Die vorliegende Dissertation untersucht die Einsatzmöglichkeiten von multispektralen Fernerkundungsdaten in der Kohlenstoffbilanzierung in großen Landschaftsräumen, wie z.B. des Naturparks TERRA.vita. Ziel der Arbeit ist es, neue Erkenntnisse zu gewinnen, welche Modelle und Parameter in der modellbasierten Kohlenstoffbilanzierung sicher aus Fernerkundungsdaten gewonnen werden können. Die Dissertation soll aber auch deutlich machen, wo etwaige Schwachstellen der Fernerkundungsdaten liegen, die möglicherweise durch terrestrische Messungen verifiziert werden müssen. Die Arbeit beschäftigt sich dabei mit dem Forschungsgebiet der Kohlenstoffbilanzierung und den aktuellen rechtlichen Rahmenbedingungen sowie klimapolitischen Hintergründen. Die für die Untersuchung ausgewählten Fernerkundungssensoren MODIS, ASTER und LANDSAT TM werden im Hinblick auf ihre speziellen qualitativen Eigenschaften (wie räumliche und zeitliche Auflösung sowie radiometrischen Besonderheiten) miteinander verglichen und beurteilt. Die drei Sensoren werden darüber hinaus mit CORINE Land Cover 2000 Daten verglichen. CORINE, dargestellt in thematischen Karten, ist aus dem Programm Coordination of Information on the Environment aus dem Jahre 1997 entnommen und beschreibt eine einheitliche Kartierung der Landnutzungen und Bodenbedeckungen in Europa. Ein besonderer Fokus der Arbeit liegt auf der Erfassung der Biomasse (speziell in Waldbeständen) sowie der Beschreibung der Methodik der derzeitigen Verfahren zur Determinierung und Bilanzierung von Kohlenstoffvorräten in komplexen Waldökosystemen und den Einsatzmöglichkeiten mittels multispektraler Fernerkundungsdaten.

Städte sind Brennpunkte des globalen Wandels. Daher sind hochdetaillierte und aktuelle Informationen über deren Entwicklung nötig, wofür moderne Erdbeobachtungssensoren eine ideale Datenbasis liefern. In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren zur Änderungserkennung auf Basis höchstaufgelöster optischer Aufnahmen entwickelt und anschließend im stadtgeographischen Kontext zur Bewertung einer potenziell vorliegenden Geisterstadt angewandt. Das unüberwachte objektbasierte Verfahren erfasst den Bau neuer Gebäude mit einer Genauigkeit von 0,8 bis 0,9 entsprechend der Kappa Statistik in einem Testgebiet in der chinesischen Stadt Dongying. Dabei werden Differenzmerkmale auf Basis vorhandener Gebäudegeometrien zur Änderungserkennung verwendet. Ein Vorteil des Ansatzes ist die Nutzung verschiedener Sensoren mit unterschiedlichen Aufnahmegeometrien, was die Verwertung des gesamten Datenbestandes aktueller und zukünftig verfügbarer höchstaufgelöster Satellitenbilddaten auf kleinen räumlichen Skalen ermöglicht. Die Übertragbarkeit des Ansatzes wird mit besonderem Augenmerk auf die Klassenverteilung untersucht. Zu diesem Zweck wird ein Rahmenwerk entwickelt und in zwei Städten unterschiedlicher Charakteristika angewandt. Dabei zeigen sich geringere Genauigkeiten bei ungleich verteilten Klassen im Gegensatz zu einer ausgewogenen Verteilung. Die Bewertung potenziell vorliegender Geisterstädte wird als exemplarische stadtgeographische Anwendung am Beispiel der chinesischen Stadt Dongying gezeigt. Das Bewertungskonzept basiert auf der Annahme, dass eine geringe Auslastung des verfügbaren Wohnraums eines der wichtigsten Merkmale einer Geisterstadt darstellt. Dazu wird ein funktionales 4D-Stadtmodell zur Abschätzung der Bevölkerungskapazität erstellt und anschließend mit der tatsächlichen permanenten Wohnbevölkerung aus Zensusdaten verglichen. Aufgrund signifikanter Unterschiede ergibt sich eine hohe Wahrscheinlichkeit für die Entstehung einer Geisterstadt in der Stadt Dongying. / Cities are hot spots of global change. Thus, highly detailed and up-to-date information is required, which can be delineated based on various earth observation sensors. This thesis aims at the development of a change detection approach based on very high resolution (VHR) optical remote sensing data and consequent exemplary application of the assessment of the ghost city phenomenon in the context of urban geography. The unsupervised object-based change detection method captures the construction of individual buildings with accuracy of 0.8 to 0.9 according to kappa statistics in the city of Dongying, China. The methodology utilizes object-based difference features based on existing building geometries for the delimitation of changed and unchanged buildings. It is capable of handling VHR data from different sensors with deviating viewing geometries which allows the utilization of all present and future available sources of VHR data at small spatial scale. The transferability of the approach is investigated with particular focus on the nature and effects of class distribution. For this purpose, a diagnostic framework is developed and consequently applied in two cities of different characteristics. Results showed that situations of imbalanced class distribution generally provide less reliable identification of changes compared to balanced situations. The assessment of the ghost city phenomenon is conducted as an exemplary application of urban geography in the city of Dongying, China. The conceptual framework replicates undercapacity with respect to the residential population as one of the key characteristics of a ghost city. A 4d functional city model is established based on VHR imagery for population capacity estimation of residential buildings and subsequently related to actual permanent residential population from census counts. A significant mismatch and thus, high likelihood for the emergence and presence of the ghost city phenomenon was found in Dongying.

