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Der krönende Abschluss eines UNIGIS MSc Studiums ist sicherlich die Master Thesis. Mit ihr belegen unsere MSc-AbsolventInnen, dass sie den akademischen Grad "Master of Science (Geographical Information Science & Systems)" zu Recht führen.  Im UNIGIS professional Studiengang muss keine Abschlussarbeit verfasst werden. Dennoch nehmen einige Studierende die Möglichkeit war, ein Geoinformatikprojekt durchzuführen und entsprechend zu dokumentieren.

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Hier finden sie die mitunter preisgekrönten Abschlussarbeiten unserer AbsolventInnen!

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Julia Katharina Reschke [02-2012]:

Methoden der räumlichen Abgrenzung mediterraner Feuchtgebiete unter Verwendung multitemporaler Landsat Daten

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Feuchtgebiete gehören zu den Ökosystemen mit der höchsten Biodiversität der Erde und haben in vielen geographischen Regionen eine wichtige Funktion als Wasserspeicher. Anthropogene Eingriffe, wie beispielsweise eine Intensivierung der Landwirtschaft, aber auch klimatische Schwankungen führen zunehmend zu starken Veränderungen der Feuchtgebiete weltweit. Zum Schutz dieser wichtigen Ökosysteme ist ein regelmäßiges Feuchtgebiets-Monitoring essentiell. Verschiedene Initiativen wurden in den letzten Jahren ins Leben gerufen, um die Schaffung einer harmonisierten Datenbasis für umfassende Forschungsaktivitäten und das Feuchtgebiets-Monitoring zu fördern. Das GlobWetland II Projekt testet hierbei die operative fernerkundungsbasierte Umsetzung der RAMSAR-Richtlinien zur Bewertung der aktuellen Situation und Trends schützenswerter Feuchtgebiete im Mittelmeerraum. In diesem Kontext werden effiziente und robuste Methoden zur Feuchtgebietsdelineation benötigt. Diese Ansätze müssen in besonderem Maße die spezifischen Charakteristika der Feuchtgebiete berücksichtigen. Zu diesen gehören die räumliche Heterogenität einzelner Feuchtgebietsklassen (z.B. Marschland und Wattflächen), ihre saisonalen Dynamiken (das Überflutungs- und Vegetationsregime betreffend) und unscharfe Übergänge zwischen den Feuchtgebietsklassen und anderen Landbedeckungsarten. Zu diesem Zweck werden in dieser Studie drei Methoden zur Abgrenzung von Feuchtgebieten in der Westtürkei basierend auf Landsat Zeitserien entwickelt und verglichen. Eine pixelbasierte, eine objektorientierte und eine Decision Tree Methodik mit zusätzlich abgeleiteter Change Detection werden analysiert. Neben der Verwendung von Vegetationsindizes und Texturmaßen wird der Einsatz von saisonalen Indizes untersucht, welche die Veränderungen der Bodenbedeckung zwischen der Feucht- und Trockenperiode verstärken. Die pixelbasierte Methode kombiniert die multi-temporalen Landsat Daten (30 m) mit hoch aufgelösten Satellitendaten (SPOT 5, pan-sharpened, 5 m) zur Extraktion der Subpixel-Information, basierend auf einem Random Forest Regressions-Algorithmus. Mit dieser Methodik konnte eine Klassifikationsgenauigkeit von 79.02 % erzielt werden. Die Methode stellt eine Karte mit gradueller Information über die Verteilungsmuster und saisonalen Prozesse der RAMSAR Klassen coastal, inland und human-made wetland bereit, indem sie Wahrscheinlichkeiten abbildet, mit denen die Klassen in jedem Pixel vorkommen. Der objektorientierte Ansatz beinhaltet die Generierung von Segmenten mithilfe der Open Source Software SAGA GIS und deren anschließende Klassifizierung über Random Forest Regression. Diese Methode wurde gewählt, um dem Anwender anstelle eines Rasterdatensatzes generalisierte Polygone mit abgestuften Zugehörigkeiten zu den oben genannten RAMSAR Klassen bereitzustellen. Der Ansatz erreichte eine Klassifikationsgenauigkeit von 67.05 %. Zusätzlich wurde eine Decision Tree Methodik zur Feuchtgebiet/Nicht-Feuchtgebiet Klassifikation und zur Ableitung der Veränderung der Feuchtgebietsfläche zwischen 1975 und 2003 getestet. Diese Methode erreichte mit 81.49 % die höchste Klassifikationsgenauigkeit, stellt jedoch keine erweiterten Informationen über die Feuchtgebietscharakteristika bereit. Es konnte ein Verlust von 729.38 km² Feuchtgebietsfläche zwischen 1975 und 2003 festgestellt werden. Mit Bezug auf die gesamte Größe des Untersuchungsgebiets, entspricht dies einer Flächenabnahme von 6.2 %. Die Ergebnisse dieser Studie unterstützen die Implementierung des G-WOS Pilotsystems (Global Wetland Observation System) des GlobWetland II Projekts.


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