Die schnell wachsende Dynamik urbaner Räume stellt global eine große Herausforderung für die urbane und ökologische Nachhaltigkeit dar. In den Stadtregionen in Subsahara-Afrika stehen die Strategien und Instrumente der Landnutzungsplanung, die zur Steuerung der urbanen Dynamik für die urbane und ökologische Nachhaltigkeit eingesetzt werden, vor verschiedenen Herausforderungen, einschließlich der unzureichenden Verfügbarkeit von Daten. Das Ziel dieser Forschung ist es, zu einer effektiven Landnutzungsplanung zur Verbesserung der urbanen und ökologischen Nachhaltigkeit beizutragen, indem integrierte empirische Daten aus Geographischen Informationssystemen, Fernerkundung und Umfragen genutzt werden, um detaillierte und neue Einblicke in die urbane Landdynamik zu bieten. Bei der Untersuchung der Diskrepanzen zwischen der vergangenen und der aktuellen städtischen Landbedeckung und den Flächennutzungsplänen wurde die überwachte Klassifizierung (supervised classification) der Landbedeckung von LANDSAT-Daten aus den Jahren 1987, 2002 und 2017 verwendet, um die nicht-städtischen Entwicklungsflächen zu quantifizieren, die an die Stadt/Bebauung verloren gingen. Experteninterviews wurden zur Anleitung und Entwicklung von drei Szenarioalternativen zur Simulation der Landbedeckung von 2017 bis 2030 und 2050 unter Verwendung des Multi-Layer Perceptron Neural Network und Markov-Modellen verwendet. Die Ergebnisse zeigten eine Zunahme der städtischen/bebauten Flächen und große Unstimmigkeiten zwischen der früheren/aktuellen städtischen Landbedeckung und den bestehenden Flächennutzungsplänen. Außerdem zeigten die Ergebnisse eine hohe, geringe und keine potenzielle Beeinträchtigung der geschützten ökologisch sensiblen Gebiete durch die zukünftige urbane Dynamik unter den Szenarien "Business As Usual", "Adjusted Urban Land" und "Regionaler Flächennutzungsplan". Die Methoden und die zur Verfügung gestellten Basisinformationen, insbesondere aus dem “Adjusted Urban Land” Szenario, wären für eine effektive Flächennutzungsplanung von Nutzen. Dies würde dazu beitragen, die urbane und ökologische Nachhaltigkeit der Stadtregionen in Subsahara-Afrika und im gesamten Globalen Süden zu verbessern, wo eine unzureichende Datenverfügbarkeit die Flächennutzungsplanung erschwert. / Global urban dynamics are rapidly increasing, posing a great challenge to urban and environmental sustainability. In Sub-Saharan Africa city-regions, land use planning strategies and instruments used to guide urban dynamic patterns for urban and environmental sustainability are faced with various challenges, including insufficient data availability. The goal of this research is to contribute to effective land use planning for improving urban and environmental sustainability using integrated empirical data derived from Geographic Information Systems, Remote Sensing, and surveys to offer detailed and new insights into urban land dynamics. While investigating the mismatches between the past and current urban land cover and land use plans, the supervised classification of the land cover of LANDSAT data from 1987, 2002, and 2017 was used to quantify the non-urban development areas lost to urban/built-up. Expert interviews were applied to guide and develop three scenario alternatives to simulate land cover from 2017 to 2030 and 2050 using the Multi-Layer Perceptron Neural Network and Markov models. The results indicated an increase in urban/built-up areas and large mismatches between the past/current urban land cover and the existing land use plans. Also, the results indicated high, little, and no potential degradation of the protected environmentally sensitive areas by the future urban dynamics under the Business As Usual, Adjusted Urban Land, and Regional Land Use Plan scenarios respectively. The methods and the baseline information provided, especially from the Adjusted Urban Land scenario would be useful for effective land use planning. This would support improving the urban and environmental sustainability of the Sub-Saharan African city-regions and across the Global South, where insufficient data availability challenges land use planning.

