Programa de Apoio aos Planos de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais / This study analyzes simulations of Net Primary Production (NPP) from 15 different landsurface models (LSMs) and biomass pools from 6 different LSMs using meteorological conditions measured at 8 sites from Large-Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia (LBA) project as drivers. The models were not calibrated for the sites. The sites are divided into four biome types: Evergreen Broadleaf Forests (4 sites); Deciduous Broadleaf Forest (1 site); Savanna (1 site); Pasture/Agriculture (2 sites). The mean daily cycles, monthly and annual means of NPP were intercompared and evaluated. There were considerable differences among the NPP simulations, and some of these differences reached up to two orders of magnitude in nocturnal values. Seasonality in dry periods of the NPP could be observed in some models for all biome types. The annual mean NPP simulations from two Evergreen Broadleaf Forests (K34 and K67 sites) were compared with the observations. In general, the simulations by most models do not represent very well the observations; however, the mean value from all simulations is able to represent the observed data. In general, models that represented the Dynamic Vegetation Carbon Fluxes and Nitrogen Cycling Models (DVN) were those that better represented the observed values, suggesting that a more specific description of the vegetation dynamics capture, even without calibration, the carbon exchanges with enough accuracy. The simulated biomass is also divergent between the models, although the distribution of that biomass follows the expected patterns for each biome type. Therefore, we believe that a model calibration can improve the simulations results. / Este estudo analisa simulações de Produção Primária Líquida (NPP) de 15 diferentes modelos de superfície (LSMs) e reservatórios de biomassa de 6 diferentes LSMs usando condições meteorológicas medidas em 8 sítios do projeto Large-Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazônia (LBA) como forçantes. Os modelos não foram calibrados para os sítios. Os sítios foram divididos em quatro tipos de biomas: Florestas de Folhas Largas Sempre-Verdes (4 sítios); Florestas de Folhas Largas Decídua (1 sítio); Savana (cerrado, 1 sítio); Pasto/Agricultura (2 sítios). Os ciclos de NPP médios diários, mensais e anuais foram intercomparados e avaliados. Existem diferenças consideráveis entre as simulações de NPP, e algumas destas diferenças alcançaram até duas ordens de magnitude em valores noturnos. Pôde ser observada sazonalidade de NPP em alguns modelos para todos os tipos de bioma. O NPP médio anual simulado em duas Florestas Sempre-Verdes (sítios K34 e K67) foi comparado com as observações. Em geral, as simulações da maior parte dos modelos não representam muito bem as observações; entretanto, o valor médio de todas as simulações consegue representar os dados observados. Em geral, modelos que representam a vegetação dinâmica, fluxos de carbono e ciclo do nitrogênio (DVN) foram aqueles que melhor representaram os valores observados, sugerindo que uma descrição mais específica da dinâmica da vegetação pode capturar, mesmo sem calibração, as trocas de carbono com suficiente precisão. A biomassa simulada é também divergente entre os modelos, embora a distribuição dessa biomassa segue os padrões esperados para cada tipo de bioma. Logo, acreditamos que uma calibração do modelo pode melhorar os resultados das simulações.

Les données de télédétection dans l'infrarouge thermique (IRT) sont une source indispensable d'information pour estimer les flux de surface et suivre le fonctionnement des agro-écosystèmes. Cependant, les mesures de température de surface sont sujettes à des effets directionnels très importants (présence de 'hot spot') pouvant entraîner une erreur allant jusqu'à une dizaine de degrés Celsius. Ils doivent être pris en compte en vue des applications opérationnelles. Le travail proposé ici vise à modéliser l'anisotropie directionnelle des couverts végétaux pour mettre au point des méthodes opérationnelles de correction des mesures satellitaires de température de surface. Il est largement motivé par les projets du CNES visant à élaborer une mission spatiale nouvelle combinant une haute résolution spatiale et des capacités fortes de revisite dans l'IRT. Deux étapes de travail ont été menées. La première repose sur l'utilisation du modèle déterministe de transfert Sol-Végétation-Atmosphère SCOPE (Soil Canopy Observation, Photochemistry and Energy fluxes), capable de simuler les radiances directionnelles dans l'optique et l'IRT. Dans ce manuscrit, il est validé par rapport à des mesures de terrain et sa capacité à simuler correctement les effets d'anisotropie démontrée. Il est ensuite utilisé pour étudier de façon systématique la sensibilité de l'anisotropie directionnelle à la structure de la canopée, à son état hydrique, au forçage météorologique et aux configurations angulaires solaire et de visée. Les conséquences en terme d'impact combiné des caractéristiques orbitales des satellites, de la position géographique des sites observés