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Institute
- Institut für Geographie und Geologie (138)
- Institut für Geographie (47)
- Institut für Mineralogie und Kristallstrukturlehre (34)
- Institut für Geologie (26)
- Philosophische Fakultät (Histor., philolog., Kultur- und geograph. Wissensch.) (7)
- Graduate School of Science and Technology (4)
- Institut für Altertumswissenschaften (2)
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- Neuphilologisches Institut - Moderne Fremdsprachen (1)
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- Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD) (1)
- Deutsches Klimaservice Zentrum (GERICS) (1)
- Deutsches Zentrum für Luft & Raumfahrt (DLR) (1)
- Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) (1)
- Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (1)
- INAF Padova, Italy (1)
- Jacobs University Bremen, Germany (1)
- 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)
- University of Padova, Italy (1)
EU-Project number / Contract (GA) number
- 20-3044-2-11 (1)
- 308377 (1)
- 776019 (1)
Grasslands shape many landscapes of the earth as they cover about one-third of its surface. They are home and provide livelihood for billions of people and are mainly used as source of forage for animals. However, grasslands fulfill many additional ecosystem functions next to fodder production, such as storage of carbon, water filtration, provision of habitats and cultural values. They play a role in climate change (mitigation) and in preserving biodiversity and ecosystem functions on a global scale. The degree to what these ecosystem functions are present within grassland ecosystems is largely determined by the management. Individual management practices and the use intensity influence the species composition as well as functions, like carbon storage, while higher use intensities (e.g. high mowing frequencies) usually show a negative impact. Especially in Central European countries, like in Germany, the determining influence of grassland management on its physiognomy and ecosystem functions leads to a large variability and small-scale alternations of grassland parcels. Large-scale information on the management and use intensity of grasslands is not available. Consequently, estimations of grassland ecosystem functions are challenging which, however, would be required for large-scale assessments of the status of grassland ecosystems and optimized management plans for the future. The topic of this thesis tackles this gap by investigating the major grassland management practice in Germany, which is mowing, for multiple years, in high spatial resolution
and on a national scale.
Earth Observation (EO) has the advantage of providing information of the earth’s surface on multi-temporal time steps. An extensive literature review on the use of EO for grassland management and production analyses, which was part of this thesis, showed that in particular research on grasslands consisting of small parcels with a large variety of management and use intensity, like common in Central Europe, is underrepresented. Especially
the launch of the Sentinel satellites in the recent past now enables the analyses of such grasslands due to their high spatial and temporal resolution. The literature review specifically on the investigation of grassland mowing events revealed that most previous studies focused on small study areas, were exploratory, only used one sensor type and/or lacked a reference data set with a complete range of management options.
Within this thesis a novel framework to detect grassland mowing events over large areas is presented which was applied and validated for the entire area of Germany for multiple years (2018–2021). The potential of both sensor types, optical (Sentinel-2) and Synthetic Aperture Radar (SAR) (Sentinel-1) was investigated regarding grassland mowing event detection. Eight EO parameters were investigated, namely the Enhanced Vegetation Index (EVI), the backscatter intensity and the interferometric (InSAR) temporal coherence for both available polarization modes (VV and VH), and the polarimetric (PolSAR) decomposition parameters Entropy, K0 and K1. An extensive reference data set was generated based on daily images of webcams distributed in Germany which resulted in mowing information
for grasslands with the entire possible range of mowing frequencies – from one to six in Germany – and in 1475 reference mowing events for the four years of interest.
For the first time a observation-driven mowing detection approach including data from Sentinel-2 and Sentinel-1 and combining the two was developed, applied and validated on large scale. Based on a subset of the reference data (13 grassland parcels with 44 mowing events) from 2019 the EO parameters were investigated and the detection algorithm
developed and parameterized. This analysis showed that a threshold-based change detection approach based on EVI captured grassland mowing events best, which only failed during periods of clouds. All SAR-based parameters showed a less consistent behavior to mowing events, with PolSAR Entropy and InSAR Coherence VH, however, revealing the
highest potential among them. A second, combined approach based on EVI and a SARbased parameter was developed and tested for PolSAR Entropy and InSAR VH. To avoid additional false positive detections during periods in which mowing events are anyhow reliably detected using optical data, the SAR-based mowing detection was only initiated
during long gaps within the optical time series (< 25 days). Application and validation of
these approaches in a focus region revealed that only using EVI leads to the highest accuracies (F1-Score = 0.65) as combining this approach with SAR-based detection led to a strong increase in falsely detected mowing events resulting in a decrease of accuracies (EVI + PolSAR ENT F1-Score = 0.61; EVI + InSAR COH F1-Score = 0.61).
The mowing detection algorithm based on EVI was applied for the entire area of Germany for the years 2018-2021. It was revealed that the largest share of grasslands with high mowing frequencies (at least four mowing events) can be found in southern/south-eastern Germany. Extensively used grassland (mown up to two times) is distributed within the entire country with larger shares in the center and north-eastern parts of Germany. These patterns stay constant in general, but small fluctuations between the years are visible. Early mown grasslands can be found in southern/south-eastern Germany – in line with high mowing frequency areas – but also in central-western parts. The years 2019 and 2020 revealed higher accuracies based on the 1475 mowing events of the multi-annual validation data set
(F1-Scores of 0.64 and 0.63), 2018 and 2021 lower ones (F1-Score of 0.52 and 0.50).
