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This cumulative thesis encompass three studies focusing on the Weddell Sea region in the Antarctic. The first study produces and evaluates a high quality data set of wind measurements for this region. The second study produces and evaluates a 15 year regional climate simulation for the Weddell Sea region. And the third study produces and evaluates a climatology of low level jets (LLJs) from the simulation data set. The evaluations were done in the attached three publications and the produced data sets are published online.
In 2015/2016, the RV Polarstern undertook an Antarctic expedition in the Weddell Sea. We operated a Doppler wind lidar on board during that time running different scan patterns. The resulting data was evaluated, corrected, processed and we derived horizontal wind speed and directions for vertical profiles with up to 2 km height. The measurements cover 38 days with a temporal resolution of 10-15 minutes. A comparisons with other radio sounding data showed only minor differences.
The resulting data set was used alongside other measurements to evaluate temperature and wind of simulation data. The simulation data was produced with the regional climate model CCLM for the period of 2002 to 2016 for the Weddell Sea region. Only smaller biases were found except for a strong warm bias during winter near the surface of the Antarctic Plateau. Thus we adapted the model setup and were able to remove the bias in a second simulation.
This new simulation data was then used to derive a climatology of low level jets (LLJs). Statistics of occurrence frequency, height and wind speed of LLJs for the Weddell Sea region are presented along other parameters. Another evaluation with measurements was also performed in the last study.
Climate fluctuations and the pyroclastic depositions from volcanic activity both influence ecosystem functioning and biogeochemical cycling in terrestrial and marine environments globally. These controlling factors are crucial for the evolution and fate of the pristine but fragile fjord ecosystem in the Magellanic moorlands (~53°S) of southernmost Patagonia, which is considered a critical hotspot for organic carbon burial and marine bioproductivity. At this active continental margin in the core zone of the southern westerly wind belt (SWW), frequent Plinian eruptions and the extremely variable, hyper-humid climate should have efficiently shaped ecosystem functioning and land-to-fjord mass transfer throughout the Late Holocene. However, a better understanding of the complex process network defining the biogeochemical cycling at this land-to-fjord continuum principally requires a detailed knowledge of substrate weathering and pedogenesis in the context of the extreme climate. Yet, research on soils, the ubiquitous presence of tephra and the associated chemical weathering, secondary mineral (trans)formation and organic matter (OM) turnover processes is rare in this remote region. This complicates an accurate reconstruction of the ecosystem´s potentially sensitive response to past environmental impacts, including the dynamics of Late Holocene land-to-fjord fluxes as a function of volcanic activity and strong hydroclimate variability.
Against this background, this PhD thesis aims to disentangle the controlling factors that modulate the terrigenous element mobilization and export mechanisms in the hyper-humid Patagonian Andes and assesses their significance for fjord primary productivity over the past 4.5 kyrs BP. For the first time, distinct biogeochemical characteristics of the regional weathering system serve as major criterion in paleoenvironmental reconstruction in the area. This approach includes broad-scale mineralogical and geochemical analyses of basement lithologies, four soil profiles, volcanic ash deposits, the non-karst stalagmite MA1 and two lacustrine sediment cores. In order to pay special attention to the possibly important temporal variations of pedosphere-atmosphere interaction and ecological consequences initiated by volcanic eruptions, the novel data were evaluated together with previously published reconstructions of paleoclimate and paleoenvironmental conditions.
The devastative high-tephra loading of a single eruption from Mt. Burney volcano (MB2 at 4.216 kyrs BP) sustainably transformed this vulnerable fjord ecosystem, while acidic peaty Andosols developed from ~2.5 kyrs BP onwards after the recovery from millennium-scale acidification. The special setting is dominated by most variable redox-pH conditions, profound volcanic ash weathering and intense OM turnover processes, which are closely linked and ultimately regulated by SWW-induced water-level fluctuations. Constant nutrient supply though sea spray deposition represents a further important control on peat accumulation and OM turnover dynamics. These extreme environmental conditions constrain the biogeochemical framework for an extended land-to-fjord export of leachates comprising various organic and inorganic colloids (i.e., Al-humus complexes and Fe-(hydr)oxides). Such tephra- and/or Andosol-sourced flux contains high proportions of terrigenous organic carbon (OCterr) and mobilized essential (micro)nutrients, e.g., bio-available Fe, that are beneficial for fjord bioproductivity. It can be assumed that this supply of bio-available Fe produced by specific Fe-(hydr)oxide (trans)formation processes from tephra components may outlast more than 6 kyrs and surpasses the contribution from basement rock weathering and glacial meltwaters. However, the land-to-fjord exports of OCterr and bio-available Fe occur mostly asynchronous and are determined by the frequency and duration of redox cycles in soils or are initiated by SWW-induced extreme weather events.
The verification of (crypto)tephra layers embedded stalagmite MA1 enabled the accurate dating of three smaller Late Holocene eruptions from Mt. Burney (MB3 at 2.291 kyrs BP and MB4 at 0.853 kyrs BP) and Aguilera (A1 at 2.978 kyrs BP) volcanoes. Irrespective of the improvement of the regional tephrochronology, the obtained precise 230Th/U-ages allowed constraints on the ecological consequences caused by these Plinian eruptions. The deposition of these thin tephra layers should have entailed a very beneficial short-term stimulation of fjord bioproductivity with bio-available Fe and other (micro)nutrients, which affected the entire area between 52°S and 53°S 30´, respectively. For such beneficial effects, the thickness of tephra deposited to this highly vulnerable peatland ecosystem should be below a threshold of 1 cm.
The Late Holocene element mobilization and land-to-fjord transport was mainly controlled by (i) volcanic activity and tephra thickness, (ii) SWW-induced and southern hemispheric climate variability and (iii) the current state of the ecosystem. The influence of cascading climate and environmental impacts on OCterr and Fe-(hydr)oxide fluxes to can be categorized by four individual, in part overlapping scenarios. These different scenarios take into account the previously specified fundamental biogeochemical mechanisms and define frequently recurring patterns of ecosystem feedbacks governing the land-to-fjord mass transfer in the hyper-humid Patagonian Andes on the centennial-scale. This PhD thesis provides first evidence for a primarily tephra-sourced, continuous and long-lasting (micro)nutrient fertilization for phytoplankton growth in South Patagonian fjords, which is ultimately modulated by variations in SWW-intensity. It highlights the climate sensitivity of such critical land-to-fjord element transport and particularly emphasizes the important but so far underappreciated significance of volcanic ash inputs for biogeochemical cycles at active continental margins.
Forest inventories provide significant monitoring information on forest health, biodiversity,
resilience against disturbance, as well as its biomass and timber harvesting potential. For this
purpose, modern inventories increasingly exploit the advantages of airborne laser scanning (ALS)
and terrestrial laser scanning (TLS).
Although tree crown detection and delineation using ALS can be seen as a mature discipline, the
identification of individual stems is a rarely addressed task. In particular, the informative value of
the stem attributes—especially the inclination characteristics—is hardly known. In addition, a lack
of tools for the processing and fusion of forest-related data sources can be identified. The given
thesis addresses these research gaps in four peer-reviewed papers, while a focus is set on the
suitability of ALS data for the detection and analysis of tree stems.
In addition to providing a novel post-processing strategy for geo-referencing forest inventory plots,
the thesis could show that ALS-based stem detections are very reliable and their positions are
accurate. In particular, the stems have shown to be suited to study prevailing trunk inclination
angles and orientations, while a species-specific down-slope inclination of the tree stems and a
leeward orientation of conifers could be observed.
