The goal of this project was to develop an operational Landsat TM image classification protocol for FIA forest area estimation. A hybrid classifier known as Iterative Guided Spectral Class Rejection (IGSCR) was automated using the ERDAS C Toolkit and ERDAS Macro Language. The resulting program was tested on 4 Landsat ETM+ images using training data collected via region-growing at 200 random points within each image. The classified images were spatially post-processed using variations on a 3x3 majority filter and a clump and eliminate technique. The accuracy of the images was assessed using the center land use of all plots, and subsets containing plots with 50, 75 and 100% homogeneity. The overall classification accuracies ranged from 81.9-95.4%. The forest area estimates derived from all image, filter and accuracy set combinations met the USDA Forest Service precision requirement of less than 3% per million acres timberland. There were no consistently significant filtering effects at the 95% level; however, the 3x3 majority filter significantly improved the accuracy of the most fragmented image and did not decrease the accuracy of the other images. Overall accuracy increased with homogeneity of the plots used in the validation set and decreased with fragmentation (estimated by % edge; R2 = 0.932). We conclude that the use of random points to initiate training data collection via region-growing may be an acceptable and repeatable addition to the IGSCR protocol, if the training data are representative of the spectral characteristics of the image. We recommend 3x3 majority filtering for all images, and, if it would not bias the sample, the selection of validation data using a plot homogeneity requirement rather than plot center land use only. These protocol refinements, along with the automation of IGSCR, make IGSCR suitable for use by the USDA Forest Service in the operational classification of Landsat imagery for forest area estimation. / Master of Science

This work was written as a cumulative doctoral thesis based on reviewed publications. Climate projections are mainly based on the results of numeric simulations from global or regional climate models. Up to now processes between atmosphere and land surface are only rudimentarily known. This causes one of the major uncertainties in existing models. In order to reduce parameterisation uncertainties and to find a reasonable description of sub grid heterogeneities, the determination and evaluation of parameterisation schemes for modelling require as many datasets from different spatial scales as possible. This work contributes to this topic by implying different datasets from different platforms. Its objective was to analyse the spatial heterogeneity of land surface parameters and energy flux densities obtained from both satellite observations with different spatial and temporal resolutions and in-situ measurements. The investigations were carried out for two target areas in Germany. First, satellite data for the years 2002 and 2003 were analysed and validated from the LITFASS-area (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study). Second, the data from the experimental field sites of the FLUXNET cluster around Tharandt from the years 2006 and 2007 were used to determine the NDVI (Normalised Difference Vegetation Index for identifying vegetated areas and their "condition"). The core of the study was the determination of land surface characteristics and hence radiant and energy flux densities (net radiation, soil heat flux, sensible and latent heat flux) using the three optical satellite sensors ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spektroradiometer) and AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer) with different spatial (30 m – 1 km) and temporal (1 day – 16 days) resolution. Different sensor characteristics and different data sets for land use classifications can both lead to deviations of the resultant energy fluxes between the sensors. Thus, sensor differences were quantified, sensor adaptation methods were implemented and a quality analysis for land use classifications was performed. The result is then a single parameterisation scheme that allows for the determination of the energy fluxes from all three different sensors. The main focus was the derivation of the latent heat flux (L.E) using the Penman-Monteith (P-M) approach. Satellite data provide measurements of spectral reflectance and surface temperatures. The P-M approach requires further surface parameters not offered by satellite data. These parameters include the NDVI, Leaf Area Index (LAI), wind speed, relative humidity, vegetation height and roughness length, for example. They were derived indirectly from the given satellite- or in-situ measurements. If no data were available so called default values from literature were taken. The quality of these parameters strongly influenced the exactness of the radiant- and energy fluxes. Sensitivity studies showed that NDVI is one of the most important parameters for determination of evaporation. In contrast it could be shown, that the parameters as vegetation height and measurement height have only minor influence on L.E, which justifies the use of default values for these parameters. Due to the key role of NDVI a field study was carried out investigating the spatial variability and sensitivity of NDVI above five different land use types (winter wheat, corn, grass, beech and spruce). Methods to determine this parameter