Trockengebiete, die etwa 40% der globalen Landoberfläche abdecken, Lebensgrundlage für 2 Millionen Menschen bilden, einzigarte Biodiversität enthalten und wichtige Ökosystemdienstleistungen bereitstellen, sind beträchtlichem Druck durch Landnutzungs- und Klimawandel ausgesetzt. Die räumlichen Muster dieser Landnutzungsänderungen sowie deren Ursachen sind jedoch nur in Ansätzen verstanden. Fernerkundung kann Veränderungen großräumig beobachten, aber Methoden fehlen, um diese Veränderungen, die graduell und abrupt (z.B. Feuer) auftreten können, abzuleiten. Die Ziele dieser Dissertation waren die Entwicklung fernerkundlicher Methoden, um verschiedene Landnutzungsänderungen in mediterranen Ökosystemen zu quantifizieren und um den Einfluss verschiedener Landnutzungsprozesse auf das Feuerregime besser zu verstehen. Die griechische Insel Kreta wurde als Untersuchungsgebiet gewählt. Zuerst wurden basierend auf Trendanalysen von Landsatzeitreihen verschiedene Vegetationsmaße verglichen. Demnach führen einfache Vegetationsmaße zu ähnlich guten Ergebnissen und ermöglichen eine effiziente Beobachtung großer Gebiete. Anschließend wurden Veränderungstrajektorien abgeleitet, um graduelle und abrupte Prozesse zu unterscheiden und um zu analysieren, wie Landnutzungssysteme und Feuerregime sich auf Kreta ausgewirkt haben. Mittels einer statistischen Modellierung wurde der relative Einfluss von Landnutzungsprozessen auf das Feuerregime quantifiziert. Die Ergebnisse zeigten ein komplexes Muster von graduellen Vegetationsveränderungen und Feuern und deuten darauf hin, dass Feuer hauptsächlich vom Beweidungssystem abhängt. Feuer traten häufig am Fuße der Berge auf, wohingegen in den Berggebieten Vegetationszunahme vorherrscht. Die statistische Modellierung bestätigte, dass Extensivierung und Klima die Hauptursachen des kretischen Feuerregimes sind. So ist zu vermuten, dass sich das ehemals durch Brennmaterial limitierte Feuerregime zu einem trockenheitsgetriebenen entwickeln wird. / Drylands cover about 41% of the earth’s surface, sustain the livelihoods of 2 billion people, harbor unique biodiversity and provide important ecosystem services, but land use and climate change exert considerable pressure on these ecosystems. However, pattern and drivers of land use change are weakly understood. Remote sensing can monitor these changes for large areas but methods to detect both gradual and abrupt events like fires are missing. The main objectives of this thesis were to develop remote sensing based methods to better quantify the impact of land use change on fire-prone Mediterranean ecosystems, and to apply these methods to better understand the influence of different land use processes on fire regimes. The island of Crete (Greece) served as study region where diverging land use transformation are extensive, fires are frequent and environmental gradients are large. First, the trade-off between different vegetation estimates when using Landsat-based trend analyses was quantified. The results suggested that simple vegetation estimates perform equally well and thus, allow for effective mapping of large areas. Second, a trajectory change detection approach was applied to separate gradual changes from abrupt events and to answer the question how land use systems and fire regimes have affected Crete’s rangelands. Statistical modeling was then used to quantify the relative importance of land use processes in driving the fire regime. The results show that vegetation changes resulted in complex pattern of gradual changes and fires likewise. The fire regime appeared to be mainly driven by changing grazing systems. Fires were frequent in foothills whereas mountains showed increasing vegetation as a result of land abandonment. The statistical modeling confirmed that land extensification and climate are the primary drivers of fire regimes on Crete. The results suggest that the former fuel-limited fire regime will likely shift towards a drought-driven fire regime.

