TY - THES A1 - Crisologo, Irene T1 - Using spaceborne radar platforms to enhance the homogeneity of weather radar calibration T1 - Homogenisierung der Kalibrierung von Niederschlagsradaren mit Hilfe satellitengestützter Radarplattformen N2 - Accurate weather observations are the keystone to many quantitative applications, such as precipitation monitoring and nowcasting, hydrological modelling and forecasting, climate studies, as well as understanding precipitation-driven natural hazards (i.e. floods, landslides, debris flow). Weather radars have been an increasingly popular tool since the 1940s to provide high spatial and temporal resolution precipitation data at the mesoscale, bridging the gap between synoptic and point scale observations. Yet, many institutions still struggle to tap the potential of the large archives of reflectivity, as there is still much to understand about factors that contribute to measurement errors, one of which is calibration. Calibration represents a substantial source of uncertainty in quantitative precipitation estimation (QPE). A miscalibration of a few dBZ can easily deteriorate the accuracy of precipitation estimates by an order of magnitude. Instances where rain cells carrying torrential rains are misidentified by the radar as moderate rain could mean the difference between a timely warning and a devastating flood. Since 2012, the Philippine Atmospheric, Geophysical, and Astronomical Services Administration (PAGASA) has been expanding the country’s ground radar network. We had a first look into the dataset from one of the longest running radars (the Subic radar) after devastating week-long torrential rains and thunderstorms in August 2012 caused by the annual southwestmonsoon and enhanced by the north-passing Typhoon Haikui. The analysis of the rainfall spatial distribution revealed the added value of radar-based QPE in comparison to interpolated rain gauge observations. However, when compared with local gauge measurements, severe miscalibration of the Subic radar was found. As a consequence, the radar-based QPE would have underestimated the rainfall amount by up to 60% if they had not been adjusted by rain gauge observations—a technique that is not only affected by other uncertainties, but which is also not feasible in other regions of the country with very sparse rain gauge coverage. Relative calibration techniques, or the assessment of bias from the reflectivity of two radars, has been steadily gaining popularity. Previous studies have demonstrated that reflectivity observations from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) and its successor, the Global Precipitation Measurement (GPM), are accurate enough to serve as a calibration reference for ground radars over low-to-mid-latitudes (± 35 deg for TRMM; ± 65 deg for GPM). Comparing spaceborne radars (SR) and ground radars (GR) requires cautious consideration of differences in measurement geometry and instrument specifications, as well as temporal coincidence. For this purpose, we implement a 3-D volume matching method developed by Schwaller and Morris (2011) and extended by Warren et al. (2018) to 5 years worth of observations from the Subic radar. In this method, only the volumetric intersections of the SR and GR beams are considered. Calibration bias affects reflectivity observations homogeneously across the entire radar domain. Yet, other sources of systematic measurement errors are highly heterogeneous in space, and can either enhance or balance the bias introduced by miscalibration. In order to account for such heterogeneous errors, and thus isolate the calibration bias, we assign a quality index to each matching SR–GR volume, and thus compute the GR calibration bias as a qualityweighted average of reflectivity differences in any sample of matching SR–GR volumes. We exemplify the idea of quality-weighted averaging by using beam blockage fraction (BBF) as a quality variable. Quality-weighted averaging is able to increase the consistency of SR and GR observations by decreasing the standard deviation of the SR–GR differences, and thus increasing the precision of the bias estimates. To extend this framework further, the SR–GR quality-weighted bias estimation is applied to the neighboring Tagaytay radar, but this time focusing on path-integrated attenuation (PIA) as the source of uncertainty. Tagaytay is a C-band radar operating at a lower wavelength and is therefore