Aerosol particles directly influence the radiative transfer within the atmosphere by scattering and absorption of solar radiation and indirectly in their role as cloud condensation nuclei (CCN). The influence is subject to uncertainties, which can be reduced by a better understanding of their vertical distribution. The vertical aerosol distribution can be determined by airborne in-situ measurements, e.g., helicopter-borne probes, and ground-based remote sensing methods, e.g., lidar. Using algorithms with underlying assumptions and simplifications, physical and optical aerosol properties can be retrieved from lidar measurements. These derived aerosol properties, such as the CCN number concentration (NCCN), can be validated using direct in-situ measurements. In addition, the optical properties underlying the retrieval algorithms can be validated using Mie theory-based modeling. However, here the ambient humidity of the aerosol must be considered since the hygroscopic growth of the aerosol particles changes their optical properties. In the frame of this dissertation, three peer-reviewed scientific papers were published. The goals were to validate lidar-retrieval-based aerosol properties like NCCN, identify sources of uncertainty in Mie theory-based validation studies, and improve the quality of in-situ measurements, such as those of the aerosol particle light absorption coefficient conducted with filter-based absorption photometers. To this end, a Mie theory-based model was developed to calculate aerosol particles' optical properties in the dry and ambient states. The model input parameters were determined with sophisticated instrumentation deployed on the ground and within airborne measurement platforms during three conducted field campaigns. Lidar-based NCCN and the model were compared with corresponding direct in-situ measurements of aerosol optical and microphysical properties with satisfactory results. Sources of deviations concerning the modeled aerosol particle light absorption were identified; among others, the assumed aerosol mixing state and the consideration of light-absorbing organic aerosol components are key parameters. In addition, the representation of aerosol hygroscopicity in the model was investigated based on different measurement techniques. Possible further sources of uncertainty regarding the comparison with aerosol optical properties measured by lidar were discussed. Regarding the aerosol particle light extinction-to-backscatter ratio, also known as the lidar ratio, the dependence on the ambient relative humidity is shown for the first time by employing in-situ measurements and the developed Mie model. A corresponding parameterization was determined. Previous theoretical considerations from other studies were qualitatively confirmed. In addition, the lidar ratio was determined for the first time based on airborne in-situ measurements for the light of wavelength 1064 nm. Also, employing a laboratory study, the influence of rapid changes in relative humidity on filter-based absorption photometers was quantified. Surprisingly, an opposite effect was observed for two different filter materials. First approaches to correct the observed humidity effect were provided using two parameterizations. The findings are crucial, especially in environments with low aerosol particle light absorption, because the effect can exceed the measured values. The results of this work are an important contribution to the improvement, interpretation, and application of the vertical measurement of aerosol properties.:List of Figures I List of Tables I List of Acronyms II List of Symbols IV 1 Introduction 1 2 Theoretical background 5 2.1 Aerosol particles 5 2.1.1 Microphysical properties 5 2.1.2 Aerosol optical properties 8 2.1.3 Aerosol particles under humidified conditions 11 2.2 Lidar theory 11 2.3 Filter-based aerosol particle light absorption measurements and eBC mass concentration 15 2.4 Mie theory 17 3 Methodology 19 3.1 Measurement site 19 3.2 Mie-model 20 3.3 Field campaign instrumentation 20 3.3.1 Aerosol microphysical properties 22 3.3.2 Aerosol Hygroscopicity and complex refractive index 22 3.3.3 Aerosol optical properties 24 3.4 Filter-based particle light absorption measurements and RH 24 4 Results and Discussion 27 4.1 First publication 27 4.1.1 Re-usage of parts of Master thesis 