Wälder spielen global eine entscheidende Rolle bei der Regulierung des Weltklimas, da sie aktiv Kohlenstoff speichern und binden. Trotz der Bemühungen durch internationale Programme nehmen die Waldschäden weiter zu. Entwaldung und Walddegradierung sind zwei unterschiedliche Prozesse, die sich auf die globalen Wälder auswirken. Entwaldung ist eine klar definierte Umwandlung oder Abholzung der Waldflächen, während Degradierung subtiler, vorübergehend und variabel sein kann und daher schwer zu detektieren ist. Walddegradierung wird im Allgemeinen als eine funktionale Verringerung der Fähigkeit von Wäldern Ökosystemleistungen zu erbringen identifiziert. Sie wird nicht als Veränderung der Landbedeckung oder Entwaldung klassifiziert. Daraus folgt keine deutliche Verringerung der Waldfläche, sondern eher eine Abnahme der Qualität und des Zustands. Diese Veränderung kann, wie die Entwaldung dennoch mit einer signifikanten Verringerung der oberirdischen Biomasse und damit miterheblichen Treibhausgasemissionen verbunden sein. Die Schätzungen der Kohlenstoffemissionen aus Waldstörungen liegen zwischen 12 und 20 % aller weltweit emittierten Emissionen. Durch eine fehlende einheitliche Definition oder Methode zur Quantifizierung der Degradation, der Vielzahl an Einflussfaktoren und der Unsicherheit bei der Schätzung der Biomasse variieren die Werte stark. Die von der Walddegradierung betroffene Fläche könnte in der Tat viel größer sein als die der Entwaldung, die ohnehin jedes Jahr auf eine Fläche von etwa der Größe Islands geschätzt wird. Die REDD+-Mechanismen zur Finanzierung von Emissionsreduktionen zur Minderung des Klimawandels erfordern robuste, transparente und skalierbare Methoden zur Quantifizierung der Walddegradierung, zusammen mit der Erfassung der damit verbundenen Treibern. Da die Degradierung oft der Entwaldung vorausgeht, kann ein schnelles Monitoring mit einer Beurteilung der Waldschäden und ihren Treibern ein wichtiges Frühwarnsystem sein. Nur so können Maßnahmen frühzeitig ergriffen werden, die die Wälder schützen und sowohl der Natur und der Biodiversität als auch dem Lebensunterhalt, der Gesundheit und dem Wohlbefinden von Millionen von Menschen auf der ganzen Welt zugute kommen. In dieser Arbeit werden Methoden für konsistente, reproduzierbare, skalierbare und satellitengestützte Indikatoren zur Identifizierung und Quantifizierung verschiedener Arten von Walddegradation um zukünftige Risiko- und Politikszenarien zu unterstützen. / Global forests play a crucial role in regulating global climate by actively storing and sequestering carbon. Despite efforts to mitigate climate through international efforts, human-caused forest disturbance and forest-related greenhouse gas emissions continue to rise. Deforestation and forest degradation are two different processes affecting global forests. Deforestation is a clearly defined conversion or removal of forest cover, while degradation can be more subtle, temporary, variable, and therefore difficult to detect. Forest degradation is generally identified as a functional reduction in the capacity of forests to provide ecosystem services, that does not qualify as a change in land cover or forest clearing. That means no clear reduction of the forest area, but rather a decrease in quality and condition. This change, like deforestation can still be associated with significant reductions in above-ground biomass and therefore considerable greenhouse gas emissions. Estimates of carbon emissions from forest degradation and disturbance range anywhere from 12-20% of all emissions emitted globally with values varying widely because of a lack of uniform definition or method for quantifying degradation, the broad number of influencing factors, and uncertainty in biomass estimates. The area affected by forest degradation could in fact be much larger than that of deforestation, which is already estimated to be an area about the size of Iceland every year. The REDD+ mechanisms of financing emissions reductions to mitigate climate change require robust, transparent and scalable methods for quantifying degradation, along with a quantification of associated direct drivers. Furthermore, as degradation often precedes deforestation, timely monitoring and assessment of forest degradation and changes in drivers can provide crucial early warning to engage interventions to keep forests intact, benefitting nature and biodiversity as well as the livelihoods, health and well-being of millions of people around the world. This research proposes methods for consistent, repeatable and scalable satellite-derived indicators for identifying and quantifying different types of forest degradation and its causes to inform future risk and policy scenarios.

