Remote sensing of yield and invasive species in nature conservation grasslands invaded by Lupinus polyphyllus
| dc.contributor.corporatename | Kassel, Universität Kassel, Fachbereich Ökologische Agrarwissenschaften | |
| dc.contributor.referee | Wachendorf, Michael (Prof. Dr.) | |
| dc.contributor.referee | Otte, Annette (Prof. Dr. Dr.) | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-14T15:11:42Z | |
| dc.date.available | 2021-12-14T15:11:42Z | |
| dc.date.issued | 2021-07 | |
| dc.identifier | doi:10.17170/kobra-202112145251 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/13440 | |
| dc.language.iso | eng | eng |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject.ddc | 580 | |
| dc.subject.ddc | 630 | |
| dc.subject.swd | Fernerkundung | ger |
| dc.subject.swd | Vielblättrige Lupine | ger |
| dc.subject.swd | Grünland | ger |
| dc.subject.swd | Biomasse | ger |
| dc.subject.swd | Bildanalyse | ger |
| dc.subject.swd | Dreidimensionale Rekonstruktion | ger |
| dc.subject.swd | Laserscanner | ger |
| dc.title | Remote sensing of yield and invasive species in nature conservation grasslands invaded by Lupinus polyphyllus | eng |
| dc.type | Dissertation | |
| dc.type.version | publishedVersion | |
| dcterms.abstract | Extensiv bewirtschaftetes Grünland und naturnahes Naturschutzgrünland sind wertvolle Bereitsteller von Ökosystemdienstleistungen und könnten eine Schlüsselrolle in zukünftigen Managementstrategien spielen zum Schutz von Arten, die durch den Klimawandel bedroht sind. Jedoch ist extensives Grünland, wie viele andere Ökosysteme, bedroht durch die Ausbreitung invasiver Arten, welche einen großen Einfluss auf den Verlust der Biodiversität haben. Um den Herausforderungen unserer Zeit zu begegnen, sollten Innovationen in der Forschung und der Fernerkundung genutzt und untersucht werden. Fernerkundung und eine rasche Verbesserung von datenbasierten Prozessierungsabläufen könnte eine Schlüsselrolle im Management von extensivem Naturschutzgrünland spielen, auf strategischem, taktischem und operativem Level. Da stark invadiertes, extensives Grünland hoch entwickelte Fernerkundungsmethoden benötigt, formulieren sich Forschungsfragen zu methodischen Voraussetzungen, Potentialen und Limitierungen und zur Verwirklichung anwendbarer Workflows. Dieser Arbeit liegen zwei Ansätze zur Biomassebestimmung und zwei Ansätze zur Detektion der invasiven Staude L. polyphyllus folgendermaßen zugrunde: i) terrestrische 3d Laserdaten mit optimierter Variablenverbesserung zur Biomasseabschätzung, ii) Datenfusionierung von terrestrischem 3d Laser Scanner und drohnengestütztem Hyperspektralsensor für optimierte Biomasseabschätzung, iii) Kartierung einer invasiven Art (L. polyphyllus) mittels drohnengestützter Fernerkundungsdaten und iv) großflächiger Kartierung von L. polyphyllus mit Hilfe von multispektralen WorldView-3 Satellitendaten. | ger |
| dcterms.abstract | Extensively managed grasslands and semi-natural nature conservation grasslands are highly valuable providers of ecosystem services and could play a key role in future management strategies to save species, threatened by climate change. But extensive grasslands, among many other ecosystems, are at risk by the spread of invasive species, which are a main driver for loss of biodiversity. To confront these challenges of our time, innovations in research and remote sensing (RS) technology should be utilised and investigated. Remote sensing and the vast improvements in data processing could play a key role in management of extensive nature conservation grasslands to support management decisions on strategic, tactic and operational level. As highly invaded, extensive grassland monitoring requires advanced remote sensing methods, research is necessary to gain information on requirements, potentials, and limitations and to accomplish applicable workflows. In this thesis, two approaches for biomass estimation as well as two approaches for invasive species mapping were investigated as followed: i) terrestrial 3d laser scanner data with optimised feature tuning for biomass estimation, ii) data fusion of terrestrial 3d laser scanner and UAV-based (unmanned aerial vehicle) hyperspectral sensor for optimised biomass prediction, iii) invasive species mapping (Lupinus polyphyllus Lindl.) from UAV-borne RS data, iv) large scale mapping of L. polyphyllus from WorldView-3 satellite data. | eng |
| dcterms.accessRights | open access | |
| dcterms.creator | Schulze-Brüninghoff, Damian | |
| dcterms.dateAccepted | 2021-09-27 | |
| dcterms.extent | XX, 145 Seiten | |
| kup.iskup | false | |
| ubks.epflicht | true |