Der Ausstellungskatalog thematisiert die Entwicklung der geologischen Wissenschaften in Sachsen seit der Mitte des 18. Jahrhunderts. Als Ausgangspunkt für diese Betrachtungen dient die Übergabe der montanwissenschaftlichen Spezialbibliothek des sächsischen Bergbeamten Karl Christian von Tettau an die Universitätsbibliothek Leipzig im Jahre 1747. Die ungefähr 1.150 Titel zählende Büchersammlung bildet das geologische Wissen der frühen Neuzeit hervorragend ab. Der zweite Teil des Kataloges beschäftigt sich näher mit der Weiterentwicklung einiger Aspekte der Geowissenschaften. Dabei reicht das Spektrum von Geophysik über Paläontologie und Vulkanologie bis zur Gletscherkunde. Es wird über die Theorien zum Aufbau der Erde berichtet. Ist die Erde eine feste Kugel oder hohl, ist sie mit Feuer oder mit Wasser gefüllt? Wie wurde ihre Oberfläche gestaltet, wie entstanden die Gebirge, die Vulkane oder die Gletscher? Was sind Fossilien, wie entstehen sie? Ferner geht es um das sächsische Montanwesen. Der Katalog wird durch Aufsätze ergänzt, die die historischen geowissenschaftlichen Buchbestände der Universitätsbibliothek Leipzig und die reiche Geologisch-Paläontologische Sammlung der Universität Leipzig zum Thema haben. Der am Institut für Erdsystemwissenschaft und Fernerkundung der Universität Leipzig entwickelte Earth System Data Cube wird ebenfalls in einem kurzen Beitrag vorgestellt. Die vollständige Liste aller Ausstellungsexponate schließt den Katalog ab.

Conference proceedings of the 5th Virtual Geoscience Conference, 21-22 September 2023, held in Dresden. The VGC is a multidisciplinary forum for researchers in geoscience, geomatics and related disciplines to share their latest developments and applications.:Short Courses 9 Workshops Stream 1 10 Workshop Stream 2 11 Workshop Stream 3 12 Session 1 – Point Cloud Processing: Workflows, Geometry & Semantics 14 Session 2 – Visualisation, communication & Teaching 27 Session 3 – Applying Machine Learning in Geosciences 36 Session 4 – Digital Outcrop Characterisation & Analysis 49 Session 5 – Airborne & Remote Mapping 58 Session 6 – Recent Developments in Geomorphic Process and Hazard Monitoring 69 Session 7 – Applications in Hydrology & Ecology 82 Poster Contributions 92

Theoretical and Applied Climatology (TAAC) has recently undergone a few changes. These include the editorial management system SNAPP (https://www.springernature.com/gp/snapp) and an enlarged Editorial Board (https://www.springer.com/journal/704). As the new managing editor, I would like to address these changes and set them in perspective to the developments in climate research and in the related publishing sector.

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Processes of the Earth’s surface occur at different scales of time and intensity. Climate in particular determines the activity and seasonal development of vegetation. These dynamics are predominantly driven by temperature in the humid mid-latitudes and by the availability of water in semi-arid regions. Human activities are a modifying parameter for many ecosystems and can become the prime force in well-developed regions with an intensively managed environment. Accounting for these dynamics, i.e. seasonal dynamics of ecosystems and short- to long-term changes in land-cover composition, requires multiple measurements in time. With respect to the characterization of the Earth surface and its transformation due to global warming and human-induced global change, there is a need for appropriate data and methods to determine the activity of vegetation and the change of land cover. Space-borne remote sensing is capable of monitoring the activity and development of vegetation as well as changes of the land surface. In many instances, satellite images are the only means to comprehensively assess the surface characteristics of large areas. A high temporal frequency of image acquisition, forming a time series of satellite data, can be employed for mapping the development of vegetation in space and time. Time series allow for detecting and assessing changes and multi-year transformation processes of high and low intensity, or even abrupt events such as fire and flooding. The operational processing of satellite data and automated information-extraction techniques are the basis for consistent and continuous long-term product generation. This provides the potential for directly using remote-sensing data and products for analyzing the land surface in relation to global warming and global change, including deforestation and land transformation. This study aims at the development of an advanced approach to time-series generation using data-quality indicators. A second goal focuses on the application of time series for automated land-cover classification and update, using fractional cover estimates to accommodate for the comparatively coarse spatial resolution. Requirements of this study are the robustness and high accuracy of the approaches as well as the full transferability to other regions and datasets. In this respect, the developments of this study form a methodological framework, which can be filled with appropriate modules for a specific sensor and application. In order to attain the first goal, time-series compilation, a stand-alone software application called TiSeG (Time Series Generator) has been developed. TiSeG evaluates the pixel-level quality indicators provided with each MODIS land product. It computes two important data-availability indicators, the number of invalid pixels and the maximum gap length. Both indices are visualized in time and space, indicating the feasibility of temporal interpolation. The level of desired data quality can be modified spatially and temporally to account for distinct environments in a larger study area and for seasonal differences. Pixels regarded as invalid are either masked or interpolated with spatial or temporal techniques. / Prozesse an der Erdoberfläche finden auf verschiedenen Intensitätsskalen und in unterschiedlichen Zeiträumen statt. Dabei steuert das Klima die saisonale Aktivität der Vegetation, welche in den humiden Mittelbreiten hauptsächlich durch die Temperatur bestimmt wird. In semi-ariden Gebieten hingegen ist die Verfügbarkeit von Wasser als Haupteinflussfaktor für das Pflanzenwachstum zu betrachten. Andererseits greift auch der Mensch modifizierend in das Ökosystem ein. Dies gilt insbesondere für die stark besiedelten und intensiver genutzten Räume der Erde, in denen die Umwelt nahezu ausschließlich durch den Menschen gesteuert wird. Zur Beurteilung dieser Dynamiken, sowohl der natürlichen saisonalen Muster als auch der kurz- bis langfristigen Änderungen der