Upwelling und Fischbestimmung durch Fernerkundung
Fallbeispiel Elfenbeinküste
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Angesichts der Bedrohung durch die Überfischung im Golf von Guinea wurde diese Studie auf dem ivorischen Kontinentalschelf initiiert, um die Verfügbarkeit pelagischer Arten in Abhängigkeit von der Prävalenz des Auftriebs besser zu verstehen.Die Studie basiert auf der kombinierten Analyse von In-situ-Daten und Fernerkundungsdaten. Die mit dem SeaWiFS-Sensor ermittelte Chlorophyllkonzentration wird mithilfe des bioobtischen Algorithmus OC4v4 durch Anwendung der Azimutalprojektion mit SeaDAS v4.7 berechnet. Die Meeresoberflächentemperatur wird mithilfe des Multi-channel Sea Surface Temperatu...
Angesichts der Bedrohung durch die Überfischung im Golf von Guinea wurde diese Studie auf dem ivorischen Kontinentalschelf initiiert, um die Verfügbarkeit pelagischer Arten in Abhängigkeit von der Prävalenz des Auftriebs besser zu verstehen.Die Studie basiert auf der kombinierten Analyse von In-situ-Daten und Fernerkundungsdaten. Die mit dem SeaWiFS-Sensor ermittelte Chlorophyllkonzentration wird mithilfe des bioobtischen Algorithmus OC4v4 durch Anwendung der Azimutalprojektion mit SeaDAS v4.7 berechnet. Die Meeresoberflächentemperatur wird mithilfe des Multi-channel Sea Surface Temperature (MCSST) Algorithmus ermittelt, der auf den Kanälen 4 und 5 des AVHRR-Sensors basiert. Die windbedingte Stabilität der Wassersäule oder Turbulenz wurde aus den Windgeschwindigkeitsdaten von ERS I und ERS II berechnet. Die gekoppelte Nutzung von Satellitenbildern und einem Geographischen Informationssystem (GIS) ermöglicht die Definition von fischereilich geeigneten Gebieten anhand der Analyse der Umweltfaktoren, die zum Verbleib der Larven beitragen.
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