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- Lehrstuhl für Fernerkundung der Uni Würzburg, in Kooperation mit dem Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) (1)
- South African National Biodiversity Institute (SANBI) (1)
Burn severity was measured within the Mediterranean sclerophyll forests of south-west Western Australia (WA) using remote sensing data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). The region of south-west WA is considered as a high fire prone landscape and is managed by the state government’s Department of Conservation and Land Management (CALM). Prescribed fuel reduction burning is used as a management tool in this region. The measurement of burn severity with remote sensing data focused on monitoring the success and impact of prescribed burning and wildfire in this environment. The high temporal resolution of MODIS with twice daily overpasses in this area was considered highly favourable, as opportunities for prescribed burning are temporally limited by climatic conditions. The Normalised Burn Ratio (NBR) was investigated to measure burn severity in the forested area of south-west WA. This index has its heritage based on data from the Landsat TM/ETM+ sensors (Key and Benson, 1999 [1],[2]) and was transferred from Landsat to MODIS data. The measurement principally addresses the biomass consumption due to fire, whereas the change detected between the pre-fire image and the post-fire image is quantified by the ÄNBR. The NBR and the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) have been applied to MODIS and Landsat TM/ETM+ data. The spectral properties and the index values of the remote sensing data have been analysed within different burnt areas. The influence of atmospheric and BRDF effects on MODIS data has been investigated by comparing uncorrected top of atmosphere reflectance and atmospheric and BRDF corrected reflectance. The definition of burn severity classes has been established in a field trip to the study area. However, heterogeneous fire behaviour and patchy distribution of different vegetation structure made field classification difficult. Ground truth data has been collected in two different types of vegetation structure present in the burnt area. The burn severity measurement of high resolution Landsat data was assessed based on ground truth data. However, field data was not sufficient for rigorous validation of remote sensing data. The NBR index images of both sensors have been calibrated based on training areas in the high resolution Landsat image. The burn severity classifications of both sensors are comparable, which demonstrates the feasibility of a burn severity measurement using moderate spatial resolution 250m MODIS data. The normalisation through index calculation reduced atmospheric and BRDF effects, and thus MODIS top of at-mosphere data has been considered suitable for the burn severity measurement. The NBR could not be uniformly applied, as different structures of vegetation influenced the range of index values. Furthermore, the index was sensitive to variability in moisture content. However, the study concluded that the NBR on MODIS data is a useful measure of burn severity in the forested area of south-west WA.
Die Dornbusch-Savannen Zentralnamibias unterliegen großen Veränderungen. Teilweise handelt es sich dabei um Degradationsprozesse, die zu einem Verlust an Artenvielfalt und auch ökonomischem Wert dieser überwiegend als Rinderweide genutzten Systeme führen. Die Degradation drückt sich in der Savannenlandschaft zum einen durch Verkahlung aus (Desertifikation), vor allem aber durch die massive Ausbreitung einzelner Dornbuscharten wie Acacia mellifera, die zur Umwandlung gemischter Savannenvegetation in artenarme Dominanzbestände führt (Verbuschung). Andere Veränderungen erfolgen spontan und stellen eine Reaktion der Vegetation auf aktuelle Niederschlagsereignisse dar. Diese phänologischen Änderungen sind in der Regel reversibel. Als typische Veränderungsmechanismen konnten nutzungsbedingter und natürlicher reversibler oder irreversibler Vegetationsverlust und die Wiederbesiedelung verkahlter Flächen identifiziert werden. Des Weiteren gibt es moderate Schwankungen der Vegetationsdichte, zu denen die Verbuschungsprozesse und die Buschsterbe gehören. Die Buschsterbe ist eine Pilzerkrankung, die zum flächenhaften Absterben von Akazienbüschen, vor allem von Ac. mellifera führt. Auch der Einfluss von Feuer kann eine Ursache für Veränderungen sein. Um insbesondere das Ausmaß der Degradationsprozesse in Zentralnamibia zu erfassen und zu quantifizieren, wurde in dieser Arbeit ein fernerkundliches Change-Detection-Verfahren auf der Basis von Landsat-TM und ETM-Daten entwickelt. Die methodische Basis hierfür stellten das Image-Differencing und die modifizierte selektive Hauptkomponentenanalyse (sPCA) dar. Um auch Formparameter der veränderten Flächen zur Unterscheidung von Veränderungstypen heranziehen zu können, wurden die Ergebnisse des Differencings segmentiert und das Maß der Kompaktheit(Compactness) der Segmente extrahiert. Die Klassifikation der charakteristischen Veränderungen erfolgte über Ratios und Schwellenwerte von Einzelkanälen dieser Change-Datendatensätze und der Compactness, die aus charakteristischen Veränderungssignaturen abgeleitet wurden. Diese wurden anhand von Referenzflächen ermittelt, die auf Felddaten basierten. Als Referenz zur Ableitung der Signaturen diente dabei der Veränderungsdatensatz aus dem Vergleich der Landsat- Szenen von Mai 2000 und April 2003. Diese bitemporale Change-Detection-Methode wurde für das Hauptuntersuchungsgebiet (A) in Zentralnamibia auf insgesamt 8 Kombinationen aus 7 Landsat-Szenen im Zeitraum von 1984 bis 2003 angewendet. Damit wurde die Übertragbarkeit der Methode auf verschiedene Zeitschnitte getestet. Zur Abschätzung der Übertragbarkeit auf andere Naturräume wurde die Methode zudem auch auf jeweils ein Szenenpaar in der ariden zwergstrauchdominierten Nama-Karoo in Südnamibia und in einem feuchteren Dornsavannen-Trockenwaldgebiet in der Kavango-Region Nordnamibias angewendet. Die Klassifikatoren zur Trennung der einzelnen Veränderungsklassen lieferten unterschiedlich gute Ergebnisse. Die Verkahlungs- und Wiederbesiedelungsprozesse wurden sehr zuverlässig detektiert, wobei allerdings die Unterscheidung von natürlicher und nutzungsbedingter Verkahlung anhand der Compactness-Werte den Anteil an anthropogen veränderten Flächen auffällig unterschätzte. Die Validierung anhand von Farmerauskünften bzw. vergleichenden Fotos zum Aufnahmezeitpunkt lieferte dabei in allen drei Untersuchungsgebieten ähnliche Ergebnisse. Moderate Veränderungen der Vegetationsdichte wurden in allen drei Untersuchungsgebieten überwiegend gut