Landschaft, ist die Aufnahme einer Vielzahl von Messungen über eine längere Periode erforderlich. Insbesondere im Zusammenhang mit der Charakterisierung der Landoberfläche und deren Veränderung im Rahmen der Erderwärmung aber auch des wachsenden Einflusses des Menschen auf die Umwelt besteht somit ein Bedarf an geeigneten Daten und Methoden zur Bestimmung der jährlichen Aktivität von Vegetationseinheiten und der wiederholbaren Kartierung der Landoberfläche. Die Satellitenfernerkundung ist in der Lage, durch Messung von Strahlung die Aktivität der Vegetation zu bestimmen sowie die Klassifikation der Landoberfläche abzuleiten. In vielen Fällen sind Satellitenaufnahmen die einzige Möglichkeit, große Flächen der Erde umfassend und einheitlich zu beurteilen. Dabei kann durch eine Vielzahl aufeinander folgender Aufnahmen, d.h. eine Zeitreihe aus Satellitendaten, die Entwicklung der Vegetation in Raum und Zeit beobachtet werden. Zeitreihen bieten das Potential, Veränderungen der Landoberfläche über mehrere Jahre zu dokumentieren und somit Prozesse sowohl hoher als auch niedriger Intensität abzuleiten. Neben diesen gerichteten Veränderungen können auch plötzliche Ereignisse, wie z.B. Hochwasser oder Brände, mit Zeitreihen erfasst und in Bezug auf normale Bedingungen ausgewertet werden. Insbesondere die operationelle Prozessierung der Satellitendaten und die automatisierte Ableitung von Informationen bilden die Basis für konsistente und kontinuierliche Produkte über längere Zeiträume. Somit besteht das Potential, die Ergebnisse direkt in die Erforschung der Landoberfläche und deren Veränderung, z.B. durch die Erderwärmung, Walddegradation, oder die Nutzung vormals natürlicher Flächen, einzubinden. Diese Dissertation befasst sich mit der Entwicklung von Methoden zur Zeitreihengenerierung unter Verwendung der Qualitätsindikatoren einzelner Aufnahmen. Ein zweites Ziel der Arbeit ist die Anwendung der optimierten Zeitreihen zur automatisierten und reproduzierbaren Kartierung der Landoberfläche, wobei unscharfe Klassifikationsverfahren zur genaueren Charakterisierung der räumlich nur grob aufgelösten Daten eingesetzt werden. Damit erfordert diese Arbeit sowohl Robustheit der eingesetzten Methoden als auch eine hohe Genauigkeit der Ergebnisse. Ebenso maßgeblich ist die Übertragbarkeit der Verfahren, einerseits auf verschiedene Regionen als auch auf verschiedene Datensätze. Daher sind die hier vorgenommenen Entwicklungen als ein Rahmen zu verstehen, der je nach Sensor oder Anwendung mit verschiedenen Modulen besetzt werden kann. Zum Erreichen des ersten Zieles, der Zeitreihengenerierung, wurde das eigenständige Softwareprodukt TiSeG (Time Series Generator) entwickelt. TiSeG dient der Auswertung der Qualitätsindikatoren die mit jedem MODIS-Produkt für terrestrische Applikationen zur Verfügung gestellt werden. Dabei werden in Bezug auf die Generierung von Zeitreihen zwei Indizes der Datenverfügbarkeit ermittelt: erstens die Anzahl der ungültigen Pixel und zweitens die längste zeitliche Datenlücke. Beide Indizes werden räumlich und zeitlich dargestellt und geben so dem Bearbeiter die Information, ob mit den aktuellen Qualitätsangaben die Generierung einer sinnvollen Zeitreihe durch zeitliche Dateninterpolation möglich ist. Die Qualitätseinstellungen können sowohl zeitlich als auch räumlich angepasst werden. Eine zeitliche Änderung kann beispielsweise für bestimmte Jahreszeiten sinnvoll sein. Räumlich unterschiedliche Qualitätseinstellungen eignen sich für größere Untersuchungsgebiete mit differenzierten physisch-geographischen Charakteristika. Als ungültig betrachtete Pixel können durch einen Fehlwert maskiert oder durch zeitliche und räumliche Interpolation neu errechnet werden. Das zweite Ziel dieser Arbeit ist die automatische Klassifikation von Zeitreihen. Hierzu wurde ein modulares Verfahren der überwachten Klassifikation entwickelt. Aufgrund der groben räumlichen Auflösung von MODIS-Daten erschien es besonders wichtig, ein unscharfes Verfahren aufzubauen, das die Heterogenität der Klassen in vielen Räumen besser abbilden kann. Dabei wurde der Klassenanteil eines jeden Pixel ermittelt. Die Schlüsselmodule zur erfolgreichen Durchführung der Klassifikation waren eine Multiskalenanalyse und die geeignete Auswahl von Merkmalen und Stichproben zum Trainieren des Klassifikators. Der eigentliche Klassifikationsschritt wurde durch eine Erweiterung des Entscheidungsbaumklassifikators durchgeführt. Diese Erweiterung kann in den bestehenden Rahmen von „random forest“ und „bagging“ (ein Akronym für „bootstrap aggregation“) eingeordnet werden. Jedoch wurden die dort angewendeten Verfahren in dieser Arbeit zu einem deutlich strategischen Vorgehen modifiziert, d.h. es wurde auf das Prinzip der Zufallsauswahl und der Wiederverwendung von Stichproben (Ziehen mit Zurücklegen) verzichtet. In Bezug auf die anfangs geschilderten Anforderungen, Robustheit, Genauigkeit und Übertragbarkeit, kann an dieser Stelle festgestellt werden, dass sich die in dieser Arbeit entwickelten Methodiken als geeignet erwiesen haben. Insbesondere die Übertragbarkeit auf andere Regionen und Daten war eine große Herausforderung, da hierdurch kein zusätzliches a priori Wissen außer den Trainingsdaten zum überwachten Klassifizieren benutzt werden konnte. Die regionale Übertragbarkeit ist für mehrere Untersuchungsräume mit sehr unterschiedlichen physisch-geographischen Eigenschaften demonstriert worden. Obwohl TiSeG derzeit nicht direkt auf andere Datensätze außer MODIS angewendet wird, bildet die zugrunde liegende Idee der Auswertung von Qualitätsdaten zur Zeitreihengenerierung sowie der entwickelte Rahmen der Software die Möglichkeit der Erweiterung, z.B. auf Daten von MERIS und auf das zukünftige VIIRS-Instrument. Des Weiteren ist das grundlegende Konzept der Qualitätsauswertung in einem separaten Prozessor für AVHRR NDVI Daten zu einem vollautomatischen, schrittweise interpolierenden Verfahren erweitert worden. Das in dieser Arbeit vorgestellte modulare Klassifikationsverfahren erfordert keine besonderen Eingangsdaten, wie z.B. bestimmte MODIS Zeitreihen. Dies wurde durch den Gebrauch unterschiedlicher Eingangsdaten zur Generierung der Maßzahlen bei der Sensitivitätsanalyse bestätigt. Damit ist der Prozess weder auf MODIS-Zeitserien noch auf Zeitreihen generell beschränkt. Der gesamte automatische Klassifikationsprozess ist datengesteuert, sowohl was die zu klassifizierenden Daten als auch die Trainingsdaten angeht. Die Unschärfe in den Ergebnissen ermöglicht die detaillierte Auswertung der Klassenzusammensetzung, was ein besonders wichtiger Aspekt bei grob aufgelösten Datenprodukten und deren Anpassungsfähigkeit auf andere Anwendungen ist.

