Groundwater flow modelling provides an important quantitative instrument for addressing issues related to the quantity and quality of groundwater and the connected water resources. Consequently, groundwater flow models have been developed and used ubiquitously in science to deepen the understanding of subsurface processes and their drivers as well as management and planning tools. The present work investigates how numerical models can be linked to field investigations and public databases to quantitatively approach questions in the area of groundwater research. The primary goal is to develop new, efficient ways to overcome limitations of the individual hydrological concepts for solving specific hydrological problems and to increase the understanding of practical applicability of different methods. For this purpose, tailor-made approaches were developed for different study areas covering diverse spatial scales: the hydrology of a small mining lake, the riparian aquifer at the scale of a single meander as well as the aquifer systems of a large-scale river basin in China. The first part of the work deals with the physical and mathematical modelling of water constituents balance in a meromictic mining lake in Lusatia. The capability of using a rather simple mass-balance model based on a sufficient dataset of field data to evaluate lake stratification and lake-groundwater interaction were shown. In the second part, a transient numerical groundwater flow model was developed for the riparian aquifer of a stream meander and was calibrated by three different salt tracer tests. The model was used to proof the reliability of subsurface travel times derived from time series analysis and to give insights in the riparian zone dynamics during changing hydraulic gradients. The third part of the work describes the methodology to conduct risk assessment of groundwater contamination on the large catchment scale of the Songhua River in China. A comprehensive literature study was conducted to get an overview about measurement data on water quality data in China. A three-dimensional numerical flow and mass transport model was applied to access the flow and matter transport dynamics in the aquifer system of a sub-basin considering changing groundwater exploitation scenarios. Consequently, numerical groundwater modelling was combined with processed remote sensing and web mapping service data to overcome field data limitations and to derive groundwater vulnerability, groundwater hazard and groundwater risk maps for the entire Songhua River Basin. Summarizing, this doctoral thesis could develop new methods of combining field measurements, data assimilation and aggregation from various sources and groundwater modelling strategies and successfully apply these methods to find solutions on problems of multiple scales and across water systems. / Die Grundwassermodellierung stellt eine wichtige wissenschaftliche Methode zur quantitativen Analyse von Fragestellungen zum Schutz der Menge und Güte der Grundwasserressourcen sowie der angeschlossenen Wasserkörper dar. Dementsprechend werden Grundwassermodelle sowohl für Planungs- und Bewertungszwecke im Wasserressourcenmanagement als auch zur wissenschaftlichen Erforschung der Prozesse im Untergrund entwickelt und angewendet. Die vorliegende Arbeit untersucht in diesem Rahmen, wie numerische Modelle, Feldmessungen und Daten generiert aus Fernerkundungsdaten und Webplattformen systematisch verknüpft werden können, um Fragestellungen im Bereich der Grundwasserforschung quantitativ zu beantworten. Das Ziel der Arbeit ist es neue effiziente Abläufe zu entwickeln, die die Limitierung der einzelnen Methoden überwinden und diese auf deren Anwendbarkeit für die Lösung spezifischer hydrologischer Probleme zu analysieren. Zu diesem Zweck wurden in dieser Doktorarbeit fallspezifische Lösungen für verschiedene Untersuchungsgebiete entwickelt, die sowohl in der räumlichen Skale als auch in den zu untersuchenden hydrologischen Fragestellungen eine große Diversität aufweisen. Im ersten Teil der Arbeit wurde die Massenbilanz von Wasserinhaltsstoffen in einem meromiktischen Tagebaurestsee im Lausitzer Revier durch physikalische und mathematische Modellierungsmethoden untersucht. Dabei konnte gezeigt werden, dass auf Basis einer gewonnenen mehrjährigen Zeitreihe von Messdaten ein einfaches Massenbilanzmodell in der Lage ist, sowohl Seeschichtungs- als auch Grundwasseraustauschdynamiken quantitativ zu beschreiben. Der zweite Teil der Arbeit umfasst die Entwicklung eines transienten numerischen Grundwassermodells für den quartären Uferaquifer im Bereich eines Flussmäanders der Selke welches anhand von Daten aus mehreren Salztracertests kalibriert wurde. Das Modell wurde dafür verwendet die transienten Verweilzeiten in der gesättigten Zone des Mäanderbogens unter dem Einfluss dynamischer hydraulischer Bedingungen zu untersuchen. Die Ergebnisse wurden im Anschluss mit Verweilzeiten verglichen, die aus der Analyse der zeitlichen Verschiebung von gemessenen elektrischen Leitfähigkeitszeitreihen zwischen Fluss und Grundwassermessstellen gewonnen wurden. Durch dieses kombinierte Verfahren konnten sowohl die Beschränkungen der zeitreihenbasierten Verweilzeitberechnung aufgezeigt als auch ein tieferes Systemverständnis für die Interaktionsdynamiken zwischen Grund- und Flusswasser auf der Mäanderskala gewonnen werden. Der dritte Teil der Arbeit beschreibt die Vorgehensweise für die Bewertung des Grundwasserkontaminationsrisikos im Einzugsgebiet des Songhua Flusses in China. Eine umfassende Literaturstudie wurde durchgeführt, um einen Überblick über die Verfügbarkeit von Messdaten zur Belastung der Wasserressourcen Chinas mit organischen Schadstoffen zu erhalten. Danach wurde für ein Teileinzugsgebiet ein dreidimensionales numerisches Grundwassermodell auf Basis der vorhandenen hydrogeologischen Daten aufgebaut. Dieses wurde dazu verwendet die Änderungen im Stofftransports und den Schadstoffkonzentrationen innerhalb des Aquifersystems unter steigenden Entnahmeraten zu analysieren. Basierend auf diesen Studien wurden auf der Skale des Gesamteinzugsgebiets, um die beschränkte Verfügbarkeit von Felddaten auszugleichen, die Ergebnisse der numerischen Grundwassermodellierung mit Fernerkundungsdaten und Webdatenbanken in einem Indexsystem kombiniert mit dem für die oberflächennahen Aquifere Vulnerabilität, Gefährdungspotential und Verschmutzungsrisiko in einer räumlichen Auflösung von 1 km² bestimmt wurden. Zusammenfassend konnten durch die vorliegende Doktorarbeit neue passgenaue Methoden zur effektiven Kombination von in-situ Messungen, der Datenerhebung und Datenintegration aus vielfältigen Datenquellen sowie numerischen Grundwassermodellierungsstrategien entwickelt und zur Lösung der untersuchten hydrologischer Fragestellen auf den verschiedenen Skalen und über die Grenzen der einzelnen hydrologischen Teilsysteme hinaus erfolgreich angewandt werden.

