Die weltweite Bevölkerungszunahme, sich ändernde Ernährungsgewohnheiten, und die Nachfrage nach Bioenergie erfordern eine Erhöhung der landwirtschaftlichen Produktion. Die Intensivierung bestehender landwirtschaftlicher Flächen ist hierbei eine mögliche Option. Allerdings verstehen wir nur wenig von den räumlichen Mustern der landwirtschaftlichen Nutzungsintensität, da adäquate Datensätze fehlen. Europa ist eine beispielhafte Region, in der eine Intensivierung als auch ein Rückgang der Landnutzung stattfindet. Ziel dieser Dissertation war es Methoden zu entwickeln, die MODIS NDVI Zeitreihen und statistische Daten kombinieren und eine europaweite Kartierung der landwirtschaftlichen Nutzungsintensität ermöglichen. Für eine Einschätzung der landwirtschaftlichen Nutzungsintensität wurden eine Reihe von Intensitätsindikatoren entwickelt und kartiert. Die resultierenden Karten zeigen eine hohe Landnutzungsintensität in West- und Zentraleuropa und dem Mittelmeerraum, gekennzeichnet durch Mehrfachernten und langen Anbauzeiten. Gebiete mit niedriger Intensität lagen in Osteuropa, in Gebirgsregionen sowie in der Extremadura in Spanien, wo Brachland und die Aufgabe von Agrarflächen häufig sind. Die Aufgabe von Agrarflächen ist ein aktueller Prozess der Landnutzungsveränderung in Osteuropa, während die gleichzeitige Rekultivierung ehemaliger Agrarflächen ebenfalls umfassend ist. Diese räumlichen Muster lassen sich mit unterschiedlichen Agrarumweltbedingungen begründen aber auch mit sozioökonomischen Veränderungen wie die Restrukturierung des osteuropäischen Agrarsektors nach 1989 oder die Marginalisierung landwirtschaftlicher Flächen insbesondere in Gebirgsregionen. Die entstandenen Karten belegen das Potential von MODIS NDVI Zeitreihen, komplexe Phänomene landwirtschaftlicher Nutzungsintensität zu erfassen. Diese könnten genutzt werden um Umweltfolgen der landwirtschaftlichen Produktion zu bewerten oder Zielregionen für eine nachhaltige Intensivierung zu identifizieren. / Global population growth, changing diets, and the demand of bioenergy require an increase in agricultural production. Intensifying agricultural production is one pathway to meet increasing demands. However, our understanding of spatial patterns of agricultural land use remains weak since adequate data sets are lacking. Europe is as a prime example for a region that is undergoing both, intensification as well as decreasing agricultural land use. The goal of this doctoral thesis was to develop methodologies that combine MODIS NDVI time series and agricultural statistics to map spatial patterns of land-use intensity across Europe. To assess land-use intensity, a wide range of intensity indicators were mapped. The resulting maps revealed high-intensity areas in Western and Central Europe and the Mediterranean region, characterized by multi-harvests and long crop duration. Low-intensity areas are mostly located in Eastern Europe, in mountain regions and the Extremadura in Spain, where fallow and abandonment land are widespread. Agricultural abandonment is an ongoing land-use change process in Eastern Europe. At the same time, recultivation of formerly abandoned land is widespread as well. These spatial patterns are the result of agro-environmental conditions but also of changes in socio-economic conditions such as the restructuring of the agricultural sector in eastern European countries after 1989, or the marginalization of farmland especially in mountain regions. The resulting maps show the potential of MODIS time series to assess the complex phenomenon of land-use intensity. They may form a basis to assess the environmental outcomes of agricultural production and to identify target regions for sustainable intensification.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:HUMBOLT/oai:edoc.hu-berlin.de:18452/18235 |
| Date | 19 August 2016 |
| Creators | Estel, Stephan |
| Contributors | Kümmerle, Tobias, Udelhoven, Thomas, Müller, Daniel |
| Publisher | Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät |
| Source Sets | Humboldt University of Berlin |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | doctoralThesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Namensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/ |
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