Entwicklung eines halbautomatisierten Verfahrens zur Detektion neuer Siedlungsflächen durch vergleichende Untersuchungen hochauflösender Satelliten- und Luftbilddaten

Knowledge about land use and land cover represents an important information basis for various planning applications. In particular, urban and suburban regions are subject to a high dynamic development. The detection and identification of changes is therefore an important instrument to follow and accompany the developments by planning. Here, aerial photography and, increasingly, satellite images serve as an important basis for information. The recognition and mapping of changes is still a time-consuming and cost-intensive matter which is mostly realized by visual interpretation of aerial photography and to an increasing degree of high- and ultra-high-resolution satellite images. Within the scope of the present work a new, robust and largely automated process based on a statistical change analysis is developed and presented. Basis for the data are multitemporal high-resolution satellite image data. The generated suspect areas, respectively areas of change, are supposed to function as clues in order to facilitate the process of the visual interpretation of multitemporal image datasets with regard to change mapping, since only marked areas of change have to undergo further examination. Consequently, this process can be used as a tool to ease and accelerate the updating of planning bases in general and maps in particular so far realised by visual interpretation. However, the automation of the process is not only supposed to serve the purpose of saving time and cost but also to bring the interpretation process to a higher level of objectivity. In order to improve the quality of the whole process, for the preprocessing of the image data selected methods of image processing have been integrated. Through the use of additional geo-information reference data for the automated calculation of the areas of change, a further refinement of the results can be reached. The obtained results in the first time-cut (1997-1998) can be proved and verified by a different data-take (1997-2000). To reach a convenient use and a good distribution of the developed method, the process has been implemented by means of the widespread image processing software ERDAS IMAGINE. This allows to make the developed method available for other users, since it can easily be integrated into the working environment of ERDAS IMAGINE.Das Wissen um die Landnutzung und Landbedeckung ist für planerische Anwendungsgebiete eine wichtige Informationsgrundlage. Gerade urbane und suburbane Regionen unterliegen einer hohen Entwicklungsdynamik. Das Erkennen und Aufzeigen von Veränderungen ist somit ein wichtiges Instrument um Entwicklungen zu verfolgen und planerisch zu begleiten. Luft- und zunehmend Satellitenbilder dienen hierfür als wichtige Informationsgrundlage. Das Erkennen und Kartieren von Veränderungen ist nach wie vor eine zeitaufwändige und kostenintensive Angelegenheit, die überwiegend durch visuelle Interpretation von Luft- und zunehmend auch mit hoch- und höchstauflösenden Satellitenbildern realisiert wird. In dieser Arbeit wird ein neues, robustes, weitgehend automatisiertes, auf einem statistischen Ansatz beruhendes Verfahren der Veränderungsanalyse entwickelt und vorgestellt. Die Datengrundlage bilden multitemporale, hoch auflösende Satellitenbilddaten. Die generierten Verdachts- bzw. Veränderungsflächen sollen als Anhaltspunkte fungieren, um den Prozess der visuellen Interpretation von multitemporalen Bilddatensätzen in Hinsicht auf eine Veränderungskartierung zu erleichtern, da nur als Veränderungsflächen markierte Areale einer weiteren Untersuchung unterzogen werden müssen. Das Verfahren kann somit als Werkzeug dienen, die durch visuelle Interpretation realisierte Aktualisierung von Planungsgrundlagen bzw. Kartenwerken zu erleichtern und zu beschleunigen. Die Automatisierung des Verfahrens soll jedoch nicht allein dem Zweck der Zeit- und Kostenersparnis dienen, sondern auch den Interpretationsprozess objektiver gestalten. Um die Qualität des Verfahrens zu erhöhen, werden ausgewählte Methoden der Bildverarbeitung für die