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A1) Fernerkundung

Fernerkundungsbasierte Methoden zur Evaluierung der Waldstrukturen

Barbara Koch & Holger Weinacker
Doktoranden: Julian Frey (2016 - 2019), Xiang Liu (assoziiert; seit 2018) & Martin Denter (seit 2019)

Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Fakultät Umwelt & Natürliche Ressourcen,
Professur für Fernerkundung und Landschaftsinformationssysteme

Hintergrund

Die Bewertung und Überwachung der Biodiversität ist essentiell für eine effektive Waldbewirtschaftung und erfordert Messungen, die räumlich und zeitlich quantifizierbar sind. Die dynamische Verarbeitung von Informationen über die Biodiversität würde eine neuartige Grundlage für die Entwicklung von Szenarien bieten, in denen die Wechselwirkungen zwischen Rückhaltemaßnahmen und anderen forstlichen Ökosystemdienstleistungen hervorgehoben werden. Die strukturelle Vielfalt gilt als Indikator für die Biodiversität (1,2). In allen ConFoBi B-Projekten werden bspw. Abundanz, Heterogenität und räumliche Verteilung von Strukturelementen, wie Habitatbäume und Totholz als Prädiktoren für die Biodiversität verwendet. Derzeit werden Methoden zur Erfassung von Strukturelementen über zeitliche und räumliche Skalen jedoch selten angewandt.

 

Fragestellungen und Hypothesen

Fernerkundung und Zeitreihen können sowohl zeitlich als auch räumlich das adaptive Messen und Modellieren von Strukturelementen ermöglichen. Fortgeschrittene Fernerkundungstechniken wie z.B. LiDAR und digitale Stereophotogrammetrie in Verbindung mit Plattformen wie Drohnen und terrestrischen Lasern eignen sich zum Testen dieser Techniken. Daher sind neue Algorithmen zur Extraktion und Vereinheitlichung von Daten erforderlich, um strukturelle Informationen in Maßstäben bereitzustellen, die für die ConFoBi-Projekte relevant sind. Kombinierte Sensortechniken müssen angewendet werden, um vollständige 3D-Informationen für komplexe Vegetationsstrukturen quantitativ bewerten zu können. Terrestrische Lasersysteme bieten die beste Grundlage, um räumliche Strukturen von Bäumen und Flächen abzuleiten. Drohnen oder andere an Flugzeugen montierte Systeme, wie digitale Luftaufnahmen und diskrete Lasersysteme, liefern 3-D-Strukturinformationen für ganze Waldbestände. Die Analyse und der Vergleich verschiedener Kronenstrukturen können so bspw. als Indikatoren für die strukturelle Klassifizierung ganzer Bäume verwendet werden. Diese Informationen können auch extrapoliert werden, um nützliche, skalenspezifische Indikatoren von der Krone bis zu terrestrischen Standorten bereitzustellen. Außerdem können Kronenstrukturparameter und Informationen aus der Luftbildfotografie oder Satellitenbildaufnahme zusammen analysiert werden, um Waldstrukturen vom einzelnen Baum bis zu großen Untersuchungsflächen zu analysieren. Die Genauigkeit nimmt mit der Größe der Standorte ab. Kombinierte Sensortechniken sind eine Möglichkeit, um 3-D- und Spektralinformationen für komplexe Vegetationsstrukturen zu quantifizieren und zu bewerten.

Terrestrische Lasersysteme, zusammen mit Messungen von Octocopter-Plattformen (ein Drohnentyp), bieten die beste Grundlage, um räumlich explizite Strukturen für einzelne Bäume und Waldflächen abzuleiten, während Messungen von ferngesteuerten Flugzeugsystemen (REPAS, eine andere Form von Drohnen, welche größere Flächen abdecken können) oder an Flugzeug montierten Systemen wie digitale Luftbilder und diskrete Lasersysteme 3-D-Strukturinformationen für Waldbestände oder lokale Waldgebiete liefern. Dies kann durch Satellitendaten mit sehr hoher Auflösung (zwischen 50 cm und 5 m) ergänzt werden, um die Informationen mit größeren Bereichen zu verknüpfen. Informationen aus den verschiedenen Systemen werden miteinander verknüpft. Daten des digitalen Geländemodells (DTM) und des digitalen Oberflächenmodells (DSM) für Baden-Württemberg, sowie Instrumente wie ein terrestrischer Laserscanner werden bei FeLis bereits genutzt.

