Austräge von gelöstem organischem Kohlenstoff (DOC) aus Mooren sind aus Gründen des Klima- und Trinkwasserschutzes unerwünscht. Einflüsse von Landnutzung auf die Höhe der DOC-Konzentrationen werden teilweise inkonsistent beschrieben und überdies sind wenige Angaben zu den stark anthropogen überprägten Niedermooren Nordostdeutschlands verfügbar. Daher sind in der vorliegenden Arbeit Zusammenhänge von Management und Standorteigenschaften zu DOC-Konzentrationen auf Lysimeter- und Freilandebene untersucht worden. Es zeigte sich, dass die DOC-Gehalte des wiedervernässten Niedermoores deutlich und die DOC-Austräge tendenziell geringer waren als am landwirtschaftlich genutzten Standort, und dass die DOC-Konzentrationen im Grabenwasser seit der Wiedervernässung gesunken sind. Die unmittelbar durch Landnutzung beeinflussten Parameter Wasserstand und Vegetation waren in Lysimeterversuchen von untergeordneter Bedeutung. Niedermoore scheinen bedingt durch ihre individuelle Genese ein spezifisches DOC-Potential bzw. einen „Fingerabdruck“ zu haben, weshalb bei Wiedervernässung zwar sinkende, aber nicht unbedingt geringe, naturnahen DOC-Konzentrationen erreicht werden können. / Losses of dissolved organic carbon are of environmental concern, as DOC is a potential source of gaseous carbon emissions and harms drinking water quality. Lack of knowledge particularly exists for lowland fens. Therefore, the influence of land management and site characteristics on DOC was studied at a catchment and a lysimeter scale. A rewetted fen was investigated showing considerabely lower ditch DOC concentrations and slightly lower DOC losses as compared to an agriculturally used fen. The influence of water levels and vegetation was relatively small in lysimeter trials, while each fen soil seems to have a specific potential for DOC release due to its susbtrate quality and genesis.

Computermodelle stellen heute ein Standardwerkzeug in vielen wissenschaftlichen Disziplinen dar. Einer ihrer Hauptzwecke ist die Verknüpfung von Prozessen verschiedener Skalen. Verzichtet man auf diese Verknüpfung im Modell, sind realistische Prognosen meist ausgeschlossen, bildet man die Realität 1:1 nach, wird das Modell unlösbar. Wichtig ist daher eine gute Balance zwischen Genauigkeit und Abstraktion. Ich untersuche Möglichkeiten, skalenübergreifende Interaktionen in der Landnutzungsmodellierung effizient zu implementieren. Fokus liegt dabei auf zwei Prozessen: 1.Der Nutzung hochaufgelöster Daten im Modell. 2.Dem technologischer Wandel als landwirtschaftlichem Treiber. Häufig können hochaufgelöste Daten augrund limitierter Modellkomplexität nicht direkt verwendet werden. Meist wird dieses Problem gelöst, indem die Daten nach einem statischen Aggregationsschema hochskaliert werden. Als Alternative diskutiere ich den Einsatz von Clusteralgorithmen. Meine Untersuchungen zeigen, dass der entstehende Informationsverlust bei Verwendung von Clusteralgorithmen signifikant geringer ist als bei der Verwendung statischer Aggregationsvorschriften. Ein weiterer in der Landwirtschaft wichtiger Prozess ist technologischer Wandel. Während in der Vergangenheit Steigerungen in der Produktion meist durch Landexpansion erreicht wurden, so geschieht dies heute häufig durch Intensivierung. Ich präsentiere eine Modellimplementierung dieses Prozesses mitsamt der Rückkopplung der Landnutzungsintensität auf die Effektivität zugehöriger Investitionen. Grundlage dafür ist ein neuentwickeltes Maß für landwirtschaftliche Landnutungsintensität. Damit zeige ich, dass die Effektivität von Investitionen mit steigender Landnutzungsintensität sinkt. Meine Arbeit zeigt, dass außer dem Detailgrad eines Modells auch die Struktur der verwendeten Implementierungen einen signifikanten Einfluss auf die generelle Qualität der Simulation hat und insgesamt mehr Beachtung in der Modellierung finden sollte. / Computer models have become a common tool in various disciplines. A major challenge in modeling is the linking of processes on different scales. Neglecting cross-scale interactions leads to biases in model projections while a 1:1 representation is computational infeasible. Therefore, a good balance between accuracy and abstraction is essential. I investigate efficient implementations of cross-scale interactions in agricultural land-use models. I focus on two dominant aspects: First, the inclusion of spatially explicit data in a global optimization model; second, the proper representation of technological change as a driver for land use change. As a consequence of limitations in complexity of global optimization models the problem arises that high-resolution data cannot be used directly as model input. Typically, the spatially explicit data is upscaled by using a static upscaling rule. As an alternative I discuss the use of clustering methods for upscaling. I provide a general framework including the creation of clusters, the upscaling of inputs, and the downscaling of outputs. My investigations show that the information loss due to upscaling decreases significantly with cluster methods compared to static grids. Another important process in agriculture is technological change. Whereas in the past increases in agricultural production were mainly achieved by agricultural land expansion, nowadays most increases in total production are outcome of intensification due to technological change. To model this feedback I introduce a measure for agricultural land-use intensity. Based on this measure I show that the effectiveness of investments in technological change decreases with the agricultural land-use intensity. My findings imply that apart from detailedness especially the implementation has a significant impact on general model quality. Therefore, in model development the framework used for implementation should be emphasized to a greater extent.