Vorverarbeitung der Bilder in das Verfahren integriert. Durch das Einbinden zusätzlicher Geobasisdaten in die automatisierte Berechnung der Veränderungsflächen kann eine weitere Verbesserung der Ergebnisse erzielt werden. Die Ergebnisse, der im ersten Zeitschnitt (1997-1998) untersuchten Datensätze, werden mit Hilfe eines weiteren Zeitschnitts (1997-2000) überprüft und verifiziert. Um eine unkomplizierte Anwendung und Verbreitung der Methode zu erreichen, wurde das Verfahren mit Hilfe der weit verbreiteten Bildverarbeitungssoftware ERDAS IMAGINE realisiert. Dies ermöglicht, das Verfahren auch anderen Nutzern zur Verfügung zu stellen, da es problemlos in die Arbeitsumgebung des Bildverarbeitungssystems ERDAS IMAGINE integriert werden kan

Degradationsrisiken tropischer Waldökosysteme – Multifaktorielle Fernerkundungs- und GIS-basierte Modellierung der Landschaftsvulnerabilität. Umgesetzt am Fallbeispiel von São Tomé

Die tropischen Ökosysteme sind zunehmend steigenden Risiken durch Landnutzungsdruck ausgesetzt. Für die Quantifizierung und Bewertung der ökologischen Vulnerabilität dieser Ökosysteme fehlen allgemeingültige Konzepte und praktisch anwendbare Modelle. Zudem sind die tropischen Waldökosysteme Afrikas wenig erforscht. Im Rahmen dieser Arbeit erfolgt eine konzeptionelle Entwicklung eines räumlich hochauflösenden, multifaktoriellen Landschaftsvulnerabilitätsmodells als Ausdruck für die ökologische Vulnerabilität tropischer Ökosysteme. Das Modell der Landschaftsvulnerabilität (LV = Anfälligkeit der Landschaft für anthropogene Gefährdungen) wird am Fallbeispiel des tropischen Inselökosystems von São Tomé umgesetzt. Die international kaum bekannte Insel São Tomé (859 km²) liegt im Atlantik vor der Westküste des tropischen Zentralafrikas. Aufgrund des Status als Hotspot der Biodiversität mit vielen endemischen Arten sowie großer Landschaftsästhetik besitzt São Tomé einen hohen ökologischen Wert. Die Gesamtfläche des Primär- bzw. Altwaldes und des Sekundärwaldes beläuft sich auf ca. 50 %. Hinsichtlich einer schnell ansteigenden Einwohnerzahl auf São Tomé erhöht sich kontinuierlich der Landnutzungsdruck in Form von Walddegradation und Biodiversitätsgefährdung. Die methodischen Grundlagen der Forschungsarbeit basieren auf einem integrierten GIS- (Analyse bzw. Modellierung der LV) und Fernerkundungs-Konzept (LULC-Klassifikation). Das LV-Modell, gekennzeichnet durch eine linear-hierarchische Struktur, stützt sich auf bodenkundliche, topographische, fernerkundungsbasierte, statistische und infrastrukturelle Ausgangsdaten. Die Bewertungsanalyse erfolgt multifaktoriell mit einer anschließenden räumlichen Überlagerungsanalyse und gewichteter Summe. Die Ergebnisse sind nach der Intensitätsklassifizierung der LV räumlich-differenziert und geben Auskunft über die Intensität der Vulnerabilität in verschiedenen Landschaftsbereichen. Dadurch können Landschaftsabschnitte identifiziert werden, die für potentielle anthropogen verursachte Gefährdungen anfällig sind. Die gewonnene Information kann das Landmanagement optimieren und zum Biodiversitätsschutz auf São Tomé beitragen. Dank des exemplarischen Ansatzes ist dieses Konzept auch auf andere regional und klimatisch ähnliche tropische Systeme übertragbar. Darüber hinaus können die aus dem Modellansatz gewonnenen Erkenntnisse für die Bewertung der Vulnerabilität tropischer Ökosysteme auch zur Disaster Risk Reduction (DRR) beitragen

Untersuchung der land- und forstwirtschaftlichen Trockenheit von 2018 in der Schweiz anhand Sentinel-2-Satellitenbildern

Braune Wälder, vertrocknete Weiden und trockene Bachläufe – die direkten Auswirkungen der Trockenheit im Sommer 2018 waren vielerorts zu beobachten. Es ist davon auszugehen, dass sich Dürre- und Hitzeperioden in Zukunft häufen werden. Die Auswirkungen solcher Ereignisse können heutzutage mit Methoden der Fernerkundung zeitnah und grossflächig erfasst werden. In den letzten Jahren wurde neben der räumlichen auch die spektrale Auflösung der Satelliten verbessert sowie die zeitlichen Abstände zwischen den Beobachtungen verkürzt. Diese Daten sind heute teilweise frei verfügbar. Diese Arbeit hat das Ziel, die Trockenheit im Sommer 2018 für ein Gebiet in der Schweiz und dem angrenzenden