In dieser Arbeit sollen mit Hilfe von Fernerkundungsdaten Kaffeeanbauflächen in zwei Gebieten im Südosten Brasiliens, Espírito Santo und eine vergleichbare Region im Süden Minas Gerais, detektiert und untersucht werden. Hierbei soll konkret überprüft werden, ob mit öffentlich zugänglichen satellitengestützten Daten der Landsat-Serie Kaffeeplantagen im Untersuchungsraum langfristig erfasst werden können.
Um aussagekräftige und nach-vollziehbare Ergebnisse zu erzielen, ist eine überwachte Klassifikation mehrerer jährlicher Zeitscheiben von 2000 bis einschließlich 2018 vorgesehen. Die Lage und Verbreitung von Kaffeeplantagen wird dabei anhand eines Ansatzes für maschinelles Lernen (englisch machine-learning) ermittelt. Innerhalb dessen werden zwei unterschiedliche Forschungsansätze in der Verwendung von Trainingsdaten verglichen und hinsichtlich ihrer Verwendbarkeit in der Herausfilterung von Kaffeeanbauflächen getestet.
Ziel der Erfassung ist es, Kaffeeplantagen im Südosten Brasiliens möglichst genau zu identifizieren und Abschätzungen über deren Verteilung und Ausweitung zu geben. Hierbei soll der Bundesstaat Espírito Santo als primäres Untersuchungsgebiet verwendet werden. Bei erfolgreicher Durchführung soll das Forschungsvorhaben auf die zweite Region im Süden Minas Gerais übertragen werden.
Auf Basis der grundlegenden Zielstellung ergeben sich dahingehend folgende Forschungsfragen, welche im Zuge der Masterarbeit beantwortet werden sollen:
1: Lassen sich Kaffeeplantagen mit Hilfe von globalen Landbedeckungs- und Landnutzungskarten herausfiltern?
2: Liefern Vegetationsindices als Indikator einen Beitrag in der Detektion von Kaffee?
3: Lassen sich bestimmte Einflüsse feststellen, die die Wirksamkeit der Ausweisung von Kaffeeplantagen bedingen?
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1. Motivation und Forschungshintergrund
- 1.2. Untersuchungsziel und Forschungsfragen
- 1.3. Aufbau der Arbeit
- 2. Theoretische Grundlagen
- 2.1. Begriffsbestimmungen
- 2.2. Forschungsansätze und Forschungsbedarf
- 2.3. Kaffeeanbau und –plantagenwirtschaft in Brasilien
- 2.3.1. Botanische Eigenschaften von Kaffee
- 2.3.2. Historische Entwicklung und heutige Situation
- 3. Untersuchungsraum „Südosten Brasiliens“
- 3.1. Espírito Santo
- 3.2. Süden Minas Gerais
- 4. Datengrundlagen
- 4.1. Landsat-Serie
- 4.2. Trainingsdaten
- 5. Methodisches Vorgehen
- 5.1. Datenaufbereitung
- 5.2. Prozessierung
- 6. Ergebnisse
- 6.1. Espírito Santo
- 6.2. Süden Minas Gerais
- 7. Diskussion
- 7.1. Ergebnisse
- 7.2. Methodik
- 8. Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Masterarbeit untersucht die erdbeobachtungsbasierte Überwachung von Kaffeeanbaugebieten im Südosten Brasiliens. Das Hauptziel ist die genaue Bestimmung der Lage und Verbreitung von Kaffeeanbauflächen in Espírito Santo und einer vergleichbaren Region im Süden von Minas Gerais mithilfe öffentlich zugänglicher Landsat-Daten. Die Arbeit vergleicht zwei unterschiedliche Ansätze zur Erstellung von Trainingsdaten für eine überwachte Klassifizierung.
- Erdbeobachtungsbasiertes Monitoring von Kaffeeanbaugebieten
- Vergleich verschiedener Methoden zur Erfassung von Kaffeeplantagen mittels Fernerkundung
- Analyse der räumlich-zeitlichen Dynamik des Kaffeeanbaus
- Einfluss von klimatischen Faktoren auf die Kaffeeproduktion und deren Erfassung
- Bewertung der Genauigkeit verschiedener Klassifikationsansätze
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in das Thema ein, beschreibt die Motivation der Arbeit und den Forschungsbedarf. Es werden das Untersuchungsziel und die Forschungsfragen formuliert, die im Laufe der Arbeit beantwortet werden sollen. Es wird auch der Aufbau der Arbeit erläutert.
2. Theoretische Grundlagen: Dieses Kapitel legt die theoretischen Grundlagen der Arbeit dar. Es werden die Begriffe Erdbeobachtung, Monitoring und Zeitreihenanalyse definiert und erläutert. Es wird der Forschungsstand zur fernerkundungsbasierten Erfassung von Kaffeeanbaugebieten dargestellt, sowie die botanischen Eigenschaften von Kaffee und die historische Entwicklung des Kaffeeanbaus in Brasilien beschrieben.
