Detektion und Quantifizierung von Cyanobakterien in der Ostsee mittels Satellitenfernerkundung

Jan Stefan Riha

doi:10.18453/rosdok_id00001206

Jan Stefan Riha

Detektion und Quantifizierung von Cyanobakterien in der Ostsee mittels Satellitenfernerkundung

Universität Rostock, 2013

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00001206

Abstract: Cyanobakterien spielen aufgrund der Fähigkeit zur Stickstofffixierung und Toxinbildung eine große Rolle für die Wasserqualität der Ostsee. Zur effektiven Beobachtung mittels Satellitenfernerkundung wurde in dieser Arbeit ein modellbasiertes Inversionsverfahren entwickelt, das neben bisherigen Standardparametern die Detektion und Quantifizierung von Cyanobakterien ermöglicht. Mit einem bio-optischen Modell wurden Reflektanzdaten simuliert, die zum Training eines künstlichen neuronalen Netzes für die Inversion verwendet wurden. Der Algorithmus wurde mit verschiedenen In-Situ-Daten validiert.

Dissertation Freier Zugang

Titel:

Detektion und Quantifizierung von Cyanobakterien in der Ostsee mittels Satellitenfernerkundung

Weitere Titel:

Detection and quantification of cyanobacteria in the Baltic Sea using satellite remote sensing [übersetzt]

Beteiligte Personen:

Jan Stefan Riha[VerfasserIn]
	1038309735
Konrad Miegel , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	132857081
	Universität Rostock, Agrar- und Umweltwissenschaftliche Fakultät, Hydrologie
Ralf Bill , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	132789094
	Universität Rostock, Agrar- und Umweltwissenschaftliche Fakultät, Geodäsie und Geoinformatik
Gunnar Nützmann , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	110025210
	Leibniz-Institut für Gewässerökologie und Binnenfischerei, Forschungsabteilung Ökohydrologie
Peter Reinartz , Prof. Dr.[AkademischeR BetreuerIn]
	Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR), Institut für Methodik der Fernerkundung, Photogrammetrie und Bildanalyse

Beteiligte Körperschaften:

Universität Rostock, Agrar- und Umweltwissenschaftliche Fakultät[Grad-verleihende Institution]
	10025954-6

Zusammenfassung:

Cyanobakterien spielen aufgrund der Fähigkeit zur Stickstofffixierung und Toxinbildung eine große Rolle für die Wasserqualität der Ostsee. Zur effektiven Beobachtung mittels Satellitenfernerkundung wurde in dieser Arbeit ein modellbasiertes Inversionsverfahren entwickelt, das neben bisherigen Standardparametern die Detektion und Quantifizierung von Cyanobakterien ermöglicht. Mit einem bio-optischen Modell wurden Reflektanzdaten simuliert, die zum Training eines künstlichen neuronalen Netzes für die Inversion verwendet wurden. Der Algorithmus wurde mit verschiedenen In-Situ-Daten validiert. [Deutsch]

Cyanobacteria species are capable of fixing nitrogen and some of them can produce toxins. They therefore play an important role for the water quality of the Baltic Sea. Satellite remote sensing allows effective monitoring of wide areas in a high temporal frequency. In this study, a model-based inversion algorithm was developed, that offers the detection and quantification of cyanobacteria in the Baltic Sea besides common standard parameters. The algorithm is based on bio-optical modelling and artificial-neural-network inversion. It was validated with in situ data from different sources. [Englisch]

Dokumenttyp:

Dissertation

Einrichtung:

Fakultät für Agrar, Bau und Umwelt

Sprache:

Deutsch

Sachgruppe der DNB:

550 Geowissenschaften

Veröffentlichung /
Entstehung:

Rostock: Universität Rostock

2013

Identifikatoren: