In the context of current global changes tropical rain forests are undergoing significant alterations. Deforestation and degradation processes have already destroyed 35 -50% of the original forest cover. One of the biggest challenges to the estimation of changes is the monitoring of forest areas on a reliable, fast, cost effective and area-wide basis. Here, operational remote sensing techniques form a valuable data source. Changes in forest structure and dynamics can, for instance, be monitored through repeated measurement of remotely measured biophysical attributes. In contrast to discrete representations of land cover, biophysical variables alter continuously over space and time and may thereby reveal early ecosystem modifications. In this context, leaf area index is one of the key biophysical variables. It characterises canopy structure and accounts for differences in phenological development, assimilation and biomass growth among plant species. Operational standard products of LAI derived from satellite data, as e.g. the MODIS LAI product, can thus contribute to the constant and repetitive monitoring of forest areas. However, a prerequisite for the use of operational satellite products is the evaluation of their accuracy in a process called validation. So far, there has been a clear lack of validation sites for the MODIS LAI product in tropical rain forests. Especially in Africa no test sites have been available. Consequently, this thesis deals with the validation of the MODIS LAI product for two test sites in East Africa. Ground-based measurements were performed in Budongo Forest (Uganda) and Kakamega Forest (Kenya) and upscaled to the spatial resolution of the MODIS LAI product based on high resolution satellite data (ASTER, SPOT-4). Finally the MODIS LAI product was validated with respect to its accuracy in representing landscape LAI and to its temporal consistency.

Im Kontext des globalen Wandels unterliegen tropische Regenwälder derzeit starken Veränderungen. Schätzungen zufolge haben Entwaldung und Degradationsprozesse bereits 35 bis 50% der ehemaligen Waldfläche zerstört. Eine der größten methodischen Herausforderungen um die Veränderungen in der Waldfläche abzuschätzen, ist derzeit ein verlässliches, schnelles, günstiges und qualitatives Monitoring der Waldbereiche. Hier stellen operationelle Fernerkundungstechniken eine wertvolle Quelle für Wissenschaft und Politik dar, da sie flächendeckende Aufnahmen der Vegetationsbedeckung liefern. Veränderungen in der Waldstruktur und in der Dynamik bestimmter Waldflächen können zudem durch wiederholte Abschätzung biophysikalischer Eigenschaften gemessen werden. Im Gegensatz zu einer diskreten Darstellung der Landbedeckung verändern sich biophysikalische Variablen kontinuierlich in Zeit und Raum und haben dadurch das Potential, frühe Veränderungen in Ökosystemen darzustellen. In diesem Zusammenhang ist der Blattflächenindex (leaf area index, LAI) eine der Schlüsselvariablen. Er charakterisiert die Struktur von Waldbeständen und spiegelt deren phänologische Veränderung wider. Auch die Unterschiede in den Assimilationsraten verschiedener Spezies und Biomasseveränderungen werden in der Blattfläche sichtbar. Operationelle fernerkundliche Standardprodukte zum LAI, wie z.B. das MODIS LAI Produkt, können so zu einem konstanten und wiederholten Monitoring von Waldflächen beitragen. Eine Voraussetzung für den Gebrauch operationeller Satellitenprodukte ist jedoch die Überprüfung ihrer Genauigkeit durch eine sogenannte Validierung. Bis zum heutigen Zeitpunkt sind Validierungsflächen für das MODIS LAI Produkt in tropischen Regenwäldern unterrepräsentiert. Besonders in Afrika steht bislang keine einzige derartige Validierungsfläche zur Verfügung Dementsprechend beschäftigt sich diese Dissertation mit der Validierung des MODIS LAI Produkts für zwei Testflächen in Ostafrika, die im Rahmen des BIOTA-Ost-Projekts zur Verfügung standen. Feldmessungen zum Blattflächenindex wurden im Budongo Forest (Uganda) und im Kakamega Forest (Kenia) durchgeführt und mithilfe von hochaufgelösten Fernerkundungsdaten (ASTER, SPOT-4) auf die räumliche Auflösung des MODIS LAI Produkts skaliert. Schließlich wurde das MODIS LAI Produkt auf Basis dieser Datengrundlage validiert und auf seine räumliche Genauigkeit und zeitliche Konsistenz hin überprüft.