Combining remote sensing data at different spatial, temporal and spectral resolutions to characterise semi-natural grassland habitats for large herbivores in a heterogeneous landscape

by Christoph Benjamin Raab
Cumulative thesis
Date of Examination:2019-07-04
Date of issue:2019-11-22
Advisor:Prof. Dr. Johannes Isselstein
Referee:Prof. Dr. Johannes Isselstein
Referee:Prof. Dr. Niko Balkenhol
Referee:Prof. Dr. Hannes Feilhauer
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-7713

 

 

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Abstract

English

Semi-natural grasslands are ecosystems with high biodiversity. In Europe, such open and half-open areas are a fundamental characteristic of the cultural landscape, originating from and depending on management activities. The possibilities that grazing with wildlife can provide for sustaining these open-land ecosystems are subject to current research activities, because only a small proportion of grasslands protected under the EU Habitats Directive has a favourable conservation status. For an active grazing management, spatial information about the landscape structure and forage quality and quantity is required, as they can affect the spatial distribution and activities of free-ranging herbivores and thus their influence on the ecosystem e.g. by grazing. The collection of field data, however, is labour-intensive, time-consuming and often limited to a particular location. Therefore, this thesis is concerned with techniques and concepts offered by satellite remote sensing technology to characterise a heterogeneous landscape dominated by semi-natural grassland. After a general introduction to the wider research context in Chapter 1, Chapter 2 illustrates how Tasselled-Cap-transformed multi- temporal RapidEye remote sensing data can be successfully used to derive a classification map for a heterogeneous landscape. The results suggest that the RapidEye Tasselled Cap Transformation, which was designed for agricultural applications, can be an effective data compression tool, suitable to map heterogeneous landscapes with no measurable negative impact on classification accuracy. Chapter 3 presents a framework on mapping semi-natural grasslands at community level using multi-temporal RapidEye remote sensing imagery. For this, an automated training data selection was successfully implemented based on the Random Forest proximity measure. This strategy can support the reporting obligations under Art.-17 of the EU Habitats Directive in the future. Chapter 4 discusses how semi-natural grassland forage quantity and quality indicators can be predicted using combined optical and radar satellite remote sensing data. A permutation-based variable importance measure indicated a strong contribution of simple-ratio-based optical indices to the model performance. The final Chapter 5 summarises and discusses the results of this work with reference to the current research context. The findings of this thesis can help to understand and manage the grazing behaviour of free- ranging large herbivores and thus, support the conservation of semi-natural grassland in the future.
Keywords: semi-natural grassland; European Habitats Directive; remote sensing; monitoring; Random Forest; RapidEye; Sentinel-2; Sentinel-1

German

Naturnahes Grünland gehört zu den Ökosystemen mit höchster Biodiversität. In Europa sind solche offenen und halboffenen Gebiete ein grundlegendes Merkmal der Kulturlandschaft. Ihre Entstehungsgeschichte und Erhaltung hängen von einer aktiven Bewirtschaftung ab. Die Möglichkeiten, die eine Beweidung mit Wildtieren zum Erhalt dieser Offenlandökosysteme bieten, sind Gegenstand aktueller Forschung, denn nur ein geringer Teil des unter der EU-Habitat-Richtlinie geschützten Grünlands befindet sich in einem günstigen Erhaltungszustand. Für ein aktives Beweidungsmanagement werden räumliche Informationen zur Landschaftsstruktur und Futterqualität benötigt, da diese Parameter die räumliche Verteilung und Aktivitäten von freilebenden Herbivoren und somit deren Einfluss, z.B. durch die Futteraufnahme, auf das Ökosystem beeinflussen. Das Sammeln von Felddaten ist jedoch arbeitsintensiv, zeitaufwändig und räumlich oft nur in einem begrenzten Gebiet möglich. Daher befasst sich diese Arbeit mit Methoden der Satellitenfernerkundung, um eine von naturnahem Grünland dominierte, heterogene Landschaft zu charakterisieren. Nach einer allgemeinen Einführung in den umfassenderen Forschungskontext (Kapitel 1) zeigt Kapitel 2, wie multi-temporale Tasseled-Cap-transformierte RapidEye-Fernerkundungsdaten erfolgreich angewendet werden können, um eine Landbedeckungskarte für eine heterogene Landschaft abzuleiten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die RapidEye Tasselled Cap Transformation, die für landwirtschaftliche Anwendungen entwickelt wurde, ein effektives Datenkomprimierungs- werkzeug sein kann. Diese ist dazu geeignet, heterogene Landschaften ohne messbare negative Auswirkungen auf die Klassifizierungsgenauigkeit abzubilden. In Kapitel 3 wird ein Konzept für die Kartierung von naturnahen Grünlandgesellschaften unter Verwendung von RapidEye- Fernerkundungszeitreihen vorgestellt. Hierfür wurde eine automatisierte Auswahl der Trainingsdaten basierend auf der Random Forest Proximity erfolgreich implementiert. Diese Strategie könnte künftig die Berichterstattungspflichten gemäß Artikel 17 der EU-Habitat-Richtlinie unterstützen. In Kapitel 4 wird erörtert, wie Biomasse und Futterqualität naturnaher Grünlandaufwüchse mit kombinierten optischen und Radar- Fernerkundungsdaten vorhergesagt werden können. Ein auf Permutationen basierendes Maß für die Wichtigkeit einer Variable zeigt einen starken Beitrag optischer Indizes durch die Verhältnisse einzelner spektraler Kanäle zur Modellqualität. Im abschließenden Kapitel 5 werden die Ergebnisse dieser Arbeit zusammenfassend mit Bezug auf den aktuellen Forschungskontext diskutiert. Die Erkenntnisse dieser Forschungsarbeit können helfen, das Beweidungsverhalten großer wildlebender Herbivoren zu verstehen und somit die Erhaltung von naturnahem Grünland in Zukunft zu unterstützen.
 
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