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Die polare Kryosphäre stellt einen Schlüsselfaktor für die Erforschung des Klimawandels dar. Insbesondere das Meereis und seine Schneebedeckung, die sich durch eine äußerst hohe und Zeitskalen-übergreifende Sensitivität gegenüber atmosphärischen Einflüssen auszeichnen, können als diagnostische Parameter für die Abschätzung von Veränderungen im Klimasystem herangezogen werden. Die komplexen Rückkopplungsmechanismen, durch die das Meereis mit der globalen Zirkulation der Atmosphäre und des Ozeans in Wechselwirkung steht, werden durch eine zusätzliche Schneeauflage deutlich verstärkt. Insofern tragen die saisonalen Veränderungen der physikalischen Eigenschaften des Schnees, und insbesondere der Beginn der Schneeschmelze, massgeblich zur lokalen und regionalen Energiebilanz sowie zur Meereismassenbilanz bei. In dieser Arbeit wird nun erstmals auf der Basis langjähriger Daten der satellitengestützten Mikrowellenfernerkundung, in Kombination mit Feldmessungen aus dem Weddellmeer während des Sommers 2004/2005, die Charakteristik der sommerlichen Schmelzperiode auf antarktischem Meereis untersucht. Die sommertypischen Prozesse zeichnen sich hier durch deutliche Unterschiede im Vergleich zu arktischem Meereis aus. Wie die Messungen vor Ort zeigen, kommt es während des antarktischen Sommers nicht zu einem kompletten Abschmelzen des Schnees. Vielmehr dominieren ausgeprägte Schmelz-Gefrier-Zyklen im Tagesgang, die eine Abrundung und Vergrösserung der Schneekristalle sowie die Bildung interner Eisschichten verursachen. Dies führt radiometrisch zu Mikrowellensignalen, deren Erfassung im Vergleich zu bestehenden Schmelzerkennungs-Methoden neue Ansätze erfordert. Durch den Vergleich von zeitlich hoch aufgelösten in-situ Messungen der physikalischen Schneeeigenschaften mit parallel dazu erfassten Satellitendaten, sowie durch eine Modellierung der mikrowellenradiometrischen Eigenschaften der Schneeauflage, konnte ein neuer Indikator entwickelt werden, über den das Einsetzen der typischen sommerlichen Schmelzperiode auf antarktischem Meereis identifiziert werden kann. Der DTBA-Indikator beschreibt die Tagesschwankung der radiometrischen Eigenschaften des Schnees und zeichnet sich durch ein Werteverhalten aus, das eine eindeutige Hervorhebung der Sommerphase innerhalb eines saisonalen Zyklus erkennen lässt. Der Indikator wurde verwendet, um mittels des neu entwickelten Schwellwertalgorithmus MeDeA das Einsetzen der sommerlichen Schmelzperiode für das gesamte antarktische Meereisgebiet zu bestimmen. Durch die Anwendung der neuen Methode auf die langjährigen Reihen der Satellitenmessungen konnte ein umfassender Datensatz erstellt werden, der für den Zeitraum von 1988 bis 2006 die räumliche und zeitliche Variabilität des Einsetzens der sommerlichen Schmelzperiode auf antarktischem Meereis beinhaltet. Die Ergebnisse zeigen, dass im Untersuchungszeitraum keine signifikanten Trends im Beginn des Schmelzens der Schneeauflage festzustellen sind, und dass das Schmelzen im Vergleich zur Arktis deutlich schwächer ausgeprägt ist. Eine Untersuchung der atmosphärischen Antriebe durch die Auswertung meteorologischer Reanalysen zeigt den grundlegenden Einfluss der zirkumpolaren Strömungsmuster auf die interannualen Schwankungen des Einsetzens und der Stärke der sommerlichen Schneeschmelze.
