WOODY VEGETATION COVER IN NAMIBIAN SAVANNAHS: A MODELLING APPROACH BASED ON REMOTE SENSING

Zusammenfassung: Die Geholzdichte in den Savannen Namibias: eine fernerkundungsgestiitzte Modellierung Savannen sind durch eine Koexistenz von Grasern und Geholzen gekennzeichnet. Sie zahlen heute zu den am dichtesten besiedelten Raumen der Tropen und unterliegen daher verstarkt anthropogenen EingrifTen. In den Trockenund Dorn savannen des siidlichen Afrikas, die vorwiegend weidewirtschaftlich genutzt werden, haben unangepasste Bestockungsraten vielerorts eine starke Verbuschung zur Folge, so dass sich die Anteile von Grasern und Geholzen verschieben und es zu einem Riickgang der Tragfahigkeit kommt. Ahnliches ist auch in Nationalparks zu beobachten, v.a. wenn durch Wildzaune die Wanderungsbewegungen der Tierpopulationen eingeschrankt werden. Zur Erfassung derartiger Veranderungen der Vegetationsstruktur wird in dieser Studie ein Verfahren zur Modellierung der Geholzdichte unter Verwendung grob aufgeloster, multitemporaler Satellitendaten vorgestellt. Zur Kalibrierung der Modell parameter sowie zur Ergebnisvalidierung dient eine Referenzkarte, die aus Felduntersuchungen sowie aus Landsat etm-Daten mittlerer Auflosung erstellt wird. Der Modellansatz basiert auf der Annahme, dass sich Graser und Geholze unter den wechsel feuchten Klimabedingungen hinsichtlich ihrer Phanologie unterscheiden und sich diese Merkmale je nach Anteil beider Wuchsformen auf Bestandesebene und damit auch in Zeitreihen des ndvi manifestieren. Zur Quantifizierung der Unter schiede wird der ndvi-Verlauf iiber ein Polynom zweiten Grades beschrieben. Die Analyse der Modellparameter zeigt, dass insbesondere die Dauer der Trockenzeit sowie das trockenzeitliche ndvi-Minimum vom Anteil der Straucher und Baume

[1]  R. Tobias An Introduction to Partial Least Squares Regression , 1996 .

[2]  Charlie M. Shackleton,et al.  Changes in woody community structure and composition under constrasting landuse systems in a semi‐arid savanna, South Africa , 1999 .

[3]  Bruce K. Wylie,et al.  At-Satellite Reflectance: A First Order Normalization Of Landsat 7 ETM+ Images , 2001 .

[4]  A. Diouf,et al.  Monitoring land-cover changes in semi-arid regions: remote sensing data and field observations in the Ferlo, Senegal , 2001 .

[5]  B. Holben Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data , 1986 .

[6]  W. Cohen,et al.  An improved strategy for regression of biophysical variables and Landsat ETM+ data. , 2003 .

[7]  R. Scholes,et al.  An African Savanna: Synthesis of the Nylsvley Study. , 1993 .

[8]  A. Watkinson,et al.  Dynamics of shrub encroachment in an African savanna: relative influences of fire, herbivory, rainfall and density dependence , 2001 .

[9]  David Riaño,et al.  Assessment of different topographic corrections in Landsat-TM data for mapping vegetation types (2003) , 2003, IEEE Trans. Geosci. Remote. Sens..

[10]  A. Jawad,et al.  Computer processing of remotely sensed images , 2005 .

[11]  C. Samimi,et al.  Assessing spatio‐temporal variations in plant phenology using Fourier analysis on NDVI time series: results from a dry savannah environment in Namibia , 2006 .

[12]  Cyrus Samimi,et al.  BIOMASS ESTIMATION FOR LAND USE MANAGEMENT AND FIRE MANAGEMENT USING LANDSAT-TM AND -ETM+ , 2002 .

[13]  J. C. Taylor,et al.  Real-time monitoring of vegetation biomass with NOAA-AVHRR in Etosha National Park, Namibia, for fire risk assessment , 2002 .

[14]  S. Higgins,et al.  Fire, resprouting and variability: a recipe for grass–tree coexistence in savanna , 2000 .

[15]  S. L Furby,et al.  Calibrating images from different dates to ‘like-value’ digital counts , 2001 .

[16]  T. Carlson,et al.  On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index , 1997 .