not only from space (spectral), but also from in-situ tower measurements (broadband) and spectrometer data (spectral) were compared. The best agreement between the methods was found for winter wheat and grass measurements in 2006. For these land use types the results differed by less than 10 % and 15 %, respectively. Larger differences were obtained for the forest measurements. The correlation between the daily MODIS-NDVI data and the in-situ NDVI inferred from the spectrometer and the broadband measurements were r=0.67 and r=0.51, respectively. Subsequently, spatial variability of land surface parameters and fluxes were analysed. The several spatial resolutions of the satellite sensors can be used to describe subscale heterogeneity from one scale to the other and to study the effects of spatial averaging. Therefore land use dependent parameters and fluxes were investigated to find typical distribution patterns of land surface properties and energy fluxes. Implying the distribution patterns found here for albedo and NDVI from ETM+ data in models has high potential to calculate representative energy flux distributions on a coarser scale. The distribution patterns were expressed as probability density functions (PDFs). First results of applying PDFs of albedo, NDVI, relative humidity, and wind speed to the L.E computation are encouraging, and they show the high potential of this method. Summing up, the method of satellite based surface parameter- and energy flux determination has been shown to work reliably on different temporal and spatial scales. The data are useful for detailed analyses of spatial variability of a landscape and for the description of sub grid heterogeneity, as it is needed in model applications. Their usability as input parameters for modelling on different scales is the second important result of this work. The derived vegetation parameters, e.g. LAI and plant cover, possess realistic values and were used as model input for the Lokalmodell of the German Weather Service. This significantly improved the model results for L.E. Additionally, thermal parameter fields, e.g. surface temperature from ETM+ with 30 m spatial resolution, were used as input for SVAT-modelling (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer scheme). Thus, more realistic L.E results were obtained, providing highly resolved areal information. / Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Klimaprognosen basieren im Allgemeinen auf den Ergebnissen numerischer Simulationen mit globalen oder regionalen Klimamodellen. Eine der entscheidenden Unsicherheiten bestehender Modelle liegt in dem noch unzureichenden Verständnis von Wechselwirkungsprozessen zwischen der Atmosphäre und Landoberflächen und dem daraus folgenden Fehlen entsprechender Parametrisierungen. Um das Problem einer unsicheren Modell-Parametrisierung aufzugreifen und zum Beispiel subskalige Heterogenität in einer Art und Weise zu beschreiben, dass sie für Modelle nutzbar wird, werden für die Bestimmung und Evaluierung von Modell-Parametrisierungsansätzen so viele Datensätze wie möglich benötigt. Die Arbeit trägt zu diesem Thema durch die Verwendung verschiedener Datensätze unterschiedlicher Plattformen bei. Ziel der Studie war es, aus Satellitendaten verschiedener räumlicher und zeitlicher Auflösung sowie aus in-situ Daten die räumliche Heterogenität von Landoberflächenparametern und Energieflussdichten zu bestimmen. Die Untersuchungen wurden für zwei Zielgebiete in Deutschland durchgeführt. Für das LITFASS-Gebiet (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study) wurden Satellitendaten der Jahre 2002 und 2003 untersucht und validiert. Zusätzlich wurde im Rahmen dieser Arbeit eine NDVI-Studie (Normalisierter Differenzen Vegetations Index: Maß zur Detektierung von Vegetationflächen, deren Vitalität und Dichte) auf den Testflächen des FLUXNET Clusters um Tharandt in den Jahren 2006 und 2007 realisiert. Die Grundlage der Arbeit bildete die Bestimmung von Landoberflächeneigenschaften und daraus resultierenden Energieflüssen, auf Basis dreier optischer Sensoren (ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) und AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer)) mit unterschiedlichen räumlichen (30 m – 1 km) und zeitlichen (1 – 16 Tage) Auflösungen. Unterschiedliche Sensorcharakteristiken, sowie die Verwendung verschiedener, zum Teil ungenauer Datensätze zur Landnutzungsklassifikation führen zu Abweichungen in den Ergebnissen der einzelnen Sensoren. Durch die Quantifizierung der Sensorunterschiede, die Anpassung der Ergebnisse der Sensoren aneinander und eine Qualitätsanalyse von verschiedenen Landnutzungsklassifikationen, wurde eine Basis für eine vergleichbare Parametrisierung der Oberflächenparameter und damit auch für die daraus berechneten Energieflüsse geschaffen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Bestimmung des latenten Wärmestromes (L.E) mit Hilfe des Penman-Monteith Ansatzes (P-M). Satellitendaten liefern Messwerte der spektralen Reflexion und der Oberflächentemperatur. Die P-M Gleichung erfordert weitere Oberflächenparameter wie zum Beispiel den NDVI, den Blattflächenindex (LAI), die Windgeschwindigkeit, die relative Luftfeuchte, die Vegetationshöhe oder die Rauhigkeitslänge, die jedoch aus den Satellitendaten nicht bestimmt werden können. Sie müssen indirekt aus den oben genannten Messgrößen der Satelliten oder aus in-situ Messungen abgeleitet werden. Stehen auch aus diesen Quellen keine Daten zur