Considering actual climatic and land use changes the problem of available water resources or the estimation of potential flood risks gain eco-political and economical relevance. Adequate assessments, thus, require precise process-based hydrological knowledge. Spatially distributed hydrological modelling enables a both abstractive and realistic description of hydrological processes, and therefore contributes to the understanding of the hydrological system- responses. Referring to the example of the mesoscale Ruwer basin (a tributary to the Mosel river), a modified version of the distributive modelling system PRMS/MMS (Precipitation Runoff Modeling System/Modular Modeling System) is applied to calculate spatially and temporally explicit water budgets. To achieve modelling results as precise as possible, integration of detailed land use information (spatial distribution of the existing land use classes, crop- and site-specific growth patterns) is necessary. This information is derived here by analysis of multitemporal, geometrically and radiometrically pre-processed Landsat TM-data. This enables separation of different land use classes and differentiated quantification of the leaf area index (LAI). The LAI is estimated by a spectral unmixing approach using statistically optimized endmember sets, referring to the example of winter grain and grassland plots. As a result, numerical inputs (coefficients for calculating evapotranspiration, interception storages) and extracted non-numerical (classified) information can be provided for hydrological modelling. The version of PRMS applied in this study allows important land use terms to be parameterized in high temporal resolution. Using model input derived from the available satellite data, simulation results are obtained that prove to be realistic compared to gauge data and with respect to their spatial differentiation. Results differ significantly from those obtained by using parameters from literature or by experience without distinguishing specific and site-dependent growth patterns. It can be concluded that the quality of modelling results notably improves by integration and quantitative analysis of remote sensing data; thus, these methods are a significant contribution to physically-based hydrological modelling.
Das Ziel dieser Forschungsarbeit liegt in der Entwicklung einer innovativen Klassifikationsstrategie zur satellitengestützten Forstinventur in einem europäischen Mittelgebirgsraum. Über die Ableitung von thematischen Karten der flächenscharfen Verbreitung von fünf Baumartengruppen (Eiche, Buche, Fichte, Douglasie und Kiefer) sowie drei Entwicklungsphasen (Qualifizierung, Dimensionierung und Reife) werden wichtige für eine nachhaltige Bewirtschaftung von Wäldern erforderliche Grundlagendaten bereitgestellt. rnDie nachhaltige Bewirtschaftung der Vielfachfunktionen von Wäldern (Nutz-, Schutz- und Erholungsfunktionen) sowie der steigende Informationsbedarf in Folge nationaler und internationaler Monitoring- und Berichtspflichten (u.a. Montréal Prozess und Kyoto Protokoll) erfordern aktuelle und flächendeckende Informationen über den Zustand der Wälder. In diesem Kontext können fernerkundliche Daten und Methoden zur Unterstützung konventioneller terrestrischer Verfahren zum Einsatz kommen.rnDas Untersuchungsgebiet dieser Studie umfasst den südlichen und östlichen Teil der rheinland-pfälzischen Eifel mit einer Fläche von mehr als 5200 km-², davon rund 2080 km-² bewaldet. Die naturräumliche Heterogenität, die wuchsklimatischen Unterschiede, die Variabilität von Relief und Topographie, die große Zahl vorkommender Baumarten sowie die kulturhistorische Waldentwicklung in der Eifel stellen eine besondere Herausforderung für satellitengestützte Inventurmethoden dar.rnDurch die bevorzugte Verwendung von Referenzdaten aus der unmittelbaren räumlichen Umgebung eines zu klassifizierenden Bereichs wird bei der Parametrisierung des Klassifikationsansatzes die jeweilige naturräumliche und wuchsklimatische Charakteristik berücksichtigt. Der Vergleich dieses räumlich adaptiven Klassifikationsansatzes mit einer konventionellen Maximum-Likelihood Klassifikation zeigt, dass eine Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit um 12 Prozentpunkte erreicht werden konnte. Die Adaptierung der Klassifikationsstrategie an die naturräumlichen und wuchsklimatischen Bedingungen sowie die Anpassung an bestehende Erhebungsmethoden und Datenorganisation bilden die Grundlage für eine erfolgreiche Anwendung des Verfahrens in einem heterogenen Mittelgebirgsraum. Die hohe erreichte Gesamtgenauigkeit des Klassifikationsergebnisses von rund 74% (über 87% für die fünf Hauptbaumarten) erlaubt die Einbindung der Methode in operationelle Erhebungsverfahren zur Unterstützung der terrestrischen Forstinventur.
