Exploiting the Spatial Information in High Resolution Satellite Data and Utilising Multi-Source Data for Tropical Mountain Forest and Land Cover Mapping (eBook, PDF)
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Die Cordillera Central der Dominikanischen Republik ist eine Quelle wichtiger natürlicher Ressourcen - vor allem Wasser - für dieses karibische Land. Im oberen Einzugsgebiet des Río Yaque del Norte wurde im Laufe des 20. Jahrhunderts ein großer Teil der natürlichen Wälder abgeholzt und durch Weide- und Ackerland sowie Sekundärvegetation ersetzt. Entwaldung und nicht nachhaltige Landnutzung auf den steilen Hängen dieses Gebietes haben zu Erosion und Landdegradierung geführt. Es gibt aber auch noch verschiedene primäre Bergwälder, darunter kleine Nebelwaldbereiche mit bedrohten endemi...
Die Cordillera Central der Dominikanischen Republik ist eine Quelle wichtiger natürlicher Ressourcen - vor allem Wasser - für dieses karibische Land. Im oberen Einzugsgebiet des Río Yaque del Norte wurde im Laufe des 20. Jahrhunderts ein großer Teil der natürlichen Wälder abgeholzt und durch Weide- und Ackerland sowie Sekundärvegetation ersetzt. Entwaldung und nicht nachhaltige Landnutzung auf den steilen Hängen dieses Gebietes haben zu Erosion und Landdegradierung geführt. Es gibt aber auch noch verschiedene primäre Bergwälder, darunter kleine Nebelwaldbereiche mit bedrohten endemischen Arten. Fernerkundungsdaten sind eine unverzichtbare Quelle für flächendeckende räumliche Informationen, die als Basis für Raumnutzungspläne und den Schutz bedrohter Ökosysteme benötigt werden. Die Nutzbarkeit von Satellitendaten mittlerer Auflösung (z.B. Landsat) für die Kartierung der Vegetationstypen des Untersuchungsgebietes ist begrenzt, weil das kleinräumige Mosaik verschiedener Landbedeckungstypen (wie in vielen tropischen Gebirgsbereichen) zu einem großen Anteil von Mischpixeln in diesen Daten führt. Die neue Generation kommerzieller hochauflösender Satelliten wie IKONOS (1 m bis 4 m Auflösung) ermöglicht eine detailliertere Kartierung von kleineren Interessensgebieten, aber die automatische Klassifizierung räumlich hochaufgelöster Daten beinhaltet auch neue Herausforderungen. Diese Arbeit beschäftigt sich daher hauptsächlich mit der Optimierung von Methoden zur Ausnutzung der räumlichen Information in hochauflösenden Satellitendaten für die Kartierung von tropischen Bergwäldern und anderen Landoberflächen.
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