48 research outputs found

    Land Use Cover Datasets and Validation Tools

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    This open access book represents a comprehensive review of available land-use cover data and techniques to validate and analyze this type of spatial information. The book provides the basic theory needed to understand the progress of LUCC mapping/modeling validation practice. It makes accessible to any interested user most of the research community's methods and techniques to validate LUC maps and models. Besides, this book is enriched with practical exercises to be applied with QGIS. The book includes a description of relevant global and supra-national LUC datasets currently available. Finally, the book provides the user with all the information required to manage and download these datasets

    Computer Science at the University of Helsinki 1998

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    Monitoring Tropical Forest Degradation and Deforestation in Borneo, Southeast Asia

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    Assessing processes of long-term land cover change and modelling their effects on tropical forest biodiversity patterns – a remote sensing and GIS-based approach for three landscapes in East Africa: Assessing processes of long-term land cover change and modelling their effects on tropical forest biodiversity patterns – a remote sensing and GIS-based approach for three landscapes in East Africa

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    The work describes the processing and analysis of remote sensing time series data for a comparative assessment of changes in different tropical rainforest areas in East Africa. In order to assess the effects of the derived changes in land cover and forest fragmentation, the study made use of spatially explicit modelling approaches within a geographical information system (GIS) to extrapolate sets of biological field findings in space and time. The analysis and modelling results were visualised aiming to consider the requirements of three different user groups. In order to evaluate measures of forest conservation and to derive recommendations for an effective forest management, quantitative landscape-scale assessments of land cover changes and their influence on forest biodiversity patterns are needed. However, few remote sensing studies have accounted for all of the following aspects at the same time: (i) a dense temporal sequence of land cover change/forest fragmentation information, (ii) the coverage of several decades, (iii) the distinction between multiple forest formations and (iv) direct comparisons of different case studies. In regards to linkages of remote sensing with biological field data, no attempts are known that use time series data for quantitative statements of long-term landscape-scale biodiversity changes. The work studies three officially protected forest areas in Eastern Africa: the Kakamega-Nandi forests in western Kenya (focus area) and Mabira Forest in south-eastern Uganda as well as Budongo Forest in western Uganda (for comparison purposes). Landsat imagery of in total eight or seven dates in regular intervals from 1972/73 to 2003 was used. Making use of supervised multispectral image classification procedures, in total, 12 land cover classes (six forest formations) were distinguished for the Kakamega-Nandi forests and for Budongo Forest while for Mabira Forest ten classes could be realised. An accuracy assessment via error matrices revealed overall classification accuracies between 81% and 85%. The Kakamega-Nandi forests show a continuous decrease between 1972/73 and 2001 of 31%, Mabira Forest experienced an abrupt loss of 24% in the late 1970s/early 1980s, while Budongo Forest shows a relatively stable forest cover extent. An assessment of the spatial patterns of forest losses revealed congruence with areas of high population density while a spatially explicit forest fragmentation index indicates a strong correlation of forest fragmentation with forest management regime and forest accessibility by roads. For the Kenyan focus area, three sets of biological field abundance data on keystone species/groups were used for a quantitative assessment of the influence of long-term changes in tropical forests on landscape-scale biodiversity patterns. For this purpose, the time series was extended with another three land cover data sets derived from aerial photography (1965/67, 1948/(52)) and old topographic maps (1912/13). To predict the spatio-temporal distribution of the army ant Dorylus wilverthi and of ant-following birds, GIS operators (i.e. focal and local functions) and statistical tests (i.e. OLS or SAR regression models) were combined into a spatial modelling procedure. Abundance data on three guilds of birds differing in forest dependency were directly extrapolated to five forest cover classes as distinguished in the time series. The results predict declines in species abundances of 56% for D. wilverthi, of 58% for ant-following birds and an overall loss of 47% for the bird habitat guilds, which in all three cases greatly exceed the rate of forest loss (31%). Additional extrapolations on scenarios of deforestation and reforestation confirmed the negative ecological consequences of splitting-up contiguous forest areas but also showed the potential of mixed indigenous forest plantings. The visualisation of the analysis and modelling results produced a mixture of different outcomes. Map series and a matrix of maps both showing species distributions aim to address scientists and decision makers. The results of the land cover change analysis were synthesised in a map of land cover development types for each study area, respectively. These maps are designed mainly for scientists. Additional maps of change, limited to a single class of forest cover and to three dates were generated to ensure an easy-to-grasp communication of the major forest changes to decision makers. Additionally, an easy-to-handle visualisation tool to be used by scientists, decision makers and local people was developed. For the future, an