Die Arbeit untersucht das Potential kleiner unbemannter Luftfahrtsysteme (UAS) in Landwirtschaft und Archäologie. Der Begriff UAS beinhaltet dabei: Fluggerät, Antriebsmechanismus, Sensorik, Bodenstation, Kommunikationsmittel zwischen Bodenstation und Fluggerät und weiteres Equipment. Aufgrund ihrer Flexibilität, fanden UAS seit der Jahrtausendwende eine blühende Entwicklung. Um die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren, muss die landwirtschaftliche Produktion sensibel und nachhaltig intensiviert werden, um Nahrungssicherheit für alle zu gewährleisten und weitere Boden- und Landdegradation zu vermeiden. Präzisionslandwirtschaft umfasst technologische Verbesserungen hin zur effizienteren und weniger schädlichen landwirtschaftlichen Praxis. Hierbei ist die Verfügung über zeitnahe, leicht zugängliche hoch aufgelöste räumliche Daten eine Voraussetzung für die Nahrungsmittelproduktion. UAS schließen hier die Lücke zwischen Bodendaten und teuren bemannten Luftfahrtsysteme und selteneren Satellitenbildern. Die Vorteile der UAS-Daten liegen in der ad-hoc Akquisition großmaßstäbiger Fernerkundungsdaten, den geringeren Kosten gegenüber der bemannten Systeme und einer relativen Wetterunabhängigkeit, da auch unter Wolken geflogen werden kann. Den größten Anteil innerhalb der UAS stellen die Mini-UAS (Abfluggewicht von 5kg) und dabei vertikale Start- und Landesysteme. Diese können über Untersuchungsgebieten schweben, sind dadurch jedoch langsamer und eher geeignet für kleinere Flächen. Flugregularien und die Integration in den bemannten Luftraum werden derzeit europaweit harmonisiert und in den Mitgliedstaaten umgesetzt. Die Hauptziele dieser Arbeit lagen in der Evaluierung wie Schlüsselparametern landwirtschaftlicher Nutzpflanzen (Chlorophyll-, Stickstoffgehalt, Erntemenge, sonnendinduzierter Chlorophyll-Fluoreszenz) mittels UAS abgeleitet und wie UAS-Daten für archäologische Aufklärung genutzt werden können. Dazu wurde ein Quadrokopter (md4-1000, microdrones GmbH) mit einer digitalen Spiegelreflexkamera, einem Multispektralsensor (MiniMCA-6, Tetracam Inc.) und einer Thermalkamera (UCM, Zeiss) ausgestattet. Eine Sensitivitätsanalyse führte zur Ableitung geeigneter Wellenlängenbereiche und untersuchte bidirektionale und Flughöheneffekte auf das Multispektralsignal. Die Studie beschreibt außerdem die Vorgehensweise bei Bildaufnahme und Vorprozessierung mit besonderem Schwerpunkt auf die Multispektralkamera (530-900 nm). Die Vorprozessierung beinhaltet die Korrektur von Sensorfehlern (Linsenverzeichnung, Vignettierung, Kanalkalibrierung), die radiometrische Kalibrierung über eine empirische Korrektur mit Hilfe von Referenzspektren, Atmosphärenkorrektur und schließlich die geometrische Verarbeitung unter Verwendung von Structure from Motion Programme zur Generierung von Punktwolkenmodellen bis hin zum digitalen Orthophotomosaik und Höhenmodell in Zentimeterauflösung. In einer Weinbergsstudie (2011, 2012) wurden geeignete Beobachtungswinkel für die Untersuchung des Einflusses von Bodenbearbeitungsstrategien auf das Multispektralsignal evaluiert. Schrägichtaufnahmen von 45-° Beobachtungswinkel gegenüber Nadir waren am besten geeignet zur Ableitung pflanzenphysiolgischer Parameter und multispektraler Unterscheidung von Bodenbearbeitungstypen. So konnten Chlorophyll-Gehalte über Regressionsanalysen über mehrere saisonale Aufnahmen