Based on this new, unprecedented data set, potential influencing factors on the mowing dynamics were investigated. Therefore, climate, topography, soil data and information on conservation schemes were related to mowing dynamics for the year 2020, which showed a high number of valid observations and detection accuracy. It was revealed that there are no strong linear relationships between the mowing frequency or the timing of the first mowing event and the investigated variables. However, it was found that for intensive grassland usage certain climatic and topographic conditions have to be fulfilled, while extensive grasslands appear on the entire spectrum of these variables. Further, higher mowing frequencies occur on soils with influence of ground water and lower mowing frequencies in protected areas. These results show the complex interplay between grassland mowing dynamics and external influences and highlight the challenges of policies aiming to protect grassland ecosystem functions and their need to be adapted to regional circumstances.
The detrimental impacts of climate variability on water, agriculture, and food resources in East Africa underscore the importance of reliable seasonal climate prediction. To overcome this difficulty RARIMAE method were evolved. Applications RARIMAE in the literature shows that amalgamating different methods can be an efficient and effective way to improve the forecasts of time series under consideration. With these motivations, attempt have been made to develop a multiple linear regression model (MLR) and a RARIMAE models for forecasting seasonal rainfall in east Africa under the following objectives:
1. To develop MLR model for seasonal rainfall prediction in East Africa.
2. To develop a RARIMAE model for seasonal rainfall prediction in East Africa.
3. Comparison of model's efficiency under consideration
In order to achieve the above objectives, the monthly precipitation data covering the period from 1949 to 2000 was obtained from Climate Research Unit (CRU). Next to that, the first differenced climate indices were used as predictors.
In the first part of this study, the analyses of the rainfall fluctuation in whole Central- East Africa region which span over a longitude of 15 degrees East to 55 degrees East and a latitude of 15 degrees South to 15 degrees North was done by the help of maps. For models’ comparison, the R-squared values for the MLR model are subtracted from the R-squared values of RARIMAE model. The results show positive values which indicates that R-squared is improved by RARIMAE model. On the other side, the root mean square errors (RMSE) values of the RARIMAE model are subtracted from the RMSE values of the MLR model and the results show negative value which indicates that RMSE is reduced by RARIMAE model for training and testing datasets.
For the second part of this study, the area which is considered covers a longitude of 31.5 degrees East to 41 degrees East and a latitude of 3.5 degrees South to 0.5 degrees South. This region covers Central-East of the Democratic Republic of Congo (DRC), north of Burundi, south of Uganda, Rwanda, north of Tanzania and south of Kenya. Considering a model constructed based on the average rainfall time series in this region, the long rainfall season counts the nine months lead of the first principal component of Indian sea level pressure (SLP_PC19) and the nine months lead of Dipole Mode Index (DMI_LR9) as selected predictors for both statistical and predictive model. On the other side, the short rainfall season counts the three months lead of the first principal component of Indian sea surface temperature (SST_PC13) and the three months lead of Southern Oscillation Index (SOI_SR3) as predictors for predictive model. For short rainfall season statistical model SAOD current time series (SAOD_SR0) was added on the two predictors in predictive model. By applying a MLR model it is shown that the forecast can explain 27.4% of the total variation and has a RMSE of 74.2mm/season for long rainfall season while for the RARIMAE the forecast explains 53.6% of the total variation and has a RMSE of 59.4mm/season. By applying a MLR model it is shown that the forecast can explain 22.8% of the total variation and has a RMSE of 106.1 mm/season for short rainfall season predictive model while for the RARIMAE the forecast explains 55.1% of the total variation and has a RMSE of 81.1 mm/season.
From such comparison, a significant rise in R-squared, a decrease of RMSE values were observed in RARIMAE models for both short rainfall and long rainfall season averaged time series. In terms of reliability, RARIMAE outperformed its MLR counterparts with better efficiency and accuracy. Therefore, whenever the data suffer from autocorrelation, we can go for MLR with ARIMA error, the ARIMA error part is more to correct the autocorrelation thereby improving the variance and productiveness of the model.