Verfügung, können sogenannte Standard- (Default-) Werte aus der Literatur verwendet werden. Die Qualität dieser Parameter hat einen großen Einfluss auf die Bestimmung der Strahlungs- und Energieflüsse. Sensitivitätsstudien im Rahmen der Arbeit zeigen die Bedeutung des NDVI als einen der wichtigsten Parameter in der Verdunstungsbestimmung nach P-M. Im Gegensatz dazu wurde deutlich, dass z. B. die Vegetationshöhe und die Messhöhe einen relativ kleinen Einfluss auf L.E haben, so dass für diese Parameter die Verwendung von Standardwerten gerechtfertigt ist. Aufgrund der Schlüsselrolle, welche der NDVI in der Bestimmung der Verdunstung einnimmt, wurden im Rahmen einer Feldstudie Untersuchungen des NDVI über fünf verschiedenen Landnutzungstypen (Winterweizen, Mais, Gras, Buche und Fichte) hinsichtlich seiner räumlichen Variabilität und Sensitivität, unternommen. Dabei wurden verschiedene Bestimmungsmethoden getestet, in welchen der NDVI nicht nur aus Satellitendaten (spektral), sondern auch aus in-situ Turmmessungen (breitbandig) und Spekrometermessungen (spektral) ermittelt wird. Die besten Übereinstimmungen der Ergebnisse wurden dabei für Winterweizen und Gras für das Jahr 2006 gefunden. Für diese Landnutzungstypen betrugen die Maximaldifferenzen aus den drei Methoden jeweils 10 beziehungsweise 15 %. Deutlichere Differenzen ließen sich für die Forstflächen verzeichnen. Die Korrelation zwischen Satelliten- und Spektrometermessung betrug r=0.67. Für Satelliten- und Turmmessungen ergab sich ein Wert von r=0.5. Basierend auf den beschriebenen Vorarbeiten wurde die räumliche Variabilität von Landoberflächenparametern und Flüssen untersucht. Die unterschiedlichen räumlichen Auflösungen der Satelliten können genutzt werden, um zum einen die subskalige Heterogenität zu beschreiben, aber auch, um den Effekt räumlicher Mittelungsverfahren zu testen. Dafür wurden Parameter und Energieflüsse in Abhängigkeit der Landnutzungsklasse untersucht, um typische Verteilungsmuster dieser Größen zu finden. Die Verwendung der Verteilungsmuster (in Form von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen – PDFs), die für die Albedo und den NDVI aus ETM+ Daten gefunden wurden, bietet ein hohes Potential als Modellinput, um repräsentative PDFs der Energieflüsse auf gröberen Skalen zu erhalten. Die ersten Ergebnisse in der Verwendung der PDFs von Albedo, NDVI, relativer Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit für die Bestimmung von L.E waren sehr ermutigend und zeigten das hohe Potential der Methode. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Methode der Ableitung von Oberflächenparametern und Energieflüssen aus Satellitendaten zuverlässige Daten auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen liefert. Die Daten sind für eine detaillierte Analyse der räumlichen Variabilität der Landschaft und für die Beschreibung der subskaligen Heterogenität, wie sie oft in Modellanwendungen benötigt wird, geeignet. Ihre Nutzbarkeit als Inputparameter in Modellen auf verschiedenen Skalen ist das zweite wichtige Ergebnis der Arbeit. Aus Satellitendaten abgeleitete Vegetationsparameter wie der LAI oder die Pflanzenbedeckung liefern realistische Ergebnisse, die zum Beispiel als Modellinput in das Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes implementiert werden konnten und die Modellergebnisse von L.E signifikant verbessert haben. Aber auch thermale Parameter, wie beispielsweise die Oberflächentemperatur aus ETM+ Daten in 30 m Auflösung, wurden als Eingabeparameter eines Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer-Modells (SVAT) verwendet. Dadurch erhält man realistischere Ergebnisse für L.E, die hochaufgelöste Flächeninformationen bieten.

This work was written as a cumulative doctoral thesis based on reviewed publications. Climate projections are mainly based on the results of numeric simulations from global or regional climate models. Up to now processes between atmosphere and land surface are only rudimentarily known. This causes one of the major uncertainties in existing models. In order to reduce parameterisation uncertainties and to find a reasonable description of sub grid heterogeneities, the determination and evaluation of parameterisation schemes for modelling require as many datasets from different spatial scales as possible. This work contributes to this topic by implying different datasets from different platforms. Its objective was to analyse the spatial heterogeneity of land surface parameters and energy flux densities obtained from both satellite observations with different spatial and temporal resolutions and in-situ measurements. The investigations were carried out for two target areas in Germany. First, satellite data for the years 2002 and 2003 were analysed and validated from the LITFASS-area (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study). Second, the data from the experimental field sites of the FLUXNET cluster around Tharandt from the years 2006 and 2007 were used to determine the NDVI (Normalised Difference Vegetation Index for identifying vegetated areas and their "condition"). The core of the study was the determination of land surface characteristics and hence radiant and energy flux densities (net radiation, soil heat flux, sensible and latent heat flux) using the three optical satellite sensors ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spektroradiometer) and AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer) with different spatial (30 m – 1 km) and