erkannt. Eine eindeutige Zuordnung auf Veränderungen des Busch- oder des Grasstratums war allerdings nicht immer möglich. Die Detektion von rezenten Brandflächen in Zentral- und Nordnamibia verlief zufrieden stellend. Mehrere Monate alte Brandflächen ließen sich mit dem dazu entwickelten Klassifikator jedoch nicht von anderen phänologisch und nutzungsbedingten Veränderungen trennen. Zur Analyse der Signifikanz der Change-Detektion-Ergebnisse wurden verschiedene Niederschlagsdaten und NDVI-Zeitreihen für den jeweiligen Beobachtungszeitraum hinzugezogen. Es zeigte sich, dass die Change-Detection-Ergebnisse stark mit den Niederschlagssummen korrelierten, die in der jeweiligen Regenzeit bis zum Aufnahmezeitpunkt der einzelnen Landsat-Szenen gefallen waren. War die Regenzeit zum ersten Vergleichszeitpunkt ergiebiger als zum zweiten, wurde überwiegend Vegetationsrückgang detektiert. War die zweite Regenzeit hingegen feuchter als die erste, wurde überwiegend Vegetationszunahme detektiert. Die Größe der Niederschlagsdifferenz zwischen beiden Zeitpunkten spiegelte sich zudem im Flächenanteil der einzelnen Veränderungsklassen wider. Durch diesen starken phänologischen, d.h. niederschlagsbedingten Veränderungsanteil wurden „echte“ Veränderungen z.T. verschleiert oder verstärkt. Dieses Ergebnis korrespondiert mit den Ergebnissen vieler anderer Change-Detection-Arbeiten im semiariden Raum. Als relevante Veränderungen wurden daher nur solche bewertet, die dem allgemeinen phänologischen Trend im Vergleichszeitraum entgegenstanden. So konnten z.B. Flächen, auf denen Vegetationszuwachs detektiert wurde, obwohl die Regenzeit zum zweiten Aufnahmezeitpunkt schwächer war als die erste, als tatsächlich verbuscht gelten. Unter Berücksichtigung dieser niederschlagsbedingten Einflüsse wurden im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia die Flächenanteile bestimmt, für die Degradation detektiert wurde. Demnach hat im Vergleich der Szenen von 1984 und 2003 auf etwa 681 km², entsprechend 2,8 % der Gesamtfläche des Untersuchungsgebietes, eine niederschlagsunabhängige Verdichtung der Vegetation, d.h. eine Verbuschung stattgefunden. Die Lage der betroffenen Gebiete korrespondiert mit der in der Literatur genannten Region (vgl. BESTER 1998/99). Des Weiteren wurde im Untersuchungszeitraum von 1984 bis 2003 auf ca. 0,53 km², entsprechend 0,002 % der Gesamtfläche des Untersuchungsgebietes irreversible Verkahlung, d.h. Desertifikation detektiert. Damit stellt in Zentralnamibia die Veränderung durch Verbuschung die flächenmäßig größte Bedrohung für Artenvielfalt und landwirtschaftliche Tragkraft der Savannen dar. Aufgrund der starken phänologischen Einflüsse konnten von der Buschsterbe betroffene Regionen im Untersuchungsgebiet nicht sicher erkannt und quantifiziert werden. Kleinräumig konnten im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia Farmen identifiziert werden, die in einem oder mehreren Ergebnisbildern durch besondere Veränderungsmuster auffielen. Zumeist handelte es sich um Degradationserscheinungen wie Verbuschung und Verkahlung, für die bei der Besichtigung während der Feldkampagne im Jahr 2004 oft ein Zusammenhang mit ungünstigen Landnutzungspraktiken, d.h. vor allem Überweidung hergestellt werden konnte. Des Weiteren wurden starke Veränderungen durch Entbuschungsmaßnahmen, kurzzeitige Weideeinflüsse und auch einzelne wiederhergestellte Bestände detektiert. Nutzungsbedingte Degradationserscheinungen treten im Untersuchungsgebiet in Zentralnamibia insgesamt nur kleinräumig auf einzelnen Farmen auf. Für das Untersuchungsgebiet in Südnamibia lagen zwei Landsat-Szenen für den kurzen Vergleichszeitraum von 2001 zu 2002 vor. Anhand dieser konnten unter Zuhilfenahme von Niederschlagsdaten stark degradierte Flächen identifiziert werden. Während auf den intakten Flächen aufgrund der besseren Regenzeit zum zweiten Aufnahmezeitpunkt wie erwartet Vegetationszuwachs detektiert wurde, führten ebendiese reichlichen Niederschläge im degradierten Gebiet zu einer großflächigen Erosion der Vegetationsdecke. Dies ist vermutlich auf die größere Geschwindigkeit des oberflächlich abfließenden Regenwassers in der spärlichen Vegetationsdecke der degradierten Fläche zurück zu führen. In den übrigen Gebieten reduzierte hingegen die dichtere Vegetation den Oberflächenabfluss, wodurch mehr Wasser versickerte und verstärktem Pflanzenwachstum zur Verfügung stand. Im Untersuchungsgebiet in Nordnamibia wurden zwei Landsat-Szenen von April 1991 und April 2000 verglichen. Die gravierendste Veränderung in diesem Zeitraum war nutzungsbedingte Verkahlung, die auf rund 4,4 % der Gesamtfläche, entsprechend 81 km² detektiert wurde. Ursache ist hier die Umwandlung von Dornbuschsavanne in Acker- oder Siedlungsraum. Demgegenüber wurde aber nur für 1,17 % der Gesamtfläche, entsprechend 21,76 km², Wiederbesiedelung detektiert. Dies sind zumeist Agrarflächen, die (kurzzeitig) aus der Nutzung genommen wurden. Das Ergebnis dokumentiert den zunehmenden Siedlungsdruck in der Kavango-Region. Die seit den 1970er Jahren verbesserte Infrastruktur ermöglicht hier immer mehr Menschen die Landnahme, Viehhaltung und Siedlung. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass mit der hier entwickelten Change-Detection-Methode unter Berücksichtigung der Niederschlagshistorie in den semiariden und ariden Testgebieten signifikante Veränderungen der Vegetation in verschiedenen Landschaftsräumen detektiert werden können. Weitere Anwendungen der Methodik auf andere Testgebiete im südlichen und westlichen Afrika am Rande dieser Arbeit zeigten ebenfalls gute Ergebnisse, die allerdings bislang aus Mangel an Referenzdaten nicht validiert werden konnten. Zur zukünftigen Operationalisierung der Methodik sollte vor allem eine verbesserte Trennbarkeit von nutzungsbedingten und natürlichen Verkahlungsprozessen angestrebt werden. Des Weiteren wird eine Anpassung der Klassifikatoren auf andere Sensoren wie z.B. ASTER angedacht, um auch nach dem Ausfall von Landsat 7 im Jahr 2003 aktuelle Daten vergleichen zu können. Um den phänologischen Einfluss von unterschiedlichen Niederschlagshistorien im Vorfeld der Eingangsdaten zu minimieren, wäre zudem die Implementierung eines Kalibrierungsfaktors denkbar, der auf Niederschlags- oder auch MODIS-NDVI-Daten der entsprechenden Zeit- und Untersuchungsräume basiert. Das Ergebnis wäre eine sichere Methode zur Detektion von regionalen Veränderungen im semiariden Raum. Die Identifizierung dieser Veränderungen, speziell von Degradationserscheinungen stellt die Basis dar, dort gezielt nach den Ursachen zu suchen und Handlungsempfehlungen zu entwickeln, um einer fortschreitenden Zerstörung von Lebensraum, Artenvielfalt und ökonomischem Potenzial der betroffenen Flächen entgegen zu wirken.
