DAKS e.V. ist als Kommunalpolitische Bildungsvereinigung durch das Staatsministerium des Inneren des Freistaats Sachsen anerkannt und steht Bündnis 90/Die Grünen nahe. Sie wurde 1992 auf Anregung der Kommunalpolitischen Konferenz vom Oktober ‘91 in Bautzen gegründet. Die konkrete Arbeit von DAKS e.V. besteht in Beratung und Schulung von Kommunalpolitikern und interessierten Bürgern mittels Seminaren, Vorträgen und Publikationen sowie in der Vernetzung von Kommunalpolitikern und Fachleuten mittels Tagungen und Vermittlung von Kontakten. Stadt und Land werden gemeinhin als Gegensätze betrachtet, dabei sind die Grenzen zwischen städtischem und ländlichen Raum oftmals fließend. So nehmen selbst bei großen Städten wie Leipzig, Dresden oder Chemnitz landwirtschaftlich genutzte Flächen einen erheblichen Teil des zur Stadt gehörenden Raumes ein. In Leipzig sind es etwa 35 Prozent, ähnlich in Dresden mit knapp 33 Prozent und in Chemnitz gar 45 Prozent der Stadtfläche. Damit bewegen sie sich leicht über dem deutschlandweiten Durchschnitt, der etwa ein Viertel der Fläche deutscher Großstädte als Agrarland ausweist. Grund genug für Kommunalpolitiker sich mit grundsätzlichen, die Landwirtschaft betreffenden Fragen auseinanderzusetzen. Die vorliegende Broschüre ist eine Einführung in dieses spezielle Politikfeld. Sie will die Rahmenbedingungen aufzeigen, innerhalb derer Landwirtschaft in der Stadt betrieben wird und den Blick weiten für weitere Formen der landwirtschaftlichen Nutzung innerhalb von Kommunen. Außerdem wird auf bestehende Interessens- und Nutzungskonflikte hingewiesen. Leitfrage der Broschüre ist, welche Handlungsmöglichkeiten, Kommunalpolitiker im Landwirtschaftsbereich überhaupt haben.

Ghana has experienced a remarkable degradation and depletion of its forest resources over the last 100 years. This process has undermined the socio-economic and socio-cultural importance of the forests for millions of rural people who depend on the resource to support their livelihood. Many rural households have over the past three decades developed strategies to minimize the effects of forest depletion on their livelihood. The establishment of smallholder forest plantation on agricultural land has emerged as an important form of land-use for households to diversify their sources of income and also improve their socio-economic well-being. The main objective of the study was to identify and analyze the endogenous and exogenous factors inducing farm household’s decision to establish farm forest plantation and to analyze its financial contribution to household’s income and livelihood strategies. The study involved a survey of 280 randomly selected farm households from five communities in the Offinso district in Ghana. The multi-stage stratified random sampling technique was used to select as many as 165 households with farm forest plantation as well as 115 without farm forest plantation. A mixture of tools including semi-structured questionnaire, focus group discussions, wealth ranking, forest inventory and market surveys were used to collect the required data. Results from logistic regression analysis revealed that the age of the household head, the number of years of education of the household head, the amount of household labor, the size of household landholding, the ownership of permanent land, the availability of non-agricultural land and household’s participation in past forest plantation development projects are the most important endogenous factors influencing the farm household’s decision to establish farm forest plantation. On the other hand, exogenous factors such as the availability of market and buyers for farm forest products and farm household’s satisfaction with market prices for farm forest products positively influenced the household’s decision to establish farm forest plantation. Prohibitive rules and regulations relating to the harvesting of trees and transportation of timber from private lands and uncertainty in tree tenure as a result of ambiguous policy framework, however, negatively influenced the decision to establish smallholder forest plantation on their agricultural land. The results from household income portfolio analysis show that cash income from selling farm forest products contributed an average of $273.6 to total household’s income in one agricultural season. This amount accounted for 17.6% of total household’s income and represented the second most important source of income after