In den letzten Jahren wurden relativ komplexe Erosionsmodelle entwickelt, deren Teilprozesse immer mehr auf physikalisch begründeten Ansätzen beruhen. Damit verbunden ist eine höhere Anzahl aktueller Eingangsparameter, deren Bestimmung im Feld arbeits- und kostenaufwendig ist. Zudem werden die Parameter punktuell, also an bestimmten Stellen und nicht flächenhaft wie bei der Fernerkundung, erfasst. <br />
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Im Rahmen dieser Arbeit wird gezeigt, wie Satellitendaten als relativ kostengünstige Ergänzung oder Alternative zur konventionellen Parametererhebung genutzt werden können. Dazu werden beispielhaft der Blattflächenindex (LAI) und der Bedeckungsgrad für das physikalisch begründete Erosionsmodell EROSION 3D abgeleitet. Im Mittelpunkt des Interesses steht dabei das Aufzeigen von existierenden Methoden, die die Basis für eine operationelle Bereitstellung solcher Größen nicht nur für Erosions- sondern allgemein für Prozessmodelle darstellen. Als Untersuchungsgebiet dient das primär landwirtschaftlich genutzte Einzugsgebiet des Mehltheuer Baches, das sich im Sächsischen Lößgefilde befindet und für das Simulationsrechnungen mit konventionell erhobenen Eingangsparametern für 29 Niederschlagsereignisse im Jahr 1999 vorliegen [MICHAEL et al. 2000].<br />
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Die Fernerkundungsdatengrundlage bilden Landsat-5-TM-Daten vom 13.03.1999, 30.04.1999 und 19.07.1999. Da die Vegetationsparameter für alle Niederschlagsereignisse vorliegen sollen, werden sie basierend auf der Entwicklung des LAI zeitlich interpoliert. Dazu erfolgt zunächst die Ableitung des LAI für alle vorhandenen Fruchtarten nach den semi-empirischen Modellen von CLEVERS [1986] und BARET & GUYOT [1991] mit aus der Literatur entnommenen Koeffizienten. Des Weiteren wird eine Methode untersucht, nach der die Koeffizienten für das Clevers-Modell aus den TM-Daten und einem vereinfachten Wachstumsmodell bestimmt werden. Der Bedeckungsgrad wird nach ROSS [1981] aus dem LAI ermittelt. Die zeitliche Interpolation des LAI wird durch die schlagbezogene Anpassung eines vereinfachten Wachstumsmodells umgesetzt, das dem hydrologischen Modell SWIM [KRYSANOVA et al. 1999] entstammt und in das durchschnittliche Tagestemperaturen eingehen. Mit den genannten Methoden bleiben abgestorbene Pflanzenteile unberücksichtigt. Im Vergleich zur konventionellen terrestrischen Parametererhebung ermöglichen sie eine differenziertere Abbildung räumlicher Variabilitäten und des zeitlichen Verlaufes der Vegetationsparameter.<br />
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Die Simulationsrechnungen werden sowohl mit den direkten Bedeckungsgraden aus den TM-Daten (pixelbezogen) als auch mit den zeitlich interpolierten Bedeckungsgraden für alle Ereignisse (schlagbezogen) durchgeführt. Bei beiden Vorgehensweisen wird im Vergleich zur bisherigen Abschätzung eine Verbesserung der räumlichen Verteilung der Parameter und somit eine räumliche Umverteilung von Erosions- und Depositionsflächen erreicht. Für die im Untersuchungsgebiet vorliegende räumliche Heterogenität (z. B. Schlaggröße) bieten Landsat-TM-Daten eine ausreichend genaue räumliche Auflösung. Damit wird nachgewiesen, dass die satellitengestützte Fernerkundung im Rahmen dieser Untersuchungen sinnvoll einsetzbar ist. Für eine operationelle Bereitstellung der Parameter mit einem vertretbaren Aufwand ist es erforderlich, die Methoden weiter zu validieren und möglichst weitestgehend zu automatisieren. / Soil erosion models become increasingly more complex and contain physically based components, resulting in changing requirements for their input parameters. The spatial and temporal dynamics of erosions forcing parameters thus produce high requirements on data availability (costs and manpower). Due to this fact, the use of complex erosion models for extensive regions is strongly limited by the high in-situ expense. Moreover, conventional measurement procedures provide parameters at certain points, while remote sensing is a two-dimensional retrieval method.<br />
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This thesis demonstrates, how satellite data can be used as a cost-effective supplementation or alternative to conventional measurement procedures. Leaf area index (LAI) and soil cover percentage are examplarily derived for the EROSION 3D physically based soil erosion model. The main objective of this study is to summarise existing retrieval methods in order to operationally provide such paramaters for soil erosion models or for process models in general. The methods are applied to a catchment in the loess region in Saxony (Germany), that predominantly is agriculturally used. For comparison, simulations based on conventionally estimated parameters for 29 rainstorm events are available [MICHAEL et al. 2000]. <br />
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The remote sensing parameters are derived from Landsat 5 TM data on the following dates: 13.03.1999, 30.04.1999, 19.07.1999. To get temporally continuous data for all events, they are interpolated between the acquisition dates based on the LAI development. Therefore, LAI is firstly calculated for all occurring crops by means of the semi-empirical models of CLEVERS [1986] and BARET & GUYOT [1991]. The coefficients appropriated to these models are taken from literature. Furthermore, a method is investigated that enables coefficient estimation for the Clevers model from Landsat data combined with a simplified growth model. Next, soil cover percentage is derived from LAI after ROSS [1981]. The LAI interpolation is performed by the simplified crop growth model from the SWIM hydrological model [Krysanova et al. 1999]. It has to be mentioned, that plant residue remains unconsidered by the used methods. In comparison to conventional measurement procedures, these methods supply a differentiated mapping of the spatial variability and temporal behaviour regarding the vegetation parameters.<br />
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The simulations with EROSION 3D are carried out for the remotely sensed soil cover percentages, that are retrieved in two ways. Soil cover is directly derived from the remote sensing data for each pixel at the acquisition dates as well as estimated by means of the interpolation for each field on all rainstorm events. In comparison to conventionally determined soil cover, both methods provide an improved spatial allocation of this parameter and thus, a spatial reallocation of erosion and deposition areas. The used Landsat Data provide an adequate spatial resolution suitable for the spatial heterogeneity given in the test area (e. g. field size). These results show that satellite based remote sensing can be reasonably used within the scope of these investigations. In the future, operational retrieval of such remotely sensed parameters necessitates the validation of the proposed methods and in general the automation of involved sub-processes to the greatest possible extent
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Potsdam/oai:kobv.de-opus-ubp:104 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Klisch, Anja |
| Publisher | Universität Potsdam, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät. Institut für Geographie |
| Source Sets | Potsdam University |
| Language | German |
| Detected Language | English |
| Type | Text.Thesis.Doctoral |
| Format | application/pdf |
| Rights | http://opus.kobv.de/ubp/doku/urheberrecht.php |
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