Weltweit sind Trockengebiete in ständiger Veränderung, verursacht durch natürliche klimatische Schwankungen und oftmals durch Prozesse der Landdegradation. Auch weisen die meisten semi-ariden Naturräume eine große räumliche Heterogenität auf, hervorgerufen durch ein kleinräumiges Mosaik aus Gräsern, kleineren Sträuchern und Bereichen offenliegenden Bodens. Die Dichte der Vegetation wird primär vom pflanzenverfügbaren Wasser bestimmt, aber auch der Entwicklungs- und Degradationszustand der Böden sowie anthropogen bedingte Faktoren spielen hierbei eine Rolle. Zur Charakterisierung und Kartierung der Vegetation sowie zur Bewertung des Bodenerosionsrisikos und des Degradationszustands hat sich die Erhebung der Bedeckungsgrade von vitaler, photosynthetisch aktiver Vegetation (PV), von abgestorbener oder zeitweise vertrockneter und somit nicht photosynthetisch aktiver Vegetation (NPV) sowie von offenliegendem Boden als zweckmäßig herausgestellt. Die Nutzung der Fernerkundung für diese Aufgabe erfolgt zumeist nur für kleinmaßstäbige Kartierungen und – im Falle von Multispektralsensoren – unter Vernachlässigung nicht-photosynthetisch aktiver Vegetation. Die räumliche Variabilität der Vegetation-Boden-Mosaike liegt oftmals in der Größenordnung von wenigen Metern und somit unterhalb des räumlichen Auflösungsvermögens von Fernerkundungssystemen. Um dennoch die verschiedenen Anteile innerhalb eines Pixels identifizieren und quantifizieren zu können, sind Methoden der Subpixel-Klassifikation notwendig. In dieser Arbeit wird eine Methodik zur verbesserten und automatisierbaren Ableitung von Bodenbedeckungsgraden in semi-ariden Naturräumen vorgestellt. Hierzu wurde ein Verfahren zur linearen spektralen Entmischung in Form einer Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) entwickelt und umgesetzt. Durch diese Methodik kann explizit die spektrale Variabilität von Vegetation und Boden in das Mischungsmodellmiteinbezogen werden, und quantitative Anteile für die funktionalen Klassen PV, NPV und Boden innerhalb eines Pixels erfasst werden. Durch die räumliche Kartierung der verwendeten EM wird weiterhin eine thematische Klassifikation erreicht. Die hierfür benötigten Informationen können – wie im Falle der Spektren reiner Materialien (EM-Spektren) – aus den Bilddaten selbst abgeleitet werden, oder können – wie ein Geländemodell und die Information über den Scanwinkel – im Zuge der Vorprozessierung aus weiteren Datenquellen erzeugt werden. Hinsichtlich der automatisierten EM-Ableitung wird eine zweistufige Methodik eingesetzt, welche auf einer angepassten Version des Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC)-Verfahrens sowie der Analyse einer ersten Entmischungsiteration basiert. Die Klassifikation der gefundenen potentiellen EM erfolgt durch ein merkmalsbasiertes Verfahren. Weiterhin weisen nicht-photosynthetisch aktive Vegetation und Boden eine hohe spektrale Ähnlichkeit auf. Zur sicheren Trennung kann die Identifikation schmaler Absorptionsbanden dienen. Zu diesen zählen beispielsweise die Absorptionsbanden von Holozellulose und – je nach Bodentyp – Absorptionsbanden von Bodenmineralen. Auch die spektrale Variabilität der Klassen PV und NPV erfordert zur sicheren Unterscheidung die Verwendung biophysikalisch erklärbarer Merkmale im Spektrum. Hierzu zählen unter anderem die Stärke der Chlorophyll-Absorption, die Form und Lage der ’RedEdge’ und das Auftreten von Holozellulosebanden. Da diese spektrale Information bei herkömmlichen Entmischungsansätzen nicht berücksichtigt wird, erfolgt überwiegend eine Optimierung der Gesamtalbedo, was zu einer schlechten Trennung der Klassen führen kann. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Arbeit der MESMA-Ansatz dahingehend erweitert, dass spektrale Information in Form von identifizierten und parametrisierten Absorptionsbanden in den Entmischungsprozess mit einfließt und hierdurch das Potential hyperspektraler Datensätze besser genutzt werden kann. Auch wird in einer zusätzlichen Entmischungsiteration die räumliche Nachbarschaft betrachtet, um insbesondere die Verwendung des sinnvollsten Boden-EMs zu gewährleisten. Ein zusätzliches Problemfeld stellt die numerische Lösung des überbestimmten und oftmals schlecht konditionierten linearen Mischungsmodells dar. Hierzu kann durch die Verwendung des BVLS-Algorithmus und des Ausschlusses kritischer EM-Kombinationen eine numerisch stabile Lösung gefunden werden. Um die oftmals immense Rechenzeit von MESMA-Verfahren zu verkürzen, besteht die Möglichkeit einer iterativen EM-Auswahl und somit die Vermeidung einer Lösung des Mischungssystems durch Berechnung aller EM-Kombinationen (’Brute-Force’-Ansatz). Ein weiterer wichtiger Punkt ist die explizite pixelweise Angabe zur Zuverlässigkeit der Entmischungsergebnisse. Dies erfolgt auf Basis des Mischungsmodells selbst, durch den Vergleich zu empirischen Regressionsmodellen, durch die Berücksichtigung des lokalen Einfallswinkels sowie durch die Integration von Qualitätsangaben der Ausgangsdaten. Um das Verfahren systematisch und unter kontrollierten Bedingungen zu verifizieren und um den Einfluss verschiedener externer Parameter sowie die typischen Genauigkeiten auf einer breiten Datenbasis zu ermitteln, wird eine Simulationskette zur Erzeugung synthetischer Mischungen erstellt. In diese Simulationen fließen Feldspektren von Böden und Pflanzen verschiedener