3. Untersuchungsraum „Südosten Brasiliens“: Dieses Kapitel beschreibt den Untersuchungsraum, den Südosten Brasiliens, mit Fokus auf die ausgewählten Gebiete Espírito Santo und den Süden Minas Gerais. Es werden geographische, klimatische und landwirtschaftliche Aspekte der beiden Regionen detailliert dargestellt.
4. Datengrundlagen: Dieses Kapitel beschreibt die verwendeten Datensätze. Es werden die Landsat-Serie, die räumliche und spektrale Auflösung der Sensoren sowie die verwendeten Trainingsdaten aus MODIS- und Landsat-basierten Produkten erläutert.
5. Methodisches Vorgehen: Dieses Kapitel beschreibt das methodische Vorgehen, einschließlich der Datenaufbereitung (Erstellung von Jahreskompositen und Trainingsdatensätzen) und der Prozessierung (überwachte Klassifizierung mit Random Forest und Auswertung der Ergebnisse). Die verwendete Software und Plattform (Google Earth Engine) werden erläutert.
Schlüsselwörter
Erdbeobachtung, Fernerkundung, Landsat, MODIS, Kaffeeanbau, Brasilien, Espírito Santo, Minas Gerais, Zeitreihenanalyse, Random Forest, Landbedeckung, Landnutzung, Klassifikation, Vegetationsindex (NDVI), Dürre, Phänologie.
Häufig gestellte Fragen zur Masterarbeit: Erdbeobachtungsbasierte Überwachung von Kaffeeanbaugebieten im Südosten Brasiliens
Was ist das Thema der Masterarbeit?
Die Masterarbeit befasst sich mit der erdbeobachtungsbasierten Überwachung von Kaffeeanbaugebieten im Südosten Brasiliens, speziell in Espírito Santo und im Süden von Minas Gerais. Ziel ist die präzise Bestimmung der Lage und Ausbreitung von Kaffeeplantagen mithilfe öffentlich zugänglicher Landsat-Daten.
Welche Forschungsfragen werden behandelt?
Die Arbeit untersucht verschiedene Methoden zur Erstellung von Trainingsdaten für eine überwachte Klassifizierung und vergleicht deren Genauigkeit. Sie analysiert die räumlich-zeitliche Dynamik des Kaffeeanbaus und den Einfluss klimatischer Faktoren auf die Kaffeeproduktion.
Welche Daten werden verwendet?
Die Datengrundlage bilden die Landsat-Serie sowie Trainingsdaten aus MODIS- und Landsat-basierten Produkten. Die räumliche und spektrale Auflösung dieser Sensoren wird detailliert beschrieben.
Welche Methoden werden angewendet?
Die Arbeit nutzt eine überwachte Klassifizierung mit dem Random Forest Algorithmus. Die Datenaufbereitung beinhaltet die Erstellung von Jahreskompositen und Trainingsdatensätzen. Die Analyse erfolgt mit Hilfe von Google Earth Engine.
Welche Gebiete werden untersucht?
Der Fokus liegt auf zwei Regionen im Südosten Brasiliens: Espírito Santo und der Süden von Minas Gerais. Geographische, klimatische und landwirtschaftliche Aspekte dieser Regionen werden detailliert dargestellt.
Welche Ergebnisse werden präsentiert?
Die Ergebnisse umfassen die kartografische Darstellung der Kaffeeanbaugebiete in den untersuchten Regionen, einen Vergleich der Genauigkeit verschiedener Klassifikationsansätze und eine Analyse der räumlich-zeitlichen Dynamik des Kaffeeanbaus.
Wie ist die Arbeit aufgebaut?
Die Arbeit gliedert sich in eine Einleitung, die die Motivation und Forschungsfragen darstellt, einen theoretischen Teil mit Begriffsbestimmungen und Forschungsansätzen, eine Beschreibung des Untersuchungsraums, die Darstellung der Datengrundlagen und des methodischen Vorgehens, die Präsentation der Ergebnisse, eine Diskussion und schließlich eine Zusammenfassung und ein Fazit.
Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?
Schlüsselwörter sind: Erdbeobachtung, Fernerkundung, Landsat, MODIS, Kaffeeanbau, Brasilien, Espírito Santo, Minas Gerais, Zeitreihenanalyse, Random Forest, Landbedeckung, Landnutzung, Klassifikation, Vegetationsindex (NDVI), Dürre, Phänologie.
- Citar trabajo
- Julia Böde (Autor), 2020, Kaffeeplantagen im Südosten Brasiliens. Erdbeobachtungsbasiertes Monitoring der Anbaugebiete, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/933371