<p>At present, carbon sequestration in terrestrial ecosystems slows the growth rate of atmospheric CO₂ concentrations, and thereby reduces the impact of anthropogenic fossil fuel emissions on the climate system. Changes in climate and land use affect terrestrial biosphere structure and functioning at present, and will likely impact on the terrestrial carbon balance during the coming decades - potentially providing a positive feedback to the climate system due to soil carbon releases under a warmer climate. Quantifying changes, and the associated uncertainties, in regional terrestrial carbon budgets resulting from these effects is relevant for the scientific understanding of the Earth system and for long-term climate mitigation strategies.</p> <p>A model describing the relevant processes that govern the terrestrial carbon cycle is a necessary tool to project regional carbon budgets into the future. This study (1) provides an extensive evaluation of the parameter-based uncertainty in model results of a leading terrestrial biosphere model, the Lund-Potsdam-Jena Dynamic Global Vegetation Model (LPJ-DGVM), against a range of observations and under climate change, thereby complementing existing studies on other aspects of model uncertainty; (2) evaluates different hypotheses to explain the age-related decline in forest growth, both from theoretical and experimental evidence, and introduces the most promising hypothesis into the model; (3) demonstrates how forest statistics can be successfully integrated with process-based modelling to provide long-term constraints on regional-scale forest carbon budget estimates for a European forest case-study; and (4) elucidates the combined effects of land-use and climate changes on the present-day and future terrestrial carbon balance over Europe for four illustrative scenarios - implemented by four general circulation models - using a comprehensive description of different land-use types within the framework of LPJ-DGVM.</p> <p>This study presents a way to assess and reduce uncertainty in process-based terrestrial carbon estimates on a regional scale. The results of this study demonstrate that simulated present-day land-atmosphere carbon fluxes are relatively well constrained, despite considerable uncertainty in modelled net primary production. Process-based terrestrial modelling and forest statistics are successfully combined to improve model-based estimates of vegetation carbon stocks and their change over time. Application of the advanced model for 77 European provinces shows that model-based estimates of biomass development with stand age compare favourably with forest inventory-based estimates for different tree species. Driven by historic changes in climate, atmospheric CO₂ concentration, forest area and wood demand between 1948 and 2000, the model predicts European-scale, present-day age structure of forests, ratio of biomass removals to increment, and vegetation carbon sequestration rates that are consistent with inventory-based estimates. Alternative scenarios of climate and land-use change in the 21^st century suggest carbon sequestration in the European terrestrial biosphere during the coming decades will likely be on magnitudes relevant to climate mitigation strategies. However, the uptake rates are small in comparison to the European emissions from fossil fuel combustion, and will likely decline towards the end of the century. Uncertainty in climate change projections is a key driver for uncertainty in simulated land-atmosphere carbon fluxes and needs to be accounted for in mitigation studies of the terrestrial biosphere.</p> / <p>Kohlenstoffspeicherung in terrestrischen Ökosystemen reduziert derzeit die Wirkung anthropogener CO₂-Emissionen auf das Klimasystem, indem sie die Wachstumsrate der atmosphärischer CO₂-Konzentration verlangsamt. Die heutige terrestrische Kohlenstoffbilanz wird wesentlich von Klima- und Landnutzungsänderungen beeinflusst. Diese Einflussfaktoren werden sich auch in den kommenden Dekaden auf die terrestrische Biosphäre auswirken, und dabei möglicherweise zu einer positiven Rückkopplung zwischen Biosphäre und Klimasystem aufgrund von starken Bodenkohlenstoffverlusten in einem wärmeren Klima führen. Quantitative Abschätzungen der Wirkung dieser Einflussfaktoren - sowie der mit ihnen verbundenen Unsicherheit - auf die terrestrische Kohlenstoffbilanz sind daher sowohl für das Verständnis des Erdsystems, als auch für eine langfristig angelegte Klimaschutzpolitik relevant.</p> <p>Um regionale Kohlenstoffbilanzen in die Zukunft zu projizieren, sind Modelle erforderlich, die die wesentlichen Prozesse des terrestrischen Kohlenstoffkreislaufes beschreiben. Die vorliegende Arbeit (1) analysiert die parameterbasierte Unsicherheit in Modellergebnissen eines der führenden globalen terrestrischen Ökosystemmodelle (LPJ-DGVM) im Vergleich mit unterschiedlichen ökosystemaren Messgrößen, sowie unter Klimawandelprojektionen, und erweitert damit bereits vorliegende Studien zu anderen Aspekten der Modelunsicherheit; (2) diskutiert unter theoretischen und experimentellen Aspekten verschiedene Hypothesen über die altersbedingte Abnahme des Waldwachstums, und implementiert die vielversprechenste Hypothese in das Model; (3) zeigt für eine europäische Fallstudie, wie Waldbestandsstatistiken erfolgreich für eine verbesserte Abschätzung von regionalen Kohlenstoffbilanzen in Wäldern durch prozessbasierten Modelle angewandt werden können; (4) untersucht die Auswirkung möglicher zukünftiger Klima- und Landnutzungsänderungen auf die europäische Kohlenstoffbilanz anhand von vier verschiedenen illustrativen Szenarien, jeweils unter Berücksichtigung von Klimawandelprojektionen vier verschiedener Klimamodelle. Eine erweiterte Version von LPJ-DGVM findet hierfür Anwendung, die eine umfassende Beschreibung der Hauptlandnutzungstypen beinhaltet. </p> <p>Die vorliegende Arbeit stellt einen Ansatz vor, um Unsicherheiten in der prozessbasierten Abschätzung von terrestrischen Kohlenstoffbilanzen auf regionaler Skala zu untersuchen und zu reduzieren. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass der Nettokohlenstoffaustausch zwischen terrestrischer Biosphäre und Atmosphäre unter heutigen klimatischen Bedingungen relativ sicher abgeschätzt werden kann, obwohl erhebliche Unsicherheit über die modelbasierte terrestrische Nettoprimärproduktion existiert. Prozessbasierte Modellierung und Waldbestandsstatistiken wurden erfolgreich kombiniert, um verbesserte Abschätzungen von regionalen Kohlenstoffvorräten und ihrer Änderung mit der Zeit zu ermöglichen. Die Anwendung des angepassten Modells in 77 europäischen Regionen zeigt, dass modellbasierte Abschätzungen des Biomasseaufwuchses in Wäldern weitgehend mit inventarbasierten Abschätzungen für verschiede Baumarten übereinstimmen. Unter Berücksichtigung von historischen Änderungen in Klima, atmosphärischem CO₂-Gehalt, Waldfläche und Holzernte (1948-2000) reproduziert das Model auf europäischer Ebene die heutigen, auf Bestandsstatistiken beruhenden, Abschätzungen von Waldaltersstruktur, das Verhältnis von Zuwachs und Entnahme von Biomasse, sowie die Speicherungsraten im Kohlenstoffspeicher der Vegetation. Alternative Szenarien von zukünftigen Landnutzungs- und Klimaänderungen legen nahe, dass die Kohlenstoffaufnahme der europäischen terrestrischen Biosphäre von relevanter Größenordnung für Klimaschutzstrategien sind. Die Speicherungsraten sind jedoch klein im Vergleich zu den absoluten europäischen CO₂-Emissionen, und nehmen zudem sehr wahrscheinlich gegen Ende des 21. Jahrhunderts ab. Unsicherheiten in Klimaprojektionen sind eine Hauptursache für die Unsicherheiten in den modellbasierten Abschätzungen des zukünftigen Nettokohlenstoffaustausches und müssen daher in Klimaschutzanalysen der terrestrischen Biosphäre berücksichtigt werden.</p>

