Various biotic and abiotic agents are changing forests. Prolonged human activities substantially could cause not only different changes in forests but also could accelerate natural hazards in the Anthropocene. Despite several remote sensing-based research in forest changes, there is a need for a holistic study that could visualize different dimensions of anthropogenic-induced forest changes such as forest loss, forest fragmentation, and forest degradation. Besides, the effects of these changes require to be investigated in the natural hazards’ studies in forest regions. This research was accomplished for holistic assessing of long-term forest loss, forest fragmentation, and forest degradation induced by human activities such as sprawling residential areas and expanding road networks in northeast Iran. Moreover, it has investigated the significance of forest dynamics in analyzing of landslide susceptibility in the forest regions.
The time series of Landsat data with the contribution of aerial photos were employed to investigate long-term forest changes in three spans from 1966 to 2016. The expansion of forest roads was extracted from a combination of satellite images and topographic maps. Both pixel– and object-based approaches were used for analyzing forest changes. The spatial autocorrelation indicators and spatial regression models were applied for visualizing patterns of forest changes and possible relationships between forest changes and the expansion of residential areas and road networks. Furthermore, the detection of old and new landslide events was accomplished through Sentinel-1 and -2 images and DEM derivatives using object-oriented random forest method. The significance of conditioning and triggering factors that control the susceptibility of protected and non-protected forests to landslides was explored using the object-based random forest approach as well.
Key findings revealed that the expansion of residential areas and rural roads have increasingly heightened the rates of forest loss before 2000. However, the spatial patterns of forest dynamics were changed from forest loss to forest fragmentation and forest degradation– along with the expansion of forest and mine roads– since the 1980s. Although the topographic and hydrologic features were the top influential predictors that control the susceptibility of protected forests to landslides, the natural and anthropogenic triggers have obtained significant values in non-protected forests to the landslides as well; forest fragmentation and logging were the top features of anthropogenic triggers. This research verifies that influential variables are different either for detecting landslides or for assessing landslide susceptibility in different forest regions.
The spatial-based regression models showed higher efficiency than the traditional regression model for modelling relationships between forest changes and anthropogenic- induced drivers; however, there was no priority between spatial models. Random forest algorithm demonstrated satisfactory accuracy for mapping of both old and new landslides and landslide susceptibility with higher accuracy in the protected forests.
This research has investigated human-induced forest changes; however, other abiotic and biotic agents may cause these changes such as climate hazards, forest fires, insect outbreaks, pathogens, and other natural hazards that need to be explored in the future studies. / Verschiedene biotische und abiotische Faktoren verursachen Veränderungen im Wald. Dauerhafte menschliche Eingriffe im Anthropozän könnten nicht nur zu unterschiedlichen Typen von Veränderungen im Wald selbst führen, sondern auch bestehende Naturgefahren verstärken. Trotz verschiedener fernerkundungsgestützter Forschungsarbeiten zu Waldveränderungen besteht Bedarf an einer holistischen Studie, welche verschiedene Dimensionen anthropogen verursachter Waldveränderungen wie Waldverlust, Waldfragmentierung und Waldschädigung aufzeigen kann. Außerdem ist es notwendig, die Auswirkungen derartiger Veränderungen in Naturgefahrenstudien für Waldgebiete zu untersuchen. Ziel dieser Forschung war es, eine holistische Bewertung von langfristigem Waldverlust, Waldfragmentierung und Waldschädigung durchzuführen, die durch menschliche Aktivitäten wie Ausbreitung von Siedlungsgebieten und Ausbau von Straßennetzen im Nordosten des Iran verursacht werden. Darüber hinaus hat diese Forschungsarbeit die Bedeutung der Walddynamik in der Analyse von Rutschungsneigung innerhalb von Waldgebieten untersucht.
Um langfristige Waldveränderungen in drei Intervallen zwischen 1966 und 2016 zu untersuchen, wurden Zeitreihen von Landsat-Daten und zusätzlich von Luftbildern verwendet. Die Erweiterung der Waldwege wurde aus einer Kombination von Satellitenbildern und topographischen Karten extrahiert. Für die Analyse von Waldveränderungen wurden sowohl pixel- als auch objektbasierte Ansätze verwendet. Räumliche Autokorrelationsindikatoren und räumliche Regressionsmodelle wurden eingesetzt, um Muster von Waldveränderungen und Zusammenhänge zwischen Waldveränderungen und der Erweiterung von Wohngebieten und Straßennetzen zu visualisieren. Darüber hinaus wurde die Erkennung alter und neuer Erdrutsche aus Sentinel-1 und -2 Bildern und DEM-Derivaten unter Verwendung der objektorientierten „Random Forest “-Methode durchgeführt. Ebenfalls mit dem objektbasierten „Random Forest “-Ansatz wurde die Bedeutung von Konditionierungs- und Auslösefaktoren untersucht, welche die Suszeptibilität einer Fläche für Erdrutsche in geschützten und nicht geschützten Wäldern kontrollieren.
Die zentralen Erkenntnisse sind, dass die Ausbreitung von Siedlungsflächen und der Ausbau von Landstraßen die Waldverluste vor dem Jahr 2000 zunehmend erhöht haben. Mit dem Ausbau von Wald- und Bergbaustraßen änderten sich jedoch seit den 1980er Jahren die räumlichen Muster der Walddynamik von Waldverlust hin zu Waldfragmentierung und Walddegradierung. Obwohl die orographischen und hydrologischen Merkmale die wichtigsten Einflussfaktoren hinsichtlich Suszeptibilität für das Auftreten von Erdrutschen in Schutzwäldern waren, haben weitere natürliche und anthropogene Auslöser Signifikanz erreicht innerhalb der nicht geschützten Waldflächen: Holzeinschlag und Waldfragmentierung waren dabei die dominierenden anthropogenen Auslöser. Die Studie bestätigt zudem, dass die Parameter für die Erkennung von Erdrutschen und für die Beurteilung der Rutschungs-Suszeptibilität an die verschiedenen Waldgebiete anzupassen sind.
In der Modellierung der Beziehung zwischen Waldveränderungen und anthropogenen Einflüssen zeigten räumlich basierte Regressionsmodelle eine höhere Effizienz als das traditionelle Regressionsmodell; allerdings gab es keine klare Priorität innerhalb der räumlichen Modelle. Der „Random Forest “-Ansatz zeigte eine zufriedenstellende Genauigkeit sowohl bei der Kartierung historischer Erdrutsche als auch in der Bestimmung der Rutschungs-Suszeptibilität. Dabei lag die erreichte Genauigkeit in den geschützten Waldgebieten höher.
Diese Forschungsarbeit hat vom Menschen verursachte Waldveränderungen untersucht. Da jedoch auch andere abiotische und biotische Faktoren die geschilderten Veränderungen verursachen können, sind weitere Studien notwendig. Diese könnten z. B. Klimaparameter, Waldbrände, Insektenschädigung und andere Naturgefahren einschließen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:72054 |
| Date | 03 September 2020 |
| Creators | Shirvani, Zeinab |
| Contributors | Buchroithner, Manfred F., Csaplovics, Elmar, Möller, Matthias, Technische Universität Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | English |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 10.1002/ldr.2744, 10.1002/ldr.3530, 10.3390/rs11192300, 10.3390/rs12030434 |
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