et de la date d'acquisition sur l'anisotropie sont discutées. La seconde étape vise à proposer un modèle paramétrique simplifié (dit RL). SCOPE est ici utilisé en tant que générateur de données. Le modèle RL se révèle robuste et capable de restituer avec succès les signatures directionnelles sur le plan géométrique (position du hot spot) comme pour l'amplitude des effets directionnels. Une comparaison avec le seul autre modèle paramétrique utilisé jusqu'alors en télédétection IRT (le modèle de Vinnikov) confirme les qualités du modèle RL, ce qui en fait un candidat potentiel pour les chaines de traitement des futures données satellitaires. / Remotely-sensed data in thermal infrared (TIR) are an essential source of information to estimate surface fluxes and to monitor the functioning of agro-ecosystems. However, surface temperature measurements are prone to directional effects ('hot spot' phenomenon)which may result in an error up to 10°C. They have to be taken into account in the framework of operational applications. The work proposed here aims at modelling the directional anisotropy of continuous vegetated canopies in order to develop operational methods for correcting land surface temperature measurements carried out by TIR satellites. This work is mainly motivated by the CNES projects aiming at developing a new TIR spatial mission combining both high spatial resolution and high revisit time capacities. Two steps were carried out. The first is based on the use of the deterministic SVAT model SCOPE (Soil Canopy Observation, Photochemistry and Energy fluxes), able to simulate directional radiances at top of canopy in both optical and TIR domains. In this thesis, it is validated against experimental measurements and its ability to successfully simulate TIR directional anisotropy demonstrated. Then it is used to study the sensitivity of anisotropy to canopy structure, water status of soil and vegetation, meteorological forcing and solar and observer angular configurations. The consequences of the combined features of satellites orbits, geographical position of the scanned sites and acquisition date on anisotropy are discussed. In the second part, we propose a simplified parametric model (called 'RL'). SCOPE is used as a data generator. The RL model is deemed suitable and able to correctly reproduce directional signatures both in terms of geometry (hot spot position) and amplitude of these effects. A comparison with the only one parametric model previously used in TIR remote sensing (Vinnikov's approach) confirms the good capacities of the RL model. The RL model is thus a potential candidate to the future satellite processing chains.

En régions méditerranéennes, la gestion de l'eau à partir d'outils d'aide à la décision requiert la connaissance des échanges d'énergie et de masse entre la surface et l'atmosphère, dont l'évapotranspiration, qui représente la composante majeure du cycle hydrologique. Les avancées récentes, en termes de modélisation des Transferts Sol-Végétation-Atmosphère (TSVA) pour des couverts homogènes et d'assimilation des données de télédétection, principalement à l'échelle subrégionale, permettent d'envisager le passage à l'échelle régionale pour des couverts complexes de type cultures en rang. L'objectif de ce travail est de développer une modélisation versatile et de la caler par télédétection à l'échelle régionale sur un bassin versant viticole. Les investigations sont menées sur le bassin versant de la Peyne, dans le cadre de l'ORE OMERE. Une analyse bibliographique a permis de sélectionner un modèle TSVA à vocation régionale avec un nombre réduit de paramètres. L'implémentation de ce modèle est motivée par des objectifs de versatilité mais aussi d'inclusion dans une plateforme de simulation. Parallèlement, l'évapotranspiration a été spatialisée à l'échelle régionale par synergie des données télédétectées infrarouge thermique ASTER et Landsat. Les chroniques d'évapotranspiration obtenues sont ensuite utilisées pour caler le modèle TSVA. / In Mediterranean regions, decision making tools for water management require knowledge of water and mass exchanges between land surface and atmosphere, where evapotranspiration is the main component of the hydrological cycle. Recent advances, in terms of modeling and remote sensing, mainly at the subregional scale for homogeneous canopies, allow foreseeing the regional extent for complex landscapes such as row crops. This work aims to propose and calibrate a versatile modeling at the regional scale over a vineyard watershed, the calibration relying on remote sensing. A literature review allows selecting a SVAT model with a regional scope and a limited number of parameters. Model implementation is motivated by versatility and further inclusion into a simulation platform. Then, evapotranspiration is spatialized synergistically by using thermal infrared data from ASTER and Landsat remote sensors. Next, the time series obtained for evapotranspiration are used for calibrating the selected SVAT model. These investigations are conducted over the Peyne watershed, within the framework of the OMERE Observatory for environmental research.

