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Remote Sensing of Vegetation Dynamics in West Africa: Improved Satellite Time Series for Agricultural Analyses

Knauer, Kim and Gessner, Ursula and Fensholt, Rasmus and Künzer, Claudia (2015) Remote Sensing of Vegetation Dynamics in West Africa: Improved Satellite Time Series for Agricultural Analyses. Arbeitskreis Subsaharisches Afrika, 27.-28. Nov. 2015, Köln, Deutschland.

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Abstract

Der Lebensunterhalt von Millionen von Menschen in Westafrika ist von der landwirtschaftlichen Produktion und somit von der Dynamik der Vegetation abhängig. Die hohe jährliche Variabilität der Wachstumsperiode hat beträchtlichen Einfluss auf die landwirtschaftliche Produktion. Spät einsetzende Niederschläge und Dürren resultieren nicht selten in ernsthaften Hungersnöten. Auf der anderen Seite hat die schnell wachsende Bevölkerung durch sich ausbreitende Städte und niedrige landwirtschaftliche Produktivität einen hohen Flächenbedarf. Die Entwicklung der landwirtschaftlichen Fläche zu kartieren und zu verfolgen ist von besonderem Interesse um Auswirkungen auf Mensch und Natur abschätzen zu können. Bisher verfügbare Informationen über Anbauflächen sind entweder auf eine kleine räumliche Ausdehnung begrenzt (hochauflösende Satellitenbild-Klassifikationen), von unsicherer Qualität und räumlich nicht explizit (nationale Statistiken) oder können die kleinräumige Landwirtschaft Westafrikas nicht erfassen (globale Landnutzungsklassifikationen). Die Ableitung der Anbaufläche aus räumlich höher-aufgelösten Daten wie etwa Landsat-Daten (30m) gestaltet sich schwierig, da der Zeitpunkt der Aufnahme von großer Bedeutung ist um etwa zwischen Landwirtschaft und Grasland unterscheiden zu können. Auf der anderen Seite haben zeitlich hoch-aufgelöste Daten wie die des MODIS-Sensors eine geringere räumliche Auflösung (250m), mit welcher man Felder von durchschnittlicher Größe (<1 ha) nicht mehr erfassen kann. Um die Vorteile beider Sensoren nutzen zu können, haben wir eine Datenfusion von MODIS und Landsat durchgeführt. Zu diesem Zweck wurde der Fusionierungsalgorithmus ESTARFM modifiziert und automatisiert um diesen für die gesamte Fläche Burkina Fasos anwenden zu können. Hiermit sollen Zeitreihen in 8-Tagesschritten in Landsat-Auflösung für die Jahre 2001, 2007 und 2014 generiert werden. Aus diesen Zeitreihen werden im Folgenden phänologische Indizes wie der Start der Wachstumsperiode abgeleitet und mittels geeigneter Klassifizierungsverfahren zur Abgrenzung der landwirtschaftlichen Fläche verwendet. Die daraus resultierenden Karten sollen die Entwicklung der Anbaufläche in Burkina Faso über einen Zeitraum von 14 Jahren aufzeigen.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/99956/
Document Type:Conference or Workshop Item (Poster)
Title:Remote Sensing of Vegetation Dynamics in West Africa: Improved Satellite Time Series for Agricultural Analyses
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Knauer, Kimkim.knauer (at) dlr.deUNSPECIFIED
Gessner, Ursulaursula.gessner (at) dlr.deUNSPECIFIED
Fensholt, RasmusUniversity of CopenhagenUNSPECIFIED
Künzer, ClaudiaClaudia.Kuenzer (at) dlr.deUNSPECIFIED
Date:27 November 2015
Refereed publication:No
Open Access:No
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Status:Published
Keywords:Datenfusion, MODIS, Landsat, Westafrika, Vegetationsdynamik, Phänologie, Landwirtschaft, Anbaufläche
Event Title:Arbeitskreis Subsaharisches Afrika
Event Location:Köln, Deutschland
Event Type:Workshop
Event Dates:27.-28. Nov. 2015
Organizer:Universität Köln
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Earth Observation
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Research theme (Project):R - Vorhaben Fernerkundung der Landoberfläche (old)
Location: Oberpfaffenhofen
Institutes and Institutions:German Remote Sensing Data Center > Land Surface
Deposited By: Knauer, Kim
Deposited On:03 Dec 2015 14:40
Last Modified:03 Dec 2015 14:40

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