semi-arider Gebiete mit ein, um möglichst viele Fälle abdecken zu können. Die eigentliche Validierung erfolgt auf HyMap-Datensätzen des Naturparks ’Cabo de Gata’ in der andalusischen Provinz Almería sowie auf Messungen, die begleitend im Feld durchgeführt wurden. Hiermit konnte die Methodik auf ihre Genauigkeit unter den konkreten Anforderungen des Anwendungsbeispiels überprüft werden. Die erzielbare Genauigkeit dieser automatisierten Methodik liegt mit einem mittleren Fehler um rund 10% Abundanz absolut im selben Wertebereich oder nur geringfügig höher als die Ergebnisse publizierter manueller MESMA-Ansätze. Weiterhin konnten die typischen Genauigkeiten der Verifikation im Zuge der Validierung bestätigt werden. Den limitierenden Faktor des Ansatzes stellen in der Praxis fehlerhafte oder unvollständige EM-Modelle dar. Mit der vorgestellten Methodik ist somit die Möglichkeit gegeben, die Bedeckungsgrade quantitativ und automatisiert im Subpixelbereich zu erfassen. / Hyperspectral remote sensing has shown the potential to directly identify and parameterize absorption features and form parameters of spectral signatures. Using this information bio- and geo-physical properties of the sensed surfaces can be retrieved. Conventional spectral unmixing approaches disregard this information since all data values are equally incorporated despite their spectral position. The approach introduced in this thesis for the first time combines an automated spectral unmixing methodology with methods of spectral identification in order to use the full potential of spectroscopic data. An intrinsic property of semi-arid environments all over the world is large spatial heterogeneity caused by a small-scaled mosaic of grasses, small bushes and patches of bare soil. Vegetation cover is primarily limited by water, but also the status of the soil as well as anthropogenetic factors are important. The cover percentage is a standard parameter in vegetation mapping, for soil risk assessment, and for the assessment of land degradation. Therefore, it was found appropriate in a large number of studies to retrieve cover percentage for the functional classes of bare soil, vital photosynthetic active vegetation (PV) as well as dead or senescent non-photosynthetic Vegetation (NPV). For these tasks remote sensing is often applied only for small-scaled applications, and, when using multispectral sensors, commonly neglects non-photosynthetic vegetation. Also, the spatial extent of vegetation and soil patches is in many cases smaller than the spatial resolution of the sensor. Thus subpixel classifiers are required in order to identify and quantify the fractions within a single pixel. The aim of this study is to develop a methodology to provide accurate cover fractions for the mentioned functional classes at the patch scale. Therefore an automated methodology for quantitative subpixel classification based on linear spectral unmixing of hyperspectral data is introduced. This automated thematic processor, denoted muMESMA in the following, can be linked to automated pre-processing chains for hyperspectral data. All parts of muMESMA are verified using a series of spectral simulations in order to systematically test the consistency, general applicability and dependency on input variables of the approach. Also, typical error margins of the approach are estimated based on this large database of test scenarios. Validation of the thematic processor is then carried out for an application example based on multiple HyMap scenes of the ’Cabo de Gata’ natural park, province Almería, southeast Spain. The area is dominated by tussock grasses, small bushes and abandoned agricultural fields, and can be considered typical for semi-arid grasslands. To ensure an automated and widely applicable methodology, all required information should be retrieved from the imagery itself or from standard pre-processing products. In the case of spectral unmixing, the detection of all required spectral signatures of pure scene materials (denoted as Endmembers, EM) from the image itself is critical. For this purpose the Sequential Maximum Angle Convex Cone (SMACC) method is adjusted for automated usage. In order to increase the EM detection rate an additional approach is included in muMESMA. Potential new EM can be identified during a first unmixing iteration based on the assumption that pixels which can not be accurately modelled have a higher chance of being EM themselves. Using this two-step approach for endmember detection, about 70% of all EM spectra could be automatically retrieved in a series of simulated test cases. As for most unsupervised classification methods these two approaches do not include an identification of spectra. Thus muMESMA includes a decision-based spectral classifier for the classes of interest of this study. Based on diagnostic features in the spectra, the use of threshold values can be mostly avoided. The classification accuracy of this approach was 93% when using pure field spectra of the relevant classes. But this chance of ~ 1 in 10 for an inappropriate EM is critical since the accurate unmixing of most scenes requires more than 10 EM. Thus in order to guarantee suitable EM spectra and therefore accurate unmixing results a manual control of retrieved EM is highly recommended. After that the final EM set is selected based on different criteria