Deutschland mit den beiden Vorjahren zu vergleichen. Basierend auf Sentinel-2 Satellitendaten sollen unterschiedliche Trockenheitsindizes erstellt und ein Workflow erarbeitet werden, um die Vergleichbarkeit der Indizes zu gewährleisten. Es soll geklärt werden, mit welchen Vegetationsindizes die Trockenheit mittels Satellitendaten quantifiziert werden kann. Zudem sollen sich die berechneten Trockenheitswerte verschiedener Jahre in vergleichbare Grössen umwandeln lassen. In einem ersten Schritt wurden mithilfe von Meteodaten geeignete Zeitpunkte eruiert. Im Anschluss wurden für die Sommer der Jahre 2016 bis 2018 zu jeweils 3 Zeitpunkten Sentinel-2-Daten beschafft und atmosphärisch korrigiert. Anschliessend wurden für alle Zeiträume die Vegetationsindizes Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) und Normalized Difference Infrared Index (NDII) berechnet. Diese wurden sowohl für die gesamten Vegetationsflächen (klassifizierte Szene von Sentinel) als auch im Speziellen nur für die Waldflächen (Waldflächen aus dem topographischen Landschaftsmodell der Schweiz) berechnet. Die Indizes der Jahre wurden mittels t-test statistisch verglichen. Die Resultate über die gesamte Vegetation zeigten bei allen Indizes und Zeiträume für das Jahr 2018 signifikant tiefere Werte mit Ausnahme von einem Zeitpunkt für den NDVI. Für die Vegetationsflächen war bei allen Indizes und allen drei Zeiträumen das Jahr 2018 statistisch signifikant tiefer (p < 2.2*10-16), abgesehen vom Zeitpunkt Juni/Juli für den NDVI. Die Resultate der Waldflächen waren weniger eindeutig (in 11 von 18 Fällen), wobei für das Jahr 2018 nur der NDWI zu allen Zeitpunkten signifikant tiefer als in den Vorjahren war. Für den NDVI war dies nur im August und für den NDII im September der Fall. Basierend auf den Resultaten kann die extreme Trockenheit im Sommer 2018 zu einem grossen Teil mit Methoden der Fernerkundung erfasst und bestätigt werden

Landcover and landuse changes in the Nigerian Chad BasinQualitative and quantitative geographic analyses by evaluation of multi-temporal and multi-sensoral remote sensing data in the context of a regional geographic information system

Die Dissertation wurde im Rahmen des von der Deutschen Forschungsgemeinschaft geförderten interdisziplinären Sonderforschungsbereiches 268 "Kultur- und Sprachentwicklung im Natrurraum Westafrikanische Savanne" angefertigt. Dabei war die Kartierung und Analyse von Landbedeckungs- und Landnutzungsveränderungen in einem Ausschnitt des nigerianischen Tschadbeckens Zielsetzung vorliegender Arbeit. Trotz eines recht großen allgemeinen Interesses am Tschadsee, dem größten See Westafrikas, fällt es schwer, topographische und thematische Information über diese Region zu erlangen. Viele Zusammenhänge bezüglich seiner Vergangenheit und seiner zukünftigen Entwicklung sind bis heute nicht geklärt. Soweit Daten zur Landbedeckung und Landnutzung bereits verfügbar waren, wurden sie aufbereitet und im Rahmen des regionalen geographischen Informationssystems FirGIS strukturiert gegliedert aufgenommen. Als hauptsächliche Datenquelle wurde jedoch auf Fernerkundungsdaten der Region zurückgegriffen. Sie liefern meist die einzige großflächig vorhandene, aktuelle und vor allem multitemporale Information über das Untersuchungsgebiet. Die Auswertung der Fernerkundungsdaten erfolgte mit Methoden der digitalen Bildverarbeitung. Aktuelle und historische Luftbilder wurden visuell interpretiert und anschließend vektoriell digitalisiert. Satellitenszenen wurden vorwiegend digital direkt im Rasterdatenmodell bearbeitet. Nach der Datenaufbereitung mit verschiedenen Techniken der Bildverarbeitung erfolgte die Auswertung mittels digitaler Klassifizierung. Weitere wichtige Bearbeitungsschritte bei der Ergebnisfindung waren unterschiedliche multitemporale Darstellungsweisen, die Berechnung von Vegetationsindizes sowie Verschneidungstechniken zur Aufdeckung von Veränderungen. Die Auswertung aller Daten erfolgte nach einem einheitlichen mehrstufigen Klassifizierungssystem, das für die Verhältnisse im Tschadbecken entwickelt wurde. Die aus den Fernerkundungsdaten abgeleiteten Ergebnisse gliedern sich nach vier verschiedenen Dimensionen der Zeit. Die Ausgangsbasis bildet