Die Abwägung von Wirtschaftswachstum, Nahrungsmittelsicherheit und Bewahrung natürlicher Ökosystemdienstleistungen ist eine der wesentlichen Herausforderungen für die heutige Gesellschaft. Diese Dissertation zielt darauf ab, mit Hilfe von zeitreihenbasierten Fernerkundungsmethoden den Status und die Veränderungen von Landnutzung, und Landbedeckung im brasilianischen Regenwald und der Savanne zu erfassen. Dabei wurde untersucht, inwieweit der Einsatz zeitlicher Information die Trennung von Ackerland, Weideland und natürlicher Vegetation in einer heterogenen Savannenlandschaft erleichtert. Im Anschluss wurden langfristige Zeitreihen von Satellitenbildern genutzt, um die historische Entwaldung und das Nachwachsen der Sekundärvegetation nachzuvollziehen. Der verfolgte Ansatz stellte deutlich den Mehrwert zeitlicher Information zur Trennung von Ackerland, Weideland und natürlicher Vegetation in den komplexen Landnutzungssystemen der Savannenlandschaften heraus. Die langzeitlichen Analysen zur Entwaldungsdynamik zeigten erstmals die Bedeutung der historischen Abholzung im Untersuchungsgebiet. Hier wurde die Hälfte aller Abholzung zwischen 1984-2012 vor dem Jahr 2000 registriert. Weiterhin konnte gezeigt werden, dass auf bis zu 50% der Abholzungsflächen in Pará und maximal 25% der Abholzungsflächen in Mato Grosso Sekundärvegetation aufgewachsen ist. Die höheren Aufwuchsraten in Pará deuten auf eine geringere Bewirtschaftungsintensität der dominierenden Weidesysteme im Vergleich zu Mato Grosso hin. Zudem werfen die unterschiedlichen Dynamiken von Abholzungs- und Aufwuchsprozessen ein neues Licht auf die politischen und ökonomischen Rahmenbedingungen der 90er Jahre, nach dem Zusammenbruch des Militärregimes. Darüber hinaus helfen die räumlich expliziten Informationen zur langfristigen Entwaldung und Wiederaufwuchs dabei, die Schätzungen der regionalen Kohlenstoffbilanz zu verfeinern und Kernbereiche für die Wiederherstellung der Landschaft zu identifizieren. / Reconciling trade-offs between economic growth, food security and ecosystem services is one of the major challenges for today’s society. This dissertation aims to monitor status and changes of land use and land cover (LULC) in the Brazilian rainforest and savanna employing time series-based analysis of Landsat imagery. First, it was investigated how temporal information facilitates the separation of cropland, pasture and natural vegetation in a heterogeneous savanna landscape of the Brazilian Cerrado. Second, a long-term record of satellite imagery was used to uncover historic deforestation and regrowth processes. Outcomes of the LULC assessment demonstrated a high additional value of temporal information for separating cropland, pasture and natural vegetation in complex land use systems of savanna landscapes. In regard to the long-term deforestation analysis (1984-2012), spatio-temporal clearing patterns emphasized the relevance of historical deforestation with half of the overall deforestation being detected before 2000. Investigating post-deforestation regrowth dynamics, results revealed secondary vegetation on up to 50% of the deforested area in Pará and a maximum of 25% in Mato Grosso. Higher regrowth rates in Pará indicated a lower management intensity on the dominating pasture systems compared to Mato Grosso. Differences in historic deforestation and regrowth dynamics shed a new light on possible impacts of political incentives in the 90s after the collapse of the military regime in 1984. In this context, the results set a valuable basis to investigate the influence of proximate and underlying drivers on land change in the region. Spatially explicit information on long- term deforestation and regrowth dynamics further allows to refine estimates on the regional carbon balance and to identify core areas for landscape restoration.