Die vorliegende Arbeit hat zum Ziel, den Einfluss der Rückkopplung zwischen Landoberfläche und Atmosphäre auf den regionalen Wasserhaushalt abzuschätzen. Dazu erfolgen Modellsimulationen mit dem gekoppelten Vegetations-Grenzschichtmodell HIRVAC (HIgh Resolution Vegetation Atmosphere Coupler) für das Einzugsgebiet Sperrgraben (Bayerische Alpen). Im Ergebnis wird der Zusammenhang zwischen dem Entkopplungsfaktor Omega und der Verdunstung als Wasserhaushaltsgröße für einen festgelegten Zeitraum untersucht. Die Kombination eines vertikal hochaufgelösten Grenzschichtmodells (HUB) mit einem mechanistischen Photosynthesemodell (PSN6) im Modell HIRVAC ermöglicht eine detaillierte physikalische Beschreibung der turbulenten Austauschprozesse innerhalb der atmosphärischen Grenzschicht. Gleichzeitig werden die Wechselwirkungen zwischen Vegetation und Atmosphäre für jede Modellschicht innerhalb des Bestandes und zu jedem Modellzeitschritt simuliert. Die Definition des Entkopplungsfaktors erfordert die Festlegung eines geeigneten Referenzniveaus über der Vegetationsobergrenze zur Ermittlung der Widerstände gegen den turbulenten Austausch von Wärme und Feuchte. Die Bestimmung dieser Modellschichthöhe wird nach Untersuchungen zur Ausbildung der dynamischen Grenzschicht sowie der Vertikalprofile der Transportwiderstände und des Omega-Faktors vorgenommen. Die dabei erzielten Ergebnisse zum höhenabhängigen Verlauf des Entkopplungsfaktors über der Wiesenfläche und dem Fichtenbestand zeigen, dass mit dem Modell HIRVAC das unterschiedliche Kopplungsverhalten von kleinen Beständen mit glatter Oberfläche (Oberflächenrückkopplung) und hohen, rauen Beständen (Grenzschichtrückkopplung) qualitativ und auch quantitativ sehr gut wiedergegeben werden kann. Die Sensitivitätsstudien für die Landnutzungsarten Fichte und Wiese verdeutlichen den Einfluss veränderter Bestandesparameter wie Bestandeshöhe, LAI und Kronenschlussgrad auf den Entkopplungsfaktor und die Evapotranspiration. Sehr gut ersichtlich wird außerdem das unterschiedliche atmosphärische Turbulenzspektrum durch die Verwendung verschiedener Schließungsansätze im Modell und deren Einfluss auf die turbulenten Diffussionskoeffizienten. Die Ergebnisse werden mit dem Ziel der Ableitung einfacher Zusammenhänge zu Landschaftskennziffern parametrisiert. Zur Bereitstellung von flächenhaften Klimadaten wird das Modell HIRVAC mit einem Geographischen Informationssystem (ArcView) gekoppelt. Das Modell HIRGIS bietet eine geeignete Basis für die Regionalisierung von Klimagrößen im kleinräumig strukturierten Gelände. Auf der Grundlage der digitalen Gelände- und Landnutzungsdaten können topoklimatisch beeinflusste Größen, wie z.B. Einstrahlung, Temperatur, Strahlungsbilanz und Verdunstung für Gebiete flächendeckend berechnet werden. In den Ergebniswerten sind die Rückkopplungseffekte zwischen Bestand und Atmosphäre in aktueller Form enthalten. Außerdem entfallen Generalisierungseffekte, wie sie bei statistischen Übertragungsmethoden (Interpolation von Messwerten) auftreten. Durch die Möglichkeit der messwertunabhängigen Modellierung kann HIRGIS prinzipiell für Regionen mit anderem Gebietscharakter eingesetzt werden. Bei der Anwendung von HIRGIS auf das Einzugegebiet Sperrgraben wird allerdings deutlich, wie wichtig eine präzise Anpassung der Modellparametrisierung, insbesondere der Vegetation, an den Standort ist. Die erzeugten Karten zu den Klimagrößen liefern dem Nutzer eine gute Grundlage für klimatologische Gebietsinformationen. Eine Quantifizierung des Einflusses der Rückkopplung auf die Verdunstung im Einzugsgebiet Sperrgraben erweist sich für den untersuchten Zeitraum als schwierig. Die Ergebnisse zur Verdunstung zeigen trotzdem eine sehr gute Übereinstimmung mit Transpirationswerten aus Saftflussmessungen für Buche und Fichte im Einzugsgebiet Sperrgraben und decken sich mit den Transpirationswerten aus der Literatur für vergleichbare Bestände.