Die vorliegende Arbeit analysiert die Phänologie photosynthetisch aktiver Vegetation mit Hilfe von NDVI Zeitreihen für einen Zeitraum von 24 Jahren (AVHRR‑GIMMS Daten). Neben einer Datierung des jahreszeitlichen Wechsels zwischen Wachstums-, Reife- und Seneszenzphase wird das Ziel verfolgt, Trends sowohl in phänologischen Ereignissen (Start-of-Season) als auch im NDVI zu identifizieren. Das, in der semi-ariden Sahelregion gelegene, Untersuchungsgebiet weist mit zwei sich teilweise überlagernden Vegetationsperioden eine komplexe Phänologie auf, deren Modellierung durch die sowohl in ihren Zeitpunkten als auch in ihren Ausprägungen hoch variablen Vegetationsabläufe erschwert wird. Vor diesem Hintergrund ist zunächst ein, auf der Fourieranalyse basierender, Ansatz zur flexiblen Glättung der NDVI Zeitreihen entwickelt worden. Um für die Trendanalyse lineare Regressionsverfahren einsetzen zu können, sind die Zeitreihen nach dem Komponentenmodell untergliedert worden (Subtraktion der Saisonfigur). Alternativ kam der saisonale MANN-KENDALL Trendtest zur Anwendung. Die NDVI Zeitreihen wurden ebenfalls auf Änderungen im mehrjährigen Mittelwert (Bruchpunkte) untersucht. Alle Auswertungen sind in einer eigenen Applikation umgesetzt worden. Es konnte gezeigt werden, daß Änderungen im NDVI Niveau eher abrupt als graduell verlaufen. Langfristige Trends weisen nur geringe Anstiege auf. Die Vegetation erholte sich von der Dürre 1984/85 nur im südlichen Teil des Untersuchungsgebietes, im Norden dominieren langfristig negative Trends. Brüche im mean der NDVI Zeitreihen korrelieren mit Brüchen im Abflußverhalten des Niger.

Politische und sozioökonomische Rahmenbedingungen haben entscheidenden Einfluss auf Landnutzungswandel; die relative Bedeutung dieser Faktoren untereinander ist jedoch oftmals unklar. Ziel dieser Arbeit ist es, durch die Untersuchung der Auswirkungen der politischen und sozioökonomischen Transformation auf Landnutzungswandel in Osteuropa zu einem besseren Verständnis solcher übergreifenden Einflussfaktoren beizutragen. Am Beispiel des Dreiländerecks Polen-Slowakei-Ukraine in den Karpaten wurden hierzu grenzüberschreitende Landschaftsvergleiche durchgeführt, da solche Vergleiche die Entkopplung der Faktoren allgemeiner Landnutzungstrends von Faktoren länderspezifischer Veränderungen ermöglichen. Darüber hinaus sind die Auswirkungen postsozialistischen Landschaftswandels auf die Karpaten, einem Gebiet mit einzigartigem ökologischen Wert, bisher weitestgehend unerforscht. Mit Hilfe von Landsat TM/ETM+ Satellitendaten aus dem Jahr 2000 wurden rezente Landschaftsunterschiede zwischen Ländern quantifiziert. Auf der Basis von Bildern von 1986-2000 wurde anschliessend überprüft, ob Länderunterschiede auf sozialistischen oder post-sozialistischen Landschaftswandel zurückführbar sind. Die Ergebnisse dieser Analysen zeigten weit verbreiteten Landnutzungswandel nach 1989 als Folge von sich verschlechternden wirtschaftlichen Bedingungen, geschwächten Institutionen und gesellschaftlichem Wandel. Die Länder unterschieden sich jedoch auch deutlich hinsichtlich Forstveränderungen, Brachfallung und Parzellierung von Ackerland. Diese Unterschiede lassen sich durch verschiedene Besitzverhältnisse, Bewirtschaftungsformen und Landreformen erklären. Während sich Polen und die Slowakei landschaftlich seit 1989 annähern, entfernt sich die Ukraine zunehmend. Diese Arbeit unterstreicht die Bedeutung ökonomischer und institutioneller Veränderungen für Landschaftswandel und zeigt, wie unterschiedliche Besitzstrukturen und Landreformen Landschaftswandel beeinflussen. / Broad-scale political and socio-economic conditions are powerful determinants of land use change. Yet, their relative importance is unclear. The main goal of this thesis was to increase the understanding of such broad-scale drivers of land use change by studying how Eastern Europe’s landscapes were affected by the political and socio-economic transition after the fall of the Iron Curtain in 1989. The border triangle of Poland, Slovakia, and Ukraine in the Carpathians was selected as a study area, because cross-border comparisons of land use change allow for decoupling overall trends in the transition period from country specific changes. Moreover, the Carpathians are of exceptional ecological value, but little is known about land use effects on these ecosystems after 1989. Post-socialist land use change was quantified based on Landsat TM/ETM+ images by (1) comparing contemporary (year 2000) landscapes among countries, and (2) using images from 1986 to 2000 to investigate whether differences originated from socialist or post-socialist land use change. Results indicated that forest change, farmland abandonment, and farmland parcelization were widespread in the transition period, likely due to worsening economic conditions, weakened institutions, and societal change. However, land use trends also differed strongly among the three countries due to dissimilar land ownership patterns, land management practices, and land reforms. Poland and Slovakia converged in the transition period in terms of land cover, while Ukraine clearly diverged. This thesis provided compelling evidence of the importance of economic and institutional change for land use change and underpinned the pivotal role of ownership patterns and land management policies. These factors were important to understand land use change in Eastern Europe, and they are likely equally important elsewhere.