Drylands cover about 40% of the earth’s land surface and provide the basis for the livelihoods of 38% of the global human population. Worldwide, these ecosystems are prone to heavy degradation. Increasing levels of dryland degradation result a strong decline of ecosystem services. In addition, in highly variable semi-arid environments changing future environmental conditions will potentially have severe consequences for productivity and ecosystem dynamics. Hence, global efforts have to be made to understand the particular causes and consequences of dryland degradation and to promote sustainable management options for semi-arid and arid ecosystems in a changing world. Here I particularly address the problem of semi-arid savanna degradation, which mostly occurs in form of woody plant encroachment. At this, I aim at finding viable sustainable management strategies and improving the general understanding of semi-arid savanna vegetation dynamics under conditions of extensive livestock production. Moreover, the influence of external forces, i.e. environmental change and land reform, on the use of savanna vegetation and on the ecosystem response to this land use is assessed. Based on this I identify conditions and strategies that facilitate a sustainable use of semi-arid savanna rangelands in a changing world. I extended an eco-hydrological model to simulate rangeland vegetation dynamics for a typical semi-arid savanna in eastern Namibia. In particular, I identified the response of semi-arid savanna vegetation to different land use strategies (including fire management) also with regard to different predicted precipitation, temperature and CO2 regimes. Not only environmental but also economic and political constraints like e.g. land reform programmes are shaping rangeland management strategies. Hence, I aimed at understanding the effects of the ongoing process of land reform in southern Africa on land use and the semi-arid savanna vegetation. Therefore, I developed and implemented an agent-based ecological-economic modelling tool for interactive role plays with land users. This tool was applied in an interdisciplinary empirical study to identify general patterns of management decisions and the between-farm cooperation of land reform beneficiaries in eastern Namibia. The eco-hydrological simulations revealed that the future dynamics of semi-arid savanna vegetation strongly depend on the respective climate change scenario. In particular, I found that the capacity of the system to sustain domestic livestock production will strongly depend on changes in the amount and temporal distribution of precipitation. In addition, my simulations revealed that shrub encroachment will become less likely under future climatic conditions although positive effects of CO2 on woody plant growth and transpiration have been considered. While earlier studies predicted a further increase in shrub encroachment due to increased levels of atmospheric CO2, my contrary finding is based on the negative impacts of temperature increase on the drought sensitive seedling germination and establishment of woody plant species. Further simulation experiments revealed that prescribed fires are an efficient tool for semi-arid rangeland management, since they suppress woody plant seedling establishment. The strategies tested have increased the long term productivity of the savanna in terms of livestock production and decreased the risk for shrub encroachment (i.e. savanna degradation). This finding refutes the views promoted by existing studies, which state that fires are of minor importance for the vegetation dynamics of semi-arid and arid savannas. Again, the difference in predictions is related to the bottleneck at the seedling establishment stage of woody plants, which has not been sufficiently considered in earlier studies. The ecological-economic role plays with Namibian land reform beneficiaries showed that the farmers made their decisions with regard to herd size adjustments according to economic but not according to environmental variables. Hence, they do not manage opportunistically by tracking grass biomass availability but rather apply conservative management strategies with low stocking rates. This implies that under the given circumstances the management of these farmers will not per se cause (or further worsen) the problem of savanna degradation and shrub encroachment due to overgrazing. However, as my results indicate that this management strategy is rather based on high financial pressure, it is not an indicator for successful rangeland management. Rather, farmers struggle hard to make any positive revenue from their farming business and the success of the Namibian land reform is currently disputable. The role-plays also revealed that cooperation between farmers is difficult even though obligatory due to the often small farm sizes. I thus propose that cooperation needs to be facilitated to improve the success of land reform beneficiaries. / Semiaride (halbtrockene) Savannen bedecken große Teile der Erdoberfläche und sichern die Lebensgrundlage von vielen Millionen Menschen. Die häufigste Form der Landnutzung in diesen Trockengebieten ist die Produktion von Vieh in extensiver Weidelandbewirtschaftung. In Folge klimatischer Veränderungen und als Konsequenz aus der teils intensiven Beweidung dieser Trockengebiete kommt es häufig zur Degradierung derselben in Form einer Zunahme von ‚unerwünschter‘ holziger Vegetation auf Kosten von futterverwertbaren Gräsern. Dieser als Verbuschung bezeichnete Prozess hat schwere negative Auswirkungen auf die betroffenen Ökosysteme und ist die Ursache für einen zunehmenden Rückgang der ökonomischen Leistungsfähigkeit der betroffenen Betriebe. In meiner Dissertation befasse ich mich mit den Auswirkungen von Klimawandel und politischen Veränderungen auf die Savannenvegetation im südlichen Afrika und auf die Möglichkeiten für die Nutzung dieser Ökosysteme in Form von Viehwirtschaft. Hierbei möchte ich sowohl das allgemeine Verständnis der ökologischen Zusammenhänge verbessern, als auch Strategien für die nachhaltige Nutzung der Savannen identifizieren und bewerten. Da nicht nur ökologische, sondern auch ökonomische und politische Einflussfaktoren, wie zum Beispiel die umfangreichen Landumverteilungen im Rahmen der Bodenreform im südlichen Afrika auf die tatsächliche Landnutzung wirken, habe ich im Rahmen der Dissertation zudem untersucht, nach welchen Umwelt und Kapitalvariablen sich die Farmer, welche Ihr Land im Rahmen der Bodenreform zugeteilt bekommen haben, bei Ihren Entscheidungen richten. Methodisch verwende ich verschiedene Simulationsmodelle, welche zur Untersuchung der langfristigen Veränderungen von verschiedensten Szenarien (Klimawandel, Landnutzung) geeignet sind. Hierbei habe ich teilweise bestehende Modelle angepasst, aber auch ein neues Modell, welches zur Befragung von Farmern in Namibia verwendet wurde, entwickelt. Meine Dissertation führt im Wesentlichen zu vier Erkenntnissen: Erstens, zeigen meine Ergebnisse, welche große Bedeutung die spezifischen ökologischen Eigenschaften der Bäume und Sträucher in semiariden Savannen für die Vorhersage der Entwicklung dieser Systeme unter Klimawandel hat. Hierbei zeigte sich, dass insbesondere die Sensitivität der Keimlinge gegenüber Trockenheit und Feuer eine entscheidende Rolle spielt. Daraus folgt die zweite wesentliche Erkenntnis: Feuer eignet sich in herausragender Weise, um halbtrockene Savannen vor der Verbuschung zu bewahren. Drittens haben die Rollenspiele mit Farmern in Namibia gezeigt, dass deren Entscheidungen im Wesentlichen von finanziellen Schwierigkeiten und nicht von Umwelteinflüssen getrieben werden. Dennoch zeigten meine Ergebnisse, dass diese Farmer mit Ihrem derzeitigen Verhalten wahrscheinlich nicht zur weiteren Degradierung der Savannenvegetation beitragen. Die vierte, und mit am bedeutendste Erkenntnis aus meiner Arbeit ist, dass konservative Beweidungsstrategien mit geringen und konstanten Viehdichten notwendig sind um semiaride Savannen dauerhaft in ökologisch und ökonomisch nachhaltiger Weise zu Nutzen.