agriculture. The profitability of different land-uses practiced by the households was analyzed using a conventional economic method (Net Present Value). The results from a comparative financial analysis show that the establishment of teak plantation on agricultural land inter-cropped with food crops is the most profitable form of land use for the households compared to pure teak plantation and maize-plantain cultivation. The results of the study underscore the potential contribution of smallholder farm forest plantation to increase the overall household’s income and thereby improve household’s well-being. / Ghana hat während der letzten 100 Jahre eine bemerkenswerte Degradation und Verminderung seines Waldvorkommens erlebt. Dieser Prozess hat die sozio-ökonomische und sozial-kulturelle Bedeutung des Waldes als Einkommensquelle zur Unterstützung des Lebensunterhalts für Millionen ländlicher Einwohner geschwächt. Während der letzen 30 Jahre haben viele Kleinbauern Haushalte Strategien entwickelt um den Effekt, den die Verminderung des Waldvorkommens auf ihren Lebensunterhalt hat, zu minimieren. Die Anlage kleinflächiger Forstplantagen auf Ackerland hat sich dabei als wichtige Form der Landnutzung erwiesen, da sie eine Einkommensquelle zusätzlich zu den vorhandenen bedeuten. Sie haben das Potential, die sozio-ökonomiche Situation der Bevölkerung zu verbessern. Ziel der Studie war die Identifizierung von internen und externen Faktoren, die bedeutend zur Entscheidung von Haushalten über die Errichtung kleinflächiger Forstplantagen beitragen. Desweiteren sollten der finanzielle Beitrag der Forstplantagen zum Einkommen und zu Strategien der Kleinbauern analysiert werden. Für die Sudie werden Datensätze von 280 zufällig ausgewählten landwirtschaftlichen Haushalten aus fünf Gemeinden im Offinso Distrikt in Ghana erfasst. Die mehrstufig aufgebaute zufällige Auswahltechnik wurde benutzt, um die 165 Haushalte mit Forstplantagen und 115 Haushalten ohne Forstplantagen für die Studie auszuwählen. Mehrere Instrumente, wurden genutzt um die benötigten Daten zu sammeln darunter vor allem semi-strukturierte Befragungen, fokusierte Gruppendiskussionen, Wohlstandsranking der Haushalte und eine Forstinventur. Ergebnisse einer logistischen Regressionsanalyse ergaben, dass das Alter des Haushaltsvorstands, die Anzahl der Ausbildungsjahre des Haushaltsvorstands, die Anzahl der im Haushalt vorhandenen Arbeitskräfte, die Größe des dem Haushalt zur Verfügung stehenden Ackerlandes, das Eigentum an Ackerland, verfügbare nicht-landwirtschaftlich nutzbare Flächen und die Teilnahme der Haushalte an Projekten zur Forstplantagenentwicklung die wichtigsten internen Faktoren für die Entscheidung der Kleinbauern zur Errichtung von kleinflächiger Forstpantagen darstellen. Andererseits beeinflussten externe Faktoren wie das Vorhandensein von Markt und Käufern für Produkte der Forstplantagen und die Zufriedenheit der Haushalte mit den gebotenen Marktpreisen für diese Produkte die Entscheidung der Kleinbauern zur Errichtung von Forstplantagen positiv. Demgegenüber beeinflussten Verbote und einschränkende Regelungen zur Ernte und zum Transport von Bäumen auf Privatland und die Unsicherheit bezüglich des Eigentums an den Bäumen als Ergebniss unklarer politischer Vorgaben die Entscheidung zur Errichtung von kleinflächiger Forstplantagen auf Ackerland negativ. Das Ergebniss der Analyse verschiedene Haushaltseinkommensquellen zeigt, dass das Jahreseinkommen der Haushalte mit Forstplantagen höher ist als das der Haushalte ohne Forstplantagen. Der Beitrag zum Jahreseinkommen aus dem Verkauf von Produkten der kleinflächiger Forstplantagen betrug im Durchschnitt 273,6 USD in einer landwirtschaftlichen Saison. Dies entsprach 17,6 % des gesamten Haushaltseinkommens und stellte somit die zweitwichtigste Einkommensquelle nach der Landwirtschaft dar. Die Rentabilität der verschiedenen Landnutzungsarten wurde mit der Kapitalwertmethode (Net Present Value) ermittelt. Diese vergleichende Analyse zeigte, dass kleinflächiger Forstplantagen auf Agrarland bei gleichzeitigem Anbau von Nahrungsmittel die profitabelste Art der Landnutzung für die Haushalte im Vergeich zu ausschließlichem Teakanbau und zum Anbau von Mais mit Kochbanane ist. Die Ergebnisse der Studie unterstreichen das Potential kleinflächiger Forstplantagen, einen Beitrag zur Steigerung des gesamten Haushaltseinkommens und zur Verbesserung des Lebensstandards der Haushalte leisten zu können.