Urbanisierungsprozesse beeinflussen die Funktionen natürlicher Ökosysteme signifikant. Bereitgestellte ökosystemare Leistungen unterliegen Veränderungen, die direkt die Lebensbedingungen des Menschen beeinflussen. Funktionale Freiflächen mit Baum- und Gehölzbeständen sind wichtige Bestandteile urbaner Ökosysteme und lindern lokal Einflüsse der Urbanisierung. Die Umweltbedingungen in der Stadt weichen von den natürlichen ab und mindern die Funktionsfähigkeit der Bäume. Gegenüber etablierten, terrestrischen Untersuchungen des Baumzustands ermöglicht die Fernerkundung räumlich und zeitlich flexible Vitalitätscharakterisierungen. In dieser Dissertation wird ein fernerkundlicher Ansatz zur Baumzustandserhebung erarbeitet. Bei Nutzung hyperspektraler Bilddaten werden biophysikalische und strukturelle Baumparameter mit dem quantitativen Ansatz der Strahlungstransfermodellierung (RTM) abgeleitet. Schwerpunkt dieser Arbeit war die Adaption der RTM auf einzelne Bäume. Hierzu wurden drei Anpassungen vorgenommen: die Korrektur höhenbedingter Bildpunktversätze, die Selektion von Bildelementen und die Nutzung eines geometrisch-optischen Modells, um Einflüsse der Kronentopographie zu korrigieren. Eine Validierung der Modelle und abgeleiteter Parameter basierte auf umfangreichen Geländeerhebungen. Beispielhaft wurde die weißblühende Rosskastanie, eine Hauptbaumart Berlins, untersucht. Ein Modelltest zeigte die Eignung der modifizierten RTM, die optischen Eigenschaften von Kastanien zu modellieren. Mit einer Sensitivitätsanalyse wurde der Einfluss spezifischer Baumeigenschaften auf die Modellergebnisse quantifiziert, was die Optimierung des Verfahrens ermöglichte. Durch Invertierung der Modelle konnten die vitalitätsrelevanten Parameter Chlorophyll- und Wassergehalt realistisch abgeleitet und in ein Baumkataster eingebunden werden. Damit leistet diese Dissertation einen Beitrag, das thematische Spektrum verfügbarer Biogeodaten zur Untersuchung stadtökologische Prozesse zu erweitern. / Urbanisation affects natural ecosystems functions significantly. This leads to changes in ecosystem services which are directly linked to human living conditions. Functional open spaces, especially when covered with wood and trees, are a major component of urban ecosystems and lessen the impact of urbanisation. Environmental conditions of urban areas are fare away from non urban, natural ones. The functionality of trees decreases as a consequence of these unfavourable conditions. In comparison to terrestrial surveys, remote sensing enables spatially and temporally flexible descriptions of tree vitality. In the present work a remote sensing based approach to investigate conditions of urban trees was developed. Radiative transfer models (RTM) were used to derive biophysical and structural parameters from hyperspectral data. In order to adapt the modelling approach to single trees three modifications were made: a) the correction of pixel shifts due to the height of trees and non-nadir view angles of the sensor; b) the selection of spectrally pure pixels; c) the correction of albedo effects induced by crown geometry. A detailed validation of the models and the estimated parameters is performed based on data of an extensive ground survey. Being one of Berlin’s main tree species, the horse chestnut (lat. Aesculus hippocastanum) was exemplary investigated. An Evaluation of the modified RTM showed that they are able to model the optical properties of chestnut canopies. A sensitivity analysis was performed to quantify the impact of tree specific effects on the results of the modelling approach. The findings allowed an optimization of the method. Vitality parameters such as chlorophyll and water content could be realistically estimated by model inversion. Results were finally linked to an existing cadastral system. Results from this work help widen the thematic spectrum of environmental biogeodata applications and investigating multiple processes of urban ecology.

