home    about    browse    search    latest    help 
Login | Create Account

Beschreibung und Differenzierung der dänischen Agrarlandschaft anhand von räumlichen Strukturindexen.

Levin, M.Sc. Gregor and Frederiksen, Senior researcher Pia (2003) Beschreibung und Differenzierung der dänischen Agrarlandschaft anhand von räumlichen Strukturindexen. [Description and differentiation of the Danish rural landscape with the use of spatial indices.] Poster at: IALE Struktur Workshop Landschaftsstruktur Analysieren, Verstehen, Modellieren, Salzburg, Austria, 16-17 April 2003.

[img] PDF
226Kb

Summary

Nur wenige Untersuchungen haben sich bisher mit der Anwendbarkeit von Strukturindexen zur Beschreibung dänischer Landschaften beschäftigt. Unser Poster präsentiert eine vorläufige Studie zur Anwendbarkeit von Strukturindexen zur Beschreibung und Differenzierung dänischer Agrarlandschaften.
Die Studie basiert auf einer Kombination aus dem digitalen Verzeichnis über Natur- und Halbnaturflächen, die unter Naturschutz stehen, der nationalen topographischen Karte (1:25.000) und der dänischen Karte über Agrarflächen. Die hieraus resultierende Rasterkarte wurde zu 4 Klassen in einer Matrix bestehend aus reinen Agrarflächen, bebauten Flächen etc., reklassifiziert. Die vier Klassen, auf die sich die Berechnung von Indexen basiert, sind: 1) Seen, 2) Wald, 3) Natur- und Halbnaturflächen, die in die Landwirtschaftliche Rotation eingehen (feuchte Wiese, trockene Wiese) und 4) Natur- und Halbnaturflächen, die nicht in die Rotation eingehen (Moor, Heide). Alle Indexberechnungen wurden mit FRAGSTATS 3.3 durchgeführt.
10 Strukturindexe (8 auf Klasseniveau und 2 auf Landschaftsniveau) wurden für 10 Untersuchungsgebiete, die wiederum aus 95 Gemeinden bestehen, berechnet. Die Untersuchungsgebiete repräsentieren typische dänische Naturlandschaftstypen.
Die durchgeführte Analyse trägt dazu bei, die Geeignetheit der Indexe zur Landschaftsdifferenzierung auf sowohl dem Niveau der Untersuchungsgebiete sowie auf Gemeindeniveau zu untersuchen.
Eine multivariate Varianzanalyse wurde für die ersten 4 Principalcomponenten aus einer PC-Analyse über die 10 Strukturindexe durchgeführt.
Der nächste Schritt war eine Analyse auf Gemeindeniveau. Angewandte Variablen waren hier: Klassenindexe für jede der 4 Klassen (z.B.: pland_1, pland_2, .....pland_4) ergänzt durch die zwei Landschaftsindexe: Shannon’s Diversity Index (SIDI) und Aggregationindex (AI_LA) . Dies ergab insgesamt 34 Variabeln für jede Gemeinde.
Nach einer weiteren PC-Analyse wurde eine Cluster Analyse (Wards Minimum Variance Distance) für die ersten 11 PCs mit 90% der totalen Varianz durchgeführt. Ein Histogram über Bedeutung der einzelnen Variablen für die PC’s (Factor Loadings) zeigte, dass der erste PC in erster Linie eine Dimension von „Überfluss und Aggregierung“ ziegt; der zweite PC eine Dimension von Wiese vs. Teiche/Seen; der dritte PC eine Dimension von Moor/Heide vs. Wald und Aggregierung und der vierte PC eine Dimension von Moor/Heide und Aggregierung vs. Wiese.
Die Analyse des Dendogrammes zeigte Möglichkeiten von 2, 4 oder 6 Klassen. Eine Karte mit den 6 Klassen, sowie Histogramme mit den Durchschnittswerten der ursprünglichen Variablen für die einzelnen Clusters, wurde generiert. Die Karte indiziert, dass die angewandten Indexe zur Beschreibung und Differenzierung von dänischen Landschaften auf Gemeindeniveau geeignet sind. Trotzdem bleiben viele Fragen offen und folgende Themen sollten in Zukunft näher behandelt werden:
- Der Einfluss von Kanteffekten (wie sollten durch Abgrenzung der Untersuchungsgebiete geteilte Flächen behandelt werden; welche Bedeutung hat es, dass man verwaltungsmäßige Größen zur Abgrenzung der Untersuchungsgebiete benutzt)
- Die Wahl von Flächenklassen und die Redundanz bei der Wahl von Indexen
- Die Sensitivität von Indexen, wenn sich der totale Flächenanteil aller Klassen Null nähert

Summary translation

Little research has been conducted in Denmark on the use of landscape indices for description of Danish landscapes. The present project has made a preliminary exploration of the utility of a number of indices in terms of describing and differentiating Danish agricultural landscapes.
Denmark is now covered by digital thematic map layers, which can be used as input in landscape analyses. The datalayer used here is composed on map layers on semi-natural areas covered by the Danish nature protection Law, the Danish digital Topographic Map (scale 1:25.000) and the Danish map of agricultural areas. The map is reclassified to four (semi)-natural area types in a matrix of cultivated areas, build-up areas, roads, etc.
10 landscape indices (8 on class level and two on landscape level) are computed for 10 areas, subdivided into 95 parishes and covering broad landscape types in Denmark.
The analyses conducted aims to explore the capability of the indices to differentiate landscapes both on case-area level and on parish level.
A multivariate analysis of variance is conducted on the first four principal components derived from a PCA on the 10 landscape indices. The class effects tested were case-area number, parish number and area type. A class effect could no be rejected for case-area and area type.
The next step were analysis on parish level, where variables were the class indices for each area-type (e.g. plan_1, pland_2...pland_4) supplemented by the two landscape indices on diversity (SIDI) and aggregation index (AI_La) – totalling 34 variables on each parish.
Again a principal component analysis were conducted and a cluster analysis (Wards minimum variance distance) were performed on the first 11 PCs containing 90% of the overall variance. A histogram of the variables’ contribution to the factor loadings showed that the first PC primarily expanded a dimension of “abundance and aggregation”, the second PC a meadow/dry grass vs ponds/lakes dimension, the third PC a diversity, bogs/heathland vs forest and aggregation dimension and the fourth PC a bog/heathland and aggregation vs diversity and meadow/dry grassland.
Exploration of the dendrogram revealed options of 2, 4 or 6 classes. A map showing the 6 classes were produced as well as histograms of the means of original variables within each cluster. The map indicates that the indices are useful for distinguishing landscapes at this level, but that further studies should be conducted, among others on:
- The importance of edge effect (how to treat patches crossing borders; using administrative borders)
- The area types used and the redundancies in the selection of indices
- the sensitivity of the indices when the area type share of total are goes towards zero.

EPrint Type:Conference paper, poster, etc.
Type of presentation:Poster
Keywords:rural landscapes, landscape indices, spatial indices, Denmark
Subjects: Environmental aspects > Landscape and recreation
Research affiliation: Denmark > DARCOF II (2000-2005) > III.5 Nature quality in organic farming
Deposited By: Levin, PhD Geography Gregor
ID Code:1357
Deposited On:29 Sep 2003
Last Modified:12 Apr 2010 07:28
Document Language:German - Deutsch
Status:Published
Refereed:Not peer-reviewed

Repository Staff Only: item control page