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 & Themen
Die Masterarbeit hat zum Ziel, die Eignung öffentlich zugänglicher Satellitendaten der Landsat-Serie für das langfristige Monitoring von Kaffeeplantagen im Südosten Brasiliens zu evaluieren. Im Zentrum steht dabei die Forschungsfrage, ob Kaffeeanbauflächen mittels maschineller Lernverfahren und unterschiedlicher Trainingsdatensätze präzise detektiert sowie in ihrer räumlichen Verbreitung zwischen 2000 und 2018 nachvollzogen werden können.
- Erstellung eines Analyserahmens zur Identifizierung von Kaffeeplantagen mittels Zeitreihenanalyse.
- Vergleich zweier Forschungsansätze basierend auf MODIS-Produkten und Landsat-Szenen.
- Untersuchung von Einflüssen auf die Klassifikationsgenauigkeit, wie Reliefbeschaffenheit und Dürreperioden.
- Kartierung der Lage und Verbreitung von Kaffeeanbaugebieten in Espírito Santo und im Süden Minas Gerais.
- Evaluierung der methodischen Herausforderungen bei der optisch-elektrischen Fernerkundung von Kaffeekulturen.
Auszug aus dem Buch
2.3.1. Botanische Eigenschaften von Kaffee
Bei der Kaffeepflanze handelt es sich um einen mehrjährigen, immergrünen Strauch oder kleinen Baum der Gattung Coffea, welche zur Familie der Rötegewächse (Rubiaceae) gehört. Zu den bedeutendsten Kaffeepflanzenarten zählen neben Coffea Arabica unter anderem Coffea Canephora (auch bekannt unter Robusta), Coffea Liberica und Coffea Excelsa (BELLMANN & HIMPEL 2006: 129). Wesentliches Merkmal dieser Pflanzen sind ihre ledrigen, glänzend dunkelgrünen und länglich-oval geformten Blätter, welche gegenständig angeordnet sind (DUELL-PFAFF 1999). Zudem verfügt sie über ein ausgeprägtes Wurzelsystem (VIEIRA 2008: 4). Die weißen bis cremefarbenen Blüten der Pflanze sind büschelartig in den Blattachsen zu finden, aus denen die Früchte als eine dunkelrote, kirschähnliche Steinfrucht, auch Kaffeekirsche genannt, hervorgehen. Diese besteht aus einer festen Schale sowie reichhaltigem Fruchtfleisch. Innerhalb derer sind die Kaffeebohnen als zwei auf der Innenseite abgeflachte und mit einer Furche versehene Samen enthalten (DUELL-PFAFF 1999, BELLMANN & HIMPEL 2006: 129). Ihr maximales Alter kann je nach Art und Weise der Kultivierung variieren und liegt im Grunde bei mindestens zehn bis 20 Jahren, innerhalb dessen der Ernteertrag sich im Idealfall nicht abschwächt (BELLMANN & HIMPEL 2006: 130).
Die unterschiedlichen Wachstumsphasen einer Kaffeepflanze werden nach CAMARGO & CAMARGO (2001) zu einem zweijährigen phänologischen Zyklus mit insgesamt sechs Phasen zusammengefasst. In Abbildung 5 sind diese Phasen am Beispiel der Sorte Arabica dargelegt. Hierbei besteht das erste phänologische Jahr aus zwei Phasen, die im Besonderen die Vegetationsproduktion beinhalten. Die erste Phase dauert von September bis März an und ist vor allem durch lange Tageszeiten gekennzeichnet. Es kommt in dieser Periode zur Bildung von Blattknospen. In der zweiten Phase reifen diese weiter an, bis sie die letzten zwei Monate der Phase ruhen (Juli bis August). In dieser Zeit verfügt die Kaffeepflanze lediglich über kleine Blätter.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel führt in das Forschungsthema ein, erläutert die Relevanz des Kaffeeanbaus und definiert das Ziel sowie die zentralen Forschungsfragen der Arbeit.