Für das Verbundprojekt EMTAL (Einzugsgebietsmanagement von Talsperren in Mittelgebirgslandschaften) wurden Methoden zur Klärung hydrologischer Fragen entwickelt. Das dafür gewählte Modell WaSiM-ETH kann den Abfluss im Untersuchungsgebiet gut reproduzieren und ist unter Verwendung physikalisch basierter Teilmodule auf ähnliche Einzugsgebiete übertragbar. Es kann in einer hohen Bandbreite zeitlicher und räumlicher Diskretisierung verwendet werden. Bei der Modellierung verschiedener Landnutzungsszenarien zeigen sich Grenzen im Prozessverständnis, der Parametrisierung bekannter oder vermuteter Prozessse und in der Darstellung verschiedener Prozesse durch das Modell. Innerhalb streng festgelegter Randbedingungen können aber plausible Ergebnisse erlangt werden. Zusätzlich wurden meteorologische Zeitreihen für die Niederschlag-Abfluss-Modellierung bis 2050 erstellt. Die Effekte von Klimaänderungen auf den Abfluss werden gut abgebildet. Die Grenzen der Modellierung liegen hier in erster Linie bei der Güte der Eingangsdaten aus den Klimaprognosen.

Im Rahmen der Umsetzung der EU Wasserrahmenrichtlinie sind Maßnahmepläne gefordert, welche den Stoffeintrag in Oberflächengewässer minimieren. Da der Sedimenteintrag an das Vorhandensein von Oberflächenabfluss gebunden ist, müssen beide Prozesse im Zusammenhang betrachtet werden. Für die Einschätzung der Wirksamkeit ist eine quantitative Bewertung dieser Maßnahmen notwendig. Dafür sind Modellrechnungen ein unerlässliches Hilfsmittel. In der vorliegenden Arbeit wurde das Modell EROSION 3D als geeignetes Instrument zur Quantifizierung des Landnutzungs- und Bewirtschaftungseinflusses auf den Wasserrückhalt in der Fläche und den Sedimenteintrag in Gewässer, angewendet. Das Modell ermöglichte zudem eine Abbildung von Erosion und Abfluss in einer hohen räumlichen Auflösung (5 m Rasterweite). Die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit haben bestätigt, dass die Landnutzung Einfluss auf den Oberflächenabfluss und insbesondere auf den Sedimenteintrag in Gewässer nimmt. Maßnahmen wie eine Erhöhung des Wald- sowie Grünland / Direktsaatanteils wirken sich reduzierend auf den Oberflächenabfluss und die Bodenerosion aus. Es hat sich gezeigt, dass der Landnutzungseinfluss mit zunehmender Abflusswirksamkeit eines Starkregenereignisses und zunehmender Anfangsbodenfeuchte sinkt. Während sich im Falle des 5 jährigen Extremereignisses der Abflussbeiwert zwischen vollständiger Bewaldung des UG Oberreichenbach und realem Nutzungszustandes (konventionelle Bewirtschaftung der Ackerflächen) um 100 % unterscheidet, liegt der Unterschied beim Hochwasserereignis vom August 2002 zwischen beiden nur noch bei ca. 20 %. Hingegen bleibt die Wirkung der Landnutzung auf die Bodenerosion auch bei Starkregenereignissen hoher Abflusswirksamkeit erhalten. Für das lössgeprägte Untersuchungsgebiet Klatschbach konnte bestätigt werden, dass eine konservierende Bewirtschaftung im Vergleich zur konventionellen Variante zu einer signifikanten Abflussminderung führt. In Bezug auf den Erosionsschutz ist die konservierende Bewirtschaftung für beide Untersuchungsgebiete als sehr geeignete Maßnahme einzuschätzen, da hierdurch eine Reduzierung des Sedimenteintrages um etwa 95 % erreicht werden kann. Als noch wirksamer für den Hochwasser- und Erosionsschutz erwies sich eine Umstellung der Bewirtschaftung auf Grünland oder Direktsaat. Selbst bei einem 100 jährigen Extremereignis und hoher Anfangsbodenfeuchte wurden für beide Untersuchungsgebiete Abflussminderungen von mindestens 17 % und Minderungen des Bodenabtrages von mehr als 98 % im Vergleich zur konventionellen Variante berechnet.

Der Landschaftswasserhaushalt stellt die Integrationsebene der Geokomponenten Klima, Boden und Landnutzung dar und unterliegt aktuell einer intensiven Forschungstätigkeit. Die charakteristische Ausprägung des Landschaftswasserhaushaltes ist in der mitteleuropäischen Kulturlandschaft das Ergebnis einer von vielfältigen Triebkräften bestimmten komplexen Nutzung. Diese existierenden Nutzungsansprüche werden aber nicht gezielt zur Optimierung des Landschaftswasserhaushaltes koordiniert, da die handelnden Akteure teils völlig gegensätzlichen Zielrichtungen verfolgen. Insgesamt gesehen bietet die Optimierung der nicht besiedelten Landfläche auf Grund ihrer großen Flächeninanspruchnahme die größten Potentiale der Beeinflussung des Landschaftswasserhaushaltes. In der vorliegenden Arbeit werden mit der hydrologischen Modellierung und der funktionalen Landschaftsbewertung zwei völlig unterschiedliche methodische Ansätze zur Analyse hydrologischer Prozesse im Landschaftswasserhaushalt genutzt, um die Reaktion des Wasserhaushaltes auf Landschaftsveränderungen zu untersuchen. Es wird am Beispiel eines Flusseinzugsgebietes im Erzgebirge gezeigt, inwieweit sich durch ein Niederschlag-Abfluss-Modell Änderungen im Wasserhaushalt von Landnutzungsszenarien aufzeigen lassen, die auf der Grundlage von Landschaftsbewertungsverfahren erstellt wurden. Es sollen also mittels hydrologischer Modellierung die qualitativen Resultate eines deutlich einfacher zu realisierenden Planungsverfahrens quantifiziert werden. Auf der Basis der bewerteten Landschaftsfunktionen Abflussregulationsfunktion, Wassererosionswiderstand, Ertragspotential und physikochemisches Filtervermögen des Bodens wurden durch multikriterielle Optimierung mit der Software LNOPT zwei sich unterscheidende Szenarien, ein eher realistisch angelegtes Szenario (Realszenario) und ein Szenario mit möglichst hoher Retentionswirkung (Szenario Abflussminimierung) entwickelt. Beide Szenarien sind an die Realität angelehnt und nicht fiktiv, wodurch sich starke Einschränkungen hinsichtlich der optimierbaren Fläche ergeben. So stehen nur 36,5 % der Gesamtfläche zur Landnutzungsoptimierung zur Verfügung wovon nur 12,5 % der Fläche durch den Optimierungsprozess in ihrer Nutzung umgewidmet wird. Der Wasserhaushalt der entwickelten Landnutzungsszenarien wurde mit dem Wasserhaushaltssimulationsmodell WaSiM-ETH in zehn ausgewählten Teileinzugsgebieten modelliert. Die Gebietsanpassung erfolgte dabei an den Pegeln Lauenstein und Geising mit einem multi-response Ansatz, der auch Ergebnisse einer Ganglinienseparation und Vergleiche zu einer Arbeit im benachbarten Weißeritzeinzugsgebiet berücksichtigt. Im Ergebnis zeigte die Validierung eine gelungene Gebietsanpassung des Modells WaSiM-ETH mit geringen Schwächen im Winter und bei außergewöhnlichen Extremereignissen. Insgesamt zeigt sich in allen modellierten Teileinzugsgebieten ein Rückgang des Gesamtabflusses, allerdings in Größenordnungen, die sich räumlich sehr stark unterscheiden. Berechnet wurde dabei nur der Wasserhaushalt für das Szenario „Abflussminimierung“, da sich beide Szenarien in den hydrologisch ähnlichen Teileinzugsgebieten nur wenig unterscheiden. Die statistische Auswertung der Ergebnisse erfolgte mit Spearmans Rangkorrelations¬koeffizient