Jährliches Monitoring von Landbedeckung und Landnutzung
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Inhalt
Das Arbeitspaket widmet sich zunächst der Frage, wie quantitative Anteile von Landbedeckungsklassen standardisiert und jährlich für ein solch großes Gebiet abgeleitet werden und wie aus diesen Zeitreihen detaillierter Informationen Rückschlüsse auf Zustand und Änderung von Landnutzung geschlossen werden können. Methodisch zielt das Arbeitspaket dabei sowohl auf eine Anpassung der Datenvorverarbeitung als auch auf die verbesserte Kartierung des großen, heterogenen Gebiets über lange Zeiträume. Als Standard produkte sollen darauf aufbauend annuale Landnutzungskartierungen sowie Vegetations trends abgeleitet werden. Diese werden anschließend zusammen mit Ergebnissen aus den Teilprojekten genutzt, um entlang gemeinsam definierter Fragen neue, thematisch tiefer gehende Kartierungen zu ermöglichen. Die geplanten Teilschritte tragen zu einer Erweiterung der operationellen Nutzung von Satellitendaten für vergleichbare Regionen bei, insbesondere mit Blick auf die schwierigen Beleuchtungsverhältnisse hoher geographischer Breiten sowie wolkenreicher Regionen. Zu Beginn steht die Aufbereitung der vollständigen Landsat-4-8 bzw. Sentinel-2 Datenarchive (vgl. Claverie et al. 2018) und eine Überführung in so genannte spektral-temporale Komposite sowie phänologische Zeitreihen mit Hilfe der FORCE Umgebung (Frantz 2018). Auf diesem Weg wird für das gesamte Gebiet eine vereinheitlichte Datengrundlage generiert, die dann für standardisierte, großflächige, jährliche Analysen genutzt werden kann. Anschließend finden Untersuchungen zur räumlichen und zeitlichen Extrapolation von Regressionsansätzen zur quantitativen Kartierung von Landbedeckung statt (vgl. Okujeni et al. 2018), zu der sich Verfahren des Maschinellen Lernens kombiniert mit den genannten Kompositen besonders anbieten (Schug et al. 2020). Die besondere Herausforderung liegt dabei in der überregionalen Arbeit über verschiedene Klimazonen und Naturräume hinweg. Aus diesen Ergebnissen und zu Grunde liegenden Trends, Störungen und Änderungen in der Zusammensetzung von Oberflächen werden dann raum-zeitliche Muster der Landnutzung und ihrer Veränderung abgeleitet. Dies beinhaltet z. B. das Wachstum von urbanen Räumen (erkennbar an der Konversion vegetationsbestandener in versiegelte Flächen), die Intensivierung von Land wirtschaft (durch längere Phasen und höhere Amplituden phänologischer Profile nach intensiver Bewässerung).
https://ifzo-gis.geo.uni-greifswald.de/portal/apps/storymaps/stories/92284dcacc61445e94d6ac650ee0d97c