In der vorliegenden Arbeit werden die Möglichkeiten einer Nutzung thermal-infraroter Wellenlängen zur fernerkundlichen Erfassung/Quantifizierung von Bodenparametern vorgestellt. Die Studie basiert auf Bodenproben des Untersuchungsgebietes Mullewa, welches sich in einer semiariden Agrarregion im West-Australischen Weizengürtel befindet. Im Mittelpunkt der Arbeit steht die Bewertung des langwelligen Infrarots (LWIR), innerhalb des atmosphärischen Fensters zwischen 8 und 14 Mikrometer, bezüglich seines spektralen Potentials für die quantitative Ableitung des Ton- und Sandgehaltes sowie des Gehaltes an organischem Kohlenstoff (SOC). Zur Abschätzung der Effizienz wurden die Ergebnisse des LWIR einer Quantifizierung aus dem herkömmlich gebrauchten solar-reflektiven Wellenlängenbereichs zwischen 0,4 und 2,5 Mikrometer (VNIR-SWIR) gegenübergestellt. Mit verschiedenen Methoden der Laborspektroskopie wurden Bodenproben aus dem Untersuchungsgebiet im thermalen (Emissions-FTIR-Spektroskopie und direktional-hemisphärische Reflexions- (DHR) Spektroskopie)und im solar-reflektiven (Diffuse Reflexions-Spektroskopie) Wellenlängenbereich eingemessen und anschließend auf ihren Informationsgehalt hin untersucht. Die quantitative Modellierung der pedologischen Parameter aus den gemessenen spektralen Signaturen wurde mithilfe einer multivariaten Regressionsanalyse (Partial Least Squares Regression – PLSR) realisiert. Diese Grundlagenstudie konnte zeigen, dass die spektralen Voraussetzungen im LWIR für ein mögliches Monitoring der Bodenparameter mit thermalen Fernerkundungsdaten gegeben sind. Die Arbeit demonstriert darüber hinaus, dass für die Erfassung/Quantifizierung der Textur-Parameter (Sand- und Tongehalt) der relevante spektrale Informationsgehalt im LWIR deutlich höher ist als im VNIR-SWIR. / This study embraces the feasibility of using the thermal infrared wavelength region for future remote sensing applications to detect/quantify soil parameters. The research is based on soil samples from the semiarid agricultural area of Mullewa, located within the wheat belt of Western Australia. The main focus of this study is to assess the potential of the longwave infrared (LWIR), within the atmospheric window between 8 and 14 micrometer, to predict the content of sand, clay and organic carbon (SOC) in soils. The results are compared with predictions made with the traditionally used solar-reflective wavelength region (visible, VIS: 0.4 - 0.7 micrometer; near infrared, NIR: 0.7 - 1.1 micrometer; shortwave infrared, SWIR: 1.1 - 2.5 micrometer). Using laboratory spectroscopy, the Mullewa soil samples were measured, both in the thermal infrared (emission FTIR spectroscopy and directional hemispherical reflection (DHR) spectroscopy) and in the solar-reflective (diffuse reflection spectroscopy) wavelength region. This data was analyzed to determine the relevant content of information for the soil parameters. Multivariate regression analyses (partial least squares regression - PLSR) were used to quantitatively model the soil parameters from the spectral signatures. This basic research demonstrated that the spectral requirements in the LWIR are met for monitoring these soil parameters with thermal remote sensing instruments. Furthermore the study found that the relevant spectral information for the detection/quantification of the sand- and the clay content (textural parameters) is explicitly higher in the LWIR than in the VNIR-SWIR.

Oberflächennahe Prozesse werden durch die dynamischen Eigenschaften der Bodenoberfläche besonders beeinflusst. Zwar sind die kausalen Zusammenhänge dieser Prozesse weitestgehend bekannt, doch gibt es einen Mangel an verfügbaren Datenquellen und Erhebungsmethoden, die es erlauben, die Prozesse auf unterschiedlichen Skalen zu quantifizieren. Das Ziel dieser Arbeit bestand darin, das Potential ausgewählter moderner Fernerkundungstechnologien zu bewerten, relevante Bodeneigenschaften zu quantifizieren und damit das Verständnis von oberflächennahen Prozessen in degradierten Landschaften zu verbessern. Das Studiengebiet befand sich in einer Rekultivierunglandschaft des Niederlausitzer Braunkohletagebaus Welzow-Süd. Die Größe von 4 ha ermöglichte eine umfassende, interdisziplinäre und multi-temporale Analyse der Bodeneigenschaften auf Grundlage von Fernerkundungsmethoden sowie hydrologischen und bodenkundlichen Feld- und Labormessungen. Die Quantifizierung der Bodenfeuchte als eine entscheidende Variable für Infiltrations- und Abflussprozesse war das Ziel von labor- und feldspektroskopischen Messungen sowie von hyperspektralen Flugzeugscanner-Messungen. Der hierbei entwickelte Normalized Soil Moisture Index (NSMI) wurde als optimales Quantifizierungsmodell für Oberflächen-Bodenfeuchte im Feld ermittelt. Bodenrauhigkeit wurde in hoher Präzision durch Anwendung eines stationären Laserscanners gemessen und in Form neuartiger multi-skalarer Indizes quantifiziert. Die Analyse der raum-zeitlichen Verteilungen ermöglichte die Identifizierung von Rauhigkeitsmustern, die unter dem Einfluss der Erosion im Feld entstanden. Diese Arbeit entwickelte neuartige Methoden und Indizes zur Quantifizierung von Oberflächen-Bodenfeuchte und Rauhigkeit im Feld. Für die Zukunft verspricht deren Anwendung die Entwicklung eines tieferen Verständnisses von Bodenerosionsprozessen sowie die Sammlung wertvoller Daten durch Monitoring- und Modellierungskampagnen. / Soil processes taking place in the context of erosion and land degradation are highly dependent on the properties of the surface. While the causes and effects of such processes