und zeigte: • dass mit steigender Höhenlage die Möglichkeiten der Abflussminimierung durch Landnutzungsveränderungen abnehmen. Im Indikator Höhenlage spiegeln sich dabei mehrere Parameter wider, welche die sich mit der Höhe wandelnden Klima-, Boden- und Reliefbedingungen ausdrücken. • dass mögliche Abflussminderungen mit dem Ackeranteil eines Einzugsgebietes positiv signifikant korreliert sind. Die Abflussminderungspotentiale steigen also mit steigendem Ackeranteil an. • dass die absolute Niederschlagsmenge keinen direkten Einfluss auf die Abflussminderung hat, vielmehr ist die jährliche Niederschlagsverteilung bedeutsam für die Möglichkeiten des Wasserrückhaltes in der Fläche. Als Voraussetzung für die erfolgreiche Anwendung von LNOPT im Rahmen hydrologischer Fragestellungen sind die Berücksichtigung beziehungsweise Bearbeitung folgender Punkte: • Ermittlung der hydrologischen Senkenpotentiale zu Beginn des Planungsprozesses um sich auf Gebiete mit hohem hydrologischen Senkenpotential zu konzentrieren, • Planung von Landnutzungsveränderungen hinsichtlich Nutzungstyp, Nutzungsart oder Nutzungsintensität anhand von Bewertungsverfahren, welche die hydrologischen Differenzen gut widerspiegeln, • Einbeziehung der handelnden Akteure in den Planungsprozess um die möglichst vollständige Umsetzung der geplanten Maßnahmen zu ermöglichen. Mit der vorliegenden Arbeit wird gezeigt, dass im Mittelgebirgsraum Abflussminderungspotentiale im Zuge von Landnutzungsveränderungen vorhanden sind, diese aber regional sehr stark differenziert ausgeprägt sind. Methodisch konnte demonstriert werden, dass das eingesetzte Verfahren der multikriteriellen Landnutzungsoptimierung zur Planungsunterstützung im Rahmen hydrologischer Fragestellungen genutzt werden kann, wenn die genannten Rahmenbedingungen beachtet werden. / The hydrological balance of a landscape integrates different geocomponents such as climate, soil and land use and is an object of intensive research activities. The specific characteristic of the hydrological balance of a landscape shows the result of a complex utilisation system which is caused by manifold driving forces. Due to different strategic objectives of thestakeholders, their demands are contrasting and therefore it is very difficult to coordinate these demands with respect to influencing the hydrological balance of a landscape. Changes of land use in non-settled areas have the highest potential of modifying the hydrological balance of a landscape due to the large extent of affected area. In this thesis two different methodical approaches are used to analyse the hydrological processes in the water balance of a landscape in order to investigate the effects of land use changes on the hydrological balance of a landscape. The applied methods are hydrological modelling and functional landscape assessment. Hydrological modelling quantifies the water balance of scenarios made by a much easier to realise planning method on the basis of a functional landscape assessment. Land use scenarios on the basis of a functional landscape assessment can be build through a multi-criteria optimisation process using the software LNOPT (“land use op-timisation”). By using this method, the hydrological balance of a landscape and the specific local conditions are described by the following landscape functions: runoff regulation, resistance against water erosion, biotic yield potential and physical-chemical cleaning potential of soils. On the basis of the assessment of these landscape functions, two land use scenarios were developed using the method of multi-criteria optimisation, namely, a more realistic scenario and one with the highest possible water retention potential. Even though both scenarios are different in their closeness to reality, they are both inspired by reality and not just fictitious. Due to different restrictions only 36.5 % of the entire catchment area could be used in the optimisation process. In the scenario with the highest possible water retention potential only 12.5 % of the land use was changed and in the more realistic scenario the changes were slightly smaller. The water balance simulation model WaSiM-ETH is well suited to quantify changes in the hydrological balance in the context of land-use changes at the meso-scale. The adaptations to the catchment area characteristics were done by the calibration on the gauges Lauenstein and Geising in a multi response approach considering results of a hydrograph curve separation and the results of a research in the neighbouring Weisseritz catchment. The validation shows a successful adaptation to the regional catchment area characteristics with minor shortcomings in winter and by extraordinary high precipitation events. In the whole investigated area possible changes of the hydrological balance are rather negligible due to only small land use changes. But in 10 selected subcatchments the hydrological modelling shows a decrease of discharge in the scenario with the highest possible water retention potential. The dimensions of the decrease in the discharge are regionally very different due to varying spatial characteristics. These differences get systemised through a statistical analysis using the Spearman’s Rank Correlation Coefficient. The following correlations were found: • The possibilities of a decrease in discharge through land use modification are getting smaller with an increase in altitude. The complex indicator “altitude” contains different parameters which reflect the shifting of climatic, soil and relief conditions with changing altitude. • The possibilities of a decrease in discharge are getting higher with the percentage of arable land in the subcatchments. • The amount of precipitation has no direct influence of the possible decrease in discharge in the subcatchments. The influence of the annual variation of precipitation is larger than the absolute annual amount of precipitation. For a successful application of LNOPT for the development of land use scenarios with a hydrologic context the following requirements have to be considered: • ahead of the planning process, pedological and geological potentials of the investigated area in terms of a decrease in discharge should be investigated • landscape functions which show hydrological differences in terms of land use types, the kind and the intensity of land use should be used • local steak holders should be integrated in the planning process to ensure the complete implementation of the planned measures as much as possible. In this thesis it could be shown that mountainous regions have a potential for a decrease in discharge caused by a land use change, but with substantial regional variations. The evaluation of the used methods demonstrated that the multi-criteria optimisation software LNOPT is well suited to support hydrological related planning processes if conditions mentioned above are considered.

