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Further development and adaptation of large area forest inventories and remote sensing applications to comprehensive data providers for international processes

dc.contributor.advisorKleinn, Christoph Prof. Dr.de
dc.contributor.authorFischer, Christophde
dc.date.accessioned2011-10-31T15:12:45Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T11:00:15Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:27Zde
dc.date.issued2011-10-31de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B14D-5de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2344
dc.description.abstractMit dieser Studie präsentieren wir einen Waldinventur Ansatz auf nationaler Ebene für Burkina Faso, wobei ein relativ geringer Stichprobenumfang mit relativ grossen Probeflächen kombiniert wurde. Nach unserem Wissen, präsentieren wir hiermit die erste auf Stichproben basierende Inventur für Wald und Einzelbaum Ressourcen für Burkina Faso, welche Information auf nationaler Ebene liefert und auf Grundlage einer einheitlichen und statistisch konsistenten Methodik beruhen. Wir konnten Landnutzung, basierend auf den Definitionen der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO), schätzen. Hierbei schätzten wir, dass insgesamt 42,6 %, 1,6 %, 53,6 %, 9,1 % und 2,2 % von Burkina Faso von "Wald", "andere bewaldete Flächen", "andere Flächen", "andere Flächen mit Baum Bedeckung" und "Binnengewässer", bedeckt sind. Zusätzlich konnten wir die Präzision der Landnutzungsklassenanteile schätzen und die Vegetationsstruktur sowie die Artenzusammensetzung der Landnutzungsklassen erfassen. Auf Basis der Artenzusammensetzung konnten wir Landnutzungsklassen spezifische Holzdichten bestimmen, welche genutzt wurden, um die oberirdischen Kohlestoff Vorräte der einzelnen Landnutzungsklassen zu berechnen.Im zweiten Teil der Studie, dem Fernerkundlichen Teil, entwickelten wir Methoden, um eine Landnutzungs-Kartierung von Burkina Faso, auf der Grundlage von FAO Definitionen, zu ermöglichen, welche zum ersten Mal auch Fehler Schätzungen für die Landnutzungsklassen Anteile und Informationen zur Klassifizierungs Genauigkeit liefert. Womit ein kostengünstiges Monitoring-System für Burkina Faso auf Fernerkundunglicher Basis geschaffen wurde. Für die Landnutzungsklasse Wald waren unsere Schätzungen wesentlich näher an den Ergebnissen unserer Terrestrischen Erhebungen als die Ergebnisse anderer Fernerkundlicher Studien. Basierend auf Bildern des Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) schätzten wir dem Waldanteil für Burkina Faso auf 30,8 %.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de
dc.titleFurther development and adaptation of large area forest inventories and remote sensing applications to comprehensive data providers for international processesde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedWeiterentwicklung und Anpassung von Grossräumigen Waldinventuren und Fernerkundunglichen Anwendungen zu Umfassenden Datenquellen für Internationale Prozessede
dc.contributor.refereeKleinn, Christoph Prof. Dr.de
dc.date.examination2011-10-10de
dc.subject.dnb500 Naturwissenschaftende
dc.description.abstractengWith this study we present a forest inventory approach on national level for Burkina Faso where a relatively small sample size is combined with relatively large sample plots. To our knowledge, we present here the first sample based inventory of forest and tree resources for Burkina Faso, providing national level information based upon a uniform and statistically consistent methodology. We were able to estimate land use, based on Food and Agriculture Organisation of the United Nations (FAO) definitions, where we estimated that a total of 42.6%, 1.6%, 53.6%, 9.1% and 2.2% of Burkina Faso are covered by forest , other wooded land , other land , other land with tree cover and inland water bodies , respectively. Further we were able to estimate precision for all land use proportions. Assessment of vegetation structure and species composition for different land use classes was possible. The assessed species data was used to derive land use specific information on wood density, which was further used in the calculation of above ground carbon stocks for different land use classes.In the second part of the study, the remote sensing part, we developed methods which enabled us to conduct land use mapping for Burkina Faso, based on FAO definitions, which is for the first time also supplying error estimates for the cover estimates and information on classification accuracy. Thus, establishing a cost effective monitoring system for the whole of Burkina Faso based on remote sensing only. We achieved estimates that were much more within the range of our ground based study for land use class Forest , in Burkina Faso, than in any other remote sensing based study we know of. Based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) imagery we estimated a total of 30.8% of forest for Burkina Faso.de
dc.contributor.coRefereeHölscher, Dirk Prof. Dr.de
dc.contributor.thirdRefereeKnohl, Alexander Prof. Dr.de
dc.subject.topicForest Sciences and Forest Ecologyde
dc.subject.gerWaldinventurde
dc.subject.gerFernerkundungde
dc.subject.gerBurkina Fasode
dc.subject.engForest Inventoryde
dc.subject.engRemote Sensingde
dc.subject.engBurkina Fasode
dc.subject.bk48.00de
dc.subject.bk48.03de
dc.subject.bk48.30de
dc.subject.bk48.99de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-3205-8de
dc.identifier.purlwebdoc-3205de
dc.affiliation.instituteFakultät für Forstwissenschaften und Waldökologiede
dc.subject.gokfullYVT 000: Forstvermessung und -kartierungde
dc.subject.gokfullLuftbildauswertungde
dc.identifier.ppn689049331de


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