This thesis analyses the highly structured and densely populated farmland surrounding Kakamega Forest (western Kenya) in a spatially-explicit manner. The interdisciplinary approach combines methodologies and technologies from different scientific disciplines: remote sensing with OBIA, GIS and spatially explicit modelling (geomatics and geographic science) with socio-economic as well as agro-economic considerations (human and social sciences) as well as cartographic science. Furthermore, the research is related to conservation biology (biological sciences). Based on an in-situ ground truthing and visual image interpretation, very high spatial resolution QuickBird satellite imagery covering 466 km² of farmland was analysed using the concept of object-based image analysis (OBIA). In an integrative workflow, statistical analysis and expert knowledge were combined to develop a sophisticated rule set. The classification result distinguishing 15 LULC classes was used alongside with temporally extrapolated and spatially re-distributed population data as well as socio-/agro-economic factors in order to create a spatially-explicit typology of the farmland and to model scenarios of rural livelihoods. The farmland typology distinguishes ten types of farmland: 3 sugarcane types (covering 48% of the area), 3 tea types (30%), 2 transitional types (15%), 1 steep terrain type (2%), and 1 central type (5%). The scenarios consider different developments of possible future yields and prices for the main agricultural products sugarcane, tea, and maize. Out of all farmland types, the ‘marginal sugarcane type’ is best prepared to cope with future problems. Besides a comparably low population density, a high share of land under cultivation of food crops coupled with a moderate cultivation of cash crops is characteristic for this type. As part of the research conducted, several novel methodologies were introduced. These include a new conceptual framework for categorizing parameter optimization studies, the area fitness rate (AFR) as a novel discrepancy measure, the technique of ‘classification-based nearest neighbour classification’ for classes which are difficult to separate from others, and a novel approach for accessing the accuracy of OBIA classifications. Finally, this thesis makes a number of recommendations and elaborates promising starting points for further scientific research. / Die vorliegende Arbeit untersucht räumlich-expliziten das stark strukturierte und dicht besiedelte Agrarland um den Kakamega Wald (Westkenia). Dabei kombiniert der interdisziplinäre Ansatz Methoden und Technologien verschiedener Wissenschaftsbereiche: die Fernerkundung mit der objekt-basierten Bildanalyse (OBIA), GIS und die räumlich-explizite Modellierung (Geoinformatik und Geographie) mit sozio- und agro-ökonomische Aspekten (Human- und Sozialwissenschaft) sowie der Kartographie. Zudem steht die Arbeit in Bezug zum Schutz der biologischen Vielfalt (Biologie). Ausgehend von einer Referenzdatenerfassung vor Ort und einer visuellen Bildinterpretation wurden räumlich sehr hochauflösende QuickBird-Satellitenbilddaten, die 466 km² des Agrarlandes abdecken, mit Hilfe von OBIA ausgewertet. In einem integrativen Ansatz wurden dabei statistische Verfahren und Expertenwissen kombiniert, um einen ausgefeilten Regelsatz zur Klassifizierung zu erzeugen. Das Klassifizierungsergebnis unterscheidet 15 Klassen der Landnutzung bzw. -bedeckung; zusammen mit zeitlich extrapolierten und räumlich neu verteilten Bevölkerungsdaten sowie sozio- und agro-ökonomischen Faktoren ermöglichte es, eine räumlich-explizite Typologie des Agrarlandes zu erstellen und Szenarien zum ländlichen Auskommen zu modellieren. Die Agrarlandtypologie unterscheidet zehn Landtypen: 3 Zuckerrohr-dominierte Typen (48% des Gebietes), 3 Tee-dominierte Typen (30%), 2 Übergangstypen (15%), 1 Typ steilen Geländes (2%) und 1 zentralen Typ (5%). Die Szenarien betrachten mögliche zukünftige Entwicklungen der Erträge und Preise der Hauptanbauarten Zuckerrohr, Tee und Mais. Von allen Agrarlandtypen ist der „marginal Zuckerrohr-dominierte Typ“ am besten gerüstet, um zukünftigen Problemen zu begegnen. Bezeichnend für diesen Typ sind – neben einer vergleichsweise geringen Bevölkerungsdichte – ein hoher Anteil an Nahrungsmittelanbau zusammen mit einem gemäßigten Anbau von exportorientierten Agrarprodukten. Als Teil der Forschungsarbeit werden verschiedene neuartige Methoden vorgestellt, u.a. ein neuer konzeptioneller Rahmen für das Kategorisieren von Studien zur Parameteroptimierung, die „area fitness rate“ (AFR) als neue Messgröße für Flächendiskrepanzen, die klassifikations-basierte Nächster-Nachbar Klassifizierung sowie ein Ansatz zum Bestimmen der Güte von OBIA-Klassifizierungen. Schließlich gibt die Arbeit eine Reihe von Empfehlungen und bietet vielversprechende Ausgangspunkte für weiterführende wissenschaftliche Forschungen.