This dissertation demonstrates the construction of the Panthera Population Persistence (PPP), an individual-based model for the Sumatran tiger (Panthera tigris sumatrae) which provides proper theoretical and application frameworks for the conservation of this tiger sub-species in central Sumatra. The PPP model was developed to gain insight into tiger-preyhabitat relationships as well as the effect of human impacts on the persistence of tiger populations. The model addresses three main problems for the survival of the Sumatran tiger: tiger poaching, prey depletion, and habitat loss. The description of the PPP model serves as an in-depth study of existing literature and covers the most important factors of existing models for tiger conservation. Existing modelling approaches have been improved by the inclusion of finer description of individual-level traits and behaviours in the PPP model. The modelling approach allows a direct inter-relationships between individuals and their environment. The relationship between individual behaviours, intrinsic states, and external factors are simulated spatially explicitly in a bottom-up approach where the emergence of the population dynamics of tiger and prey can be observed under different scenarios. The integration between the PPP model and geographical information system (GIS) has provided a much more meaningful spatial data by revealing the mechanism of the response of individuals to the present land-use types. The relative importance of the parameters within the PPP model was tested using two modes of sensitivity analysis: The Morris Method and the traditional One-factor-at-a-time method. The results provided guidance for the application of reasonable sensitivity analysis during the development of individual-based models. The Morris Method suggested that the overall output of the PPP model showed a high sensitivity on the change of time required by a tigress to take care of cubs. The analysis also revealed that the number of dispersers was sensitive toward perceptual distance of individuals to detect the presence of prey. Comparison with a similar predator-prey models provided insight into the predator-prey relationship. The comparison also suggested that perceptual distance of the individual is important for any spatially explicit individual-based model involving predator-prey relationships. The parameterization of the individual perceptual distance of tigers was tested by using existing literature on prey consumption by tigers as a benchmark. The simulation results were within the range of scientific acceptance for the number of prey killed by a tiger. Thus, further use of the set of parameters for a tiger’s perceptual distance is less uncertain for the output of the PPP model. The effect of habitat quality and landscape configuration on the mortality and migration of prey were evaluated through the use of virtual habitats and landscapes. The findings suggested that a good habitat quality enables prey survival, increases the population available for predation by tigers. When a low-quality habitat is combined with a high-quality habitat, the number of migrating prey was high, reducing resources for tigers. This suggested that landscape composition should be considered when predicting population persistence of the Sumatran tiger. Optimal movement of two different prey resulted in a high density of prey in high-quality habitat, providing a concentration of prey in a tiger’s habitat, but resulted in a lower tiger predation rate than random movement and species specific movement. The PPP model has been applied to evaluate the effect of poaching, prey depletion, and their combination for the probability of extinction of a tiger population. The results from the evaluation showed that prey depletion, tiger poaching, and a combination of both, created a 100% probability of extinction within 20 years if the density and frequency of those threats at high rates. However, the duration of those threats in the system caused a 100% probability of extinction from tiger poaching. The results are able to contribute to optimize anti-poaching programs in future, to reduce significantly the probability of total extinction of Sumatran tiger. Furthermore, various landscape configurations have been tested against the probability and time of extinction for the Sumatran tiger population. The integration of spatial GIS-data in the model provides an insight into the relationship between tiger-prey-habitat. The results suggested that habitat quality surrounding a protected area plays an important role for the persistence of the Sumatran tiger population. This study also recommends agroforestry systems as reasonable land-use type in the vicinity of protected areas. They provide not only positive effects for tiger conservation purpose but they also appear as adaptable to the current land-use situation in Sumatra island. / Die vorliegende Dissertation beschreibt die Entwicklung des Panthera Populations Persistence (PPP) Modells, eines individuenbasierten Simulationsmodells für den Sumatra-Tiger (Panthera tigris sumatrae). Dieses stellt einen geeigneten theoretischen und anwendungsbezogenen Rahmen für den Schutz dieser Tiger-Unterart in Zentralsumatra bereit. Das PPP-Modell wurde entwickelt, um Einblicke in die Tiger-Beute-Habitat-Beziehungen zu gewinnen, sowie um den Effekt anthropogener Einflüsse auf den Fortbestand von Tigerpopulationen abzuschätzen. Dabei werden die drei Hauptprobleme für das Überleben des Sumatra-Tigers analysiert: die Wilderei, der Rückgang von Beutetieren und der Verlust von geeigneten Habitaten. Die Beschreibung des PPP-Modells gibt zunächst einen umfassenden Überblick zum aktuellen Wissensstand auf dem Gebiet des Tigerschutzes und integriert die wichtigsten Faktoren bereits existierender Modellansätze. Diese konnten durch die Einbeziehung einer detaillierten Beschreibung von individuellen Merkmalen und Verhalten verbessert werden. Das PPPModell stellt somit das Individuum in einen direkten Zusammenhang mit dessen Umwelt. Die Beziehung zwischen individuellem Verhalten, intrinsischen Merkmalen und externen Faktoren werden räumlich-explizit in einem bottom-up Ansatz simuliert. Damit kann sowohl die Populationsdynamik des Tigers als auch die seiner Beutetiere unter verschiedenen Annahmen beobachtet werden. Die Verknüpfung des PPP-Modells mit Geographischen Informationssystemen (GIS) bietet die Möglichkeit, die Reaktionsmechanismen der Individuen basierend auf der gegenwärtigen Landnutzungssituation zu simulieren und somit realitätsnahe räumliche Daten zu generieren. Die relative Bedeutung der Modell-Parameter auf die Simulationsergebnisse kann durch Sensitivitätsanalysen ermittelt werden. Hier wurden zwei verschiedene Ansätze verwendet: die Morris-Methode und die herkömmliche One-factor-at-a-time Methode. Der Vergleich beider methodischen Ansätze zeigte somit beispielhaft die Eignung unterschiedlicher