and data tests, such as Endmember Average RMSE (EAR). To include the spectral variability of all classes in the unmixing process a large number of EM is required. But linear dependencies between spectrally similar classes significantly reduce the mathematical accuracy of the solution when using an increasing number of EMs. To avoid an ’ill-condition’ of the unmixing a Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis (MESMA) approach is used. In this approach each image spectrum is linearly unmixed using all combinations of one spectrum for each of the classes PV, NPV and Soil. Afterwards, the model with the smallest modelling RMS-error is selected and the corresponding fractions are assigned to the pixel. For simulation scenarios the mean unmixing error can be reduced from 11.3% when using conventional manual unmixing to 9.6% using an automated MESMA. For the test area of ’Cabo de Gata’ the MESMA approach was able to accurately model the whole image with one comprehensive EM set despite changing spectral characteristics of surfaces (e. g., changes in vegetation status or composition, variation in soil type). In addition, a good condition of the mixing model without linear dependencies was achieved. The mean error over all test plots could be reduced by 0.6% abundance absolute. Using only the modelling RMS error as model selection criterion is not optimal since this measure is dominated by the overall albedo and small but important spectral features are often neglected. This might cause an increased inaccuracy of estimated ground cover fractions for the spectrally similar classes of NPV and bare soil, since the overall shape of the spectra is highly similar. Thus the residual spectrum (i. e., the part of the signal which cannot be modelled with the given EMs) is analysed using a knowledge-based approach in order to identify a meaningful EM model for each pixel. Using a combined model selection criterion based on this residual analysis, on modelling RMS and on physical constraints, the unmixing error can be further reduced to an average of 8.6% abundance absolute in simulation scenarios. The robustness of the approach is also increased, especially when introducing additional sources of error like partial shadowing, lichens, increased sensor noise or inexact EM. This increased stability is highly important for the HyMap imagery of Cabo de Gata since in all real-world applications the whole spectral variability cannot be completely represented by EMs. Thus the mean unmixing error can be significantly lowered from 15.1% abundance absolute when only optimizing the model RMS error to 11.6% abundance absolute when using the combined optimization criterion including residual analysis. The correlation between field measurements and unmixing results was significant (p < 0.005) with correlation coefficients between 0.76 and 0.86 (R2 values). This average accuracy of the automated muMESMA approach is in the same range as published values of manual field cover measurements, and is equal or only slightly higher than published results using manual MESMA approaches with similar thematic. Also, an additional unmixing iteration incorporating spatial neighbourhood information is included to ensure that a reasonable EM model is selected for each pixel. To reduce the calculation time of the three MESMA unmixing iterations muMESMA can iteratively propose EM models to avoid a ’brute force’ calculation. This methodology based on the residual analysis can significantly reduce calculation time by a factor of 7, but also reduces unmixing accuracy. Another important part of this automated thematic processor is a reliability measure of unmixing quality for every pixel. Based on the residual analysis, modelling error, comparison with empirical regression models and local incidence angle, pixels which are likely error-prone can be identified with the muMESMA approach. For areas with rough terrain the unmixing accuracy can further be increased. Local incidence angle effects significantly affect the accuracy of ground cover estimates for all measurements off-nadir where terrain is rough and vegetation patchy. When the line of sight from bare soil patches to the sensor is (partially) blocked by vegetation, the cover percentage of bare soil is underestimated, while fractional cover by vegetation is overestimated. Using the local incidence angle and empirical vegetation parameters (average height and basal area) a pixel-based empirical correction can be carried out. For the ’Cabo de Gata’ test site the average accuracy of ground increased by an additional 2% abundance absolute. Within this thesis it could be shown that the estimation of ground cover fractions for the functional classes PV, NPV and bare soil can be carried out with increased accuracy using hyperspectral data. With the exception of a recommended manual check the muMESMA approach is fully automated and can retrieve all required information from standardized input data generated by most preprocessing chains. The results of the verification carried out on a large database of field spectra from different semi-arid natural environments and different phenological conditions could be confirmed in the validation for the specific application case ’Cabo de Gata’ based on three multitemporal HyMap data sets. Thus the wide applicability of the approach can be assumed.