Diese Arbeit zeigt die Reproduktion ungleicher Risikolandschaften von Überschwemmungen auf. Die fortschreitende Urbanisierung in den Küstenregionen der Welt ist mit zahlreichen unterschiedlichen Risiken verbunden, denen sozio-ökonomisch benachteiligte Gruppen in besonderem Grad ausgesetzt sind. Dennoch ist Wissen über soziale Dynamiken, die solch ungleichen Risikolandschaften zugrunde liegen, gegenwärtig begrenzt. Das Densu Delta, ein dynamisch urbanisierendes Feuchtgebiet westlich von Accra, dient hier als Fallstudie, die anhand von qualitativen Daten mit Methoden der Humangeographie untersucht wird. Die übergeordnete Forschungsfrage lautet: Was sind die Beziehungen und Dynamiken, die die Verteilung von Überschwemmungsrisiken gestalten, und wie verfestigen sich diese in den gegenwärtig stark ungleichen Mustern von Überschwemmungsrisiken rund um das Densu Delta? Das Konzept ‚Risikolandschaften‘ (‚riskscape‘) wird hier mit Sichtweisen des kritischen Institutionalismus und der Argumentation verbunden, um Prozesse zu analysieren, die eine ungleiche Verteilung von Vulnerabilität und Anpassungskapazität bedingen. Die Ergebnisse zeigen erstens, dass institutionelle und bio-physische Dynamiken eine vielfältige Landschaft von Vulnerabilität erzeugen. Zweitens wird Anpassungskapazität von dynamischen Autoritätsverhältnissen geprägt. Drittens erweitern Unterschiede in Policy-Argumenten auf verschiedenen Ebenen und in unterschiedlichen Sektoren die Implementierungslücke in der Anpassung an Überschwemmungen. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur bestehenden Forschung, indem die Rollen von Schlüsselakteuren und von unsichtbaren Praktiken und Institutionen in der (Re-) Produktion von ungleichen Risikolandschaften betont werden. Diese werden hier am Beispiel von Überschwemmungen im Densu Delta in Accra aufgezeigt. Skalenübergreifende Interaktionen in Risikolandschaften und deren praktische Implikationen für die Minimierung von Überschwemmungsrisiken bedürfen der weiteren Forschung. / The thesis shows how uneven landscapes of urban flood risk are (re)produced. Coastal urbanisation comes with multiple risks, to which the poor are particularly exposed. Social dynamics underlying uneven riskscapes are however poorly understood. The Densu delta in Accra, a dynamically urbanising wetland, is analysed as a case based on qualitative data with methods from human geography. The overall research question is: What are the relations and dynamics that shape the distribution of flood risks, and how are they materialised in the currently highly uneven patterns of flood risk around the Densu delta? The concept of ‘riskscape’ is applied through lenses of critical institutionalism and argumentation to analyse the processes behind uneven distribution of vulnerability and adaptive capacity. Findings are that firstly, institutional and bio-physical dynamics produce a diverse landscape of vulnerability. Secondly, dynamics of authority shape adaptive capacity. Thirdly, disparities in policy arguments widen implementation gaps in adaptation to flooding. The research contributes to the existing literature in highlighting the role of actors and underlying practices and institutions in shaping multiple uneven riskscapes. In the present research the reproduction of uneven riskscapes of flooding is shown for the Densu delta case. Further research ought to look at cross-scale interactions between riskscapes and their practical implications for flood risk reduction.