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- Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung (23) (entfernen)
Problemstellung • Geoökologische Prozessforschung versucht für große Landschaftsausschnitte, die in der Natur ablaufenden und vom Menschen beeinflussten Prozesse mit Hilfe von Modellen nachzuvollziehen • exakte Erfassung der Ausstattung des Untersuchungsraumes ist wesentliche Voraussetzung für eine wirklichkeitsnahe Abbildung • Modelle derzeit weder in der Lage, alle ablaufenden Prozesse in die Betrachtung einzubeziehen, noch präzise Eingangsdaten bei der Beschreibung des Ausgangszustandes zu verarbeiten • häufig liegen Modelleingangsdaten nicht in der notwendigen Präzision vor • In Modellen wird Ausstattung eines Untersuchungsgebietes über den Boden, den Grundwassereinfluss und die Flächennutzung beschrieben • Flächennutzung besitzt weitgehend statische Elemente (Nutzungstypen Wald, Gewässer, Siedlung) und hochdynamische Elemente (jährlicher Wechsel der Fruchtart auf jedem Acker) • Bedarf nach detaillierter (lage- und zeitkonkreter) Eingabe der Verteilung der Ackerfrüchte im Modellzeitraum, da Landwirtschaft als eine der bedeutenden Quellen für diffusen Nährstoffeintrag ins Ökosystem angesehen wird Stand der Forschung • bei Erfassung von Kulturen der Landwirtschaft aus Fernerkundungsdaten hat sich multitemporale Klassifizierung als sinnvoll erwiesen, weil sich anhand einer Einzelaufnahme die verschiedenen Kulturen nicht sicher trennen lassen • Klassifizierung erfolgt mit überwachten Methoden unter Verwendung von Trainingsflächen im Datensatz, von denen die dort angebaute Frucht bekannt ist • in die Klassifizierung werden zusätzliche Informationen einbezogen (Fuzzy), die Auskunft über die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Frucht geben (Anbaueignung in Abhängigkeit von Hangneigung, Niederschlag, Höhenlage, Boden) Die Ergebnisse dieser Klassifikationen sind meist nicht auf andere Landschaftsausschnitte und Anbaujahre übertragbar, weil die Ausprägung der Spektralsignatur einer Kultur durch veränderte Boden- und Witterungsbedingungen variiert. Lösungsansatz • auf Basis von Satellitendaten und Anbauinformationen aus 15 aufeinander folgenden Jahren (35 Aufnahmetermine) sollten von Witterung und Boden unabhängige Jahreskurven der spektralen Charakteristik wichtiger Ackerkulturen gewonnen werden, die den Wachstumsverlauf der Pflanzen beschreiben • diese Kurven sollen anstelle von Trainingsgebieten zur multitemporalen Klassifizierung von Daten eines Anbaujahres herangezogen werden Schlussfolgerungen und Ausblick • Prinzipiell erscheint Vorgehen erfolgreich, jedoch in Abhängigkeit von der Brauchbarkeit der herangezogenen Szenen schwankt Güte des Ergebnisses noch • Verfahren stellt wesentlichen Fortschritt zu bisherigem Vorgehen auf Trainingsflächenbasis dar • ist zumindest im Untersuchungsgebiet immer wieder ohne weitere Kenntnis von Anbauinformationen anwendbar, lediglich exakte phänologische Datierung der dann verwendeten Aufnahmen erforderlich • für andere Gebiete (Variation in Niederschlag und Boden) ist Anpassung der phänologischen Datierung der Kurven erforderlich (Form ist weiter verwendbar) • optimale Bildkombination zur Trennung aller Kulturen ist: Anfang/Mitte April – Mitte Mai – Anfang Juli – Mitte August – Mitte September • Kombination sollte bei verbesserter Verfügbarkeit von Daten beschaffbar sein • problematisch scheinen Trockensituationen im Mai und Juni zu sein, so dass zu schnell reifende Wintergetreide nicht richtig erkannt werden, Bedarf Bodeninformationen einzubeziehen • Trennung von Hackfrüchten weiterhin problematisch (wie schon in bisherigen Verfahren), führt zu übermäßigen Anteilen im Ergebnis, in Abhängigkeit vom Anbauanteil besser vernachlässigen • Einbeziehung von Fuzzyinformationen erscheint sinnvoll • Zusammenhang von Bodengüte und Frucht (Anbaueignung eines Bodens für eine Frucht) • Wasserverfügbarkeit am Standort (in Abhängigkeit von Speichervermögen des Bodens, Grundwasseranschluss und Niederschlag) • Summe der Niederschläge bis zum Aufnahmezeitpunkt (Trockenheitsindex) <hr> Dokument 1: Foliensatz | Dokument 2: Abstract <hr> Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
In semi-arid savannas, unsustainable land use can lead to degradation of entire landscapes, e.g. in the form of shrub encroachment. This leads to habitat loss and is assumed to reduce species diversity. In BIOTA phase 1, we investigated the effects of land use on population dynamics on farm scale. In phase 2 we scale up to consider the whole regional landscape consisting of a diverse mosaic of farms with different historic and present land use intensities. This mosaic creates a heterogeneous, dynamic pattern of structural diversity at a large spatial scale. Understanding how the region-wide dynamic land use pattern affects the abundance of animal and plant species requires the integration of processes on large as well as on small spatial scales. In our multidisciplinary approach, we integrate information from remote sensing, genetic and ecological field studies as well as small scale process models in a dynamic region-wide simulation tool. <hr> Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006.