27 4.1.2 Helicopter-borne observations of continental background aerosol in combination with remote sensing and ground-based measurements 27 4.2 Second publication 57 4.2.1 The effect of rapid relative humidity changes on filter-based aerosol-particle light-absorption measurements: uncertainties and correction schemes 57 4.3 Third publication 75 4.3.1 Measurement report: Comparison of airborne, in situ measured, lidar-based, and modeled aerosol optical properties in the central European background – identifying sources of deviations 75 4.3.2 Supplementary material of “Measurement report: Comparison of airborne, in situ measured, lidar-based, and modeled aerosol optical properties in the central European background – identifying sources of deviations” 105 5 Summary, Conclusions, and Outlook 117 Appendix A 121 Bibliography 123 Acknowledgments i Declaration of Independence iii / Aerosolpartikel beeinflussen den Strahlungstransport in der Atmosphäre durch Streuung und Absorption von solarer Strahlung direkt und indirekt in ihrer Wirkung als Wolkenkondensationskerne (CCN, cloud condensation nuclei). Der Einfluss ist mit Unsicherheiten behaftet, welche unter anderem durch ein besseres Verständnis über deren vertikale Verteilung reduziert werden kann. Die vertikale Verteilung der Aerosole kann mittels luftgetragener in-situ Messungen, z.B. mit helikoptergetragenen Sonden, und bodengebundener Fernerkundungsmethoden, z.B. Lidar, bestimmt werden. Mittels verschiedener Algorithmen, denen jedoch diverse Annahmen und Vereinfachungen zu Grunde liegen, können aus Lidarmessungen mikrophysikalische und optische Aerosoleigenschaften abgeleitet werden. Mittels direkter Messungen können diese abgeleiteten Aerosoleigenschaften, wie z.B. die CCN Anzahlkonzentration (NCCN), überprüft werden. Zudem können die, den Ableitungsalgorithmen zu Grunde liegenden, optischen Eigenschaften mittels Mie-Theorie basierter Modellierung validiert werden. Die Umgebungsfeuchte des Aerosols muss dabei jedoch berücksichtig werden, da auf Grund des hygroskopischen Wachstums die optischen Eigenschaften von Aerosolpartikeln verändert werden. Im Rahmen dieser Dissertation wurden drei begutachteten wissenschaftlichen Artikel publiziert. Die Ziele waren aus Lidarretrievals abgeleitete Aerosolgrößen wie z.B. NCCN zu validieren, Unsicherheitsquellen in Mie-Theorie basierten Validierungsstudien zu identifizieren und die Qualität von in-situ Messungen, wie z.B. die des Lichtabsorptionskoeffizienten von Aerosolpartikeln mittels filterbasierter Absorptionsphotometern, zu steigern. Dazu wurde ein Mie-Theorie basiertes Model entwickelt, welches die optischen Eigenschaften von Aerosolpartikeln im trockenen und Umgebungszustand berechnen kann. Dessen Eingangsparameter wurden mit hochqualitativen Messungen am Boden und in der Luft während dreier Feldkampagnen ermittelt. Korrespondierende in-situ Messungen am Boden und in der Luft verifizierten neben Lidar-basierten NCCN die Modelqualität mit zufriedenstellendem Resultat. Bezüglich der Aerosolpartikellichtabsorption konnte die Wichtigkeit des angenommen Aerosolmischungszustandes und der Berücksichtigung von lichtabsorbierenden organischen Aerosolkomponenten identifiziert werden. Zudem wurde die Repräsentierung der Aerosolhygroskopizität im Model auf Grundlage von verschiedenen Messtechniken untersucht. Mögliche weitere Unsicherheitsquellen bezüglich des Vergleiches mit den von Lidar gemessenen optischen Aerosoleigenschaften wurden diskutiert. Bezüglich des Lichtextinktions-zu-Rückstreuverhältnisses von Aerosolpartikeln, auch Lidarverhältnis (LR), konnte erstmals mit in-situ Messungen und dem entwickelten Mie-Model die Abhängigkeit dieses Parameters gegenüber der relativen Umgebungsfeuchte gezeigt und parametrisiert werden. Theoretische Betrachtungen aus vorherigen Studien wurden qualitativ bestätigt. Auf Basis von luftgetragenen in-situ Messungen konnte erstmalig das LR für Licht der Wellenlänge 1064 nm bestimmt werden. Mittels einer Laborstudie konnte der Einfluss von schnellen Änderungen der relativen Feuchte auf filterbasierte Absorptionsphotometer quantifiziert werden. Überraschenderweise zeigten zwei verschieden Filtermaterialen ein gegensätzlicher Effekt. Erste Ansätze zu der Korrektur des Feuchteeffekts wurden mit zwei Parametrisierungen geliefert. Gerade in Umgebungen mit niedriger Lichtabsorption