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Gewählte Diplomarbeit / Masterarbeit:

Ruxandra-Maria Zotta (2019): Use of MODIS time series for determining phenological indicators and comparison with network observations.
Diplomarbeit / Masterarbeit - Institut für Vermessung, Fernerkundung und Landinformation (IVFL), BOKU-Universität für Bodenkultur, pp 76. UB BOKU obvsg FullText

Datenquelle: ZID Abstracts
Abstract:
Diese Masterarbeit untersucht den Zusammenhang zwischen GP und LSP für Laubbaumarten und konzentriert sich auf dem phänologischen Parameter Saisonstart (SOS). Das Untersuchungsgebiet fasst Österreich, Deutschland und der Schweiz um in den Zeitraum 2002-2015. In Rahmen dieser Arbeit werden zwei Geodatenbanken vorbereitet, verglichen und statistisch ausgewertet. Die erste Datenbank besteht aus PEP725-Stationen (Pan European Phenological Database), die die phänologischen Parameter Blattentfaltung (LU) und Erstblüte (FF) beobachten und zur Ableitung einer GP-SOS-Zeitreihe herangezogen wurden. Die zweite Datenbank besteht aus LSP-SOS und wurde mit MODIS NDVI berechnet. Die in PEP725 behandelten Laubbaumarten wurden in zwei Gruppen mit Rotbuche (Fagus sylvatica) und Hasel (Corylus avellana) als Vertreter zusammengefasst. Die Forschungsfragen dieser Masterarbeit lauten: 1.Stimmt der aus den MODIS NDVI-Zeitreihen abgeleiteten LSP-SOS mit den GP-Parametern LU und FF überein? Zeigt der GP bestimmter Laubbaumarten eine bessere Übereinstimmung mit dem LSP? 2.Welcher Prozentsatz der saisonalen Amplitude eignet sich besser für die Berechnung des LSP-SOS? 3.Zeigen GP und LSP einen früheren Beginn der Frühlingsphänologie an? 4.Beeinflussen die Umgebungsvariablen Höhe und geographische Position der GP-SOS? Um diese Fragen zu beantworten, wurden für Rotbuche und Hasel verschiedene statistische Analysen durchgeführt: Korrelationsanalyse, Bewertung des Modells und explorative Datenanalyse. Für Rotbuche wurde eine gute Übereinstimmung zwischen GP und LSP-SOS gefunden. 79,5% der PEP-Stationen zeigten signifikante positive Korrelationen, wenn LSP-SOS mit einem Schwellenwert von 70,0% der saisonalen Amplitude berechnet wurde.Für Hasel zeigt die Studie eine schlechtere Übereinstimmung: 45,6% der Stationen korrelieren signifikant, wenn einen Schwellenwert von 10,0% der saisonalen Amplitude verwendet wird.

Beurteilende(r): Atzberger Clement
1.Mitwirkender: Klisch Anja

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