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2022-06-27Kumulative Dissertation DOI: 10.18452/24440
Monitoring and quantifying forest degradation: remote sensing approaches for applied conservation in the Congo Basin
dc.contributor.authorShapiro, Aurélie
dc.date.accessioned2022-06-27T07:59:48Z
dc.date.available2022-06-27T07:59:48Z
dc.date.issued2022-06-27none
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/25507
dc.description.abstractWälder spielen global eine entscheidende Rolle bei der Regulierung des Weltklimas, da sie aktiv Kohlenstoff speichern und binden. Trotz der Bemühungen durch internationale Programme nehmen die Waldschäden weiter zu. Entwaldung und Walddegradierung sind zwei unterschiedliche Prozesse, die sich auf die globalen Wälder auswirken. Entwaldung ist eine klar definierte Umwandlung oder Abholzung der Waldflächen, während Degradierung subtiler, vorübergehend und variabel sein kann und daher schwer zu detektieren ist. Walddegradierung wird im Allgemeinen als eine funktionale Verringerung der Fähigkeit von Wäldern Ökosystemleistungen zu erbringen identifiziert. Sie wird nicht als Veränderung der Landbedeckung oder Entwaldung klassifiziert. Daraus folgt keine deutliche Verringerung der Waldfläche, sondern eher eine Abnahme der Qualität und des Zustands. Diese Veränderung kann, wie die Entwaldung dennoch mit einer signifikanten Verringerung der oberirdischen Biomasse und damit miterheblichen Treibhausgasemissionen verbunden sein. Die Schätzungen der Kohlenstoffemissionen aus Waldstörungen liegen zwischen 12 und 20 % aller weltweit emittierten Emissionen. Durch eine fehlende einheitliche Definition oder Methode zur Quantifizierung der Degradation, der Vielzahl an Einflussfaktoren und der Unsicherheit bei der Schätzung der Biomasse variieren die Werte stark. Die von der Walddegradierung betroffene Fläche könnte in der Tat viel größer sein als die der Entwaldung, die ohnehin jedes Jahr auf eine Fläche von etwa der Größe Islands geschätzt wird. Die REDD+-Mechanismen zur Finanzierung von Emissionsreduktionen zur Minderung des Klimawandels erfordern robuste, transparente und skalierbare Methoden zur Quantifizierung der Walddegradierung, zusammen mit der Erfassung der damit verbundenen Treibern. Da die Degradierung oft der Entwaldung vorausgeht, kann ein schnelles Monitoring mit einer Beurteilung der Waldschäden und ihren Treibern ein wichtiges Frühwarnsystem sein. Nur so können Maßnahmen frühzeitig ergriffen werden, die die Wälder schützen und sowohl der Natur und der Biodiversität als auch dem Lebensunterhalt, der Gesundheit und dem Wohlbefinden von Millionen von Menschen auf der ganzen Welt zugute kommen. In dieser Arbeit werden Methoden für konsistente, reproduzierbare, skalierbare und satellitengestützte Indikatoren zur Identifizierung und Quantifizierung verschiedener Arten von Walddegradation um zukünftige Risiko- und Politikszenarien zu unterstützen.ger
dc.description.abstractGlobal forests play a crucial role in regulating global climate by actively storing and sequestering carbon. Despite efforts to mitigate climate through international efforts, human-caused forest disturbance and forest-related greenhouse gas emissions continue to rise. Deforestation and forest degradation are two different processes affecting global forests. Deforestation is a clearly defined conversion or removal of forest cover, while degradation can be more subtle, temporary, variable, and therefore difficult to detect. Forest degradation is generally identified as a functional reduction in the capacity of forests to provide ecosystem services, that does not qualify as a change in land cover or forest clearing. That means no clear reduction of the forest area, but rather a decrease in quality and condition. This change, like deforestation can still be associated with significant reductions in above-ground biomass and therefore considerable greenhouse gas emissions. Estimates of carbon emissions from forest degradation and disturbance range anywhere from 12-20% of all emissions emitted globally with values varying widely because of a lack of uniform definition or method for quantifying degradation, the broad number of influencing factors, and uncertainty in biomass estimates. The area affected by forest degradation could in fact be much larger than that of deforestation, which is already estimated to be an area about the size of Iceland every year. The REDD+ mechanisms of financing emissions reductions to mitigate climate change require robust, transparent and scalable methods for quantifying degradation, along with a quantification of associated direct drivers. Furthermore, as degradation often precedes deforestation, timely monitoring and assessment of forest degradation and changes in drivers can provide crucial early warning to engage interventions to keep forests intact, benefitting nature and biodiversity as well as the livelihoods, health and well-being of millions of people around the world. This research proposes methods for consistent, repeatable and scalable satellite-derived indicators for identifying and quantifying different types of forest degradation and its causes to inform future risk and policy scenarios.eng
dc.language.isoengnone
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin
dc.relation.haspart10.3389/fcosc.2021.690562
dc.relation.haspart10.1186/s13021-016-0054-9
dc.relation.haspart10.1016/j.ecolind.2020.107268
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subjectKlimawandelger
dc.subjectFernerkundungger
dc.subjectWalddegradierungger
dc.subjectNaturschutzger
dc.subjectRäumliche Analyseger
dc.subjectforest degradationeng
dc.subjectremote sensingeng
dc.subjectconservationeng
dc.subjectspatial analysiseng
dc.subjectclimate changeeng
dc.subject.ddc500 Naturwissenschaften und Mathematiknone
dc.subject.ddc550 Geowissenschaftennone
dc.subject.ddc556 Geowissenschaften Afrikasnone
dc.titleMonitoring and quantifying forest degradation: remote sensing approaches for applied conservation in the Congo Basinnone
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-110-18452/25507-7
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/24440
dc.date.accepted2021-12-13
dc.contributor.refereeHostert, Patrick
dc.contributor.refereeKümmerle, Tobias
dc.contributor.refereeLausch, Angela
dc.contributor.refereeHerold, Martin
local.edoc.pages159none
local.edoc.type-nameKumulative Dissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätnone

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