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2016-05-13Dissertation DOI: 10.18452/17505
Uncertainties in land change modeling
dc.contributor.authorKrüger, Carsten
dc.date.accessioned2017-06-18T15:03:47Z
dc.date.available2017-06-18T15:03:47Z
dc.date.created2016-05-23
dc.date.issued2016-05-13
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/18157
dc.description.abstractDer Einfluss des Menschen verändert die Erdoberfläche in gravierendem Maße. Die Anwendung von Landnutzungsmodellen ist etabliert, um derartige Prozesse zu analysieren und um Handlungsempfehlungen für Entscheidungsträger zu geben. Landnutzungsmodelle stehen unter dem Einfluss von Unsicherheiten, welche beim Interpretieren der Ergebnisse berücksichtigt werden müssen. Dennoch gibt es wenige Ansätze, die unterschiedliche Unsicherheitsquellen mit ihren Interdependenzen untersuchen und ihre Auswirkungen auf die projizierte Änderung der Landschaft analysieren. Aus diesem Grund ist das erste Ziel dieser Arbeit einen systematischen Ansatz zu entwickeln, der wesentliche Unsicherheitsquellen analysiert und ihre Fortentwicklung zur resultierenden Änderungskarte untersucht. Eine andere Herausforderung in der Landnutzungsmodellierung ist es, die Eignung von Projektionen abzuschätzen wenn keine Referenzdaten vorliegen. Bayes’sche Netze wurden als eine vielseitige Methode identifiziert, um das erste Ziel zu erreichen. Darüber hinaus wurden die Modellierungsschritte „Definition der Modellstruktur“, „Auswahl der Eingangsdaten“ und „Weiterverarbeitung der Daten“ als wesentliche Unsicherheitsquellen identifiziert. Um das zweite Ziel zu adressieren wurde eine Auswahl an Maßzahlen entwickelt. Diese quantifizieren Unsicherheit mit Hilfe einer projizierten Änderungskarte und ohne den Vergleich mit Referenzdaten. Mit diesen Maßzahlen ist es zusätzlich möglich zwischen quantitativer und räumlicher Unsicherheit zu unterscheiden. Vor allem in räumlichen Anwendungen wie der Landnutzungsmodellierung ist diese Möglichkeit wertvoll. Dennoch kann auch ein absolut sicheres Modell gleichzeitig ein falsches und nutzloses Modell sein. Deswegen wird ein Ansatz empfohlen, der die Beziehung zwischen Unsicherheit und Genauigkeit in bekannten Zeitschritten schätzt. Die entwickelten Ansätze geben wichtige Informationen um die Eignung von modellierten Entwicklungspfaden der Landnutzung zu verstehen.ger
dc.description.abstractHuman influence has led to substantial changes to the Earth’s surface. Land change models are widely applied to analyze land change processes and to give recommendations for decision-making. Land change models are affected by uncertainties which have to be taken into account when interpreting their results. However, approaches which examine different sources of uncertainty with regard to their interdependencies and their influence on projected land change are rarely applied. The first objective of this thesis is therefore to develop a systematic approach which identifies major sources of uncertainty and the propagation to the resulting land change map. Another challenge in land change modeling is the estimation of the reliability of land change predictions when no reference data are available. Bayesian Belief Networks were identified as a useful technique to reach the first objective. Moreover, the modeling steps of “model structure definition”, “data selection” and “data preprocessing” were detected as relevant sources of uncertainty. To address the second research objective, a set of measures based on probabilities were developed. They quantify uncertainty by means of a single predicted land change map without using a reference map. It is additionally possible to differentiate uncertainty into its spatial and quantitative components by means of these measures. This is especially useful in spatial applications such as land change modeling. However, even a certain model can be wrong and therefore useless. Therefore, an approach is suggested which estimates the relationship between disagreement and uncertainty in known time steps to use this relationship in future time steps. The approaches give important information for understanding the reliability of modeled future development paths of land change.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/
dc.subjectBayes’sche Netzeger
dc.subjectWahrscheinlichkeitenger
dc.subjectRäumliche Modellierungger
dc.subjectGenauigkeitsanalyseger
dc.subjectLandnutzungsänderungsprojektionenger
dc.subjectBayesian Belief Networkseng
dc.subjectProbabilitieseng
dc.subjectGeospatial Modelingeng
dc.subjectAccuracy Assessmenteng
dc.subjectLand Change Projectionseng
dc.subject.ddc550 Geowissenschaften
dc.titleUncertainties in land change modeling
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100238459
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/17505
dc.identifier.alephidBV043564555
dc.date.accepted2016-04-28
dc.contributor.refereeLakes, Tobia
dc.contributor.refereeMüller, Daniel
dc.contributor.refereeSchaldach, Rüdiger
dc.subject.dnb31 Geowissenschaften
dc.subject.rvkRB 10103
dc.subject.rvkRB 10663
local.edoc.pages143
local.edoc.type-nameDissertation
bua.departmentMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

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