Agricultural monitoring is necessary. Since the beginning of the Holocene, human agricultural
practices have been shaping the face of the earth, and today around one third of the ice-free land
mass consists of cropland and pastures. While agriculture is necessary for our survival, the
intensity has caused many negative externalities, such as enormous freshwater consumption, the
loss of forests and biodiversity, greenhouse gas emissions as well as soil erosion and degradation.
Some of these externalities can potentially be ameliorated by careful allocation of crops and
cropping practices, while at the same time the state of these crops has to be monitored in order
to assess food security. Modern day satellite-based earth observation can be an adequate tool to
quantify abundance of crop types, i.e., produce spatially explicit crop type maps. The resources to
do so, in terms of input data, reference data and classification algorithms have been constantly
improving over the past 60 years, and we live now in a time where fully operational satellites
produce freely available imagery with often less than monthly revisit times at high spatial
resolution. At the same time, classification models have been constantly evolving from
distribution based statistical algorithms, over machine learning to the now ubiquitous deep
learning.
In this environment, we used an explorative approach to advance the state of the art of crop
classification. We conducted regional case studies, focused on the study region of the Eifelkreis
Bitburg-Prüm, aiming to develop validated crop classification toolchains. Because of their unique
role in the regional agricultural system and because of their specific phenologic characteristics
we focused solely on maize fields.
In the first case study, we generated reference data for the years 2009 and 2016 in the study
region by drawing polygons based on high resolution aerial imagery, and used these in
conjunction with RapidEye imagery to produce high resolution maize maps with a random forest
classifier and a gaussian blur filter. We were able to highlight the importance of careful residual
analysis, especially in terms of autocorrelation. As an end result, we were able to prove that, in
spite of the severe limitations introduced by the restricted acquisition windows due to cloud
coverage, high quality maps could be produced for two years, and the regional development of
maize cultivation could be quantified.
In the second case study, we used these spatially explicit datasets to link the expansion of biogas
producing units with the extended maize cultivation in the area. In a next step, we overlayed the
maize maps with soil and slope rasters in order to assess spatially explicit risks of soil compaction
and erosion. Thus, we were able to highlight the potential role of remote sensing-based crop type
classification in environmental protection, by producing maps of potential soil hazards, which can
be used by local stakeholders to reallocate certain crop types to locations with less associated
risk.
In our third case study, we used Sentinel-1 data as input imagery, and official statistical records
as maize reference data, and were able to produce consistent modeling input data for four
consecutive years. Using these datasets, we could train and validate different models in spatially
iv
and temporally independent random subsets, with the goal of assessing model transferability. We
were able to show that state-of-the-art deep learning models such as UNET performed
significantly superior to conventional models like random forests, if the model was validated in a
different year or a different regional subset. We highlighted and discussed the implications on
modeling robustness, and the potential usefulness of deep learning models in building fully
operational global crop classification models.
We were able to conclude that the first major barrier for global classification models is the
reference data. Since most research in this area is still conducted with local field surveys, and only
few countries have access to official agricultural records, more global cooperation is necessary to
build harmonized and regionally stratified datasets. The second major barrier is the classification
algorithm. While a lot of progress has been made in this area, the current trend of many appearing
new types of deep learning models shows great promise, but has not yet consolidated. There is
still a lot of research necessary, to determine which models perform the best and most robust,
and are at the same time transparent and usable by non-experts such that they can be applied
and used effortlessly by local and global stakeholders.
Ziel der Dissertation ist es, den Hochwasserschutz und das Management extremer Hoch-wasser für das Einzugsgebiet der Isar zu verbessern mit Hinblick darauf, wie sich vorhandene und neu zu schaffende Retentionsräume mit optimaler Wirkung für das gesamte Flusssystem einsetzen lassen. Dafür sind Kenntnisse über extreme Ereignisse und deren Auswirkung auf die betrachteten Einzugsgebiete notwendig. Großskalige Niederschläge in Mitteleuropa werden überwiegend durch Vb-artige Zugbahnen ausgelöst. Die Relevanz für Bayern zeigt die Auswertung des neuesten Kataloges der Vb-Zugbahnen für den Zeitraum 1959 bis 2015. In den Monaten April bis Oktober haben Vb-Zugbahnen zu ca. 30 % der beobachten Hochwasser beigetragen. Im Sommer führt sogar jedes zweite Vb-Tief zu Hochwasser. Im Donaueinzugsgebiet können 50 % der 20 größten Hochwasser direkt auf Vb-Zugbahnen zurückgeführt werden, weitere 25 % durch ähnliche Zugbahnen oder auf eine Vb aktiven Phase. Über die Hälfe der größten Hochwasser traten dabei in Bezug zu einer Serie von Vb-Tiefs auf. 60 % der Vb-Zugbahnen sind Teil einer Serie von Vb-Tiefs. Aus wiederkehrenden Niederschlägen persistenter Zugbahnen resultieren mehrgipflige Hochwasserwellen, die insbesondere für Rückhalteräume betrachtet werden müssen (DIN 19700). Die Detailuntersuchung erfolgt unter besonderer Beachtung der Untersuchungen zu den Vb-Zugbahnen. Das Isareinzugsgebiet mit 8900 km-² besitzt mit den Seen im Voralpenland große natürliche Retentionsräume und mit dem Sylvensteinspeicher im alpinen Einzugsgebiet den größten staatlichen Speicher Bayerns. Für die Wirkungsanalyse von gekoppelten Hoch-wasserrückhalteräumen in komplexen Einzugsgebieten müssen Ganglinien mit einem Nie-derschlag-Abfluss-Modell generiert werden, die den Wellenablauf des Hochwassers im ge-samten Einzugsgebiet repräsentieren. Die Dissertation analysiert, wie sich der Einsatz ver-schiedener Verfahren zur Vorgabe der Eingangsniederschläge auswirkt. Dabei liegt der Schwerpunkt der Untersuchung auf dem Niederschlagsverlauf. Es wird ein Verfahren zur Ableitung von Ganglinien aus standardisierten beobachteten Niederschlagsverläufen entwi-ckelt. Die Hochwasserganglinien, generiert aus synthetischen Niederschlagsverläufen der Bemessung, werden am Beispiel des Sylvensteinspeichers mit den drei größten abgelaufe-nen Hochwasserereignissen verglichen und diskutiert, ob mit dem neuen Verfahren die Cha-rakteristik der beobachten Hochwasser besser wiedergeben wird. Der Fokus liegt dabei auf der Wellenüberlagerung. Es kann für das ganze Gebiet gezeigt werden, dass die mit der neuen Methode standardisierten beobachteten Niederschlagsverläufe besser geeignet sind, die Wellenüberlagerung wiederzugeben, da zeitliche Unterschiede durch die Staueffekte an den Alpen berücksichtigt werden, wie sie bei Vb-Zugbahn geprägten Niederschlägen entste-hen. Es kann daher bei ähnlichen Fragestellungen empfohlen werden, diese Methode in der Praxis als Variante hinzuzuziehen, um die natürlichen Prozesse repräsentativer zu beschrei-ben. Für die Simulation mit dem N-A-Modell LARSIM werden die Unsicherheiten durch Varianten-rechnungen gezeigt. Es hat sich herausgestellt, dass nicht nur der Niederschlagsverlauf und die Vorbedingungen des Ereignisses eine große Auswirkung auf die Kalibrierung der Ab-flussbeiwerte im N-A-Modell haben, sondern auch das gewählte Flood-Routing-Verfahren und die Gerinnerauheit. Schließlich wird die Bewertung der potenziellen Standorte durchgeführt. Es wird berechnet, wo das Hochwasser zurückgehalten werden muss, um sowohl eine lokale Reduktion des Hochwasserscheitels, als auch gleichzeitig eine möglichst große Schutzwirkung für das Ge-samtsystem zu ermöglichen. Priorisiert werden Rückhaltestandorte, die praktisch umsetzbar sind und den größten Nutzen haben. Die Untersuchung einer Doppelwelle, die durch eine Serie von Vb-Zugbahnen entstehen kann, zeigt, wie die Einschätzung potenzieller Standorte verändern kann. Der alpine und zum Teil der voralpine Raum reagieren mit kurzen steilen Ganglinien und sind gegenüber Doppelwellen weniger sensitiv, weil kaum Wellenüberlagerung entsteht. Für den Sylvensteinspeicher, der im alpinen Raum liegt, können daher kurze Niederschlagspausen für eine schnelle Entlastung des Speicherraumes genutzt werden. Un-terhalb von Seen mit einem großen Retentionsvermögen erzeugen Doppelwellen aufgrund der langen Retentionsäste durch die Wellenüberlagerung deutlich höhere Abflüsse als Ein-zelwellen. Rückhalt an der oberen Isar ist unter diesen Kriterien am optimalsten. Empfohlene Maßnahmen - ohne Bauaufwand - konnten bereits umgesetzt werden und verbessern den Hochwasserschutz und das Hochwassermanagement an der Isar. Die Auswertungen zeigen, dass in den Monaten April, Mai, September und Oktober die Hochwasserereignisse in Folge von Vb-Zugbahnen im Zuge der Klimaveränderung häufiger und in den Sommermonaten extremer werden könnten.