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 vorliegende Untersuchung befaßt sich mit den Einsatzmöglichkeiten von Geoinformationssystemen (GIS) bei der Bewertung von Einzelstandorten oder größeren zusammenhängenden Gebieten im Hinblick auf die Eignung zur thermischen Nutzung des flachen Untergrundes bis 200m Tiefe. Untersuchungsregion ist der Regierungsbezirk Unterfranken in Nordbayern (8500km2). Die durchgeführten Arbeiten beinhalten die Ermittlung, Sammlung und Organisation der für die Bewertung notwendigen Basisdaten, die Festlegung geeigneter Bewertungskriterien für die verschiedenen Verfahren der thermischen Nutzung und die Erarbeitung von Bewertungskonzeptionen. Unterschiedliche Bewertungsansätze wurden auf die Untersuchungsregion bzw. auf Ausschnitte angewendet und die Ergebnisse in Form einer qualitativen Aufwand-Nutzen-Analyse verglichen. Besonders eingehend wurden Möglichkeiten zur Erstellung von Übersichtsdarstellungen mittleren Maßstabs sowie ein „Expertensystemansatz" betrachtet, der eine interaktive, individuelle Standortanalyse ermöglicht. Für den Expertensystemansatz wurde eine entsprechende Anwendung in einer GIS-Umgebung (Avenue, ArcView GIS 3.2) programmiert. Wesentlicher Bestandteil beider Konzeptionen ist ein quasi-dreidimensionales geologisch-hydrogeologisches Untergrundmodell, das die Berücksichtigung der dreidimensionalen Verteilung der relevanten Untergrundparameter bei der Standortbewertung erlaubt. Die Arbeit beinhaltet eine Erläuterung der maßgeblichen Verfahren der thermischen Nutzung des Untergrundes unter besonderer Berücksichtigung der geologischen Anforderungen, eine Beschreibung der beteiligten geologischen, hydrogeologischen und physikalischen Parameter und Prozesse, eine Übersichtsdarstellung der geologischen Verhältnisse in Unterfranken sowie eine Einführung in die angewendeten GIS-Konzepte und Methoden. Zur thermischen Nutzung des flachen Untergrundes bis etwa 200m Tiefe bestehen prinzipiell zwei Möglichkeiten: die Gewinnung von Niedrigtemperaturwärme aus Boden und Grundwasser mit Hilfe von Wärmepumpen sowie die saisonale Speicherung von Solar- oder Überschußwärme in Erdwärmespeichern. Beide Verfahren sind auch zu Kühlzwecken einsetzbar. Obwohl entsprechende Techniken seit mehreren Jahrzehnten untersucht werden, sind thermische Nutzungen des flachen Untergrundes in Deutschland, verglichen mit anderen Ländern wie der Schweiz, Schweden oder den USA, bislang wenig verbreitet. Grund hierfür ist auch das Fehlen regionalspezifischer Untersuchungen, die den potentiellen Nutzern schon im Vorfeld ihrer Planungen die Möglichkeiten und Einschränkungen an ihrem Standort aufzeigen. Die Eignung eines Standorts wird durch naturräumliche Faktoren (geologisch-physikalische, klimatische und geomorphologische Bedingungen), infrastrukturelle Faktoren (Besiedlungsstruktur, Erschließung) und durch rechtliche Faktoren (Genehmigungsfragen, Nutzungsbedingungen) bestimmt. Insgesamt ergibt sich aus der Vielzahl von Einflußfaktoren ein komplexes System, das, da es vorrangig durch raumbezogene Parameter bestimmt ist, am sinnvollsten in einem GIS beschrieben und analysiert werden kann. Ein solches GIS muß zum einen die erforderlichen Basisdaten, zum anderen spezielle Analyseverfahren zur Verfügung stellen. Weiterhin müssen Kriterien vorhanden sein, die auf die in der Untersuchungsregion vorliegenden Verhältnisse anwendbar sind und eine aussagekräftige Beurteilung erlauben. Mit diesen drei Komponenten erhält der Benutzer des GIS die Möglichkeit, Bewertungen für eine vom ihm gewünschte Anlagenkonzeption an einem bestimmten Standort zu erstellen. Die Aufstellung angemessener Bewertungskriterien stellt dabei eine der wesentlichen Schwierigkeiten dar. Zusätzlich ist es bereichsweise schwierig oder gar unmöglich, die für die Analyse notwendigen Basisdaten bereitzustellen. Vergleichsweise unproblematisch ist dagegen die Festlegung angemessener Analyseverfahren. Der Schwerpunkt der Untersuchung lag auf der Beantwortung der Frage, inwieweit sich GIS sinnvoll bei der Standortbewertung für die thermische Nutzung des Untergrundes in Unterfranken einsetzen lassen. Dabei konnte festgestellt werden, daß der Einsatz von GIS für die Erstellung von Übersichtskarten mittleren Maßstabs des Potentials bis etwa 1:100.000 möglich und mit nicht allzu hohem Aufwand durchzuführen ist. Die Erstellung solcher Karten erscheint sinnvoll für die Information von Bürgern, planenden Firmen und Genehmigungsbehörden sowie zur Ermittlung des Potentials im Rahmen von überregionalen Planungen. Entsprechende Karten können gedruckt oder in digitalem Format verbreitet werden. Im Fall der digitalen Verbreitung ist eine interaktive Benutzerführung realisierbar. Solche Übersichtskarten bieten aber weder eine echte Hilfestellung für die Planung konkreter Projekte noch kann von ihnen eine rechtliche Sicherheit im Bezug auf Genehmigungsfragen erwartet werden. Ein deutlich höherer Arbeitsaufwand ist zur Erstellung von GIS-Anwendungen erforderlich, die konkret zur Anlagenplanung bei bereits festgelegtem oder noch zu ermittelndem Standort eingesetzt werden sollen. Da hier individuelle lage- und projektspezifische Gegebenheiten zu berücksichtigen und Informationen aus unterschiedlichen Fachgebieten zu verarbeiten sind, bietet es sich an, solche „Planungsinstrumente" in Form sogenannter „Expertensysteme" zu konzipieren. In einem solchen System wird die Eignung eines Standortes entsprechend einer vom Nutzer vorgegebenen Anlagenkonzeption individuell bestimmt. Der Vorteil eines solchen interaktiven Konzepts liegt darin, daß es weitaus flexibler ist als ein Kartenwerk, das im Allgemeinen nicht beliebig oft aktualisiert und an geänderte Anforderungen angepaßt werden kann. In das Expertensystem können Berechnungs- und Auslegungsprogramme, die Daten aus dem GIS beziehen, einbezogen werden. Grundvoraussetzung für eine aussagekräftige Beurteilung der geologisch- hydrogeologischen Situation innerhalb eines solchen Expertensystems ist ein dreidimensionales Untergrundmodell, das es ermöglicht, teufenabhängige Informationen über relevante Parameter am betrachteten Standort abzurufen und diese mit Hilfe von angepaßten Bewertungsalgorithmen zu verarbeiten. Die Detailtreue des Modells ist dabei gleichermaßen bestimmend für die