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sur le développement des zones arides et semi-arides

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Rheinischen Friedrich Wilhelms Universität Bonn (2008)

Monitoring der Vegetations dynamik in Ostafrika mit multisensoralen Satellitendaten

Klein, Doris

Titre : Monitoring der Vegetations dynamik in Ostafrika mit multisensoralen Satellitendaten

Auteur : Klein, Doris

Université de soutenance : Rheinischen Friedrich Wilhelms Universität Bonn

Grade : Doktorgrades (Dr. rer. nat.) 2008

Résumé
Diese Arbeit hat zum Ziel, die Vegetationsbedeckung sowie die Vegetationsdynamik in ihrer saisonalen und interannuellen Ausprägung mit Hilfe multisensoraler Satellitendaten zu erfassen. Auf unterschiedlichen zeitlichen und räumlichen Skalen werden vor allem degradierte Flächen, im Sinne einer verringerten Vegetationsbedeckung, analysiert. Das Untersuchungsgebiet liegt westlich des Mount Kenya in Zentralkenia, in einem semihumiden bis semiariden Gebiet, geprägt von einer hohen raum-zeitlichen Niederschlagsvariabilität, hohem Bevölkerungsdruck und unterschiedlichen Landnutzungssystemen. Die Klassifikation der Vegetationsbedeckung erfolgte mit Hilfe unterschiedlicher Methoden, um das Potential der Kombination der neuen ENVISAT MERIS- und ASAR-Daten zu prüfen. Für die untersuchten 10 Landbedeckungsklassen wurde mit der Maximum Likelihood Klassifikation des Layerstack von MERIS- und ASAR-Daten die höchste Gesamtgenauigkeit mit 64 % erreicht, gefolgt von 62 % bei der Klassifikation mit Neuronalen Netzen. Der Vorteil gegenüber der Klassifikation von MERIS-Daten allein liegt hauptsächlich in der erhöhten räumlichen Auflösung. Die Klassifikation von ASAR-Daten allein oder unter Verwendung zusätzlicher Texturmaße ergab nur geringe Gesamtgenauigkeiten. Die Analyse der saisonalen Dynamik erfolgte zum einen über den annuellen Variationskoeffizienten (Vk) der neuen MERIS Vegetationsindizes, "`MERIS Global Vegetation Index"’ (MGVI), "`MERIS Terrestrial Chlorophyll Index"’ (MTCI), "`Red Edge Position"’ (REP) und der Radarrückstreuung von ASAR (HH-, HV- und VV-Polarisation), zum anderen über phänologische Maße, die mit SPOT VEGETATION NDVI berechnet wurden. Die klassenweise Analyse des Vk über den Verlauf eines Jahres zeigt, dass degradierte Flächen mehrheitlich einen höheren Vk bei einem niedrigeren Mittelwert aufweisen. Die räumlichen Muster von Vegetationsbeginn und -länge geben vor allem die Niederschlagsmuster wieder. Bei geringen Niederschlagsmengen scheinen sich die degradierten Flächen jedoch in ihrer Phänologie zu unterscheiden. Entsprechend ist die Korrelation zwischen geringen Niederschlägen und dem NDVI standortspezifisch. Für die Untersuchung der interannuellen Vegetationsänderungen wurde mit einer hohen räumlichen jedoch geringen zeitlichen Auflösung die NDVI-Differenz von LANDSAT TM, ETM+ und ASTER für den Zeitraum 1987 bis 2005 berechnet. Für die Veränderungsdetektion mit einer hohen zeitlichen jedoch geringen räumlichen Auflösung wurde mittels Change-Vektor-Analyse (CVA) eine SPOT VEGETATION NDVI-Zeitreihe von 1999 bis 2004 analysiert. Während die multitemporale CVA in diesem semiariden Ökosystem vor allem niederschlagsbedingte Änderungen zeigte, konnten mit den LANDSAT- und ASTER-Daten Gebiete höchster und konstant negativer Vegetationsänderung ausgewiesen werden. Sie liegen vor allem im Bereich der kleinbäuerlichen Farmen und deuten auf die Übernutzung der Savannenvegetation hin. Schließlich wurden die verschiedenen Ergebnisse in einem Geographischen Informationssystem zueinander in Beziehung gesetzt, um bereits degradierte und degradationsgefährdete Gebiete, sogenannte "`Hot Spots"’ der Vegetationsentwicklung, auszuweisen. Insbesondere für diese Regionen ist ein angepaßtes Ressourcenmanagement dringend notwendig, um eine weitere Degradation zu verhindern und eine nachhaltige Nutzung zu ermöglichen. Die Ergebnisse dieser Studie bezüglich Vegetationsdynamik und Landdegradation können als Grundlage für ein weiteres Monitoring in diesem fragilen Ökosystem dienen, sowie als Basis für ein Entscheidungsunterstützungssystem für Landmanagement

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Page publiée le 11 mars 2009, mise à jour le 30 décembre 2018