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Deduction of vegetation parameters from remote sensing for the integration into a regional SVAT (soil-vegetation-atmosphere transport) model in central Northern Namibia
Manuel Mayr
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Geowissenschaften, Geographie und Astronomie
Betreuer*innen
Cyrus Samimi ,
Cyrus Samimi
Alle Rechte vorbehalten / All rights reserved
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29743.32935.498653-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)

Abstracts

Abstract
(Deutsch)
Klima und Hydrologie im Namibischen Owamboland bedingen eine Umgebung, in der dem Menschen verfügbare Ressourcen beschränkt sind. Steigende Bevölkerungszahlen erhöhen den Druck auf Ressourcen wie Wasser und kultivierbares Land zunehmend. Derartige Entwicklungen werden durch veränderte Landbedeckung/-nutzung (LULC) augenscheinlich und letztlich von Veränderungen der Vegetation begleitet. Ziel der vorliegenden Studie ist es daher, die vorhandene Vegetation einer Pilotregion sowohl qualitativ als auch quantitativ zu erfassen. Anlässlich eines Geländeaufenthalts am Ende der Trockenzeit des Jahres 2010 wurden Daten zu LULC, Artenzusammensetzung und Blattflächenindex (LAI) nach dem gap-fraction (Kronenlücken)-Verfahren erhoben. Methoden der Fernerkundung wurden auf hochauflösende RapidEye-Daten angewandt, um so LULC und LAI räumlich zu aggregieren. Die Ergebnisse der überwachten Maximum-Likelihood-Klassifikation weisen eine Gesamtgenauigkeit von 89,53% (Khat-Statistik=85,41%) auf und unterstreichen die hohe landschaftliche Fragmentierung sowie die fleckenhafte Struktur des Untersuchungsgebiets. Ein empirischer Ansatz wurde zur Hochskalierung der in-situ-LAI-Messungen verfolgt. Die höchste Übereinstimmung erzielte dabei der Difference Vegetation Index (DVI) unter Anwendung eines linearen Modells (R²=0,712). Die Modellierungsergebnisse weisen einen mittleren korrigierten LAI-Wert von 0,582 (±0,254) auf. Im Vergleich mit MODIS LAI zeigt sich eine Überschätzung des Modells (RMSE=0,47). Auch der Vergleich mit dem in-situ-LAI-Wert (Ø=0,277 (±0,051)) spiegelt eine mittlere Überschätzung des Modells von 128% wider, wobei diese bei geringem Bewuchs am höchsten ausfällt. Die Unsicherheiten des Modells sind auf den störenden Einfluss von Bodenstrahlen, die spektrale Insignifikanz gealterter Vegetation sowie die Anwendung eines einheitlichen Modells für sämtliche Vegetationstypen zurückzuführen. Die durchgeführte Studie verdeutlicht den Fortschritt der LULC-Veränderungen vor Ort bzw. zeigt die Einschränkungen des optischen Spektralbereichs für gealterte Vegetation und geringen Bewuchs auf.
Abstract
(Englisch)
In Owamboland, Namibia, the resources available to humans are limited due to climatic and hydrological conditions. Prolonged population growth further increases the pressure on resources like water and arable land. This is most notably expressed by changes in land use and land cover (LULC), or the transformation of vegetation. The study, therefore, aims to qualitatively and quantitatively assess the present distribution of vegetation in a pilot area. Data on LULC, species composition and leaf area index (LAI) from gap-fraction were collected at the end of the dry season in 2010. Techniques of remote sensing were applied using high-resolution RapidEye data to spatially aggregate LULC and LAI data. The supervised LULC classification using a Maximum-Likelihood Classifier (MLC) shows an overall accuracy of 89.53% (Khat statistics=85.41%) revealing high fragmentation and patchy structure of the study area. An empirical approach was used to upscale in situ LAI measurements. The Difference Vegetation Index (DVI) was found to perform best with in situ LAI using a linear model (R²=0.712). The modelling results reveal mean true LAI to be 0.582 (±0.254). Especially for sparsely vegetated sites, the model overestimates LAI compared to MODIS LAI (RMSE=0.47), and to in situ LAI (mean=0.277 (±0.051)) by about 128%. Model uncertainties can be attributed to soil background contamination, spectral insignificance of senescent vegetation and a uniform model for all vegetation types. The present study highlights significant LULC changes in the research area and points to the limits of the optical spectrum when applied to senescent vegetation in sparsely vegetated ecosystems.

Schlagwörter

Schlagwörter
(Englisch)
leaf area index LAI empirical model RapidEye land use land cover LULC vegetation Namibia Owamboland
Schlagwörter
(Deutsch)
Blattflächenindex LAI empirische Modellierung RapidEye Landnutzung Landbedeckung Vegetation Namibia Owamboland
Autor*innen
Manuel Mayr
Haupttitel (Englisch)
Deduction of vegetation parameters from remote sensing for the integration into a regional SVAT (soil-vegetation-atmosphere transport) model in central Northern Namibia
Paralleltitel (Deutsch)
Ableitung von Vegetationsparametern mittels Fernerkundung für die Integration in ein regionales SVAT (Boden-Vegetation-Atmosphären Transport) - Modell im zentralen Nordnamibia
Publikationsjahr
2012
Umfangsangabe
153 S. : Ill., graph. Darst., Kt.
Sprache
Englisch
Klassifikationen
38 Geowissenschaften > 38.95 Umweltgeologie, Geoökologie ,
43 Umweltforschung, Umweltschutz > 43.70 Entwicklungsländer und Umwelt ,
74 Geographie, Anthropogeographie > 74.41 Luftaufnahmen, Photogrammetrie
AC Nummer
AC10672676
Utheses ID
21428
Studienkennzahl
UA | 453 | | |
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