more affected by attenuation. Applying the same method used for the Subic radar, a time series of calibration bias is also established for the Tagaytay radar. Tagaytay radar sits at a higher altitude than the Subic radar and is surrounded by a gentler terrain, so beam blockage is negligible, especially in the overlapping region. Conversely, Subic radar is largely affected by beam blockage in the overlapping region, but being an SBand radar, attenuation is considered negligible. This coincidentally independent uncertainty contributions of each radar in the region of overlap provides an ideal environment to experiment with the different scenarios of quality filtering when comparing reflectivities from the two ground radars. The standard deviation of the GR–GR differences already decreases if we consider either BBF or PIA to compute the quality index and thus the weights. However, combining them multiplicatively resulted in the largest decrease in standard deviation, suggesting that taking both factors into account increases the consistency between the matched samples. The overlap between the two radars and the instances of the SR passing over the two radars at the same time allows for verification of the SR–GR quality-weighted bias estimation method. In this regard, the consistency between the two ground radars is analyzed before and after bias correction is applied. For cases when all three radars are coincident during a significant rainfall event, the correction of GR reflectivities with calibration bias estimates from SR overpasses dramatically improves the consistency between the two ground radars which have shown incoherent observations before correction. We also show that for cases where adequate SR coverage is unavailable, interpolating the calibration biases using a moving average can be used to correct the GR observations for any point in time to some extent. By using the interpolated biases to correct GR observations, we demonstrate that bias correction reduces the absolute value of the mean difference in most cases, and therefore improves the consistency between the two ground radars. This thesis demonstrates that in general, taking into account systematic sources of uncertainty that are heterogeneous in space (e.g. BBF) and time (e.g. PIA) allows for a more consistent estimation of calibration bias, a homogeneous quantity. The bias still exhibits an unexpected variability in time, which hints that there are still other sources of errors that remain unexplored. Nevertheless, the increase in consistency between SR and GR as well as between the two ground radars, suggests that considering BBF and PIA in a weighted-averaging approach is a step in the right direction. Despite the ample room for improvement, the approach that combines volume matching between radars (either SR–GR or GR–GR) and quality-weighted comparison is readily available for application or further scrutiny. As a step towards reproducibility and transparency in atmospheric science, the 3D matching procedure and the analysis workflows as well as sample data are made available in public repositories. Open-source software such as Python and wradlib are used for all radar data processing in this thesis. This approach towards open science provides both research institutions and weather services with a valuable tool that can be applied to radar calibration, from monitoring to a posteriori correction of archived data. N2 - Die zuverlässige Messung des Niederschlags ist Grundlage für eine Vielzahl quantitativer Anwendungen. Bei der Analyse und Vorhersage von Naturgefahren wie Sturzfluten oder Hangrutschungen ist dabei die räumliche Trennschärfe der Niederschlagsmessung besonders wichtig, da hier oft kleinräumige Starkniederschläge auslösend sind. Seit dem 2.Weltkrieg gewinnen Niederschlagsradare an Bedeutung für die flächenhafte Erfassung des Niederschlags in hoher raum-zeitlicher Aulösung. Und seit Ende des 20. Jahrhunderts investieren Wetterdienste zunehmend in die Archivierung dieser Beobachtungen. Die quantitative Auswertung solcher Archive gestaltet sich jedoch aufgrund unterschiedlicher Fehlerquellen als schwierig. Eine Fehlerquelle ist die Kalibrierung der Radarsysteme, die entlang der sog. "receiver chain" eine Beziehung zwischen der primären Beobachtungsvariable (der zurückgestreuten Strahlungsleistung) und der Zielvariable (des Radarreflektivitätsfaktors, kurz Reflektivität) herstellt. Die