durch Aerosol kann dies wichtig sein, da der Effekt die Messwerte übersteigen kann. Die Ergebnisse diese Arbeit sind ein wichtiger Beitrag zur Verbesserung, Interpretation und Anwendung vertikaler Messungen von Aerosoleigenschaften.:List of Figures I List of Tables I List of Acronyms II List of Symbols IV 1 Introduction 1 2 Theoretical background 5 2.1 Aerosol particles 5 2.1.1 Microphysical properties 5 2.1.2 Aerosol optical properties 8 2.1.3 Aerosol particles under humidified conditions 11 2.2 Lidar theory 11 2.3 Filter-based aerosol particle light absorption measurements and eBC mass concentration 15 2.4 Mie theory 17 3 Methodology 19 3.1 Measurement site 19 3.2 Mie-model 20 3.3 Field campaign instrumentation 20 3.3.1 Aerosol microphysical properties 22 3.3.2 Aerosol Hygroscopicity and complex refractive index 22 3.3.3 Aerosol optical properties 24 3.4 Filter-based particle light absorption measurements and RH 24 4 Results and Discussion 27 4.1 First publication 27 4.1.1 Re-usage of parts of Master thesis 27 4.1.2 Helicopter-borne observations of continental background aerosol in combination with remote sensing and ground-based measurements 27 4.2 Second publication 57 4.2.1 The effect of rapid relative humidity changes on filter-based aerosol-particle light-absorption measurements: uncertainties and correction schemes 57 4.3 Third publication 75 4.3.1 Measurement report: Comparison of airborne, in situ measured, lidar-based, and modeled aerosol optical properties in the central European background – identifying sources of deviations 75 4.3.2 Supplementary material of “Measurement report: Comparison of airborne, in situ measured, lidar-based, and modeled aerosol optical properties in the central European background – identifying sources of deviations” 105 5 Summary, Conclusions, and Outlook 117 Appendix A 121 Bibliography 123 Acknowledgments i Declaration of Independence iii

Einhergehend mit schnellem Bevölkerungs- und Wirtschaftswachstum erlebt die Welt innerhalb der letzten Jahrzehnte eine schnelle Akkumulation langlebiger Ressourcen in Gebäuden und Infrastruktur, auch gesellschaftlicher Materialbestand genannt. Im 21. Jahrhundert wird die Fortsetzung dieser Entwicklung zur großen Herausforderung für den sozioökonomischen Stoffwechsel der Erde und zum Erreichen biophysikalischer Grenzen führen. Siedlungen sind von besonderem Interesse, da Menschen dort Nachfrage nach Leistungen wie Nahrung oder Mobilität generieren und mit ihnen interagieren. Zukünftig wird neben einer globalen Entwicklungsperspektive auf Materialbestände und Bevölkerung auch ein räumlich explizites, hochauflösendes Verständnis lokaler Muster und Prozesse von Relevanz für eine datenbasierte Antwort auf Herausforderungen des globalen Wandels sein. Diese Arbeit präsentiert einen Workflow zur Kartierung und Quantifizierung von Materialbeständen und Bevölkerungsverteilung und -dynamik mittels hochaufgelöster mehrdimensionaler Siedlungskartierung mit Multisensor-Erdbeobachtungsdaten auf nationaler Ebene. Der erste Abschnitt demonstriert das Potenzial der Verwendung von Sentinel-1 und -2 Zeitreihendaten mit Methoden des maschinellen Lernens für die Kartierung von Siedlungsstrukturen, d.h. Subpixel-Landbedeckung, Gebäudehöhe und Gebäudetyp. Der zweite Abschnitt quantifiziert Schlüsselparameter des sozioökonomischen Metabolismus, d. h. Bevölkerung und Materialbestand, anhand zuvor generierter Datensätze zur Siedlungsstruktur. Der dritte Abschnitt nutzt das Landsat-Datenarchiv und Zeitreihenanalyse, um räumliche Muster und Dynamiken von Bevölkerung und Materialbeständen in Deutschland seit 1985 zu quantifizieren. Frei verfügbare und global konsistente Erdbeobachtungsdaten und Techniken des maschinellen Lernens haben großes Potenzial, das räumlich explizite hochaufgelöste Verständnis sozioökologischer Variablen basierend auf mehrdimensionaler Siedlungskartierung zu verbessern. / During the recent decades of the Anthropocene, the world has experienced rapid growth of population and economic activity. This went along with a considerable accumulation of long-lived resources, for example in buildings and infrastructure, i.e., societal material stock. In the 21st century, a continuation of this development will be a major challenge to the Earth’s socio-economic metabolism, as some limitations of the Earth’s biophysical basis