Die Nachfrage nach Agrarprodukten hat rapide zugenommen, besonders in schnell wachsenden Volkswirtschaften. Agrarimporte nach China gestiegen, trotz der vielfach gestiegenen Inlandsproduktion seit der Reform und Öffnung 1978. Jedoch ging die Steigerung der Agrarproduktion einher mit hohen Umweltkosten, zum einen durch eine massive Erhöhung der Inputintensität und zum anderen durch die Veränderung der Anbaumuster. In dieser Arbeit habe ich umwelt- und sozioökonomische Daten auf Kreis-Ebene analysiert, um ein grundliegendes quantitatives Verständnis der Muster, Determinanten und Ursachen der landwirtschaftlichen Landnutzungsveränderung in China von 1980 bis 2011 zu entwickeln. In Kapitel II und III habe ich die Veränderung der Anbaumuster der Hauptkultur auf Kreisebene zusammengefasst. Ich habe diese Daten mittels explorativer Geodatenanalyse und räumlich expliziter Panel-Regression untersucht, um raum-zeitliche Determinanten der Änderung in Anbaufläche und Ertrag der Hauptkultur zu identifizieren. In Kapitel IV nutzte ich diese Daten, um die Veränderung der Technischen Effizienz in der Pflanzenproduktion mit Hilfe eines stochastischen Grenzansatzes zu ermitteln, wiederum durch den Einsatz einer räumlich-ökonometrischen Panel-Analyse. Insgesamt hat sich die räumliche Konzentration von Hauptkulturen erhöht. Haupteinflussfaktor für diese Entwicklung war die Bevölkerung. Diese Analyse beleuchtet die Muster und Treiber des agrarwirtschaftlichen Landnutzungswandel für gesamt China und gibt Einblicke in die Brennpunkte des Wandels in Landnutzungsumfang und –intensität. Außerdem zeigten die Elastizitäten der Input-Veränderungen einen Trend in der Pflanzenproduktionsintensität von traditionell zu wissenschaftlich-technologischen Eingriffen. Die Ergebnisse können zur Einwicklung räumlich ausgerichteter Landnutzungspolitiken in China beitragen. Sie stellen außerdem wichtige Fallbeweise für den globalen Landnutzungswandel zur Verfügung. / Abstract Demand for agricultural products has been increasing at an unprecedented pace, particularly in rapidly growing economies such as China. Agricultural imports to China have soared despite domestic production increasing manifold since reforming and opening in 1978. However, the increase in agricultural production in China involved high environmental costs, brought about by massively increasing input intensity and by the transition in cropping patterns. In this thesis, I analysed environmental and socioeconomic data at county level to develop a solid quantitative understanding of patterns, determinants, and causes of agricultural land-use changes across all of China from 1980 to 2011. In Chapter II and Chapter III, I summarized the changes in patterns of the main crops at county level. I then examined these data with exploratory spatial data analysis and spatially explicit panel regressions in order to identify the spatial and temporal determinants of changes in area and yield of major crops. In chapter IV, I used the same dataset, but focussed on changes in technical efficiency in crop production using a stochastic frontier approach, again by employing spatial econometric panel analysis. Overall, the spatial concentration of the major crops increased, with population the main determinant for this trend. Furthermore, modern inputs, including machinery and fertilizer, were increasingly important in crop production, and land use efficiency increased slightly and varied temporally and spatially. This analysis shed light on the patterns and drivers of agricultural land-system change for all of China, including insights on hotspots of changes in land use extent and intensity. Besides, the elasticity of input changes showed the growth of crop production was shift from traditional farming practices to modern. This study is valuable to inform and spatially target land-use policies in China and provide important case evidence for global land-use change.

Die Kartierung der städtische Oberflächenmaterialien ist aufgrund der komplexen räumlichen Muster eine Herausforderung. Daten von bildgebenden Spektrometern können hierbei durch die feine und kontinuierliche Abtastung des elektromagnetischen Spektrums detaillierte spektrale Merkmale von Oberflächenmaterialien erkennen, was mit multispektralen oder RGB-Bildern nicht mit der gleichen Genauigkeit erreicht werden kann. Bislang wurden in zahlreichen Studien zur Kartierung von städtischen Oberflächenmaterialien Daten von flugzeuggestützten abbildenden Spektrometern mit hoher räumlicher Auflösung verwendet, die ihr Potenzial unter Beweis stellen und gute Ergebnisse liefern. Im Vergleich zu diesen Sensoren haben weltraumgestützte abbildende Spektrometer eine regionale oder globale Abdeckung, eine hohe Wiederholbarkeit und vermeiden teure, zeit- und arbeitsaufwändige Flugkampagnen. Allerdings liegt die räumliche Auflösung der aktuellen weltraumgestützten abbildenden Spektroskopiedaten bei etwa 30 m, was zu einem Mischpixelproblem führt, welches mit herkömmlichen Kartierungsansätzen nur schwer zu bewältigen ist. Das Hauptziel dieser Studie ist die Kartierung städtischer Materialien mit bildgebenden Spektroskopiedaten in verschiedenen Maßstäben und die gleichzeitige Nutzung des Informationsgehalts dieser Daten, um die chemischen und physikalischen Eigenschaften von Oberflächenmaterialien zu erfassen sowie das Mischpixelproblem zu berücksichtigen. Konkret zielt diese Arbeit darauf ab, (1) photovoltaische Solarmodule mit Hilfe von luftgestützten bildgebenden Spektroskopiedaten auf der Grundlage ihrer spektralen Merkmale zu kartieren; (2) die Robustheit der Stichprobe von städtischen Materialgradienten zu untersuchen; (3) die Übertragbarkeit von städtischen Materialgradienten auf andere Gebiete zu analysieren. / Mapping urban surface materials is challenging due to the complex spatial patterns. Data from imaging spectrometers can identify detailed spectral features of surface materials through the fine and continuous sampling of the electromagnetic spectrum, which cannot be achieved with the same accuracy using multispectral or RGB images. To date, numerous studies in urban surface material mapping have been using data from airborne imaging spectrometers with high spatial resolution, demonstrating the potential and providing good results. Compared to these sensors, spaceborne imaging spectrometers have regional or global coverage, high repeatability, and avoid expensive, time-consuming, and labor-intensive flight campaigns. However, the spatial resolution of current spaceborne imaging spectroscopy data (also known as hyperspectral data) is about 30 m, resulting in a mixed pixel problem that is challenging to handle with conventional mapping approaches. The main objective of this study is to perform urban surface material mapping with imaging spectroscopy data at different spatial scales, simultaneously explore the information content of these data to detect the chemical and physical properties of surface materials, and take the mixed-pixel problem into account. Specifically, this thesis aims to (1) map solar photovoltaic modules using airborne imaging spectroscopy data based on their spectral features; (2) investigate the sampling robustness of urban material gradients; (3) analyze the area transferability of urban material gradients.