This thesis analyses the highly structured and densely populated farmland surrounding Kakamega Forest (western Kenya) in a spatially-explicit manner. The interdisciplinary approach combines methodologies and technologies from different scientific disciplines: remote sensing with OBIA, GIS and spatially explicit modelling (geomatics and geographic science) with socio-economic as well as agro-economic considerations (human and social sciences) as well as cartographic science. Furthermore, the research is related to conservation biology (biological sciences). Based on an in-situ ground truthing and visual image interpretation, very high spatial resolution QuickBird satellite imagery covering 466 km² of farmland was analysed using the concept of object-based image analysis (OBIA). In an integrative workflow, statistical analysis and expert knowledge were combined to develop a sophisticated rule set. The classification result distinguishing 15 LULC classes was used alongside with temporally extrapolated and spatially re-distributed population data as well as socio-/agro-economic factors in order to create a spatially-explicit typology of the farmland and to model scenarios of rural livelihoods. The farmland typology distinguishes ten types of farmland: 3 sugarcane types (covering 48% of the area), 3 tea types (30%), 2 transitional types (15%), 1 steep terrain type (2%), and 1 central type (5%). The scenarios consider different developments of possible future yields and prices for the main agricultural products sugarcane, tea, and maize. Out of all farmland types, the ‘marginal sugarcane type’ is best prepared to cope with future problems. Besides a comparably low population density, a high share of land under cultivation of food crops coupled with a moderate cultivation of cash crops is characteristic for this type. As part of the research conducted, several novel methodologies were introduced. These include a new conceptual framework for categorizing parameter optimization studies, the area fitness rate (AFR) as a novel discrepancy measure, the technique of ‘classification-based nearest neighbour classification’ for classes which are difficult to separate from others, and a novel approach for accessing the accuracy of OBIA classifications. Finally, this thesis makes a number of recommendations and elaborates promising starting points for further scientific research.:1. Introduction 2. Geodata and reference data 3. Object-based image analysis (OBIA) 4. Optimization of segmentation parameters 5. Feature selection and threshold determination 6. OBIA classification: rule set development and realisation 7. Classification results 8. Spatial farmland typology 9. Spatially explicit planning scenarios of rural livelihoods 10. Discussion / Die vorliegende Arbeit untersucht räumlich-expliziten das stark strukturierte und dicht besiedelte Agrarland um den Kakamega Wald (Westkenia). Dabei kombiniert der interdisziplinäre Ansatz Methoden und Technologien verschiedener Wissenschaftsbereiche: die Fernerkundung mit der objekt-basierten Bildanalyse (OBIA), GIS und die räumlich-explizite Modellierung (Geoinformatik und Geographie) mit sozio- und agro-ökonomische Aspekten (Human- und Sozialwissenschaft) sowie der Kartographie. Zudem steht die Arbeit in Bezug zum Schutz der biologischen Vielfalt (Biologie). Ausgehend von einer Referenzdatenerfassung vor Ort und einer visuellen Bildinterpretation wurden räumlich sehr hochauflösende QuickBird-Satellitenbilddaten, die 466 km² des Agrarlandes abdecken, mit Hilfe von OBIA ausgewertet. In einem integrativen Ansatz wurden dabei statistische Verfahren und Expertenwissen kombiniert, um einen ausgefeilten Regelsatz zur Klassifizierung zu erzeugen. Das Klassifizierungsergebnis unterscheidet 15 Klassen der Landnutzung bzw. -bedeckung; zusammen mit zeitlich extrapolierten und räumlich neu verteilten Bevölkerungsdaten sowie sozio- und agro-ökonomischen Faktoren ermöglichte es, eine räumlich-explizite Typologie des Agrarlandes zu erstellen und Szenarien zum ländlichen Auskommen zu modellieren. Die Agrarlandtypologie unterscheidet zehn Landtypen: 3 Zuckerrohr-dominierte Typen (48% des Gebietes), 3 Tee-dominierte Typen (30%), 2 Übergangstypen (15%), 1 Typ steilen Geländes (2%) und 1 zentralen Typ (5%). Die