might be reached. Settlements are of particular interest, because they are the places where people generate demand for, and interact with services. Both an overarching perspective on the global long-term development of material stock and population as well as a spatially explicit, high-resolution understanding of local patterns and processes will be of particular relevance for a more data-informed response to challenges of global change. This dissertation presents a workflow to map and quantify material stocks and population distribution and dynamics by means of multi-dimensional settlement mapping with decameter resolution multi-source Earth Observation data on a national scale. The first part demonstrates the potential of using Sentinel-1 and -2 time series imagery with machine learning regression and classification for settlement structure mapping, including sub-pixel land cover, building height and building type mapping. The second part quantifies key parameters of the socio-economic metabolism, i.e., population and material stock, using previously generated datasets on settlement structure. The third part uses the Landsat data archive and Change-Aftereffect-Trend analysis to quantify spatial-temporal patterns and dynamics of population and material stock development in Germany since 1985. Findings demonstrate that freely available and globally consistent Earth Observation data and machine learning techniques have great potential to improve the spatially explicit high-resolution understanding of socio-metabolic variables based on multi-dimensional settlement mapping in a seamless workflow.

This research was carried out to test the potential of combining unmanned aerial vehicle (UAV) and remote sensing (RS) to support precision mapping of irrigation systems for paddy land. The study area is an urban/agricultural area of Central Vietnam. The Sentinel-2A imagery acquired on 30 June 2018 was interpreted according an object-based classification method aiming to map paddy land and irrigation systems for the Hoa Vang district; the total accuracy was 91.33% with a Kappa coefficient of 0.87. However, with the spatial resolution from the Sentinel-2A images (20 meters x 20 meters) it was difficult to classify paddy land and water from other objects within small and scattered parcel areas. This research was designed on five experimental flying zones, collecting 2,085 images by the UAV. With the very high spatial resolution data of the UAV, it was possible to clearly identify the boundaries of paddy land parcels, water sources such as rivers and lakes, and other objects such as canals and concrete irrigation systems. This classification derived from the orthogonal images from the five experimental zones using an object-based classification method, correcting the interpretation results of the Sentinel 2A images. Outcomes indicate that, the combination of UAV and RS can be applied to support precision mapping of irrigation systems for paddy land in urban agricultural areas. / Nghiên cứu này được thực hiện nhằm thử nghiệm khả năng kết hợp giữa UAV với viễn thám trong hỗ trợ độ chính xác của bản đồ hệ thống nước tưới cho đất trồng lúa ở vùng nông nghiệp đô thị tại Miền trung Việt Nam. Ảnh viễn thám Sentinel- 2A thu nhận vào 30/6/2018 đã được giải đoán bằng phương pháp định hướng đối hướng để thành lập bản đồ hệ thống nguồn nước tưới cho huyện Hòa Vang vào năm 2018, với kết quả độ chính xác tổng số là 91,33% và hệ số kappa là 0,87. Mặc dù với kết quả giải đoán có độ chính xác cao nhưng với độ phân giải không gian của ảnh Sentinel-2A là 20m x 20m rất khó để phân loại được các vùng đất lúa có diện tích nhỏ và phân bố phân tán. Nghiên cứu này đã thiết kế 5 khu vực bay thử nghiệm với 2.085 ảnh để thu thập dữ liệu từ UAV. Có thể thấy rằng dữ liệu ảnh từ UAV với độ phân giải siêu cao có thể nhận diện và phân biệt được một cách rõ ràng không chỉ ranh giới của các thửa đất lúa, hệ thống nguồn nước như sông hồ, mà còn cả những đối tượng kênh mương thủy lợi nhỏ. Kết quả giải đoán các ảnh bay chụp bằng UAV sử dụng dụng phương pháp định hướng đối tượng, nghiên cứu này đã hiệu chỉnh được kết quả giải đoán ảnh Sentinel 2A. Kết quả cho thấy việc kết hợp dữ liệu viễn thám với UAV là hoàn toàn có khả năng sử dụng để hỗ trợ độ chính xác thành lập bản đồ hệ thống nguồn nước cho đất trồng lúa ở vùng nông nghiệp đô thị.

