Giessener Elektronische Bibliothek

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Estimating vegetation cover from high-resolution satellite data to assess grassland degradation in the Georgian Caucasus

Wiesmair, Martin ; Feilhauer, Hannes ; Magiera, Anja ; Otte, Annette ; Waldhardt, Rainer


Originalveröffentlichung: (2016) Mountain Research and Development 36(1):56-65 doi: 10.1659/mrd-journal-d-15-00064.1
Zum Volltext im pdf-Format: Dokument 1.pdf (3.463 KB)


Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:hebis:26-opus-123928
URL: http://geb.uni-giessen.de/geb/volltexte/2016/12392/

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Freie Schlagwörter (Englisch): grassland degradation , erosion , overgrazing , NDVI , MSAVI2
Sammlung: Open Access - Publikationsfonds
Universität Justus-Liebig-Universität Gießen
Institut: Institut für Landschaftsökologie und Ressourcenmanagement
Fachgebiet: Zentrum für internationale Entwicklungs- und Umweltforschung
DDC-Sachgruppe: Landwirtschaft
Dokumentart: Aufsatz
Sprache: Englisch
Erstellungsjahr: 2016
Publikationsdatum: 15.12.2016
Kurzfassung auf Englisch: In the Georgian Caucasus, unregulated grazing has damaged grassland vegetation cover and caused erosion. Methods for monitoring and control of affected territories are urgently needed. Focusing on the high-montane and subalpine grasslands of the upper Aragvi Valley, we sampled grassland for soil, rock, and vegetation cover to test the applicability of a site-specific remote-sensing approach to observing grassland degradation. We used random-forest regression to separately estimate vegetation cover from 2 vegetation indices, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI2), derived from multispectral WorldView-2 data (1.8 m). The good model fit of R2 = 0.79 indicates the great potential of a remote-sensing approach for the observation of grassland cover. We used the modeled relationship to produce a vegetation cover map, which showed large areas of grassland degradation.
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