Szenarien betrachten mögliche zukünftige Entwicklungen der Erträge und Preise der Hauptanbauarten Zuckerrohr, Tee und Mais. Von allen Agrarlandtypen ist der „marginal Zuckerrohr-dominierte Typ“ am besten gerüstet, um zukünftigen Problemen zu begegnen. Bezeichnend für diesen Typ sind – neben einer vergleichsweise geringen Bevölkerungsdichte – ein hoher Anteil an Nahrungsmittelanbau zusammen mit einem gemäßigten Anbau von exportorientierten Agrarprodukten. Als Teil der Forschungsarbeit werden verschiedene neuartige Methoden vorgestellt, u.a. ein neuer konzeptioneller Rahmen für das Kategorisieren von Studien zur Parameteroptimierung, die „area fitness rate“ (AFR) als neue Messgröße für Flächendiskrepanzen, die klassifikations-basierte Nächster-Nachbar Klassifizierung sowie ein Ansatz zum Bestimmen der Güte von OBIA-Klassifizierungen. Schließlich gibt die Arbeit eine Reihe von Empfehlungen und bietet vielversprechende Ausgangspunkte für weiterführende wissenschaftliche Forschungen.:1. Introduction 2. Geodata and reference data 3. Object-based image analysis (OBIA) 4. Optimization of segmentation parameters 5. Feature selection and threshold determination 6. OBIA classification: rule set development and realisation 7. Classification results 8. Spatial farmland typology 9. Spatially explicit planning scenarios of rural livelihoods 10. Discussion

Ghana has experienced a remarkable degradation and depletion of its forest resources over the last 100 years. This process has undermined the socio-economic and socio-cultural importance of the forests for millions of rural people who depend on the resource to support their livelihood. Many rural households have over the past three decades developed strategies to minimize the effects of forest depletion on their livelihood. The establishment of smallholder forest plantation on agricultural land has emerged as an important form of land-use for households to diversify their sources of income and also improve their socio-economic well-being. The main objective of the study was to identify and analyze the endogenous and exogenous factors inducing farm household’s decision to establish farm forest plantation and to analyze its financial contribution to household’s income and livelihood strategies. The study involved a survey of 280 randomly selected farm households from five communities in the Offinso district in Ghana. The multi-stage stratified random sampling technique was used to select as many as 165 households with farm forest plantation as well as 115 without farm forest plantation. A mixture of tools including semi-structured questionnaire, focus group discussions, wealth ranking, forest inventory and market surveys were used to collect the required data. Results from logistic regression analysis revealed that the age of the household head, the number of years of education of the household head, the amount of household labor, the size of household landholding, the ownership of permanent land, the availability of non-agricultural land and household’s participation in past forest plantation development projects are the most important endogenous factors influencing the farm household’s decision to establish farm forest plantation. On the other hand, exogenous factors such as the availability of market and buyers for farm forest products and farm household’s satisfaction with market prices for farm forest products positively influenced the household’s decision to establish farm forest plantation. Prohibitive rules and regulations relating to the harvesting of trees and transportation of timber from private lands and uncertainty in tree tenure as a result of ambiguous policy framework, however, negatively influenced the decision to establish smallholder forest plantation on their agricultural land. The results from household income portfolio analysis show that cash income from selling farm forest products contributed an average of $273.6 to total household’s income in one agricultural season. This amount accounted for 17.6% of total household’s income and represented the second most important source of income after agriculture. The profitability of different land-uses practiced by the households was analyzed using a conventional economic method (Net Present Value). The results from a