Städtische Agglomerationen zeichnen sich durch eine zunehmende Dynamik ökologischer, ökonomischer und sozialer Veränderungen aus. Um eine nachhaltige Entwicklung urbaner Räume zu gewährleisten, bedarf es verstärkt innovativer Methoden zur Erfassung der raumwirksamen Veränderungen. Diesbezüglich hat sich die satellitengestützte Erdbeobachtung als kostengünstiges Instrumentarium zur Erhebung planungsrelevanter Informationen erwiesen. Dabei wird in naher Zukunft eine neue Generation von Radarsatelliten zur Verfügung stehen, deren Leistungsvermögen erstmals die operationelle Analyse von Siedlungsflächen auf Grundlage von Radardaten ermöglicht. Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel der Dissertation, auf der Basis einer nutzerorientierten Methodik das Potential hochauflösender SAR-Daten zur automatisierten Erfassung und Analyse von Siedlungsflächen zu untersuchen. Die Methodik setzt auf dem objektorientierten Bildanalysekonzept der Software eCognition auf. Dabei haben sich der SAR-Speckle sowie Schwächen hinsichtlich der Güte der Bildsegmentierung bzw. der Bestimmung geeigneter Segmentierungseinstellungen als Limitierungen erwiesen. Folglich liegt ein erster Schwerpunkt auf der Optimierung und Stabilisierung einer segmentbasierten Auswertung von Radardaten. Hier hat sich gezeigt, dass mit Blick auf Siedlungsareale weiterhin Optimierungsbedarf hinsichtlich einer strukturerhaltenden Bildglättung besteht. Daher wird zunächst ein neuer Filteransatz entwickelt, der gegenüber den etablierten Techniken eine konsequentere Reduzierung des Speckle in homogenen Bildarealen gewährleistet und dabei gleichsam die hochfrequente Information in stark strukturierten Aufnahmebereichen bewahrt. Die Schwierigkeiten im Zusammenhang mit der Güte und Übertragbarkeit der Bildsegmentierung werden ebenso wie die Schwächen im Hinblick auf die zielgerichtete Definition der optimalen Segmentierungsparameter durch die Entwicklung eines klassenbasierten Ansatzes zur Segmentoptimierung in der Software-Umgebung von eCognition reduziert. Der zweite Schwerpunkt dieser Dissertation widmet sich der Entwicklung von Konzepten zur automatisierten Analyse der regionalen und lokalen Siedlungsstruktur. Im regionalen Kontext liegen die Identifizierung von Siedlungsflächen und die Erfassung einfacher Landnutzungsklassen im Fokus der Arbeiten. Dazu wird ein Regelwerk zur Auswertung einfach-polarisierter SAR-Aufnahmen erstellt, das sich maßgeblich auf räumlich und zeitlich robuste textur-, kontext- und hierarchiebezogene Merkmale stützt. Diese Wissensbasis wird anschließend so erweitert, dass sie die Analyse dual-polarisierter, bifrequenter oder kombinierter optischer und SAR-basierter Bilddaten ermöglicht. Wie die Ergebnisse zeigen, können Siedlungsflächen und Landnutzungsklassen bereits über einfach-polarisierte SAR-Aufnahmen mit Genauigkeiten von rund 90 Prozent erfasst werden. Durch die Einbindung einer weiteren Polarisation, Frequenz oder optischer Daten lässt sich diese Güte auf Werte von bis zu 95 Prozent steigern. Die lokalen Analysen zielen auf die thematisch und räumlich differenzierte Erfassung der Landnutzung innerhalb bebauter Areale ab. Die Untersuchung basiert auf der synergetischen Auswertung einer hochauflösenden Radaraufnahme und eines bedeutend geringer aufgelösten optischen Datensatzes. Die isolierte Analyse von SAR-Aufnahmen reichte hingegen selbst bei der Kombination verschiedener Frequenzen oder Polarisationen nicht zur Charakterisierung der kleinteiligen, heterogenen Stadtlandschaft aus. Im Kontext der synergetischen Auswertung dient die SAR-Aufnahme vornehmlich zur Extraktion der urbanen Topografie, während der optische Datensatz wichtige Merkmale zur Differenzierung der erfassten Struktureinheiten in die Kategorien Gebäude, versiegelte Freifläche, unversiegelte Freifläche und Baumbestand beisteuert. Das Resultat zeigt, dass sich trotz des synergetischen Ansatzes lediglich eine Genauigkeit von 65 Prozent erzielen lässt. Dennoch können Gebäude dabei mit einer Güte von 72 Prozent vergleichsweise akkurat erfasst werden. Im Hinblick auf die Demonstration des siedlungsbezogenen Anwendungspotentials höchstauflösender SAR-Daten lässt sich resümieren, dass eine automatische Ableitung siedlungsstruktureller Merkmale im komplexen städtischen Umfeld aufgrund der eingeschränkten spektralen Aussagekraft und der starken Geometrieabhängigkeit des Signals mit signifikanten Schwierigkeiten verbunden ist. Dennoch hat sich gezeigt, dass diese Limitierungen in gewissem Umfang über den Ansatz der multiskaligen, objektorientierten Klassifizierung kompensiert werden können. Dabei lassen sich die regionalen Siedlungs- und Landnutzungsmuster mit überzeugenden Genauigkeiten erfassen, während die Betrachtung der lokalen Siedlungsstruktur eindeutig die Grenzen der Radartechnik im Hinblick auf die Analyse komplex strukturierter Stadtlandschaften aufzeigt.
Die Bewässerungslandwirtschaft in Mittelasien ist geprägt von schwerwiegenden ökologischen und ökonomischen Problemen. Zur Verbesserung der Situation auf dem hydrologischen Sektor wird daher seitens der mittelasiatischen Interstate Commission for Water Coordination (ICWC) die Einführung des Integrated Water Resource Management (IWRM) gefordert. Wichtige Herausforderungen zur Optimierung der Wassernutzung im Aralsee-Becken sind dabei die Schaffung von Transparenz sowie von Möglichkeiten zur Überwachung der Landnutzung und der Wasserentnahme in den Bewässerungssystemen. Im Detail fokussierte diese Arbeit auf das Bewässerungssystem der Region Khorezm im Unterlauf des Amu Darya südlich des Aralsees. Die Arbeit zielte darauf ab, (1) objektive und konsistente Datengrundlagen zum Monitoring der Landnutzung und des Wasserverbrauchs innerhalb des Bewässerungslandes zu schaffen und (2) auf Basis dieser Ergebnisse die Funktionsweise des Bewässerungssystems zu verstehen sowie die Land- und Wassernutzung der Region zu bewerten. Um diese Ziele zu erreichen, wurden Methoden der Fernerkundung und der Hydrologie miteinander kombiniert. Fernerkundliche Schlüsselgrößen der Arbeit waren die Kartierung der agrarischen Landnutzung und die Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration. Es wurde eine Methode vorgestellt, die eine Unterscheidung verschiedener Landnutzungen und Fruchtfolgen der Region durch die temporale Segmentierung von Zeitserien aus 8-tägigen Kompositen von 250 m-Daten des MODIS-Sensors ermöglicht. Durch die mehrfache Anwendung von Recursive Partitioning And Regression Trees auf deskriptive Statistiken von Zeitseriensegmenten konnte eine hohe Stabilität erzielt werden (overall accuracy: 91 %, Kappa-Koeffizient: 0,9). Täglich von MODIS aufgezeichnete Landoberflächentemperaturen (LST) bildeten die Basis zur fernerkundungsbasierten Modellierung der saisonalen tatsächlichen Evapotranspiration (ETact) für die sommerliche Vegetationsperiode. Aufgrund der hohen zeitlichen und groben räumlichen Auflösung der verwendeten MODIS-Daten von 1 km waren leichte Modifikationen des zur Modellierung eingesetzten Surface Energy Balance Algortihm for Land (SEBAL) erforderlich. Zur Modellierung von ETact wurden MODIS-Produkte (LST, Emissionsgrad, Albedo, NDVI und Blattflächenindex) und meteorologische Stationsdaten aus Khorezm verwendet. Die Modellierung des fühlbaren Wärmeflusses, einer Komponente der Energiebilanzgleichung an der Erdoberfläche, erfolgte mittels METRIC (High Resolution and Internalized Calibration), einer Variante des SEBAL. Die Landnutzungsklassifikation fungierte als zentraler Eingangsparameter, um eine automatisierte Auswahl der Ankerpunkte des Models sicherzustellen. Da innerhalb der MODIS-Auflösung aufgrund der Mischpixelproblematik keine homogen feuchten oder trockenen Bedingungen im Bewässerungsgebiet gefunden werden konnten, wurden die Landnutzungsklassifikation, der NDVI und die ASCE-Referenz-Evapotranspiration zur Abschätzung des tatsächlichen Zustands an den Ankerpunkten herangezogen. Weiterhin wurden umfassende Geländemessungen durchgeführt, um in der Vegetationsperiode 2005 die Zu- und Abflussmengen des Wasser von und nach Khorezm zu bestimmen. Die abschließende Bewertung der Land- und Wassernutzung basierte letztendlich auf der Bildung von Wasserbilanzen und der Berechnung anerkannter Performanceindikatoren wie der Ratio aus Drainage und Wasserentnahme oder der depleted fraction. Für die landwirtschaftliche Nutzung im Rayon Khorezm wurde für die Sommersaison 2005 eine Wasserentnahme von 5,38 km3 ermittelt. Damit übertrafen die Messergebnisse die offiziell verfügbaren Daten der ICWC um durchschnittlich 37 %. Auf die landwirtschaftliche Fläche bezogen ergab sich für Khorezm im Jahr 2005 eine mittlere Wasserentnahme von 22.782 m3/ha. In den Subsystemen schwankten diese Werte zwischen 17.000 m3/ha und 30.000 m3/ha. Allerdings konnte an den Systemgrenzen, an denen die Messungen durchgeführt werden, der aus den fernerkundungsbasierten Modellierungen auf WUA-Level erwartete abnehmende Gradient der Wasserentnahme zwischen Oberlauf und Unterlauf nicht nachvollzogen werden. Als Ursache für diese Diskrepanz sind vor allem die Versickerungsverluste im Kanalsystem zu nennen, die den Grundwasserkörper großräumig auffüllen und auf Feldebene nicht zur oberflächlichen Bewässerung zur Verfügung stehen. Monatliche Bilanzierungen und die Analyse der Performanceindikatoren führten zu denselben Ergebnissen. In dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass sich mit Methoden der Fernerkundung objektive und konsistente Daten der agrarischen Landnutzung und des Wasserverbrauchs für ein regionales Monitoring erstellen lassen. Da in den benachbarten Regionen gleiche atmosphärische Bedingungen und ähnliche Anbausorten anzutreffen sind, ist anzunehmen, dass beide Verfahren auch auf der Planungsebene in einem IWRM für die übrigen Mittel- und Unterläufe von Amu Darya und Syr Darya ein hohes Anwendungspotenzial besitzen.