2. Theoretische Grundlagen: Hier werden zentrale Begriffe definiert und die Grundlagen der Erdbeobachtung, des Monitorings sowie die Besonderheiten der Kaffeekultivierung in Brasilien dargelegt.
3. Untersuchungsraum „Südosten Brasiliens“: Es erfolgt eine detaillierte Beschreibung des geographischen, klimatischen und administrativen Kontexts der Untersuchungsgebiete Espírito Santo und Süden Minas Gerais.
4. Datengrundlagen: Die für die Analyse genutzten Landsat-Satellitendaten sowie zusätzliche Datensätze zur Erstellung von Trainingsdaten werden ausführlich charakterisiert.
5. Methodisches Vorgehen: Das Kapitel beschreibt die Datenaufbereitung, die Erstellung von Jahreskompositen und die Anwendung der überwachten Klassifikation mittels Random Forest.
6. Ergebnisse: Die gewonnenen Klassifikationsergebnisse werden für die beiden Untersuchungsgebiete präsentiert und graphisch aufbereitet.
7. Diskussion: Die Ergebnisse werden kritisch analysiert, Forschungsfragen beantwortet und methodische Aspekte sowie Einflussfaktoren reflektiert.
8. Zusammenfassung und Fazit: Die Arbeit resümiert die wesentlichen Erkenntnisse und gibt einen Ausblick auf potenzielle Anwendungen für den Kaffeesektor.
Schlüsselwörter
Erdbeobachtung, Monitoring, Kaffeeanbaugebiete, Brasilien, Landsat, Zeitreihenanalyse, maschinelles Lernen, Random Forest, Fernerkundung, Vegetationsindex, NDVI, Landbedeckung, Landnutzung, Espírito Santo, Minas Gerais.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Masterarbeit grundlegend?
Die Arbeit befasst sich mit der langfristigen Detektion und Kartierung von Kaffeeanbaugebieten im Südosten Brasiliens mithilfe von satellitengestützten Erdbeobachtungsdaten.
Was sind die zentralen Themenfelder der Untersuchung?
Die zentralen Themen sind die Fernerkundung von landwirtschaftlichen Nutzflächen, der Einsatz von maschinellem Lernen für die Bildklassifikation und die Analyse historischer Vegetationsdaten.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, zu ermitteln, ob öffentlich zugängliche Landsat-Daten zur langfristigen Erfassung von Kaffeeplantagen geeignet sind und wie verschiedene Trainingsansätze die Klassifikationsgenauigkeit beeinflussen.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Es wird eine Zeitreihenanalyse mittels überwachter Klassifikation unter Anwendung des Random Forest-Algorithmus auf Basis von Landsat-Satellitenbildern durchgeführt.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil umfasst die theoretischen Grundlagen, die Beschreibung der Untersuchungsgebiete, die Datengrundlagen, das methodische Vorgehen bei der Klassifikation sowie die detaillierte Ergebnisdiskussion.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Erdbeobachtung, Kaffeeanbau, Zeitreihenanalyse, Brasilien, Random Forest und Fernerkundung.
Warum konnte das MODIS-Datenprodukt nicht für das gesamte Vorhaben genutzt werden?
Die räumliche Auflösung von 500 Metern erwies sich als zu grob, um kleinräumige Strukturen von Kaffeeplantagen präzise von anderen Landbedeckungen zu unterscheiden.
Welchen Einfluss hatten Dürreereignisse auf die Analyse?
Klimatische Defizite führten zu Veränderungen im Vitalitätszustand der Vegetation, was in manchen Jahren die spektrale Signatur beeinflusste und Fehlklassifikationen begünstigte.
- Arbeit zitieren
- Julia Böde (Autor:in), 2020, Kaffeeplantagen im Südosten Brasiliens. Erdbeobachtungsbasiertes Monitoring der Anbaugebiete, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/933371
