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The use of remote sensing to evaluate and detect desert regions
Chooghi Bairam Komaki
Art der Arbeit
Dissertation
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Betreuer*in
Wolfgang Kainz
DOI
10.25365/thesis.14090
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29815.65669.848664-2
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die Fernerkundung spielt eine signifikante Rolle bei der Bereitstellung von aktuellen Daten zur Schätzung von empirischen Indizes bei Untersuchungen der Umwelt, insbesondere in Trockengebieten. Spektral- und thermische Kanäle in Satellitenbildern werden auch zur Berechnung von Indizes verwendet, um natürliche Phänomene in Trockengebieten – wie etwa Bodendegradation und Desertifikation – aufzuspüren, zu bestimmen und zu evaluieren.
In dieser Arbeit wurden zur Identifikation von Desertifikation in der Kashan-Qom Region im Zentraliran fünf Desertifikationsindikatoren verwendet: Vegetation, Oberflächentemperatur, Erosion, Trockenheit und Überflutungen. Diese Indikatoren wurden dargestellt mit Hilfe von: Vegetationsindex (VCI), Temperaturindex (TCI), Revidierte Universelle Bodenverlustgleichung (RUSLE), standardisierter Niederschlagsindex (SPI) und Abfluss. Multispektrale Bilder des MODIS Satelliten wurden für die Berechnung von VCI und TCI herangezogen. Des Weiteren wurden RUSLE, SPI und Abfluss bestimmt. Schließlich wurden mehrere Desertifikationskarten anhand von zwei Modellen – einem konventionellen Modell und einem unscharfen Modell – erstellt. Die Ergebnisse der Modelle wurden mit Hilfe von Feldproben und der Erstellung einer Fehlermatrix analysiert.
Im unscharfen Modell wurde ein regelbasiertes System aufgrund von Expertenwissen und einer induktiven datengetriebenen Methode erstellt. Obwohl das unscharfe Modell weniger genau als die konventionelle Methode ist, zeigt es die Unbestimmtheit in den Desertifikationsklassen der erstellten Karten.
Abstract
(Englisch)
Remote sensing plays a significant role in providing up-to-date data for the estimating of empirical indices in studying the environment, especially in drylands. The spectral and thermal bands in satellite images are also applied to calculate the indices to detect, identify, and evaluate the natural phenomena in drylands such as land degradation and desertification.
In this project, for the identification of desertification in the Kashan-Qom region in Central Iran, five main indicators of desertification are used as follows: vegetation, land surface temperature, erosion, drought, and flooding; therefore, these indices are selected as Vegetation Condition Index (VCI), Temperature Condition Index (TCI), Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), and Standardized Precipitation Index (SPI), and runoff (Q), respectively. The multi-spectral satellite images of MODIS are used for the calculation of remotely sensed indices such as Vegetation Condition Index (VCI) and Temperature Condition Index (TCI). Furthermore, the ancillary data-based indices, Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), and Standardized Precipitation Index (SPI), and runoff (Q), are also estimated. Then several desertification maps are produced in two models: conventional method and fuzzy model. The result of each model is also evaluated, that is, the results are assessed by the supplying of field sampling as ground truth references and the defining of error matrix.
In the fuzzy modelling, a rule-based system is built by expert knowledge and data-induction method. According to the obtained results, even though the accuracy of the fuzzy model is lower than the conventional method, the fuzzy model represents the uncertainty in the classes of resulted desertification by providing a map for each class.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
desertification remote sensing erosion GIS fuzzy modeling MODIS Iran
Schlagwörter
(Deutsch)
Desertifikation Fernerkundung Erosion GIS Fuzzy Modellierung MODIS Iran
Autor*innen
Chooghi Bairam Komaki
Haupttitel (Englisch)
The use of remote sensing to evaluate and detect desert regions
Paralleltitel (Deutsch)
Die Verwendung von Fernerkundung zur Evaluierung und Detektion von Wüstenregionen
Publikationsjahr
2011
Umfangsangabe
XIV, 162 S. : graph. Darst.
Sprache
Englisch
Beurteiler*innen
Wolfgang Kainz ,
Milan Konecny
AC Nummer
AC08532383
Utheses ID
12656
Studienkennzahl
UA | 091 | 455 | |