Fit-for-purpose Analysis of chosen Earth Observation Products to assess Biodiversity in Europe

Abstract

Die Überwachung von Veränderungen der Biodiversität ist eine globale Priorität, doch es gibt nach wie vor nur wenige räumlich umfassende und wiederholbare Ansätze. Diese Arbeit untersucht das Potenzial von Fernerkundungsdaten für die Überwachung der biologischen Vielfalt in ganz Europa, indem sie mehrere aus EO-Daten abgeleitete Indikatoren integriert, die auf das Rahmenwerk der Essentiellen Biodiversitätsvariablen (EBV) der Group on Earth Observations Biodiversity Observation Network (GEO BON) abgestimmt sind. Ein harmonisierter Datensatz von Variablen der oberen Baumkronenvegetation durch MODIS (z. B. GPP, LAI, NDVI), ein modellierter Datensatz der oberirdischen Biomasse (AGB) und Landschaftsmetriken auf der Grundlage von Landbedeckungsdaten wurden mit einer gemeinsamen räumlichen Auflösung entwickelt und zur Bewertung der Biodiversitätstrends von 2000 bis 2020 verwendet. Eine erste Plausibilitätsprüfung auf europäischer Ebene bestätigte die physikalische Konsistenz der vorverarbeiteten Daten. Anschließend wurden vier Untersuchungsregionen auf der Grundlage positiver und negativer Trends des Biodiversity Intactness Indexes (BII) ausgewählt. Diese Regionen wurden anhand verschiedener Analysen untersucht, darunter räumliche Trendverteilungen, zeitliche Dynamiken, Korrelationsanalysen, Landnutzungsübergänge und ökologische Interpretationen unter Verwendung regionaler Literatur. Die Ergebnisse zeigen, dass in Gebieten mit starken Veränderungen der biologischen Vielfalt die Indikatoren aller Datenquellen durchweg ökologische Trends widerspiegelten, wobei einzelne Messgrößen manchmal ausreichend waren. In Regionen mit subtileren oder gemischten Belastungen erwiesen sich AGB- und Landschaftsmetriken als besser geeignet, um die vom BII vorgeschlagenen Trends sowie ökologische Realitäten zu erfassen. Darüber hinaus wurden Muster zwischen Variablen und Datenquellen mittels Korrelationsanalysen bewertet. Die daraus resultierenden Übereinstimmungen und Abweichungen waren entweder ökologisch plausibel oder zumindest aus methodischer Sicht erklärbar. Dies spricht für die Verwendung von EO-Daten in großräumigen Biodiversitätsbewertungen, macht jedoch zusätzliche Zuverlässigkeitsprüfungen unumgänglich. Diese Arbeit hat bekannte Einschränkungen von Fernerkundungsdaten bei Biodiversitätsbewertungen aufgezeigt. Während sich einige Herausforderungen, wie z. B. die Diskrepanz zwischen der Sensorauflösung und dem Maßstab ökologischer Prozesse, als besonders kritisch erwiesen haben, konnten andere, wie z. B. der Mangel an Referenzdaten, durch einen Multi-Indikator-Ansatz, die sorgfältige Interpretation der BII-Verläufe und die Einbeziehung ökologischer Fachliteratur zu den Untersuchungsregionen teilweise gemildert werden.

Monitoring biodiversity change is a global priority, yet spatially comprehensive and repeatableapproaches remain scarce. This thesis investigates the potential of Earth Observation (EO)data for biodiversity monitoring across Europe by integrating multiple EO-derived indicatorsmapped to the Essential Biodiversity Variables (EBV) framework provided by the Group onEarth Observations Biodiversity Observation Network (GEO BON). A harmonized dataset ofupper canopy vegetation variables by MODIS (e.g. GPP, LAI, NDVI), a modeled dataset ofAbove-Ground Biomass (AGB), and landscape metrics based in landcover data was developed ata common spatial resolution and used to assess biodiversity trends from 2000 to 2020.An initial European-scale plausibility check confirmed the physical consistency of the pre-processeddata. Subsequently, four study regions were selected based on positive and negative trends ofthe Biodiversity Intactness Index (BII). These regions were examined through several analysesthat included spatial trend distributions, temporal dynamics, correlation analyses, land-usetransitions, and ecological interpretation using regional literature.The results show that in areas of strong biodiversity change, EO indicators across all datasources consistently reflected ecological trends, with individual metrics at times being sufficient.In regions with more subtle or mixed pressures, AGB and landscape metrics proved to bettercapture trends proposed by BII as well as ecological realities. Additionally, patterns betweenvariables and data sources have been assessed via correlation analyses. Resulting consistenciesand divergences were either ecologically plausible or at least explainable from a methodologicalpoint of view. This supports the usage of EO data in broad-scale biodiversity assessments, butmakes additional reliability checks inevitable.This thesis highlighted known limitations of EO data in biodiversity assessments. While somechallenges, such as the mismatch between sensor resolution and the scale of ecological processes,proved particularly critical, others, like the lack of reference data, could be partially mitigatedthrough a multi-indicator approach, the careful interpretation of BII trajectories, and theincorporation of ecological literature specific to the study regions.