, Hörsaal 1 (Audimax 1)
Das Ziel dieser Studie war die Identifikation von Gebieten in Nordafrika, die in Bezug auf Überträger neuartiger Krankheiten besonders überwacht werden sollten. Dazu wurden Zeitreihen verschiedener Fernerkundungsdaten zu Umwelt und Klima aufbereitet, mit deren Hilfe Ökoregionen klassifiziert und identifiziert werden können. Mit einer vergleichenden Risikoanalyse konnten anschließend entomologische Überwachungsprogramme angepasst und optimiert werden.
Im Rahmen des WOAH Projektes "Defining Ecoregions and Prototyping an EO-based Vector-borne Disease Surveillance System for North Africa (PROVNA)" hat das italienische Istituto Zooprofilattico Sperimentale of Abruzzo and Molise “G. Caporale” (IZS-Teramo) Ökoregionen in Nord-Afrika klassifiziert. Mit einer Risikoanalyse, die ähnliche Umwelt- und Klima-Bedingungen berücksichtigt, konnten entomologische Überwachungsprogramme für Krankheitsüberträger angepasst und optimiert werden. Für die Bestimmung dieser Umwelt- und Klima-Bedingungen wurden Zeitreihen von Fernerkundungsdaten für die Jahre 2018 bis 2022 erstellt. Konkret wurden Bodentemperatur für Tage und Nächte, ein normierter differenzierter Vegetationsindex (NDVI), Bodenfeuchte, ein normierter differenzierter Wasserindex (NDWI) sowie Niederschlagsmenge erfasst und auf 250 Meter räumliche Auflösung bzw. 16 Tage zeitliche Auflösung harmonisiert. Der Schwerpunkt dieses Vortrags liegt auf den unterschiedlichen Methoden zur Harmonisierung der verschiedenen Datensätze.
Markus Metz promovierte an der Universität Oldenburg in Biologie und kam über Biogeographie zu GIS und Fernerkundung. Er ist ein langjähriger Entwickler der Kern-Komponenten von GRASS GIS. Bei mundialis ist er der Spezialist für alle Themen rund um Fernerkundung.