Das weltweite Ausmaß der Urbanisierung zählt zu den großen ökologischen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Die Fernerkundung bietet die Möglichkeit das Verständnis dieses Prozesses und seiner Auswirkungen zu erweitern. Der Fokus dieser Arbeit lag in der Quantifizierung der städtischen Landbedeckung mittels Maschinellen Lernens und räumlich unterschiedlich aufgelöster Hyperspektraldaten. Untersuchungen berücksichtigten innovative methodische Entwicklungen und neue Möglichkeiten, die durch die bevorstehende Satellitenmission EnMAP geschaffen werden. Auf Basis von Bilder des flugzeugestützten HyMap Sensors mit Auflösungen von 3,6 m und 9 m sowie simulierten EnMAP-Daten mit einer Auflösung von 30 m wurde eine Kartierung entlang des Stadt-Umland-Gradienten Berlins durchgeführt. Im ersten Teil der Arbeit wurde die Kombination von Support Vektor Regression mit synthetischen Trainingsdaten für die Subpixelkartierung eingeführt. Ergebnisse zeigen, dass sich der Ansatz gut zur Quantifizierung thematisch relevanter und spektral komplexer Oberflächenarten eignet, dass er verbesserte Ergebnisse gegenüber weiteren Subpixelverfahren erzielt, und sich als universell einsetzbar hinsichtlich der räumlichen Auflösung erweist. Im zweiten Teil der Arbeit wurde der Wert zukünftiger EnMAP-Daten für die städtische Fernerkundung abgeschätzt. Detaillierte Untersuchungen unterstreichen deren Eignung für eine verbesserte und erweiterte Beschreibung der Stadt nach dem bewährten Vegetation-Impervious-Soil-Schema. Analysen der Möglichkeiten und Grenzen zeigen sowohl Nachteile durch die höhere Anzahl von Mischpixel im Vergleich zu hyperspektralen Flugzeugdaten als auch Vorteile aufgrund der verbesserten Differenzierung städtischer Materialien im Vergleich zu multispektralen Daten. Insgesamt veranschaulicht diese Arbeit, dass die Kombination von hyperspektraler Satellitenbildfernerkundung mit Methoden des Maschinellen Lernens eine neue Qualität in die städtische Fernerkundung bringen kann. / The global dimension of urbanization constitutes a great environmental challenge for the 21st century. Remote sensing is a valuable Earth observation tool, which helps to better understand this process and its ecological implications. The focus of this work was to quantify urban land cover by means of machine learning and imaging spectrometer data at multiple spatial scales. Experiments considered innovative methodological developments and novel opportunities in urban research that will be created by the upcoming hyperspectral satellite mission EnMAP. Airborne HyMap data at 3.6 m and 9 m resolution and simulated EnMAP data at 30 m resolution were used to map land cover along an urban-rural gradient of Berlin. In the first part of this work, the combination of support vector regression with synthetically mixed training data was introduced as sub-pixel mapping technique. Results demonstrate that the approach performs well in quantifying thematically meaningful yet spectrally challenging surface types. The method proves to be both superior to other sub-pixel mapping approaches and universally applicable with respect to changes in spatial scales. In the second part of this work, the value of future EnMAP data for urban remote sensing was evaluated. Detailed explorations on simulated data demonstrate their suitability for improving and extending the approved vegetation-impervious-soil mapping scheme. Comprehensive analyses of benefits and limitations of EnMAP data reveal both challenges caused by the high numbers of mixed pixels, when compared to hyperspectral airborne imagery, and improvements due to the greater material discrimination capability when compared to multispectral spaceborne imagery. In summary, findings demonstrate how combining spaceborne imaging spectrometry and machine learning techniques could introduce a new quality to the field of urban remote sensing.

Extensive deforestations, particularly in the (sub)tropics, have led to intense soil degradation and erosion with concomitant reduction in soil fertility. Reforestations or plantations on those degraded sites may provide effective measures to mitigate further soil degradation and erosion, and can lead to improved soil quality. However, a change in land use from, e.g., grassland to forest may have a crucial impact on water balance. This may affect water availability even under humid tropical climate conditions where water is normally not a limiting factor. In this context, it should also be considered that according to climate change projections rainfall may decrease in some of these regions. To mitigate climate change related problems (e.g. increases in erosion and drought), reforestations are often carried out. Unfortunately, those measures are seldom completely successful, because the environmental conditions and the plant specific requirements are not appropriately taken into account. This is often due to data-scarcity and limited financial resources in tropical regions. For this reason, innovative approaches are required that are able to measure environmental conditions quasi-continuously in a cost-effective manner. Simultaneously, reforestation measures should be accompanied by monitoring in order to evaluate reforestation success and to mitigate, or at least to reduce, potential problems associated with reforestation (e.g. water scarcity). To avoid reforestation failure and negative implications on ecosystem services, it is crucial to get insights into the water balance of the actual ecosystem, and potential changes resulting from reforestation. The identification and prediction of water balance changes as a result of reforestation under climate change requires the consideration of the complex feedback system of processes in the soil-vegetation-atmosphere continuum. Models that account for those feedback system are Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer (SVAT) models. For the before-mentioned reasons, this study targeted two main objectives: (i) to develop and test a method combination for site evaluation under data scarcity (i.e. study requirements) (Part I) and (ii) to investigate the consequences of prediction uncertainty of the SVAT model input parameters, which were derived using geophysical methods, on SVAT modeling (Part II). A water balance modeling approach was set at the center of the site evaluation