are commonly well understood on a conceptual level, there is a lack of adequate data sources allowing for their quantification at various spatial scales. The main goal of this thesis was to assess the role of state-of-the-art remote sensing methods for the quantification of soil properties with the aim to improve the understanding of surface processes taking place in a degraded landscape. The chosen study area of 4 ha size located in a lignite mine in eastern Germany allowed for a comprehensive, interdisciplinary and multi-temporal analysis of surface properties based on remote sensing, pedological and hydrological measurements. The quantification of surface soil moisture as an important variable for infiltration and runoff processes has been the objective in laboratory and field spectroscopic experiments as well as in airborne hyperspectral measurements. The newly developed Normalized Soil Moisture Index (NSMI) was identified as the most robust quantifier for surface soil moisture in the field. Surface roughness was successfully quantified at high precision in form of novel multiscale indices derived from datasets collected with a stationary laser scanning device. The analysis of spatiotemporal roughness distributions allowed for the detection of distinct patterns that developed under the influence of soil erosion in the field. The thesis developed a set of methods and indices that successfully implement the quantification of surface soil moisture and roughness in the field. For the future, the application of these methods promises further insights into the details of soil erosion processes taking place as well as the collection of invaluable datasets to be used for soil erosion monitoring and modeling campaigns.

Flugzeug- und satellitengestützte Zeilenkameras ermöglichen eine sehr ökonomische Aufnahme von hoch aufgelösten Luftbildern mit großer Schwadbreite. Eine ungleichförmige Bewegung der Kamera kann sich auf die Bildqualität auswirken. Deswegen ist es unerlässlich, schnelle Orientierungsänderungen der Kamera mit angemessener Genauigkeit und Messrate zu erfassen. Deshalb ist es unerlässlich, die Orientierung der Kamera genau zu messen, um sicher zu stellen, dass die resultierenden Bilder in einem Nachbearbeitungsschritt geometrisch korrigiert werden können. Angemessene High-End-Navigationssysteme sind groß und teuer und ihre Genauigkeit und Messrate dennoch für viele denkbare Anwendungen unzureichend. Aus diesen Gründen besteht ein großes Interesse an Methoden zur Unterstützung der Orientierungsmessung durch die Nutzung optischer Informationen vom Hauptobjektiv bzw. Teleskop. In dieser Arbeit werden zwei unterschiedliche Verfahren vorgestellt, die es erlauben, schnelle Orientierungsänderungen der Kamera auf optischem Wege zu ermitteln. Ersteres basiert auf zusätzlichen Bildsensoren mit kleiner Fläche. Der optische Fluss auf diesen Bildsensoren wird ermittelt und zur Bestimmung von Orientierungsänderungen beliebiger Fernerkundungssysteme verwendet. Das zweite Verfahren beruht ausschließlich auf den Inhalten der Zeilenbilder und der gemessenen Kameratrajektorie. Hierfür macht sich das Verfahren die typische Geometrie multispektraler Zeilenkameras zu Nutze. Zunächst werden homologe Punkte in den möglicherweise stark verzerrten Zeilenbildern unterschiedlicher Spektralbänder extrahiert. Diese Punkte werden dann dazu benutzt, die Orientierungsänderungen der Kamera zu ermitteln. Schließlich wird gezeigt, dass es möglich ist, die absolute Orientierung einer luftgestützten Zeilenkamera anhand der optisch ermittelten Orientierungsänderungen hochgenau zu ermitteln. / Airborne and spaceborne line cameras allow a very economic acquisition of high resolution and wide swath images of the Earth. They generate two-dimensional images while rotating or translating, which causes a non-rigid image geometry. Nonuniform motion of the camera can negatively affect the image quality. Due to this, a key requirement for line cameras is that fast orientation changes have to be measured with a very high rate and precision. Therefore, it is essential to measure the camera’s orientation accurately to ensure that the resulting imagery products can be geometrically corrected in a later processing step. Adequate high-end measurement systems are large and expensive and their angular and temporal resolution can be still too low for many possible applications. Due to these reasons there is great interest in approaches to support the orientation measurement by using optical information received through the main optics or telescope. In this thesis two different approaches are presented that allow the determination of a line camera’s orientation changes optically. One approach to determine fast orientation changes is based on small auxiliary frame image sensors. The optical flow on these sensors is determined and used to derive orientation changes of any remote sensing system. The second approach does not require any additional sensors to determine orientation changes. It relies only on the images of a line camera and a rough estimate of its trajectory by taking advantage of the typical geometry of multi-spectral line cameras. In a first step homologous points are detected within the distorted images of different spectral bands. These points are used to calculate the orientation changes of the camera with a high temporal and angular resolution via bundle adjustment. Finally it is shown how the absolute exterior orientation of an airborne line camera can completely be derived from the optically determined orientation changes.