temporal (1 day – 16 days) resolution. Different sensor characteristics and different data sets for land use classifications can both lead to deviations of the resultant energy fluxes between the sensors. Thus, sensor differences were quantified, sensor adaptation methods were implemented and a quality analysis for land use classifications was performed. The result is then a single parameterisation scheme that allows for the determination of the energy fluxes from all three different sensors. The main focus was the derivation of the latent heat flux (L.E) using the Penman-Monteith (P-M) approach. Satellite data provide measurements of spectral reflectance and surface temperatures. The P-M approach requires further surface parameters not offered by satellite data. These parameters include the NDVI, Leaf Area Index (LAI), wind speed, relative humidity, vegetation height and roughness length, for example. They were derived indirectly from the given satellite- or in-situ measurements. If no data were available so called default values from literature were taken. The quality of these parameters strongly influenced the exactness of the radiant- and energy fluxes. Sensitivity studies showed that NDVI is one of the most important parameters for determination of evaporation. In contrast it could be shown, that the parameters as vegetation height and measurement height have only minor influence on L.E, which justifies the use of default values for these parameters. Due to the key role of NDVI a field study was carried out investigating the spatial variability and sensitivity of NDVI above five different land use types (winter wheat, corn, grass, beech and spruce). Methods to determine this parameter not only from space (spectral), but also from in-situ tower measurements (broadband) and spectrometer data (spectral) were compared. The best agreement between the methods was found for winter wheat and grass measurements in 2006. For these land use types the results differed by less than 10 % and 15 %, respectively. Larger differences were obtained for the forest measurements. The correlation between the daily MODIS-NDVI data and the in-situ NDVI inferred from the spectrometer and the broadband measurements were r=0.67 and r=0.51, respectively. Subsequently, spatial variability of land surface parameters and fluxes were analysed. The several spatial resolutions of the satellite sensors can be used to describe subscale heterogeneity from one scale to the other and to study the effects of spatial averaging. Therefore land use dependent parameters and fluxes were investigated to find typical distribution patterns of land surface properties and energy fluxes. Implying the distribution patterns found here for albedo and NDVI from ETM+ data in models has high potential to calculate representative energy flux distributions on a coarser scale. The distribution patterns were expressed as probability density functions (PDFs). First results of applying PDFs of albedo, NDVI, relative humidity, and wind speed to the L.E computation are encouraging, and they show the high potential of this method. Summing up, the method of satellite based surface parameter- and energy flux determination has been shown to work reliably on different temporal and spatial scales. The data are useful for detailed analyses of spatial variability of a landscape and for the description of sub grid heterogeneity, as it is needed in model applications. Their usability as input parameters for modelling on different scales is the second important result of this work. The derived vegetation parameters, e.g. LAI and plant cover, possess realistic values and were used as model input for the Lokalmodell of the German Weather Service. This significantly improved the model results for L.E. Additionally, thermal parameter fields, e.g. surface temperature from ETM+ with 30 m spatial resolution, were used as input for SVAT-modelling (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer scheme). Thus, more realistic L.E results were obtained, providing highly resolved areal information. / Die vorliegende Arbeit wurde auf der Grundlage begutachteter Publikationen als kumulative Dissertation verfasst. Klimaprognosen basieren im Allgemeinen auf den Ergebnissen numerischer Simulationen mit globalen oder regionalen Klimamodellen. Eine der entscheidenden Unsicherheiten bestehender Modelle liegt in dem noch unzureichenden Verständnis von Wechselwirkungsprozessen zwischen der Atmosphäre und Landoberflächen und dem daraus folgenden Fehlen entsprechender Parametrisierungen. Um das Problem einer unsicheren Modell-Parametrisierung aufzugreifen und zum Beispiel subskalige Heterogenität in einer Art und Weise zu beschreiben, dass sie für Modelle nutzbar wird, werden für die Bestimmung und Evaluierung von Modell-Parametrisierungsansätzen so viele Datensätze wie möglich benötigt. Die Arbeit trägt zu diesem Thema durch die Verwendung verschiedener Datensätze unterschiedlicher Plattformen bei. Ziel der Studie war es, aus Satellitendaten verschiedener räumlicher und zeitlicher Auflösung sowie aus in-situ Daten die räumliche Heterogenität von Landoberflächenparametern und Energieflussdichten zu bestimmen. Die Untersuchungen wurden für zwei Zielgebiete in Deutschland durchgeführt. Für das LITFASS-Gebiet (Lindenberg Inhomogeneous Terrain - Fluxes between Atmosphere and Surface: a longterm Study) wurden Satellitendaten der Jahre 2002 und 2003 untersucht und validiert. Zusätzlich wurde im Rahmen