Dry tropical forests are facing massive conversion and degradation processes and they are the most endangered forest type worldwide. One of the largest dry forest types are Miombo forests that stretch across the Southern African subcontinent and the proportionally largest part of this type can be found in Angola. The study site of this thesis is located in south-central Angola. The country still suffers from the consequences of the 27 years of civil war (1975-2002) that provides a unique socio-economic setting. The natural characteristics are a representative cross section which proved ideal to study underlying drivers as well as current and retrospective land use change dynamics. The major land change dynamic of the study area is the conversion of Miombo forests to cultivation areas as well as modification of forest areas, i.e. degradation, due to the extraction of natural resources. With future predictions of population growth, climate change and large scale investments, land pressure is expected to further increase. To fully understand the impacts of these dynamics, both, conversion and modification of forest areas were assessed. By using the conceptual framework of ecosystem services, the predominant trade-off between food and timber in the study area was analyzed, including retrospective dynamics and impacts. This approach accounts for products that contribute directly or indirectly to human well-being. For this purpose, data from the Landsat archive since 1989 until 2013 was applied in different study area adapted approaches. The objectives of these approaches were (I) to detect underlying drivers and their temporal and spatial extent of impact, (II) to describe modification and conversion processes that reach from times of armed conflicts over the ceasefire and the post-war period and (III) to provide an assessment of drivers and impacts in a comparative setting. It could be shown that major underlying drivers for the conversion processes are resettlement dynamics as well as the location and quality of streets and settlements. Furthermore, forests that are selectively used for resource extraction have a higher chance of being converted to a field. Drivers of forest degradation are on one hand also strongly connected to settlement and infrastructural structures. But also to a large extent to fire dynamics that occur mostly in more remote and presumably undisturbed forest areas. The loss of woody biomass as well as its slow recovery after the abandonment of fields could be quantified and stands in large contrast to the amount of potentially cultivated food that is necessarily needed. The results of the thesis support the fundamental understanding of drivers and impacts in the study area and can thus contribute to a sustainable resource management.
Water-deficit stress, usually shortened to water- or drought stress, is one of the most critical abiotic stressors limiting plant growth, crop yield and quality concerning food production. Today, agriculture consumes about 80-90% of the global freshwater used by humans and about two thirds are used for crop irrigation. An increasing world population and a predicted rise of 1.0-2.5-°C in the annual mean global temperature as a result of climate change will further increase the demand of water in agriculture. Therefore, one of the most challenging tasks of our generation is to reduce the amount water used per unit yield to satisfy the second UN Sustainable Development Goal and to ensure global food security. Precision agriculture offers new farming methods with the goal to improve the efficiency of crop production by a sustainable use of resources. Plant responses to water stress are complex and co-occur with other environmental stresses under natural conditions. In general, water stress causes plant physiological and biochemical changes that depend on the severity and the duration of the actual plant water deficit. Stomatal closure is one of the first responses to plant water stress causing a decrease in plant transpiration and thus an increase in plant temperature. Prolonged or severe water stress leads to irreversible damage to the photosynthetic machinery and is associated with decreasing chlorophyll content and leaf structural changes (e.g., leaf rolling). Since a crop can already be irreversibly damaged by only mild water deficit, a pre-visual detection of water stress symptoms is essential to avoid yield loss. Remote sensing offers a non-destructive and spatio-temporal method for measuring numerous physiological, biochemical and structural crop characteristics at different scales and thus is one of the key technologies used in precision agriculture. With respect to the detection of plant responses to water stress, the current state-of-the-art hyperspectral remote sensing imaging techniques are based on measurements of thermal infrared emission (TIR; 8-14 -µm), visible, near- and shortwave infrared reflectance (VNIR/SWIR; 0.4-2.5 -µm), and sun-induced fluorescence (SIF; 0.69 and 0.76 -µm). It is, however, still unclear how sensitive these techniques are with respect to water stress detection. Therefore, the overall aim of this dissertation was to provide a comparative assessment of remotely sensed measures from the TIR, SIF, and VNIR/SWIR domains for their ability to detect plant responses to water stress at ground- and airborne level. The main findings of this thesis are: (i) temperature-based indices (e.g., CWSI) were most sensitive for the detection of plant water stress in comparison to reflectance-based VNIR/SWIR indices (e.g., PRI) and SIF at both, ground- and airborne level, (ii) for the first time, spectral emissivity as measured by the new hyperspectral TIR instrument could be used to detect plant water stress at ground level. Based on these findings it can be stated that hyperspectral TIR remote sensing offers great potential for the detection of plant responses to water stress at ground- and airborne level based on both TIR key variables, surface temperature and spectral emissivity. However, the large-scale application of water stress detection based on hyperspectral TIR measures in precision agriculture will be challenged by several problems: (i) missing thresholds of temperature-based indices (e.g., CWSI) for the application in irrigation scheduling, (ii) lack of current TIR satellite missions with suitable spectral and spatial resolution, (iii) lack of appropriate data processing schemes (including atmosphere correction and temperature emissivity separation) for hyperspectral TIR remote sensing at airborne- and satellite level.
