Räumliche, GIS-gestützte Analyse von Linientransektstichproben

Spatial, GIS-aided analysis of line transect surveys

by Felix Mader
Doctoral thesis
Date of Examination:2007-03-09
Date of issue:2007-07-30
Advisor:Prof. Dr. Joachim Saborowski
Referee:Prof. Dr. Joachim Saborowski
Referee:Prof. Dr. Wolfgang May
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-2337

 

 

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Description:Dissertation

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Abstract

English

An approach to include spatially referenced information which is stored within a geographical information system (GIS) into the analysis of conventional line transect surveys is presented. Therefor the transects are divided into discrete segments which are then set in spatial relation to the available geographical information. Using log-linear models, the number of objects of interest observed in a certain segment can be modeled depending on the (spatial) covariates present at that segment. Also, models for the spatial prediction of object counts are described. Subsequently, the potential spatial autocorrelation between the segments is included into parameterization and prediction. Furthermore a macro and script library is presented which can be used to apply these methods using standard software (Distance, SAS, ArcGIS). The methods and software tools are applied to a comprehensive collection of geographical and game count data of five Namibian game species.
Keywords: Distance Sampling; spatial autocorrelation; count model; animal abundance; SAS; Distance; ArcGIS; generalized linear models; GLM; generalized; estimating equations; GEE; log-linear model; Poisson regression

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Motiviert durch Wildzählungen namibischer Conservancies wird eine Möglichkeit vorgestellt, raumbezogene, in einem geographischen Informationssystem (GIS) gespeicherte Informationen in die Analyse herkömmlicher Linientransektstichproben einzubeziehen. Zu diesem Zweck werden die Transekte in diskrete Abschnitte unterteilt und diese mit den zur Verfügung stehenden geographischen Informationen in räumlichen Bezug gebracht. Mit Hilfe von log-linearen Modellen lassen sich anschließend die Anzahl der in einem Transektabschnitt entdeckten Untersuchungsobjete in Abhängigkeit von diesen räumlichen Informationen darstellen und räumliche Vorhersagen der Objektanzahl berechnen. In weiteren Schritten wird die zu erwartende räumliche Autokorrelation zwischen den Transektabschnitten in die Parametrisierung und in die Vorhersagemodelle einbezogen. Ferner wird eine Makro- und Skriptsammlung vorgestellt, mit Hilfe derer die Methoden in Standard-Software (Distance, SAS, ArcGIS) umgesetzt werden können. Die Anwendung der vorgestellten Methoden und Software-Tools erfolgt anhand umfangreicher geographischer und Wildzählungsdaten fünf namibischer Wildarten.
Schlagwörter: Distance Sampling; räumliche Autokorrelation; Count-Modell; Wilddichteschätzungen; verallgemeinerte lineare Modelle; GLM; GEE; log-lineares Modell; Poisson-Regression
 
Statistik