dieser Arbeit eine NDVI-Studie (Normalisierter Differenzen Vegetations Index: Maß zur Detektierung von Vegetationflächen, deren Vitalität und Dichte) auf den Testflächen des FLUXNET Clusters um Tharandt in den Jahren 2006 und 2007 realisiert. Die Grundlage der Arbeit bildete die Bestimmung von Landoberflächeneigenschaften und daraus resultierenden Energieflüssen, auf Basis dreier optischer Sensoren (ETM+ (Enhanced Thematic Mapper), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) und AVHRR 3 (Advanced Very High Resolution Radiometer)) mit unterschiedlichen räumlichen (30 m – 1 km) und zeitlichen (1 – 16 Tage) Auflösungen. Unterschiedliche Sensorcharakteristiken, sowie die Verwendung verschiedener, zum Teil ungenauer Datensätze zur Landnutzungsklassifikation führen zu Abweichungen in den Ergebnissen der einzelnen Sensoren. Durch die Quantifizierung der Sensorunterschiede, die Anpassung der Ergebnisse der Sensoren aneinander und eine Qualitätsanalyse von verschiedenen Landnutzungsklassifikationen, wurde eine Basis für eine vergleichbare Parametrisierung der Oberflächenparameter und damit auch für die daraus berechneten Energieflüsse geschaffen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Bestimmung des latenten Wärmestromes (L.E) mit Hilfe des Penman-Monteith Ansatzes (P-M). Satellitendaten liefern Messwerte der spektralen Reflexion und der Oberflächentemperatur. Die P-M Gleichung erfordert weitere Oberflächenparameter wie zum Beispiel den NDVI, den Blattflächenindex (LAI), die Windgeschwindigkeit, die relative Luftfeuchte, die Vegetationshöhe oder die Rauhigkeitslänge, die jedoch aus den Satellitendaten nicht bestimmt werden können. Sie müssen indirekt aus den oben genannten Messgrößen der Satelliten oder aus in-situ Messungen abgeleitet werden. Stehen auch aus diesen Quellen keine Daten zur Verfügung, können sogenannte Standard- (Default-) Werte aus der Literatur verwendet werden. Die Qualität dieser Parameter hat einen großen Einfluss auf die Bestimmung der Strahlungs- und Energieflüsse. Sensitivitätsstudien im Rahmen der Arbeit zeigen die Bedeutung des NDVI als einen der wichtigsten Parameter in der Verdunstungsbestimmung nach P-M. Im Gegensatz dazu wurde deutlich, dass z. B. die Vegetationshöhe und die Messhöhe einen relativ kleinen Einfluss auf L.E haben, so dass für diese Parameter die Verwendung von Standardwerten gerechtfertigt ist. Aufgrund der Schlüsselrolle, welche der NDVI in der Bestimmung der Verdunstung einnimmt, wurden im Rahmen einer Feldstudie Untersuchungen des NDVI über fünf verschiedenen Landnutzungstypen (Winterweizen, Mais, Gras, Buche und Fichte) hinsichtlich seiner räumlichen Variabilität und Sensitivität, unternommen. Dabei wurden verschiedene Bestimmungsmethoden getestet, in welchen der NDVI nicht nur aus Satellitendaten (spektral), sondern auch aus in-situ Turmmessungen (breitbandig) und Spekrometermessungen (spektral) ermittelt wird. Die besten Übereinstimmungen der Ergebnisse wurden dabei für Winterweizen und Gras für das Jahr 2006 gefunden. Für diese Landnutzungstypen betrugen die Maximaldifferenzen aus den drei Methoden jeweils 10 beziehungsweise 15 %. Deutlichere Differenzen ließen sich für die Forstflächen verzeichnen. Die Korrelation zwischen Satelliten- und Spektrometermessung betrug r=0.67. Für Satelliten- und Turmmessungen ergab sich ein Wert von r=0.5. Basierend auf den beschriebenen Vorarbeiten wurde die räumliche Variabilität von Landoberflächenparametern und Flüssen untersucht. Die unterschiedlichen räumlichen Auflösungen der Satelliten können genutzt werden, um zum einen die subskalige Heterogenität zu beschreiben, aber auch, um den Effekt räumlicher Mittelungsverfahren zu testen. Dafür wurden Parameter und Energieflüsse in Abhängigkeit der Landnutzungsklasse untersucht, um typische Verteilungsmuster dieser Größen zu finden. Die Verwendung der Verteilungsmuster (in Form von Wahrscheinlichkeitsdichteverteilungen – PDFs), die für die Albedo und den NDVI aus ETM+ Daten gefunden wurden, bietet ein hohes Potential als Modellinput, um repräsentative PDFs der Energieflüsse auf gröberen Skalen zu erhalten. Die ersten Ergebnisse in der Verwendung der PDFs von Albedo, NDVI, relativer Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit für die Bestimmung von L.E waren sehr ermutigend und zeigten das hohe Potential der Methode. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Methode der Ableitung von Oberflächenparametern und Energieflüssen aus Satellitendaten zuverlässige Daten auf verschiedenen zeitlichen und räumlichen Skalen liefert. Die Daten sind für eine detaillierte Analyse der räumlichen Variabilität der Landschaft und für die Beschreibung der subskaligen Heterogenität, wie sie oft in Modellanwendungen benötigt wird, geeignet. Ihre Nutzbarkeit als Inputparameter in Modellen auf verschiedenen Skalen ist das zweite wichtige Ergebnis der Arbeit. Aus Satellitendaten abgeleitete Vegetationsparameter wie der LAI oder die Pflanzenbedeckung liefern realistische Ergebnisse, die zum Beispiel als Modellinput in das Lokalmodell des Deutschen Wetterdienstes implementiert werden konnten und die Modellergebnisse von L.E signifikant verbessert haben. Aber auch thermale Parameter, wie beispielsweise die Oberflächentemperatur aus ETM+ Daten in 30 m Auflösung, wurden als Eingabeparameter eines Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer-Modells (SVAT) verwendet. Dadurch erhält man realistischere Ergebnisse für L.E, die hochaufgelöste Flächeninformationen bieten.