Sensitivitätsanalysen für individuenbasierte Modelle auf. Die Morris-Methode zeigte, dass das Gesamtergebnis des PPP-Modells eine hohe Sensitivität gegenüber der Veränderung der Zeit aufweist, die ein Tigerweibchen braucht, um ihre Jungen aufzuziehen. Die Analyse zeigt auch, dass die Anzahl an abwandernden Tigern sensitiv gegenüber der IndividuellenWahrnehmungsdistanz von Beute ist. Der Vergleich mit einem ähnlichen Räuber-Beute-Modell lässt vermuten, dass diese Wahrnehmungsdistanz eines Individuums generell als ein entscheidender Faktor für Räuber-Beute-Beziehungen in räumlich-expliziten Individuenmodellen an- gesehen werden kann. Die Parametrisierung der IndividuellenWahrnehmungsdistanz des Tigers wurde so gewahlt, dass die damit ermittelten Simulationsergebnisse den Beutekonsum des Tigers, wie in der Literatur beschrieben, weitgehen widerspiegeln. Sie ist somit für die weitere Anwendung im PPP-Modell ausreichend gut beschrieben. Simulationsszenarien, welche verschiedene Habitatqualitäten sowie Landnutzungsmuster berücksichtigen, zeigen auch deren Bedeutung für die Mortalität und Migration der Beutetiere. Eine gute Habitatqualität hat eine geringe Mortalität der Beutetiere zur Folge, welche dann wiederum für den Tiger in ausreichender Zahl zur Verfügung stehen. Treten geringe Habitatqualitäten angrenzend an ein Habitat mit hoher Qualität auf, führte dies zu einer hohen Anzahl an abwandernden Beutetieren, womit sich die Ressourcen für den Tiger verringern. Die Landschaftsmerkmale sollten also bei der Vorhersage des Populationsfortbestandes des Sumatra-Tigers berücksichtigt werden. Die optimale Bewegung von zwei verschiedenen Beutetieren ergab eine hohe Beutedichte in einem Habitat mit hoher Qualität und stellte konzentriert Beute in einem Tigerhabitat bereit. Allerdings resultierte dies auch in einer geringeren Prädationsrate des Tigers, verglichen mit zufälligen oder artenspezifischen Bewegungen. Das PPP-Modell wurde angewandt, um die Auswirkungen von Wilderei, Beutetierrückgang sowie die Kombination beider Faktoren auf die Aussterbewahrscheinlichkeit einer Tigerpopulation zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass die genannten Faktoren eine 100-prozentige Aussterbewahrscheinlichkeit innerhalb von 20 Jahren zur Folge haben, wenn die Dichte und Häufigkeit dieser Bedrohungen hoch sind. Die Dauer dieser Bedrohungen im System verursachte allerdings eine 100-prozentige Aussterbewahrscheinlichkeit nur für die Wilderei von Tigern. Betrachtet man unabhängig von Dichte und Häufigkeit einzig die Dauer der Bedrohung, führt lediglich die Wilderei zum 100%-igen Aussterben. Diese Ergebnisse können maßgeblich dazu beitragen, zukünftig Schutzprogramme gegen die Wilderei zu optimieren, um das Aussterben des Sumatra-Tigers zu verhindern. DesWeiteren wurde der Einfluss von unterschiedlichen Landnutzungsmustern auf die Aussterbewahrscheinlichkeit und -zeit einer Sumatra-Tigerpopulation aufgezeigt. Die Integration von räumlichen GIS-Daten in das Modell ermöglichte einen Einblick in die Beziehungen zwischen Tiger, Beutetieren und Habitat. Die Ergebnisse zeigen, dass die Habitatqualität um Schutzgebiete herum eine wichtige Rolle für den Fortbestand der Population spielt. Die vorliegende Arbeit empfiehlt Agroforstsysteme als eine geeignete Landnutzungsform in der Nähe von Schutzgebieten, welche sowohl positive Effekte für den Tigerschutz bietet als auch mit den gegenwärtigen Landnutzungsmustern in Sumatra vereinbar erscheint.

Following the hierarchical nature of forest resource management, the present work focuses on the natural forest cover at various abstraction levels of details, i.e. categorical land use/land cover (LU/LC) level and a continuous empirical estimation of local operational level. As no single sensor presently covers absolutely all the requirements of the entire levels of forest resource assessment, multisource imagery (i.e. RapidEye, TERRA ASTER and LANDSAT TM), in addition to other data and knowledge have been examined. To deal with this structure, an object-based image analysis (OBIA) approach has been assessed in the destabilized Blue Nile region of Sudan as a potential solution to gather the required information for future forest planning and decision making. Moreover, the spatial heterogeneity as well as the rapid changes observed in the region motivates the inspection for more efficient, flexible and accurate methods to update the desired information. An OBIA approach has been proposed as an alternative analysis framework that can mitigate the deficiency associated with the pixel-based approach. In this sense, the study examines the most popular pixel-based maximum likelihood classifier, as an example of the behavior of spectral classifier toward respective data and regional specifics. In contrast, the OBIA approach analyzes remotely sensed data by incorporating expert analyst knowledge and complimentary ancillary data in a way that somehow simulates human intelligence for image interpretation based on the real-world representation of the features. As the segment is the basic processing unit, various combinations of segmentation criteria were tested to separate similar spectral values into groups of relatively homogeneous pixels. At the categorical subtraction level, rules were developed and optimum features were extracted for each particular class. Two methods were allocated (i.e. Rule Based (RB) and Nearest Neighbour (NN) Classifier) to assign segmented objects to their corresponding classes. Moreover, the study attempts to answer the questions whether OBIA is inherently more precise at fine spatial resolution than at coarser resolution, and how both pixel-based and OBIA approaches can be compared regarding relative accuracy in function of spatial resolution. As anticipated, this work emphasizes that the OBIA approach is can be proposed as an advanced solution particulary for high resolution imagery, since the accuracies were improved at the different scales applied compare with those of pixel-based approach. Meanwhile, the results achieved by the two approaches are consistently high at a finer RapidEye spatial resolution, and much significantly enhanced with OBIA. Since the change in LU/LC is rapid and the region is heterogeneous as well as the data vary regarding the date of acquisition and data source, this motivated the implementation of post-classification change detection rather than radiometric transformation methods. Based on thematic LU/LC maps, series of optimized algorithms have been developed to depict the dynamics in LU/LC entities. Therefore, detailed change “from-to” information classes as well as changes statistics were produced. Furthermore, the produced change maps were assessed, which reveals that the accuracy of the change maps is consistently high. Aggregated to the community-level, social survey of household data provides a comprehensive perspective additionally to EO data. The predetermined hot spots