Signifikanz der Bewertungsergebnisse, wie die angemessene Definition der Bewertungskriterien. In der vorliegenden Untersuchung wurde für einen neun Blätter der TK25 umfassenden Ausschnitt im südlichen Unterfranken ein entsprechendes Untergrundmodell erstellt. Die Erstellung eines anwendungstauglichen Expertensystems war im Rahmen dieser Untersuchung nicht möglich. Es wurde allerdings eine GIS-Anwendungen erstellt, die die grundlegenden Elemente eines Expertensystems beinhaltet. Dieses Programm ermöglicht es, Standortbewertungen für Einzelpunkte oder größere zusammenhängende Flächen zu berechnen und zusätzlich alle relevanten Informationen, die in der Datenbasis enthalten sind, abzurufen. Die Ergebnisse können kartenmäßig dargestellt oder in Form eines Ergebnisprotokolls ausgegeben werden. Der Schwerpunkt des Bewertungskonzepts wurde auf die Bewertung von Erdsondenwärmespeichern gelegt, es können aber auch Standortbewertungen für erdgekoppelte Wärmepumpenanlagen mit Erdsonden erstellt werden. Der Benutzer hat neben der Auswahl des zu bewertenden Verfahrens die Möglichkeit, die Tiefe, für die die Bewertung gültig sein soll, festzulegen. Darüberhinaus kann festgelegt werden, ob die Bewertung beispielsweise unter Einbeziehung rechtlicher Fragestellungen erfolgen soll. Es zeigt sich, daß von einem solchen System ein hoher Nutzen zu erwarten ist. Gleichzeitig ist der Aufwand zur Erstellung sehr hoch. Die Datenerhebung und –aufbereitung stellt dabei den weitaus größten Arbeitsaufwand dar. Ob es lohnend ist, entsprechende Expertensysteme für größere Gebiete zu erstellen, hängt von der zukünftigen Entwicklung der oberflächennahen thermischen Nutzung des Untergrundes ab. Derzeit scheint die Nachfrage, in Anbetracht der zu erwartenden Kosten, noch gering. Neben der grundsätzlichen Betrachtung der Einsatzmöglichkeiten von GIS, wurde das geologische Potential für thermische Nutzungen des flachen Untergrundes in Unterfranken untersucht. Es konnte gezeigt werden, daß für die Speicherung thermischer Energie im Untergrund mit vertikalen Erdsonden mäßig gute bis gute Voraussetzungen bestehen. Das Potential wird allerdings durch infrastrukturelle und vor allem rechtliche Einschränkungen gemindert. Dagegen sind die geologischen Verhältnisse für die Aquiferspeicherung ungeeignet. Die Gewinnung von Wärmeenergie aus dem Untergrund mit Hilfe von Wärmepumpen ist in Unterfranken aus geologischer Sicht in sehr vielen Bereichen möglich. Besonders geeignet sind vertikale Erdreichwärmetauscher (Erdsonden), die in fast allen Gebieten eingesetzt werden können. Viele Gebiete weisen sogar ausgesprochen günstige Voraussetzungen auf. Die Einsatzmöglichkeiten von grundwassergekoppelten Wärmepumpen beschränken sich dagegen auf die pleistozänen Aquifere der Flußtäler, die zwar aufgrund der hohen Besiedlungsdichte ein gesteigertes Nachfragepotential aufweisen, anderseits aber bereits intensiv für die Vorrang genießende Trinkwasserversorgung genutzt werden. Die Ergebnisse dieser Untersuchung gelten vorwiegend für den Raum Unterfranken. Sie sind aber weitgehend auch auf das Süddeutsche Schichtstufenland und andere, von mesozoischen Gesteinen geprägte Bereiche übertragbar. Deutliche Unterschiede bezüglich der geologisch-hydrogeologischen Situation bestehen dagegen z.B. im süddeutschen Molassebecken oder im gesamten Bereich der norddeutschen Tiefebene. Die entwickelten Bewertungskonzeptionen können letztlich an vielfältige geologische Verhältnisse angepaßt werden. Ihre Anwendung beschränkt sich dabei nicht auf die Verfahren der thermischen Nutzung des Untergrundes, sondern ist prinzipiell in allen Bereichen möglich, in denen eine geologisch-hydrogeologische Beurteilung des Untergrundes erforderlich ist.
Die Covid-19-Pandemie gilt in vielen gesellschaftlichen Teilbereichen als Beschleuniger für Transformationsprozesse. Auch im Bereich der Organisation urbaner Logistik und Einzelhandelslandschaften etablieren sich neue Akteur*innen und Funktionen. Logistiker*innen integrieren lokale Onlinemarktplätze in ihre Profile und der stationäre Einzelhandel generiert Wettbewerbsfähigkeit gegenüber großen Onlinehändler*innen über die Nutzung lokaler Radlogistiknetzwerke, mittels derer Lieferungen noch am Tag der Bestellung (Same-Day-Delivery) verteilt werden können. Damit leisten die involvierten Akteur*innen potenziell auch einen Beitrag zur Nachhaltigkeitstransformation im Bereich urbaner Logistiksysteme. Im Fokus steht das Fallbeispiel WüLivery, ein Kooperationsprojekt des Stadtmarketingvereins, der Wirtschaftsförderung, Radlogistiker*innen sowie Einzelhändler*innen in Würzburg, welches während des zweiten coronabedingten Lockdowns im November 2020 umgesetzt wurde. Die entstehenden Dynamiken und Organisationsformen werden auf Basis von 11 Expert*inneninterviews dargestellt und analysiert. Es kann gezeigt werden, dass städtische Akteur*innen grundlegende Mediator*innen für Transformationsprozesse darstellen und Einzelhändler*innen und lokale Onlinemarktplätze als Katalysator*innen fungieren können. Das ist auch vor dem Hintergrund planerischer und politischer Kommunikationsprozesse zur Legitimation neuer Verkehrsinfrastrukturen nutzbar, da die einzelnen Akteur*innengruppen in Austausch kommen und ein gesteigertes Bewusstsein für die jeweiligen Bedarfe entsteht.
Der anthropogene Klimawandel ist eine der größten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Eine Hauptschwierigkeit liegt dabei in der Unsicherheit bezüglich der regionalen Änderung von Niederschlag und Temperatur. Hierdurch wird die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien deutlich erschwert.
