Bericht - RESA Web

Projekte im Rahmen der
RESA - Datennutzung
Fortschrittsbericht (Dezember 2012)
Fernerkundungs- und modellbasierte Schätzung
der Holzbiomasse in den Wäldern der Brandenburger
POMERANIA-Region
Projektnummer: 491
Gegenstand/
Zielstellung
Zielgrößen
Datengrundlage
und Datenqualität
Es handelt es sich um ein von der EU und dem Landesbetrieb Forst Brandenburg
gefördertes Projekt, in dem die Anwendung von Fernerkundungsmethoden
zur Erfassung der Holzbiomasse und weiterer forstlicher Parameter
im Vordergrund steht. Im Fokus stehen dabei die Satellitenfernerkundung,
das flugzeuggetragenes Laser-Scanning, Luftbildbefliegungen und
terrestrisches Laser-Scanning. Die unterschiedlichen Methoden sollen bezüglich
ihrer Eignung, der Kosten, des Aufwandes und der Genauigkeiten
untersucht werden. Im Rahmen des übergeordneten Projektes wurden auch
RapidEye Daten auf Ihre Eignung getestet. Dabei wurden vornehmlich Daten
für den Brandenburgischen Bereich der POMERANIA-Region, welche
ausschließlich die Landkreise Barnim und Uckermark umfasst, genutzt.
# Holzbiomassevorräte der Region
# Ableitung weiterer forstlich relevanter Parameter, insbesondere die
Parameter Baumarten und Altersklassen
Eine Auflistung der bisher erhaltenen Daten bzw. Kacheln und deren Datenqualität
ist dem ersten Zwischenbericht (vom Juni 2012) zu entnehmen. Für
die bisherigen Arbeit wurden die Daten/Kacheln vom Zeitraum des
02.05.2009 genutzt. Die folgende Liste umfasst die bisher verwendeten Daten/Kacheln.
Diese sind komplett wolkenfrei.
Verwendete Daten/Kacheln:
2009-05-02t104740_re1_3a-nac_8216178_128813
2009-05-02t104742_re1_3a-nac_8216193_128813
2009-05-02t104743_re1_3a-nac_8216192_128813
2009-05-02t104743_re1_3a-nac_8216197_128813
2009-05-02t104744_re1_3a-nac_8216142_128813
2009-05-02t104745_re1_3a-nac_8216172_128813
2009-05-02t104746_re1_3a-nac_8216189_128813
2009-05-02t104747_re1_3a-nac_8216183_128813
2009-05-02t104748_re1_3a-nac_8216195_128813
2009-05-02t104749_re1_3a-nac_8216181_128813
2009-05-02t104750_re1_3a-nac_8216177_128813
2009-05-02t104750_re1_3a-nac_8216180_128813
2009-05-02t104751_re1_3a-nac_8216186_128813
2009-05-02t104753_re1_3a-nac_8216176_128813
2009-05-02t104753_re1_3a-nac_8216187_128813
2009-05-02t104753_re1_3a-nac_8216190_128813
Zudem wurden Inventurdaten aus dem Jahr 2008 genutzt. Es handelt sich
dabei um Daten aus der Inventurstudie des Landes Brandenburgs, welche
forstlich relevante Punktdaten in einem Raster von 4 km * 4 km erfasst.
Beschreibung
und
Stand der
gesetzten
Bisheriges methodisches Vorgehen:
Zunächst wurde mittels pixelbasierter Maximum-Likelihood-Methode der
Holzvorrat für eine Kachel (Kachelnummer: 3363511 vom 02.05.2009) ab-

