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Friedrich- Schiller-Universität Jena 3 4 5 6 7 8 3 4 5 6 7 Area ln Mass ln 1. Problem statement #Arid environments cover extensive areas # Remote sensing important tool #>ŝŵŝƚĂƟŽŶ ƐĐĂƌĐĞ ǀĞŐĞƚĂƟŽŶ # Low signal compared to background (soil) #tŽŽĚLJ ƉĞƌĞŶŶŝĂů ǀĞŐĞƚĂƟŽŶ ĐĞŶƚƌĂů ĐŽŵƉŽŶĞŶƚ ŝŶ ĚƌLJůĂŶĚ ĞĐŽƐLJƐƚĞŵƐ #ĂƐƚĞƌŶ WĂŵŝƌƐ ŶĞĞĚ ĨŽƌ ƐƉĂƟĂůůLJ ƌĞƐŽůǀĞĚ ĚǁĂƌĨ ƐŚƌƵď ďŝŽŵĂƐƐ ŝŶĨŽƌŵĂƟŽŶ ĂƐ ŬĞLJ ƌĞƐŽƵƌĐĞ /Ɛ ƌĞŵŽƚĞ ƐĞŶƐŝŶŐ ďĂƐĞĚ ǁŽŽĚLJ ďŝŽŵĂƐƐ ƋƵĂŶƟĮĐĂƟŽŶ ƉŽƐƐŝďůĞ ŝŶ ƚŚŝƐ ĂƌŝĚ ƐĞƫŶŐ ĂŶĚ ǁŚŝĐŚ ƐĞŶƐŽƌƐ ĂŶĚ ŵŽĚĞůƐ ƉĞƌĨŽƌŵ ďĞƐƚ Satellite illustration: NASA 2013 2. Methods Ϯϭ ĞƌŝǀĂƟŽŶ ŽĨ ĮĞůĚ ƐŝƚĞ ďŝŽŵĂƐƐ ǁĂƌĨ ƐŚƌƵď circle area cm² ǁĂƌĨ ƐŚƌƵď mass g + Allometric model R² = 0.87 p < 0.001 Field measurements ^ƉĂƟĂů ĂƉƉůŝĐĂƟŽŶ Logarithmic linear Regression ZĞĨĞƌĞŶĐĞƐ dŚĞ ĐŽŶƚĞŶƚ ŽĨ ƚŚŝƐ ƉŽƐƚĞƌ ŝƐ ďĂƐĞĚ ŽŶ ĂŶĚůĞƌ , ƌĞŶŶŝŶŐ Θ ^Ăŵŝŵŝ ;ϮϬϭϱͿ YƵĂŶƟĨLJŝŶŐ ĚǁĂƌĨ ƐŚƌƵď ďŝŽŵĂƐƐ ŝŶ ĂŶ ĂƌŝĚ ĞŶǀŝƌŽŶŵĞŶƚ ĐŽŵƉĂƌŝŶŐ ĞŵƉŝƌŝĐĂů ŵĞƚŚŽĚƐ ŝŶ Ă ŚŝŐŚ ĚŝŵĞŶƐŝŽŶĂů ƐĞƫŶŐ ZĞŵŽƚĞ ^ĞŶƐŝŶŐ ŽĨ ŶǀŝƌŽŶŵĞŶƚ ϭϱϴ ϭϰϬʹϭϱϱ ĚŽŝϭϬϭϬϭϲũƌƐĞϮϬϭϰϭϭϬϬϳ ĚĚŝƟŽŶĂů ZĞĨĞƌĞŶĐĞƐ Dd/ Θ E^ ;ϮϬϬϵͿ ^dZ 'ůŽďĂů ŝŐŝƚĂů ůĞǀĂƟŽŶ DŽĚĞů sϬϬϮ ^ŝŽƵdž &ĂůůƐ ^ŽƵƚŚ ĂŬŽƚĂ Z^ ;ϮϬϭϯͿ ZĂƉŝĚLJĞ ƐĂƚĞůůŝƚĞ ŝŵĂŐĞƐ :ƵůLJ Ͳ ^ĞƉƚĞŵďĞƌ ϮϬϭϯ ĂƚĂ ƉƌŽǀŝƐŝŽŶ ďLJ 'ĞƌŵĂŶ ĞƌŽƐƉĂĐĞ ĞŶƚĞƌ ;>ZͿ h^'^ ;ϮϬϭϯͿ >ĂŶƐĂƚ ϴ ƐĂƚĞůůŝƚĞ ŝŵĂŐĞƐ :ƵůLJ ϮϬϭϯ ^ŝŽƵdž &ĂůůƐ ^ŽƵƚŚ ĂŬŽƚĂ ϯ ZĞƐƵůƚƐ 0 0.2 0.ϰ 0.ϲ 0.8 1 Landsat - sŚrub spectral angle 0.