Long-term monitoring of lakes in the northern central European lowlands using optical and radar remote sensing imagery

dc.contributor.advisorItzerott, Sibylle
dc.contributor.authorHeine, Iris Elisabeth
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlinen
dc.contributor.refereeKleinschmit, Birgit
dc.contributor.refereeGuanter, Luis
dc.contributor.refereeBrauer, Achim
dc.date.accepted2017-09-13
dc.date.accessioned2017-10-27T11:53:50Z
dc.date.available2017-10-27T11:53:50Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractThe glacial landscape of the northern Central European lowlands in Germany and Poland is characterized by a large number of lakes. These lakes fulfill important ecosystem services, however, they are sensitive to climate change, land use changes, and human impact. Very few of them are regularly monitored in situ. This thesis tests the potential of remote sensing imagery for the long-term monitoring of lakes in northern Central European lowlands, because remote sensing imagery enables an area wide monitoring with the possibility of multi-temporal observations. The thesis comprises the results of four scientific papers aiming at the development and evaluation of new remotely-sensed lake monitoring methods, in combination with instrument and proxy-based monitoring. The monitoring is focused on 1) the reconstruction of lake levels and the monitoring of 2) shoreline vegetation and 3) calcite precipitation as part of the Helmholtz Virtual Institute for Integrated Climate and Landscape Evolution Analyses (ICLEA). The lakes are characterized by seasonal and long-term lake level changes, which affect the shoreline vegetation (reed belts). In this thesis, lake levels are reconstructed by intersecting water-land borders that were derived from remote sensing imagery together with topographic data. Aerial photos are tested for a long-term monitoring approach. High-resolution multi-spectral satellite imagery is utilized for the monitoring of short-term lake level changes. The accuracy of the reconstructed levels is high. However, there are very strict prerequisites that need to be met by the image data and the lakes to achieve this accuracy. The greatest challenge is vegetation at the shorelines that covers the water-land border. The optical images are also affected by low solar angles or clouds. Synthetic aperture radar (SAR) imagery enables a regular lake monitoring: thus, high-resolution dual-co-polarized SAR imagery is used for the monitoring of reed belts. Polarimetric decomposition techniques allow the discrimination of different scattering scenarios and show the phenological changes in the reed belts: in summer dense leaves cause volume scattering, whereas in winter, the deciduous reed stems cause predominately double-bounce scattering. Thus, double-bounce-sensitive polarimetric parameters and winter images are preferred for a classification of reed. However, the application of this method for long-term lake monitoring is limited, because of a lack of polarimetric archive data and its geocoding. The third monitoring subject is calcite precipitation. Calcite precipitation is an extensive limnological process that dyes the lake water a milky turquoise. This allows the use of medium-resolution optical satellite images: the Landsat archives and new Sentinel-2 imagery enable a long-term and large scale monitoring of calcite precipitation. The most accurate classification is hereby based on a ratio of the blue, green, and red spectral bands, because calcite precipitation enhances the reflectance in the green band. The approach is evaluated with field measurements and then propagated to 21 lakes to monitor frequency and duration of calcite precipitation events. The monitoring results of this thesis emphasizes the temporal heterogeneity within lakes and the spatial heterogeneity between the lakes. They confirm the importance of remotely-sensed monitoring for large scale monitoring. It is shown that the success of the developed monitoring approaches is limited by their demands on remote sensing data: long time series, and high temporal and spatial resolution. The main limitations are spatial and temporal resolution, specifically in the beginning of Earth observation with data from very few satellites. Thus, the potential of remote sensing archives for the long-term monitoring of lakes is best exploited if the lake parameter is detectable in medium-resolution imagery, as in case of the monitoring of calcite precipitation.en
