Die Nachfrage nach Agrarerzeugnissen gilt als zentrale Ursache für den Verlust weltweit wichtiger Ökosysteme. In Brasilien hat speziell die Ausweitung der Sojaproduktion zur Abholzung tropischer Wälder und Savannen geführt. Zumeist werden neu gerodete Flächen als Rinderweiden genutzt und vormalige Weiden für den Sojaanbau umgewandelt. Diese Entwicklung führt zu der Annahme, dass die Ausweitung der Sojaproduktion indirekt für die Rodung verantwortlich ist. Staatliche Umweltpolitiken und die Selbstverpflichtung der Sojaindustrie haben seit 2004 zu einer Verringerung der Abholzung beigetragen. Vor diesem Hintergrund zielt die vorliegende Dissertation darauf ab, ein vertieftes Verständnis der Wechselwirkungen zwischen Soja- und Rinderwirtschaft zu erlangen. Im Fokus stehen räumliche und zeitliche Dynamiken von Landnutzung und Landnutzungsverdrängung in Mato Grosso und Pará, einer der dynamischsten Regionen Brasiliens. Für diese Bundesstaaten werden Landnutzung und Landnutzungsverdrängung im regionalen Kontext, auf Grundstücksebene und mithilfe von Szenarien untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Strategien zur Verringerung der Abholzung Einfluss auf die Dynamiken der Landnutzung und Landnutzungsverdrängung hatten. Die durch die Ausweitung des Sojaanbaus hervorgerufene Verdrängungsprozesse haben sich nach der Implementierung der Umweltschutzstrategien verringert. Auch die Abholzung auf einzelnen Grundstücken in Mato Grosso ging zurück. Zugleich zeigt die Analyse, dass die Selbstverpflichtung der Sojaindustrie durch indirekte Abholzung teilweise untergraben wird. Die Ergebnisse der Szenarien unterstreichen die regionale Dynamik und speziell die Risiken einer weiteren Ausweitung von Rinderweiden. Insgesamt legen die Ergebnisse nahe, dass auf Reduktion der Abholzung abzielende Strategien die Wechselwirkungen von Soja- und Rinderwirtschaft beachten müssen. Dies erfordert eine verstärkte Zusammenarbeit von Rinderwirtschaft, Sojaindustrie und staatlichen Organisationen. / Demands for agricultural commodities are a major threat for some of the most valuable ecosystems in the world. The expansion of the agricultural sector in Brazil, fueled by global demands for soybeans, contributed to the loss of tropical and savanna ecosystems. However, most deforestation was caused by pastures, raising concerns about land use displacement processes between soybean expansion and cattle ranching. Promising, reductions of deforestation were observed following the implementation of governmental strategies and zero-deforestation supply chain commitments. This thesis aims to contribute to the understanding of spatial and temporal dynamics of soybean expansion and cattle ranching, driving deforestation in one of the most dynamic agricultural expansion and deforestation frontier of Brazil, in Mato Grosso and Pará. In this region, land use displacement describes the conversion of pasture to soybean followed by deforestation for cattle ranching at another location. This process was assessed at regional and property-level. Moreover, scenario analysis was applied to identify regional and subregional dynamics of land use changes. The results indicated that environmental governance affected regional and local land use dynamics and displacement processes. Distal displacement processes between soybean expansion and deforestation were significant, contributing to deforestation, but declined subsequently to the implementation of environmental policies. Likewise, deforestation at property-level declined following the policy implementations. However, the effectiveness of the zero-deforestation supply chain commitment was found to be at risk due to property-level displacement deforestation. Additionally, the scenario analysis emphasized the importance of subregional dynamics and identified risks of future deforestation. Integrating efforts between supply chain (soy and cattle) and governmental actors may be crucial to reduce deforestation in the Amazon.

Der Amazonas befindet sich im Wandel. Seine Regenwälder sind zunehmend durch die expandierende Landwirtschaft bedroht. Brandrodungen und die meist extensive Weidewirtschaft verantworten großflächige Ökosystemschäden und hohe Treibhausgasemissionen. Erdbeobachtungssysteme wie die Landsat und Sentinel-2 Satelliten ermöglichen eine großflächige Analyse dieser Entwicklungen und sind unerlässlich zur Evaluierung von Maßnahmen zum Schutze des Amazonas. Allerdings sind in den Kerntropen Fernerkundungsanalysen aufgrund des Bewölkungsgrades sehr herausfordernd. Diese Arbeit zielt daher auf eine verbesserte Erkennung landwirtschaftlicher Prozesse, wie sie an Entwaldungsfronten und speziell in der Region Novo Progresso, Pará, Brasilien, typisch sind. Dazu wurde zunächst der EO Time Series Explorer entwickelt, um verschiedene Dimensionen dichter Multisensorzeitserien interaktiv zur Erstellung von Referenzdaten in Wert zu setzen. Mit den Clear Observation Sequences (COS) wurde darauf basierend ein neuer Ansatz zur Erfassung hoch-dynamischer landwirtschaftlicher Prozesse entwickelt, etwa Feuer mit geringer Brandlast oder Bodenbearbeitungsmaßnahmen. Darauf aufbauend wurde schließlich der Landnutzungswandel in der Region Novo Progresso zwischen 2014 und 2020 untersucht. Die Ergebnisse zeigen einen alarmierenden Anstieg der Entwaldung und eine Zunahme landwirtschaftlicher Feuer seit der Präsidentschaft von Jair Bolsonaro. Differenziert nach Landnutzungszonen und Betriebsgrößen wird deutlich, dass Schutzgebiete weniger wirksam sind und insbesondere größere Landwirtschaftsbetriebe die Entwaldung vorantreiben. Diese Arbeit zeigt den hohen Wert einer synergetischen Nutzung unterschiedlicher Satellitenzeitserien für die fernerkundliche Analyse landwirtschaftlicher Prozesse. Eine weitere Verdichtung der Zeitserien mit räumlich und spektral höherauflösenden Sensoren bietet weiteres Verbesserungspotential bei der Beschreibung landwirtschaftlicher Dynamiken. / The Amazon is in transition, and its rainforests are increasingly threatened by agricultural expansion. A slash-and-burn agriculture and mostly extensive cattle grazing are responsible for large-scale ecosystem damage and high levels of greenhouse gas emission. Earth observation systems such as the Landsat and Sentinel-2 satellites enable large-scale analysis of these developments and are essential for evaluating measures to protect the Amazon. However, cloud cover makes remote sensing analysis challenging in the core tropics. The present work aims to improve the detection of agricultural processes typical of deforestation frontiers, focusing specifically on the Novo Progresso region, Pará, Brazil. To that end, the EO Time Series Explorer was developed to interactively visualize the different dimensions of dense multi-sensor time series and to create reference data. Based on this software tool, the Clear Observation Sequences (COS) approach was developed to capture highly dynamic agricultural processes such as low-load fires or tillage operations. Finally, the investigation of land-use changes in the Novo Progresso region between 2014 and 2020 shows an alarming increase in deforestation and agricultural fires since Jair Bolsonaro’s accession to the presidency. Analysis by land-use zone and property size shows that protected areas have become less effective and that larger properties are driving deforestation. This work demonstrates the value of synergistic use of satellite time series for remote sensing analysis of agricultural processes. Further densification of time series using higher spatial and spectral resolution sensors promises to further improve the description of agricultural dynamics.