Habitatmodelle stellen eine weitverbreitete Methode zur Analyse von Verbreitungen dar. Hier wurden monatliche Habitatmodelle genutzt, um die räumliche Verbreitung des Weißstorches in der östlichen Sahelzone und dessen Treiber zu ergründen. Um mögliche Veränderungen im Zuge des Klimawandels abzuschätzen, wurden die Modelle unter RCP-Szenarien projiziert. Als Datengrundlage wurden frei verfügbare Telemetriedaten und Satellitendaten genutzt. Die hier vorgestellte Methodik kann zum effizienten Schutz von Arten, auch unter Klimawandelbedingungen und in weniger zugänglichen Gebieten, genutzt werden.
Habitat suitability models (HSMs) are widely used to assess the spatial distribution of animal species. Here, monthly HSMs were used to map the potential distribution of the white stork in the Eastern Sahelian and to identify its main drivers. Furthermore, possible changes in the potential distribution introduced by climate change are assessed. Animal tracking data and satellite data were used as data source. The presented approach can serve as an efficient way to protect species under climate change or in remote areas.
Autor / Author: | Linnenbrink, Jan; Taeger, Stefan |
Institution / Institution: | Hochschule Osnabrück, Deutschland; Hochschule Osnabrück, Deutschland |
Seitenzahl / Pages: | 10 |
Sprache / Language: | Deutsch |
Veröffentlichung / Publication: | AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 8-2022 |
Tagung / Conference: | GI_Salzburg22: Designing Future with Geoinformatics |
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: | Salzburg, Österreich 04-07-22 - 06-07-22 |
Schlüsselwörter (de): | Habitatmodellierung, Maxent, Fernerkundung, Telemetrie |
Keywords (en): | Habitat suitability models, Species distribution models (SDM), Environmental niche models (ENM), Maxent, animal tracking, remote sensing |
Paper review type: | Full Paper Review |
DOI: | doi:10.14627/537728005 |
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