One of the most difficult issues when dealing with optical water remote-sensing is its acceptance as a useful application for environmental research. This problem is, on the one hand, concerned with the optical complexity and variability of the investigated natural media, and therefore the question arises as to the plausibility of the parameters derived from remote-sensing techniques. Detailed knowledge about the regional bio- and chemico-optical properties is required for such studies, however such information is seldom available for the sites of interest. On the other hand, the primary advantage of remote-sensing information, which is the provision of a spatial overview, may not be exploited fully by the disciplines that would benefit most from such information. It is often seen in a variety of disciplines that scientists have been primarily trained to look at discrete data sets, and therefore have no experience of incorporating information dealing with spatial heterogeneity. <br><br> In this thesis, the opportunity was made available to assess the potential of Ocean Colour data to provide spatial and seasonal information about the surface waters of Lake Baikal (Siberia). While discrete limnological field data is available, the spatial extension of Lake Baikal is enormous (ca. 600 km), while the field data are limited to selected sites and expedition time windows. Therefore, this remote-sensing investigation aimed to support a multi-disciplinary limnological investigation within the framework of the paleoclimate EU-project ‘High Resolution CONTINENTal Paleoclimate Record in Lake Baikal, Siberia (CONTINENT)’ using spatial and seasonal information from the SeaWiFS satellite (NASA). From this, the SeaWiFS study evolved to become the first efficient bio-optical satellite study of Lake Baikal. <br><br> During the course of three years, field work including spectral field measurements and water sampling, was carried out at Lake Baikal in Southern Siberia, and at the Mecklenburg and Brandenburg lake districts in Germany. The first step in processing the SeaWiFS satellite data involved adapting the SeaDAS (NASA) atmospheric-correction processing to match as close as possible the specific conditions of Lake Baikal. Next, various Chl-<i>a</i> algorithms were tested on the atmospherically-corrected optimized SeaWiFS data set (years 2001 to 2002), comparing the CONTINENT pigment ground-truth data with the Chl-<i>a</i> concentrations derived from the satellite data. This showed the high performance of the global Chl-<i>a</i> products OC2 and OC4 for the oligotrophic, transparent waters (bio-optical Case 1) of Lake Baikal. However, considerable Chl-<i>a</i> overestimation prevailed in bio-optical Case 2 areas for the case of discharge events. High-organic terrigenous input into Lake Baikal could be traced and information extracted using the SeaWiFS spectral data. Suspended Particulate Matter (SPM) was quantified by the regression of the SeaDAS attenuation coefficient as the optical parameter with SPM field data. <br><br> Finally, the Chl-<i>a</i> and terrigenous input maps derived from the remote sensing data were used to assist with analyzing the relationships between the various discrete data obtained during the CONTINENT field work. Hence, plausible spatial and seasonal information describing autochthonous and allochthonous material in Lake Baikal could be provided by satellite data.