Development of assessment tools for Lake Sevan (Armenia) by the application of remote sensing data and geographic information systems (GIS) techniques

Agyemang, Thomas Kwaku

Development of assessment tools for Lake Sevan (Armenia) by the application of remote sensing data and geographic information systems (GIS) techniques

dc.contributor.advisor	Schmieder, Klaus	de
dc.contributor.author	Agyemang, Thomas Kwaku	de
dc.date.accepted	2010-08-18
dc.date.accessioned	2024-04-08T08:45:27Z
dc.date.available	2024-04-08T08:45:27Z
dc.date.created	2011-04-12
dc.date.issued	2011
dc.description.abstract	Lake Sevan is the biggest source of water in Armenia. Its littoral zone, in addition to being a food source and a substrate for macrophytes, algae and invertebrates, provide refuge and spawning habitats for both young & old organisms especially fishes. Between 1933 and 1960s, the lake level had been lowered by 20 m below the original level by increasing the lake outflow intermittently for irrigation and electricity generation. This evidently had ecological and economical consequences on the lake ecosystem. The importance of assessing the accuracy of spatial data classifications derived from remote sensing methods and used in geographic information system (GIS) analyses has been regarded as a critical component of many projects. In this project, supervised classified QuickBird satellite imageries of both submersed macrophytes and landcover types (emersed vegetation) of the Gavaraget, Tsovazard and Masrik Regions of the study area were validated in a GIS environment. The results of these assessments were represented by error matrices presenting the overall accuracy, the user and producer accuracies in each category, as well as the kappa coefficients. For submersed macrophytes at the vegetation level, the overall accuracy ranging between 77-88% was achieved in all the investigation years. Alga blooms in the different years impacted on the accuracy of the classification. However, even through severe algal blooms user accuracies between 55% and 95% were achieved. On the other hand, at the growth type level, the overall accuracy was as high as over 70% and as low as below 49%. For emersed vegetation types, predominantly high overall accuracies of more than 70% were obtained in 2 of the investigation years. Above all, in 2008, only slight overall accuracy could be obtained. For reeds areas, high user accuracies of more than 78% could be obtained, while for shrubs, trees, no vegetation and grasses in the different years, very different classification accuracies were attained. Two habitat suitability models (one for fishes and one for birds) were built in a GIS environment in this project. While the Crucian Carp (Carassius auratus Gibelio Bloch) was chosen as lead species for the fish habitat, the Common Coot (Fulica atra) and the Great Crested Grebe (Podiceps cristatus) were chosen for the bird habitat models based on expert knowledge on Lake Sevan. Five fish habitat suitability classes were assigned in the model. There was a similar trend in the fish habitat areas in all the landscapes in Gavaraget, Tsovazard and Masrik regions. The habitat areas increased in 2007 and decreased in 2008. The increases in all the regions were the same (around 43%) while the highest reduction occurred in Gavaraget (47%) followed by Masrik (38%) and Tsovazard (25%) respectively. Apart from the reductions in habitat areas in 2008, there were severe decreases in the quality of the habitat areas in all the regions of interests. The increases and decreases were as a result of interannual fluctuations due to water level fluctuations and algal blooms of Lake Sevan. Also, for the bird habitat model, five classes were assigned. Tsovazard and Masrik had a similar trend in habitat areas with an initial increase in 2007 followed by a decrease in 2008. However, Gavaraget had reductions in 2007 and 2008. Again, in addition to the severe reductions in the habitat areas in 2008, there were severe decreases in the quality of the habitat areas in all the regions of interests. The changes in emersed macrophyte vegetations and the lake water level fluctuations effected the different changes in the bird habitat areas.	en
dc.description.abstract	Der Sevansee stellt die größte Süßwasserressource Armeniens. Seine Litoralzone bietet neben Nahrungsressourcen und Substraten für Algen und Invertebraten auch Schutz- und Laichgebiete für juvenile und adulte Tierarten vor allem Fische. Zwischen 1933 und 1960 wurde der Seespiegel zur Bewässerung und Energiegewinnung um fast 20 m abgesenkt, mit drastischen Konsequenzen für das gesamte Seeökosystem. Die Validierung der Klassifikationsgüte ist ein zentraler Bestandteil in Fernerkundungsprojekten. Innerhalb des vorliegenden Projektes wurden mittels überwachter Klassifikation von Quickbird Satellitenbildern ermittelte Bedeckungen von submersen und emersen Vegetationsstrukturen in den Untersuchungsgebieten Gavaraget, Tsovazard und Masrik der Litoralzone des Sevansees in einer GIS-Umgebung validiert. Die Ergebnisse wruden in einer Fehlermatrix präsentiert, welche Werte zur Gesamtgenauigkeit sowie zur Nutzer- und Erzeugergenauigkeit sowie Kappa-Koeffizienten zur Beurteilung der Zufallswahrscheinlichkeit des Ergebnisses