Umweltabschätzungen mit kombinierten Daten verbessern

Erdbeobachtungs-Karten helfen dabei, verschiedene Umweltfaktoren abzuschätzen, wie zum Beispiel Abholzung oder den Einfluss von Schutzgebieten. Diese Karten werden mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen erstellt, die verschiedene Satellitenbilder und andere Daten verarbeiten. Allerdings kann die Qualität dieser Karten inkonsistent sein, und die Fehler darin können es schwer machen, genaue Schätzungen zu bekommen. Wenn man sich nur auf diese Karten verlässt, ohne mögliche Verzerrungen zu berücksichtigen, kann das zu falschen Schlussfolgerungen führen.

#Die Bedeutung genauer Schätzungen

Die Nutzung von Erdbeobachtungs-Karten kann zu erheblichen Fehlberechnungen führen, wenn die Fehler nicht richtig verstanden werden. Zum Beispiel haben menschliche Versuche, hochauflösende Bilder zu kennzeichnen, zu übertriebenen Schätzungen der Waldbedeckung geführt, die im Widerspruch zu niedrigeren Schätzungen aus Erdbeobachtungs-Karten stehen. Das legt nahe, dass verschiedene Kartenprodukte widersprüchliche Informationen über dasselbe Gebiet liefern können, was die Notwendigkeit besserer Methoden zur Berücksichtigung dieser Unterschiede verdeutlicht.

Fehler in den Karten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie z.B. Wolkenbedeckung, atmosphärischen Störungen und Fehlklassifizierungen. Diese Probleme erschweren die Verlässlichkeit der Erdbeobachtungsdaten und verhindern, dass Wissenschaftler und Entscheidungsträger sie effektiv nutzen können. Erkenntnisse über diese Fehler zu gewinnen und sie zu korrigieren, ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten zu treffen.

#Alternativen zu Erdbeobachtungs-Karten

Einige Forscher sprechen sich gegen die Nutzung von Schätzungen aus Erdbeobachtungsdaten aus, weil sie unzuverlässig sind, und ziehen stattdessen Bodenwahrheitsdaten vor. Allerdings ist die Sammlung von Bodenwahrheitsdaten oft teuer und aufwendig, was sie weniger praktikabel macht. Während die Verwendung von Bodenwahrheitsdaten wertvolle Einblicke geben kann, kann sie auch zu grösserer Unsicherheit in den Schätzungen führen, da die verfügbaren Stichprobengrössen klein sind.

Die Kombination von Erdbeobachtungs-Karten mit Bodenwahrheitsdaten kann helfen, die Qualität der Schätzungen zu verbessern. Indem man Bodenwahrheits-Punkte nutzt, um Verzerrungen in dem Kartenprodukt anzupassen, können Forscher verlässlichere Schätzungen erzeugen. Dieser Ansatz verringert die Unsicherheit erheblich und führt zu besseren Gesamtergebnissen im Vergleich zur ausschliesslichen Nutzung einer Methode.

#Eine Fallstudie: Abholzung im brasilianischen Amazonas

In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf die Schätzung der Abholzung im brasilianischen Amazonas zwischen 2000 und 2015. Mit Bodenwahrheitsdaten zusammen mit Erdbeobachtungs-Karten wollen wir zeigen, wie die Kombination dieser Quellen zu besseren Schätzungen führen kann. Die abgeholzten Flächen wurden mithilfe von logistischer Regression analysiert, die hilft, Zusammenhänge zwischen Kovariaten wie der Entfernung zu Strassen und der Wahrscheinlichkeit der Abholzung zu identifizieren.

Beim Vergleich von Schätzungen, die nur auf Erdbeobachtungs-Karten basieren, und solchen, die mit Bodenwahrheitsdaten angepasst wurden, fanden wir in letzterer mehr verlässliche Vertrauensintervalle. Die Ergebnisse zeigten eine signifikante negative Beziehung zwischen dem Gefälle des Geländes und der Abholzung, wenn man die angepassten Schätzungen verwendete. Im Gegensatz dazu konnten Schätzungen, die allein auf Erdbeobachtungs-Karten basierten, diese Beziehung nicht erfassen.

#Die Methoden, die in dieser Studie verwendet wurden

Wir haben einige wichtige Methoden eingesetzt, um die Unsicherheit in unseren Schätzungen zu analysieren:

1. Olofsson-Flächenabschätzung: Diese Methode nutzt die Verwirrungsmatrix - eine Möglichkeit zu zeigen, wie viele Punkte richtig von den Erdbeobachtungs-Karten klassifiziert wurden. Indem wir Bodenwahrheits-Punkte mit Erdbeobachtungs-Schätzungen vergleichen, können wir Fehlklassifizierungsfehler korrigieren.

2. Stratifiziertes Zufallsstichprobenverfahren: Diese Methode teilt das Gebiet in kleinere Abschnitte (Schichten) auf der Grundlage von Vorhersagen aus Erdbeobachtungs-Karten. Durch die Entnahme von Bodenwahrheits-Punkten aus jeder Schicht können wir die Varianz in den Schätzungen reduzieren und die Validität unserer Ergebnisse erhöhen.

3. Vorhersagegestützte Inferenz (PPI): Dieser neuere Ansatz kombiniert eine kleine Auswahl an Bodenwahrheits-Punkten mit einer grossen Anzahl von Kartenvorhersagen und korrigiert Verzerrungen im Kartenprodukt. Im Gegensatz zur stratifizierten Stichprobe bietet PPI mehr Flexibilität bei der Auswahl des Kartenprodukts nach der Entnahme von Bodenwahrheits-Punkten.

Jede dieser Methoden hat ihre Stärken und ist für verschiedene Szenarien nützlich. Wir haben sie in verschiedenen Fällen getestet, wobei der Fokus auf Flächenabschätzung und Schätzung von Regressionskoeffizienten lag.

#Fallstudien und Anwendungen

Wir haben unsere Methoden in mehreren Anwendungsfällen angewendet, darunter:

#1. Maisflächenabschätzung in Iowa

In dieser Simulation haben wir untersucht, wie Rauschen in Erdbeobachtungsdaten die Schätzungen der Maisfläche beeinflusst. Wir haben ein synthetisches Szenario erstellt, in dem wir Rauschen in das Kartenprodukt eingefügt haben, und den Einfluss dieser Manipulation auf unsere Schätzungen analysiert. Dieses Experiment ermöglichte es uns, die Unterschiede in den Vertrauensintervallen zu beobachten, die durch verschiedene Methoden erzeugt wurden, und betonte die Bedeutung der Korrektur für Verzerrungen.

#2. Abholzung im brasilianischen Amazonas

Wir haben eine binäre Karte erstellt, die angibt, ob Pixel während des Studienzeitraums abgeholzt wurden, basierend auf Bodenwahrheitsdaten. Die Studie zeigte, dass die Schätzungen zur Abholzung erheblich von der Korrektur für Verzerrungen mithilfe von Bodenwahrheitsdaten profitierten. Unsere Ergebnisse zeigten, dass etwa 5% bis 6% des brasilianischen Amazonas zwischen 2000 und 2015 abgeholzt wurden.

#3. Baumabdeckungsanalyse in den Vereinigten Staaten

Wir haben auch die Baumabdeckungsprozentsätze in den angrenzenden Vereinigten Staaten untersucht und analysiert, wie verschiedene Kovariaten wie Trockenheit, Höhe und Hang mit der Baumabdeckung korrelierten. Durch die Kombination von Erdbeobachtungsdaten mit Bodenwahrheits-Punkten konnten wir genauere Schätzungen der Baumabdeckung als bei ausschliesslicher Nutzung der Erdbeobachtungs-Karten erzielen.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

In den verschiedenen untersuchten Fällen haben wir konsequent beobachtet, dass die Kombination von Bodenwahrheitsdaten und Erdbeobachtungs-Karten die Unsicherheit in den Schätzungen reduzierte und verlässlichere Vertrauensintervalle lieferte. Die Ergebnisse zeigten, dass naive Schätzungen, die nur auf Erdbeobachtungs-Karten basierten, oft zu irreführenden Schlussfolgerungen führten, insbesondere wenn Verzerrungen vorhanden waren.