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.
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.
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.
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.
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. [...]
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.
Mapping Bushfire Distribution and Burn Severity in West Africa Using Remote Sensing Observations
(2010)
Fire has long been considered to be the main ecological factor explaining the origin and maintenance of West African savannas. It has a very high occurrence in these savannas due to high human pressure caused by strong demographic growth and, concomitantly, is used to transform natural savannas into farmland and is also used as a provider of energy. This study was carried out with the support of the BIOTA project funded by the German ministry for Research and Education. The objective of this study is to establish the spatial and temporal distribution of bushfires during a long observation period from 2000 to 2009 as well as to assess fire impact on vegetation through mapping of the burn severity; based on remote sensing and field data collections. Remote sensing was used for this study because of the advantages that it offers in collecting data for long time periods and on different scales. In this case, the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite instrument at 1km resolution is used to assess active fires, and understand the seasonality of fire, its occurrence and its frequency within the vegetation types on a regional scale. Landsat ETM+ imagery at 30 m and field data collections were used to define the characteristics of burn severity related to the biomass loss on a local scale. At a regional scale, the occurrence of fires and rainfall per month correlated very well (R2 = 0.951, r = -0.878, P < 0.01), which shows that the lower the amount of rainfall, the higher the fire occurrence and vice versa. In the dry season, four fire seasons were determined on a regional scale, namely very early fires, which announce the beginning of the fires, early and late fires making up the peak of fire in December/January and very late fires showing the end of the fire season and the beginning of the rainy season. Considerable fire activity was shown to take place in the vegetation zones between the Forest and the Sahel areas. Within these zones, parts of the Sudano-Guinean and the Guinean zones showed a high pixel frequency, i.e. fires occurred in the same place in many years. This high pixel frequency was also found in most protected areas in these zones. As to the kinds of land cover affected by fire, the highest fire occurrence is observed within the Deciduous woodlands and Deciduous shrublands. Concerning the burn severity, which was observed at a local scale, field data correlated closely with the ΔNBR derived from Landsat scenes of Pendjari National Park (R2 = 0.76). The correlation coefficient according to Pearson is r = 0.84 and according to Spearman-Rho, the correlation coefficient is r = 0.86. Very low and low burn severity (with ΔNBR value from 0 to 0.40) affected the vegetation weakly (0-35 percent of biomass loss) whereas moderate and high burn severity greatly affected the vegetation, leading to up to 100 percent of biomass loss, with the ΔNBR value ranging from 0.41 to 0.99. It can be seen from these results that remotely sensed images offer a tool to determine the fire distribution over large regions in savannas and that the Normalised Burn Ratio index can be applied to West Africa savannas. The outcomes of this thesis will hopefully contribute to understanding and, eventually, improving fire regimes in West Africa and their response to climate change and changes in vegetation diversity.
The urban micro climate has been increasingly recognised as an important aspect for urban planning. Therefore, urban planners need reliable information on the micro climatic characteristics of the urban environment. A suitable spatial scale and large spatial coverage are important requirements for such information. This thesis presents a conceptual framework for the use of airborne hyperspectral data to support urban micro climate characterisation, taking into account the information needs of urban planning. The potential of hyperspectral remote sensing in characterising the micro climate is demonstrated and evaluated by applying HyMap airborne hyperspectral and height data to a case study of the German city of Munich. The developed conceptual framework consists of three parts. The first is concerned with the capabilities of airborne hyperspectral remote sensing to map physical urban characteristics. The high spatial resolution of the sensor allows to separate the relatively small urban objects. The high spectral resolution enables the identification of the large range of surface materials that are used in an urban area at up to sub-pixel level. The surface materials are representative for the urban objects of which the urban landscape is composed. These spatial urban characteristics strongly influence the urban micro climate. The second part of the conceptual framework provides an approach to use the hyperspectral surface information for the characterisation of the urban micro climate. This can be achieved by integrating the remote sensing material map into a micro climate model. Also spatial indicators were found to provide useful information on the micro climate for urban planners. They are commonly used in urban planning to describe building blocks and are related to several micro climatic parameters such as temperature and humidity. The third part of the conceptual framework addresses the combination and presentation of the derived indicators and simulation results under consideration of the planning requirements. Building blocks and urban structural types were found to be an adequate means to group and present the derived information for micro climate related questions to urban planners. The conceptual framework was successfully applied to a case study in Munich. Airborne hyperspectral HyMap data has been used to derive a material map at sub-pixel level by multiple endmember linear spectral unmixing. This technique was developed by the German Research Centre for Geosciences (GFZ) for applications in Dresden and Potsdam. A priori information on building locations was used to support the separation between spectrally similar materials used both on building roofs and non-built surfaces. In addition, surface albedo and leaf area index are derived from the HyMap data. The sub-pixel material map supported by object height data is then used to derive spatial indicators, such as imperviousness or building density. To provide a more detailed micro climate characterisation at building block level, the surface materials, albedo, leaf area index (LAI) and object height are used as input for simulations with the micro climate model ENVI-met. Concluding, this thesis demonstrated the potential of hyperspectral remote sensing to support urban micro climate characterisation. A detailed mapping of surface materials at sub-pixel level could be performed. This provides valuable, detailed information on a large range of spatial characteristics relevant to the assessment of the urban micro climate. The developed conceptual framework has been proven to be applicable to the case study, providing a means to characterise the urban micro climate. The remote sensing products and subsequent micro climatic information are presented at a suitable spatial scale and in understandable maps and graphics. The use of well-known spatial indicators and the framework of urban structural types can simplify the communication with urban planners on the findings on the micro climate. Further research is needed primarily on the sensitivity of the micro climate model towards the remote sensing based input parameters and on the general relation between climate parameters and spatial indicators by comparison with other cities.
Increasing urbanisation is one of the biggest pressures to vegetation in the City of Cape Town. The growth of the city dramatically reduced the area under indigenous Fynbos vegetation, which remains in isolated fragments. These are subject to a number of threats including atmospheric deposition, atypical fire cycles and invasion by exotic plant and animal species. Especially the Port Jackson willow (Acacia saligna) extensively suppresses the indigenous Fynbos vegetation with its rapid growth.