Reflektivität wiederum steht über mehrere Größenordnungen hinweg in Beziehung zur Niederschlagsintensität, so dass bereits kleine relative Fehler in der Kalibrierung große Fehler in der quantitativen Niederschlagsschätzung zur Folge haben können. Doch wie kann eine mangelhafte Kalibrierung nachträglich korrigiert werden? Diese Arbeit beantwortet diese Frage am Beispiel des kürzlich installierten Radarnetzwerks der Philippinen. In einer initialen Fallstudie nutzen wir das S-Band-Radar nahe Subic, welches die Metropolregion Manila abdeckt, zur Analyse eines außergewöhnlich ergiebigen Niederschlagsereignisses im Jahr 2012: Es zeigt sich, dass die radargestützte Niederschlagsschätzung um rund 60% unter den Messungen von Niederschlagsschreibern liegt. Kann die Hypothese einer mangelhaften Kalibrierung bestätigt werden, indem die Beobachtungen des Subic-Radars mit den Messungen exzellent kalibrierter, satellitengestützter Radarsysteme verglichen werden? Kann die satellitengestützte Referenz ggf. sogar für eine nachträgliche Kalibrierung genutzt werden? Funktioniert eine solche Methode auch für das benachbarte C-Band-Radar nahe Tagaytay? Können wir die Zuverlässigkeit einer nachträglichen Kalibrierung erhöhen, indem wir andere systematische Fehlerquellen in den Radarmessungen identifizieren? Zur Beantwortung dieser Fragen vergleicht diese Arbeit die Beobachtungen bodengestützter Niederschlagsradare (GR) mit satellitengestützten Niederschlagsradaren (SR) der Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) und ihrem Nachfolger, der Global Precipitation Measurement (GPM) Mission. Dazu wird eine Methode weiterentwickelt, welche den dreidimensionalen Überlappungsbereich der Samplingvolumina des jeweiligen Instruments|GR und SR|berücksichtigt. Desweiteren wird jedem dieser Überlappungsbereiche ein Wert für die Datenqualität zugewiesen, basierend auf zwei Unsicherheitsquellen: dem Anteil der Abschattung (engl. beam blockage fraction, BBF) und der pfadintegrierten Dämpfung (engl. path-integrated attenuation, PIA). Die BBF zeigt, welcher Anteil des Radarstrahls von der Geländeoberfläche blockiert wird (je höher, desto niedriger die Qualität). PIA quantifiziert den Energieverlust des Signals, wenn es intensiven Niederschlag passiert (je höher, desto niedriger die Qualität). Entsprechend wird der Bias (also der Kalibrierungsfaktor) als das qualitätsgewichtete Mittel der Differenzen zwischen den GR- und SR-Reflektivitäten (ausgedrückt auf der logarithmischen Dezibelskala) berechnet. Diese Arbeit zeigt, dass beide Radare, Subic und Tagaytay, gerade in den frühen Jahren stark von mangelhafter Kalibrierung betroffen waren. Der Vergleich mit satellitengestützten Messungen erlaubt es uns, diesen Fehler nachträglich zu schätzen und zu korrigieren. Die Zuverlässigkeit dieser Schätzung wird durch die Berücksichtigung anderer systematischer Fehler im Rahmen der Qualitätsgewichtung deutlich erhöht. Dies konnte auch dadurch bestätigt werden, dass nach Korrektur der Kalibierung die Signale im Überlappungsbereich der beiden bodengestützten Radare deutlich konsistenter wurden. Eine Interpolation des Fehlers in der Zeit war erfolgreich, so dass die Radarbeobachtungen auch für solche Tage korrigiert werden können, an denen keine satellitengestützten Beobachtungen verfügbar sind. KW - Niederschlagsradar KW - Kalibrierung KW - Fernerkundung KW - TRMM KW - GPM KW - Philippinen KW - weather radar KW - calibration KW - remote sensing KW - TRMM KW - GPM KW - The Philippines Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-445704 ER - TY - THES A1 - Jamil, Abdlhamed T1 - Fernerkundung und GIS zur Erfassung, Modellierung und Visualisierung orientalischer Stadtstrukturen : das Beispiel Sanaa (Jemen) T1 - Acquisition, modelling and visualisation of oriental city structures with remote sensing and GIS : the case of Sanaa (Yemen) N2 - Gegenstand dieser Arbeit ist die Konzeption, Entwicklung und exemplarische Implementierung eines generischen Verfahrens zur Erfassung, Verarbeitung, Auswertung und kartographischen Visualisierung urbaner Strukturen im altweltlichen Trockengürtel mittels hochauflösender operationeller Fernerkundungsdaten. Das Verfahren wird am Beispiel der jemenitischen Hauptstadt Sanaa einer Vertreterin des Typus der Orientalischen Stadt angewandt und evaluiert. Das zu entwickelnde Verfahren soll auf Standardverfahren und Systemen der raumbezogenen Informationsverarbeitung basieren und in seinen