Arbeitsziele
und des
methodischen
Vorgehens
geleitet. Das methodische Vorgehen ist im ersten Zwischenbericht vom Juni
2012 erläutert. Ergebnis war eine kategoriale Holzvorratskarte für die
Hauptbaumarten (Kiefer, Buche, Eiche) für ein Gebiet von 625 km ² (25km
*25km). Mittels der Holzvorratskarte konnten verschiedenen Vorratsklassen
(in Stufen von 150 Vorratsfestmeter) für die Hauptbaumarten für jede Befundeinheit
der Forstgrunddaten abgeleitet werden (Abbildung siehe Zwischenbericht
Juni 2012).
Weitere durchgeführte Arbeitsziele:
1. Ableitung von metrischen Holzvorratswerten der Befundeinheiten
für eine Kachel
2. Ableitung weiterer forstlich relevanter Parameter
2.1. Ableitung der Baumarten für die Gesamtregion
2.2. Ableitung von Altersklassen für ein ausgewähltes Gebiet
Zu 1) Ableitung von metrischen Holzvorratswerten der Befundeinheiten
für eine Kachel
Mittels GIS-Techniken konnte für jede Befundeinheit der Forstgrunddaten
für die oben genannte Kachel (ca.15.000 Einheiten) der mittlere Holzvorrat
(in Vorratsfestmeter= Vfm) abgeleitet werden (Abb.1).
Abb.1: detailscharfe Holzvorratskarte (flächengenau) für eine Fläche von 625 km² welche den
mittleren Holzvorrat (in Vfm) für die Befundeinheiten der Forstgrunddaten aufzeigt
Dabei liegt der Holzvorrat als metrischer Wert vor: A) als mittlerer Holzvorrat
in Vfm pro ha und B) als Vfm für die Gesamtfläche der Befundeinheit vor
(Abb.2). Die Ergebniswerte für A) und B) wurden in die Datenbank (Attributtabelle)
der Forstgrunddaten hinzugefügt.

Abb.2: Ausschnitt der Holzvorratskarte: A) mittlerer Holzvorrat in Vfm/ha für eine ausgewählte
Befundeinheit (links) / B) absoluter Holzvorrat in Vfm für die selbe Befundeinheit
(rechts) / Ausschnitt der Datenbank (Attributtabelle) der Forstgrundkarte
Die Validierung der Holzvorratskarte mit den Daten der Forsteinrichtung in
Brandenburg ergab eine mittlere Abweichung pro Befundeinheit von 23%
für den Holzvorrat in Vfm/ha.
Zu 2) Ableitung weiterer forstlicher Parameter
2.1 Ableitung der Baumarten für die Gesamtregion
Um eine möglichst große Fläche (komplette Fläche Uckermark und Barnim)
zu untersuchen, wurden weitere Kacheln hinzugezogen. Dafür wurden die
unter dem Kapitel Datengrundlage aufgelisteten Kacheln vom 02.05.2009
mosaikiert (Abb.3). Für bestimmte Bereiche der Landkreise Uckermark und
Barnim lagen keine Daten für den Zeitraum des 02.05.2009 vor (westliches
Uckermark und südliches Barnim).
Abb.3: genutzte Kacheln vom 02.05.2009 für die Landkreise Barnim und Uckermark (links) /
fertiges Mosaik (rechts)
Die Ableitung von Baumarten wurde mittels der pixelbasierte Maximum-
Likelihood-Methode durchgeführt. Die pixelbasierte Maximum-Likelihood-
Methode ermöglicht die Verbindung von terrestrischen Daten (Inventurdaten)
mit Fernerkundungsdaten. Ausgangsdaten waren die Ergebnisse der
Inventurstudie für das Jahr 2008. Zudem wurden Forststrukturdaten (Forst-

grunddaten Brandenburg) für die Maskierung sowie Forsteinrichtungsdaten
des Landes Brandenburg für die Validierung genutzt.
Das methodische Vorgehen verlief ähnlich wie für die Entwicklung der Holzvorratskarte,
auf die im ersten Zwischenbericht (vom Juni 2012) bereits
ausführlich eingegangen wird. Es wurden sämtliche Inventurpunkte der
Landkreise Barnim und Uckermark für die Auswertung der Fernerkundungsdaten
berücksichtigt.
Ziel war es, möglichst viele Baumarten in hinreichender Genauigkeit mittels
deren typischer spektralen Signatur zu erfassen. Durch die zum Teil sehr
ähnliche spektrale Signatur bestimmter Baumarten mussten einzelne Baumarten
zusammengefasst werden. Schließlich konnten 5 Baumartenklassen
eindeutig unterschieden werden. Es handelt sich dabei um die drei Laubwaldklassen:
Buche, Eiche und andere Laubhölzer, sowie um die zwei zusammengefassten
Nadelwaldklassen: Kiefer/Lärche und Fichte/Douglasie.
Die Baumartenkarte (Abb.4 zeigt einen Ausschnitt) liegt für die untersuchten
Landkreise fast flächendeckend vor und umfasst ca. 50.000 Befundeinheiten
der Forstgrunddaten.
Abb.4: Ausschnitt der hergestellten Baumartenkarte (Region Barnim und Uckermark) für ein
Gebiet der südlichen Schorfheide (Biosphärenreservat Schorfheide/Chorin) am Werbellinsee
Die Validierung bzw. die Prüfung der Klassifikationsgüte erfolgte anhand der
Forsteinrichtungsdaten des Landes Brandenburg. Das Gesamtgütemaß beträgt
81,33%. Die Klassifikationsgüte der einzelnen Baumartenklassen wird
in Tabelle 1 aufgezeigt.
Classname
User's Accuracy
Kiefer/ Laerche 98%
Eiche 62%
Buche 82%
Fichte/ Douglasie 63%
Andere LH 32%
Overall classification Accuracy 81,33%
Tab.1: Überblick über die Klassifikationsgüte einzelner Baumartenklassen

