Spatial nature conservation monitoring on the basis of ecological gradients using imaging spectroscopy
| dc.contributor.advisor | Itzerott, Sibylle | |
| dc.contributor.author | Neumann, Carsten | |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin | en |
| dc.contributor.referee | Kleinschmit, Birgit | |
| dc.contributor.referee | Schmidtlein, Sebastian | |
| dc.contributor.referee | Kaufmann, Hermann | |
| dc.date.accepted | 2017-05-09 | |
| dc.date.accessioned | 2017-07-18T16:10:59Z | |
| dc.date.available | 2017-07-18T16:10:59Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description | In reference to IEEE copyrighted material which is used with permission in this thesis, the IEEE does not endorse any of Technische Universität Berlin's products or services. Internal or personal use of this material is permitted. If interested in reprinting/republishing IEEE copyrighted material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution, please go to http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/rights_link.html to learn how to obtain a License from RightsLink. | en |
| dc.description.abstract | Ecosystem conservation and ecological restoration such as the preservation of species and habitat diversity have become recognized as an important ambition for an intentional anthropogenic exertion of influence worldwide. On that account, internationally acknowledged conservation targets are defined and realized over habitat management measures in designated protected area networks. By this means, it is intended to better control the worldwide loss of biodiversity and to create exclusion areas for the observation of natural processes and traits that will develop under minimal human interventions. Remote sensing thereby offers great potentials for an area wide monitoring of arising natural process dynamics, evaluating future development tendencies and mapping legally binding conservation status indicators in largely inaccessible protection zones. For this purpose, data intensive methods are required to transfer ecological interrelations from the field plot scale to the level of spatially explicit image projections. This thesis develops a differentiated set of methodological approaches for the determination of complex ecological gradients via responses to the spectral feature space that is utilized for the mapping of plant species and habitats by means of field and imaging spectroscopy. Numerical models are generated on the basis of vegetation characteristics and spectral reflectance signatures that were collected for open heathland areas on a former military training area, the “Döberitzer Heide” west of Berlin, Germany. By applying the Non-metric Multidimensional Scaling (NMDS) ordination technique on the field samples, continuous floristic gradients are projected onto varying ordination space configurations. On that basis, functional relations can be designed for the quantification of Natura 2000 habitat type probabilities. It can be shown that occurrence probabilities are up- or downgraded according unique species turnover in specific NMDS ordination regions that can be utilized for a Natura 2000 habitat type conservation status assessment. Owing to the relationship between floristic gradients in NMDS ordination and spectral signatures from field references that is constructed through a Partial Least Squares Regression (PLSR) framework, continuous species shifts, habitat type occurrence probabilities and their conservation states are transferable to hyperspectral imagery. For the first time, this thesis demonstrated that multidirectional NMDS ordination space rotations provide stable and significant wavelength regions for the prediction of specific plant species gradients. A novel feature selection method is provided that identifies spectrally sensitive gradients and calibrates robust PLSR models for the allocation of transferable spectral feature combinations in a statistical learning procedure. In a final synthesis it is demonstrated that individual cover-abundances are represented in multiple dimensions of a NMDS ordination results. A genetic optimization procedure is introduced in order to evaluate the spectral predictability of individual species abundances from the overall vegetation continuum of the study area’s open heathland communities. Optimal species models are selected for distinct sets of NMDS dimensionality and assigned to spectral gradient features in a multiobjective optimization assessment. The final species models thus integrate unique parameterizations of ecological and spectral traits that can be used to predict individual species abundances on hyperspectral imagery. The resulting vegetation patterns are semantically defined over spatially explicit representations of species coexistence, diversity clusters, succession trajectories, ecotone areas and habitat conditions. In particular, continuous measures of species cover or habitat type probabilities are projected onto the image scale. As a consequence, detailed information about nature conservation and habitat management relevant structures and processes are provided in continuous units of the reflected reality. The thesis thus states to provide a contribution for a deeper understanding of ecological processes, related spatiotemporal pattern dynamics and inducible ecosystem development trends. The generated mapping algorithms are further potentially transferable to other areas and to variable aspects of ecological restoration efforts, which is particularly promising in conjunction with upcoming drone and hyperspectral spaceborne missions. | en |