The main objective of this study was to investigate indicators for a quick and early prediction of the health of the remaining Fynbos fragments in the City of Cape Town with help of remote sensing.
First, the productivity of the vegetation in response to rainfall was determined. For this purpose, the Enhanced Vegetation Index (EVI), derived from Terra MODIS data with a spatial resolution of 250m, and precipitation data of 19 rainfall stations for the period from 2000 till 2008 were used. Within the scope of a flexible regression between the EVI data and the precipitation data, different lags of the vegetation response to rainfall were analysed. Furthermore, residual trends (RESTREND) were calculated, which result from the difference between observed EVI and the one predicted by precipitation. Negative trends may suggest a degradation of the habitats. In addition, the so-called Rain-use Efficiency (RUE) was tested in this context. It is defined as the ratio between net primary production (NPP) – represented by the annual sum of EVI – and the annual rainfall sum. These indicators were analysed for their suitability to determine the health of the indigenous Fynbos vegetation.
Furthermore, the degree of dispersal of invasive species especially the Acacia saligna was investigated. With the specific characteristics of the tested indicators and the spectral signature of Acacia saligna, i.e. its unique reflectance over the course of the year, the dispersal was estimated. Since the growth of invasive species dramatically reduces the biodiversity of the fragments, their presence is an important factor for the condition of ecosystem health.
This work focused on 11 test sites with an average size of 200ha, distributed over the whole area of the City of Cape Town. Five of these fragments are under conservation and the others shall be protected in the near future, too, which makes them of special interest. In January 2010, fieldwork was undertaken in order to investigate the state and composition of the local vegetation.
The results show promising indicators for the assessment of ecosystem health. The coefficients of determination of the EVI-rainfall regression for Fynbos are minor, because the reaction of this vegetation type to rainfall is considerably lower than the one of the invasive species. Thus, a good distinction between indigenous and alien vegetation is possible on the basis of this regression. On the other hand, the RESTREND method, for which the regression forms the basis, is only of limited use, since the significance of these trends is not given for Fynbos vegetation. Furthermore, the RUE has considerable potential for the assessment of ecosystem health in the study area. The Port Jackson willow has an explicitly higher EVI than the Fynbos vegetation and thus its RUE is more efficient for a similar amount of rainfall. However, it has to be used with caution, because local and temporal variability cannot be extinguished in the study area over the rather short MODIS time series.
These results display that the interpretation of the indicators has to be conducted differently from the literature, because the element of invasive species was not considered in most of the previous papers. An increase in productivity is not necessarily equivalent with an improvement in health of the fragment, but can indicate a dispersal of Acacia saligna. This shows the general problem of the term ‘degradation’ which in most publications so far is only measured by productivity and other factors like invasive species are disregarded.
On the basis of the EVI-rainfall regression and statistical measures of the EVI, the distribution of invasive species could be delineated. Generally, a strong invasion of the Port Jackson willow was discovered on the test sites. The results display that a reasoned and sustainable management of the fragments is essential in order to prevent the suppression of the indigenous Fynbos vegetation by Acacia saligna. For this purpose, remote sensing can give an indication which areas changed so that specific field surveys can be undertaken and subsequent management measures can be determined.
Current changes of biodiversity result almost exclusively from human activities. This anthropogenic conversion of natural ecosystems during the last decades has led to the so-called ‘biodiversity crisis’, which comprises the loss of species as well as changes in the global distribution patterns of organisms. Species richness is unevenly distributed worldwide. Altogether, 17 so-called ‘megadiverse’ nations cover less than 10% of the earth’s land surface but support nearly 70% of global species richness. Mexico, the study area of this thesis, is one of those countries. However, due to Mexico’s large extent and geographical complexity, it is impossible to conduct reliable and spatially explicit assessments of species distribution ranges based on these collection data and field work alone. In the last two decades, Species distribution models (SDMs) have been established as important tools for extrapolating such in situ observations. SDMs analyze empirical correlations between geo-referenced species occurrence data and environmental variables to obtain spatially explicit surfaces indicating the probability of species occurrence. Remote sensing can provide such variables which describe biophysical land surface characteristics with high effective spatial resolutions. Especially during the last three to five years, the number of studies making use of remote sensing data for modeling species distributions has therefore multiplied. Due to the novelty of this field of research, the published literature consists mostly of selective case studies. A systematic framework for modeling species distributions by means of remote sensing is still missing. This research gap was taken up by this thesis and specific studies were designed which addressed the combination of climate and remote sensing data in SDMs, the suitability of continuous remote sensing variables in comparison with categorical land cover classification data, the criteria for selecting appropriate remote sensing data depending on species characteristics, and the effects of inter-annual variability in remotely sensed time series on the performance of species distribution models. The corresponding novel analyses were conducted with the Maximum Entropy algorithm developed by Phillips et al. (2004). In this thesis, a more comprehensive set of remote sensing predictors than in the existing literature was utilized for species distribution modeling. The products were selected based on their ecological relevance for characterizing species distributions. Two 1 km Terra-MODIS Land 16-day composite standard products including the Enhanced Vegetation Index (EVI), Reflectance Data, and Land Surface Temperature (LST) were assembled into enhanced time series for the time period of 2001 to 2009. These high-dimensional time series data were then transformed into 18 phenological and 35 statistical metrics that were selected based on an extensive literature review. Spatial distributions of twelve tree species were modeled in a hierarchical framework which integrated climate (WorldClim) and MODIS remote sensing data. The species are representative of the major Mexican forest types and cover a variety of ecological traits, such as range size and biotope specificity. Trees were selected because they have a high probability of detection in the field and since mapping vegetation has a long tradition in remote sensing. The result of this thesis showed that the integration of remote sensing data into species distribution models has a significant potential for improving and both spatial detail and accuracy of the model predictions.
Agriculture is mankind’s primary source of food production and plays the key role for cereal supply to humanity. One of the future challenges will be to feed a constantly growing population, which is expected to reach more than nine billion by 2050. The potential to expand cropland is limited, and enhancing agricultural production efficiency is one important means to meet the future food demand. Hence, there is an increasing demand for dependable, accurate and comprehensive agricultural intelligence on crop production. The value of satellite earth observation (EO) data for agricultural monitoring is well recognized. One fundamental requirement for agricultural monitoring is routinely updated information on crop acreage and the spatial distribution of crops. With the technical advancement of satellite sensor systems, imagery with higher temporal and finer spatial resolution became available. The classification of such multi-temporal data sets is an effective and accurate means to produce crop maps, but methods must be developed that can handle such large and complex data sets. Furthermore, to properly use satellite EO for agricultural production monitoring a high temporal revisit frequency over vast geographic areas is often necessary. However, this often limits the spatial resolution that can be used. The challenge of discriminating pixels that correspond to a particular crop type, a prerequisite for crop specific agricultural monitoring, remains daunting when the signal encoded in pixels stems from several land uses (mixed pixels), e.g. over heterogeneous landscapes where individual fields are often smaller than individual pixels.
The main purposes of the presented study were (i) to assess the influence of input dimensionality and feature selection on classification accuracy and uncertainty in object-based crop classification, (ii) to evaluate if combining classifier algorithms can improve the quality of crop maps (e.g. classification accuracy), (iii) to assess the spatial resolution requirements for crop identification via image classification.