Thesis (M. En.)--Miami University, Institute of Environmental Sciences, 2008. / Title from first page of PDF document. Includes bibliographical references (p. 16-21-Xx).

Le dragage des ports français génère chaque année entre 25 et 40 millions de tonnes de matériaux non contaminés qui sont clapés en mer. Il existe, de plus, un stock important de sédiments contaminés (10 millions de tonnes environ) qui n’ont pas été dragués, du fait de la réglementation interdisant un rejet en mer lorsque les niveaux de contamination dépassent les seuils définis par l’arrêté du 14 juin 2000. En outre, ce stock de sédiment, qui devra impérativement être dragué dans les dix ans à venir, est quasiment orphelin de filières de traitement et de valorisation adaptées. L’urgence de mettre en place des solutions (filières), respectueuses des fondements du développement durable, a engendré de nombreux programmes de recherche. Le programme SEDiGEST (Gestion des Sédiments de dragages des ports) envisage notamment un scénario de remblaiement des cavités terrestres par des sédiments traités. Cette Thèse de Doctorat, menée dans le cadre de ce programme, contribue à l’amélioration de la compréhension du comportement géo-physico-chimique d’un sédiment marin stabilisé aux liants hydrauliques (chaux + ciment). Pour répondre à cet objectif la démarche expérimentale a été conduite en trois étapes : tout d’abord la caractérisation du solide, puis l’évaluation de la mobilité potentielle des polluants inorganiques et enfin, la modélisation du comportement à la lixiviation. La synthèse des résultats a montré que les polluants inorganiques cibles de la matrice d’étude (cuivre, plomb et zinc) étaient majoritairement associés aux carbonates, aux sulfures/sulfates, aux (oxy)hydroxydes, et/ou à la matière organique. L’étude comparative de la matrice étudiée à trois stades « d’évolution » (avant et après traitement et vieilli artificiellement) a permis de mettre en évidence que le procédé de stabilisation aux liants hydrauliques n’était pas une solution pérenne. En effet, le sédiment traité présente un risque de pollution à plus ou moins long terme, notamment par relargage de plomb et de cuivre, en cas de carbonatation de la matrice sédimentaire. En particulier, la réversibilité du procédé de stabilisation/solidification induit par la réactivité des phases cimentaires avec le CO2 atmosphérique, peut également conduire à une mobilisation des polluants à long terme. / The dredging of French ports generates each year between 25 to 40 million tons of uncontaminated materials which are piled onto sea. Moreover, an important stock of contaminated sediments (about 10 million tons), which has to been dredged, exists. Indeed, the decree of June 14th, 2000 prohibits disposal to sea when levels of contamination exceed regulations. This important stock of sediment, which must be imperatively dredged within 10 years, is almost orphan of adapted treatment and valorization. In this context many research program appear to propose and to develop solutions. The SEDiGEST program (Management of the dredging sediments of ports) intends a scenario of filling terrestrial cavities with treated sediments. This Ph.D. thesis, carried out within the framework of this program, contributes to the improvement in understanding the geo-physico-chemical behavior of marine sediment stabilized with hydraulic binders (cement + lime). In this objective, the experimental approach was conducted in three steps. Firstly, a characterization of the solid was realized. An evaluation of the potential mobility of inorganic pollutants have was then determined. Finally, a modeling of the behavior towards leaching was operated. Data shown that target's inorganic pollutants of the matrix of study (copper, lead and zinc) were mainly associated with carbonates, sulfides/sulfates, (oxy)hydroxides, and/or with organic matter. Comparative study of the matrix at three levels “of evolution” (before and after treatment and artificially aged) highlights the reversibility of the stabilization by hydraulic binders. Indeed, treated sediment presents a pollution risk to less or more long term, leaching of copper and lead, during carbonation.

No description available.