This study aims to estimate the cotton yield at the field and regional level via the APSIM/OZCOT crop model, using an optimization-based recalibration approach based on the state variable of the cotton canopy - the leaf area index (LAI), derived from atmospherically corrected Landsat-8 OLI remote sensing images in 2014. First, a local sensitivity and global analysis approach was employed to test the sensitivity of cultivar, soil and agronomic parameters to the dynamics of the LAI. After sensitivity analyses, a series of sensitive parameters were obtained. Then, the APSIM/OZCOT crop model was calibrated by observations over a two-year span (2006-2007) at the Aksu station, combined with these sensitive cultivar parameters and the current understanding of cotton cultivar parameters. Third, the relationship between the observed in-situ LAI and synchronous perpendicular vegetation indices derived from six Landsat-8 OLI images covering the entire growth stage was modelled to generate LAI maps in time and space. Finally, the Particle Swarm Optimization (PSO) and general-purpose optimization approach (based on Nelder-Mead algorithm) were used to recalibrate four sensitive agronomic parameters (row spacing, sowing density per row, irrigation amount and total fertilization) according to the minimization of the root-mean-square deviation (RMSE) between the simulated LAI from the APSIM/OZCOT model and retrieved LAI from Landsat-8 OLI remote sensing images. After the recalibration, the best simulated results compared with observed cotton yield were obtained. The results showed that: (1) FRUDD, FLAI and DDISQ were the major cultivar parameters suitable for calibrating the cotton cultivar. (2) After the calibration, the simulated LAI performed well with an RMSE and mean absolute error (MAE) of 0.45 and 0.33, respectively, in 2006 and 0.46 and 0.41, respectively, in 2007. The coefficient of determination between the observed and simulated LAI was 0.83 and 0.97, respectively, in 2006 and 2007. The Pearson- correlation coefficient was 0.913 and 0.988 in 2006 and 2007, respectively, with a significant positive correlation between the simulated and observed LAI. The difference between the observed and simulated yield was 776.72 kg/ha and 259.98 kg/ha in 2006 and 2007, respectively. (3) Cotton cultivation in 2014 was obtained using three Landsat-8 OLI images - DOY136 (May), DOY 168 (June) and DOY 200 (July) - based on the phenological differences in cotton and other vegetation types. (4) The yield estimation after the assimilation closely approximated the field-observed values, and the coefficient of determination was as high as 0.82, after recalibration of the APSIM/OZCOT model for ten cotton fields. The difference between the observed and assimilated yields for the ten fields ranged from 18.2 to 939.7 kg/ha. The RMSE and MAE between the assimilated and observed yield was 417.5 and 303.1 kg/ha, respectively. These findings provide scientific evidence for the feasibility of coupled remote sensing and APSIM/OZCOT model at the field level. (5) Upscaling from field level to regional level, the assimilation algorithm and scheme are both especially important. Although the PSO method is very efficient, the computational efficiency is also the shortcoming of the assimilation strategy on a regional scale. Comparisons between the PSO and general-purpose optimization method (based on the Nelder-Mead algorithm) were implemented from the RSME, LAI curve and computational time. The general-purpose optimization method (based on the Nelder-Mead algorithm) was used for the regional assimilation between remote sensing and the APSIM/OZCOT model. Meanwhile, the basic unit for regional assimilation was also determined as cotton field rather than pixel. Moreover, the crop growth simulation was also divided into two phases (vegetative growth and reproductive growth) for regional assimilation. (6) The regional assimilation at the vegetative growth stage between the remote sensing derived and APSIM/OZCOT model-simulated LAI was implemented by adjusting two parameters: row spacing and sowing density per row. The results showed that the sowing density of cotton was higher in the southern part than in the northern part of the study area. The spatial pattern of cotton density was also consistent with the reclamation from 2001 to 2013. Cotton fields after early reclamation were mainly located in the southern part while the recent reclamation was located in the northern part. Poor soil quality, lack of irrigation facilities and woodland belts of cotton fields in the northern part caused the low density of cotton. Regarding the row spacing, the northern part was larger than the southern part due to the variation of two agronomic modes from military and private companies. (7) The irrigation and fertilization amount were both used as key parameters to be adjusted for regional assimilation during the reproductive growth period. The result showed that the irrigation per time ranged from 58.14 to 89.99 mm in the study area. The spatial distribution of the irrigation amount is higher in the northern part while lower in southern study area. The application of urea fertilization ranged from 500.35 to 1598.59 kg/ha in the study area. The spatial distribution of fertilization was lower in the northern part and higher in the southern part. More fertilization applied in the southern study area aims to increase the boll weight and number for pursuing higher yields of cotton. The frequency of the RSME during the second assimilation was mainly located in the range of 0.4-0.6 m2/m2. The estimated cotton yield ranged from 1489 to 8895 kg/ha. The spatial distribution of the estimated yield is also higher in the southern part than the northern study area.
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.
In recent decades, the Arctic has been undergoing a wide range of fast environmental changes. The sea ice covering the Arctic Ocean not only reacts rapidly to these changes, but also influences and alters the physical properties of the atmospheric boundary layer and the underlying ocean on various scales. In that regard, polynyas, i.e. regions of open water and thin ice within thernclosed pack ice, play a key role as being regions of enhanced atmosphere-ice-ocean interactions and extensive new ice formation during winter. A precise long-term monitoring and increased efforts to employ long-term and high-resolution satellite data is therefore of high interest for the polar scientific community. The retrieval of thin-ice thickness (TIT) fields from thermal infrared satellite data and atmospheric reanalysis, utilizing a one-dimensional energy balance model, allows for the estimation of the heat loss to the atmosphere and hence, ice-production rates. However, an extended application of this approach is inherently connected with severe challenges that originate predominantly from the disturbing influence of clouds and necessary simplifications in the model set-up, which all need to be carefully considered and compensated for. The presented thesis addresses these challenges and demonstrates the applicability of thermal infrared TIT distributions for a long-term polynya monitoring, as well as an accurate estimation of ice production in Arctic polynyas at a relatively high spatial resolution. Being written in a cumulative style, the thesis is subdivided into three parts that show the consequent evolution and improvement of the TIT retrieval, based on two regional studies (Storfjorden and North Water (NOW) polynya) and a final large-scale, pan-Arctic study. The first study on the Storfjorden polynya, situated in the Svalbard archipelago, represents the first long-term investigation on spatial and temporal polynya characteristics that is solely based on daily TIT fields derived from MODIS thermal infrared satellite data and ECMWF ERA-Interim atmospheric reanalysis data. Typical quantities such as polynya area (POLA), the TIT distribution, frequencies of polynya events as well as the total ice production are derived and compared to previous remote sensing and modeling studies. The study includes a first basic approach that aims for a compensation of cloud-induced gaps in daily TIT composites. This coverage-correction (CC) is a mathematically simple upscaling procedure that depends solely on the daily percentage of available MODIS coverage and yields daily POLA with an error-margin of 5 to 6 %. The NOW polynya in northern Baffin Bay is the main focus region of the second study, which follows two main goals. First, a new statistics-based cloud interpolation scheme (Spatial Feature Reconstruction - SFR) as well as additional cloud-screening procedures are successfully adapted and implemented in the TIT retrieval for usage in Arctic polynya regions. For a 13-yr period, results on polynya characteristics are compared to the CC approach. Furthermore, an investigation on highly variable ice-bridge dynamics in Nares Strait is presented. Second, an analysis of decadal changes of the NOW polynya is carried out, as the additional use of a suite of passive microwave sensors leads to an extended record of 37 consecutive winter seasons, thereby enabling detailed inter-sensor comparisons. In the final study, the SFR-interpolated daily TIT composites are used to infer spatial and temporal characteristics of 17 circumpolar polynya regions in the Arctic for 2002/2003 to 2014/2015. All polynya regions combined cover an average thin-ice area of 226.6 -± 36.1 x 10-³ km-² during winter (November to March) and yield an average total wintertime accumulated ice production of about 1811 -± 293 km-³. Regional differences in derived ice production trends are noticeable. The Laptev Sea on the Siberian shelf is presented as a focus region, as frequently appearing polynyas along the fast-ice edge promote high rates of new ice production. New affirming results on a distinct relation to sea-ice area export rates and hence, the Transpolar Drift, are shown. This new high-resolution pan-Arctic data set can be further utilized and build upon in a variety of atmospheric and oceanographic applications, while still offering room for further improvements such as incorporating high-resolution atmospheric data sets and an optimized lead-detection.
