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High-Resolution Seasonal Rangeland Carrying Capacity in Central Asia Using Sentinel-2 and the CASA Model

Almeida Famada, Luis David (2026) High-Resolution Seasonal Rangeland Carrying Capacity in Central Asia Using Sentinel-2 and the CASA Model. Masterarbeit, Julius-Maximilians-Universität Würzburg.

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Kurzfassung

The grasslands of the Aral Sea region support extensive livestock farming but are subject to degradation and increasing grazing pressure. This requires spatially explicit and seasonal estimates of their carrying capacity. This study uses Sentinel-2 multispectral imagery, climate data, and the CASA model to estimate net primary productivity (NPP), above-ground biomass and to derive rangeland carrying capacity (RCC) at a 20-meter resolution for 2021. The modeled forage supply was compared with official livestock statistics at the subregional (rayon) level, converting stocks to Animal Units and calculating an Overgrazing Index (OGI = demand/capacity) and a capacity-demand balance. The results show pronounced seasonality, with peaks in summer and troughs in winter, as well as significant regional variations. The Republic of Karakalpakstan has the most persistent deficits and the highest levels of relative pressure, while Aktobe has surpluses mainly during the growing season (spring– summer). Overall, the findings show that sustainable management in the drylands of Central Asia requires dynamic and seasonal approaches, supported by high-resolution products that allow livestock demand to be synchronized with the spatiotemporal variability of forage supply.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/223673/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:High-Resolution Seasonal Rangeland Carrying Capacity in Central Asia Using Sentinel-2 and the CASA Model
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Almeida Famada, Luis Davidluis-david.almeida-famada (at) stud-mail.uni-wuerzburg.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
DLR-Supervisor:
BeitragsartDLR-SupervisorInstitution oder E-Mail-AdresseDLR-Supervisor-ORCID-iD
Thesis advisorKünzer, ClaudiaClaudia.Kuenzer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERT
Thesis advisorKlein, IgorIgor.Klein (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0113-8637
Datum:2026
Open Access:Nein
Seitenanzahl:69
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Grassland carrying capacity (GCC), Remote sensing (RS), Central Asia
Institution:Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Abteilung:Department of Remote Sensing, Institute of Geography and Geology
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Fernerkundung u. Geoforschung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum > Dynamik der Landoberfläche
Hinterlegt von: Klein, Igor
Hinterlegt am:17 Jun 2026 09:47
Letzte Änderung:17 Jun 2026 09:47

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