extension of this study towards a more complete assessment including more species/groups and also ecosystem functions and services would be desirable. Combining a framework for land cover simulation with a framework for running empirical extrapolation models in an automated manner could ideally result in a GIS-based, integrated forest ecosystem assessment tool to be used as regional spatial decision support system.Die Arbeit beschreibt die Prozessierung und Analyse von Fernerkundungs-Zeitreihendaten für eine vergleichende Abschätzung von Veränderungen verschiedener tropischer Waldökosysteme Ostafrikas. Um Effekte der Veränderungen bzgl. Landbedeckung und Waldfragmentierung auf Biodiversitätsmuster abzuschätzen, wurden verschiedene räumlich explizite Modellierungssätze innerhalb eines geographischen Informationssystems (GIS) zur räumlichen und zeitlichen Extrapolation biologischer Felderhebungsdaten benutzt. Die Visualisierung der Analyse- und Modellierungsergebnisse erfolgte unter Berücksichtigung der Bedürfnisse von drei verschiedenen Nutzergruppen. Um Waldschutzmaßnahmen zu evaluieren und Empfehlungen für ein effektives Waldmanagement abzuleiten, sind quantitative Abschätzungen von Landbedeckungsveränderungen sowie von deren Einfluss auf tropische Waldbiodiversitätsmuster nötig. Wenige fernerkundungsbasierte Studien haben jedoch bislang alle der folgenden Faktoren berücksichtigt: (i) Informationen zu Veränderungen von Landbedeckung und Waldfragmentierung in dichter zeitlicher Sequenz, (ii) die Abdeckung mehrerer Jahrzehnte, (iii) die Unterscheidung zwischen mehreren Waldformationen, und (iv) direkte Vergleiche von unterschiedlichen Fallstudien. Hinsichtlich Verknüpfungen von Fernerkundung mit biologischen Felddaten sind bisher keine Studien bekannt, die Zeitreihendaten für quantitative Aussagen zu Langzeitveränderungen von Biodiversität auf Landschaftsebene verwenden. Die Arbeit untersucht drei offiziell geschützte Gebiete: die Kakamega-Nandi forests in Westkenia (Hauptuntersuchungsgebiet) sowie Mabira Forest in Südost-Uganda und Budongo Forest in West-Uganda (zu Vergleichszwecken). Es wurden Landsat-Daten für insgesamt acht bzw. sieben Zeitpunkte zwischen 1972/73 und 2003 in ungefähr gleichen Abständen erworben. Mit Hilfe von überwachten, multispektralen Klassifizierungsverfahren wurden für die Kakamega-Nandi forests und Budongo Forest jeweils 12 Landbedeckungsklassen (sechs Waldformationen) und für Mabira Forest zehn Klassen unterschieden. Eine Genauigkeitsprüfung mit Hilfe von Fehlermatrizen ergab Gesamtklassifizierungsgenauigkeiten zwischen 81% und 85%. Die Kakamega-Nandi forests sind durch eine kontinuierliche Waldabnahme von 31% zwischen 1972/73 und 2001 gekennzeichnet, Mabira Forest zeigt einen abrupten Waldverlust von 24% in den späten 1970ern/frühen 1980ern, während die Ergebnisse für Budongo Forest eine relativ stabile Waldbedeckung ausweisen. Während eine Abschätzung der räumlichen Muster von Waldverlusten eine hohe Deckungsgleichheit mit Gebieten hoher Bevölkerungsdichte ergab, deutet die Anwendung eines räumlich expliziten Waldfragmentierungsindexes auf eine starke Korrelation von Waldfragmentierung mit der Art von Waldmanagement sowie mit der Erreichbarkeit von Wald über Straßen hin. Um den Einfluss von Langzeit-Landbedeckungsveränderungen auf Biodiversitätsmuster auf Landschaftsebene für das kenianische Hauptuntersuchungsgebiet quantitativ abzuschätzen wurden drei Datensätze mit biologischen Felderhebungen zur Abundanz von Schlüsselarten/-gruppen verwendet. Zu diesem Zweck wurde die Zeitreihe zunächst um drei weitere Landbedeckungs-Datensätze ergänzt, die aus Luftbildern (1965/67, 1948/(52)) bzw. alten topographischen Karten (1912/13) gewonnen wurden. Zur Vorhersage der raum-zeitlichen Verteilung der Treiberameise Dorylus wilverthi wurden GIS-Operatoren und statistische Tests (OLS bzw. SAR Regressionsmodelle) in einem räumlichen Modellierungsablauf kombiniert. Abundanzdaten von drei sich hinsichtlich ihrer Abhängigkeit von Wald unterscheidenden Vogelgilden wurden direkt auf fünf Waldbedeckungsklassen hochgerechnet, die in der Zeitreihe unterschieden werden konnten. Die Ergebnisse prognostizieren Abundanzabnahmen von 56% für D. wilverthi, von 58% für Ameisen-folgende Vögel und einen Gesamtverlust von 47% für die Vogelgilden, was in allen drei Fällen eine deutliche Überschreitung der Waldverlustrate von 31% darstellt. Zusätzliche Extrapolationen basierend auf Szenarien bestätigten die negativen ökologischen Konsequenzen der Zerteilung zusammenhängender Waldflächen bzw. zeigten andererseits das Potential von Aufforstungen mit einheimischen Arten auf. Die Visualisierung der Analyse- bzw. Modellierungsergebnisse führte zu unterschiedlichen Darstellungen: mit einer Reihe von nebeneinander positionierten Einzelkarten sowie einer Matrix von Einzelkarten, die jeweils Artenverteilungen zeigen, sollen Wissenschaftler und Entscheidungsträger angesprochen werden. Aus den Ergebnissen der Landbedeckungsanalyse für die drei Untersuchungsgebiete wurden Landbedeckungsveränderungstypen generiert und jeweils in einer synthetischen Karte dargestellt, die hauptsächlich für Wissenschaftler gedacht sind. Um die wesentlichen Waldveränderungen auch auf einfache Weise zu den Entscheidungsträgern zu kommunizieren, wurden zusätzliche Karten erstellt, die nur eine aggregierte Klasse „Waldbedeckung“ zeigen und jeweils auf drei Zeitschritte der Zeitreihen begrenzt sind. Zusätzlich wurde ein leicht zu bedienendes Visualisierungstool entwickelt, das für Wissenschaftler, Entscheidungsträger und die lokale Bevölkerung gedacht ist. Für die Zukunft wäre eine umfassendere Abschätzung unter Berücksichtigung zusätzlicher Arten/-gruppen sowie auch Ökosystemfunktionen und –dienstleistungen wünschenswert. Die Verknüpfung einer Applikation zur Landbedeckungsmodellierung mit einer Applikation zur Ausführung von empirischen Extrapolationsmodellen (in stärkerem Maße automatisiert als in dieser Arbeit) könnte im Idealfall in ein GIS-basiertes Tool zur integrativen Bewertung von Waldökosystemen münden, das dann als räumliches Entscheidungsunterstützungssystem verwendet werden könnte