mit einem kreuzvalidierten R-² von 0.65, Stickstoffgehaltsindex von 0.76 (2012) und Ernte mit 0.84 (2011) und für verschiedene Zeitpunkte nach der Blüte (0.87) und während der Reifephase (0.73) ermittelt werden. Desweiteren wurde die (Fs) in einem Stickstoff-Düngung-Experiment bei Zuckerrüben von Multispektral-, Indizes und Thermaldaten untersucht (HyFlex-Kampagne 2012). Zuckerrübenvarietäten konnten spektral und thermal unterschieden werden, die Fluoreszenzindizes waren wetterbedingt, weniger erfolgreich. Außerdem konnte der Tagesgang der Fs trotz instabiler Einstrahlungsverhältnisse am Morgen abgeleitet werden. Die Werte waren jedoch gegenüber Bodenmessungen um ein Vielfaches erhöht. Archäologische Fernerkundung durch UAS wird bereits seit Jahren (z.B. mit Fesselballons) durchgeführt. Die Mustererkennung profitiert von der spektralen Ausdehnung vom menschlichen Auge hin zu multispektralen, neuerdings auch hyperspektralen Sensoren. Studien in Los Bañales, Spanien, zeigten die Möglichkeiten des Informationsgewinns durch Bildverarbeitung von UAS-Daten: vermutliche historische Siedlungsmuster konnten durch Landoberflächenklassifikation von Multispektraldaten mittels Support Vector Machines und Bestandsmusterdetektion beschrieben werden. Um qualitative hochwertige, hochaufgelöste UAS-Daten zu erhalten, sollten die Daten mit hoher Überlappung (80%) und auch Schrägsicht akquiriert und ggf. durch Referenzmessungen zur radiometrischen Kalibrierung und GPS-Messungen für geometrische Referenzierung ergänzt werden.
Soil and water conservation are cross-sectional assignments. The respective objectives of the individual interest groups cause conflicts of use and lead to different assessments of the soil's potential. Necessary decisions and the practical implementation of soil and water conservation measures require the use of data. These data, which are both spatial and temporal, characterise past, present and, in the case of predictions, also future environmental conditions. The multitude of relevant data necessitates the use of geographic information systems as an instrument for successful resource management. With the use of problem-oriented case studies, it was possible to show that an improved understanding of the system is necessary for both optimisation of the site-specific resource management within the framework of Precision Farming and for the assessment of local to regional conflicts of use with regard to land usage and soil and water conservation. By changing the method, sufficient respective measures regarding documentation, prevention and risk assessment were able to be introduced and implemented. With the objective of practical implementation of a sustainable resource management, the possibilities of short- to long-term initiation of self-organised systems through the networking of available (geo-)information as well as the respective interest groups involved in the conflict of use formed the focal point of this investigation. The creation of networks linking agriculture, water extractors and nature conservation promotes necessary synergies and emergences, due to increased communication. Not the conveyance of knowledge alone, but rather new forms of understanding cause the interest groups involved to change their behaviour, thus facilitating efficient resource management for the interests of soil and water conservation.
