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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
Spatially explicit multi-year crop information is required for many environmental applications. The study presented here proposes a hierarchical classification approach for per-plot crop type identification that is based on spectral-temporal profiles and accounts for deviations from the average growth stage timings by incorporating agro-meteorological information in the classification process. It is based on the fact that each crop type has a distinct seasonal spectral behavior and that the weather may accelerate or delay crop development. The classification approach was applied to map 12 crop types in a 14,000 km(2) catchment area in Northeast Germany for several consecutive years. An accuracy assessment was performed and compared to those of a maximum likelihood classification. The 7.1% lower overall classification accuracy of the spectral-temporal profiles approach may be justified by its independence of ground truth data. The results suggest that the number and timing of image acquisition is crucial to distinguish crop types. The increasing availability of optical imagery offering a high temporal coverage and a spatial resolution suitable for per-plot crop type mapping will facilitate the continuous refining of the spectral-temporal profiles for common crop types and different agro-regions and is expected to improve the classification accuracy of crop type maps using these profiles.
Flood generation in mountainous headwater catchments is governed by rainfall intensities, by the spatial distribution of rainfall and by the state of the catchment prior to the rainfall, e. g. by the spatial pattern of the soil moisture, groundwater conditions and possibly snow. The work presented here explores the limits and potentials of measuring soil moisture with different methods and in different scales and their potential use for flood simulation. These measurements were obtained in 2007 and 2008 within a comprehensive multi-scale experiment in the Weisseritz headwater catchment in the Ore-Mountains, Germany. The following technologies have been applied jointly thermogravimetric method, frequency domain reflectometry (FDR) sensors, spatial time domain reflectometry (STDR) cluster, ground-penetrating radar (GPR), airborne polarimetric synthetic aperture radar (polarimetric SAR) and advanced synthetic aperture radar (ASAR) based on the satellite Envisat. We present exemplary soil measurement results, with spatial scales ranging from point scale, via hillslope and field scale, to the catchment scale. Only the spatial TDR cluster was able to record continuous data. The other methods are limited to the date of over-flights (airplane and satellite) or measurement campaigns on the ground. For possible use in flood simulation, the observation of soil moisture at multiple scales has to be combined with suitable hydrological modelling, using the hydrological model WaSiM-ETH. Therefore, several simulation experiments have been conducted in order to test both the usability of the recorded soil moisture data and the suitability of a distributed hydrological model to make use of this information. The measurement results show that airborne-based and satellite-based systems in particular provide information on the near-surface spatial distribution. However, there are still a variety of limitations, such as the need for parallel ground measurements (Envisat ASAR), uncertainties in polarimetric decomposition techniques (polarimetric SAR), very limited information from remote sensing methods about vegetated surfaces and the non-availability of continuous measurements. The model experiments showed the importance of soil moisture as an initial condition for physically based flood modelling. However, the observed moisture data reflect the surface or near-surface soil moisture only. Hence, only saturated overland flow might be related to these data. Other flood generation processes influenced by catchment wetness in the subsurface such as subsurface storm flow or quick groundwater drainage cannot be assessed by these data. One has to acknowledge that, in spite of innovative measuring techniques on all spatial scales, soil moisture data for entire vegetated catchments are still today not operationally available. Therefore, observations of soil moisture should primarily be used to improve the quality of continuous, distributed hydrological catchment models that simulate the spatial distribution of moisture internally. Thus, when and where soil moisture data are available, they should be compared with their simulated equivalents in order to improve the parameter estimates and possibly the structure of the hydrological model.
BLUMENSTEIN, O.: Investigation of Environmental Quality and Social Structures in a Mining Area in the North West Province of South Africa ; BRONSTERT, A.; GÜNTNER, A.: A large-scale hydrological model for the semi-arid environment of north-eastern Brazil ; BRONSTERT, A. et al.: Hochwasserproblematik und der Zusammenhang mit Landnutzungs- und Klimaänderungen ; FRIEDRICH, S.: Vergleichende Untersuchungen zur Wasserqualität des anfallenden Regenwassers an den 14 Regenwassereinläufen der Stadt Potsdam ; GELDMACHER, K. et al.: Bodenzerstörung im Palouse, Washington, USA ; ITZEROTT, S.; KADEN, K.: Modellierung der flächenhaften Verdunstung im Gebiet der Unteren Havel ; KNÖSCHE, R.: Das remobilisierbare Nährstoffpotential in Augewässersedimenten einer Tieflandflußaue
The Northeast German Lowland Observatory (TERENO-NE) was established to investigate the regional impact of climate and land use change. TERENO-NE focuses on the Northeast German lowlands, for which a high vulnerability has been determined due to increasing temperatures and decreasing amounts of precipitation projected for the coming decades. To facilitate in-depth evaluations of the effects of climate and land use changes and to separate the effects of natural and anthropogenic drivers in the region, six sites were chosen for comprehensive monitoring. In addition, at selected sites, geoarchives were used to substantially extend the instrumental records back in time. It is this combination of diverse disciplines working across different time scales that makes the observatory TERENO-NE a unique observation platform. We provide information about the general characteristics of the observatory and its six monitoring sites and present examples of interdisciplinary research activities at some of these sites. We also illustrate how monitoring improves process understanding, how remote sensing techniques are fine-tuned by the most comprehensive ground-truthing site DEMMIN, how soil erosion dynamics have evolved, how greenhouse gas monitoring of rewetted peatlands can reveal unexpected mechanisms, and how proxy data provides a long-term perspective of current ongoing changes.