approach. This study used the one-dimensional CoupModel, which is a SVAT model. CoupModel requires detailed spatial soil information for (i) model parameterization, (ii) upscaling of model results and accounting for local to regional-scale soil heterogeneity, and (iii) monitoring of changes in soil properties and plant characteristics over time. Since traditional approaches to soil and vegetation sampling and monitoring are time consuming and expensive (and therefore often limited to point information), geophysical methods were used to overcome this spatial limitation. For this reason, vis-NIR spectroscopy (visible to near-infrared wavelength range) was applied for the measurement of soil properties (physical and chemical), and remote sensing to derive vegetation characteristics (i.e. leaf area index (LAI)). Since the estimated soil properties (mainly texture) could be used to parameterize a SVAT model, this study investigated the whole processing chain and related prediction uncertainty of soil texture and LAI, and their impact on CoupModel water balance prediction uncertainty. A greenhouse experiment with bamboo plants was carried out to determine plant-physiological characteristics needed for CoupModel parameterization. Geoelectrics was used to investigate soil layering, with the intent of determining site-representative soil profiles for model parameterization. Soil structure was investigated using image analysis techniques that allow the quantitative assessment and comparability of structural features. In order to meet the requirements of the selected study approach, the developed methodology was applied and tested for a site in NE-Brazil (which has low data availability) with a bamboo plantation as the test site and a secondary forest as the reference (reference site). Nevertheless, the objective of the thesis was not the concrete modeling of the case study site, but rather the evaluation of the suitability of the selected methods to evaluate sites for reforestations and to monitor their influence on the water balance as well as soil properties. The results (Part III) highlight that one needs to be aware of the measurement uncertainty related to SVAT model input parameters, so for instance the uncertainty of model input parameters such as soil texture and leaf area index influences meaningfully the simulated model water balance output. Furthermore, this work indicates that vis-NIR spectroscopy is a fast and cost-efficient method for soil measurement, mapping, and monitoring of soil physical (texture) and chemical (N, TOC, TIC, TC) properties, where the quality of soil prediction depends on the instrument (e.g. sensor resolution), the sample properties (i.e. chemistry), and the site characteristics (i.e. climate). Additionally, also the sensitivity of the CoupModel with respect to texture prediction uncertainty with respect to surface runoff, transpiration, evaporation, evapotranspiration, and soil water content depends on site conditions (i.e. climate and soil type). For this reason, it is recommended that SVAT model sensitivity analysis be carried out prior to field spectroscopic measurements to account for site specific climate and soil conditions. Nevertheless, mapping of the soil properties estimated via spectroscopy using kriging resulted in poor interpolation (i.e. weak variograms) results as a consequence of a summation of uncertainty arising from the method of field measurement to mapping (i.e. spectroscopic soil prediction, kriging error) and site-specific ‘small-scale’ heterogeneity. The selected soil evaluation method (vis-NIR spectroscopy, structure comparison using image analysis, traditional laboratory analysis) showed that there are significant differences between the bamboo soil and the adjacent secondary forest soil established on the same soil type (Vertisol). Reflecting on the major study results, it can be stated that the selected method combination is a way forward to a more detailed and efficient way to evaluate the suitability of a specific site for reforestation. The results of this study provide insights into where and when during soil and vegetation measurements a high measurement accuracy is required to minimize uncertainties in SVAT modeling. / Umfangreiche Abholzungen, besonders in den (Sub-)Tropen, habe zu intensiver Bodendegradierung und Erosion mit einhergehendem Verlust der Bodenfruchtbarkeit geführt. Eine wirksame Maßnahme zur Vermeidung fortschreitender Bodendegradierung und Erosion sind Aufforstungen auf diesen Flächen, die bisweilen zu einer verbesserten Bodenqualität führen können. Eine Umwandlung von Grünland zu Wald kann jedoch einen entscheidenden Einfluss auf den Wasserhaushalt haben. Selbst unter humid-tropischen Klimabedingungen, wo Wasser in der Regel kein begrenzender Faktor ist, können sich Aufforstungen negativ auf die Wasserverfügbarkeit auswirken. In diesem Zusammenhang muss auch berücksichtigt werden, dass Klimamodelle eine Abnahme der Niederschläge in einigen dieser Regionen prognostizieren. Um die Probleme, die mit dem Klimawandel in Verbindung stehen zu mildern (z.B. Zunahme von Erosion und Dürreperioden), wurden und werden bereits umfangreiche Aufforstungsmaßnahmen durchgeführt. Viele dieser Maßnahmen waren nicht immer umfassend erfolgreich, weil die Umgebungsbedingungen sowie die pflanzenspezifischen Anforderungen nicht angemessen berücksichtigt wurden. Dies liegt häufig an der schlechten Datengrundlage sowie an den in vielen Entwicklungs- und Schwellenländern begrenzter verfügbarer finanzieller Mittel. Aus diesem Grund werden innovative Ansätze benötigt, die in der Lage sind quasi-kontinuierlich und kostengünstig die Standortbedingungen zu erfassen und zu bewerten. Gleichzeitig sollte eine Überwachung der Wiederaufforstungsmaßnahme erfolgen, um deren Erfolg zu bewerten und potentielle negative Effekte (z.B. Wasserknappheit) zu erkennen und diesen entgegenzuwirken bzw. reduzieren zu können. Um zu vermeiden, dass Wiederaufforstungen fehlschlagen oder negative Auswirkungen auf die Ökosystemdienstleistungen haben, ist es entscheidend, Kenntnisse vom tatsächlichen Wasserhaushalt des Ökosystems zu erhalten und Änderungen des Wasserhaushalts durch Wiederaufforstungen vorhersagen zu können. Die Ermittlung und Vorhersage von Wasserhaushaltsänderungen infolge einer Aufforstung unter Berücksichtigung des Klimawandels erfordert