This study aims to create a flood extent map with Sentinel imagery and to evaluate impacts on agricultural land in the lagoon region of central Vietnam. In this study, remote sensing images, obtained from 2017 to 2019, were used to simultaneously map the land cover status of a flood in the Quang Dien district. This study highlights flooded areas from Sentinel-2 images by calculating some indicators such as the Land Surface Water Index (LSWI) and the Enhanced Vegetation Index (EVI). Comparisons between the floodplain samples (GPS point-based) and flood mapping results, with the ground-truth data, indicate that the overall accuracy and Kappa coefficients were 97.9% and 0.62 respectively for 2017; the values for 2019 were 95.7% and 0.77 for the same coefficients. Land use maps overlying the flood-affected maps show that approximately 11% of the agriculture land area was affected by floods in 2019 comparison to a 10% in 2017. Wet rice was the most affected crop with the flooded area accounting for more than 70% of the district under each flood event. The most affected communes are: Quang An, Quang Phuoc and Quang Thanh. This study provides valuable information for flood disaster planning, mitigation and recovery activities in Vietnam. / Mục tiêu của nghiên cứu là lập bản đồ phân bố ngập lụt với hình ảnh vệ tinh Sentinel và đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đến sử dụng đất nông nghiệp ở vùng đầm phá miền Trung, Việt Nam. Trong nghiên cứu này, ảnh viễn thám thu nhận giai đoạn 2017-2019 được sử dụng để xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng đất tại thời điểm bị ngập nước trên địa bàn huyện Quảng Điền. Nghiên cứu đã xác định được vùng ngập lụt ở huyện Quảng Điền bằng phương pháp phân loại chỉ số mặt nước (Land Surface Water Index – LSWI) và chỉ số khác biệt thực vật (Enhanced Vegetation Index-EVI) từ ảnh Sentinel-2. Xác định vùng nước lũ bị che khuất bởi mây bằng mô hình số hóa độ cao (DEM). Kết quả phân loại vùng ngập lụt được so sánh với giá trị tham chiếu mặt đất cho thấy độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa đạt được trong năm 2017 là 97,9% và 0,62; trong khi năm 2019 đạt 95,7% và 0.77. Bản đồ sử dụng đất chồng lên bản đồ lũ lụt cho thấy khoảng 11% diện tích đất nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi lũ lụt năm 2019 so với 10% năm 2017. Cây lúa nước là cây trồng bị ảnh hưởng nặng nề nhất, với diện tích bị ngập lụt chiếm hơn 70% diện tích lúa của huyện. Các xã bị ngập lớn là xã Quảng An, Quảng Phước và Quảng Thành. Nghiên cứu này cung cấp thông tin có giá trị cho các hoạt động lập kế hoạch, giảm nhẹ và phục hồi thiên tai lũ lụt ở Việt Nam.

This paper describes the influence of elevation on woody tree species diversity in Nam Kar Natural Reserve of Daklak, of which remote sensing and GIS techniques were used as the tools in biodiversity inventory and assessment. The whole Reserve area was divided into four elevation classes based on DEM (Digital Elevation Model) using GIS technique. Landsat 8 satellite image was employed to stratify the forest into the four strata. A total of 4 transect lines of 100 m in length and 20 m in width (abbreviated as H1, H2, H3, and H4) established in east-west direction representing for 4 elevation classes was used for surveying biodiversity and stand structure. The different diversity indices were compared among the different elevation classes. The relationships between reflectance value of satellite image, forest strata with biodiversity indices were also analysed. The result shows that the diversity of woody tree species is different among elevation classes. Based on sample plots a total of 135 tree species belonging to 42 genera was found in this area. Although a low inverse correlations were found between number of species composition, basal area, and tree density with DNs, most correlation was statistically insignificant 95%. However, a medium relation between forest strata and number of species composition were found with correlation coefficient r = 0.53 (P<0.00) in the area. / Nghiên cứu này đánh giá đa dạng thực vật thân gỗ tại khu bảo tồn thiên nhiên Nam Kar theo các cấp độ cao khác nhau. Nghiên cứu đã sử dụng ảnh vệ tinh và kỹ thuật GIS để hỗ trong trong việc điều tra và đánh giá đa dạng sinh học. Toàn bộ khu bảo tồn được chia thành 4 cấp độ cao dựa vào mô hình số độ cao (DEM) được thực hiện bằng kỹ thuật GIS. Ảnh Landsat 8 đã được sử dụng để phân chia rừng thành 4 khối trạng thái. Có 4 ô tiêu chuẩn dạng dải có kích thước 100m chiều dài và 20m chiều rộng được đặt ở từng đai cao (viết tắt là H1, H2, H3, và H4) theo hướng cố định Đông – Tây để điều tra đa dạng sinh học và cấu trúc lâm phần của thực vật thân gỗ ở từng đai cao. Các chỉ số đa dạng sinh học đã được so sánh trong từng cấp độ cao. Mối quan hệ giữa giá trị ảnh, hiện trạng rừng với các chỉ số đa dạng cũng được phân tích. Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt về đa dạng loài thực vật thân gỗ theo từng đai cao. Dựa vào ô mẫu nghiên cứu cũng đã ước tính có 135 loài thuộc 42 chi có trong vùng nghiên cứu. Một số đặc điểm lâm phần như thành phần loài, tiết diệt ngang bình quân và mật độ cây có mối tương quan nghịch với giá trị ảnh vệ tinh tuy nhiên mối quan hệ này không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Tuy vậy nghiên cứu cho thấy có mối tương quan tương quan khá chặt giữa số loài và các khối hiện trạng rừng với hệ số tương quan là 0.53 ở mức P<0.00.