Dans le cadre de l’implantation d’une centrale pilote à énergie thermique des mers (ETM) prévue au large des côtes caribéennes de la Martinique d’ici 2020, ces travaux de thèse visent à évaluer les impacts potentiels de la décharge d’eau profonde en surface sur le phytoplancton. La centrale pilote offshore NEMO conçue par DCNS et mise en oeuvre par Akuo Energy prévoit une production d’environ 10 MW. Les eaux froides et riches en nutriments pompées au fond et rejetées en surface par la centrale ETM avec un débit d’environ 100 000 m3.h-1 devraient enrichir les eaux de surface du site d’étude, particulièrement pauvres en nitrate et phosphate. Deux campagnes de mesures sur le terrain à deux saisons contrastées (saison humide en juin 2014 et saison sèche en novembre 2013) ont permis d’apporter une description des différents paramètres physiques et biogéochimiques susceptibles d’induire une modification de la communauté phytoplanctonique. Une variabilité saisonnière marquée de la stratification et des paramètres biogéochimiques a été mise en évidence avec en saison humide une forte influence océanique (advection d’eaux originaires de l’Amazone et de l’Orénoque) et atmosphérique (brumes des sables) enrichissant potentiellement la couche de surface en nutriments et en métaux traces. Des microcosmes in situ ont été développés afin de simuler le rejet d’eau de fond dans la couche de surface sous différents scénarios. De l’eau de surface prélevée dans le maximum de chlorophylle (45 m, où le phytoplancton est le plus abondant) et à la base de la couche euphotique (80 m, où le phytoplancton est présent en très faible abondance) a été enrichie avec un faible (2%) ou fort apport (10%) d’eau de fond (1100 m) et mise à incuber in situ pendant 6 jours. La production primaire a également été estimée dans le milieu naturel et dans les microcosmes. Ces expérimentations ont mis en évidence qu’un fort apport (10%) stimule le développement du micro-phytoplancton, des diatomées en particulier, au détriment des Prochlorococcus, tandis qu’un apport de 2% ne modifie que faiblement la communauté. La réponse des diatomées pourrait être liée à l’apport en nitrate et phosphate par les eaux profondes. La production primaire serait quant-à-elle dépendante de l’assemblage phytoplanctonique en présence, plutôt que de l’intensité de l’apport d’eau profonde. Enfin, les perturbations thermiques liées au rejet d’eau froide de fond ont été évaluées à partir du modèle numérique ROMS. Les seuils d’impact thermique de -3°C préconisés par la World Group Bank et de -0,3°C correspondant à 2% de dilution d’eau profonde ont été considérés. Même au seuil le plus bas (-0,3°C), la surface impactée sur les premiers 150 m de la colonne d’eau était trop faible pour être détectable par la simulation, quelle que soit la profondeur du rejet. L’impact thermique lié au rejet d’eau froide devrait donc être négligeable, et elle serait limitée à moins de 3 km2. Ces travaux constituent la première étape indispensable dans la compréhension de ce que pourrait être l’impact de ce rejet sur l’écosystème à plus long terme. / As part of the implementation of an Ocean thermal energy conversion (OTEC) pilot plant planned off the Caribbean coast of Martinique by 2020, this thesis aims to assess the potential impacts of deep seawater discharge at the surface on the phytoplankton. The offshore pilot plant NEMO, designed by DCNS and implemented by Akuo Energy anticipates production of approximately 10 MW. The cold and nutrient-rich waters that are pumped in the bottom and discharged at the surface by the heat engine with a flow of roughly 100 000 m3 h-1 should enrich surface waters of the study site, which are particularly poor in nitrate and phosphate. Two campaigns of field measurements in two contrasting seasons (the dry season in November 2013 and the wet season in June 2014) have allowed the description of different physical and biogeochemical parameters that may induce changes in the phytoplankton community. Marked seasonal variability in stratification and biogeochemical parameters occurred, with strong oceanic influences (advection of waters from the Amazon and Orinoco) and atmospheric influences (African dust) potentially enriching the surface layer in nutrients and trace metals during the wet season. In situ microcosms were designed to simulate the discharge of bottom waters into the surface layer under different scenarios. Surface water collected at the chlorophyll maximum(45 m, where the phytoplankton is the most abundant), and at the base of the euphotic layer (80 m, where the phytoplankton is present, but in very low abundance) was enriched with either a weak (2%) or strong (10%) input of bottom waters (1100 m), and incubated for 6 days. Primary production was estimated in both the natural environment, and in the microcosms. These experiments have shown that high input (10%) stimulates the development of micro-phytoplankton, especially diatoms, to the detriment of Prochlorococcus. The response of diatoms could be linked to the input of nitrate and phosphate by the deep seawater.Primary production would be dependent on the composition of the phytoplankton assemblage rather than on the intensity of deep water discharge. Finally, thermal disturbances linked to the discharge of cold water at the surface were assessed using a numerical model (ROMS), which considered the thermal impact threshold of -3°C as recommended by the World Bank Group, and -0.3 °C, corresponding to a 2% dilution with deep water. Even at the lowest threshold (-0.3 °C), the area impacted in the first 150 m of the water column was too low to be detected by the simulation, regardless of the discharge depth. The thermal impact of cold water should therefore be negligible and limited to an area of less than 3 km2. This work provides the first critical step in understanding how bottom water discharge may impact the ecosystem in the longer-term.