Reporting on the map quality is traditionally done with measures that stem from the confusion matrix based on the hard classification result. Yet, these measures do not consider the spatial variation of errors in maps. Measures of classification uncertainty can be used for this purpose, but they have attained only little attention in remote sensing studies. Classifier algorithms like the support vector machine (SVM) can estimate class memberships (the so called soft output) for each classified pixel or object. Based on these estimations, measures of classification uncertainty can be calculated, but it has not been analysed in detail, yet, if these are reliable in predicting the spatial distribution of errors in maps. In this study, SVM was applied for the classification of agricultural crops in irrigated landscapes in Middle Asia at the object-level. Five different categories of features were calculated from RapidEye time series data as classification input. The reliability of classification uncertainty measures like entropy, derived from the soft output of SVM, with regard to predicting the spatial distribution of error was evaluated. Further, the impact of the type and dimensionality of the input data on classification uncertainty was analysed. The results revealed that SMVs applied to the five feature categories separately performed different in classifying different types of crops. Incorporating all five categories of features by concatenating them into one stacked vector did not lead to an increase in accuracy, and partly reduced the model performance most obviously because of the Hughes phenomena. Yet, applying the random forest (RF) algorithm to select a subset of features led to an increase of classification accuracy of the SVM. The feature group with red edge-based indices was the most important for general crop classification, and the red edge NDVI had an outstanding importance for classifying crops. Two measures of uncertainty were calculated based on the soft output from SVM: maximum a-posteriori probability and alpha quadratic entropy. Irrespective of the measure used, the results indicate a decline in classification uncertainty when a dimensionality reduction was performed. The two uncertainty measures were found to be reliable indicators to predict errors in maps. Correctly classified test cases were associated with low uncertainty, whilst incorrectly test cases tended to be associated with higher uncertainty.
The issue of combining the results of different classifier algorithms in order to increase classification accuracy was addressed. First, the SVM was compared with two other non-parametric classifier algorithms: multilayer perceptron neural network (MLP) and RF. Despite their comparatively high classification performance, each of the tested classifier algorithms tended to make errors in different parts of the input space, e.g. performed different in classifying crops. Hence, a combination of the complementary outputs was envisaged. To this end, a classifier combination scheme was proposed, which is based on existing algebraic operators. It combines the outputs of different classifier algorithms at the per-case (e.g. pixel or object) basis. The per-case class membership estimations of each classifier algorithm were compared, and the reliability of each classifier algorithm with respect to classifying a specific crop class was assessed based on the confusion matrix. In doing so, less reliable classifier algorithms were excluded at the per-class basis before the final combination. Emphasis was put on evaluating the selected classification algorithms under limiting conditions by applying them to small input datasets and to reduced training sample sets, respectively. Further, the applicability to datasets from another year was demonstrated to assess temporal transferability. Although the single classifier algorithms performed well in all test sites, the classifier combination scheme provided consistently higher classification accuracies over all test sites and in different years, respectively. This makes this approach distinct from the single classifier algorithms, which performed different and showed a higher variability in class-wise accuracies. Further, the proposed classifier combination scheme performed better when using small training set sizes or when applied to small input datasets, respectively.
A framework was proposed to quantitatively define pixel size requirements for crop identification via image classification. That framework is based on simulating how agricultural landscapes, and more specifically the fields covered by one crop of interest, are seen by instruments with increasingly coarser resolving power. The concept of crop specific pixel purity, defined as the degree of homogeneity of the signal encoded in a pixel with respect to the target crop type, is used to analyse how mixed the pixels can be (as they become coarser) without undermining their capacity to describe the desired surface properties (e.g. to distinguish crop classes via supervised or unsupervised image classification). This tool can be modulated using different parameterizations to explore trade-offs between pixel size and pixel purity when addressing the question of crop identification. Inputs to the experiments were eight multi-temporal images from the RapidEye sensor. Simulated pixel sizes ranged from 13 m to 747.5 m, in increments of 6.5 m. Constraining parameters for crop identification were defined by setting thresholds for classification accuracy and uncertainty. Results over irrigated agricultural landscapes in Middle Asia demonstrate that the task of finding the optimum pixel size did not have a “one-size-fits-all” solution. The resulting values for pixel size and purity that were suitable for crop identification proved to be specific to a given landscape, and for each crop they differed across different landscapes. Over the same time series, different crops were not identifiable simultaneously in the season and these requirements further changed over the years, reflecting the different agro-ecological conditions the investigated crops were growing in. Results further indicate that map quality (e.g. classification accuracy) was not homogeneously distributed in a landscape, but that it depended on the spatial structures and the pixel size, respectively. The proposed framework is generic and can be applied to any agricultural landscape, thereby potentially serving to guide recommendations for designing dedicated EO missions that can satisfy the requirements in terms of pixel size to identify and discriminate crop types.
Regarding the operationalization of EO-based techniques for agricultural monitoring and its application to a broader range of agricultural landscapes, it can be noted that, despite the high performance of existing methods (e.g. classifier algorithms), transferability and stability of such methods remain one important research issue. This means that methods developed and tested in one place might not necessarily be portable to another place or over several years, respectively. Specifically in Middle Asia, which was selected as study region in this thesis, classifier combination makes sense due to its easy implementation and because it enhanced classification accuracy for classes with insufficient training samples. This observation makes it interesting for operational contexts and when field reference data availability is limited. Similar to the transferability of methods, the application of only one certain kind of EO data (e.g. with one specific pixel size) over different landscapes needs to be revisited and the synergistic use of multi-scale data, e.g. combining remote sensing imagery of both fine and coarse spatial resolution, should be fostered. The necessity to predict and control the effects of spatial and temporal scale on crop classification is recognized here as a major goal to achieve in EO-based agricultural monitoring.
Irrigated agriculture in the Khorezm region in the arid inner Aral Sea Basin faces enormous challenges due to a legacy of cotton monoculture and non-sustainable water use. Regional crop growth monitoring and yield estimation continuously gain in importance, especially with regard to climate change and food security issues. Remote sensing is the ideal tool for regional-scale analysis, especially in regions where ground-truth data collection is difficult and data availability is scarce. New satellite systems promise higher spatial and temporal resolutions. So-called light use efficiency (LUE) models are based on the fraction of photosynthetic active radiation absorbed by vegetation (FPAR), a biophysical parameter that can be derived from satellite measurements. The general objective of this thesis was to use satellite data, in conjunction with an adapted LUE model, for inferring crop yield of cotton and rice at field (6.5 m) and regional (250 m) scale for multiple years (2003-2009), in order to assess crop yield variations in the study area. Intensive field measurements of FPAR were conducted in the Khorezm region during the growing season 2009. RapidEye imagery was acquired approximately bi-weekly during this time. The normalized difference vegetation index (NDVI) was calculated for all images. Linear regression between image-based NDVI and field-based FPAR was conducted. The analyses resulted in high correlations, and the resulting regression equations were used to generate time series of FPAR at the RapidEye level. RapidEye-based FPAR was subsequently aggregated to the MODIS scale and used to validate the existing MODIS FPAR product. This step was carried out to evaluate the applicability of MODIS FPAR for regional vegetation monitoring. The validation revealed that the MODIS product generally overestimates RapidEye FPAR by about 6 to 15 %. Mixture of crop types was found to be a problem at the 1 km scale, but less severe at the 250 m scale. Consequently, high resolution FPAR was used to calibrate 8-day, 250 m MODIS NDVI data, this time by linear regression of RapidEye-based FPAR against MODIS-based NDVI. The established FPAR datasets, for both RapidEye and MODIS, were subsequently assimilated into a LUE model as the driving variable. This model operated at both satellite scales, and both required an estimation of further parameters like the photosynthetic active radiation (PAR) or the actual light use efficiency (LUEact). The latter is influenced by crop stress factors like temperature or water stress, which were taken account of in the model. Water stress was especially important, and calculated via the ratio of the actual (ETact) to the potential, crop-specific evapotranspiration (ETc). Results showed that water stress typically occurred between the beginning of May and mid-September and beginning of May and end of July for cotton and rice crops, respectively. The mean water stress showed only minor differences between years. Exceptions occurred in 2008 and 2009, where the mean water stress was higher and lower, respectively. In 2008, this was likely caused by generally reduced water availability in the whole region. Model estimations were evaluated using field-based harvest information (RapidEye) and statistical information at district level (MODIS). The results showed that the model at both the RapidEye and the MODIS scale can estimate regional crop yield with acceptable accuracy. The RMSE for the RapidEye scale amounted to 29.1 % for cotton and 30.4 % for rice, respectively. At the MODIS scale, depending on the year and evaluated at Oblast level, the RMSE ranged from 10.5 % to 23.8 % for cotton and from -0.4 % to -19.4 % for rice. Altogether, the RapidEye scale model slightly underestimated cotton (bias = 0.22) and rice yield (bias = 0.11). The MODIS-scale model, on the other hand, also underestimated official rice yield (bias from 0.01 to 0.87), but overestimated official cotton yield (bias from -0.28 to -0.6). Evaluation of the MODIS scale revealed that predictions were very accurate for some districts, but less for others. The produced crop yield maps indicated that crop yield generally decreases with distance to the river. The lowest yields can be found in the southern districts, close to the desert. From a temporal point of view, there were areas characterized by low crop yields over the span of the seven years investigated. The study at hand showed that light use efficiency-based modeling, based on remote sensing data, is a viable way for regional crop yield prediction. The found accuracies were good within the boundaries of related research. From a methodological viewpoint, the work carried out made several improvements to the existing LUE models reported in the literature, e.g. the calibration of FPAR for the study region using in situ and high resolution RapidEye imagery and the incorporation of crop-specific water stress in the calculation.
