Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5730
Main Title: Monitoring dynamics of semi-arid forests with multi-sensor time series
Translated Title: Monitoring von semi-ariden Wäldern mit Multi-Sensor-Zeitreihen
Author(s): Gärtner, Philipp
Advisor(s): Kleinschmit, Birgit
Referee(s): Kleinschmit, Birgit
Hill, Joachim
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: Dryland degradation is a challenging environmental problem in the context of global change and China is among those countries that are most severely affected. The far-west province of Xinjiang Uyghur Autonomous Region experienced ambitious agricultural development and land reclamation projects which caused major environmental degradation, loss of forest cover and the advancement of desertification. Efforts from the Chinese government to restore the degraded floodplain ecosystem are ongoing. This dissertation aimed to enhance the monitoring of forest dynamics in the floodplains of the Tarim river in Southern Xinjiang, by examining the suitability of multisensor time series to assess forest disturbance and restoration response. The main focus was on the applicability of very high, high and medium spatial resolution satellite imagery to improve forest disturbance and forest regrowth monitoring. First, I studied the growth and decline of individual tree crowns with bitemporal change detection of very high spatial resolution satellite images (Chapter 2). Second, I investigated the dynamics of forest disturbance caused by an insect pest outbreak. It was examined whether forest disturbance maps produced with additional synthetic high resolution images would improve the accuracy of disturbance detection (Chapter 3). Finally, I used a medium spatial resolution Landsat time series to monitor trend shift dynamics of the floodplains forest, shrubland and grassland areas. A special focus lay on the spatial pattern of longitudinal and transverse linkages to known river discharges (Chapter 4). Results showed predominantly positive growth at all investigated spatial scales. At local scale, findings confirmed increased P. euphratica tree crown growth. The applied OBIA approach proved to be useful in the semi-arid forest setting, producing moderate accuracies. Forest disturbance mapping, with added synthetic scenes, improved significantly when compared to the original data set. The most important factor for the accuracy increase was the timing, rather than the number of images involved in the analysis. Images which were recorded at the end of the insect disturbance period performed best during the disturbance detection. This stage was found particularly important in distinguishing defined defoliation severity classes. Finally, the trend shift analysis showed increased rates of forest, shrub- and grassland growth in times when water deliveries were conducted. The absent of discharge had a substantial interrupting effect on the prevalence of trend shifts. Vegetation showed resilience after a drought year, with above average growth in subsequent years. Longitudinal effects, with more pronounced vegetation reactions, was found in the upper zones and less apparent reactions in the lower sections of the river catchment area. Transverse impacts showed a delayed growth response of ∼six month in areas adjacent to the river channel. This dissertation demonstrates the value of multi-sensor time series analysis for monitoring forest dynamics. The expressed findings increase knowledge and enhance understanding towards disturbance effects and response dynamics in semi-arid forest ecosystems, and shall help to improve future management decisions.