<br>Lake Baikal, with its bio-optical complexity and its different areas of Case 1 and Case 2 waters, is a very interesting case study for Ocean Colour analyses. Proposals for future Ocean Colour studies of Lake Baikal are discussed, including which bio-optical parameters for analytical models still need to be clarified by field investigations. / Die Gewässerfernerkundung entwickelte sich seit den 70ern vor allem aus der Ozeanographie und der Atmosphärenforschung, und wird inzwischen als anerkannte Methode genutzt, um global die Phytoplanktonverteilung in den Weltmeeren erfassen zu können, u.a. für CO₂-Haushaltsmodellierungen. Atmosphärenkorrigierte Multi- und Hyperspektralscannerdaten ermöglichen die Qualifizierung bio-optischer Gewässertypen und die Quantifizierung optisch sichtbarer Wasserinhaltsstoffe und bieten gerade auch für dynamische und heterogene Küsten- und Binnengewässer das große Potential des räumlichen Informationsgewinnes.<br>Im Rahmen des Paläoklimaprojektes CONTINENT wurde in dieser Arbeit das Oberflächenwasser des Baikalsees mit Gewässerfernerkungsmethoden analysiert. Wichtig für die Interpretation von Klima-Proxies sind v.a. auch Hinweise auf die Verteilung des autochthonen Materials im Baikalsee (Fernerkundungsparameter: Chlorophyll-<i>a</i>), ebenso wie Hinweise auf allochthone Einträge an den Bohrungsstellen (Fernerkundungsparameter ‚Terrigener Eintrag’). Auf den Geländekampagnen in den Sommern 2001, 2002, 2003 in Sibirien und in Deutschland wurden Feldspektrometermessungen mit gleichzeitiger Wasserprobenahme auf die optisch sichtbaren Wasserinhaltsstoffe Phytoplankton, Schwebstoff, und DOC durchgeführt. Dabei konnten Messtechniken für Geländespektrometer evaluiert, und grundlegende Aussagen über die spektrale Verteilung des In-Wasser Lichtfeldes im Baikalsee gemacht werden. <br><br> Die Ocean Colour Satellitendaten des NASA-Instrumentes SeaWiFS und die Möglichkeiten der komplexen NASA Software SeaDAS wurden genutzt. Für die Ableitung des am Baikalsee anzutreffenden organikreichen terrigenen Eintrages, wurde ein vorläufiger Algorithmus aus den Geländedaten generiert. Verschiedene Algorithmen für den Parameter ‚Chlorophyll-<i>a</i>’ wurden mit dem Geländedatensatz der Projektpartnerin S. Fietz (Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei, IGB) evaluiert. Als geeignetester etablierte sich der auf oligotrophe Gewässer optimierte NASA Chlorophyll Algorithmus ‚Ocean Colour (OC) 2’. Die Quantifizierungen und Ergebnisse werden diskutiert. <br><br> Als Endergebnis wird der Überblick über Sedimenteintrag und Phytoplanktondynamik im Baikalsee für den Zeitraum 2001-2002 zur Verfügung gestellt und die autochthonen versus allochthonen Einflüsse an den Projektlokationen werden beschrieben. Der Baikalsee erwies sich als bio-optisch ein sehr komplexes und interessantes Studienobjekt. Ein wichtiger Punkt, der in dieser Arbeit angesprochen wird, ist die Atmosphärenkorrektur, die wesentliche Einflüsse auf die Qualifizierungen und Quantifizierungen hat, aber als Standardprogramm nur für den pelagialen Wasserkörper in Meeresspiegelhöhe mit marinen, bzw. Küstenatmosphären konditioniert ist. Ein weiterer bedeutender Punkt, der in dieser Arbeit diskutiert wird, ist der relevante spektrale Einfluss des organikreichen terrigenen Eintrages auf die Gewässerfarbe und dadurch auf die Qualität der Chlorophyll-Ableitung. Somit boten sich die Möglichkeiten, das räumliche Ausmaß und die Dynamik rezenter terrigener Einträge zu erfassen. Auch die Entwicklung des Phytoplankton von Frühsommer bis Spätsommer im Baikalsee konnte mit den SeaWiFS Daten nachvollzogen werden. Die hier vorgestellte Studie stellte sich als die erste grundlegende optische Gewässerfernerkundungsstudie mit Satellitendaten am Baikalsee heraus, und konnte erfolgreich abgeschlossen werden.