Il est maintenant établi que les changements anthropiques d'utilisation des terres (déforestation, irrigation, agriculture ...), les modifications de la biodiversité et les changements climatiques sont autant de facteurs qui, seuls ou en combinaison, sont à la base de modifications de l'équilibre des écosystèmes qui peuvent contrôler l'émergence de maladies infectieuses dans les populations animales et humaines, et leur patterns de transmission. De plus, bien que le niveau mondial d'émission de certains polluants ait baissé depuis quelques années suite aux législations mises en place, les contaminants chimiques de nature (éléments traces métalliques, polluants organiques persistants, radionucléides, polluants dits émergents tels que les nanoparticules ...) et d'origine (industrie, agriculture, production et utilisation de l'énergie ...) diverses sont encore largement introduits dans les écosystèmes. Les travaux présentés sont le fruit d'une approche systémique, écologique et éco-épidémiologique de la transmission de contaminants biologiques et chimiques dans les réseaux trophiques et des mécanismes écologiques qui y président. Ma contribution a consisté à documenter, à des niveaux de perception spatiaux allant de la région à la parcelle, dans l'Est de la France et en Chine, les interactions entre paysage et structure et dynamique des communautés de micromammifères, la réponse alimentaire des prédateurs aux variations de disponibilité de la ressource alimentaire (les micromammifères en l'occurrence), et les conséquences de ces facteurs, ainsi que d'autres facteurs liés à certains traits d'histoire de vie des hôtes, dans les mécanismes de transmission du parasite Echinococcus multilocularis. La seconde problématique sur laquelle j'ai plus récemment développé des recherches consiste à comprendre les mécanismes qui modulent l'exposition des micromammifères aux éléments trace métalliques (ETM) par voie trophique, notamment à travers l'analyse des variations spatiales et temporelles de régime alimentaire, dans des anciens sites industriels contaminés à l'arsenic (Sud de la France), au plomb et au cadmium (Nord de la France). Ces résultats illustrent : * L'existence d'au moins deux mécanismes de contrôle du niveau de transmission d'E. multilocularis chez le renard, l'un guidé principalement par les variations de densité des hôtes intermédiaires et l'autre par les variations de densité de l'hôte définitif. * L'importance de considérer la non-linéarité dans les mécanismes de transmission d'E. multilocularis, et le découplage entre patterns de réponse alimentaire et de réponse parasitaire chez le prédateur-hôte (ici le renard). * L'importance du contexte paysager dans la dynamique du cycle parasitaire d'E. multilocularis. * La variabilité liée au contexte paysager, à la saison et à la dimension spatiale dans l'exposition des micromammifères aux ETM par voie trophique. * La très grande puissance et capacité de discrimination taxonomique de la technique moléculaire de metabarcoding dans l'analyse du régime alimentaire de micromammifères, ouvrant la voie au test d'hypothèses écologiques innovantes.

The hemlock woolly adelgid, an invasive non-native insect, is threatening eastern hemlock in Kentucky. This study examined three techniques to map the distribution of eastern hemlock using decision trees, remote sensing, and species distribution modeling. Accuracy assessments showed that eastern hemlock was best modeled using a decision tree without incorporating satellite radiance. Using the distribution from the optimal model, risk maps for susceptibility to hemlock woolly adelgid infestation were created using two species distribution models. Environmental variables related to dispersal were used to build the models and their contributions to the models assessed. The models showed similar spatial distributions of eastern hemlock at high risk of infestation.

La contamination simultanée des écosystèmes aquatiques par des polluants et des nutriments est un problème majeur dont les effets sur les macrophytes sont encore méconnus. L'objectif de cette thèse était d'étudier les effets de deux types de polluants : herbicides et éléments trace métalliques (ETM), en combinaison avec des ressources variables (azote, phosphore, ou carbone) sur Myriophyllum spicatum, en utilisant des paramètres provenant de l'écologie chimique et de l'écotoxicologie. Les tests ont montré des effets contrastés des herbicides sur la plante, mais pas d'effet des ETM. Dans tous les cas, les modifications de ressources (nitrate, ratio N:P ou saccharose) ont induit des effets importants sur la physiologie et la stœchiométrie de la plante, pouvant altérer ses réponses à un stress supplémentaire comme les polluants. Ces résultats suggèrent qu'un déséquilibre des ressources en présence de polluants pourrait modifier leurs effets sur les macrophytes, et soulignent également la nécessité d'ajouter des paramètres plus informatifs dans les tests afin de répondre aux enjeux du stress multiple et améliorer l'évaluation du risque environnemental / Simultaneous contamination of aquatic ecosystems by pollutants and nutrients is a major problem whose effects on macrophytes are still unknown. The objective of this thesis was to study the effects of different pollutants, herbicides and trace metal elements (TME), in combination with varying resource availability (nitrogen, phosphorus, or carbon) on Myriophyllum spicatum, using parameters from chemical ecology and ecotoxicology. Tests showed contrasting effects of herbicides, but no effects of the TME. In all cases, resource modifications (nitrate, N:P ratio or sucrose) induced significant effects on the physiology and stoichiometry of the plant, which might alter its response to additional stress like pollutants. These results suggest that an imbalance of resources in the presence of pollutants may lead to unforeseen changes in the combined effects on macrophytes, and also highlight the need to add more informative parameters in tests to meet the challenges of multiple stress and improve environmental risk assessment.