Die Degradation der Trockengebiete ist ein großes Umweltproblem speziell im Zusammenhang mit dem globalen Klimawandel. China ist eines der Länder das am stärksten betroffen ist. Besonders die westlichste Provinz im Uigurisch Autonomen Gebiet Xinjiang erfuhr eine ehrgeizige Landgewinnung vornehmlich für Landwirtschaft. Diese Entwicklung hat große Umweltzerstörungen wie zum Beispiel den Verlust von Waldflächen und die Wüstenbildung verursacht. Die chinesische Regierung hat diese Entwicklung erkannt und ist um die Sanierung der degradierten Auenökosysteme bemüht. Das Ziel der vorliegenden Dissertation ist das Monitoring der Auwalddynamiken entlang des Tarim Flusses in Süd-Xinjiang zu verbessern. Dabei soll die Zweckmäßigkeit von multisensoralen Zeitreihen bewertet werden. Außerdem soll die Anwendbarkeit verschiedener (sehr hoch, hoch und mittlerer) räumlicher Auflösungen von Satellitenbildern für die Erfassung und Überwachung von Waldschäden sowie die Reaktion auf die Sanierung bewertet werden. Zuerst wurde das Wachstum bzw. die Reduzierung einzelner Baumkronendurchmesser anhand einer bi-temporalen Veränderungsdetektion mit sehr hoch aufgelösten Satellitenbildern bestimmt (Kapitel 2). Danach wurden die Dynamiken von Waldstörungen, verursacht durch Insektenfraß, untersucht. Dabei wurde geprüft ob sich die Genauigkeit bei der Erfassung von Waldschäden mit zusätzlichen, synthetisch erzeugten, Bildern erhöht (Kapitel 3). Abschließend wurde eine Landsat Zeitreihe mit mittlerer räumlicher Auflösung genutzt um plötzliche Veränderungen im Hinblick auf die Entwicklungsdynamiken von verschiedenen Landbedeckungsklassen (Wald, Buschland und Grassland) zu erkennen. Ein besonderer Schwerpunkt lag auf der Erkennung räumlicher Muster entlang bzw. quer zum Fluß in Verbindung mit ökologischen Wassergaben (Kapitel 4). Die Ergebnisse zeigten überwiegend positives Wachstum bei allen untersuchten räumlichen Skalen. Auf lokaler Ebene bestätigten sich Erkenntnisse vom Zuwachs der P. euphratica Baumkronen. Die objektbasierte Bildanalyse erwies sich im semi-ariden Milieu als nützlich und hat moderate Genauigkeiten geliefert. Verglichen mit dem ursprünglichen Datensatz, hat sich die Erkennung von Waldschäden mit der Nutzung von synthetischen Szenen deutlich verbessert. Der wichtigste Faktor für die Verbesserung der Genauigkeiten war der Zeitpunkt der Aufnahme und nicht die Anzahl der Bilder die in die Analyse einbezogen wurden. Dabei waren Bilder die am Ende der Fraßperiode erfasst wurden am wichtigsten für die Erkennung der Waldschäden. Diese Phase war auch bei der Unterscheidung von Schadensklassen wichtig. Die Untersuchung der Entwicklungsdynamiken der Auenvegetation hat erhöhtes Wachstum nach ökologischen Wassergaben gezeigt. Bei fehlenden Wassergaben gab es eine Unterbrechung bei den Trendveränderungen. Nach einem Trockenjahr zeigte die Vegetation Resilienz mit überdurchschnittlichem Wachstum in den Folgejahren. Ausgeprägte Trendveränderungen der Vegetation wurden entlang des Flußes, speziell in den nördlichen Zonen und weniger in südlichen Flussabschnitten, gefunden. Verzögerte Wachstumseffekte von sechs Monaten gab es in unmittelbarer Umgebung zum Fluß. Die vorliegende Arbeit zeigt den Wert der Multi-Sensor-Zeitreihenanalyse für die Überwachung von Walddynamiken. Die gezeigten Ergebnisse verbessern das Verständnis gegenüber Störeffekten und Reaktionsdynamiken in semi-ariden Waldökosystemen. Die Ergebnisse tragen dazu bei künftig verbesserte Managemententscheidungen zu treffen.
URI: http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/6165
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5730
Exam Date: 15-Dec-2016
Issue Date: 2017
Date Available: 17-Feb-2017
DDC Class: DDC::500 Naturwissenschaften und Mathematik::550 Geowissenschaften, Geologie::550 Geowissenschaften
Subject(s): forest monitoring
multi-sensor remote sensing
semi-arid ecosystem
Tugai forest
Tarim river
populus euphratica
Landsat
WorldView2
Waldmonitoring
Multi-Sensor-Fernerkundung
semi-arides Ökosystem
Tugai-Wald
Tarim Fluss
China
Usage rights: Terms of German Copyright Law
References: http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2014.03.004
http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2016.01.028
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