In ihrem Bemühen, landwirtschaftliche Flächen standortgerecht zu bewirtschaften, sammelt eine zunehmende Anzahl landwirtschaftlicher Betriebe Informationen über die räumlich-zeitliche Verteilung von Boden- und Pflanzenmerkmalen auf ihren Schlägen. Diese Informationen dienen unmittelbar (Echtzeitansatz) oder mittelbar (Kartenansatz) zur Dosierung von Dünge- und Pflanzenschutzmitteln (Präzise Landbewirtschaftung). Zur Datensammlung werden vorrangig fahrzeuggestützte Sensoren und VIS- und NIR-Luftbilder, aufgenommen aus Sportflugzeugen, verwendet. Erste Betriebe erwerben von Dienstleistungsunternehmen aufbereitete Satelliten-Fernerkundungsdaten. Die landwirtschaftliche und agrartechnische Forschung ist bestrebt, die grundlegenden Muster (z.B. des Ertragspotentials) zu erkennen und damit den Aufwand der Betriebe für eine regelmäßige Informationserfassung gering zu halten. <hr> Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
Mit der politischen Wende in den Staaten des ehemaligen Ostblockes wurde für viele militärisch genutzte Flächen ein tiefgreifender Nutzungswandel eingeleitet. Truppenübungsplätze als stark gestörte Bestandteile unserer Kulturlandschaft weisen auf großen Flächen naturschutzfachlich wertvolle Habitatmosaike mit speziellen Lebensgemeinschaften auf. Der Nutzungswandel ist mit einer Veränderung der Vegetationsstrukturen (Sukzession) und weiteren landschaftsökologischen Prozessen verbunden. Der ehemalige Truppenübungsplatz Döberitz im Norden der Landeshauptstadt Potsdam kann auf eine lange militärische Nutzungsgeschichte verweisen (erste Manöver des Soldatenkönigs im Jahr 1713). Nach 1992 wurden das NSG Döberitzer Heide (3.415 ha) und das NSG Ferbitzer Bruch (1.155 ha) ausgewiesen. Als Schutzgebiete nach der Vogelschutzrichtlinie sind sie Bestandteile des kohärenten Schutzgebietssystems Natura 2000 der europäischen Gemeinschaft. Trotz des Schutzstatus und der militärischen Altlasten unterliegt das Gebiet als größte zusammenhängende Naturfläche im engeren Verflechtungsraum des Landes Brandenburg einem hohen Nutzungsdruck. <hr> Interdisziplinäres Zentrum für Musterdynamik und Angewandte Fernerkundung Workshop vom 9. - 10. Februar 2006
The rigorous development, application and validation of distributed hydrological models obligates to evaluate data in a spatially distributed way. In particular, spatial model predictions such as the distribution of soil moisture, runoff generating areas or nutrient-contributing areas or erosion rates, are to be assessed against spatially distributed observations. Also model inputs, such as the distribution of modelling units derived by GIS and remote sensing analyses, should be evaluated against groundbased observations of landscape characteristics. So far, however, quantitative methods of spatial field comparison have rarely been used in hydrology. In this paper, we present algorithms that allow to compare observed and simulated spatial hydrological data. The methods can be applied for binary and categorical data on regular grids. They comprise cell-by-cell algorithms, cell-neighbourhood approaches that account for fuzziness of location, and multi-scale algorithms that evaluate the similarity of spatial fields with changing resolution. All methods provide a quantitative measure of the similarity of two maps. The comparison methods are applied in two mountainous catchments in southern Germany (Brugga, 40 km<sup>2) and Austria (Löhnersbach, 16 km<sup>2). As an example of binary hydrological data, the distribution of saturated areas is analyzed in both catchments. For categorical data, vegetation zones that are associated with different runoff generation mechanisms are analyzed in the Löhnersbach. Mapped spatial patterns are compared to simulated patterns from terrain index calculations and from satellite image analysis. It is discussed how particular features of visual similarity between the spatial fields are captured by the quantitative measures, leading to recommendations on suitable algorithms in the context of evaluating distributed hydrological models.