die Berücksichtigung komplex-verzahnter Rückkopplungsprozesse im Boden-Vegetations-Atmosphären Kontinuum. Hydrologische Modelle, die explizit den Einfluss der Vegetation auf den Wasserhaushalt untersuchen sind Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer (SVAT) Modelle. Die vorliegende Studie verfolgte zwei Hauptziele: (i) die Entwicklung und Erprobung einer Methodenkombination zur Standortbewertung unter Datenknappheit (d.h. Grundanforderung des Ansatzes) (Teil I) und (ii) die Untersuchung des Einflusses der mit geophysikalischen Methoden vorhergesagten SVAT-Modeleingangsparameter (d.h. Vorhersageunsicherheiten) auf die Modellierung (Teil II). Eine Wasserhaushaltsmodellierung wurde in den Mittelpunkt der Methodenkombination gesetzt. In dieser Studie wurde das 1D SVAT Model CoupModel verwendet. CoupModel benötigen detaillierte räumliche Bodeninformationen (i) zur Modellparametrisierung, (ii) zum Hochskalierung von Modellergebnissen unter Berücksichtigung lokaler und regionaler Bodenheterogenität, und (iii) zur Beobachtung (Monitoring) der zeitlichen Veränderungen des Bodens und der Vegetation. Traditionelle Ansätze zur Messung von Boden- und Vegetationseigenschaften und deren Monitoring sind jedoch zeitaufwendig, teuer und beschränken sich daher oft auf Punktinformationen. Ein vielversprechender Ansatz zur Überwindung der räumlichen Einschränkung sind die Nutzung geophysikalischer Methoden. Aus diesem Grund wurden vis-NIR Spektroskopie (sichtbarer bis nah-infraroter Wellenlängenbereich) zur quasi-kontinuierlichen Messung von physikalischer und chemischer Bodeneigenschaften und Satelliten-basierte Fernerkundung zur Ableitung von Vegetationscharakteristika (d.h. Blattflächenindex (BFI)) eingesetzt. Da die mit geophysikalisch hergeleiteten Bodenparameter (hier Bodenart) und Pflanzenparameter zur Parametrisierung eines SVAT Models verwendet werden können, wurde die gesamte Prozessierungskette und die damit verbundenen Unsicherheiten und deren potentiellen Auswirkungen auf die Wasserhaushaltsmodellierung mit CoupModel untersucht. Ein Gewächshausexperiment mit Bambuspflanzen wurde durchgeführt, um die zur CoupModel Parametrisierung notwendigen pflanzenphysio- logischen Parameter zu bestimmen. Geoelektrik wurde eingesetzt, um die Bodenschichtung der Untersuchungsfläche zu untersuchen und ein repräsentatives Bodenprofil zur Modellierung zu definieren. Die Bodenstruktur wurde unter Verwendung einer Bildanalysetechnik ausgewertet, die die qualitativen Bewertung und Vergleichbarkeit struktureller Merkmale ermöglicht. Um den Anforderungen des gewählten Standortbewertungsansatzes gerecht zu werden, wurde die Methodik auf einem Standort mit einer Bambusplantage und einem Sekundärregenwald (als Referenzfläche) in NO-Brasilien (d.h. geringe Datenverfügbarkeit) entwickelt und getestet. Das Ziel dieser Arbeit war jedoch nicht die Modellierung dieses konkreten Standortes, sondern die Bewertung der Eignung des gewählten Methodenansatzes zur Standortbewertung für Aufforstungen und deren zeitliche Beobachtung, als auch die Bewertung des Einfluss von Aufforstungen auf den Wasserhaushalt und die Bodenqualität. Die Ergebnisse (Teil III) verdeutlichen, dass es notwendig ist, sich den potentiellen Einfluss der Messunsicherheiten der SVAT Modelleingangsparameter auf die Modellierung bewusst zu sein. Beispielsweise zeigte sich, dass die Vorhersageunsicherheiten der Bodentextur und des BFI einen bedeutenden Einfluss auf die Wasserhaushaltsmodellierung mit CoupModel hatte. Die Arbeit zeigt weiterhin, dass vis-NIR Spektroskopie zur schnellen und kostengünstigen Messung, Kartierung und Überwachung boden-physikalischer (Bodenart) und -chemischer (N, TOC, TIC, TC) Eigenschaften geeignet ist. Die Qualität der Bodenvorhersage hängt vom Instrument (z.B. Sensorauflösung), den Probeneigenschaften (z.B. chemische Zusammensetzung) und den Standortmerkmalen (z.B. Klima) ab. Die Sensitivitätsanalyse mit CoupModel zeigte, dass der Einfluss der spektralen Bodenartvorhersageunsicherheiten auf den mit CoupModel simulierten Oberflächenabfluss, Evaporation, Transpiration und Evapotranspiration ebenfalls von den Standortbedingungen (z.B. Klima, Bodentyp) abhängt. Aus diesem Grund wird empfohlen eine SVAT Model Sensitivitätsanalyse vor der spektroskopischen Feldmessung von Bodenparametern durchzuführen, um die Standort-spezifischen Boden- und Klimabedingungen angemessen zu berücksichtigen. Die Anfertigung einer Bodenkarte unter Verwendung von Kriging führte zu schlechten Interpolationsergebnissen in Folge der Aufsummierung von Mess- und Schätzunsicherheiten (d.h. bei spektroskopischer Feldmessung, Kriging-Fehler) und der kleinskaligen Bodenheterogenität. Anhand des gewählten Bodenbewertungsansatzes (vis-NIR Spektroskopie, Strukturvergleich mit Bildanalysetechnik, traditionelle Laboranalysen) konnte gezeigt werden, dass es bei gleichem Bodentyp (Vertisol) signifikante Unterschiede zwischen den Böden unter Bambus und Sekundärwald gibt. Anhand der wichtigsten Ergebnisse kann festgehalten werden, dass die gewählte Methodenkombination zur detailreicheren und effizienteren Standortuntersuchung und -bewertung für Aufforstungen beitragen kann. Die Ergebnisse dieser Studie geben einen Einblick darauf, wo und wann bei Boden- und Vegetationsmessungen eine besonders hohe Messgenauigkeit erforderlich ist, um Unsicherheiten bei der SVAT Modellierung zu minimieren. / Extensos desmatamentos que estão sendo feitos especialmente nos trópicos e sub-trópicos resultam em uma intensa degradação do solo e num aumento da erosão gerando assim uma redução na sua fertilidade. Reflorestamentos ou plantações nestas áreas degradadas podem ser medidas eficazes para atenuar esses problemas e levar a uma melhoria da qualidade do mesmo. No entanto, uma mudança no uso da terra, por exemplo de pastagem para floresta pode ter um impacto crucial no balanço hídrico e isso pode afetar a disponibilidade de água, mesmo sob condições de clima tropical úmido, onde a água normalmente não é um fator limitante. Devemos levar também em consideração que de acordo com projeções de mudanças climáticas, as precipitações em algumas dessas regiões também diminuirão agravando assim, ainda mais o quadro apresentado. Para mitigar esses problemas relacionados com as alterações climáticas, reflorestamentos são frequentemente realizados mas raramente são bem-sucedidos, pois