In der vorliegenden Arbeit werden vier Evaluationsansätze mit insgesamt 13 Metriken für aktuelle globale (zwei Generationen) und regionale Klimamodelle entwickelt und verglichen, um anschließend eine Analyse der Projektionsunsicherheit vorzunehmen. Basierend auf den erstellten Modellbewertungen werden durch Gewichtung Aussagen über den Unsicherheitsbereich des zukünftigen Klimas getroffen. Die Evaluation der Modelle wird im Mittelmeerraum sowie in acht Unterregionen durchgeführt. Dabei wird der saisonale Trend von Temperatur und Niederschlag im Evaluationszeitraum 1960–2009 ausgewertet. Zusätzlich wird für bestimmte Metriken jeweils das klimatologische Mittel oder die harmonischen Zeitreiheneigenschaften evaluiert. Abschließend werden zum Test der Übertragbarkeit der Ergebnisse neben den Hauptuntersuchungsgebieten sechs global verteilte Regionen untersucht. Außerdem wird die zeitliche Konsistenz durch Analyse eines zweiten, leicht versetzten Evaluationszeitraums behandelt, sowie die Abhängigkeit der Modellbewertungen von verschiedenen Referenzdaten mit Hilfe von insgesamt drei Referenzdatensätzen untersucht.
Die Ergebnisse legen nahe, dass nahezu alle Metriken zur Modellevaluierung geeignet sind. Die Auswertung unterschiedlicher Variablen und Regionen erzeugt Modellbewertungen, die sich in den Kontext aktueller Forschungsergebnisse einfügen. So wurde die Leistung der globalen Klimamodelle der neusten Generation (2013) im Vergleich zur Vorgängergeneration (2007) im Schnitt ähnlich hoch bzw. in vielen Situationen auch stärker eingeordnet. Ein durchweg bestes Modell konnte nicht festgestellt werden. Der Großteil der entwickelten Metriken zeigt für ähnliche Situationen übereinstimmende Modellbewertungen. Bei der Gewichtung hat sich der Niederschlag als besonders geeignet herausgestellt. Grund hierfür sind die im Schnitt deutlichen Unterschiede der Modellleistungen in Zusammenhang mit einer geringeren Simulationsgüte. Umgekehrt zeigen die Metriken für die Modelle der Temperatur allgemein überwiegend hohe Evaluationsergebnisse, wodurch nur wenig Informationsgewinn durch Gewichtung erreicht werden kann. Während die Metriken gut für unterschiedliche Regionen und Skalenniveaus verwendet werden Evaluationszeiträume nicht grundsätzlich gegeben. Zusätzlich zeigen die Modellranglisten unterschiedlicher Regionen und Jahreszeiten häufig nur geringe Korrelationen. Dies gilt besonders für den Niederschlag. Bei der Temperatur sind hingegen leichte Übereinstimmungen auszumachen. Beim Vergleich der mittleren Ranglisten über alle Modellbewertungen und Situationen der Hauptregionen des Mittelmeerraums mit den Globalregionen besteht eine signifikante Korrelation von 0,39 für Temperatur, während sie für Niederschlag um null liegt. Dieses Ergebnis ist für alle drei verwendeten Referenzdatensätze im Mittelmeerraum gültig. So schwankt die Korrelation der Modellbewertungen des Niederschlags für unterschiedliche Referenzdatensätze immer um Null und die der Temperaturranglisten zwischen 0,36 und 0,44. Generell werden die Metriken als geeignete Evaluationswerkzeuge für Klimamodelle eingestuft. Daher können sie einen Beitrag zur Änderung des Unsicherheitsbereichs und damit zur Stärkung des Vertrauens in Klimaprojektionen leisten.
Die Abhängigkeit der Modellbewertungen von Region und Untersuchungszeitraum muss dabei jedoch berücksichtigt werden. So besitzt die Analyse der Konsistenz von Modellbewertungen sowie der Stärken und Schwächen der Klimamodelle großes Potential für folgende Studien, um das Vertrauen in Modellprojektionen weiter zu steigern.
Two phases of reef sampling were carried out. The first included regular samples taken along the coastline of Aqaba (27km long) at depths of 4-15m, and used to determine spatial distribution of pollution. The second phase included three 20cm-deep cores obtained from within the industrial zone. These cores were drilled from pre-dated communities, where the growth rate was determined earlier to be 10mm y-1, therefore the core obtained represented a period of 20 years (i.e. 1980-2000). The cores were used to reconstruct the metal pollution history at the most heavily used site along the coast (industrial zone).All samples were examined with respect to their metal content of Cd, Pb, Cu, Zn, Ni, and Cr. Almost all of them have shown records above the calculated background values. Mean values of Cd, Pb, Cu, Zn, Ni and Cr recorded along the coast were 1,25; 4,26; 9,76; 11,40; 2,29 and 10,522, µg g-1 respectively, and for core samples 1.4; 4.2; 5.7; 6.4; 2.3 and 8.21 µg g-1 respectively. Spatial distribution of metal enrichment in reef samples have shown a general and clear increasing trend towards the south. Same increasing trend was also in core samples where the six metals have shown a prominent increasing trend towards the core surface indicating an increase of coastal activities during the last twenty years. High and relatively high values were recorded at the oil port, the industrial area and main port, and thus categorized as highly impacted areas. Intermediate metal content were recorded in samples of the north beach, and thus classified as being relatively impacted, where the lowest metal concentrations were observed at the marine reserve, the least impacted site along the coast. The high enrichment of metal is attributed mainly to anthropogenic impacts. The natural inputs of the six metals studied in the Gulf of Aqaba are generally very low, due to the geographic positions and the absence of wadi discharge and as a result of low rainfall. Several potential sources of heavy metals were investigated. The industrial-related activities, port operations and phosphate dust were among the main sources currently threatening the marine ecosystem in Aqaba. Applying the Principle Components Analysis method (PCA) to all samples taken along the coastline has resulted in categorizing three different groups according to their metal enrichment, the first is composed of samples taken from the north beach and the main port with intermediate to high enrichment, the second joined the samples of the marine park and the marine reserve with low and relatively low enrichment, and the last group joined samples of the industrial zone and the oil port with high enrichment. The Principle Component Scores were also utilized to confirm the spatial distribution and relationships of the examined heavy metals along the coast. Two models (interpolated by SURFER  7.0 and ArcView 3.2a) were developed, the first was based on the PC scores of the first component, and shows clearly the positive anomalies in metal concentrations along the coast. The second model was developed by plotting the second factor scores on a landuse map of Aqaba. According to these models, it has shown that the positive anomalies are associated with three different zones; industrial area, the main port and the oil port. The results have shown that coral reefs can be used as good environmental indicator for assessments and monitoring processes, and they can provide data and information on both the spatial distribution of pollution and their history. The present work is the first to document the environmental status along the whole coast of Aqaba and the first to use coral reef as a tool/ indicator.