Remote sensing for disease risk profiling: a spatial analysis of schistosomiasis in West Africa
(2014)
Global environmental change leads to the emergence of new human health risks. As a consequence, transmission opportunities of environment-related diseases are transformed and human infection with new emerging pathogens increase. The main motivation for this study is the considerable demand for disease surveillance and monitoring in relation to dynamic environmental drivers. Remote sensing (RS) data belong to the key data sources for environmental modelling due to their capabilities to deliver spatially continuous information repeatedly for large areas with an ecologically adequate spatial resolution.
A major research gap as identified by this study is the disregard of the spatial mismatch inherent in current modelling approaches of profiling disease risk using remote sensing data. Typically, epidemiological data are aggregated at school or village level. However, these point data do neither represent the spatial distribution of habitats, where disease-related species find their suitable environmental conditions, nor the place, where infection has occurred. As a consequence, the prevalence data and remotely sensed environmental variables, which aim to characterise the habitat of disease-related species, are spatially disjunct.
The main objective of this study is to improve RS-based disease risk models by incorporating the ecological and spatial context of disease transmission. Exemplified by the analysis of the human schistosomiasis disease in West Africa, this objective includes the quantification of the impact of scales and ecological regions on model performance.
In this study, the conditions that modify the transmission of schistosomiasis are reviewed in detail. A conceptual underpinning of the linkages between geographical RS measures, disease transmission ecology, and epidemiological survey data is developed. During a field-based analysis, environmental suitability for schistosomiasis transmission was assessed on the ground, which is then quantified by a habitat suitability index (HSI) and applied to RS data. This conceptual model of environmental suitability is refined by the development of a hierarchical model approach that statistically links school-based disease prevalence with the ecologically relevant measurements of RS data. The statistical models of schistosomiasis risk are derived from two different algorithms; the Random Forest and the partial least squares regression (PLSR). Scale impact is analysed based on different spatial resolutions of RS data. Furthermore, varying buffer extents are analysed around school-based measurements. Three distinctive sites of Burkina Faso and Côte d’Ivoire are specifically modelled to represent a gradient of ecozones from dry savannah to tropical rainforest including flat and mountainous regions.
The model results reveal the applicability of RS data to spatially delineate and quantitatively evaluate environmental suitability for the transmission of schistosomiasis. In specific, the multi-temporal derivation of water bodies and the assessment of their riparian vegetation coverage based on high-resolution RapidEye and Landsat data proofed relevant. In contrast, elevation data and water surface temperature are constraint in their ability to characterise habitat conditions for disease-related parasites and freshwater snail species. With increasing buffer extent observed around the school location, the performance of statistical models increases, improving the prediction of transmission risk. The most important RS variables identified to model schistosomiasis risk are the measure of distance to water bodies, topographic variables, and land surface temperature (LST). However, each ecological region requires a different set of RS variables to optimise the modelling of schistosomiasis risk. A key result of the hierarchical model approach is its superior performance to explain the spatial risk of schistosomiasis.
Overall, this study stresses the key importance of considering the ecological and spatial context for disease risk profiling and demonstrates the potential of RS data. The methodological approach of this study contributes substantially to provide more accurate and relevant geoinformation, which supports an efficient planning and decision-making within the public health sector.
Rapid population growth in West Africa has led to expansion in croplands due to the need to grow more food to meet the rising food demand of the burgeoning population. These expansions negatively impact the sub-region's ecosystem, with implications for water and soil quality, biodiversity and climate. In order to appropriately monitor the changes in croplands and assess its impact on the ecosystem and other environmental processes, accurate and up-to-date information on agricultural land use is required. But agricultural land use mapping (i.e. mapping the spatial distribution of crops and croplands) in West Africa has been challenging due to the unavailability of adequate satellite images (as a result of excessive cloud cover), small agricultural fields and a heterogeneous landscape. This study, therefore, investigated the possibilities of improving agricultural land use mapping by utilizing optical satellite images with higher spatial and temporal resolution as well as images from Synthetic Aperture Radar (SAR) systems which are near-independent of weather conditions. The study was conducted at both watershed and regional scales.
At watershed scale, classification of different crop types in three watersheds in Ghana, Burkina Faso and Benin was conducted using multi-temporal: (1) only optical images (RapidEye) and (2) optical plus dual polarimetric (VV/VH) SAR images (TerraSAR-X). In addition, inter-annual or short term (2-3 years) changes in cropland area in the past ten years were investigated using historical Landsat images. Results obtained indicate that the use of only optical images to map different crop types in West Africa can achieve moderate classification accuracies (57% to 71%). Overlaps between the cropping calendars of most crops types and certain inter-croppings pose a challenge to optical images in achieving an adequate separation between those crop classes. Integration of SAR images, however, can improve classification accuracies by between 8 and 15%, depending on the number of available images and their acquisition dates. The sensitivity of SAR systems to different crop canopy architectures and land surface characteristics improved the separation between certain crop types. The VV polarization of TerraSAR-X was found to better discrimination between crop types than the VH. Images acquired between August and October were found to be very useful for crop mapping in the sub-region due to structural differences in some crop types during this period.
At the regional scale, inter-annual or short term changes in cropland area in the Sudanian Savanna agro-ecological zone in West Africa were assessed by upscaling historical cropland information derived at the watershed scale (using Landsat imagery) unto a coarse spatial resolution, but geographically large, satellite imagery (MODIS) using regression based modeling. The possibility of using such regional scale cropland information to improve government-derived agricultural statistics was investigated by comparing extracted cropland area from the fractional cover maps with district-level agricultural statistics from Ghana The accuracy of the fractional cover maps (MAE between 14.2% and 19.1%) indicate that the heterogeneous agricultural landscape of West Africa can be suitably represented at the regional or continental scales by estimating fractional cropland cover on low resolution Analysis of the results revealed that cropland area in the Sudanian Savanna zone has experienced inter-annual or short term fluctuations in the past ten years due to a variety of factors including climate factors (e.g. floods and droughts), declining soil fertility, population increases and agricultural policies such as fertilizer subsidies. Comparison of extracted cropland area from the fractional cover maps with government's agricultural statistics (MoFA) for seventeen districts (second administrative units) in Ghana revealed high inconsistencies in the government statistics, and highlighted the potential of satellite derived cropland information at regional scales to improve national/sub-national agricultural statistics in West Africa.
