtlich dieses zweiten Studienteils bietet eine Literaturrecherche mit mehr als 1.000 gesichteten Artikeln die weitere Grundlage für den folgenden Fokus auf Europa. Auf der Recherche basierend werden mittels der manuellen visuellen Bildinterpretation (engl.: MVII) erneut Satellitendaten zur Erfassung der physischen Morphologien von Wohnformen genutzt. Weiterhin kommen selbst definierte geographische Indikatoren zu Lage, Struktur und formellem Status zum Einsatz. Darüber hinaus werden gesellschaftliche Hintergründe, die durch Begriffe wie ‚Ghetto‘, ‚Wohnwagenpark‘, ‚ethnische Enklave‘ oder ‚Flüchtlingslager‘ beschrieben werden, recherchiert und implementiert. Sie sollen als Erklärungsansatz für Armutsviertel in Europa dienen. Die Stichprobe der europäischen, insgesamt aber unbekannten Grundgesamtheit verdeutlicht eine große Vielfalt an physischen Formen: Es wird für Europa eine neue Kategorisierung von sechs Hauptklassen entwickelt, die von ‚einfachsten Wohnstätten‘ (z. B. Zelten) über ‚behelfsmäßige Unterkünfte ‘ (z. B. Baracken, Container) bis hin zu ‚mehrstöckigen Bauten‘ - als allgemeine Taxonomie der Wohnungsnot in Europa - reicht. Die Untersuchung zeigt verschiedene Wohnformen wie z. B. unterirdische oder mobile Typen, verfallene Wohnungen oder große Wohnsiedlungen, die die Armut im Europa des 21. Jahrhunderts widerspiegeln. Über die Wohnungsmorphologie hinaus werden diese Klassen durch die Struktur und ihren rechtlichen Status beschrieben - entweder als geplante oder als organisch-gewachsene bzw. weiterhin als formelle, informelle oder hybride (halblegale) Formen. Geographisch lassen sich diese ärmlichen Wohnformen sowohl in städtischen als auch in ländlichen Gebieten finden, mit einer Konzentration in Südeuropa. Der Hintergrund bei der Mehrheit der Morphologien betrifft Flüchtlinge, ethnische Minderheiten und sozioökonomisch benachteiligte Menschen - die ‚Unterprivilegierten‘.
Ziel des dritten Studienteils ist eine kritische Analyse der Methode. Zur Erfassung all dieser Siedlungen werden heutzutage Satellitenbilder aufgrund der Fortschritte bei den Bildklassifizierungsmethoden meist automatisch ausgewertet. Dennoch spielt die MVII noch immer eine wichtige Rolle, z.B. um Trainingsdaten für Machine-Learning-Algorithmen zu generieren oder für Validierungszwecke. In bestimmten städtischen Umgebungen jedoch, z.B. solchen mit höchster Dichte und struktureller Komplexität, fordern spektrale und textur-basierte Verflechtungen von überlappenden Dachstrukturen den menschlichen Interpreten immer noch heraus, wenn es darum geht einzelne Gebäudestrukturen zu erfassen. Die kognitive Wahrnehmung und die Erfahrung aus der realen Welt sind nach wie vor unumgänglich. Vor diesem Hintergrund zielt die Arbeit methodisch darauf ab, Unsicherheiten speziell bei der Kartierung zu quantifizieren und zu interpretieren. Kartiert werden Dachflächen als ‚Fußabdrücke‘ solcher Gebiete. Der Fokus liegt dabei auf der Übereinstimmung zwischen mehreren Bildinterpreten und welche Aspekte der Wahrnehmung und Elemente der Bildinterpretation die Kartierung beeinflussen. Um letztlich die Methode der MVII als drittes Ziel selbstkritisch zu reflektieren, werden Experimente als sogenannte ‚Unsicherheitsanalyse‘ geschaffen. Dabei digitalisieren zehn Testpersonen bzw. Probanden/Interpreten sechs komplexe Gebiete. Hierdurch werden quantitative Informationen über räumliche Variablen von Gebäuden erzielt, um systematisch die Konsistenz und Kongruenz der Ergebnisse zu überprüfen. Ein zusätzlicher Fragebogen liefert subjektive qualitative Informationen über weitere Schwierigkeiten. Da die Grundlage der hierfür bisher genutzten Kategorisierungen auf der subjektiven Bildinterpretation durch den Menschen beruht, müssen etwaige Unsicherheiten und damit Fehleranfälligkeiten offengelegt werden. Die Experimente zu dieser Unsicherheitsanalyse erfolgen quantifiziert und qualifiziert. Es lassen sich generell große Unterschiede zwischen den Kartierungsergebnissen der Probanden, aber eine hohe Konsistenz der Ergebnisse bei ein und demselben Probanden feststellen. Steigende Abweichungen korrelieren mit einer steigenden baustrukturellen (morphologischen) Komplexität. Ein hoher Grad an Individualität bei den Probanden äußert sich in Aspekten wie z.B. Zeitaufwand beim Kartieren, in-situ Vorkenntnissen oder Vorkenntnissen beim Umgang mit Geographischen Informationssystemen (GIS). Nennenswert ist hierbei, dass die jeweilige Datenquelle das Kartierungsverfahren meist beeinflusst. Mit dieser Studie soll also auch an der Stelle der angewandten Methodik eine weitere Wissenslücke gefüllt werden. Die bisherige Forschung komplexer urbaner Areale unter Nutzung der manuellen Bildinterpretation implementiert oftmals keine Unsicherheitsanalyse oder Quantifizierung von Kartierungsfehlern. Fernerkundungsstudien sollten künftig zur Validierung nicht nur zweifelsfrei auf MVII zurückgreifen können, sondern vielmehr sind Daten und Methoden notwendig, um Unsicherheiten auszuschließen.
Zusammenfassend trägt diese Arbeit zur bisher wenig erforschten morphologischen Dynamik von Armutsgebieten bei. Es werden inter- wie auch intra-urbane Unterschiede auf globaler Ebene präsentiert. Dabei sind allgemein hohe morphologische Transformationen zwischen den selektierten Gebieten festzustellen. Die Ergebnisse deuten auf einen grundlegenden Kenntnismangel in Europa hin, weshalb an dieser Stelle angeknüpft wird. Eine über Europa verteilte Stichprobe erlaubt eine neue morphologische Kategorisierung der großen Vielfalt an gefundenen physischen Formen. Die Menge an Gebieten erschließt sich in einer unbekannten Grundgesamtheit. Zur Datenaufbereitung bisheriger Analysen müssen Satellitenbilder manuell interpretiert werden. Das Verfahren birgt Unsicherheiten. Als kritische Selbstreflexion zeigt eine Reihe von Experimenten signifikante Unterschiede zwischen den Ergebnissen der Probanden auf, verdeutlicht jedoch bei ein und derselben Person Beständigkeit.