Earth observation (EO) is a prerequisite for sustainable land use management, and the open-data Landsat mission is at the forefront of this development. However, increasing data volumes have led to a "digital-divide", and consequently, it is key to develop methods that account for the most data-intensive processing steps, then used for the generation and provision of analysis-ready, standardized, higher-level (Level 2 and Level 3) baseline products for enhanced uptake in environmental monitoring systems. Accordingly, the overarching research task of this dissertation was to develop such a framework with a special emphasis on the yet under-researched drylands of Southern Africa. A fully automatic and memory-resident radiometric preprocessing streamline (Level 2) was implemented. The method was applied to the complete Angolan, Zambian, Zimbabwean, Botswanan, and Namibian Landsat record, amounting 58,731 images with a total data volume of nearly 15 TB. Cloud/shadow detection capabilities were improved for drylands. An integrated correction of atmospheric, topographic and bidirectional effects was implemented, based on radiative theory with corrections for multiple scatterings, and adjacency effects, as well as including a multilayered toolset for estimating aerosol optical depth over persistent dark targets or by falling back on a spatio-temporal climatology. Topographic and bidirectional effects were reduced with a semi-empirical C-correction and a global set of correction parameters, respectively. Gridding and reprojection were already included to facilitate easy and efficient further processing. The selection of phenologically similar observations is a key monitoring requirement for multi-temporal analyses, and hence, the generation of Level 3 products that realize phenological normalization on the pixel-level was pursued. As a prerequisite, coarse resolution Land Surface Phenology (LSP) was derived in a first step, then spatially refined by fusing it with a small number of Level 2 images. For this purpose, a novel data fusion technique was developed, wherein a focal filter based approach employs multi-scale and source prediction proxies. Phenologically normalized composites (Level 3) were generated by coupling the target day (i.e. the main compositing criterion) to the input LSP. The approach was demonstrated by generating peak, end and minimum of season composites, and by comparing these with static composites (fixed target day). It was shown that the phenological normalization accounts for terrain- and land cover class-induced LSP differences, and the use of Level 2 inputs enables a wide range of monitoring options, among them the detection of within state processes like forest degradation. In summary, the developed preprocessing framework is capable of generating several analysis-ready baseline EO satellite products. These datasets can be used for regional case studies, but may also be directly integrated into more operational monitoring systems " e.g. in support of the Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD) incentive. In reference to IEEE copyrighted material which is used with permission in this thesis, the IEEE does not endorse any of Trier University's products or services. Internal or personal use of this material is permitted. If interested in reprinting/republishing IEEE copyrighted material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution, please go to http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/rights_link.html to learn how to obtain a License from RightsLink.
Mechanisch-biologisch behandelte Abfälle zeigen im Vergleich mit unbehandelten Siedlungsabfällen völlig veränderte geomechanische Eigenschaften auf. Das Emissionspotenzial ist weitgehend reduziert. Dies erforderte eine Anpassung der Deponietechnik bezüglich Materialeinbau und Deponiebetrieb. Um sowohl das Deponieverhalten der mechanisch-biologisch behandelten Abfälle sowie das verbleibende Emissionspotenzial beurteilen zu können, wurde in dieser Arbeit ein breit angelegtes Untersuchungsprogramm im Deponiefeld umgesetzt, welches zum Ziel hat, das Langzeitverhalten des mechanisch-biologisch behandelten Abfalls im Deponiefeld zu beschreiben. Hieraus wurden Empfehlungen für Deponiebetreiber abgeleitet, die eine langfristige Sicherung der gesetzlichen Anforderungen an das Ablagern von MBA-Material gewährleisten. Somit wird der Forderung nach einem nachhaltigen Schutz der Umwelt Rechnung getragen. Eine solche Sicherung ermöglicht einen langfristig ökonomisch und ökologisch tragbaren Deponiebetrieb und somit die nötige Planungssicherheit für Deponiebetreiber. rnDie bisherigen Erfahrungen haben gezeigt, dass MBA-Deponien unter den beschriebenen Bedingungen ohne größere Probleme betrieben werden können. Durch die mechanisch-biologische Behandlung wurde jedoch der gesamte Bereich der Ablagerung neu definiert. rnSchwerpunkt des Untersuchungsprogramms war die Untersuchung der Temperatur- und Feuchtigkeitsentwicklung im Deponiekörper, der daraus resultierenden Auswirkungen auf die Zusammensetzung und Menge des Deponiegases sowie die Beurteilung der geotechnischen Erfordernisse an das abzulagernde Material und das Deponiefeld. Hierbei stand die Untersuchung von Porenwasserdrücken im Vordergrund. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass die Temperaturniveaus im Deponiekörper mit ca. 16-25-°C etwas unter den von DSR lagen. Die Deponiegaszusammensetzung weicht ebenfalls etwas von den Ergebnissen aus DSR ab. Die Deponiegasmenge liegt im erwarteten Bereich und lässt Rückschlüsse auf das Gasphasenmodell zu. An den Zuordnungskriterien konnten keine wesentlichen Veränderungen oder Abbauraten bezogen auf das Ursprungsmaterial beobachtet werden. Die Anforderungen an den Einbau von mechanisch-biologisch behandelten Abfällen sollten weiterhin unter der Maßgabe: verdichteter Dünnschichteinbau, Profilierung mit 5-10% Gefälle, Einbauwassergehalt 30-35 %, geringstmögliche Einbaufläche und einer arbeitstägigen Abdeckung des Deponiefeldes mit wasserundurchlässigem Material in regenintensiven Monaten und im Winter erfolgen. Ein Deponiebetrieb nach den Vorgaben des Anhanges 5, Nr. 6 der Deponieverord-nung, nach dem ein Deponiebetreiber den Anfall von Sickerwasser so gering zu halten hat, wie dies nach dem Stand der Technik möglich ist, ist somit umsetzbar. Aufgrund der geringen Sickerwassermengen und des verdichteten Materialeinbaus stellt der Deponiekörper mit MBA-Material kein umweltrelevantes Gefährdungspotenzial bezogen auf die Deponiegasemissionen dar, insofern nach Abschluss des Deponiekörpers eine Methanoxidationsschicht als Oberflächenabdichtung aufgebracht wird.
Seit 2005 wird auf der Deponie Muertendall (Luxemburg) der Wasserhaushalt einer Oberflächenabdeckung anhand eines Testfeldes untersucht. Die Deponie wurde 1979 in Betrieb genommen. 1991 wurde sie erstmals geschlossen, da ihre Kapazität ausgeschöpft war. Anschließend wurde die Deponie saniert und mit einer Basisabdichtung ausgestattet. Der sanierte Altmüllkörper wurde mit einer 80 cm starken Oberflächenabdeckung versehen. In diesem Bereich der Deponie wurde 2005 ein Testfeld angelegt, um den Wasserhaushalt der Abdeckung zu untersuchen. Ziel dieser Arbeit ist es den Wasserhaushalt der derzeitigen Abdeckung zu bilanzieren und ihre Wasserdurchlässigkeit zu beurteilen. Die Auswertung der Daten zeigt, dass zwischen 30 und 66% des Niederschlages jährlich unterhalb der Abdeckung als Drainageabfluss auftreten. Deutlich zu erkennen ist eine jahreszeitliche Abhängigkeit mit höheren Abflüssen im Winter. Der auftretende Oberflächenabfluss ist vernachlässigbar. In Hinblick auf die Wasserdurchlässigkeit ist die auf der Deponie bestehende Abdeckung nicht geeignet um die Sickerwassermengen deutlich zu minimieren. Da der Wasserhaushalt von Oberflächenabdeckungen die biologischen Abbauprozesse im Deponiekörper maßgeblich beeinflusst, wurden auf der Deponie ebenfalls Untersuchungen am Altmüllkörper durchgeführt, um Rückschlüsse auf den Fortschritt der biologischen Abbauprozesse zu gewinnen. Die ermittelten Wassergehalte im Deponiekörper liegen bei nur 33 Gew. % und sind somit nicht optimal für die biologischen Abbauprozesse. Der untersuchte Altmüll besteht zum Großteil nur noch aus der Fraktion <20 mm als Resultat der biologischen Abbauprozesse. Der übrige Teil besteht größtenteils aus Stoffgruppen, die nur noch schwer biologisch abbaubar sind. Weitere chemisch- physikalische Untersuchungen zeigen, dass im Altmüll immer noch Organik vorhanden ist, die aber durch die biologischen Abbauprozesse nur noch schwer abgebaut werden kann. Aus den gewonnen Ergebnissen werden Vorschläge für die endgültige Abdeckung der Deponie Muertendall gemacht.