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As urbanization and global warming increase, an increasing importance is set on that urban planning processes take the possible effects of urban heat islands into account. In order to provide local city planners with site specific knowledge of the current situation in Stockholm, this study has explored the intra-urban heat island effect in Stockholm municipality by identifying major problem areas as well as addressing the statistical relationship between temperature and factors relating to land cover and urban planning strategies. Remotely sensed land surface temperature (LST) and the Swedish National Land Cover Database (NMD) have formed the data basis for the analyses that were carried out using GIS. The LST and land cover information have been extracted from randomly placed circle polygons in order to create a sample for the statistical analyses.  The results show that there exist differences in temperature within Stockholm municipality, both within the municipality as a whole and between various urban characters. In both cases, land cover is identified as an important, but not sole, factor to explain the differences. On land areas, artificial non-vegetated surfaces and forest is identified as the land cover classes of most relevance when it comes to the urban heat island effect. For both land cover classes, a strong correlation to LST is seen. Even though certain uncertainties and limitations are embedded in the data as well as in the method choices, the study can conclude in that the urban heat island effect is present in Stockholm municipality and that it can be derived from both land cover and urban characters. / I takt med att urbaniseringen och den globala uppvärmningen ökar kommer högre krav ställas på att stadsplaneringen tar hänsyn till de effekter som väntas uppstå kopplat till urbana värmeöar. I syfte att bistå lokala stadsplanerare med platsspecifik kunskap om den nuvarande situationen i Stockholm har den här studien utforskat intraurbana temperaturvariationer i Stockholms stad genom att identifiera de mest utsatta områdena samt genom att undersöka det statistiska sambandet mellan temperatur och faktorer kopplat till marktäcke och stadsutformning. Markens yttemperatur uppmätt från satellit och Nationella marktäckedata (NMD) har utgjort det främsta dataunderlaget för analyserna som genomförts med hjälp av GIS. Genom att extrahera information om yttemperatur och marktäcke från slumpmässigt placerade cirkelpolygoner kunde ett urval till de statistiska analyserna skapas.  Resultaten från studien visar att det finns skillnader i temperatur inom Stockholms stad, både inom kommunen som helhet och mellan olika stadsbyggnadskaraktärer. I båda fallen kan marktäcke identifieras som en viktig, men inte ensam, faktor till att förklara skillnaderna. På landområdena identifieras exploaterad mark och skog som de marktäcken med störst betydelse när det kommer till urbana värmeöar. För båda marktäckena ses i studien en stark korrelation till yttemperatur. Trots att vissa osäkerheter och begräsningar kan kopplas till både använd data och de metoder som använts kan slutsatsen att effekten från urbana värmeöar finns i Stockholms kommun dras. Dessutom kan konstateras att effekten kan härledas både till marktäcke och stadsbyggnadskaraktär.

Land cover change has posed significant concerns to biodiversity and climate change in Bangladesh and globally. Despite the country’s designation of forest regions as protected areas to conserve their valuable resources, deforestation and forest conversion remained unabated. Fashiakhali Wildlife Sanctuary (FKWS), a protected area in the Chittagong Hill Tracts, and its surrounding forested impact area have experienced considerable changes over the years, yet are deficient in extensive assessment. This study evaluated the land use land cover (LULC) changes in the FKWS impact area over almost 3 decades (1994–2021) using multispectral remotely sensed data. The Landsat images of 1994, 2001, 2010, and 2021 were classified using a maximum likelihood algorithm and analyzed for change detection. The comparative potential of vegetation indices, including Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), in forest cover assessment, and the relationship between Land Surface Temperature (LST) and NDVI was also assessed. A significant forest cover loss of around 1117.17 ha (16%) was recorded in the FKWS impact area between 1994 and 2021, with the hugest proportion of 867.78 ha (12.24%) deforested in the first period (1994–2001). Agricultural land also declined by 593.73 ha (8.37%) within the entire period, despite its initial increase of 392.04 ha (5.53%) between 2001 and 2010, being the primary driver of earlier deforestation. However, in the recent decade (2010–2021), settlement expansion of 963.90 ha (13.59%) due to massive human migration in the area contributed to the most remarkable overall land cover change of 1731.51 ha (24.42%). Furthermore, NDVI provided a better and more accurate forest cover assessment than SAVI and was recommended to aid in the quick evaluation and monitoring of the future impacts of agriculture, settlement, and other sorts of land use on the forest cover. In tandem with the widely acknowledged issue of increased temperature due to climate change, an absolute negative correlation was found between the NDVI and LST, confirming the negative impact of climate change on forest loss in the FKWS impact area.