Digital change detection is a helpful technique using multi-temporal satellite image for analyzing landscape exchange. The objective of this study is an attempt to assess the land-use changes in Phu Giao district, Binh Duong province, Vietnam in the period of fifteen years, from 2001 to 2015. Landsat Thematic Mapper (TM) image data files of years from 2001 to 2015 were collected on website of United States Geological Survey (USGS). Then, the images supervised were classified into five classes including perennial plant, annual plant, barren and urban land, and water body using Maximum Likelihood classification method in ENVI 4.7, and mapped using ArcGIS. The results show that during fifteen years, perennial land and urban land have been increased by 39.83% and 10.32%, while annual land and water body have been decreased by 1.37% and 5.35% accordingly, respectively. / Phát hiện thay đổi số hóa là một kỹ thuật hiệu quả sử dụng hình ảnh vệ tinh đa thời gian cho phân tích thay đổi cảnh quan. Bài viết này là một sự cố gắng nhằm đánh giá sự thay đổi đất sử dụng ở huyện Phú Giáo, tỉnh Bình Dương, Việt Nam trong khoảng thời gian mười lăm năm từ năm 2001 đến năm 2015. Các file dữ liệu ảnh Landsat TM của các năm từ 2001 đến 2015 đã được thu thập trên trang web nghiên cứu Địa chất Hoa Kỳ (USGS). Sau đó, các hình ảnh giám sát được phân thành năm lớp bao gồm cả cây trồng lâu năm, cây trồng hàng năm, đất đô thị cằn cỗi và vùng nước sử dụng phương pháp phân loại Maximum Likelihood trong ENVI 4.7, và lập bản đồ bằng sử dụng ArcGIS. Kết quả cho thấy rằng trong suốt mười lăm năm, diện tích đất trồng cây lâu năm, đất đô thị đã được tăng tương ứng là 39,83% và 10,32%, trong khi đất đai hàng năm và vùng nước giảm 1,37% và 5,35%.

Remote sensing and Geographic Information System (GIS) - an effective tool for managing naturalresources, is quite common application in establishing thematic maps. However, the application of this modern technology in natural resource management has not yet been popular in Vietnam, particularly mapping the land use/cover. Currently, land use/cover map is constructed as traditional methods and gets limitations of management counting due to time-consuming for mapping andsynthesis the status of land use/cover. Hence, information on the map is often outdated and inaccurate.The main objective of this study is to upgrade the accuracies in mapping current perennialcrops in Chu Se District, Gia Lai Province in Vietnam by interpreted NDVI index (Normalized Difference Vegetation Index) from Landsat 8-OLI (Operational Land Imager). The results of studyis satisfied the urgent of practical requirement and scientific research. There are 3 types of perennial industrial plants in the study area including rubber, coffee, and pepper, in which most coffee isgrown, with an area of over 10,000 hectares. The results also show that integration of remote sensing and GIS technology enables to map current management and distribution of perennial industrialplants timely and accurately. This application is fully consistent with the trend of the world, and in accordance with regulations of established land use/cover map, and the process could be appliedat other districts /towns or in higher administrative units. / Viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) là công cụ hữu hiệu để quản lý tài nguyên thiên nhiên, được ứng dụng khá phổ biến để thành lập các loại bản đồ. Tuy nhiên, việc áp dụng công nghệ hiện đại này trong lĩnh vực quản lý tài nguyên thiên nhiên ở Việt Nam chưa phổ biến, nhất là công tác xây dựng bản đồ hiện trạng sử dụng/độ phủ đất. Việc xây dựng bản đồ hiện trạng hiện nay vẫn theo phương pháp truyền thống, thường gặp nhiều hạn chế do thời gian tổng hợp và xây dựng bản đồ hiện trạng kéo dài, dẫn đến thông tin trên bản đồ bị lạc hậu và không chính xác. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là nâng cao độ chính xác kết quả giải đoán ảnh viễn thám Landsat 8 bằng chỉ số NDVI (chỉ số khác biệt thực vật) để thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất cây công nghiệp lâu năm ở huyện Chư Sê, tỉnh Gia Lai, Việt Nam. Từ đó quản lý hiện trạng sử dụng loại đất này phù hợp yêu cầu cấp bách thực tiễn sản xuất và nghiên cứu khoa học. Kết quả của nghiên cứu cho thấy có 3 loại hình cây công nghiệp trên địa bàn nghiên cứu gồm cây cao su, cà phê và hồ tiêu, trong đó cây cà phê được trồng nhiều nhất, với diện tích hơn 10.000 ha. Nghiên cứu cũng cho thấy, tích hợp công nghệ viễn thám và GIS cho phép quản lý hiện trạng và phân bố cây công nghiệp trong không gian một cách hiệu quả và nhanh chóng. Ứng dụng này hoàn toàn phù hợp với xu hướng của thế giới, đồng thời theo đúng quy định thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất, và quy trình này có thể thực hiện được ở cấp huyện/thị xã hoặc đơn vị hành chính cấp cao hơn.