of degraded and successfully recovered areas were investigated. Thus, the study utilized a well-designed questionnaire to address the factors affecting land-cover dynamics and the possible solutions based on local community's perception. At the operational structural forest stand level, the rationale for incorporating these analyses are to offer a semi-automatic OBIA metrics estimates from which forest attribute is acquired through automated segmentation algorithms at the level of delineated tree crowns or clusters of crowns. Correlation and regression analyses were applied to identify the relations between a wide range of spectral and textural metrics and the field derived forest attributes. The acquired results from the OBIA framework reveal strong relationships and precise estimates. Furthermore, the best fitted models were cross-validated with an independent set of field samples, which revealed a high degree of precision. An important question is how the spatial resolution and spectral range used affect the quality of the developed model this was also discussed based on the different sensors examined. To conclude, the study reveals that the OBIA has proven capability as an efficient and accurate approach for gaining knowledge about the land features, whether at the operational forest structural attributes or categorical LU/LC level. Moreover, the methodological framework exhibits a potential solution to attain precise facts and figures about the change dynamics and its driving forces. / Da das Waldressourcenmanagement hierarchisch strukturiert ist, beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der natürlichen Waldbedeckung auf verschiedenen Abstraktionsebenen, das heißt insbesondere mit der Ebene der kategorischen Landnutzung / Landbedeckung (LU/LC) sowie mit der kontinuierlichen empirischen Abschätzung auf lokaler operativer Ebene. Da zurzeit kein Sensor die Anforderungen aller Ebenen der Bewertung von Waldressourcen und von Multisource-Bildmaterialien (d.h. RapidEye, TERRA ASTER und LANDSAT TM) erfüllen kann, wurden zusätzlich andere Formen von Daten und Wissen untersucht und in die Arbeit mit eingebracht. Es wurde eine objekt-basierte Bildanalyse (OBIA) in einer destabilisierten Region des Blauen Nils im Sudan eingesetzt, um nach möglichen Lösungen zu suchen, erforderliche Informationen für die zukünftigen Waldplanung und die Entscheidungsfindung zu sammeln. Außerdem wurden die räumliche Heterogenität, sowie die sehr schnellen Änderungen in der Region untersucht. Dies motiviert nach effizienteren, flexibleren und genaueren Methoden zu suchen, um die gewünschten aktuellen Informationen zu erhalten. Das Konzept von OBIA wurde als Substitution-Analyse-Rahmen vorgeschlagen, um die Mängel vom früheren pixel-basierten Konzept abzumildern. In diesem Sinne untersucht die Studie die beliebtesten Maximum-Likelihood-Klassifikatoren des pixel-basierten Konzeptes als Beispiel für das Verhalten der spektralen Klassifikatoren in dem jeweiligen Datenbereich und der Region. Im Gegensatz dazu analysiert OBIA Fernerkundungsdaten durch den Einbau von Wissen des Analytikers sowie kostenlose Zusatzdaten in einer Art und Weise, die menschliche Intelligenz für die Bildinterpretation als eine reale Darstellung der Funktion simuliert. Als ein Segment einer Basisverarbeitungseinheit wurden verschiedene Kombinationen von Segmentierungskriterien getestet um ähnliche spektrale Werte in Gruppen von relativ homogenen Pixeln zu trennen. An der kategorische Subtraktionsebene wurden Regeln entwickelt und optimale Eigenschaften für jede besondere Klasse extrahiert. Zwei Verfahren (Rule Based (RB) und Nearest Neighbour (NN) Classifier) wurden zugeteilt um die segmentierten Objekte der entsprechenden Klasse zuzuweisen. Außerdem versucht die Studie die Fragen zu beantworten, ob OBIA in feiner räumlicher Auflösung grundsätzlich genauer ist als eine gröbere Auflösung, und wie beide, das pixel-basierte und das OBIA Konzept sich in einer relativen Genauigkeit als eine Funktion der räumlichen Auflösung vergleichen lassen. Diese Arbeit zeigt insbesondere, dass das OBIA Konzept eine fortschrittliche Lösung für die Bildanalyse ist, da die Genauigkeiten - an den verschiedenen Skalen angewandt - im Vergleich mit denen der Pixel-basierten Konzept verbessert wurden. Unterdessen waren die berichteten Ergebnisse der feineren räumlichen Auflösung nicht nur für die beiden Ansätze konsequent hoch, sondern durch das OBIA Konzept deutlich verbessert. Die schnellen Veränderungen und die Heterogenität der Region sowie die unterschiedliche Datenherkunft haben dazu geführt, dass die Umsetzung von Post-Klassifizierungs- Änderungserkennung besser geeignet ist als radiometrische Transformationsmethoden. Basierend auf thematische LU/LC Karten wurden Serien von optimierten Algorithmen entwickelt, um die Dynamik in LU/LC Einheiten darzustellen. Deshalb wurden für Detailänderung "von-bis"-Informationsklassen sowie Veränderungsstatistiken erstellt. Ferner wurden die erzeugten Änderungskarten bewertet, was zeigte, dass die Genauigkeit der Änderungskarten konstant hoch ist. Aggregiert auf die Gemeinde-Ebene bieten Sozialerhebungen der Haushaltsdaten eine umfassende zusätzliche Sichtweise auf die Fernerkundungsdaten. Die vorher festgelegten degradierten und erfolgreich wiederhergestellten Hot Spots wurden untersucht. Die Studie verwendet einen gut gestalteten Fragebogen um Faktoren die die Dynamik der Änderung der Landbedeckung und mögliche Lösungen, die auf der Wahrnehmung der Gemeinden basieren, anzusprechen. Auf der Ebene des operativen strukturellen Waldbestandes wird die Begründung für die Einbeziehung dieser Analysen angegeben um semi-automatische OBIA Metriken zu schätzen, die aus dem Wald-Attribut durch automatisierte Segmentierungsalgorithmen in den Baumkronen abgegrenzt oder Cluster von Kronen Ebenen erworben wird. Korrelations- und Regressionsanalysen wurden angewandt, um die Beziehungen zwischen einer Vielzahl von spektralen und strukturellen Metriken und den aus den Untersuchungsgebieten abgeleiteten Waldattributen zu identifizieren. Die Ergebnisse des OBIA Rahmens zeigen starke Beziehungen und präzise Schätzungen. Die besten Modelle waren mit einem unabhängigen Satz von kreuz-validierten Feldproben ausgestattet, welche hohe Genauigkeiten ergaben. Eine wichtige Frage ist, wie die räumliche Auflösung und die verwendete Bandbreite die Qualität der entwickelten Modelle auch auf der Grundlage der verschiedenen untersuchten Sensoren beeinflussen. Schließlich zeigt die Studie, dass OBIA in der Lage ist, als ein effizienter und genauer Ansatz Kenntnisse über die Landfunktionen zu erlangen, sei es bei operativen Attributen der Waldstruktur oder auch auf der kategorischen LU/LC Ebene. Außerdem zeigt der methodischen Rahmen eine mögliche Lösung um präzise Fakten und Zahlen über die Veränderungsdynamik und ihre Antriebskräfte zu ermitteln.

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