Floods are hydrological extremes that have enormous environmental, social and economic consequences.The objective of this thesis was a contribution to the implementation of a processing chain that integrates remote sensing information into hydraulic models. Specifically, the aim was to improve water elevation and discharge simulations by assimilating microwave remote sensing-derived flood information into hydraulic models. The first component of the proposed processing chain is represented by a fully automated flood mapping algorithm that enables the automated, objective, and reliable flood extent extraction from Synthetic Aperture Radar images, providing accurate results in both rural and urban regions. The method operates with minimum data requirements and is efficient in terms of computational time. The map obtained with the developed algorithm is still subject to uncertainties, both introduced by the flood mapping algorithm and inherent in the image itself. In this work, particular attention was given to image uncertainty deriving from speckle. By bootstrapping the original satellite image pixels, several synthetic images were generated and provided as input to the developed flood mapping algorithm. From the analysis performed on the mapping products, speckle uncertainty can be considered as a negligible component of the total uncertainty. In the final step of the proposed processing chain real event water elevations, obtained from satellite observations, were assimilated in a hydraulic model with an adapted version of the Particle Filter, modified to work with non-Gaussian distribution of observations. To deal with model structure error and possibly biased observations, a global and a local weight variant of the Particle Filter were tested. The variant to be preferred depends on the level of confidence that is attributed to the observations or to the model. This study also highlighted the complementarity of remote sensing derived and in-situ data sets. An accurate binary flood map represents an invaluable product for different end users. However, deriving from this binary map additional hydraulic information, such as water elevations, is a way of enhancing the value of the product itself. The derived data can be assimilated into hydraulic models that will fill the gaps where, for technical reasons, Earth Observation data cannot provide information, also enabling a more accurate and reliable prediction of flooded areas.
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.
Die zukünftige Landwirtschaft steht vor großen Herausforderungen: Zum einen sollen mit knapper werdenden Ressource wie Wasser und Boden mehr Menschen ernährt, die Wirtschaftlichkeit gesteigert und Pflanzen zur Energiegewinnung sowie für die Industrie erzeugt werden. Zum anderen sollen Umweltbelastungen deutlich verringert werden, damit die Landwirtschaft nicht ihre eigene Grundlage zerstört und Anpassungsstrategien für das zukünftige Klima gefunden werden. Die Erstellung eines Modells, mit deren Hilfe die Auswirkungen von Klimavariabilität, Standortbedingung, verschiedenartiger Kultivierung, Umwelteinflüsse und nachhaltigem Wirtschaften auf das Pflanzenwachstum simuliert werden können, also eine ökonomisch-ökologischen Bewertung vorgenommen werden kann, ist daher das Hauptziel vorliegender Dissertation. Zur Erlangung dieses Ziels sollte ein ökologisches (STICS) und ein ökonomische Modell (Produktionsfunktion) miteinander gekoppelt werden. Eine Sensitivitätsanalyse des Pflanzenwachstumsmodells STICS verdeutlicht, dass dieses Modell geeignet ist den Einfluss unterschiedlicher Bewirtschaftungsmethoden und Klimakenngrößen auf das Pflanzenwachstum bzw. den Ertrag sowie die Bodenfruchtbarkeit, z.B. über die Nitratauswaschung, realitätsnah abzubilden. Die Voraussetzung dafür ergibt sich auch aus dem Verwenden des statistischen Klimamodells WETTREG 2010, welches hochaufgelöste Klimadaten, die in Anzahl der Klimaelemente und zeitlicher Auflösung der Messreihen von Klimastationen gleichen, liefert. Die natürliche Variabilität des Klimas wird damit gut widergeben und Aussagen über zukünftiges Wachstum und Pflanzenentwicklung sowie Auswirkungen von Extremwetterlagen berechenbar. Die Ergebnisse des Pflanzenwachstumsmodells dienen als Grundlage einer Produktionsfunktion des Cobb-Douglas-Typs. Der graphische Zusammenhang, die Verteilung der Produktionsfaktoren und die Regressionsergebnisse zeigen allerdings, dass eine einfache lineare Regression zur Bestimmung der Funktion auf Mittel- und Summenwertbasis zu schlechten Ergebnissen, insbesondere hinsichtlich der Anpassung an Extremereignisse, führt. Die Klimafaktoren Niederschlag bzw. Wasser und Temperatur, aber auch die Nachhaltigkeit im Sinne der Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit können in der Funktion nicht eindeutig bestimmt werden. Anhand von Simulationen mit künstlichen Klimadaten, d.h. stetig steigenden Temperaturen und immer gleicher Verteilung des Niederschlags (gute und schlechte Verteilung), konnten die Fehlerquellen herauskristallisiert und die fehlenden Faktoren in der Produktionsfunktion gefunden werden. Ein Lösungsansatz ist das Einbeziehen von Stressindizes für Wasser- und Stickstoffmangel, welche die zeitliche Verteilung von Niederschlag und Temperatur bzw. deren Auswirkungen auf das Pflanzenwachstum darstellen. Zudem ist über den Stickstoffstress die Verfügbarkeit von Nitrat für die Pflanze ableitbar und kann in der Produktionsfunktion miteinbezogen werden. Die Ergebnisse der Regression mit Berücksichtigung der Wasser- und Stickstoffstressindizes zeigen deutlich bessere Ergebnisse. Die Variabilität kann deutlich erhöht und die zeitliche Verteilung von Niederschlag und Temperatur sowie die Bodenfruchtbarkeit berücksichtigt werden. Allerdings ist die Anpassung gerade in den extremen Bereichen (überdurchschnittlich niedrige oder hohe Ernten) zu systematisch. Das Pflanzenwachstumsmodell wird demnach nicht durch eine einfache Produktionsfunktion ersetzbar, da es wichtige Informationen zu Ertrag, Einfluss der Klimavariabilität auf den Ertrag, Umwelteinflüssen, wie Stickstoffaustrag, oder Stressindizes liefert. Vielmehr wird erst durch Verwendung des Pflanzenwachstumsmodells die direkte Abhängigkeit zwischen Bewirtschaftung, Ertrag und Nachhaltigkeit im Sinne der Erhaltung der Bodenfruchtbarkeit bzw. der Vermeidung hoher Nitratauswaschung deutlich. Eine nicht angepasste Bewirtschaftung, z.B. Überdüngung und/oder hohe Bewässerung, führt sowohl zu mehr Nitrataustrag als auch zu niedrigerem Ertrag sowie höheren Kosten. Deutlich wird die Unersetzbarkeit des Pflanzenwachstumsmodells durch eine einfache Kostenanalyse. Hierbei konnte die Unrentabilität sehr intensiver Bewirtschaftung und Rentabilität einer zusätzlichen Bewässerung nur unter Berücksichtigung der Nitratauswaschung und klimatischer Gegebenheiten herausgestellt werden. Erst durch das Zusammenspiel von ökologischem und ökonomischem Modell werden die Auswirkungen von Klimavariabilität, Standortbedingung, verschiedenartiger Kultivierung und nachhaltigem Wirtschaften auf das Pflanzenwachstum berechenbar. Eine ökologisch-ökonomische Bewertung, wie die Beurteilung von Auswirkungen bestimmter Klimaelemente (Wasser, Temperatur) auf Pflanzenwachstum und Ertrag, Adaptionsstrategien, effizienter und ressourcenschonender Bewirtschaftung, Rentabilität, Umweltbelastung oder Nachhaltigkeit wird damit letztendlich möglich.