condições ambientais como os requisitos específicos de cada espécie de planta, não são devidamente levados em consideração. Isso é muitas vezes devido, não só pela falta de dados, como também por recursos financeiros limitados, que são problemas comuns em regiões tropicais. Por esses motivos, são necessárias abordagens inovadoras que devam ser capazes de medir as condições ambientais quase continuamente e de maneira rentável. Simultaneamente com o reflorestamento, deve ser feita uma monitoração a fim de avaliar o sucesso da atividade e para prevenir, ou pelo menos, reduzir os problemas potenciais associados com o mesmo (por exemplo, a escassez de água). Para se evitar falhas e reduzir implicações negativas sobre os ecossistemas, é crucial obter percepções sobre o real balanço hídrico e as mudanças que seriam geradas por esse reflorestamento. Por este motivo, esta tese teve como objetivo desenvolver e testar uma combinação de métodos para avaliação de áreas adequadas para reflorestamento. Com esse intuito, foi colocada no centro da abordagem de avaliação a modelagem do balanço hídrico local, que permite a identificação e estimação de possíveis alterações causadas pelo reflorestamento sob mudança climática considerando o sistema complexo de realimentação e a interação de processos do continuum solo-vegetação-atmosfera. Esses modelos hidrológicos que investigam explicitamente a influência da vegetação no equilíbrio da água são conhecidos como modelos Solo-Vegetação-Atmosfera (SVAT). Esta pesquisa focou em dois objetivos principais: (i) desenvolvimento e teste de uma combinação de métodos para avaliação de áreas que sofrem com a escassez de dados (pré-requisito do estudo) (Parte I), e (ii) a investigação das consequências da incerteza nos parâmetros de entrada do modelo SVAT, provenientes de dados geofísicos, para modelagem hídrica (Parte II). A fim de satisfazer esses objetivos, o estudo foi feito no nordeste brasileiro,por representar uma área de grande escassez de dados, utilizando como base uma plantação de bambu e uma área de floresta secundária. Uma modelagem do balanço hídrico foi disposta no centro da metodologia para a avaliação de áreas. Este estudo utilizou o CoupModel que é um modelo SVAT unidimensional e que requer informações espaciais detalhadas do solo para (i) a parametrização do modelo, (ii) aumento da escala dos resultados da modelagem, considerando a heterogeneidade do solo de escala local para regional e (iii) o monitoramento de mudanças nas propriedades do solo e características da vegetação ao longo do tempo. Entretanto, as abordagens tradicionais para amostragem de solo e de vegetação e o monitoramento são demorados e caros e portanto muitas vezes limitadas a informações pontuais. Por esta razão, métodos geofísicos como a espectroscopia visível e infravermelho próximo (vis-NIR) e sensoriamento remoto foram utilizados respectivamente para a medição de propriedades físicas e químicas do solo e para derivar as características da vegetação baseado no índice da área foliar (IAF). Como as propriedades estimadas de solo (principalmente a textura) poderiam ser usadas para parametrizar um modelo SVAT, este estudo investigou toda a cadeia de processamento e as incertezas de previsão relacionadas à textura de solo e ao IAF. Além disso explorou o impacto destas incertezas criadas sobre a previsão do balanço hídrico simulado por CoupModel. O método geoelétrico foi aplicado para investigar a estratificação do solo visando a determinação de um perfil representante. Já a sua estrutura foi explorada usando uma técnica de análise de imagens que permitiu a avaliação quantitativa e a comparabilidade dos aspectos estruturais. Um experimento realizado em uma estufa com plantas de bambu (Bambusa vulgaris) foi criado a fim de determinar as caraterísticas fisiológicas desta espécie que posteriormente seriam utilizadas como parâmetros para o CoupModel. Os resultados do estudo (Parte III) destacam que é preciso estar consciente das incertezas relacionadas à medição de parâmetros de entrada do modelo SVAT. A incerteza presente em alguns parâmetros de entrada como por exemplo, textura de solo e o IAF influencia significantemente a modelagem do balanço hídrico. Mesmo assim, esta pesquisa indica que vis-NIR espectroscopia é um método rápido e economicamente viável para medir, mapear e monitorar as propriedades físicas (textura) e químicas (N, TOC, TIC, TC) do solo. A precisão da previsão dessas propriedades depende do tipo de instrumento (por exemplo da resolução do sensor), da propriedade da amostra (a composição química por exemplo) e das características das condições climáticas da área. Os resultados apontam também que a sensitividade do CoupModel à incerteza da previsão da textura de solo em respeito ao escoamento superficial, transpiração, evaporação, evapotranspiração e ao conteúdo de água no solo depende das condições gerais da área (por exemplo condições climáticas e tipo de solo). Por isso, é recomendado realizar uma análise de sensitividade do modelo SVAT prior a medição espectral do solo no campo, para poder considerar adequadamente as condições especificas do área em relação ao clima e ao solo. Além disso, o mapeamento de propriedades de solo previstas pela espectroscopia usando o kriging, resultou em interpolações de baixa qualidade (variogramas fracos) como consequência da acumulação de incertezas surgidas desde a medição no campo até o seu mapeamento (ou seja, previsão do solo via espectroscopia, erro do kriging) e heterogeneidade especifica de uma pequena escala. Osmétodos selecionados para avaliação das áreas (vis-NIR espectroscopia, comparação da estrutura de solo por meio de análise de imagens, análise de laboratório tradicionais) revelou a existência de diferenças significativas entre o solo sob bambu e o sob floresta secundária, apesar de ambas terem sido estabelecidas no mesmo tipo de solo (vertissolo). Refletindo sobre os principais resultados do estudo, pode-se afirmar que a combinação dos métodos escolhidos e aplicados representam uma forma mais detalhada e eficaz de avaliar se uma determinada área é adequada para ser reflorestada. Os resultados apresentados fornecem percepções sobre onde e quando, durante a medição do solo e da vegetação, é necessário se ter uma precisão mais alta a fim de minimizar incertezas potenciais na modelagem com o modelo SVAT.