eine digitale aktuelle Kartierung der Landbedeckung und Landnutzung eines mehr als 3500 km² großen Ausschnittes des nigerianischen Tschadbeckens im Maßstab 1 : 25 000. Aufbauend auf der aktuellen Landnutzungskartierung wurde für einen etwa 1100 km² großen zentralen Teilausschnitt aus dem Gesamtuntersuchungsgebiet das dynamische Verhalten der Landbedeckungs- und Landnutzungseinheiten im Jahresverlauf untersucht. Dazu konnten fünf SPOT-XS-Satellitenszenen der Vegetationsperiode 1995/96 herangezogen werden. Als Zusammenfassung aus den phänologischen Analysen aller im Untersuchungsgebiet auftretenden Objekte und ihrem entsprechenden unterschiedlichen Spektralverhalten zu verschiedenen Zeitpunkten wurde eine detaillierte Landbedeckungs- und Landnutzungskartierung der Saison 1995/96 angefertigt. Sie ging aus einer komplexen hierarchischen Satellitenbildklassifizierung mit differenzierten Zuweisungsregeln hervor. Mit den Erfahrungen aus der Untersuchung zur saisonalen Dynamik wurden in einem weiteren Schritt alle für das Teiluntersuchungsgebiet zur Verfügung stehenden Satellitenszenen ausgewertet, um Erkenntnisse über interannuelle Unterschiede der zu verschiedenen Zeitpunkten aufgenommenen Satellitenszenen zu gewinnen und deren Ursachen aufzudecken. Als ideale Grundlage wurden multitemporale Vegetationsindizes verglichen, Veränderungskarten abgeleitet und Niederschlagsdaten zur Interpretation hinzugezogen. Eine 24jährige Zeitreihe der klassifizierten Vegetationsindizes ermöglicht eine zusammenfassende Interpretation. Die Auswertung historischer Luftbilder von 1957 und der Vergleich mit den Luftbildern von 1990 ermöglichte schließlich die Beurteilung langfristiger Entwicklungen im engeren Untersuchungsgebiet. Die Ergebnisse sind in Form einer historischen Karte, als Veränderungskarten und quantitativ festgehalten. Ein wichtiges Ergebnis der vorliegenden Arbeit besteht in der Strukturierung aller verwendeten Grundlagendaten zum Thema Landbedeckung und Landnutzung im Tschadbecken einschließlich seiner Nachbargebiete innerhalb des regionalen geographischen Informationssystemes FirGIS. In ihm sind neben den Ausgangsdaten alle Ergebnisse und die zum Thema gehörigen Zusatzinformationen enthalten. Es ermöglicht damit eine zukünftige Fortschreibung durch thematische, räumliche oder zeitliche Ausdehnung. Das Geoinformationssystem FirGIS bietet außerdem die Möglichkeit, bereits vorhandene wie auch zukünftige Information anderen Interessenten vor allem auch vor Ort zur Verfügung zu stellen.The mapping and analysis of landcover and landuse changes in a part of the Nigerian Chad Basin was the target of this thesis. In spite of a considerable general interest in Lake Chad, the biggest lake of West Africa, it is difficult to obtain topographical and thematic information about this region. Until today, many interrelations regarding the past and the future of the lake remain unclear. One reason for this is the comparatively poor data situation. Most of the maps and data, particularly landuse information, are not up-to-date. As far as data or maps of landcover and landuse were already available, they were structured and integrated into the regional geographic information system FirGIS. However, remote sensing data was used as main source for the evaluations. Image data gathered from airplanes or satellites provide the only extensively available multi-temporal up-to-date information of the research area. The analysis of the different remote sensing data was carried out by methods of digital image interpretation, on the one hand by visual interpretation and on the other hand - to a larger portion - by automatic digital procedures. The procedures in detail depended on the question and particularly on the data base structure. Current and historical aerial photographs were visually interpreted and then digitised using the vector data model. In most cases digital pre-processing, such as geographic rectification, contrast enhancement and mosaicing, were applied. Satellite scenes, however, were predominantly processed directly in digital form using the raster data model. In addition to the data preparation by digital image interpretation techniques the evaluations were carried out by