wesentlichen Prozessschritten automatisiert werden können. Daten von hochauflösenden operationellen Fernerkundungssystemen (wie z.B. QuickBird, Ikonos u. a.) erlauben die Erkennung und Kartierung urbaner Objekte, wie Gebäude, Straßen und sogar Autos. Die mit ihnen erstellten Karten und den daraus gewonnenen Informationen können zur Erfassung von Urbanisierungsprozessen (Stadt- und Bevölkerungswachstum) herangezogen werden. Sie werden auch zur Generierung von 3D-Stadtmodellen genutzt. Diese dienen z.B. der Visualisierung für touristische Anwendungen, für die Stadtplanung, für Lärmanalysen oder für die Standortplanung von Mobilfunkantennen. Bei dem in dieser Arbeit erzeugten 3D-Visualisierung wurden jedoch keine Gebäudedetails erfasst. Entscheidend war vielmehr die Wiedergabe der Siedlungsstruktur, die im Vorhandensein und in der Anordnung der Gebäude liegt. In dieser Arbeit wurden Daten des Satellitensensors Quickbird von 2005 verwendet. Sie zeigen einen Ausschnitt der Stadt Sanaa in Jemen. Die Fernerkundungsdaten wurden durch andere Daten, u.a. auch Geländedaten, ergänzt und verifiziert. Das ausgearbeitete Verfahren besteht aus der Klassifikation der Satellitenbild-aufnahme, die u.a. pixelbezogen und für jede Klasse einzeln (pixelbezogene Klassifikation auf Klassenebene) durchgeführt wurde. Zusätzlich fand eine visuelle Interpretation der Satellitenbildaufnahme statt, bei der einzelne Flächen und die Straßen digitalisiert und die Objekte mit Symbolen gekennzeichnet wurden. Die aus beiden Verfahren erstellten Stadtkarten wurden zu einer fusioniert. Durch die Kombination der Ergebnisse werden die Vorteile beider Karten in einer vereint und ihre jeweiligen Schwächen beseitigt bzw. minimiert. Die digitale Erfassung der Konturlinien auf der Orthophotomap von Sanaa erlaubte die Erstellung eines Digitalen Geländemodells, das der dreidimensionalen Darstellung des Altstadtbereichs von Sanaa diente. Die 3D-Visualisierung wurde sowohl von den pixelbezogenen Klassifikationsergebnissen auf Klassenebene als auch von der digitalen Erfassung der Objekte erstellt. Die Ergebnisse beider Visualisierungen wurden im Anschluss in einer Stadtkarte vereint. Bei allen Klassifikationsverfahren wurden die asphaltierten Straßen, die Vegetation und einzeln stehende Gebäude sehr gut erfasst. Die Klassifikation der Altstadt gestaltete sich aufgrund der dort für die Klassifikation herrschenden ungünstigen Bedingungen am problematischsten. Die insgesamt besten Ergebnisse mit den höchsten Genauigkeitswerten wurden bei der pixelbezogenen Klassifikation auf Klassenebene erzielt. Dadurch, dass jede Klasse einzeln klassifiziert wurde, konnte die zu einer Klasse gehörende Fläche besser erfasst und nachbearbeitet werden. Die Datenmenge wurde reduziert, die Bearbeitungszeit somit kürzer und die Speicherkapazität geringer. Die Auswertung bzw. visuelle Validierung der pixel-bezogenen Klassifikationsergebnisse auf Klassenebene mit dem Originalsatelliten-bild gestaltete sich einfacher und erfolgte genauer als bei den anderen durch-geführten Klassifikationsverfahren. Außerdem war es durch die alleinige Erfassung der Klasse Gebäude möglich, eine 3D-Visualisierung zu erzeugen. Bei einem Vergleich der erstellten Stadtkarten ergibt sich, dass die durch die visuelle Interpretation erstellte Karte mehr Informationen enthält. Die von den pixelbezogenen Klassifikationsergebnissen auf Klassenebene erstellte Karte ist aber weniger arbeits- und zeitaufwendig zu erzeugen. Zudem arbeitet sie die Struktur einer orientalischen Stadt mit den wesentlichen Merkmalen besser heraus. Durch die auf Basis der 2D-Stadtkarten erstellte 3D-Visualisierung wird ein anderer räumlicher Eindruck vermittelt und bestimmte Elemente einer orientalischen Stadt deutlich gemacht. Dazu zählen die sich in der Altstadt befindenden Sackgassen und die ehemalige Stadtmauer. Auch die für Sanaa typischen Hochhäuser werden in der 3D-Visualisierung erkannt. Insgesamt wurde in der Arbeit ein generisches Verfahren entwickelt, dass mit geringen Modifikationen auch auf andere städtische Räume des Typus orientalische Stadt angewendet werden kann. N2 - This study aims at the development and implementation of a generic procedure for the acquisition, processing, analysis and cartographic visualisation of urban space in arid zone cities based on operational remote sensing imagery. As a proof of concept the Yemeni capital Sanaa has been selected as a use case. The workflow