Policy makers adopt irrigated agriculture for food security, since irrigation doubles crop production. Therefore, the development of large irrigation systems has a long history in many places worldwide. Although large-scale irrigation schemes play an important role in improving food security, many schemes, especially in Africa, do not yield the expected outcomes. This is related to poor water management, which is generally due to a lack of effective evaluation and monitoring. The objective of this study, therefore, is to propose a new methodology to assess, evaluate and monitor large-scale irrigation systems. Information on irrigation indicators is needed to enable the evaluation of irrigation performance. The evaluation is the first and the most significant step in providing information about how it is performing. After reviewing extensive literature, a list of indicators related to the performance of irrigation, rainwater supply and productivity is suggested. The irrigation efficiency indicators Relative Irrigation Supply (RIS) and Relative Water Supply (RWS) are selected. Potential rainwater supply to crops can be tested based on the Moisture Availability Index (MAI) and the Ratio of Moisture Availability (RMA). Water productivity can be assessed by Crop Yield (Y) and Water Use Efficiency (WUE). However, the central problem facing large-scale irrigation schemes is always the lack of data, which calls for the development of a new method of data acquisition that allows evaluation and monitoring. Remote Sensing (RS) technology makes it possible to retrieve data across large areas. Two different approaches via RS, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Actual Evapotranspiration (ETa), can be utilized for monitoring. The well-known Vegetation Condition Index (VCI), derived from the NDVI, is modified (MVCI) to allow a qualitative spatio-temporal assessment of irrigation efficiency. MVCI takes into account crop response to water availability, while ETa indicates whether water is used as intended. Furthermore, the assessment of the possible hydrological impact of the irrigation system should be considered in the evaluation and monitoring process. The Sudanese Gezira Scheme of 8,000 square kilometers in the Nile Basin, where performance evaluation and monitoring are absent or poorly conducted, is no exception. This research takes the large-scale irrigation of the Gezira Scheme as a case study, as it is the largest scheme, not only in the Nile Basin but also in the world, under single management. The first long-term historical evaluation of the scheme is conducted for the period 1961–2012 rather than only on a short-time scale as is the common practice. An increase in RIS and RWS values from 1.40 and 1.70 to 2.23 and 2.60, respectively, since the 1993/94 season shows decreasing irrigation efficiency. MAI and RMA for summer crops indicate a promising rainfall contribution to irrigation in July and August. The Gezira Scheme achieves low yield and WUE in comparison to many irrigation schemes of the globe. Low productivity is mainly due to poor distribution and irrigation mismanagement. This is indicated by the 15-year MVCI spatio-temporal analysis, which shows that the northern part of the scheme experiences characteristic drought during the summer crop season. Although MVCI can be considered a monitoring tool, the index does not deduct the soil water content, and water could be wasted and available in other ways (e.g. water depressions). Spatio-temporal information for ETa is required to better quantify water depletion and establish links between land use and water allocation. However, several RS models have been developed for estimating ETa. Thus, improving the understanding of performance of such models in arid climates, as well as large-scale irrigation schemes, is taken into account in this study. Four different models based on the energy balance method, the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL), Mapping EvapoTranspiration at High Resolution with Internalized Calibration (METRIC™), Simplified Surface Energy Balance (SSEB) and MOD16 ET are applied in order to determine the optimal approach for obtaining ETa. Outputs from these models are compared to actual water balance (WB) estimates during the 2004/05 season at field scale. Several statistical measures are evaluated, and a score is given for each model in order to select the best-performing model. Based on ranking criteria, SSEB gives the best performance and is seen as a suitable operational ETa model for the scheme. SSEB subsequently is applied for summer and winter crop seasons for the period 2000–2014. Unfortunately, one of the limitations faced in the current research is the absence of validation data on a regional scale. Therefore, the assessment focuses on spatial distribution and trends rather than absolute values. As with the MVCI distribution, the seasonal ETa for the Gezira Scheme is higher in the southern and central parts than in the northern part. This confirms the robustness of the developed MVCI. To avoid using absolute values of ETa, the ratio of ETa from agricultural areas (ETagr) to the total evapotranspiration (ET) from the scheme (ETsum) is calculated. The ETagr/ETsum ratio shows a descending trend over recent years, indicating that the water is available but not being utilized for agricultural production. This study shows that SSEB is also useful for identifying the location of water losses on a daily basis. Around 80 channels are identified as having leakage problems for the 2013/14 crop season. Such information is very useful for reducing losses at the scheme. In addition, Rainwater Harvesting (WH) is addressed and found to be applicable as an alternative solution for accounting for rainfall in irrigation. It is seen that these management scenarios could save water and increase the overall efficiency of the scheme. It is possible to save 68 million cubic meters of water per year when the overall irrigation efficiency of the scheme is improved by only 1%. A level of efficiency of 75% is predicted from the proposed management scenarios, which could save about 2.6 billion cubic meters of water per year. In conclusion, the present study has developed an innovative method of identifying the problems of large-scale schemes as well as proposing management scenarios to enhance irrigation water management practice. Improved agricultural water management in terms of crop, water and land management can increase food production, thereby alleviating poverty and hunger in an environmentally sustainable manner.

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Das Buch informiert über neueste Methoden und Datengrundlagen eines Flächennutzungsmonitorings sowie kleinräumigen Statistik- und Prognosemethoden. Grundlage sind die Beiträge des 3. Dresdner Flächennutzungssymposiums. Zwei Trends bestimmen die rasante Entwicklung: das stetig verbesserte Datenangebot sowie die Abstimmung von Liegenschafts- und Geotopographie im AAA-Projekt. Diese wird nun endlich die tatsächliche Flächennutzung harmonisieren und neue Perspektiven für ein genaueres Flächennutzungsmonitoring eröffnen. In der Analyse und Visualisierung ist der Trend zu Rasterkarten unübersehbar. Denn administrative Gebietseinheiten werden momentan immer größer und entziehen sich damit einem Monitoring. Sie müssen zwingend um kleinräumigere und zeitlich konstante Analyseeinheiten ergänzt werden; dazu eignen sich insbesondere quadratische geographische Gitterzellen.