The Niger Delta belongs to the largest swamp and mangrove forests in the world hosting many endemic and endangered species. Therefore, its conservation should be of highest priority. However, the Niger Delta is confronted with overexploitation, deforestation and pollution to a large extent. In particular, oil spills threaten the biodiversity, ecosystem services, and local people. Remote sensing can support the detection of spills and their potential impact when accessibility on site is difficult. We tested different vegetation indices to assess the impact of oil spills on the land cover as well as to detect accumulations (hotspots) of oil spills. We further identified which species, land cover types, and protected areas could be threatened in the Niger Delta due to oil spills. The results showed that the Enhanced Vegetation Index, the Normalized Difference Vegetation Index, and the Soil Adjusted Vegetation Index were more sensitive to the effects of oil spills on different vegetation cover than other tested vegetation indices. Forest cover was the most affected land-cover type and oil spills also occurred in protected areas. Threatened species are inhabiting the Niger Delta Swamp Forest and the Central African Mangroves that were mainly affected by oil spills and, therefore, strong conservation measures are needed even though security issues hamper the monitoring and control.
The Skeleton Coast forms part of the Atlantic coastline of NW Namibia comprising several ephemeral rivers, which flow west-southwest towards the Atlantic Ocean. The area is hyper-arid with less than 50 mm average annual rainfall and a rainfall variability of 72%. Therefore, the major catchment areas of the rivers are about 100-200 km further inland in regions with relatively high annual rainfall of 300-600 mm. The coastal plain in the river downstream areas is characterized by a prominent NNW trending, 165 km long belt of 20-50 m high, locally compound, barchanoid and transverse dunes. This dune belt, termed Skeleton Coast Erg, starts abruptly with a series of barchans and large compound dunes 15 km north of the Koigab River and extends from 2-5 km inland sub-parallel to the South Atlantic margin of NW Namibia over a width of 3-20 km. As the SSE-NNW trending dune belt is oriented perpendicular to river flow, the dunefield dams and interacts with the west-southwestward flowing ephemeral river systems. This study focused on three main topics: 1) investigation and classification of the Koigab Fan, 2) the investigation of the Cenozoic succession in the Uniabmond area and 3) comparative studies of fluvio-aeolian interaction between five ephemeral rivers and the Skeleton Coast Erg. Sedimentological and geomorphological investigations show that the Koigab Fan represents a yet undocumented type of a braided fluvial fan system, which operates in an arid climatic, tropical latitude setting, is dominated by ephemeral mixed gravel/sand braided rivers, lacks significant vegetation on the fan surface, has been relatively little affected by human activity, is a perfect study site for recording various types of fluvio-aeolian interaction and thereby acts additionally as a model for certain Precambrian and Early Palaeozoic fan depositional systems deposited prior to the evolution of land plants. The Cenozoic succession in the Uniabmond area consists of three major unconformity-bounded units, which have been subdivided into the Red Canyon, the Whitecliff, and the Uniabmond Formation. The Tertiary Red Canyon Fm. is characterized by continental reddish sediments documenting an alluvial fan and braided river to floodplain depositional environment. The Whitecliff Fm. displays a wide variety of continental and marine facies. This formation provides the possibility to examine fluvio-aeolian interactions and spectacular, steep onlap relationships towards older sediments preserved in ancient seacliffs. The Whitecliff Fm. has been subdivided into four sedimentary cycles, which resulted from sea level changes during the Plio- to Middle Pleistocene. The following Uniabmond Fm. provides a unique insight into the depositional history of the NW Namibian coast during the Last Pleistocene glacial cycle. The formation has been subdivided into four units, which are separated by unconformities controlled by sea level changes. Unit 1 represents deposits of an Eemian palaeo-beach. The overlying Units 2-4 build up the sedimentary body of the Uniab Fan, again a braided river dominated fan, which is nowadays degraded and characterized by deeply incised valleys, deflation surfaces and aeolian landforms. The Uniabmond Fm. is overlain by the dunes of the Skeleton Coast Erg, whose development is related to the Last Glacial Maximum (LGM). The damming of river flow by aeolian landforms has been previously recognized as one of several principal types of fluvio-aeolian interaction. Five ephemeral rivers (from S to N: Koigab, Uniab, Hunkab, Hoanib, Hoarusib), which variously interact with the Skeleton Coast Erg, were chosen for the purpose of this study to consider the variability of parameters within these fluvio-aeolian systems and the resulting differences in the effectiveness of aeolian damming. The fluvio-aeolian interactions between the rivers and the dune field are controlled by the climate characteristics and the geology of the river catchment areas, the sediment load of the rivers, their depositional architecture, the longitudinal river profiles as well as the anatomy of the Skeleton Coast Erg. Resulting processes are 1) aeolian winnowing of fluvially derived sediments and sediment transfer into and deposition in the erg; 2) dune erosion during break-through resulting in hyperconcentrated flow and intra-erg mass flow deposits; 3) the development of extensive flood-reservoir basins caused by dune damming of the rivers during flood; 4) interdune flooding causing stacked mud-pond sequences; and 5) the termination of the erg by more frequent river floods.
