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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

Waldstrukturen auf Landschafts-, Bestandes- und Baumebene sind verknüpft mit den verschiedenen Funktionen unserer Wälder. Diese Funktionen reichen von der Ressourcenbereitstellung (z.B. Trinkwasser, Holz, etc.) über klimatische Stabilisierungswirkungen, Erholungsnutzen, bis hin dazu, dass Wälder ein wichtiger Ort für Biodiversität sind. Das Forstmanagement beeinflusst die Strukturvielfalt und den Strukturreichtum unserer Wälder und damit ihre Funktionsfähigkeit, auch über die Holzproduktion hinaus. Struktur zu beschreiben ist jedoch nicht trivial und es existieren zahlreiche Konzepte zur Quantifizierung auf den unterschiedlichen Ebenen (bspw. Baum, Bestand, Landschaft). Fernerkundung hat eine lange Tradition in der effizienten Erfassung von Waldstrukturen, vor allem auf der Landschafts- und Bestandesebene. Laserbasierte Distanzmesssysteme (LiDAR, Light Detection and Ranging) und fotogrammetrische Verfahren (SfM, Structure from Motion) bilden heute die Grundlage zur dreidimensionalen Erfassung der Waldgeometrien. Verbesserte Sensortechnologien und das Heranrücken der Sensoren an den Untersuchungsgegenstand (close range) ermöglicht es heute auch einzelne Bäume und Bestände in hohem Detailgrad zu erfassen. Effiziente und robuste Auswertungsmethoden für diese Datensätze sind nach wie vor selten und Thema aktueller Forschung.

 

Fragestellungen und Hypothesen

Die Biodiversität von Wäldern wird durch alle räumlichen Skalen des Waldes beeinflusst. Landschaftsvielfalt und -zerschneidung muss mit Methoden erfasst werden, die die gesamte Landschaft entsprechend detailgetreu und effizient auch zeitlich wiederholt erfassen können. Hierzu eignen sich flugzeuggestützte Luftbilder und Satellitenaufnahmen in besonderer Weise. Zur Analyse von Beständen und einzelner Bäume sind sehr leichte und mobile Sensoren und Plattformen vorteilhaft, die den Untersuchungsgegenstand aus der Nähe und vielfältigen Blickwinkeln erfassen können. Hierzu eignen sich insbesondere terrestrische Laserscansysteme (MLS, TLS), oder drohnengestützte Aufnahmen (z.B. UAV-SfM). Wir beschäftigen uns in Projekt A1 mit den Fragestellungen, wie solche Aufnahmen bestmöglich durchgeführt werden können und aus den gewonnenen Daten möglichst aussagekräftige Informationen generiert werden können. Das Zusammenführen der Informationen der verschiedenen Ebenen und Sensorsysteme stellt hierbei eine eigene Herausforderung dar. Daraus ergeben sich unsere Forschungsfragen:

  1. Welche konkreten Sensorsysteme sind in Kombination mit welcher Plattform besonders geeignet um Waldstrukturen auf den unterschiedlichen Skalen zu erfassen? Vor allem die Verwendung kleiner UAVs mit leichten Kameras (dies ermöglicht eine deutliche Reduktion der Kosten) zur Erfassung von Einzelbaumstrukturen und die Verwendung von mobilen terrestrischen Laserscansystemen zur Bestandeserfassung soll evaluiert werden.
  2. Welche Algorithmen und neuen Verarbeitungsansätze sind erforderlich, um qualitativ hochwertige Informationen für die Modellierung von Strukturelementen aus den unterschiedlichen Fernerkundungskonstellationen zu erhalten?
  3. Welche Rückschlüsse lassen sich aus den fernerkundungsbasierten Strukturbeschreibungen auf die Biodiversität ziehen?

 

Ansatz, Methoden und Verknüpfungen

Es sollen auf der Landschaftsebene vor allem Kronenstrukturen und stehendes Totholz für das gesamte ConFoBi-Gebiet auf Basis von Luftbildern erfasst werden. Strukturreichtum und -komplexität wird auf Bestandesebene mit Hilfe entsprechender Indices erfasst und validiert. Die Detektion von Einzelstrukturen (Baummikrohabitate, Tree-related Microhabitats) soll auf Baumebene verwirklicht werden. Die Erfassung von Baummikrohabitaten stellt aus fernerkundlicher Sicht eine besonders spannende Herausforderung dar. Zum einen sind die zu detektierenden Strukturen mitunter sehr fein und klein, zum anderen ist die Umgebung extrem unstrukturiert und schwer zugänglich. Zahlreiche Mikrohabitate im Kronenraum sind vom Boden nicht optimal zu erfassen, da sie verdeckt sein können, oder die Blickwinkel unvorteilhaft sind. Wir streben daher aktuell an diese Strukturen mittels kleiner Drohnen, die direkt im Bestand geflogen werden, mittels 3D-Rekonstruktion aus Kamerabildern und maschinellem Lernen automatisiert zu klassifizieren. Alle Landschafts- und Bestandesinformationen werden in enger Abstimmung mit den ökologisch arbeitenden B-Projekten erstellt, um eine bestmögliche Verwendbarkeit der Informationen für die weitere Forschung sicherzustellen. Die Beschreibung von Einzelbaumstrukturen erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Projekt A2.

 

Ergebnisse

In einem ersten Schritt haben wir die Flugplanung zur Erfassung von Waldstrukturen mittels UAV optimiert und die Effekte verschiedener Flugparameter auf die geometrische Rekonstruktion beschreiben können. Verschiedene Indices zur Strukturbeschreibung von Beständen wurden im Anschluss in Zusammenarbeit mit A2 evaluiert. Wir konnten zeigen, dass ein, wenn auch schwacher, Zusammenhang zwischen biodiversitätsrelevanten Baummikrohabitaten und solchen Strukturindices besteht. In Zusammenarbeit mit dem C2 Projekt konnten wir zeigen, dass Strukturindices ein objektives Maß zur Strukturbeschreibung sein können, die sich in Expertenbewertungen wiederspiegeln. Dabei zeigte sich jedoch auch, dass die Expertenbewertungen im gleichen Bestand sehr heterogen ausfallen können. Darüber hinaus wurden zahlreiche Datensätze für das ConFoBi Gesamtprojekt erstellt und aufgearbeitet um ein möglichst effizientes Arbeiten der Gesamtgruppe zu ermöglichen. Unsere Ergebnisse.

 

Perspektiven

Für die GRK-Phase II wird sich A1 einem fortgeschrittenen Monitoringkonzept widmen, das die Aufnahme ganzer Bestände mit fortschrittlichen Fernerkundungstechniken beinhaltet. Zusammen mit dem A2-Projekt wird die Regeneration und der Nachwuchs im Bestand erfasst, um den Einfluss von Habitatbäumen auf die Ökosystemprozesse zu untersuchen. Die Ergebnisse werden auf ökologische Monitoring- und Managementperspektiven ausgerichtet sein.