Die Nutzung von Biomasse als Nahrungs- und Futtermittel sowie als Rohstoff geht mit einem erheblichen Eingriff in biochemische Kreisläufe einher. Die Nutztierhaltung beansprucht dabei den Großteil der ökonomisch genutzten Phytomasse und dominiert Stoffströme in der Landwirtschaft. Während bereits der gegenwärtige ökologische Fußabdruck von tierischen Erzeugnissen Anlass zur Sorge bietet, wird die globale Nachfrage nach Fleisch, Milch und Eiern im Zuge von Bevölkerungswachstum und steigenden Einkommen voraussichtlich weiter zunehmen. Die vorliegende Arbeit untersucht die wechselseitigen Zusammenhänge zwischen Tierhaltung und Umwelt im Kontext globaler Wandlungsprozesse und adressiert Unsicherheiten auch in Bezug auf gegenwärtige Umweltauswirkungen. Im Rahmen der Dissertation wurde das räumlich explizite ökonomische Landnutzungsmodell MAgPIE (Model of Agricultural Production and its Impact on the Environment) um eine detaillierte Darstellung des Nutztiersektors erweitert. Die Modellsimulationen unterstreichen das Potenzial, sowohl durch eine Änderung der Ernährungsgewohnheiten als auch der Produktionsweise von tierischen Erzeugnissen landwirtschaftliche Stoffströme und Landnutzung deutlich zu beeinflussen sowie Stickstoffverluste und Emissionen von klimaschädlichen Gasen zu verändern. Moderate Produktivitätssteigerungen können Waldökosysteme bewahren und Kohlenstoffemissionen vermeiden, führen allerdings auch zu Zielkonflikten zwischen dem Schutz aquatischer und terrestrischer Ökosysteme sowie zwischen Stickstoff- und Kohlenstoffverlusten. Zudem ziehen ehrgeizige Produktivitätssteigerungen großflächige Umwandlungen von Weide- zu Ackerland und damit eine Verringerung von Bodenkohlenstoffbeständen auf landwirtschaftlichen Flächen nach sich. Ein reduzierter Konsum tierischer Produkte in wohlhabenden Regionen trägt maßgeblich zum Erhalt der Wälder, der Vermeidung von Treibhausgasemissionen und der Verringerung des landwirtschaftlichen Wasserverbrauchs bei. / Human appropriation of biomass as food, feed and raw material interferes with key biochemical cycles. Livestock is at the epicentre of agricultural material flows and resource use, utilising the majority of the economically used plant biomass, substantially amplifying the agricultural nitrogen cycle, contributing to greenhouse gas emissions and water use, and dominating human use of land. While already today’s environmental footprint of livestock gives cause for concern, demand for meat, milk and eggs is expected to continue growing, driven by population growth, increasing incomes, and urbanization. Between the poles of current environmental externalities and the magnitude of the expected growth of the livestock sector, this thesis explores interactions between animal agriculture and the environment in the context of broad-scale developments such as globalization, technological innovation, rising food demand, and climate change and addresses gaps in our knowledge about current environmental impacts of livestock. For this aim, the spatially explicit economic land use model MAgPIE (Model of Agricultural Production and its Impact on the Environment) was extended by a detailed representation of animal agriculture. Model simulations demonstrate the large demand- and supply-side potential inherent in livestock production to transform biomass flows in agriculture and alter environmental externalities of food production. While moderate productivity gains in the livestock sector can reduce deforestation and emissions from land use change, trade-offs emerge between aquatic and terrestrial ecosystems, and between nitrogen and carbon losses. Moreover, ambitious productivity increases trigger large-scale pasture-to-cropland conversion that involves depletion of soil carbon stocks on agricultural land. A reduced consumption of livestock products in affluent regions considerably mitigates deforestation, carbon emissions and agricultural water consumption.