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.
Der vorliegende Beitrag faßt den derzeitigen Stand der Untersuchungen von Hangrutschungen im Bereich der Frankenhöhe, die im Rahmen des EPOCH-Programmes durchgeführt wurden, zusammen. Nach einer Inventarisierung der regionalen Rutschungsereignisse wird die Rutschung bei Obergailnau in einer geomorphologischen Detailkartierung vorgestellt. Für die Auslösung der Rutschung kommen mehrere Faktoren in Betracht: neben einer erhöhten Rutschungsanfälligkeit aufgrund der geologisch-tektonischen Verhältnisse muß v.a. auch eine Einflußnahme durch die Landnutzung mit berücksichtigt werden. Dazu zählen Steinbrucharbeiten in unmittelbarer Nähe der Rutschung, aber auch Wasserbaumaßnahmen am Schloßberg. In diesem potentielllabilisierten Gebiet kam es nach überdurchschnittlichen Niederschlägen Anfang 1958 zu einer Überschreitung der Belastungsgrenze des Hanges, die sich in einer großflächigen Rutschung äußerte. Die weiteren Untersuchungen sollen zeigen, ob sich die für Obergailnau herausgestellten Faktorenkomplexe im regionalen Rahmen verifizieren lassen.
Estimating penetration-related X-band InSAR elevation bias: a study over the Greenland ice sheet
(2019)
Accelerating melt on the Greenland ice sheet leads to dramatic changes at a global scale. Especially in the last decades, not only the monitoring, but also the quantification of these changes has gained considerably in importance. In this context, Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) systems complement existing data sources by their capability to acquire 3D information at high spatial resolution over large areas independent of weather conditions and illumination. However, penetration of the SAR signals into the snow and ice surface leads to a bias in measured height, which has to be corrected to obtain accurate elevation data. Therefore, this study purposes an easy transferable pixel-based approach for X-band penetration-related elevation bias estimation based on single-pass interferometric coherence and backscatter intensity which was performed at two test sites on the Northern Greenland ice sheet. In particular, the penetration bias was estimated using a multiple linear regression model based on TanDEM-X InSAR data and IceBridge laser-altimeter measurements to correct TanDEM-X Digital Elevation Model (DEM) scenes. Validation efforts yielded good agreement between observations and estimations with a coefficient of determination of R\(^2\) = 68% and an RMSE of 0.68 m. Furthermore, the study demonstrates the benefits of X-band penetration bias estimation within the application context of ice sheet elevation change detection.
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.
Estimating flood risks and managing disasters combines knowledge in climatology, meteorology, hydrology, hydraulic engineering, statistics, planning and geography - thus a complex multi-faceted problem. This study focuses on the capabilities of multi-source remote sensing data to support decision-making before, during and after a flood event. With our focus on urbanized areas, sample methods and applications show multi-scale products from the hazard and vulnerability perspective of the risk framework. From the hazard side, we present capabilities with which to assess flood-prone areas before an expected disaster. Then we map the spatial impact during or after a flood and finally, we analyze damage grades after a flood disaster. From the vulnerability side, we monitor urbanization over time on an urban footprint level, classify urban structures on an individual building level, assess building stability and quantify probably affected people. The results show a large database for sustainable development and for developing mitigation strategies, ad-hoc coordination of relief measures and organizing rehabilitation.
Forecasting spatio-temporal dynamics on the land surface using Earth Observation data — a review
(2020)
Reliable forecasts on the impacts of global change on the land surface are vital to inform the actions of policy and decision makers to mitigate consequences and secure livelihoods. Geospatial Earth Observation (EO) data from remote sensing satellites has been collected continuously for 40 years and has the potential to facilitate the spatio-temporal forecasting of land surface dynamics. In this review we compiled 143 papers on EO-based forecasting of all aspects of the land surface published in 16 high-ranking remote sensing journals within the past decade. We analyzed the literature regarding research focus, the spatial scope of the study, the forecasting method applied, as well as the temporal and technical properties of the input data. We categorized the identified forecasting methods according to their temporal forecasting mechanism and the type of input data. Time-lagged regressions which are predominantly used for crop yield forecasting and approaches based on Markov Chains for future land use and land cover simulation are the most established methods. The use of external climate projections allows the forecasting of numerical land surface parameters up to one hundred years into the future, while auto-regressive time series modeling can account for intra-annual variances. Machine learning methods have been increasingly used in all categories and multivariate modeling that integrates multiple data sources appears to be more popular than univariate auto-regressive modeling despite the availability of continuously expanding time series data. Regardless of the method, reliable EO-based forecasting requires high-level remote sensing data products and the resulting computational demand appears to be the main reason that most forecasts are conducted only on a local scale. In the upcoming years, however, we expect this to change with further advances in the field of machine learning, the publication of new global datasets, and the further establishment of cloud computing for data processing.