ϲ55-2.2 μm RapidEye - MCARIMTsI2 RapidEye - ƐŚrub spectral angle 0.ϲ57-0.805 μm RapidEye - color ĂĚũusted NDRE RapidEye - color ĂĚũusted red edge WDsI RapidEye - RaƟo Principal Component ϰ and 2 ASTER - cosine oĨ slope aspect Landsat - principal component 1 RapidEye - color ĂĚũusted WDsI REI RapidEye - color ĂĚũusted red edge WDsI REI ϰ ŝƐĐƵƐƐŝŽŶ ĂŶĚ ĐŽŶĐůƵƐŝŽŶ #ZĞŵŽƚĞ ƐĞŶƐŝŶŐ ďĂƐĞĚ ďŝŽŵĂƐƐ ƉƌĞĚŝĐƟŽŶ ŝƐ ƉŽƐƐŝďůĞ ĞǀĞŶ ƵŶĚĞƌ ĚŝĸĐƵůƚ ĂƌŝĚ ĐŽŶĚŝƟŽŶƐ #ZĞůĂƟǀĞůLJ ŚŝŐŚ ŵŽĚĞůŝŶŐ ĞƌƌŽƌƐ ŚĂǀĞ ƚŽ ďĞ ĐŽŶƐŝĚĞƌĞĚ #DŽĚĞůƐ ǁŝƚŚ ĂĚĞƋƵĂƚĞ ǀĂƌŝĂďůĞ ƐĞůĞĐƟŽŶ ƉƌŽĐĞĚƵƌĞƐ ĂŶĚ ƐŚƌŝŶŬĂŐĞ ƚĞĐŚŶŝƋƵĞƐ ĂƌĞ ŝŵƉŽƌƚĂŶƚ ŝŶ ƚŚŝƐ ŚŝŐŚ ĚŝŵĞŶƐŝŽŶĂů ƐĞƫŶŐ #WĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ ŽĨ ŵŽĚĞůƐ ƐŚŽǁĞĚ ůĂƌŐĞƌ ĚŝīĞƌĞŶĐĞƐ ƚŚĂŶ ƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ ŽĨ sensors #ŽŵŵŽŶ ŵƵůƟƐƉĞĐƚƌĂů ŝŶĚŝĐĞƐ ĂƌĞ ŶŽƚ ƐƵĐĐĞƐƐĨƵů # ƌĞƋƵŝƌĞƐ ĂĚũƵƐŵĞŶƚ ĨŽƌ ďĂĐŬŐƌŽƵŶĚ ĞīĞĐƚƐ #ŽǀĞƌĂŐĞ ŽĨ ǁŝĚĞ ƐƉĞĐƚƌĂů ƌĂŶŐĞ ĨƌŽŵ ŐƌĞĞŶ ƚŽ ^t/Z ŝƐ ƌĞƋƵŝƌĞĚ #dŽƉŽŐƌĂƉŚŝĐ ĚĂƚĂ ƉƌŽǀŝĚĞƐ ŝŵƉŽƌƚĂŶƚ ĂŶĐŝůůĂƌLJ ŝŶĨŽƌŵĂƟŽŶ #^LJŶĞƌŐĞƟĐ ƵƐĞ ŽĨ ƐĞŶƐŽƌƐ ŝŶĐŽƌƉŽƌĂƟŶŐ ƌĞĚĞĚŐĞ ĂŶĚ ^t/Z ƌĞŐŝŽŶƐ ƐŚŽǁƐ ŝŶĐƌĞĂƐĞĚ ŵŽĚĞůŝŶŐ ƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ # ^ĞŶƚŝŶĞů Ϯ D^/ ƐƉĞĐŝĨŝĐĂƚŝŽŶƐ ƉƌŽŵŝƐŝŶŐ ^ƉĂĐĞͲďŽƌŶĞ ĂƌƚŚ KďƐĞƌǀĂƟŽŶ ŝŶ ĂŶ ƌŝĚ ŶǀŝƌŽŶŵĞŶƚ dŚĞ >ŝŵŝƚƐ ŽĨ ZĞŵŽƚĞ ^ĞŶƐŝŶŐ Harald Zandler a* , Alexander Brenning bc & Cyrus Samimi ad a hŶŝǀĞƌƐŝƚLJ ŽĨ ĂLJƌĞƵƚŚ ĞƉĂƌƚŵĞŶƚ ŽĨ 'ĞŽŐƌĂƉŚLJ Ύ ŽƌƌĞƐƉŽŶĚŝŶŐ ĂƵƚŚŽƌ ͲDĂŝů ŚĂƌĂůĚnjĂŶĚůĞƌΛƵŶŝͲďĂLJƌĞƵƚŚĚĞ b hŶŝǀĞƌƐŝƚLJ ŽĨ tĂƚĞƌůŽŽ ĞƉĂƌƚŵĞŶƚ ŽĨ 'ĞŽŐƌĂƉŚLJ ĂŶĚ ŶǀŝƌŽŶŵĞŶƚĂů DĂŶĂŐĞŵĞŶƚ c &ƌŝĞĚƌŝĐŚ ^ĐŚŝůůĞƌ hŶŝǀĞƌƐŝƚLJ ĞƉĂƌƚŵĞŶƚ ŽĨ 'ĞŽŐƌĂƉŚLJ d ĂLJƌĞƵƚŚ ĞŶƚĞƌ ŽĨ ĐŽůŽŐLJ ĂŶĚ ŶǀŝƌŽŶŵĞŶƚĂů ZĞƐĞĂƌĐŚ RapidEye >ĂŶĚƐĂƚ K>/ ASTER DEM #Texture variables #&ŝƌƐƚ ĚĞƌŝǀĂƚĞƐ ŽĨ ƌĞŇĞĐƚĂŶĐĞ #Spectral angle variables #Principal components #ŽůŽƌ ĂĚũƵƐƚĞĚ ǀĞŐĞƚĂƟŽŶ ŝŶĚŝĐĞƐ #^Žŝů ĂĚũƵƐƚĞĚ ǀĞŐĞƚĂƟŽŶ ŝŶĚŝĐĞƐ #sĞŐĞƚĂƟŽŶ ŝŶĚŝĐĞƐ #ϰ ƚŽƉŽŐƌĂƉŚŝĐ ǀĂƌŝĂďůĞƐ Allometric model + &ŝĞůĚ ŵĞĂƐƵƌĞĚ ĐŝƌĐƵŵĨĞƌĞŶĐĞƐ ŝŶ ƚǁŽ ƌĂŶĚŽŵ ϰ ŵ dž ϰ ŵ ƐƵďƉůŽƚƐ ǁŝƚŚŝŶ ƐŝƚĞƐ + ǁĂƌĨ ƐŚƌƵď ďŝŽŵĂƐƐ ŬŐŚĂ ƉĞƌ ĮĞůĚ ƐŝƚĞ 'W^ͲƌĞŐŝƐƚƌĂƟŽŶ ϭϭϭ ĮĞůĚ ƐŝƚĞƐ 60 m #ŝīĞƌĞŶƚ ůŝŶĞĂƌ regression models ;ƐƚĞƉǁŝƐĞ ƉĂƌƟĂů ůĞĂƐƚ squares, lasso, ridge) #ZĂŶĚŽŵ ĨŽƌĞƐƚ ϮϮ ŽƌƌĞůĂƟŽŶ with satellite data ĂŶĚ ƐƉĂƟĂů ĐƌŽƐƐ ǀĂůŝĚĂƟŽŶ ;sͿ ZĂƉŝĚLJĞ ĨĞĂƚƵƌĞ ƐĞƚƐ ϭϰϵ ƉƌĞĚŝĐƚŽƌƐ >ĂŶĚƐĂƚ K>/ ĨĞĂƚƵƌĞ ƐĞƚƐ ϭϱϵ ƉƌĞĚŝĐƚŽƌƐ ŽŵďŝŶĞĚ ϯϬϰ ƉƌĞĚŝĐƚŽƌƐ DŽĚĞů ǁŝƚŚ lowest ƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ stepwise linear regression >ĂŶĚƐĂƚ ZD^ ϭϭϯϭ <ŐŚĂ Θ ZD^ƌĞů ϲϳ й ZĂƉŝĚLJĞ ZD^ ϭϭϭϳ <ŐŚĂ Θ ZD^ƌĞů ϲϲ й ŽŵďŝŶĞĚ ZD^ ϭϳϰϮ ŬŐŚĂ Θ ZD^ƌĞů ϭϬϯ й DŽĚĞů ǁŝƚŚ highest ƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ lasso regression >ĂŶĚƐĂƚ ZD^ ϭϬϯϰ <ŐŚĂ Θ ZD^ƌĞů ϲϭ й ZĂƉŝĚLJĞ ZD^ ϭϬϴϱ <ŐŚĂ Θ ZD^ƌĞů ϲϰ й ŽŵďŝŶĞĚ ZD^ ϵϵϮ ŬŐŚĂ Θ ZD^ƌĞů ϱϴ й ^ĞŶƐŽƌƐ ƐŚŽǁĞĚ ƐŝŵŝůĂƌ ŝŶĚĞƉĞŶĚĞŶƚ ƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ ĂĚ ƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ ŽĨ ƚƌĂĚŝƟŽŶĂů ŵŽĚĞůƐ ǁŝƚŚ ŚŝŐŚ ĚŝŵĞŶƐŝŽŶĂů ĚĂƚĂ ^LJŶĞƌŐĞƟĐ ƵƐĞ ƐůŝŐŚƚůLJ increased ƉĞƌĨŽƌŵĂŶĐĞ dŽƉ ϭϬ ƉƌĞĚŝĐƚŽƌ ŝŵƉŽƌƚĂŶĐĞ ŝŽŵĂƐƐ ŵĂƉ ŽĨ ĐŽŵďŝŶĞĚ ůĂƐƐŽ ŵŽĚĞů WĞƌŵƵƚĂƟŽŶ based ĂƐƐĞƐƐŵĞŶƚ ŽĨ variable importance #Common ǀĞŐĞƚĂƟŽŶ indices not listed #KŶůLJ ǀĂƌŝĂďůĞƐ ĂĐĐŽƵŶƟŶŐ ĨŽƌ ǀĞŐĞƚĂƟŽŶ ĂŶĚ ďĂĐŬŐƌŽƵŶĚ ŝŶĨŽƌŵĂƟŽŶ
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Friedrich-Schiller-Universität
Jena
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Area ln
Mas
s ln
1. Problem statement#Arid environments cover extensive areas # Remote sensing important tool# # Low signal compared to background (soil)#
#
Satellite illustration: NASA 2013
2. Methods
circle area cm²
mass g
+
Allometric modelR² = 0.87p < 0.001
Field measurements
Logarithmic linear Regression
0 0.2 0. 0. 0.8 1
Landsat - s rub spectral angle 0. 55-2.2 μmRapidEye - MCARI MT I2
RapidEye - rub spectral angle 0. 57-0.805 μmRapidEye - color usted NDRE
RapidEye - color usted red edge WD IRapidEye - Ra o Principal Component and 2
ASTER - cosine o slope aspectLandsat - principal component 1
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Harald Zandlera*, Alexander Brenningbc & Cyrus Samimiad
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Allometric model+
+ 60 m
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with satellite data
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indices not listed
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