Verbleibende Unsicherheiten im Kohlenstoffhaushalt in Ökosystemen der hohen nördlichen Breiten können teilweise auf die Schwierigkeiten bei der Erfassung der räumlich und zeitlich hoch variablen Methanemissionsraten von Permafrostböden zurückgeführt werden. Methan ist ein global abundantes atmosphärisches Spurengas, welches signifikant zur Erwärmung der Atmosphäre beiträgt. Aufgrund der hohen Sensibilität des arktischen Bodenkohlenstoffreservoirs sowie der großen von Permafrost unterlagerten Landflächen sind arktische Gebiete am kritischsten von einem globalen Klimawandel betroffen. Diese Dissertation adressiert den Bedarf an Modellierungsansätzen für die Bestimmung der Quellstärke nordsibirischer permafrostbeeinflusster Ökosysteme der nassen polygonalen Tundra mit Hinblick auf die Methanemissionen auf regionalem Maßstab. Die Arbeit präsentiert eine methodische Struktur in welcher zwei prozessbasierte Modelle herangezogen werden, um die komplexen Wechselwirkungen zwischen den Kompartimenten Pedosphäre, Biosphäre und Atmosphäre, welche zu Methanemissionen aus Permafrostböden führen, zu erfassen. Es wird ein Upscaling der Gesamtmethanflüsse auf ein größeres, von Permafrost unterlagertes Untersuchungsgebiet auf Basis eines prozessbasierten Modells durchgeführt. Das prozessbasierte Vegetationsmodell Biosphere Energy Hydrology Transfer Model (BETHY/DLR) wird für die Berechnung der Nettoprimärproduktion (NPP) arktischer Tundravegetation herangezogen. Die NPP ist ein Maß für die Substratverfügbarkeit der Methanproduktion und daher ein wichtiger Eingangsparameter für das zweite Modell: Das prozessbasierte Methanemissionsmodell wird anschließend verwendet, um die Methanflüsse einer gegebenen Bodensäule explizit zu berechnen. Dabei werden die Prozesse der Methanogenese, Methanotrophie sowie drei verschiedene Transportmechanismen – molekulare Diffusion, Gasblasenbildung und pflanzengebundener Transport durch vaskuläre Pflanzen – berücksichtigt. Das Methanemissionsmodell ist für Permafrostbedingungen modifiziert, indem das tägliche Auftauen des Permafrostbodens in der kurzen arktischen Vegetationsperiode berücksichtigt wird. Der Modellantrieb besteht aus meteorologischen Datensätzen des European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Die Eingangsdatensätze werden mit Hilfe von in situ Messdaten validiert. Zusätzliche Eingangsdaten für beide Modelle werden aus Fernerkundungsdaten abgeleitet, welche mit Feldspektralmessungen validiert werden. Eine modifizierte Landklassifikation auf der Basis von Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Daten wird für die Ableitung von Informationen zu Feuchtgebietsverteilung und Vegetationsbedeckung herangezogen. Zeitserien der Auftautiefe werden zur Beschreibung des Auftauens bzw. Rückfrierens des Bodens verwendet. Diese Faktoren sind die Haupteinflussgrößen für die Modellierung von Methanemissionen aus permafrostbeeinflussten Tundraökosystemen. Die vorgestellten Modellergebnisse werden mittels Eddy-Kovarianz-Messungen der Methanflüsse validiert, welche während der Vegetationsperioden der Jahre 2003-2006 im südlichen Teil des Lena Deltas (72°N, 126°E) vom Alfred Wegener Institut für Polar- und Meeresforschung (AWI) durchgeführt wurden. Das Untersuchungsgebiet Lena Delta liegt an der Laptewsee in Nordostsibirien und ist durch Ökosysteme der arktischen nassen polygonalen Tundra sowie kalten kontinuierlichen Permafrost charakterisiert. Zeitlich integrierte Werte der modellierten Methanflüsse sowie der in situ Messungen zeigen gute Übereinstimmungen und weisen auf eine leichte Modellunterschätzung von etwa 10%. / Remaining uncertainties in the carbon budget of high latitude ecosystems are partly due to difficulties in assessing methane emission rates from permafrost soils the source strengths of which are highly variable in space and time. Methane is a globally abundant atmospheric trace gas that contributes significantly to the warming of the atmosphere. Due to the high sensitivity of the arctic soil carbon reservoir and the large surface area underlain by permafrost, arctic regions are most critically influenced by a changing climate. This dissertation addresses the need for modelling approaches to determine the source strength of northern Siberian permafrost affected wet polygonal tundra ecosystems with regard to methane emission on the regional scale. It presents a methodical structure wherein two process-based models are used to capture the complex interrelated processes between pedosphere, biosphere and atmosphere that lead to methane emission from permafrost soils on the regional scale. Upscaling of methane fluxes for a larger permafrost site is performed using results of a process-based model. The process-based vegetation model Biosphere Energy Transfer Hydrology Model (BETHY/DLR) is applied to estimate net primary productivity (NPP) of arctic tundra vegetation. NPP is parameterized as a measure for substrate availability for methane production and thus an important input parameter for the second model: the process-based wetland methane emission model is subsequently used to explicitly model methane fluxes for a given soil column, taking into account methanogenesis, methane oxidation and three different transport mechanisms, namely molecular diffusion, ebullition and plant-mediated transport through vascular plants. The methane emission model is modified for permafrost conditions by explicitly considering daily thawing of permafrost during the short arctic growing season. Model forcing consists of meteorological data sets obtained from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Input data sets are validated against field measurements. Auxiliary input data for both models are derived from satellite imagery and validated by field spectral measurements. A modified land use/land classification (LULC) scheme based on Landsat-7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) data is used to derive information on wetland distribution and vegetation cover. Time series of active layer thickness are used to describe thawing/freezing of soils. These parameters are key factors in modelling methane emissions from permafrost influenced tundra ecosystems. Validation of presented model results is performed using eddy covariance measurements of methane flux on the landscape scale carried out during the growing seasons 2003-2006 in the southern part of the Lena Delta (72°N, 126°E) by Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research (AWI). The Lena Delta study site is located at the Laptev Sea in northeast Siberia and is characterized by arctic wet polygonal tundra ecosystems and cold continuous permafrost. Timeintegrated values for modelled methane fluxes and in situ measurements compare reasonably well and indicate a moderate model underestimation of about 10%.