developed is based on standard procedures and systems of spatial information processing and allows for subsequent automation oft its essential processes. Today, high-resolution remote sensing data from operational satellite systems (such as QuickBird, Ikonos etc) facilitate the recognition and mapping of urban objects such as buildings, streets and even cars which, in the past could only be acquired by non-operational aerial photography. The satellite imagery can be used to generate maps and even 3D-representation of the urban space. Both maps and 3D-visualisations can be used for up-to-date land use mapping, zoning and urban planning purposes etc. The 3D-visualisation provides a deeper understanding of urban structures by integrating building height into the analysis. For this study remote sensing data of the Quickbird satellite data of 2005 were used. They show a section of the city of Sanaa in Yemen. The remote sensing data were supplemented and verified by other data, including terrain data. The image data are then subjected to thorough digital image. This procedure consists of a pixel-oriented classification of the satellite image acquisition at class level. In addition, a visual interpretation of the satellite image has been undertaken to identify and label individual objects (areas, surfaces, streets) etc. which were subsequently digitised. The town maps created in both procedures were merged to one. Through this combination of the results, the advantages of both maps are brought together and their respective weaknesses are eliminated or minimized. The digital collection of the contour lines on the orthophoto map of Sanaa allowed for the creation of a digital terrain model, which was used for the three-dimensional representation of Sanaa's historic district. The 3D-visualisation was created from the classification results as well as from the digital collection of the objects and the results of both visualisations were combined in a city map. In all classification procedures, paved roads, vegetation and single buildings were detected very well. The best overall results with the highest accuracy values achieved in the pixel-oriented classification at class level. Because each class has been classified separately, size belonging to that class can be better understood and optimised. The amount of data could be reduced, thus requiring less memory and resulting in a shorter processing time. The evaluation and validation of the pixel-oriented visual classification results at class level with the original satellite imagery was designed more simply and more accurately than other classification methods implemented. It was also possible by the separate recording of the class building to create a 3D-visualisation. A comparison of the maps created found that the map created from visual interpretation contains more information. The map based on pixel-oriented classification results at class level proved to be less labor- and time-consuming, and the structure of an oriental city with the main features will be worked out better. The 2D-maps and the 3D-visualisation provide a different spatial impression, and certain elements of an oriental city clearly detectable. These include the characteristic dead ends in the old town and the former city wall. The typical high-rise houses of Sanaa are detected in the 3D-visualisation. This work developed a generic procedure to detect, analyse and visualise urban structures in arid zone environments. The city of Sanaa served as a proof of concept. The results show that the workflow developed is instrumental in detecting typical structures of oriental cities. The results achieved in the case study Sanaa prove that the process can be adapted to the investigation of other arid zone cities in the Middle East with minor modifications. KW - Fernerkundung KW - 3D-Visualisierung KW - Klassifikation KW - 2D-Stadtmodell KW - orientalische Stadt KW - remote sensing KW - 3D visualization KW - classification KW - 2D city model KW - oriental city Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-50200 ER - TY - BOOK A1 - Jordan, Peter A1 - Pietruska, Franz A1 - Siemer, Julia A1 - Rolfes, Manfred A1 - Borg, Erik A1 - Fichtelmann, Bernd A1 - Jaumann, Ralf A1 - Naß, Andrea A1 - Bamberg, Marlene T1 - Geoinformation & Visualisierung BT - Pionier und Wegbereiter eines neuen Verständnisses von Kartographie und Geoinformatik : Festschrift anlässlich der