Zentrale Fragen der Studie sind:

  • Welches ist die am besten geeignete mehrskalige Fernerkundungskonstellation, um nützliche Parameter für Abundanz, Qualität und Verteilung der strukturellen Elemente, wie bspw. Habitatbäume und Totholz zu liefern?
  • Wie können die auf Fernerkundung basierenden Informationen ein Regelwerk (Klassifizierungssystem) unterstützen, das ein Maß für Biodiversität darstellt?
  • Welche Algorithmen und neuen Verarbeitungsansätze sind erforderlich, um qualitativ hochwertige Informationen für die Modellierung von Strukturelementen aus den unterschiedlichen Fernerkennungskonstellationen zu erhalten?

 

Ansatz, Methoden und Verknüpfungen

Die Empfindlichkeit der modellierten Strukturparameter wird für ihre Verwendung in B-Projekten validiert. Ziel ist es, die Eingabeparameter nach ihren Empfindlichkeiten zu gewichten, um so eine optimale Verwendung zu finden. Virtual-Reality-Visualisierungen werden auf ausgewählte Flächen und Bäumen angewendet. Dies ermöglicht eine visuelle Darstellung von typisierten Beispielen. Modellierte Parameter werden für alle ConFoBi-Projekte bereitgestellt. A1 generiert mehrskalige strukturelle Daten für alle 135 Untersuchungsflächen.

 

Ergebnisse

Wir haben in unserem Forschungsbereich mehrere Zusammenhänge zwischen Messungen der strukturellen Komplexität und der Häufigkeit und Vielfalt von Baummikrohabitaten (TreMs) festgestellt. Es scheint, dass vor allem Strukturindizes, die von Drohnen, sowie von TLS-Sensoren oder einer Kombination davon geliefert werden, zur Abschätzung der Häufigkeit und Vielfalt von TreMs beitragen können. Aus ökologischer Sicht bezieht sich strukturelle Komplexität im kleinen Maßstab auf die Bereitstellung von Mikrohabitaten auf Baumebene, welche für die Biodiversität von Wäldern wichtig sind. Dennoch können in diesem Forschungsstadium die direkten Beziehungen nicht angemessen quantifiziert werden, so dass alle Messsysteme zur Bestandsaufnahme berücksichtigt werden müssen. Zum jetzigen Stand bieten sie eher eine ergänzende Reihe von Anwendungen zur Bestimmung relevanter Prädiktoren der strukturellen Biodiversität von Wäldern, die über die Ebene einzelner Arteninformationen hinausgehen. In jedem Fall könnten alternative und neue Messtechniken in naher Zukunft Möglichkeiten zur Ermittlung bestimmter TreMs auf sehr feinem Maßstab bieten und somit zu einer kost- und zeiteffizienteren und objektiveren Bestandsaufnahme struktureller Schlüsselelemente für die Biodiversität von Wäldern führen. Zusätzlich zu den oben genannten Untersuchungen haben wir umfänglich Material (wie digitale Oberflächen- und Geländemodelle, Drohnen-basierte Bilder) bereitgestellt, das für alle Arten von GIS-Analysen verwendet werden kann.

 

Doktorarbeitsprojekt der zweiten Gruppe: Entwicklung von Methoden zur Erkennung, Klassifizierung, Quantifizierung, Messung und Überwachung von Mikrohabitaten in Bäumen

(Beginn 1. Juli 2019) In dieser Zeit wird A1 die Untersuchungen zur Bewertung von Strukturparametern mittels Sensortechnologie auf unterschiedlichen Skalen fortsetzen. Unsere Forschung wird untersuchen, ob die durch Fernerkundung über verschiedene Skalen (von Landschaft bis hin zu feinen Skalen für Baumkompartimente) abgeleiteten Maßnahmen nützliche quantitative Werte liefern können, die sich auf Biodiversität und Mikrohabitate beziehen. Schließlich können diese Erkenntnisse in das Managementportfolio für eine naturnahe Forstwirtschaft integriert werden.

 

Perspektiven

Für die GRK-Phase II wird A1 ein fortgeschrittenes Überwachungskonzept für Waldstrukturen in Betracht ziehen. Überwachungskonzepte erfordern multitemporale Datensätze und eine spezielle Ausrichtung verschiedener Datensätze, sowie geeignete Algorithmen zur Änderungsdetektion, um Artefakte zu vermeiden. Für die Entwicklung der Änderungserkennungsmethode stehen bei FeLis für die gesamte Projektregion Laserdaten von 2002 bis 2004 zur Verfügung.