Multi-scale assessment of land changes in Ethiopia understanding the impact of human activities on ecosystem services

Show full item record

Permalink

http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-51-1346-7
Title: Multi-scale assessment of land changes in Ethiopia understanding the impact of human activities on ecosystem services
Author: Hailu, Binyam Tesfaw
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Science, Department of Geosciences and Geography
Thesis level: Doctoral dissertation (article-based)
Belongs to series: URN:ISSN:1798-7911
Abstract: Remote sensing provides land-cover information on a variety of temporal and spatial scales. The increasing availability of remote sensing data is now a major factor in land-change analysis and in understanding its impact on ecosystem services and biodiversity. This wider accessibility is also leading to improvements in the methods used to integrate these data into land-cover modelling and change analysis. Despite these developments in current technology and data availability however, there are still questions to be addressed regarding the dynamics of land cover and its impact, particularly in areas such as Ethiopia where the human population is expanding and there is a need for improvement in the management of natural resources. Multi-scale approaches (from the national to the local) were used in this thesis to assess change in land cover and ecosystem services in Ethiopia, specifically in terms of provisioning (the production of food, i.e. cash crops) and regulating (climate control for vegetation cover). These assessments were based on multi-scale remote sensing (very high spatial resolution remote aerial sensing, high-resolution SPOT 5 satellite imaging and products of medium-resolution satellite remote sensing) and climate data (e.g., precipitation, temperature). The main focus in this thesis is on mapping and modelling the spatial distribution of vegetation. This includes: (i) forest mapping (indigenous and exotic forests), (ii) modelling the probabilistic presence of understory coffee, (iii) Coffea arabica species distribution modelling and mapping and (iv) simulating pre-agricultural-expansion vegetation cover in Ethiopia. The results of the applied predictive modelling were robust in terms of: (i) identifying and mapping past vegetation cover and (ii) mapping understory shrubs such as coffee plants that grow as understory. I present a reconstruction of earlier vegetation cover that mainly comprised broadleaved evergreen and deciduous forest but was replaced in the course of agricultural expansion. Given the spatial scale of the latter, the environmental modelling was complemented with high spatial resolution satellite (2.5m) and aerial images (0.5m). The results of the Object Based Image Analysis show that indigenous forests were separated from exotic forests. Current and future suitable locations that are environmentally favourable for the growth of understory coffee were identified and mapped in the coffee-growing areas of Ethiopia. In conclusion, the information presented in this thesis, based on the multi-scale assessment of land changes, should lead to the better-informed management of natural resources and conservation, and the restoration of major areas affected by human population growth.Kaukokartoituksen avulla kerätään informaatiota maanpeitteestä ja maankäytöstä eri temporaalisilla ja spatiaalisilla resoluutiolla. Kaukokartoituksella on tärkeä rooli analysoitaessa maankäytön muutosta ja sen vaikutusta ekosysteemipalveluihin ja luonnon monimuotoisuuteen. Huolimatta siitä että kaukokartoitusaineistojen saatavuus on parantunut ja menetelmät kehittyneet, maailmassa on kuitenkin vielä alueita joiden maanpeitteen muutoksen dynamiikkaa ei vielä hyvin tunneta. Tässä väitöskirjatutkimuksessa tutkittiin Etiopian maankäytön muutosta ja sen vaikutusta ekosysteemipalveluihin ja luonnon monimuotoisuuteen usealla eri spatiaalisilla mittakaavoilla (paikallistasolta alueelliselle tasolle). Pääpaino tässä työssä oli kartoittaa ja mallintaa kasvillisuuden alueellista levinneisyyttä hyödyntäen eri erotuskyvyn omaavia kaukokartoitusaineistoja ja erilaisia kaukokartoitusmenetelmiä. Työssä kehitettiin kaukokartoitusperusteisia luokitusmenetelmiä, joilla pystyttiin: (i) erottelemaan tutkimusalueella sijaitsevat alkuperäismetsät istutusmetsistä ja (ii) saadun tiedon avulla edelleen mallintaa alkuperäiskahvin Coffea arabican spatiaalista levinneisyyttä, sillä alkuperäiskahvi kasvaa alkuperäismetsien pensaskerroksessa; (iii) muodostaa bioklimaattisia ja geospatiaalisia muuttujia sisältävän todennäköisyysmallin alkuperäiskahvin levinneisyyden arvioimiseksi muuttuvissa ilmasto-olosuhteissa; sekä (iv) simuloida Etiopian kasvillisuuspeitettä ajalta ennen maanviljelyksen voimakasta leviämistä. Alueellisella tasolla tulokset osoittavat, että Etiopian pinta-alasta ikivihreät metsät ja lehtimetsät ovat peittäneet huomattavasti laajemman alueen kasvillisuuspeitteestä ennen maanviljelyksen voimakasta leviämistä. Paikallistason tutkimuksessa objektipohjaisella kaukokartoitusaineiston luokitusmenetelmällä pystyttiin erottelemaan alkuperäismetsät istutusmetsistä ja edelleen mallintaa alkuperäiskahvin Coffea arabican spatiaalista levinneisyyttä hyödyntäen alkuperäismetsien erottelua, bioklimaattisia ympäristömuuttujia sekä spatiaalis-tilastollisia todennäköisyysmalleja. Yhteenvetona voidaan todeta että tämä väitöskirjatutkimus antaa näkökulmia monimittakaavaisen maankäytönmuutoksen vaikutusten ymmärtämiseksi ekosysteemipalveluihin ja luonnon monimuotoisuuteen. Tämän tutkimuksen tuloksia voidaan hyödyntää esimerkiksi voimakaan väestönkasvun alueilla, joissa tarvitaan tehokkaita menetelmiä luonnonvarojen hallintaan ja ympäristön suojeluun.
URI: URN:ISBN:978-951-51-1346-7
http://hdl.handle.net/10138/158772
Date: 2015-12-17
Subject: geoinformatics
Rights: This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
multisca.pdf 4.652Mb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record