Bachelor

Fakultät 08
Lac Bam im Radarbild - Jahreszeitliche und langfristige Veränderung beobachtet mit TerraSAR-X
Kategorie:
Abschlussarbeit
Status:
abgeschlossen
BetreuerIn:
Extern/e AutorIn:

Christoph Klingebiel


Jahr:
2019

Der Lac Bam


Die Sahel-Zone Westafrikas ist eine Region mit ungewisser Zukunft. Das unberechenbare Klima in diesem Gebiet hat schon oft für Extreme wie Dürren oder Überschwemmungen gesorgt.

Der Bam-See im Norden Burkina Fasos ist einer der wichtigsten Wasserspeicher für die Landwirtschaft in der semiariden Sahelzone Burkina Fasos. Über die Regenzeit füllt sich das Gewässer mit Wasser, welches in der Trockenzeit für die Region die einzige Wasserquelle darstellt. So sind die Schwankungen der Wasserfläche des Sees über einen Zyklus hinweg extrem. Durch die landwirtschaftlich bedingte Steigerung der Wasserentnahme trocknet der See über die Trockenzeit weiter aus.

Dies ist einer der Gründe, warum das Gebiet seit 2013 vom Satelliten TerraSAR-X überwacht wird. Der Datensatz über den Zeitraum 2013 bis 2018 umfasst 119 dual-co-polarized TerraSAR-X-Stripmap Szenen, die mit der höchstmöglichen zeitlichen Auflösung von elf Tagen aufgenommen wurden.

Alle Radarszenen wurden durch das exklusive MultiSAR-System des DLR vorprozessiert. Diese Vorarbeit wendet Kalibrierung, Geokodierung, radiometrische Verbesserung durch 'multi-scale multi-looking und Normalisierung auf sogenannte Kennaugh-Elemente an. Der letzte Schritt garantiert die platzsparende Speicherung, die einfache und effektive Klassifizierung und damit die verständliche Visualisierung dieser Daten.

Ziel dieser Arbeit ist es, die 119 Radarszenen für den Zeitraum 2013 bis 2018 fernerkundlich zu untersuchen, auszuwerten und darzustellen. Es soll überprüft werden, wie sich Lac Bam bis Oktober 2018 jahreszeitlich verändert und ob im langfristigen Verlauf der Zeitreihe anthropogene oder klimatisch bedingte Trends feststellbar sind.


Vorgehensweise


Die vorliegenden Daten werden in sechs Zyklen sortiert. Jeder Zyklus beginnt mit einer Regenzeit, gefolgt von einer Trockenzeit. Des weiteren wurden die Klassen Feuchtgebiete, schwimmende Vegetation, offene Wasserflächen und bewässerte Landwirtschaft zur weiteren Auswertung definiert.

Jede Radarszene wird in QGIS mit Hilfe des “Semi-Automatic Classification” Plug-in für Feuchtgebiete, schwimmende Vegetation und bewässerte Landwirtschaft klassifiziert. Die verwendete Methode ist die Maximum Likelihood Classification. Die offenen Wasserflächen wurden mit einer Schwellenwertberechnung ermittelt.


Ergebnisse und Fazit


Die Klassifizierung der 119 Radarszenen des Satelliten TerraSAR-X über den vergleichsweise kurzen Zeitraum von nur fünf Jahren zeigt deutliche Trends:

Die Wasserflächen zeigen im Laufe der Jahre eine extremere Größenveränderung und die bewässerte Landwirtschaft neigt dazu, sich weiter vom See zu entfernt auszubreiten.

Beide Phänomene stehen in engem Zusammenhang mit der zunehmenden Verschlammung des Sees und der daraus resultierenden Verringerung der Wasserkapazität.

Es ist auch davon auszugehen, dass die Bewässerung entfernterer Felder durch die Zunahme moderner Werkzeuge wie Motorpumpen ermöglicht wurde.

Darüber hinaus hat sich im Laufe der Jahreszeiten gezeigt, dass Trocken- und Regenzeiten sehr unterschiedliche Längen über den Zeitraum haben und dass die Niederschläge in ihrer Intensität variieren. Dies hat direkte Auswirkungen auf das Ökosystem des Lac Bam.

Ein direkter Zusammenhang der Ergebnisse mit dem Klimawandel konnte nicht nachgewiesen werden, dies ist aber auch im kurzen Beobachtungszeitraum begründet.

Es ist faszinierend, wie die oben genannten Ergebnisse über einen so kurzen Zeitraum ermittelt werden konnten.

Weitere Veränderungen des Bam-Sees sollten daher weiterhin aus der Ferne beobachtet werden, indealerweis in einem regelmäßigen, lückenlosen Zyklus. Nur so kann die fernerkundliche Überwachung in diesem Gebiet fortgesetzt und mögliche Auswirkungen des Klimawandels auf lange Sicht untersucht und vielleicht auch nachgewiesen werden.


Klingebiel_Christoph_Ani_Titel Animation
Lac Bam shown on Radar
(Download mp4, 5,7 MB)

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