Evapotranspiration (ET) is one of the most important variables in hydrological studies. In the ET process, energy exchange and water transfer are involved. ET consists of transpiration and evaporation. The amount of plants transpiration dominates in ET. Especially in the forest regions, the ratio of transpiration to ET is in general 80-90 %. Meteorological variables, vegetation properties, precipitation and soil moisture are critical influence factors for ET generation. The study area is located in the forest area of Nahe catchment (Rhineland-Palatinate, Germany). The Nahe catchment is highly wooded. About 54.6 % of this area is covered by forest, with deciduous forest and coniferous forest are two primary types. A hydrological model, WaSiM-ETH, was employed for a long-term simulation from 1971-2003 in the Nahe catchment. In WaSiM-ETH, the potential evapotranspiration (ETP) was firstly calculated by the Penman-Monteith equation, and subsequently reduced according to the soil water content to obtain the actual evapotranspiration (ETA). The Penman-Monteith equation has been widely used and recommended for ETP estimation. The difficulties in applying this equation are the high demand of ground-measured meteorological data and the determination of surface resistance. A method combined remote sensing images with ground-measured meteorological data was also used to retrieve the ETA. This method is based on the surface properties such as surface albedo, fractional vegetation cover (FVC) and land surface temperature (LST) to obtain the latent heat flux (LE, corresponding to ETA) through the surface energy balance equation. LST is a critical variable for surface energy components estimation. It was retrieved from the TM/ETM+ thermal infrared (TIR) band. Due to the high-quality and cloudy-free requirements for TM/ETM+ data selection as well as the overlapping cycle of TM/ETM+ sensor is 16 days, images on only five dates are available during 1971-2003 (model ran) " May 15, 2000, July 05, 2001, July 19, August 04 and September 21 in 2003. It is found that the climate conditions of 2000, 2001 and 2003 are wet, medium wet and dry, respectively. Therefore, the remote sensing-retrieved observations are noncontinuous in a limited number over time but contain multiple climate conditions. Aerodynamic resistance and surface resistance are two most important parameters in the Penman-Monteith equation. However, for forest area, the aerodynamic resistance is calculated by a function of wind speed in the model. Since transpiration and evaporation are separately calculated by the Penman-Monteith equation in the model, the surface resistance was divided into canopy surface resistance rsc and soil surface resistance rse. rsc is related to the plants transpiration and rse is related to the bare soil evaporation. The interception evaporation was not taken into account due to its negligible contribution to ET rate under a dry-canopy (no rainfall) condition. Based on the remote sensing-retrieved observations, rsc and rse were calibrated in the WaSiM-ETH model for both forest types: for deciduous forest, rsc = 150 sm−1, rse = 250 sm−1; for coniferous forest, rsc = 300 sm−1, rse = 650 sm−1. We also carried out sensitivity analysis on rsc and rse. The appropriate value ranges of rsc and rse were determined as (annual maximum): for deciduous forest, [100,225] sm−1 for rsc and [50,450] sm−1 for rse; for coniferous forest, [225,375] sm−1 for rsc and [350,1200] sm−1 for rse. Due to the features of the observations that are in a limited number but contain multiple climate conditions, the statistical indices for model performance evaluation are required to be sensitive to extreme values. In this study, boxplots were found to well exhibit the model performance at both spatial and temporal scale. Nush-Sutcliffe efficiency (NSE), RMSE-observations standard deviation ratio (RSR), percent bias (PBIAS), mean bias error (MBE), mean variance of error distribution (S2d), index of agreement (d), root mean square error (RMSE) were found as appropriate statistical indices to provide additional evaluation information to the boxplots. The model performance can be judged as satisfactory if NSE > 0.5, RSR ≤ 0.7, PBIAS < -±12, MBE < -±0.45, S2d < 1.11, d > 0.79, RMSE < 0.97. rsc played a more important role than rse in ETP and ETA estimation by the Penman-Monteith equation, which is attributed to the fact that transpiration dominates in ET. The ETP estimation was found the most correlated to the relative humidity (RH), followed by air temperature (T), relative sunshine duration (SSD) and wind speed (WS). Under wet or medium wet climate conditions, ETA estimation was found the most correlated to T, followed by RH, SSD and WS. Under a water-stress condition, there were very small correlations between ETA and each meteorological variable.
In Mitteleuropa steigt der Anteil befestigter und damit zumeist undurchlässiger Oberflächen durch Flächenerschließung und Urbanisierung stetig. Die Verdichtung und Befestigung natürlicher Oberflächen und das einhergehende Sammeln und Abführen des Niederschlagswassers vergrößert nicht nur den Oberflächenabfluss, sondern reduziert auch die Grundwasserneubildung. Das an Regenwettertagen anfallende Oberflächenwasser von befestigten Flächen wird zwar in den Kanalnetzen gesammelt, kann jedoch nicht vollständig zur Kläranlage abgeführt werden. Das überschüssige Wasser im Kanalsystem wird dann an neuralgischen Punkten dem nächstgelegenen Gewässer zugeleitet. Auf diese Weise gelangt eine große Bandbreite an Substanzen in die Gewässer und beeinflusst den natürlichen Stoffhaushalt. Häufig sind kleine und mesoskalige Gewässersysteme in Ballungsräumen mit einem hohen Versiegelungsgrad betroffen. Neben der schadlosen Ableitung des Ereignisabflusses tritt im Zuge der Umsetzung der Europäischen Wasserrahmenrichtlinie (WRRL, 2000/60/EG) das Ziel des guten ökologischen und chemischen Zustandes des Gewässers in den Vordergrund. Mit Blick auf die Reduktion von angereichertem und vermischtem Niederschlagswasser in den Gewässern ist das Niederschlagswassermanagement das wichtigste Instrument. Die vorliegende Arbeit betrachtet beispielhaft zwei mesoskalige, urban geprägte Gewässer in der Großregion Luxemburg-Trier, die luxemburgische Mess und den deutschen Olewiger Bach. Dabei werden ebenfalls zwei unmittelbar durch Trenn- und Mischwasserkanalisation beeinflusste Teileinzugsgebiete des Olewiger Bachs untersucht. Ziel ist es, die Auswirkungen der urbanen Einleitungen an Regenwettertagen in den verschiedenen Phasen der Hochwasserwelle (Anstieg, Plateau und Rezessionsast) zu analysieren. Ein Schwerpunkt wird dabei auf den Nachweis anthropogener Spurenstoffe sowie wiederkehrende Strukturen im Wellenverlauf gelegt. Die Untersuchung der urban geprägten Bäche erfolgt mit zeitlich hochaufgelösten Einzelstichproben. Im Gegensatz zur gängigen Beprobung mittels volumen-proportionaler Mischproben kann mit diesem Ansatz der Einfluss der anthropogenen Systeme auf Hydro- und Chemographen im Hochwasserereignis analysiert werden. Auch Stoßbelastungen werden besser erfasst und abgebildet. In allen Untersuchungsgebieten werden in jeder Hochwasserwelle anthropogene Spurenstoffe nachgewiesen. Die Konzentrationen variieren sowohl während eines Hochwasserereignisses, als auch im Vergleich zwischen Ereignissen erheblich. Die nachgewiesenen Maximalkonzentrationen in Mess und Olewiger Bach übersteigen die mittleren Gehalte der einzelnen Spurenstoffe um das zwei bis 30-fache. Einige Pestizidgehalte in der Mess überschreiten zudem zeitweise die Grenzwerte der Umweltqualitätsnormen Richtlinie (UQN, 2008/105/EG). Die größten stofflichen Belastungen in Form maximaler Spurenstoffgehalte treten in der Regel bei mäßigen Niederschlagsereignissen in Kombination mit geringem Basisabfluss im Gewässer auf. Die Gesamtfracht hingegen steigt meist mit der Ereignisfülle. Die hydraulischen und stoffrelevanten Auswirkungen an der Schnittstelle von Kanal und Gewässer lassen sich in vielen urban geprägten Bächen wiederfinden. Diese Einleitungen an Regenwettertagen sind bedeutsam für die Komplexität des Abflussverhaltens sowie die Chemodynamik der betroffenen Vorfluter. Die Ergebnisse zeigen, dass es zukünftig mit Blick auf ein erfolgreiches Einzugsgebietsmanagement notwendig ist, die Niederschlagswasserbewirtschaftung in die Maßnahmenplanung einzubeziehen. Bei urbanen Gewässern muss darauf geachtet werden, dass die Maßnahmen zur Verbesserung des chemischen und ökologischen Zustandes nach der WRRL nicht im Konflikt mit der schadlosen Ableitung des Niederschlagswassers stehen. Vor allem hinsichtlich der stofflichen Dynamik, welche in der Regel mittels volumenproportionaler Mischproben untersucht wird, besteht weiterer Forschungsbedarf.
