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A multi-scale remote sensing approach to understanding vegetation dynamics in the Nama Karoo-Grassland ecotone of South Africa

Ndyamboti, Khule und de Toit, J. und Baade, Jussi und Kaiser, Andreas und Urban, Marcel und Schmullius, Christiane und Thiel, Christian und Berger, Christian (2020) A multi-scale remote sensing approach to understanding vegetation dynamics in the Nama Karoo-Grassland ecotone of South Africa. In: 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020. IEEE. 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2020-09-26 - 2020-10-02, Weikoloa, USA. doi: 10.1109/IGARSS39084.2020.9323460. ISBN 978-172816374-1. ISSN 2153-6996.

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Kurzfassung

In this paper, we propose a methodology for upscaling fractional vegetation cover (FVC) estimates derived from unmanned aerial vehicles (UAVs) to a larger area using freely available Sentinel-1/2 and Landsat-8 satellite data in the semi-arid Nama-Karoo biome of South Africa. To the best of our knowledge, such an approach is still lacking yet critical for understanding human-environment interactions, degradation, and the impacts of climate change in this vulnerable dryland ecosystem. The proposed approach utilizes ultra-high spatial resolution UAV imagery (i.e. < 5 cm) to develop a high quality FVC product. The resulting product is then used to upscale and validate satellite-based estimates of FVC. The rationale for upscaling UAV estimates to the satellite-scale is not only to cover larger areas but also to exploit historical satellite times series data, in an attempt to understand past trends and vegetation dynamics in the Nama Karoo-Grassland ecotone. The proposed method is expected to produce the first-ever high-resolution continuous maps of FVC and its changes in the above-mentioned ecosystem. Such information is of vital importance as it could help decision makers to gain a better understanding of the extent at which mechanisms such as bush encroachment, grassland expansion, or degradation are occurring in dryland ecosystems.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/139898/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A multi-scale remote sensing approach to understanding vegetation dynamics in the Nama Karoo-Grassland ecotone of South Africa
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ndyamboti, KhuleFriedrich-Schiller-Universität JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
de Toit, J.Grootfontein Agriculture Development Institute, MiddelburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Baade, JussiFriedrich-Schiller-Universität JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kaiser, AndreasFriedrich-Schiller-Universität JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Urban, MarcelFriedrich-Schiller-Universität JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmullius, ChristianeFriedrich-Schiller-Universität JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Thiel, ChristianChristian.Thiel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5144-8145NICHT SPEZIFIZIERT
Berger, ChristianUniversität JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:26 September 2020
Erschienen in:2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/IGARSS39084.2020.9323460
Verlag:IEEE
Name der Reihe:Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS
ISSN:2153-6996
ISBN:978-172816374-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Upscaling, fractional cover, vegetation dynamics, monitoring, Karoo, UAV, TLS, Sentinel, Landsat
Veranstaltungstitel:2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
Veranstaltungsort:Weikoloa, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:26 September 2020
Veranstaltungsende:2 Oktober 2020
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - keine Zuordnung
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Bürgerwissenschaften
Hinterlegt von: Thiel, Christian
Hinterlegt am:08 Sep 2025 13:15
Letzte Änderung:09 Sep 2025 10:58

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