Die organische Bodensubstanz (OBS) ist eine fundamentale Steuergröße aller biogeochemischen Prozesse und steht in engem Zusammenhang zu Kohlenstoffkreisläufen und globalem Klima. Die derzeitige Herausforderung der Ökosystemforschung ist die Identifizierung der für die Bodenqualität relevanten Bioindikatoren und deren Erfassung mit Methoden, die eine nachhaltige Nutzung der OBS in großem Maßstab überwachen und damit zu globalen Erderkundungsprogrammen beitragen können. Die fernerkundliche Technik der Vis-NIR Spektroskopie ist eine bewährte Methode für die Beurteilung und das Monitoring von Böden, wobei ihr Potential bezüglich der Erfassung biologischer und mikrobieller Bodenparameter bisher umstritten ist. Das Ziel der vorgestellten Arbeit war die quantitative und qualitative Untersuchung der OBS von Ackeroberböden mit unterschiedlichen Methoden und variierender raumzeitlicher Auflösung sowie die anschließende Bewertung des Potentials non-invasiver, spektroskopischer Methoden zur Erfassung ausgewählter Parameter dieser OBS. Dafür wurde zunächst eine umfassende lokale Datenbank aus chemischen, physikalischen und biologischen Bodenparametern und dazugehörigen Bodenspektren einer sehr heterogenen geologischen Region mit gemäßigten Klima im Südwesten Deutschlands erstellt. Auf dieser Grundlage wurde dann das Potential der Bodenspektroskopie zur Erfassung und Schätzung von Feld- und Geländedaten ausgewählter OBS Parameter untersucht. Zusätzlich wurde das Optimierungspotential der Vorhersagemodelle durch statistische Vorverarbeitung der spektralen Daten getestet. Die Güte der Vorhersagewahrscheinlichkeit gebräuchlicher fernerkundlicher Bodenparameter (OC, N) konnte für im Labor erhobene Hyperspektralmessungen durch statistische Optimierungstechniken wie Variablenselektion und Wavelet-Transformation verbessert werden. Ein zusätzliches Datenset mit mikrobiellen/labilen OBS Parametern und Felddaten wurde untersucht um zu beurteilen, ob Bodenspektren zur Vorhersage genutzt werden können. Hierzu wurden mikrobieller Kohlenstoff (MBC), gelöster organischer Kohlenstoff (DOC), heißwasserlöslicher Kohlenstoff (HWEC), Chlorophyll α (Chl α) und Phospholipid-Fettsäuren (PLFAs) herangezogen. Für MBC und DOC konnte abhängig von Tiefe und Jahreszeit eine mittlere Güte der Vorhersagewahrscheinlichkeit erreicht werden, wobei zwischen hohen und niedrigen Konzentration unterschieden werden konnte. Vorhersagen für OC und PLFAs (Gesamt-PLFA-Gehalt sowie die mikrobiellen Gruppen der Bakterien, Pilze und Algen) waren nicht möglich. Die beste Prognosewahrscheinlichkeit konnte für das Chlorophyll der Grünalgen an der Bodenoberfläche (0-1cm Bodentiefe) erzielt werden, welches durch Korrelation mit MBC vermutlich auch für dessen gute Vorhersagewahrscheinlichkeit verantwortlich war. Schätzungen des Gesamtgehaltes der OBS, abgeleitet durch OC, waren hingegen nicht möglich, was der hohen Dynamik der mikrobiellen OBS Parameter an der Bodenoberfläche zuzuschreiben ist. Das schränkt die Repräsentativität der spektralen Messung der Bodenoberfläche zeitlich ein. Die statistische Optimierungstechnik der Variablenselektion konnte für die Felddaten nur zu einer geringen Verbesserung der Vorhersagemodelle führen. Die Untersuchung zur Herkunft der organischen Bestandteile und ihrer Auswirkungen auf die Quantität und Qualität der OBS konnte die mikrobielle Nekromasse und die Gruppe der Bodenalgen als zwei mögliche weitere signifikante Quellen für die Entstehung und Beständigkeit der OBS identifizieren. Insgesamt wird der mikrobielle Beitrag zur OBS höher als gemeinhin angenommen eingestuft. Der Einfluss mikrobieller Bestandteile konnte für die OBS Menge, speziell in der mineralassoziierten Fraktion der OBS in Ackeroberböden, sowie für die OBS Qualität hinsichtlich der Korrelation von mikrobiellen Kohlenhydraten und OBS Stabilität gezeigt werden. Die genaue Quantifizierung dieser OBS Parameter und ihre Bedeutung für die OBS Dynamik sowie ihre Prognostizierbarkeit mittels spektroskopischer Methoden ist noch nicht vollständig geklärt. Für eine abschließende Beurteilung sind deshalb weitere Studien notwendig.