Forests are essential for global environmental well-being because of their rich provision of ecosystem services and regulating factors. Global forests are under increasing pressure from climate change, resource extraction, and anthropologically-driven disturbances. The results are dramatic losses of habitats accompanied with the reduction of species diversity. There is the urgent need for forest biodiversity monitoring comprising analysis on α, β, and γ scale to identify hotspots of biodiversity. Remote sensing enables large-scale monitoring at multiple spatial and temporal resolutions. Concepts of remotely sensed spectral diversity have been identified as promising methodologies for the consistent and multi-temporal analysis of forest biodiversity. This review provides a first time focus on the three spectral diversity concepts “vegetation indices”, “spectral information content”, and “spectral species” for forest biodiversity monitoring based on airborne and spaceborne remote sensing. In addition, the reviewed articles are analyzed regarding the spatiotemporal distribution, remote sensing sensors, temporal scales and thematic foci. We identify multispectral sensors as primary data source which underlines the focus on optical diversity as a proxy for forest biodiversity. Moreover, there is a general conceptual focus on the analysis of spectral information content. In recent years, the spectral species concept has raised attention and has been applied to Sentinel-2 and MODIS data for the analysis from local spectral species to global spectral communities. Novel remote sensing processing capacities and the provision of complementary remote sensing data sets offer great potentials for large-scale biodiversity monitoring in the future.
Monitoring forest conditions is an essential task in the context of global climate change to preserve biodiversity, protect carbon sinks and foster future forest resilience. Severe impacts of heatwaves and droughts triggering cascading effects such as insect infestation are challenging the semi-natural forests in Germany. As a consequence of repeated drought years since 2018, large-scale canopy cover loss has occurred calling for an improved disturbance monitoring and assessment of forest structure conditions. The present study demonstrates the potential of complementary remote sensing sensors to generate wall-to-wall products of forest structure for Germany. The combination of high spatial and temporal resolution imagery from Sentinel-1 (Synthetic Aperture Radar, SAR) and Sentinel-2 (multispectral) with novel samples on forest structure from the Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI, LiDAR, Light detection and ranging) enables the analysis of forest structure dynamics. Modeling the three-dimensional structure of forests from GEDI samples in machine learning models reveals the recent changes in German forests due to disturbances (e.g., canopy cover degradation, salvage logging). This first consistent data set on forest structure for Germany from 2017 to 2022 provides information of forest canopy height, forest canopy cover and forest biomass and allows estimating recent forest conditions at 10 m spatial resolution. The wall-to-wall maps of the forest structure support a better understanding of post-disturbance forest structure and forest resilience.
Invasive plant species are major threats to biodiversity. They can be identified and monitored by means of high spatial resolution remote sensing imagery. This study aimed to test the potential of multiple very high-resolution (VHR) optical multispectral and stereo imageries (VHRSI) at spatial resolutions of 1.5 and 5 m to quantify the presence of the invasive lantana (Lantana camara L.) and predict its distribution at large spatial scale using medium-resolution fractional cover analysis. We created initial training data for fractional cover analysis by classifying smaller extent VHR data (SPOT-6 and RapidEye) along with three dimensional (3D) VHRSI derived digital surface model (DSM) datasets. We modelled the statistical relationship between fractional cover and spectral reflectance for a VHR subset of the study area located in the Himalayan region of India, and finally predicted the fractional cover of lantana based on the spectral reflectance of Landsat-8 imagery of a larger spatial extent. We classified SPOT-6 and RapidEye data and used the outputs as training data to create continuous field layers of Landsat-8 imagery. The area outside the overlapping region was predicted by fractional cover analysis due to the larger extent of Landsat-8 imagery compared with VHR datasets. Results showed clear discrimination of understory lantana from upperstory vegetation with 87.38% (for SPOT-6), and 85.27% (for RapidEye) overall accuracy due to the presence of additional VHRSI derived DSM information. Independent validation for lantana fractional cover estimated root-mean-square errors (RMSE) of 11.8% (for RapidEye) and 7.22% (for SPOT-6), and R\(^2\) values of 0.85 and 0.92 for RapidEye (5 m) and SPOT-6 (1.5 m), respectively. Results suggested an increase in predictive accuracy of lantana within forest areas along with increase in the spatial resolution for the same Landsat-8 imagery. The variance explained at 1.5 m spatial resolution to predict lantana was 64.37%, whereas it decreased by up to 37.96% in the case of 5 m spatial resolution data. This study revealed the high potential of combining small extent VHR and VHRSI- derived 3D optical data with larger extent, freely available satellite data for identification and mapping of invasive species in mountainous forests and remote regions.
Land cover is a key variable in monitoring applications and new processing technologies made deriving this information easier. Yet, classification algorithms remain dependent on samples collected on the field and field campaigns are limited by financial, infrastructural and political boundaries. Here, animal tracking data could be an asset. Looking at the land cover dependencies of animal behaviour, we can obtain land cover samples over places that are difficult to access. Following this premise, we evaluated the potential of animal movement data to map land cover. Specifically, we used 13 White Storks (Cicona cicona) individuals of the same population to map agriculture within three test regions distributed along their migratory track. The White Stork has adapted to foraging over agricultural lands, making it an ideal source of samples to map this land use. We applied a presence-absence modelling approach over a Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series and validated our classifications, with high-resolution land cover information. Our results suggest White Stork movement is useful to map agriculture, however, we identified some limitations. We achieved high accuracies (F1-scores > 0.8) for two test regions, but observed poor results over one region. This can be explained by differences in land management practices. The animals preferred agriculture in every test region, but our data showed a biased distribution of training samples between irrigated and non-irrigated land. When both options occurred, the animals disregarded non-irrigated land leading to its misclassification as non-agriculture. Additionally, we found difference between the GPS observation dates and the harvest times for non-irrigated crops. Given the White Stork takes advantage of managed land to search for prey, the inactivity of these fields was the likely culprit of their underrepresentation. Including more species attracted to agriculture - with other land-use dependencies and observation times - can contribute to better results in similar applications.