means of digital classification. Further important steps of investigation that have been applied include different visualisation techniques of multi-temporal data, the computing of vegetation indices as well as different geoprocessing techniques for change detection. One main conclusion in respect to methodology particularly when using multi-temporal data is that automatic procedures by themselves do not provide satisfying results. Instead, semi-automatic evaluations, which include additional visual interpretations, considerably improved the quality of the results. In addition, such an approach favours the common evaluation of data of different remote sensing platforms, such as aerial photographs and satellite scenes, as well as the comparison of atmospherically non-corrected satellite scenes of different recording dates. The classification of all data was carried out using a common multi-level classification scheme, which was specifically adapted to the conditions in the Chad Basin. The results derived from the remote sensing data were for presentation purposes subdivided according to four dimensions of time. Attachment 1 Starting with a current detailed digital map of landcover and landuse, a 3500 km² subset of the Nigerian Chad Basin is presented. The map originates in aerial photographs of a scale of 1 : 25 000 and is enclosed in this thesis as a hardcopy. The main criterion regarding landcover is the distribution of the sediments: About 40% of the investigation area is covered by sandy sediments, the remaining larger part by clayey sediments. Few small expanses of water cover less than 1%. Built-up areas - predominantly settlements - also take up about 1% of the research area. They are mainly located on the sandy substratum. Agriculturally productive land occupies 53% of the total area and can be found both on the sandy and on the clayey areas. On the latter, both, traditional dry season cultivation (12%) as well as large area irrigation cultivation (22%) are practised. The sandy sediments are used for the traditional rainy season cultivation (18%). However, only one third of the rainy season land is currently under use, whereas the larger part is left as fallow. Further agricultural activity, such as rice cultivation, river irrigation and the cultivation following the seasonally receding Lake Chad (1% all together) is practised on both of the two substrata. Only little more than a quarter of the investigation area (27%) is covered by a mainly sparse tree cover. Though the sand areas show a clearly denser tree cover (41%) than the clay areas (14%). Besides the two-dimensional elements also linear elements such as roads, pathes, rivers, non-perennial rivers and channels were mapped in detail. Figure 45 Based on the current landuse map the dynamic seasonal behaviour of the various landcover and landuse units in an approximately 1100 km² central subset of the research area was examined. For this purpose five SPOT-XS satellite scenes of the vegetation period 1995/96 were consulted. As was expected, the most essential seasonally variable influences were the factors water and vegetation. In addition bush fires which are set at different times of the year, strongly influence the spectral response. As a summary for the phenological analyses of all different objects and their corresponding spectral behaviour at different times of the year, a detailed landcover and landuse classification of the season 1995/96 was developed. The presented results were obtained from a complex hierarchical satellite image classification with differentiated assignment rules. Compared to the map made from aerial photographs, the strength of the satellite image classification lies in the mapping of two-dimensional elements like sediments, farming areas and vegetation. For these object classes a higher differentiation due to the multi-spectral information contained in the different satellite scenes is possible and therefore better results in automatic processes are delivered. The comparison of the results obtained from the two examinations, however, revealed only restricted comparability due to the different data sources and the resulting divergent approach and data model used. Figure 6 