dc.description.abstractDie Seenlandschaft Nordostdeutschlands und Polens ist Teil des eiszeitlich geprägten mitteleuropäischen Tieflandes. Die Seen sind wichtig für das Ökosystem, sie sind allerdings auch gefährdet durch menschliche Eingriffe und beeinflusst durch Landnutzung- und Klimaänderungen. Hier besteht Forschungsbedarf, denn bisher wurden nur vereinzelt Seen wissenschaftlich untersucht. Dieser Dissertation prüft, inwiefern Fernerkundung (FE) das Monitoring von Seen unterstützen kann, denn FE-Daten erfassen große Gebiete und Archivbilder dokumentieren vergangene Zustände. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und Bewertung neuer fernerkundlicher Monitoringverfahren für Seen in Kombination mit in situ Untersuchungen. Das Monitoring der Seen zielt dabei speziell auf 1) die Rekonstruktion von Seespiegeln sowie das Monitoring von 2) Ufervegetation und 3) Kalzitfällungen ab. Die Arbeit umfasst dabei die Ergebnisse von vier wissenschaftlichen Veröffentlichungen und ist Teil des Virtuellen Instituts zur Integrierten Klima- und Landschaftsentwicklungsanalyse (ICLEA). Langfristige und saisonale Seespiegeländerungen sind typisch für die Seen, aber schnelle oder starke Veränderungen beeinträchtigen beispielsweise die Vegetation an den Ufern und in den Flachwasserbereichen. Mithilfe hochaufgelöster Luftbilder und optischer Satellitenbilder können frühere Uferlinien der Seen bestimmt werden. Verknüpft man diese Uferlinien nun mit topographischen Daten, ergeben sich die dazugehörigen Seespiegel. Luftbilder reichen dabei weit länger in die Vergangenheit als Satellitenbilder. Sie haben dafür aber eine viel geringere zeitliche Auflösung. Trotz guter Ergebnisse ist die Übertragbarkeit der Methode schwierig, da die Anforderungen an die FE-Daten und die Seen sehr hoch sind. Problematisch ist zum Beispiel Vegetation, die die Uferlinie in den Bildern verdeckt. Regelmäßige Aufnahmen sind bei optischen Satellitenbildern aufgrund von Wolken oder niedrigem Sonnenstand ebenfalls nicht möglich. Hier helfen Synthetic Aperture Radar (SAR) Zeitreihen: In dieser Arbeit werden hochaufgelöste, dual-co-polarimetrische SAR Bilder für die Beobachtung von Schilf herangezogen. Durch polarimetrische Entmischung können verschiedene Streuungsmechanismen unterschieden werden und es zeigen sich phänologische Unterschiede des Schilfes: Im Sommer, wenn das Schilf dichte Blätter hat, überwiegt Volumenstreuung, wohingegen es im Winter, ohne Laub, zwischen der Wasserfläche und den Schilfstängeln vermehrt zu Zweifachreflektionen kommt. Eine Kombination aus Winterbildern und polarimetrischen Parametern, die diese Zweifachreflektionen anzeigen, eignet sich daher am besten für die Klassifizierung von Schilf. Leider ist auch hier die großflächige Anwendung der Methode eingeschränkt, da polarimetrische Bilder noch recht selten sind. Kalzitfällungen färben den See trüb Türkis. Diese Färbung ist auch in optischen Satellitenbildern mit mittlerer Auflösung zu sehen. Das bedeutet, dass das Landsat-Archiv und Bilder vom neuen Sentinel-2 Satelliten hier eine langfristige und großflächige Beobachtung erlauben. Die Türkisfärbung geht mit einem Anstieg der Reflexion im grünen Wellenlängenbereich einher, wobei die neuentwickelte Klassifikation die Reflexionen im blauen, grünen und roten Wellenlängenbereich nutzt. Die Übertragbarkeit der Methode wurde nach gründlichen Vergleichen mit Feldmessungen an weiteren 21 Seen getestet. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen die zeitlichen und räumlichen Unterschiede von Seen und verdeutlichen, wie wichtig FE für ein langfristiges und großflächiges Seenmonitoring ist. Ob die neuen Monitoringverfahren dabei erfolgreich sind, liegt an ihren Voraussetzungen an die FE: Welche räumliche und zeitliche Auflösung ist nötig und welcher Zeitraum muss abgedeckt werden? Hohe räumliche und zeitliche Auflösung ist aber vor allem zu Beginn der FE selten, das heißt das Potential von FE-Archiven wird dann am besten ausgeschöpft, wenn eine mittlere räumliche Auflösung der Daten genügt, wie hier im Falle der Kalzitfällung.de
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/7057
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-6366
dc.language.isoenen
dc.relation.haspart10.14279/depositonce-6634en
dc.relation.haspart10.14279/depositonce-6633en
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/en
dc.subject.ddc577 Ökologiede
dc.subject.otherlake monitoringen
dc.subject.otherremote sensingen
dc.subject.otherlake levelen
dc.subject.otherreeden
dc.subject.othercalcite precipitationen
dc.subject.othertime seriesen
dc.subject.otherFernerkundungde
dc.subject.otherWasserstandde
dc.subject.otherSchilfde
dc.subject.otherKalzitfällungde
dc.titleLong-term monitoring of lakes in the northern central European lowlands using optical and radar remote sensing imageryen
dc.title.translatedLangzeitmonitoring von Seen im nördlichen mitteleuropäischen Tiefland mit optischen und Radar-Fernerkundungsbildernde
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionacceptedVersionen
tub.accessrights.dnbdomainen
tub.affiliationFak. 6 Planen Bauen Umwelt::Inst. Landschaftsarchitektur und Umweltplanungde
tub.affiliation.facultyFak. 6 Planen Bauen Umweltde
tub.affiliation.instituteInst. Landschaftsarchitektur und Umweltplanungde
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