The Impact of Land-use change on the Livelihoods of Rural Communities: A case-study in Edd Al-Fursan Locality, South Darfur, Sudan

• Main Author: Bashir, Masarra
• Other Authors: Technische Universität Dresden, Fakultät Umweltwissenschaften
• Format: Doctoral Thesis
• Language: English
• Published: Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden 2013
• Subjects: land-use change; livelihood; rural communities; Edd Al-Fursan; Landnutzung; sozio-ökonomische Datenanalyse; ddc:630; rvk:ZC 73571
• Online Access: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-115437; http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-115437; http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/11543/Masarra_Bashir.pdf

Ziele der Arbeit sind die Bestimmung der dominanten Landnutzungsarten im Untersuchungsgebiet von Edd Al Fursan (Sudan) sowie die Kartierung und Analyse der Veränderungen der Landnutzung im Zeitraum 1972 bis 2008 mit Hilfe von multi-temporalen Satellitenbildern (Landsat MSS, TM und ETM sowie Terra ASTER). Des weiteren erfolgt eine Evaluierung des Einflusses von Veränderungen der Landnutzung auf die Lebensbedingungen der ländlichen Bevölkerung in Hinblick auf die Verfügbarkeit von Ressourcen mit Hilfe von quantitativen Untersuchungsmethoden. Um diese Aussagen treffen zu können, werden drei Methoden der Bestimmung von Veränderungen der Landnutzung angewandt, und zwar Post Classification Comparison (PCC), Change Vector Analysis (CVA) basierend auf Tasseled Cap Transformation (TCT) sowie Iteratively Reweighted Multivariate Alteration Detection (IR-MAD) mittels Maximum Autocorrelation Factor (MAF). Neben den fernerkundlichen Untersuchungen wurde eine sozio-ökonomische Feldstudie durchgeführt, die vorstrukturierte Fragenkataloge, Interviews und Gruppendiskussionen mit Personen in regionalen und lokalen Schlüsselpositionen und mit älteren Menschen durchgeführt. Fünf Klassen der Landnutzung und Landbedeckung ergeben sich aus einer Klassifikation der Satellitenbilder mit der Methode der größten Wahrscheinlichkeit (Maximum Likelihood), explizit die Klassen Grasland, Waldland, Brachland, bebautes und landwirtschaftlich nicht genutztes Land. Die Klassifikation schafft eine genaue Grundlage für die Kartierung, Quantifizierung und Analyse der Änderungen. Die Gesamtgenauigkeit der Flächenermittlung beträgt 83% für die Jahre 1972 und 1984, 85% für 1989, 87% für 1999 und 92% für 2008. Die Untersuchungen zeigen, dass die Post Classification Comparison (PCC) eine vollinhaltlich geeignete und leicht anzuwendende Methode der Flächenanalyse darstellt. Change Vector Analysis (CVA) beruhend auf Tasseled Cap Transformation (TCT) wird ebenfalls für die Kartierung und Bestimmung von Landnutzungsänderungen verwendet. Durch TCT wird der spektrale Bildinhalt in die Komponenten Greeness und Brightness transformiert sowie in dem dadurch neu definierten Koordinatensystem die CVA durchgeführt. Die Ergebnisse in Form von Vektoren der Veränderung mit messbarer Richtung und messbarem Ausmass der Flächendynamik beweisen, dass die Methode für die Kartierung von Vegetationsbedeckung und insbesondere von Entwaldung und Wiederbewaldung geeignet ist. Durch die Anwendung der Multivariate Alteration Detection (MAD) in Kombination mit dem Maximum Autocorrelation Factor (MAF) werden Veränderungen der Landnutzungsklassen während des betrachteten Zeitraumes visualisiert. Die Ergebnisse beweisen, dass die MAD für die Veränderungsanalyse in multi-spektralen Satellitenbildern sehr gut geeignet ist. Darüber hinaus wird nachgewiesen, dass die Kombination mit dem MAF die Ergebnisse der MAD entscheidend verbessern kann, da Rauschen und geringfügige Änderungen unterdrückt und signifikante Änderungen klarer herausgestellt und damit besser interpretierbar werden. Um die Ursachen für die Veränderungen der Landnutzung und den Einfluss dieser Änderungen auf die Lebensbedingungen der ländlichen Bevölkerung im Projektgebiet zu identifizieren, wurde eine Befragung mittels vorstrukturiertem Fragenkatalog, Interviews und Gruppengesprächen mit 100 GesprächspartnerInnen im Alter zwischen 42 und 65 Jahren in vier nach dem Zufallsprinizip ausgewählten Dörfern ausgeführt. Die Auswertung der sozio-ökonomischen Daten erlaubt die Extraktion der Faktoren, die Landnutzung und deren Änderung beeinflussen, und die zu bestimmten Auswirkungen dieser Änderungen auf die Lebensbedingungen in den Dörfern in Hinsicht auf die Verfügbarkeit von Natur-Ressourcen führen. Die Ergebnisse der Forschungsarbeiten zeigen, dass Fernerkundung und sozio-ökonomische Datenanalyse effizient verknüpft werden können, um anthropogene Einflüsse auf Art und Dynamik von Landnutzung sichtbar zu machen. In bezug auf die gegenständliche Zeitreihe wird durch die Untersuchungen bewiesen, dass zunehmende Bevölkerungszahlen im Gebiet von Edd Al-Fursan in direktem Wirkungszusammenhang mit Veränderungen der Landnutzung stehen.