    Land Use and Land Cover Mapping in a Changing World

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    It is increasingly being recognized that land use and land cover changes driven by anthropogenic pressures are impacting terrestrial and aquatic ecosystems and their services, human society, and human livelihoods and well-being. This Special Issue contains 12 original papers covering various issues related to land use and land use changes in various parts of the world (see references), with the purpose of providing a forum to exchange ideas and progress in related areas. Research topics include land use targets, dynamic modelling and mapping using satellite images, pressures from energy production, deforestation, impacts on ecosystem services, aboveground biomass evaluation, and investigations on libraries of legends and classification systems

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    It is increasingly being recognized that land use and land cover changes driven by anthropogenic pressures are impacting terrestrial and aquatic ecosystems and their services, human society, and human livelihoods and well-being. This Special Issue contains 12 original papers covering various issues related to land use and land use changes in various parts of the world (see references), with the purpose of providing a forum to exchange ideas and progress in related areas. Research topics include land use targets, dynamic modelling and mapping using satellite images, pressures from energy production, deforestation, impacts on ecosystem services, aboveground biomass evaluation, and investigations on libraries of legends and classification systems

    Forest cover and its change in Unguja Island, Zanzibar

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    Tropical forests are sources of many ecosystem services, but these forests are vanishing rapidly. The situation is severe in Sub-Saharan Africa and especially in Tanzania. The causes of change are multidimensional and strongly interdependent, and only understanding them comprehensively helps to change the ongoing unsustainable trends of forest decline. Ongoing forest changes, their spatiality and connection to humans and environment can be studied with the methods of Land Change Science. The knowledge produced with these methods helps to make arguments about the actors, actions and causes that are behind the forest decline. In this study of Unguja Island in Zanzibar the focus is in the current forest cover and its changes between 1996 and 2009. The cover and changes are measured with often used remote sensing methods of automated land cover classification and post-classification comparison from medium resolution satellite images. Kernel Density Estimation is used to determine the clusters of change, sub-area –analysis provides information about the differences between regions, while distance and regression analyses connect changes to environmental factors. These analyses do not only explain the happened changes, but also allow building quantitative and spatial future scenarios. Similar study has not been made for Unguja and therefore it provides new information, which is beneficial for the whole society. The results show that 572 km2 of Unguja is still forested, but 0,82–1,19% of these forests are disappearing annually. Besides deforestation also vertical degradation and spatial changes are significant problems. Deforestation is most severe in the communal indigenous forests, but also agroforests are decreasing. Spatially deforestation concentrates to the areas close to the coastline, population and Zanzibar Town. Biophysical factors on the other hand do not seem to influence the ongoing deforestation process. If the current trend continues there should be approximately 485 km2 of forests remaining in 2025. Solutions to these deforestation problems should be looked from sustainable land use management, surveying and protection of the forests in risk areas and spatially targeted self-sustainable tree planting schemes.Siirretty Doriast
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