Evaluation of desalination techniques for treating the brackish water of Olushandja sub-basin
(2014)
The groundwater of Olushandja sub-basin as part of Cuvelai basin in central-northern Namibia is saline with TDS content varying between 4,000ppm to 90,000ppm. Based on climatic conditions, this region can be classified as a semi-arid to arid region with an annual rainfall during summer time varying between 200mm to 500mm. The mean annual evaporation potential is about 2,800mm, which is much higher than the annual rainfall. The southern block of this sub-basin is of low population density. It has not been covered by the supply networks for electricity and water. Therefore, the inhabitants are forced to use the untreated groundwater from the hand-dug wells for their daily purposes. This groundwater is not safe for human consumption and therefore needs to be desalinated for that purpose. The goal of this thesis has been to select a suitable desalination technology for that region. The technology to be selected is from those which use renewable energy sources, which have capacity of production from 10m3 to 100m3 per day, which are simple and robust against existing harsh environmental conditions and have already been implemented successfully in some place. Based on these criteria, the technologies which emerged from the literature are: multistage flashing (MSF), multi effect distillation (MED), multi effect humidification (MEH), membrane distillation (MD), reverse osmosis (RO) and electro dialysis reversed (ED). Out of these technologies, RO &amp; ED are based on membrane techniques and MSF, MED &amp; MEH use thermal processes whereas MD technology uses a hybrid process of thermal and membrane techniques for desalinating the water. For evaluation of technical performance, environmental sustainability and financial feasibility of the above mentioned desalination techniques, the following criteria have been used: gained output ratio, recovery rate, pretreatment requirements, sensitivity to feed water quality, post treatment, operating temperature, operating pressure, scaling and fouling potential, corrosion susceptibility, brine disposal, prime energy requirement, mechanical and electrical power output, heat energy, running costs and water generation costs. The data regarding the performance standards of the successfully implemented desalination techniques have been obtained from the literature of performance benchmarks. The Utility Value Analysis Tool of the Rafter-Group of Multi-Criteria Analysis (MCA) has been used for measuring the performance score of a technology. To perform the utility analysis, an evaluation matrix has to be constructed through the following procedures: selection of the decision options (or assessment groups), identification of the evaluation criteria, measurement of performance and transformation of the units. Then the criteria under the objective groups are assigned a level of importance for determining their weights.To perform the sensitivity analysis the level of importance of a criterion is changed by giving more weight or rate to the assessment group of interest (or study). Within the assessment group of interests, the best performing desalination technology has been selected according to the outcome of the sensitivity analysis. The important conclusions of this study are the identification of the capabilities of thermal and membrane based small scale desalination technologies and their applicability based on site specific needs. The sensitivity analysis indicates that the MED technology is the most environmental friendly technology that uses minimum energy and produces least concentrated brine for disposal. The ED technology has emerged to be technically suitable, but it is only applicable when source water has less than 12.000 ppm salt content. The MSF process has favorable thermal efficiency and it is insensitive to feed water quality. Its major drawbacks are energy needs and post treatment requirements that affected its net score. The MD and MSF process have scored the lowest for the technical and economic assessment groups and are concluded not to be suitable for Olushandja sub-basin. The MEH process is cheaper and technically more appropriate than the MED in the two assessment groups. Based on the above mentioned evaluations, this study concluded that Olushandja sub-basin needs more data collection on the geological profile, distinctive identification of aquifers and evidence on the interaction between the aquifers. From the best available data obtained, it could not be established with certainty where the highest level of salinity can be found in the profile, or how the geological profile is layered. More data on ground water quality for spatial overview of the trends and pattern of the sub-basin will be useful in drawing better conclusion on the specific desalination technology needed which is suitable for a specified village or living space.
A sustainable development of forests and their ecosystem services requires the monitoring of the forests" state and changes as well as the prediction of their future development. To achieve the latter, eco-physiological forest growth models are usually applied. These models require calibration and validation with forestry reference data. This data includes forest structural parameters such as tree height or stem diameter which are easy to measure and can be used to estimate the core model parameters, i.e. the tree- biomass pools. The methods traditionally applied to derive the structural parameters are mainly manual and time-consuming. Hence, the in situ data acquisition is inefficient and limited in its ability to capture the vertical and horizontal variability in stand structure. Ground-based remote sensing bears the potential to overcome the limitations of the traditional methods. As they can be automated, ground-based remote sensing methods allow a much more efficient data acquisition and a larger spatial coverage. They are also able to capture forest structure in its three dimensions. Nevertheless, at present further research is required, in particular with respect to the practical integration of ground-based remote sensing data into forest growth models as well as regarding factors influencing the structural parameter retrieval from this data. Therefore, the goal of this PhD thesis was to investigate the influencing factors of two ground-based remote sensing methods (terrestrial laser scanning and hemispherical photography), which have not or only scarcely been studied to date. In addition, the use of forest structural parameters derived from these methods for the calibration of a forest growth model was assessed. Both goals were achieved. The results of this thesis could contribute significantly to a comprehensive assessment of ground-based remote sensing and its potential to derive the forest structural parameters. However, the use of these methods to calibrate forest growth models proved to be limited. An optimized data sampling design is expected to eliminate the major limitations, though. Furthermore, the combination of ground-based, airborne, and satellite remote sensing sensors was suggested to provide an optimized framework for the general integration of remotely sensed data into forest growth models. This combination of remote sensing observations at different scales will contribute greatly to a modern forest management with the purpose of warranting a sustainable forest development even under growing economic and ecological pressures.