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden die Druck-Temperatur-Bildungsbedingungen metapelitischer Gesteine aus verschiedenen lithostratigraphischen Formationen des Spessart-Kristallins untersucht. Geologisch stellt das Spessart-Kristallin einen Teil der Mitteldeutschen Kristallinzone dar, die sich innerhalb des Orogens der mitteleuropäischen Varisziden am nördlichen Rand des Saxothuringikums erstreckt. Das wesentliche Ziel der Untersuchungen bestand darin, mittels phasenpetrologischer und geothermobarometrischer Methoden die Metamorphose-Entwicklung des Spessart-Kristallins zu rekonstruieren und in Beziehung zur geodynamischen Geschichte der Varisziden zu setzen. Der Schwerpunkt der Arbeiten lag auf den Staurolith-Glimmerschiefern der Mömbris-Formation. Darüber hinaus wurden Gesteine der Geiselbach-, Alzenau- und Elterhof-Formation einbezogen. Als Grundlage für die Phasenpetrologie wurden petrographische, mineralchemische und geochemische Untersuchungen durchgeführt. Prograde Metamophose-Zonen können im Spessart-Kristallin nicht kartiert werden. Die Protolithe der untersuchten Metasedimente stellten vermutlich häufig saure bis intermediäre Magmatite dar, für die Geiselbach- und Elterhof-Formation wohl auch quarzreiche Sedimente. Die geo¬chemischen Daten lassen für die Mömbris-, Alzenau- und Elterhof-Formation Grauwacken bis Pelite als sedimentäre Edukte der Metamorphite annehmen, die Gesteine der Geiselbach-Formation könnten auf Arkosen zurückgehen. Eine Ablagerung der sedimentären Edukte im Bereich eines Kontinen¬talen Inselbogens bis Aktiven Kontinentalrandes ist für die Mömbris- und Alzenau-Formation wahrscheinlich, für die Geiselbach- und Elterhof-Formation liegt kein eindeutiges Bild vor. Zur Abschätzung der Metamorphosebedingungen wurden verschiedene Phasendiagramme verwendet, die auf den metapelitischen Modellsystemen KMnFMASH (K2O-MnO-FeO-MgO-Al2O3-SiO2-H2O) und KFMASH (K2O-FeO-MgO-Al2O3-SiO2-H2O) basieren, insbesondere P-T-Pseudoschnitte und T-X-Schnitte. Weiterhin wurden konventionelle Geothermobarometer berechnet und Abschätzungen mittels intern-konsistenter thermodynamischer Datensätze vorgenommen. Die theoretischen Grundlagen dieses phasenpetrologischen Ansatzes werden kurz erläutert. Für den Metamorphose-Höhepunkt der Gesteine ergaben sich Temperaturen im Bereich von ca. 600 - 615 °C und Drucke um 6.5 - 8 kbar. Diese Daten weisen eine recht gute Übereinstimmung zu den bisher in der Literatur bekannten Werten für das Spessart-Kristallin auf. Im Anschluß an die amphibolitfazielle Metamorphose wurden die Gesteine mehr oder minder stark retrograd überprägt. Anzeichen für eine polymetamorphe Entwicklung dieses Teils der Mitteldeutschen Kristallinzone liegen nicht vor. Die rekonstruierten P-T-Pfade bzw. P-T-Pfad-Segmente dokumentieren eine recht einheitliche metamorphe Entwicklung im Uhrzeigersinn („clockwise“) und weisen auf eine Barrow-type Metamorphose hin. Die P-T-Pfade der meisten Proben zeigen einen charakteristischen Verlauf mit einer Phase nahezu isothermaler Dekompression. Demgegenüber konnte für einige Disthen-führende Proben ein etwas flacherer P-T-Pfad mit einer offenbar geringfügig stärker Temperatur-betonten Entwicklung differenziert werden. Das Metamorphose-Maximum ist für diese Gesteine durch Temperaturen von ca. 620 - 630 °C und Drucke von etwa 6 - 8 kbar gekennzeichnet. Damit wird eine leichte Zunahme des Metamorphosegrades nach Süden innerhalb der Mömbris-Formation, die verschiedentlich vermutet worden war, nachgewiesen. Die neu erarbeiteten Pfade sind aufgrund des methodischen Ansatzes, der die Zusammensetzung und Mineralparagenese der jeweiligen Probe berücksichtigt, im Vergleich zu früheren Arbeiten deutlich besser abgesichert. Sie dokumentieren erstmals in dieser Form die Druck-Temperatur-Geschichte des Spessart-Kristallins. Die P-T-Pfade lassen auf eine relativ schnelle Versenkung der Gesteine bei einem recht niedrigen geothermischen Gradienten und eine anschließende rasche Heraushebung aus einer Tiefe von etwa 25 - 28 km auf etwa 15 - 18 km bei einer eher geringen Temperaturabnahme schließen. Die damit für das Spessart-Kristallin dokumentierte Entwicklung fügt sich gut in das aktuelle geotektonische Modell einer Kollision eines passiven Kontinentalrandes mit einem kontinentalen Bogen ein und steht in Analogie zur derzeit gängigen Vorstellung, die Mitteldeutsche Kristallinschwelle repräsentiere einen variszischen aktiven Plattenrand. / Metamorphic Evolution of the Spessart Crystalline Complex, Central European Variscides: studies in phase-petrology, mineral-chemistry, and geochemistry of metapelitic rocks. – 211 pp. + appendix, Würzburg, 2008. Within the Central European Variscides the Spessart Crystalline Complex (SCC) is part of the Mid German Crystalline Rise which nowadays is interpreted as an active Variscan margin. This thesis aimed at the metamorphic evolution of the SCC and looked for possible contributions to the geodynamic evolution of the area in question. Studies, therefore, concentrated on metapelitic rocks from different lithostratigraphic formations of the SCC, especially on the staurolite-micaschists of the Mömbris-formation, but samples from the (very badly exposed) Geiselbach-, Alzenau-, and Elterhof-formations were analyzed as well. Emphasis was mainly given to phase-petrology and to geothermobarometry, preceded by studies in petrology, mineral chemistry and geochemistry the results of which are documented in the appendices. The evaluation of the metamorphic conditions used different phase-diagrams, i.e. P-T-pseudosections and T-X-sections, based on the metapelitic model-systems KMnFMASH (K2O-MnO-FeO-MgO-Al2O3-SiO2-H2O) and KFMASH (K2O-FeO-MgO-Al2O3-SiO2-H2O). Further estimations base on geothermobarometers and internally-consistent thermodynamic datasets. The theoretical background of these methods is shortly explained. The metamorphic maximum is given at temperatures of about 600 - 615 °C and pressures at some 6.5 - 8 kbar. These data are in good accordance with published evidence for the Spessart Crystalline Complex. Metamorphism under conditions of amphibolite facies was followed by a retrograde overprint. There is no indication of polymetamorphic development in this part of the Mid German Crystalline Rise. The P-T-paths reconstructed in this thesis document a more or less uniform clockwise metamorphic development and, thus, indicate a Barrow-type metamorphism. The P-T-paths of most of the samples show a characteristic course with a phase of nearly isothermal decompression. Some kyanite-bearing samples with a metamorphic peak at temperatures of 620 - 630 °C and pressures of some 6 - 8 kbar are characterized by a somewhat less steep P-T-path. In summary, these new P-T-paths document for the first time the pressure-temperature-history of the Spessart Crystalline Complex this way. The pressure-temperature-paths indicate a relatively quick burial of the rocks at a comparatively low geothermal gradient and a following rapid exhumation from a depth of some 25 - 28 km to 15 - 18 km with a rather low decrease of temperature. This development of the Spessart-Crystalline-Complex fits well into the actual geodynamic model of a collision of a passive margin with a continental arc and agrees with the current conception of the Mid German Crystalline Rise.

