Räumliche, GIS-gestützte Analyse von Linientransektstichproben

Mader, Felix

dc.contributor.advisor	Saborowski, Joachim Prof. Dr.	de
dc.contributor.author	Mader, Felix	de
dc.date.accessioned	2007-07-30T12:09:13Z	de
dc.date.accessioned	2013-01-18T10:59:56Z	de
dc.date.available	2013-01-30T23:51:27Z	de
dc.date.issued	2007-07-30	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B626-D	de
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.53846/goediss-2337
dc.description.abstract	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.	de
dc.format.mimetype	application/pdf	de
dc.language.iso	ger	de
dc.rights.uri	http://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.html	de
dc.title	Räumliche, GIS-gestützte Analyse von Linientransektstichproben	de
dc.type	doctoralThesis	de
dc.title.translated	Spatial, GIS-aided analysis of line transect surveys	de
dc.contributor.referee	Saborowski, Joachim Prof. Dr.	de
dc.date.examination	2007-03-09	de
dc.subject.dnb	500 Naturwissenschaften allgemein	de
dc.description.abstracteng	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.	de
dc.contributor.coReferee	May, Wolfgang Prof. Dr.	de
dc.subject.topic	Mathematics and Computer Science	de
dc.subject.ger	Distance Sampling	de
dc.subject.ger	räumliche Autokorrelation	de
dc.subject.ger	Count-Modell	de
dc.subject.ger	Wilddichteschätzungen	de
dc.subject.ger	verallgemeinerte lineare Modelle	de
dc.subject.ger	GLM	de
dc.subject.ger	GEE	de
dc.subject.ger	log-lineares Modell	de
dc.subject.ger	Poisson-Regression	de
dc.subject.eng	Distance Sampling	de
dc.subject.eng	spatial autocorrelation	de
dc.subject.eng	count model	de
dc.subject.eng	animal abundance	de
dc.subject.eng	SAS	de
dc.subject.eng	Distance	de
dc.subject.eng	ArcGIS	de
dc.subject.eng	generalized linear models	de
dc.subject.eng	GLM	de
dc.subject.eng	generalized	de
dc.subject.eng	estimating equations	de
dc.subject.eng	GEE	de
dc.subject.eng	log-linear model	de
dc.subject.eng	Poisson regression	de
dc.subject.bk	43.03	de
dc.subject.bk	42.90	de
dc.subject.bk	43.33	de
dc.subject.bk	54.64	de
dc.subject.bk	54.80	de
dc.subject.bk	54.81	de
dc.subject.bk	42.11	de
dc.identifier.urn	urn:nbn:de:gbv:7-webdoc-1535-0	de
dc.identifier.purl	webdoc-1535	de
dc.affiliation.institute	Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie	de
dc.subject.gokfull	EJCD 400: Ecology {Genetics and population dynamics}	de
dc.subject.gokfull	EJCD 500: Animal behavior {Genetics and population dynamics}	de
dc.subject.gokfull	UUH 300: Datenverarbeitung {Kartographie}	de
dc.subject.gokfull	EGCP 100: Applications to biology and medical sciences {Statistics: Applications}	de
dc.subject.gokfull	EGIU 350: Information systems {Computer science: Computing methodologies and applications}	de
dc.subject.gokfull	EIGA 320	de
dc.subject.gokfull	RBS 400: Mathematische Methoden in den Naturwissenschaften	de
dc.identifier.ppn	587184302	de

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Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie (inkl. GAUSS) [378]

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