Die Arktis erwärmt sich mehr als 3x so schnell wie der globale Durchschnitt, was zu Permafrostdegradation führt. Permafrostdegradation führt zu einer Absenkung des Bodens mit erheblichen Veränderungen der Landoberfläche (VdL), die tiefgreifende ökologische Folgen haben und Infrastruktur-Stabilität bedrohen. Fernerkundungsdaten ermöglichen die Erkundung von VdL und Störungen in weiten Regionen. Erste Anzeichen von Permafrostdegradation zu detektieren, bleibt jedoch eine Herausforderung auf Grund ihrer kleinen räumlichen Skalen und hohen zeitlichen Variabilität. Die zunehmende Verfügbarkeit hochauflösender Bilddaten erfordert zudem nachhaltige Ansätze für deren effiziente Verarbeitung. Auch ist es wichtig, die Anfälligkeit von Infrastruktur im Kontext dieser VdL und die potenziellen ökologischen Folgen im Falle eines Infrastruktur-Versagens zu verstehen. Meine Dissertation widmete sich diesen Herausforderungen am Beispiel Alaskas (U.S.A.). Die drei Studien hatten folgende Ziele: (i) Erkennung und Quantifizierung von VdL, im Kontext von Permafrostdegradation, unter Nutzung hochauflösender Fernerkundungsdaten und Bewertung ihrer Bedrohung für Infrastruktur und (ii) Identifizierung von Infrastrukturelementen mit entscheidender Bedeutung für die Bevölkerung Alaskas, um deren Anfälligkeit für Permafrostdegradation einschätzen zu können. Das Ergebnis sind (i) zwei skalierbare, weitgehend automatisierte, leicht zugängliche methodische Rahmen, die erfolgreich VdL und Erosionsprozesse an Seeufern erkennen und quantifizieren. Außerdem erstellte ich (ii) ein umfassendes Inventar kritischer Infrastruktur und vom Menschen beeinflusster Gebiete, das über industrielle und wirtschaftliche Bedeutung hinausgeht. Dieses Inventar beruht auf der Integration verschiedener Quellen, wodurch eine eingehende Analyse der Anfälligkeit der Infrastruktur für Permafrostdegradation und ökologischen Folgen möglich wird, die im Falle eines Versagens der Infrastruktur entstehen können. / The Arctic is warming more than 3x faster than the global average, leading to permafrost degradation. When permafrost thaws, it results in ground subsidence and causes substantial land surface changes, which have profound ecological consequences and pose a threat to infrastructure stability. Remote sensing data allows us to explore land surface changes and disturbances across regions, yet early detection of permafrost degradation remains challenging due to its small-scale occurrence and high temporal variability. Further, the increasing availability of high-resolution imagery requires a sustainable framework to efficiently process these data. Also, it is essential to understand the vulnerability of infrastructure in context of these land surface changes and the potential ecological consequences that may arise in the event of infrastructure failure. In my thesis, I addressed these challenges focusing on the U.S. state of Alaska. I conducted three studies with the objectives to (i) detecting and quantifying the trajectories of land surface changes attributed to permafrost degradation using very high-resolution remote sensing data and assessing their threat to infrastructure, and (ii) identifying infrastructure elements critical to the Alaskan population to allow an estimation of their vulnerability to permafrost degradation. As a result of my research, I developed (i) two scalable, widely automated and easily accessible frameworks that successfully detect and quantify land surface displacements and shoreline erosion processes attributed to permafrost degradation. Additionally, (ii) I have compiled a comprehensive inventory of critical infrastructure and human-impacted areas, extending beyond economic and industrial importance. I created this inventory by integrating different data sources, allowing for an in-depth analysis of infrastructure vulnerability to permafrost degradation and the ecological consequences that may arise in the event of infrastructure failure.

科学研究費補助金 研究種目:基盤研究(A) 課題番号:14204044 研究代表者:安成哲三 研究期間:2002－2004年度