beinhaltet. Die für submerse Makrophyten für die verschiedenen Untersuchungsjahre ermittelten Gesamtgenauigkeit liegen mit 77-88% auf einem hohen Güteniveau. Algenblüten führten in einzelnen Jahren in bestimmten Gebieten zu Beeinträchtigungen der Klassifikationsgüte. Noch stärker durch Algenblüten beeinträchtigt wurde die Klassifikationsgüte in einzelnen Jahren auf dem Niveau der Wuchstypen, wo die Gesamtgenauigkeiten zwischen 55% und 95% lagen. Auf Artniveau wurden hingegen teilweise recht hohe Gesamtgenauigkeiten von über 70% erzielt, aber auch niedrige von unter 49%. Für emerse Vegetationstypen wurden ebenfalls überwiegend hohe Gesamtgenauigkeiten von über 70% erzielt, wobei in den 2 Untersuchungsjahren die Werte allerdings stark schwanken. Vor allem im Jahr 2008 konnten in den meisten Untersuchungsgebieten nur geringe Gesamtgenauigkeiten erzielt werden. Vor allem für Schilfbestände Flächen konnten hohe Nutzergenauigkeiten von über 78% erzielt werden, während für Büsche, Bäume, unbewachsene Flächen und Grasland in den verschiedenen Jahren sehr unterschiedliche Klassifikationsgüten erreicht wurden. Habitatmodelle ermöglichen die Beurteilung der Habitateignung für eine bestimmte Tierart innerhalb eines Untersuchungsgebietes. Zwei Habitatmodelle, eines für Fische und eines für Wasservögel, wurden innerhalb des Projektes in einer GIS Umgebung entwickelt. Während die Karausche (Carassius auratus Gibelio Bloch) als Leitart für Fischhabitate gewählt wurde, wurden die Bläßralle (Fulica atra) und der Haubentaucher (Podiceps cristatus) für die Vogelhabitatmodelle gewählt, basierend auf Expertenwissen lokaler Experten am Sevansee. Für die Beurteilung der Flachwasserzone als Fischhabitat wurden innerhalb des Modells 5 Eignungsklassen berechnet. In allen Untersuchungsgebieten ergab sich über die Untersuchungsjahre ein ähnlicher Trend. Die Habitatflächen stiegen von 2006 nach 2007 stark an und reduzierten sich wieder nach 2008. Während die Habitatzuwächse 2007 in allen Untersuchungsgebieten in etwa gleich bei ca. 43% lagen, waren die Verluste jeweils recht unterschiedlich, in Gavaraget bei 47%, in Masrik bei 38% und in Tsovasard bei 25%. Unabhängig von den Flächenverlusten der Habitate nahm auch die Habitatqualität stark ab. Die Schwankungen können sowohl auf den Rückgang der Makrophyten, als auch auf den Anstieg des Wasserspiegels zurückgeführt werden. Auch für die Vogelhabitatmodelle wurden fünf Eignungsklassen gebildet. Für die Untersuchungsgebiete Tsovasard und Masrik ergaben sich zeitlich ähnliche Trends mit Habitatflächenzunahmen zwischen 2006 und 2007 und Abnahmen zwischen 2007 und 2008, wobei die Ausmaße in beiden Untersuchungsgebieten sehr unterschiedlich waren. In Gavaraget ergab sich jedoch eine stetiger Abnahme der Habitatflächen über die Untersuchungsjahre. Wie auch bei den Fischhabitaten ergab sich für 2008 auch eine starke Abnahme der Habitatqualität. Da die ökonomische Bedeutung der Karausche für den Sevansee sehr hoch ist, leistet die GIS basierte Habitateignungsanalyse eine wichtigen Beitrag zur Entscheidungsunterstützung bei Maßnahmenplanungen und Erfolgskontrolle. Zusätzlich kann die Karausche auch als Indikator für die ökologische Funktionsfähigkeit der submersen Makrophytenstrukturen dienen. Auch die in allen Untersuchungsgebieten vorkommenden Bläßrallen und Haubentaucher können als Leitarten für die Funktionsfähigkeit der emersen Vegetationsstrukturen dienen.	de
dc.identifier.swb	340223081
dc.identifier.uri	https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/5474
dc.identifier.urn	urn:nbn:de:bsz:100-opus-5923
dc.language.iso	eng
dc.rights.license	cc_by-nc	en
dc.rights.license	cc_by-nc	de
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/de/
dc.subject	Lake Sevan	en
dc.subject	Littoral	en
dc.subject	Landscape metrics	en
dc.subject	Habitat suitability models	en
dc.subject	Sevansee	de
dc.subject	Landschaftsmaße	de
dc.subject	Habitateignungsmodell	de
dc.subject.ddc	570
dc.subject.gnd	Fernerkundung	de
dc.subject.gnd	Geoinformationssystem	de
dc.subject.gnd	Litoral	de
dc.title	Development of assessment tools for Lake Sevan (Armenia) by the application of remote sensing data and geographic information systems (GIS) techniques	de
dc.title.dissertation	Entwicklung von Bewertungsinstrumenten für den Sevan See (Armenien) unter Anwendung von Fernerkundungsdaten und GIS-Techniken	de
dc.type.dcmi	Text	de
dc.type.dini	DoctoralThesis	de
local.access	uneingeschränkter Zugriff	en
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local.bibliographicCitation.publisherPlace	Universität Hohenheim	de
local.export.bibtex	@phdthesis{Agyemang2011, url = {https://hohpublica.uni-hohenheim.de/handle/123456789/5474}, author = {Agyemang, Thomas Kwaku}, title = {Development of assessment tools for Lake Sevan (Armenia) by the application of remote sensing data and geographic information systems (GIS) techniques}, year = {2011}, school = {Universität Hohenheim}, }
local.export.bibtexAuthor	Agyemang, Thomas Kwaku
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local.export.bibtexType	@phdthesis
local.faculty.number	2	de
local.institute.number	320	de
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thesis.degree.level	thesis.doctoral

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