Within a research project about future sustainable water management options in the Elbe River basin, quasi-natural discharge scenarios had to be provided. The semi-distributed eco-hydrological model SWIM was utilised for this task. According to scenario simulations driven by the stochastical climate model STAR, the region would get distinctly drier. However, this thesis focuses on the challenge of meeting the requirement of high model fidelity even for smaller sub-basins. Usually, the quality of the simulations is lower at inner points than at the outlet. Four research paper chapters and the discussion chapter deal with the reasons for local model deviations and the problem of optimal spatial calibration. Besides other assessments, the Markov Chain Monte Carlo method is applied to show whether evapotranspiration or precipitation should be corrected to minimise runoff deviations, principal component analysis is used in an unusual way to evaluate local precipitation alterations by land cover changes, and remotely sensed surface temperatures allow for an independent view on the evapotranspiration landscape. The overall insight is that spatially explicit hydrological modelling of such a large river basin requires a lot of local knowledge. It probably needs more time to obtain such knowledge as is usually provided for hydrological modelling studies. / Innerhalb eines Forschungsprojekts zu zukünftigen nachhaltigen Optionen der Wasserwirtschaft im Elbe-Einzugsgebiet mußten quasi-natürliche Abflußszenarien bereitgestellt werden. Zu diesem Zweck wurde das räumlich diskretisierte ökohydrologische Modell SWIM eingesetzt. Nach den von dem stochastischen Klimamodell STAR angetriebenen Szenariosimulationen würde die Region deutlich trockener werden. Allerdings ist das Hauptthema dieser Dissertation die Herausforderung, die Ansprüche an hohe Modelltreue auch für kleinere Teileinzugsgebiete zu erfüllen. Normalerweise ist die Qualität der Simulationen für innere Punkte geringer als am Gebietsauslaß. Vier Fachartikel-Kapitel und das Diskussionskapitel beschäftigen sich mit den Gründen für lokale Modellabweichungen und dem Problem optimaler räumlicher Kalibrierung. Unter anderem wird die Markovketten-Monte-Carlo-Methode angewendet, um zu zeigen, ob Verdunstung oder Niederschlag korrigiert werden sollte, um Abweichungen des Abflusses zu minimieren, die Hauptkomponentenanalyse wird auf eine unübliche Weise benutzt, um lokale Niederschlagsänderungen aufgrund von Landnutzungsänderungen zu untersuchen, und fernerkundete Oberflächentemperaturen erlauben eine unabhängige Sicht auf die Verdunstungslandschaft. Die grundlegende Erkenntnis ist, daß die räumlich explizite hydrologische Modellierung eines so großen Flußeinzugsgebiets eine Menge Vor-Ort-Wissen erfordert. Wahrscheinlich wird mehr Zeit benötigt, solches Wissen zu erwerben, als üblicherweise für hydrologische Modellstudien zur Verfügung steht.

Biomass is an important ecological variable for understanding the responses of vegetation to the currently observed global change. The impact of changes in vegetation biomass on the global ecosystem is also of high relevance. The vegetation in the arid and semi-arid environments of Kazakhstan is expected to be affected particularly strongly by future climate change. Therefore, it is of great interest to observe large-scale vegetation dynamics and biomass distribution in Kazakhstan. At the beginning of this dissertation, previous research activities and remote-sensing-based methods for biomass estimation in semi-arid regions have been comprehensively reviewed for the first time. The review revealed that the biggest challenge is the transferability of methods in time and space. Empirical approaches, which are predominantly applied, proved to be hardly transferable. Remote-sensing-based Net Primary Productivity (NPP) models, on the other hand, allow for regional to continental modelling of NPP time-series and are potentially transferable to new regions. This thesis thus deals with modelling and analysis of NPP time-series for Kazakhstan and presents a methodological concept for derivation of above-ground biomass estimates based on NPP data. For validation of the results, biomass field data were collected in three study areas in Kazakhstan. For the selection of an appropriate model, two remote-sensing-based NPP models were applied to a study area in Central Kazakhstan. The first is the Regional Biomass Model (RBM). The second is the Biosphere Energy Transfer Hydrology Model (BETHY/DLR). Both models were applied to Kazakhstan for the first time in this dissertation. Differences in the modelling approaches, intermediate products, and calculated NPP, as well as their temporal characteristics were analysed and discussed. The model BETHY/DLR was then used to calculate NPP for Kazakhstan for 2003–2011. The results were analysed regarding spatial, intra-annual, and inter-annual variations. In addition, the correlation between NPP and meteorological parameters was analysed. In the last part of this dissertation, a methodological concept for derivation of above-ground biomass estimates of natural vegetation from NPP time-series has been developed. The concept is based on the NPP time-series, information about fractional cover of herbaceous and woody vegetation, and plants’ relative growth rates (RGRs). It has been the first time that these parameters are combined for biomass estimation in semi-arid regions. The developed approach was finally applied to estimate biomass for the three study areas in Kazakhstan and validated with field data. The results of this dissertation provide information about the vegetation dynamics in Kazakhstan for 2003–2011. This is valuable information for a sustainable land management and the identification of regions that are potentially affected by a changing climate. Furthermore, a methodological concept for the estimation of biomass based on NPP time-series is presented. The developed method is potentially transferable. Providing that the required information regarding vegetation distribution and fractional cover is available, the method will allow for repeated and large-area biomass estimation for natural vegetation in Kazakhstan and other semi-arid environments.