Emeritierung von Herrn Prof. Dr. Hartmut Asche im März 2017 N2 - Hartmut Asche prägte über ein Vierteljahrhundert maßgeblich die Forschungsfelder der Geoinformation, Visualisierung und Kartographie. Die vorliegende Festschrift stellt eine würdige Gabe von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des Institutes für Geographie der Universität Potsdam anlässlich seiner Emeritierung im März 2017 dar. International renommierte, Herrn Asches Karriere begleitende Autorinnen und Autoren, konnten für Fachbeiträge aus den Bereichen Geographie, Geoinformatik, Kartographie und Fernerkundung gewonnen werden. Es werden in fachlich hervorragender Weise Schwerpunkte umrissen, mit welchen Herr Asche sich in seiner von zahlreichen Höhepunkten geprägten wissenschaftlichen Karriere beschäftigte. N2 - For more than a quarter of a century, Hartmut Asche has significantly influenced the research fields of geoinformation, visualisation, and cartography. This book represents a gift from the staff of the Institute of Geography of the University of Potsdam on the occasion of his retirement in March 2017. Internationally renowned researchers who accompanied Mr Asche’s career have contributed to the Festschrift. Numerous scientific highlights marking Mr Asche’s career are reflected in the authors’ contributions, which deal with research in the disciplines of geography, geoinformatics, cartography, and remote sensing. T3 - Potsdamer Geographische Praxis - 12 KW - Geographie KW - Geoinformatik KW - Kartographie KW - Fernerkundung KW - geography KW - geoinformatics KW - cartography KW - remote sensing Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-100787 SN - 978-3-86956-389-3 SN - 2194–1599 SN - 2194–1602 IS - 12 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Klisch, Anja T1 - Ableitung von Blattflächenindex und Bedeckungsgrad aus Fernerkundungsdaten für das Erosionsmodell EROSION 3D N2 - In den letzten Jahren wurden relativ komplexe Erosionsmodelle entwickelt, deren Teilprozesse immer mehr auf physikalisch begründeten Ansätzen beruhen. Damit verbunden ist eine höhere Anzahl aktueller Eingangsparameter, deren Bestimmung im Feld arbeits- und kostenaufwendig ist. Zudem werden die Parameter punktuell, also an bestimmten Stellen und nicht flächenhaft wie bei der Fernerkundung, erfasst. Im Rahmen dieser Arbeit wird gezeigt, wie Satellitendaten als relativ kostengünstige Ergänzung oder Alternative zur konventionellen Parametererhebung genutzt werden können. Dazu werden beispielhaft der Blattflächenindex (LAI) und der Bedeckungsgrad für das physikalisch begründete Erosionsmodell EROSION 3D abgeleitet. Im Mittelpunkt des Interesses steht dabei das Aufzeigen von existierenden Methoden, die die Basis für eine operationelle Bereitstellung solcher Größen nicht nur für Erosions- sondern allgemein für Prozessmodelle darstellen. Als Untersuchungsgebiet dient das primär landwirtschaftlich genutzte Einzugsgebiet des Mehltheuer Baches, das sich im Sächsischen Lößgefilde befindet und für das Simulationsrechnungen mit konventionell erhobenen Eingangsparametern für 29 Niederschlagsereignisse im Jahr 1999 vorliegen [MICHAEL et al. 2000]. Die Fernerkundungsdatengrundlage bilden Landsat-5-TM-Daten vom 13.03.1999, 30.04.1999 und 19.07.1999. Da die Vegetationsparameter für alle Niederschlagsereignisse vorliegen sollen, werden sie basierend auf der Entwicklung des LAI zeitlich interpoliert. Dazu erfolgt zunächst die Ableitung des LAI für alle vorhandenen Fruchtarten nach den semi-empirischen Modellen von CLEVERS [1986] und BARET & GUYOT [1991] mit aus der Literatur entnommenen Koeffizienten. Des Weiteren wird eine Methode untersucht, nach der die Koeffizienten für das Clevers-Modell aus den TM-Daten und einem vereinfachten Wachstumsmodell bestimmt werden. Der Bedeckungsgrad wird nach ROSS [1981] aus dem LAI ermittelt. Die zeitliche Interpolation des LAI wird durch die schlagbezogene Anpassung eines vereinfachten Wachstumsmodells umgesetzt, das dem hydrologischen Modell SWIM [KRYSANOVA et al. 1999] entstammt und in das durchschnittliche Tagestemperaturen eingehen. Mit den genannten Methoden bleiben abgestorbene Pflanzenteile unberücksichtigt. Im Vergleich zur konventionellen terrestrischen Parametererhebung ermöglichen sie eine differenziertere Abbildung räumlicher Variabilitäten und des zeitlichen Verlaufes der Vegetationsparameter. Die Simulationsrechnungen werden sowohl mit den direkten Bedeckungsgraden