Cobia fish cage is the most popular marine culture species raised in Phu Quoc Island, Vietnam. For its sustainable development, there is a need to determine the carrying capacity to avoid nega-tive marine environmental impact in the future. This study was carried out to collect water samples each two months at the lowest and highest tides at four points around the farming area in Rach Vem, Phu Quoc Island, Kien Giang Province from February to October 2011. Water quality in cobia cage culture was surveyed to assess the environmental status of coastal aquaculture areas including seven parameters such as DO, COD, BOD, TSS, TN, TP and Chlorophyll-a. These parameters are suitable to rear cobia fish cage in this area. Nitrogen and phosphorus are considered as the principal nutrients produced by the cobia fish farm and affecting water environment. This study found that the carrying capacity for fish cage farming in the area is 290.96 to 727.81 tons (based on total nitrogen) and 428.64 to 1,383.88 tons (based on total phosphorus) from February to Au-gust 2011. The maximum number of cobia cages should be, based on total nitrogen, from 64 to 266 and, based on total phosphorus, from 94 to 253. Moreover, this study examined the possibility of remote sensing and geographic information system (GIS) technique based on Object-based Image Analysis (OBIA) method by THEOS imagery for mapping of cage culture facilities and detect the location for cobia cage culture in study area. / Cá bớp nuôi lồng bè là một trong những loài cá nuôi phổ biến khu vực ven biển Phú Quốc, Việt nam. Nhằm phát triển bền vững vùng ven biển, đề tài thực hiện đã xác định và đánh giá hiện trạng môi trường nước và sức tải môi trường của nghề nuôi cá bớp lồng bè ở đảo Phú Quốc. Nghiên cứu này được thực hiện thông qua việc thu mẫu môi trường nước mỗi 2 tháng theo mức nước triều cao nhất và thấp nhất tại 4 điểm quanh khu vực nuôi tại ấp Rạch Vẹm, huyện Phú Quốc, tỉnh Kiên Giang từ tháng 02-10/2011. Chất lượng nước khu vực nuôi thủy sản cũng được khảo sát với 7 chỉ tiêu gồm DO, COD, BOD, TSS, TN, TP, Chlorophyll-a. Các thông số chất lượng môi trường này phù hợp nuôi cá bớp tại khu vực nghiên cứu dựa trên tiêu chuẩn chất lượng môi trường. Trong nghiên cứu này, đạm và lân là 2 thông số được sử dụng để tính toán sức tải môi trường. Sức tải môi trường được tính toán cho khu vực nuôi cá bớp dao động khoảng từ 290.96 tấn đến 727.81 tấn (tính trên hàm lượng đạm tổng số) và từ 428,64 tấn đến 1.383,88 tấn (tính trên hàm lượng lân tổng số) trong thời gian từ tháng 2 đến tháng 10 năm 2011. Số lượng tối đa lồng bè nuôi cá bớp khoảng từ 64 đến 266 (đạm tổng số) và từ 94 đến 253 (lân tổng số) dựa vào phân tích hồi quy tương quan. Bên cạnh đó, công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã được ứng dụng bằng cách sử dụng ảnh THEOS để xác định vị trí và phân bố không gian khu vực nuôi cá lồng bè dựa trên phương pháp phân tích đối tượng theo hướng (OBIA).