Technical complexities and the high cost of satellite images have hindered the adoption of remote sensing technology and tools for nature conservation works in Ethiopia as in many developing countries. The terrestrial and aquatic ecosystems in Abijjata Shala Lakes National Park (ASLNP) and the Important Bird Areas (IBAs) around the park are considered to be one of the most important home ranges for birds. However, little is known about the effect of land use/land cover (LULC) dynamics, due to lack of technical know how and logistical problems. However, it has been shown in this study that sophisticated image management works are not always relevant. Instead a simple method of utilizing the thermal band has been demonstrated. A new approach of long-term dynamics analysis method has also been suggested. A successful classification of images was achieved after such simple enhancement tests. It has been discovered that, there were more active LULC change processes in the area in the first study period (1973 to 1986) than during the second study period (1986-2000). In the first period nearly half of the landscape underwent land cover change processes with more than 26% of the entire landscape experiencing forest or land degradation. In the second period the extent of the change process was limited to only 1/3 of the total area with a smaller amount of degradation processes than before. During the entire study period, agriculture was responsible for the loss of more than 4/5 of the total terrestrial productive ecosystem. More than 37.6% of the total park area has been experiencing this loss for the past 3 decades. Only 1/5 of this area has a chance to revive, the remaining has undergone a permanent degradation. Lake Abijjata lost half of its size during the past 30 years. In the Zeway-Awassa basin 750 km², 2428km² and 3575km² of terrestrial lands and water bodies are within a distance of 10km, 20km and 30km from IBAs respectively. There are ecologically important areas where two or more IBAs overlap. In areas where more than two to five IBAs overlap, up to 85km² of areas have been recently degraded. High livestock density is one of the reasons for degradation. Using a monthly MODIS data from 2000-2005 and a series of interpolation techniques, the productivity of the area as well as the standing biomass were estimated. Moreover, a new method of spatially accurate livestock density assessment was developed in this study. Only 0.3% of the park area is found to be suitable for productive livestock development but nearly all inhabitants think the area is suitable. Feed availability in ASLNP is scarce even during rainy seasons. Especially the open woodlands are subject to overgrazing. Such shortage forces the inhabitants to cut trees for charcoal making to buy animal feed and non-food consumables. While more than 95% of the inhabitants in the park expanded their agriculture lands, only 13.3% of the farmers managed to produce cereals for market. The application of low cost remote sensing and GIS methods provided ample information that enables to conclude that low productivity and household food insecurity are the main driving forces behind land cover changes that are negatively affecting the natural and semi-natural ecosystems in the central and southern Rift Valley of Ethiopia. The restoration of natural ecosystems or conservation of biodiversity can be achieved only if those driving forces are tackled sustainably.

Multi-temporal remotely sensed data (MSS, TM and ETM+)were used for monitoring and mapping the desertification processes in North Kordofan State, Sudan.A liear mixture model (LMM) was adopted to analyse and the desertification proccesses by using the image endmembers. interpretation of ancillary data and field observation was adopted to verfiy the role of human impacts in the temporal changes in the study area. The findings of the study proved the powerfull of remotely sensed data in monitoring and mapping the desertification processes and come out with valuable recommendations which could contribute positively in reducing desert encroachment in the area.