2.2 Ableitung von Altersklassen für ein ausgewähltes Gebiet
Im Rahmen eines Forschungsprojekts eines Studenten der Fachhochschule
Eberswalde wurde geprüft, inwiefern sich Altersklassen von bestimmten
Baumarten ableiten lassen. Ausgangsdatensatz waren die mit Forstgrunddaten
verknüpften Forsteinrichtungsdaten, welche verschiedene Baumarten in
unterschiedlichen Altersklassen aufzeigen (Abb. 5), sowie eine Rapideyekachel.
Bei den betrachteten Flächen handelt es sich um ein kleinräumiges Ge-
Abb.5: Ausgangsdatensatz: Forstgrunddaten mit verschiedenen Altersklassen
biet von einigen Quadratkilometern, welche vornehmlich Befundeinheiten
mit überwiegend Reinbeständen umfassen. Die betrachteten Flächentypen
sind in Tabelle 2 angeführt. Dabei wurden unter anderen für die Baumarten
Eiche, Buche/Eiche, Buche, Kiefer Altersklassen älter als 79 Jahre, sowie
Baumart Birke, Ahorn und Lärche Altersklassen 40 bis 79 Jahre abgeleitet.
Tab.2: Flächenklassen, die für die Klassifikation aus den Forstgrunddaten abgeleitet wurden
Abb.6: Klassifikationskarte

Die Ableitung der Flächen wurde mittels der pixelbasierten Maximum-
Likelihood-Methode für ein Waldgebiet von ca. 16 km² durchgeführt. Das
Ergebnis ist eine Klassifikationskarte, welche ein Gesamtgütemaß von lediglich
33,3 % besitzt. Von daher wird eine Klassifikation der Altersklassen mittels
RapidEyedaten als nicht sinnvoll betrachtet. Weitere Faktoren, die zu
diesem unbefriedigenden Ergebnis führen (in Bezug auf die Ableitung der
Altersklassen), werden im Forschungsbericht des Studienprojektes diskutiert.
Geplantes weiters Vorgehen:
- Veränderungsanalyse mittels Techniken der Change Detection (u.a. Erfassung
von Sturmschäden)
Geplante Veröffentlichungen:
1) AFZ-DerWald (in Druck)
2) Kurzbeitrag RESA-Workshop (März 2013)
3) Biomasse-Konferenz in Poznan (Oktober 2013)
Beteiligte
Partner mit
Kontaktinfo
Dr. Annett Degenhardt (Projektleitung)
Annett.Degenhardt@LFE-E.Brandenburg.de
Dipl. Stefan Kärgel (wissenschaftlicher Mitarbeiter)
Stefan.Kaergel@LFE-E.Brandenburg.de
Dipl. Michael Körner (wissenschaftlicher Mitarbeiter)
Michael.Körner@LFE-E.Brandenburg.de
Dipl. Simon.Klinner (wissenschaftlicher Mitarbeiter)
Simon.Klinner@LFE-E.Brandenburg.de
Weitere Beteiligte:
Zwei Studenten der Fachhochschule Eberswalde im Rahmen eines Forschungsprojekts
bzw eines Praktika:
Jan-Hendrik Hofmann (Jan-Hendrik.Hofmann@hnee.de)
Albert Janzen (Albert.Janzen@hnee.de)
Referenzen
- Katja Oehmichen, et al. (2011): Inventurstudie 2008 und Treibhausgasinventar
- Hofmann, J.-H.,(2012):Derivation of Forest Parameters by Spatial Medium
and High Resolution Remotes Sensing Systems