aus den TM-Daten (pixelbezogen) als auch mit den zeitlich interpolierten Bedeckungsgraden für alle Ereignisse (schlagbezogen) durchgeführt. Bei beiden Vorgehensweisen wird im Vergleich zur bisherigen Abschätzung eine Verbesserung der räumlichen Verteilung der Parameter und somit eine räumliche Umverteilung von Erosions- und Depositionsflächen erreicht. Für die im Untersuchungsgebiet vorliegende räumliche Heterogenität (z. B. Schlaggröße) bieten Landsat-TM-Daten eine ausreichend genaue räumliche Auflösung. Damit wird nachgewiesen, dass die satellitengestützte Fernerkundung im Rahmen dieser Untersuchungen sinnvoll einsetzbar ist. Für eine operationelle Bereitstellung der Parameter mit einem vertretbaren Aufwand ist es erforderlich, die Methoden weiter zu validieren und möglichst weitestgehend zu automatisieren. N2 - Soil erosion models become increasingly more complex and contain physically based components, resulting in changing requirements for their input parameters. The spatial and temporal dynamics of erosions forcing parameters thus produce high requirements on data availability (costs and manpower). Due to this fact, the use of complex erosion models for extensive regions is strongly limited by the high in-situ expense. Moreover, conventional measurement procedures provide parameters at certain points, while remote sensing is a two-dimensional retrieval method. This thesis demonstrates, how satellite data can be used as a cost-effective supplementation or alternative to conventional measurement procedures. Leaf area index (LAI) and soil cover percentage are examplarily derived for the EROSION 3D physically based soil erosion model. The main objective of this study is to summarise existing retrieval methods in order to operationally provide such paramaters for soil erosion models or for process models in general. The methods are applied to a catchment in the loess region in Saxony (Germany), that predominantly is agriculturally used. For comparison, simulations based on conventionally estimated parameters for 29 rainstorm events are available [MICHAEL et al. 2000]. The remote sensing parameters are derived from Landsat 5 TM data on the following dates: 13.03.1999, 30.04.1999, 19.07.1999. To get temporally continuous data for all events, they are interpolated between the acquisition dates based on the LAI development. Therefore, LAI is firstly calculated for all occurring crops by means of the semi-empirical models of CLEVERS [1986] and BARET & GUYOT [1991]. The coefficients appropriated to these models are taken from literature. Furthermore, a method is investigated that enables coefficient estimation for the Clevers model from Landsat data combined with a simplified growth model. Next, soil cover percentage is derived from LAI after ROSS [1981]. The LAI interpolation is performed by the simplified crop growth model from the SWIM hydrological model [Krysanova et al. 1999]. It has to be mentioned, that plant residue remains unconsidered by the used methods. In comparison to conventional measurement procedures, these methods supply a differentiated mapping of the spatial variability and temporal behaviour regarding the vegetation parameters. The simulations with EROSION 3D are carried out for the remotely sensed soil cover percentages, that are retrieved in two ways. Soil cover is directly derived from the remote sensing data for each pixel at the acquisition dates as well as estimated by means of the interpolation for each field on all rainstorm events. In comparison to conventionally determined soil cover, both methods provide an improved spatial allocation of this parameter and thus, a spatial reallocation of erosion and deposition areas. The used Landsat Data provide an adequate spatial resolution suitable for the spatial heterogeneity given in the test area (e. g. field size). These results show that satellite based remote sensing can be reasonably used within the scope of these investigations. In the future, operational retrieval of such remotely sensed parameters necessitates the validation of the proposed methods and in general the automation of involved sub-processes to the greatest possible extent KW - Fernerkundung KW - Blattflächenindex KW - Bedeckungsgrad KW - Bodenerosion KW - EROSION 3D KW - remote sensing KW - leaf area index KW - soil cover percentage KW - soil erosion KW - EROSION 3D Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0001455 ER -