This work presents a new method to measure model independent viscosities of inhomogeneous materials at high temperatures. Many mechanisms driving volcanic eruptions are strongly influenced by the viscous properties of the participating materials. Since an eruption takes place at temperatures at which these materials (predominantly silicate melts) are not completely molten, typically inhomogeneities, like e.g. equilibrium and non-equilibrium crystals, are present in the system. In order to incorporate such inhomogeneities into objective material parameters the viscosity measurement is based on a rotational viscometer in a wide gap Couette setup. The gap size between the two concentric cylinders was designed as large as possible in order to account for the inhomogeneities. The emerging difficulties concerning the model independent data reduction from measured values to viscosities are solved using an appropriate interpolation scheme. The method was applied to a material representative for the majority of volcanic eruptions on earth: a typical continental basaltic rock (Billstein/Rhön/Germany). The measured viscosities show a strong shear rate dependency, which surprises, because basaltic melt has been, until now, assumed to behave as a Newtonian fluid. Since a non-Newtonian material shows a very different relaxation behavior in the Couette motion compared to a Newtonian one (which, ultimately, does not show any), and a strong relaxation signal was recorded during viscosity measurements, the equations of Couette motion were investigated. The time dependent stress distribution in a material due to a quasi step-like velocity change at the inner Couette radius (i.e. the spindle) was considered. The results show that a material combining a linear shear modulus and a Newtonian viscosity -- a Maxwell material -- cannot quantify the relaxation behavior. This could be considered as a hint, that the widely used Maxwell relaxation times cannot be applied as a 1:1 mapping from microscopic considerations to macroscopic situations. / Die vorliegende Arbeit beschreibt eine neue Methode zur modellunabhängigen Messung von Viskositäten bei hohen Temperaturen. Viele der Mechanismen, welche vulkanischer Aktivität zugrunde liegen, werden stark durch die viskosen Eigenschaften der beteiligten Materialien beeinflusst. Die eruptierten Materialien -- zum überwiegenden Teil Silikatschmelzen -- sind bei Eruptionstemperatur nicht komplett geschmolzen. Deshalb sind Gleichgewichts- und Nichtgleichgewichtskristalle in den betrachteten Systemen vorhanden. Um diese Inhomogenitäten in objektive Materialparameter einzubeziehen, basiert die vorgestellte Viskositätsmessung auf auf einem Rotationsviskosimeter in einer wide gap''-Anordnung. Die Spaltbreite zwischen den beiden konzentrischen Zylindern wurde so groß wie möglich gemacht um Inhomogenitäten zu berücksichtigen. Die aufkommenden Schwierigkeiten bezüglich der modellunabhängigen Bestimmung der Viscositäten aus den gemessenen Daten wurden mit einer geeigneten Interpolationsmethode gelöst. Mit dieser Methode wurden die Viskositäten eines, für die Mehrheit vulkanischer Eruptionen auf der Erde typisches Material gemessen: eines kontinentalen Basaltes aus Billstein (Rhön, Deutschland). Die gemessenen Viskositäten zeigen bei konstanter Temperatur eine starke Abhängigkeit von der Deformationsrate. Dies überrascht, da basaltische Schmelzen bis heute bei vergleichbaren Temperaturen als Newtonsche Flüssigkeiten betrachtet wurden. Da ein nicht-Newtonsches Material, im Vergleich mit einem Newtonschen, ein deutlich anderes Relaxationsverhalten aufweist (das Newtonsche zeigt ultimativ keine Relaxation), und da ein deutliches Relaxationssignal während der Viskositätsmessung gemessen wurde, wurden die Bewegungsgleichungen der Couette Bewegung untersucht. Die zeitabhängige Spannungeverteilung in einem Material, verursacht durch eine quasi-stufenartige Geschwindigkeitsänderung am inneren Couette-Radius (d. h. am Drehkörper des Viskosimeters) wurde betrachtet. Die Ergebnisse zeigen, dass ein Material, welches ein linear elastisches Schermodul und eine newtonsche Viskosität kombiniert -- ein Maxwell-Material -- das Relaxationverhalten quantitativ nicht beschreiben kann. Dies könnte als Hinweis betrachtet werden, dass die weitverbreiteten Maxwell-Relaxationszeiten nicht 1:1 von mikroskopischen Betrachtungen auf makroskopische Situationen angewendet werden können.

The present study concerened with taxonomy and palaeoecology of the Cenomanian-Turonian macrobenthic fauna which includes bivalves, gastropods, echinoids, and coral. In addtion, cephalopods are also taken in consideration. 144 taxa are identified and systematically described. Palaeoecological and taphonomic anylsis of the statistically sampled macrobenthos are also discussed. The biostratigraphic sequences along the Cenomanian-Turonian rocks were carried out on the basis of ammonites and other macrobenthic fauna such as corals and bivalves. In order to reconstruct benthic association, 41 statistically sampled were subjected to cluster ananlysis by using Past Programm (Hammer et al., 2001). 10 association and three assemblages were described in order to reconstruct the different depositional enviroments. / Diese Arbeit behandelt die Taxonomie und Palökologie von Makro-Invertebraten im Bereich Cenoman-Turon im östlichen Sinai, Ägypten