Die Beobachtung und Bewertung von Wäldern ist eins der zentralen Themen der Fernerkundung. Wälder sind auf der Erde die größten Speicher von Biomasse und damit, neben den Ozeanen, die größte Senke für Kohlendioxid. Eine genaue Kenntnis über Zusammensetzung, Zustand und Entwicklung der Wälder ist wegen ihrer vielfältigen Funktionen und ihres großen Anteils an der Landesfläche von großem wissenschaftlichem und gesellschaftlichem Wert. Eine flächen-deckende detaillierte Beobachtung ist nur mit fernerkundlichen Mitteln möglich. Eine vielversprechende moderne Technik für hochauflösende Waldfernerkundung ist luftgestütztes Laser-¬scanning. Für die Arbeit stand ein Laserscanner-Datensatz aus dem Idarwald bei Morbach in Einzelpunkten und als Wellenformdatensatz zur Verfügung, der zur Ableitung von strukturellen Waldparametern genutzt wurde. Als wichtigster Bestandsstrukturparameter wurde die Baumhöhe sowohl aus Einzelpunktdaten als auch aus gerasterten Bilddaten flächendeckend mit hoher Genauigkeit abgeleitet. Die Kronenuntergrenzen konnten anhand der Wellenformdaten identifiziert werden und stimmten ebenfalls in hoher Genauigkeit mit Geländemessungen überein. Aus Baumhöhen und Höhe der Kronenuntergrenzen konnte die jeweilige Kronenlänge bestimmt werden. Eine größere Herausforderung ist die Bestimmung der Anzahl der Bäume pro Hektar. Während die einzelnen Kronen älterer Nadelbäume gut erkennbar sind, lassen sich Laubbäume und jüngere Nadelbäume nur schwer identifizieren. Trotzdem konnte mit Hilfe eines adaptiven Moving-Window-Ansatzes eine hohe Übereinstimmung mit im Gelände bestimmten Stammzahlen erzielt werden. Aus dem Anteil der Laserstrahlen, die im Bestand den Boden erreichen, können der Kronenschlussgrad und der Blattflächenindex bestimmt werden. Beide Größen sind für den Strahlungstransfer im Bestand und für ökologische Fragestellungen von Bedeutung und konnten ebenfalls flächendeckend und mit hoher Genauigkeit gemessen werden. Eng verknüpft mit dem Blattflächenindex sind die Biomasse und der Holzvorrat. Der Holzvorrat kann zwar nicht direkt aus den Laser-¬scannerdaten abgeleitet werden, da aber enge Beziehungen zu Baumhöhe und Stammzahl bestehen, kann er aus diesen statistisch abgeleitet werden. Auch die Biomasse wurde indirekt bestimmt: aus den Baumhöhen und dem Bedeckungsgrad. Die detaillierteste Charakterisierung von Waldbeständen kann durch Kombination unterschiedlicher Datensätze erreicht werden. Neben dem Laserscanningdatensatz stand auch ein hyperspektrales Bild des Untersuchungsgebiets zur Verfügung. Um diese zu kombinieren, wurde aus den Wellenformen die jeweils über der Fläche eines Hyperspektralpixels zurückgestreute Laserenergie in Höhenschritten von 0.5 m berechnet. Diese Höhenprofile zeigen die Position und Dichte der Baumkronen. Der kombinierte Datensatz wurde für eine Klassifikation zwischen Fichten und Douglasien in jeweils mehreren Altersstufen verwendet und konnte gegenüber dem Hyperspektralbild alleine eine deutliche Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit erzielen. Als weitere Methode, die Vorteile von hyperspektraler Fernerkundung mit denen von Laser-scanning zu verbinden, wurden Methoden zur Verwendung von Laserscanning für die Invertierung von zwei Reflexionsmodellen entwickelt und getestet. Da mit Laserscanning Größen bestimmt werden können, die aus einem Reflexionsspektrum nicht eindeutig ableitbar sind, können die Daten verwendet werden, um den Parameterraum bei der Invertierung zu verkleinern und damit die Invertierung zuverlässiger zu machen.