With the experiences from the examination of the seasonal dynamics, in a further step, all satellite scenes available for the research area were evaluated in order to obtain knowledge about the inter-annual differences represented in the satellite scenes recorded at different times as well as about their causes. These evaluations concentrated on vegetation changes. As an ideal basis multi-temporal vegetation indices were employed for comparison and for derivation of change detection maps and precipitation data were consulted for the interpretation. Only in rare cases inter-annual differences could be looked at isolatedly. More often, inter-annual and seasonal alterations as well as long-term oscillations are combined in the satellite scenes. Nevertheless, a summarizing interpretation in form of a time series over 24 years derived from classified vegetation indices is presented. This time series can be subdivided in three periods: During the 1970s a weak general decrease in vegetation cover has to be recorded; there are no obvious differences between the low-rainfall period at the beginning of the decade and the period at the end of the decade with rainfall at or above average. These could be symptoms for anthropogenous causes for the vegetation reduction. A clear break is represented by the satellite scenes of the 1980s. They show extremely low vegetation cover at this very low-rainfall decade. The satellite scenes of the 1990s give the impression of recently more humid conditions, which however can only be verified for the end of the decade (without satellite cover), when precipitation conditions were increasing again. Figure 52Finally, the evaluations of historical aerial photographs of 1957 enabled the analysis of long-term developments in the investigation area. The results are presented in form of a historical map (enclosed as hardcopy in this thesis), as different change maps and quantitatively in form of diagrams. As far as land cover is concerned, expanses of open water decreased to a fifth of the area of 1957 in the current maps. A drastic fall was also observed for the vegetation cover (decrease of 37% within 33 years). In this case, primarily the vegetation cover with a high (by approximately 76%) and a medium density (by approximately 42%) was decimated. The area used by man has extended clearly. In 1957 an area of 70% of the investigation area was without anthropogenous use, whereas in 1990 it decreased to 31%. The settlement area has doubled in this period; taking into account the modern plants of the irrigation project, the area is even five times greater than in 1957. Unlike for the settlements, the area used for agriculture was not extended considerably, except for the large irrigation project. The currently used area for the traditional rainy season cultivation takes 6% of the total area at both times. Only the extent of the fallow land has been tripled. The dry season acreage has been reduced by a third. Instead, the extensive irrigation cultivation, which operated succesfully only during few years, has effectively gained area. Attachment 2An important result of this thesis is the integration of all used data and information on landcover and landuse in the Chad Basin including its neighbouring areas within the regional geographic information system FirGIS. The information system contains all base data as well as all results and additional information relating to the topics mentioned above. Therefore, a future continuation by thematic, spatial or temporal extension is easily possible. In addition, the geographic information system FirGIS offers the possibility to make already obtained data as well as information gathered in future available for all interested parties especially in the research area itself

Kombination von terrestrischen Aufnahmen und Fernerkundungsdaten mit Hilfe der kNN-Methode zur Klassifizierung und Kartierung von Wäldern