Im brasilianischen Amazonas haben wir die Wirksamkeit der Methoden PPI und Olofsson demonstriert, was zu schmaleren Vertrauensintervallen im Vergleich zu klassischen Methoden führte. Die Ergebnisse zeigten auch, dass naive Imputationen der Abholzungsraten zu irreführenden Interpretationen führten.

#Einschränkungen und Herausforderungen

Obwohl unsere Methoden vielversprechend waren, haben sie auch ihre Einschränkungen. Alle Schätzmethoden sind auf die Verfügbarkeit von Bodenwahrheitsdaten angewiesen, um Genauigkeit zu gewährleisten. In Gebieten, in denen diese Daten rar sind, kann es schwierig sein, verlässliche Schätzungen zu produzieren. Darüber hinaus hängt die Wirksamkeit dieser Methoden von der Qualität der verwendeten Erdbeobachtungs-Karten ab. Karten von schlechter Qualität können mehr Unsicherheit einführen, als sie lösen.

Ausserdem haben wir zwar die Unsicherheit in Bezug auf die Zielvariablen angesprochen, jedoch nicht die potenziellen Fehler in den Bodenwahrheitsdaten oder in den in den Regressionsmodellen verwendeten Kovariaten berücksichtigt. Zukünftige Arbeiten könnten diese zusätzlichen Unsicherheiten untersuchen, um die Zuverlässigkeit unserer Gesamtabschätzungen zu erhöhen.

#Empfehlungen für Kartenproduzenten und -nutzer

Basierend auf unseren Erkenntnissen empfehlen wir den Produzenten von Erdbeobachtungs-Karten, spezifische Bodenwahrheitsdaten zur Quantifizierung der Unsicherheit bereitzustellen. Diese Daten sollten idealerweise nicht in das Training der Machine-Learning-Modelle einfliessen, die die Kartenprodukte erzeugen. Indem solche Datensätze zusammen mit den Karten veröffentlicht werden, würden die Kartenproduzenten den Nutzen ihrer Produkte in der wissenschaftlichen Forschung erheblich verbessern.

In Fällen, in denen keine Holdout-Datensätze verfügbar sind, sollten Nutzer von Erdbeobachtungs-Karten versuchen, eigene Bodenwahrheitsdaten zu erstellen, wann immer möglich. Die Erhebung dieser Daten durch visuelle Inspektion von Satellitenbildern oder andere Methoden kann dazu beitragen, genauere Schätzungen zu gewährleisten.

#Fazit

Diese Studie verdeutlicht die Bedeutung der Kombination von Erdbeobachtungs-Karten mit Bodenwahrheitsdaten, um verlässlichere Umweltschätzungen zu erzeugen. Durch die Berücksichtigung von Verzerrungen in den Karten und die Reduzierung der Unsicherheit in den Schätzungen können Forscher fundiertere Entscheidungen über kritische Umweltfragen treffen. Das Vertrauen auf entweder Bodenwahrheitsdaten oder Erdbeobachtungs-Karten allein kann zu irreführenden Schlussfolgerungen führen; daher ist ein ausgewogener Ansatz, der beide Quellen integriert, entscheidend für eine fundierte wissenschaftliche Analyse.

In Zukunft ist es wichtig, robustere Methoden zur Quantifizierung von Unsicherheiten zu entwickeln und die Fehler in Erdbeobachtungs-Karten besser zu charakterisieren. Das wird Umweltschützern, Ökonomen und politischen Entscheidungsträgern ermöglichen, Erdbeobachtungsdaten für effektives Ressourcenmanagement und Naturschutzstrategien zu nutzen.