| dc.description.abstract | Der Erhalt und die Entwicklung von Ökosystemen und ökosystemaren Bestandteilen, wie etwa die Vielfalt von Arten und Lebensräumen, ist ein international anerkanntes Ziel intendierter, anthropogener Einflussnahme. Es werden weltweit Zielvorgaben definiert, die über eine Vielzahl von aktiven (Lebensraumgenese) und passiven (Wildnis) Maßnahmen in Netzwerken aus Naturschutzgebieten realisiert werden. Insbesondere soll auf diese Weise dem weltweiten Verlust der Biodiversität entgegengewirkt sowie Refugien natürlicher Prozesskreisläufe, in denen anthropogene Eingriffe minimiert sind, geschaffen werden. Die Überwachung der sich einstellenden natürlichen Prozessdynamiken, die Bewertung von Entwicklungstendenzen und die Inventarisierung naturschutzrechtlich verbindlicher Zustandsindikatoren in den großflächigen, größtenteils unzugänglichen Schutzgebieten kann zu einem großen Teil von der Geofernerkundung geleistet werden. Zu diesem Zweck werden datenintensive Verfahren benötigt, die ökologische Zusammenhänge von der Feldskala auf die Bildebene möglichst verlustfrei übertragen. In der vorliegenden Dissertation wird dargelegt wie komplexe, ökologische Gradienten über spektrale Merkmale beschrieben und in der bildgebenden Spektroskopie abgebildet werden können. Hierfür wurden Vegetationseigenschaften wie Arten und Deckungen sowie dessen spektrale Reflexionssignaturen einer offenen grundmoränengebundenen Heidelandschaft auf einem ehemaligen Truppenübungsplatz, der „Döberitzer Heide“ westlich von Berlin, intensiv beprobt und zur numerischen Modellierung floristischer Lebensraumeigenschaften herangezogen. Über das Verfahren der nichtmetrischen multidimensionalen Skalierung (NMDS) können dabei kontinuierliche, floristische Gradienten in einen Ordinationsraum projiziert und über funktionale Vorschriften zu Vorkommenswahrscheinlichkeiten von Natura 2000 Lebensraumtypen aggregiert werden. Es kann gezeigt werden, dass Übergänge zwischen Natura 2000 Lebensraumtypen durch spezifische Artgradienten gekennzeichnet sind, welche wiederum zur Bewertung eines naturschutzrechtlichen Erhaltungszustandes genutzt werden können. Über den Zusammenhang zwischen Ordinationsraumgradienten und spektralen Feldsignaturen, der in einem Partial Least Squares Regressionsansatz (PLSR) kalibriert wird, lassen sich kontinuierliche Artgradienten, Lebensraumwahrscheinlichkeiten und Bewertungsstufen auf Bildpixel von hyperspektralen Überflugdaten übertragen. Erstmalig wird in der Dissertation gezeigt, dass sich in einer multidirektionalen Rotation von Ordinationsraumgradienten stabile und signifikante Wellenlängenbereiche für spezifische Artübergänge identifizieren lassen. Zu diesem Zweck wird ein neuartiges Selektionsverfahren eingeführt, welches spektral sensitive Gradienten auswählt, diese in einem PLSR Ansatz kalibriert und gleichzeitig über ein statistisches Resampling auf Robustheit in der Übertragung überprüft. In der finalen Zusammenführung wird gezeigt wie Deckungsabundanzen von Einzelarten im NMDS Ordinationsraum beschrieben sind und wie diese über zuordenbare spektrale Gradienten modelliert werden können. Dabei wird ein neuer Ansatz zur Bewertung der Vorhersagbarkeit einzelner Arten aus dem gesamten Vegetationskontinuum aus dem Bereich der genetischen Optimierung adaptiert. Darin wird ein multikriterieller Optimierungsverlauf zur Selektion eines optimalen Artmodells unter Bestimmung der geeigneten Ordinationsraumdimension und der spektralen Gradientenmerkmale durchgeführt. Die finalen Artmodelle integrieren artspezifische Parametrisierungen zur räumlich expliziten Vorhersage von Einzelartenabundanzen auf Hyperspektralbildern unterschiedlicher phänologischer Phasen. Die abgebildeten Vegetationsmuster eröffnen die Möglichkeit zur expliziten Darstellung von Koexistenzen, Diversitätsclustern, Sukzessionsstadien, Ökotonen und Lebensräumen. Es werden insbesondere kontinuierliche Größen wie Deckungsgrade (Arten) oder Wahrscheinlichkeiten (Lebensräume) räumlich vorhergesagt. Auf diese Weise werden gerade im Hinblick auf Anforderungen im Naturschutz detaillierte Informationen über die stetige Struktur der Realität geliefert, welche Einblicke für ein tieferes Prozessverständnis ermöglichen und somit einen Beitrag zur frühzeitigen Erkennung von ökosystemaren Entwicklungstendenzen leisten. Die generierten Abbildungsalgorithmen können potentiell auf andere Gebiete und auf neue naturschutzfachliche Herausforderungen in Verbindung mit zukünftigen, operationellen Drohnen oder hyperspektralen Satellitenmissionen übertragen werden. | de |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/6515 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-6023 | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | en |
| dc.subject.ddc | 577 Ökologie | de |
| dc.subject.other | imaging spectroscopy | en |
| dc.subject.other | vegetation ecology | en |
| dc.subject.other | machine learning | en |
| dc.subject.other | nature conservation monitoring | en |
| dc.subject.other | biodiversity | en |
| dc.subject.other | Natura 2000 | de |
| dc.subject.other | bildgebende Spektroskopie | de |
| dc.subject.other | Vegetationsökologie | de |
| dc.subject.other | maschinelles Lernen | de |
| dc.subject.other | Naturschutzmonitoring | de |
| dc.subject.other | Biodiversität | de |
| dc.title | Spatial nature conservation monitoring on the basis of ecological gradients using imaging spectroscopy | en |
| dc.title.translated | Die Nutzung von bildgebender Spektroskopie für das räumliche Naturschutzmonitoring auf Grundlage von ökologischen Gradienten | de |
| dc.type | Doctoral Thesis | en |
| dc.type.version | acceptedVersion | en |
| tub.accessrights.dnb | domain | en |
| tub.affiliation | Fak. 6 Planen Bauen Umwelt::Inst. Landschaftsarchitektur und Umweltplanung | de |
| tub.affiliation.faculty | Fak. 6 Planen Bauen Umwelt | de |
| tub.affiliation.institute | Inst. Landschaftsarchitektur und Umweltplanung | de |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin | en |