The results obtained in this study is promising for West Africa, considering the recent launch of optical (Landsat 8) and SAR sensors (Sentinel-1) that will provide free data for crop mapping in the sub-region. This will improve chances of obtaining adequate satellite images acquired during the cropping season for agricultural land use mapping and bolster opportunities of operationalizing agricultural land use mapping in West Africa. This can benefit a wide range of biophysical and economic models and improve decision making based on their results.
Interactions between different formative processes are reflected in the internal structure of rock glaciers. Therefore, the detection of subsurface conditions can help to enhance our understanding of landform development. For an assessment of subsurface conditions, we present an analysis of the spatial variability of active layer thickness, ground ice content and frost table topography for two different rock glaciers in the Eastern Swiss Alps by means of quasi-3-D electrical resistivity imaging (ERI). This approach enables an extensive mapping of subsurface structures and a spatial overlay between site-specific surface and subsurface characteristics. At Nair rock glacier, we discovered a gradual descent of the frost table in a downslope direction and a constant decrease of ice content which follows the observed surface topography. This is attributed to ice formation by refreezing meltwater from an embedded snow bank or from a subsurface ice patch which reshapes the permafrost layer. The heterogeneous ground ice distribution at Uertsch rock glacier indicates that multiple processes on different time domains were involved in the development. Resistivity values which represent frozen conditions vary within a wide range and indicate a successive formation which includes several advances, past glacial overrides and creep processes on the rock glacier surface. In combination with the observed topography, quasi-3-D ERI enables us to delimit areas of extensive and compressive flow in close proximity. Excellent data quality was provided by a good coupling of electrodes to the ground in the pebbly material of the investigated rock glaciers. Results show the value of the quasi-3-D ERI approach but advise the application of complementary geophysical methods for interpreting the results.
As a cradle of ancient Chinese civilization, the Yellow River Basin has a very long human-environment interrelationship, where early anthropogenic activities re- sulted in large scale landscape modifications. Today, the impact of this relationship
has intensified further as the basin plays a vital role for China’s continued economic
development. It is one of the most densely-populated, fastest growing, and most dynamic
regions of China with abundant natural and environmental resources providing a livelihood for almost 190 million people. Triggered by fundamental economic reforms, the
basin has witnessed a spectacular economic boom during the last decades and can be
considered as an exemplary blueprint region for contemporary dynamic Global Change
processes occurring throughout the country, which is currently transitioning from an
agrarian-dominated economy into a modern urbanized society. However, this resourcesdemanding growth has led to profound land use changes with adverse effects on the Yellow
River social-ecological systems, where complex challenges arise threatening a long-term
sustainable development.
Consistent and continuous remote sensing-based monitoring of recent and past land
cover and land use change is a fundamental requirement to mitigate the adverse impacts
of Global Change processes. Nowadays, technical advancement and the multitude of
available satellite sensors, in combination with the opening of data archives, allow the
creation of new research perspectives in regional land cover applications over heterogeneous landscapes at large spatial scales. Despite the urgent need to better understand the
prevailing dynamics and underlying factors influencing the current processes, detailed
regional specific land cover data and change information are surprisingly absent for this
region.
In view of the noted research gaps and contemporary developments, three major objectives are defined in this thesis. First (i), the current and most pressing social-ecological
challenges are elaborated and policy and management instruments towards more sustainability are discussed. Second (ii), this thesis provides new and improved insights on
the current land cover state and dynamics of the entire Yellow River Basin. Finally (iii),
the most dominant processes related to mining, agriculture, forest, and urban dynamics
are determined on finer spatial and temporal scales.
The complex and manifold problems and challenges that result from long-term abuse
of the water and land resources in the basin have been underpinned by policy choices,
cultural attitude, and institutions that have evolved over centuries in China. The tremendous economic growth that has been mainly achieved by extracting water and exploiting
land resources in a rigorous, but unsustainable manner, might not only offset the economic benefits, but could also foster social unrest. Since the early emergence of the first Chinese dynasties, flooding was considered historically as a primary issue in river management and major achievements have been made to tame the wild nature of the Yellow
River. Whereas flooding is therefore largely now under control, new environmental and
social problems have evolved, including soil and water pollution, ecological degradation,
biodiversity decline, and food security, all being further aggravated by anthropogenic
climate change. To resolve the contemporary and complex challenges, many individual
environmental laws and regulations have been enacted by various Chinese ministries.
However, these policies often pursue different, often contradictory goals, are too general
to tackle specific problems and are usually implemented by a strong top-down approach.
Recently, more flexible economic and market-based incentives (pricing, tradable permits,
investments) have been successfully adopted, which are specifically tailored to the respective needs, shifting now away from the pure command and regulating instruments.
One way towards a more holistic and integrated river basin management could be the
establishment of a common platform (e.g. a Geographical Information System) for data
handling and sharing, possibly operated by the Yellow River Basin Conservancy Commission (YRCC), where available spatial data, statistical information and in-situ measures
are coalesced, on which sustainable decision-making could be based. So far, the collected
data is hardly accessible, fragmented, inconsistent, or outdated.
The first step to address the absence and lack of consistent and spatially up-to-date
information for the entire basin capturing the heterogeneous landscape conditions was
taken up in this thesis. Land cover characteristics and dynamics were derived from
the last decade for the years 2003 and 2013, based on optical medium-resolution hightemporal MODIS Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) time series at 250 m.
To minimize the inherent influence of atmospheric and geometric interferences found in
raw high temporal data, the applied adaptive Savitzky-Golay filter successfully smoothed
the time series and substantially reduced noise. Based on the smoothed time series
data, a large variety of intra-annual phenology metrics as well as spectral and multispectral annual statistics were derived, which served as input variables for random
forest (RF) classifiers. High quality reference data sets were derived from very high
resolution imagery for each year independently of which 70 % trained the RF models. The
accuracy assessments for all regionally specific defined thematic classes were based on the
remaining 30 % reference data split and yielded overall accuracies of 87 % and 84 % for
2003 and 2013, respectively. The first regional adapted Yellow River Land Cover Products
(YRB LC) depict the detail spatial extent and distribution of the current land cover status
and dynamics. The novel products overall differentiate overall 18 land cover and use
classes, including classes of natural vegetation (terrestrial and aquatic), cultivated classes,
mosaic classes, non-vegetated, and artificial classes, which are not presented in previous
land cover studies so far.
Building on this, an extended multi-faceted land cover analysis on the most prominent
land cover change types at finer spatial and temporal scales provides a better and more
detailed picture of the Yellow River Basin dynamics. Precise spatio-temporal products
about mining, agriculture, forest, and urban areas were examined from long-trem Landsat
satellite time series monitored at annual scales to capture the rapid rate of change in four
selected focus regions. All archived Landsat images between 2000 and 2015 were used to
derive spatially continuous spectral-temporal, multi-spectral, and textural metrics. For
each thematic region and year RF models were built, trained and tested based on a stablepixels reference data set. The automated adaptive signature (AASG) algorithm identifies those pixels that did not change between the investigated time periods to generate a
mono-temporal reference stable-pixels data set to keep manual sampling requirements
to a minimum level. Derived results gained high accuracies ranging from 88 % to 98 %.
Throughout the basin, afforestation on the Central Loess Plateau and urban sprawl are
identified as most prominent drivers of land cover change, whereas agricultural land
remained stable, only showing local small-scale dynamics. Mining operations started in
2004 on the Qinghai-Tibet Plateau, which resulted in a substantial loss of pristine alpine
meadows and wetlands.
In this thesis, a novel and unique regional specific view of current and past land cover
characteristics in a complex and heterogeneous landscape was presented by using a
multi-source remote sensing approach. The delineated products hold great potential for
various model and management applications. They could serve as valuable components
for effective and sustainable land and water management to adapt and mitigate the
predicted consequences of Global Change processes.