comparative financial analysis show that the establishment of teak plantation on agricultural land inter-cropped with food crops is the most profitable form of land use for the households compared to pure teak plantation and maize-plantain cultivation. The results of the study underscore the potential contribution of smallholder farm forest plantation to increase the overall household’s income and thereby improve household’s well-being. / Ghana hat während der letzten 100 Jahre eine bemerkenswerte Degradation und Verminderung seines Waldvorkommens erlebt. Dieser Prozess hat die sozio-ökonomische und sozial-kulturelle Bedeutung des Waldes als Einkommensquelle zur Unterstützung des Lebensunterhalts für Millionen ländlicher Einwohner geschwächt. Während der letzen 30 Jahre haben viele Kleinbauern Haushalte Strategien entwickelt um den Effekt, den die Verminderung des Waldvorkommens auf ihren Lebensunterhalt hat, zu minimieren. Die Anlage kleinflächiger Forstplantagen auf Ackerland hat sich dabei als wichtige Form der Landnutzung erwiesen, da sie eine Einkommensquelle zusätzlich zu den vorhandenen bedeuten. Sie haben das Potential, die sozio-ökonomiche Situation der Bevölkerung zu verbessern. Ziel der Studie war die Identifizierung von internen und externen Faktoren, die bedeutend zur Entscheidung von Haushalten über die Errichtung kleinflächiger Forstplantagen beitragen. Desweiteren sollten der finanzielle Beitrag der Forstplantagen zum Einkommen und zu Strategien der Kleinbauern analysiert werden. Für die Sudie werden Datensätze von 280 zufällig ausgewählten landwirtschaftlichen Haushalten aus fünf Gemeinden im Offinso Distrikt in Ghana erfasst. Die mehrstufig aufgebaute zufällige Auswahltechnik wurde benutzt, um die 165 Haushalte mit Forstplantagen und 115 Haushalten ohne Forstplantagen für die Studie auszuwählen. Mehrere Instrumente, wurden genutzt um die benötigten Daten zu sammeln darunter vor allem semi-strukturierte Befragungen, fokusierte Gruppendiskussionen, Wohlstandsranking der Haushalte und eine Forstinventur. Ergebnisse einer logistischen Regressionsanalyse ergaben, dass das Alter des Haushaltsvorstands, die Anzahl der Ausbildungsjahre des Haushaltsvorstands, die Anzahl der im Haushalt vorhandenen Arbeitskräfte, die Größe des dem Haushalt zur Verfügung stehenden Ackerlandes, das Eigentum an Ackerland, verfügbare nicht-landwirtschaftlich nutzbare Flächen und die Teilnahme der Haushalte an Projekten zur Forstplantagenentwicklung die wichtigsten internen Faktoren für die Entscheidung der Kleinbauern zur Errichtung von kleinflächiger Forstpantagen darstellen. Andererseits beeinflussten externe Faktoren wie das Vorhandensein von Markt und Käufern für Produkte der Forstplantagen und die Zufriedenheit der Haushalte mit den gebotenen Marktpreisen für diese Produkte die Entscheidung der Kleinbauern zur Errichtung von Forstplantagen positiv. Demgegenüber beeinflussten Verbote und einschränkende Regelungen zur Ernte und zum Transport von Bäumen auf Privatland und die Unsicherheit bezüglich des Eigentums an den Bäumen als Ergebniss unklarer politischer Vorgaben die Entscheidung zur Errichtung von kleinflächiger Forstplantagen auf Ackerland negativ. Das Ergebniss der Analyse verschiedene Haushaltseinkommensquellen zeigt, dass das Jahreseinkommen der Haushalte mit Forstplantagen höher ist als das der Haushalte ohne Forstplantagen. Der Beitrag zum Jahreseinkommen aus dem Verkauf von Produkten der kleinflächiger Forstplantagen betrug im Durchschnitt 273,6 USD in einer landwirtschaftlichen Saison. Dies entsprach 17,6 % des gesamten Haushaltseinkommens und stellte somit die zweitwichtigste Einkommensquelle nach der Landwirtschaft dar. Die Rentabilität der verschiedenen Landnutzungsarten wurde mit der Kapitalwertmethode (Net Present Value) ermittelt. Diese vergleichende Analyse zeigte, dass kleinflächiger Forstplantagen auf Agrarland bei gleichzeitigem Anbau von Nahrungsmittel die profitabelste Art der Landnutzung für die Haushalte im Vergeich zu ausschließlichem Teakanbau und zum Anbau von Mais mit Kochbanane ist. Die Ergebnisse der Studie unterstreichen das Potential kleinflächiger Forstplantagen, einen Beitrag zur Steigerung des gesamten Haushaltseinkommens und zur Verbesserung des Lebensstandards der Haushalte leisten zu können.