Die Entwicklung des Waldbestandes der Zentralmongolei in den letzten 40 Jahren

• Main Author: Erdenebat, Erdenejav
• Other Authors: [e-mail], m, Prof. Dr. Bernd Meissner, Prof. Dr. Jörg Janzen und Prof. Dr. B. Vaske
• Format: Doctoral or Postdoctoral Thesis
• Language: German
• Published: 2015
• Subjects: forest monitoring; ddc:910; taiga
• Online Access: https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/1650; https://doi.org/10.17169/refubium-5852; https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000099838-9

Die im zentralasiatischen Trockengürtel liegende Mongolei besteht überwiegend aus Steppen und Wüsten, doch bedecken das nördliche Fünftel des Landes Taigawälder, die eine Übergangszone zwischen der sibirischen Taiga und den weiter südlich gelegenen zentralasiatischen Steppen bilden. Wegen anthropogener Eingriffe sowie natürlicher Regeneration und Wiederaufforstung verändern sich die Ausdehnung und Zusammensetzung dieser Bestände ständig. Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wird das Anwendungspotenzial der Fernerkundung- und GIS gestützten Methoden zum Monitoring der mongolischen Waldbestände anhand der multitemporalen Satellitenbilddaten (1974-2011) vorgestellt. Als Untersuchungsgebiet wurde die Gebirgswaldsteppe im östlichen Teil des Khangai-Gebirges der Mongolei ausgewählt. Zur vorliegenden Untersuchungen wurden die multitemporalen Landsat-Daten und auch weitere Geometrie- und Sachdaten, wie z.B. Forsteinrichtungskarten, digitale Geländemodelle, topographische Kartenblättern sowie terrestrische Aufnahmen herangezogen. Die Ermittlung zeitlicher Veränderungen der Waldflächen im Untersuchungsgebiet erfolgt mittels der Hauptkomponenten Transformation (HKT) Bildverknüpfung von den multitemporalen Fernerkundungsdaten. Hierbei wurden radiometrisch aufbereitete und geometrisch korrigierte Landsat-Daten verwandt und die daraus erstellten Veränderungsbilder klassifiziert. Des Weiteren fand der NDVI insbesondere im Rahmen der Klassifizierung zur Erfassung von immergrünen Nadelwaldbeständen (Pinus sibirica) aus den zur Verfügung stehenden Landsat TM Winteraufnahmen Anwendung. Beispiele von praktischer Anwendung der Ergebnisse liegen in der kombinierten Nutzung von Aster GDEM Daten und Waldmasken, die aus multitemporalen Landsat Daten erstellt wurden. Darüber hinaus wurden die Auswertungen zur Korrelation zwischen der Waldverteilung und den primären topographischen Parametern Höhe, Exposition, Hangneigung sowie die potenziellen Aufforstungsflächen im Untersuchungsgebiet vorgestellt. Auf der Basis von Ergebnissen dieser ...