Bezüglich des Waldes hat sich in den letzten Jahren seitens der Politik und Wirtschaft ein steigender Informationsbedarf entwickelt. Zur Bereitstellung dieses Bedarfes stellt die Fernerkundung ein wichtiges Hilfsmittel dar, mit dem sich flächendeckende Datengrundlagen erstellen lassen. Die k-nächsten-Nachbarn-Methode (kNN-Methode), die terrestrische Aufnahmen mit Fernerkundungsdaten kombiniert, stellt eine Möglichkeit dar, diese Datengrundlage mit Hilfe der Fernerkundung zu verwirklichen. Deshalb beschäftigt sich die vorliegende Dissertation eingehend mit der kNN-Methode. An Hand der zwei Merkmale Grundfläche (metrische Daten) und Totholz (kategoriale Daten) wurden umfangreiche Berechnungen durchgeführt, wobei verschiedenste Variationen der kNN-Methode berücksichtigt wurden. Diese Variationen umfassen verschiedenste Einstellungen der Distanzfunktion, der Wichtungsfunktion und der Anzahl k-nächsten Nachbarn. Als Fernerkundungsdatenquellen kamen Landsat- und Hyperspektraldaten zum Einsatz, die sich sowohl von ihrer spektralen wie auch ihrer räumlichen Auflösung unterscheiden. Mit Hilfe von Landsat-Szenen eines Gebietes von verschiedenen Zeitpunkten wurde außerdem der multitemporale Ansatz berücksichtigt. Die terrestrische Datengrundlage setzt sich aus Feldaufnahmen mit verschiedenen Aufnahmedesigns zusammen, wobei ein wichtiges Kriterium die gleichmäßige Verteilung von Merkmalswerten (z.B. Grundflächenwerten) über den Merkmalsraum darstellt. Für die Durchführung der Berechnungen wurde ein Programm mit Visual Basic programmiert, welches mit der Integrierung aller Funktionen auf der Programmoberfläche eine benutzerfreundliche Bedienung ermöglicht. Die pixelweise Ausgabe der Ergebnisse mündete in detaillierte Karten und die Verifizierung der Ergebnisse wurde mit Hilfe des prozentualen Root Mean Square Error und der Bootstrap-Methode durchgeführt. Die erzielten Genauigkeiten für das Merkmal Grundfläche liegen zwischen 35 % und 67 % (Landsat) bzw. zwischen 65 % und 67 % (HyMapTM). Für das Merkmal Totholz liegen die Übereinstimmungen zwischen den kNN-Schätzern und den Referenzwerten zwischen 60,0 % und 73,3 % (Landsat) und zwischen 60,0 % und 63,3 % (HyMapTM). Mit den erreichten Genauigkeiten bietet sich die kNN-Methode für die Klassifizierung von Beständen bzw. für die Integrierung in Klassifizierungsverfahren an.Mapping forest variables and associated characteristics is fundamental for forest planning and management. The following work describes the k-nearest neighbors (kNN) method for improving estimations and to produce maps for the attributes basal area (metric data) and deadwood (categorical data). Several variations within the kNN-method were tested, including: distance metric, weighting function and number of neighbors. As sources of remote sensing Landsat TM satellite images and hyper spectral data were used, which differ both from their spectral as well as their spatial resolutions. Two Landsat scenes from the same area acquired September 1999 and 2000 regard multiple approaches. The field data for the kNN- method comprise tree field measurements which were collected from the test site Tharandter Wald (Germany). The three field data collections are characterized by three different designs. For the kNN calculation a program with integration all kNN functions were developed. The relative root mean square errors (RMSE) and the Bootstrap method were evaluated in order to find optimal parameters. The estimation accuracy for the attribute basal area is between 35 % and 67 % (Landsat) and 65 % and 67 % (HyMapTM). For the attribute deadwood is the accuracy between 60 % and 73 % (Landsat) and 60 % and 63 % (HyMapTM). Recommendations for applying the kNN method for mapping and regional estimation are provided

Software tools zum interoperablen Austausch und zur visualisierung von Geodatensätzen über das Internet

Monitoring of the Earth and its atmosphere is essential for assessing the state of the environment and for measuring success of political measures to curb air pollution or mitigate climate change. The modern concept of monitoring the chemical composition of the atmosphere goes beyond the classical set-up of individual observational sites and involves a variety of measurement platforms (ground-based, ships, aircraft, satellites) and principles (chemical analysis, active and passive remote sensing, etc.). Numerical models play an increasingly important role for the interpretation of observations and their integration into a consistent global picture ..