Bericht - RESA Web
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Projekte im Rahmen der<br />
<strong>RESA</strong> - Datennutzung<br />
Fortschrittsbericht (Dezember 2012)<br />
Fernerkundungs- und modellbasierte Schätzung<br />
der Holzbiomasse in den Wäldern der Brandenburger<br />
POMERANIA-Region<br />
Projektnummer: 491<br />
Gegenstand/<br />
Zielstellung<br />
Zielgrößen<br />
Datengrundlage<br />
und Datenqualität<br />
Es handelt es sich um ein von der EU und dem Landesbetrieb Forst Brandenburg<br />
gefördertes Projekt, in dem die Anwendung von Fernerkundungsmethoden<br />
zur Erfassung der Holzbiomasse und weiterer forstlicher Parameter<br />
im Vordergrund steht. Im Fokus stehen dabei die Satellitenfernerkundung,<br />
das flugzeuggetragenes Laser-Scanning, Luftbildbefliegungen und<br />
terrestrisches Laser-Scanning. Die unterschiedlichen Methoden sollen bezüglich<br />
ihrer Eignung, der Kosten, des Aufwandes und der Genauigkeiten<br />
untersucht werden. Im Rahmen des übergeordneten Projektes wurden auch<br />
RapidEye Daten auf Ihre Eignung getestet. Dabei wurden vornehmlich Daten<br />
für den Brandenburgischen Bereich der POMERANIA-Region, welche<br />
ausschließlich die Landkreise Barnim und Uckermark umfasst, genutzt.<br />
# Holzbiomassevorräte der Region<br />
# Ableitung weiterer forstlich relevanter Parameter, insbesondere die<br />
Parameter Baumarten und Altersklassen<br />
Eine Auflistung der bisher erhaltenen Daten bzw. Kacheln und deren Datenqualität<br />
ist dem ersten Zwischenbericht (vom Juni 2012) zu entnehmen. Für<br />
die bisherigen Arbeit wurden die Daten/Kacheln vom Zeitraum des<br />
02.05.2009 genutzt. Die folgende Liste umfasst die bisher verwendeten Daten/Kacheln.<br />
Diese sind komplett wolkenfrei.<br />
Verwendete Daten/Kacheln:<br />
2009-05-02t104740_re1_3a-nac_8216178_128813<br />
2009-05-02t104742_re1_3a-nac_8216193_128813<br />
2009-05-02t104743_re1_3a-nac_8216192_128813<br />
2009-05-02t104743_re1_3a-nac_8216197_128813<br />
2009-05-02t104744_re1_3a-nac_8216142_128813<br />
2009-05-02t104745_re1_3a-nac_8216172_128813<br />
2009-05-02t104746_re1_3a-nac_8216189_128813<br />
2009-05-02t104747_re1_3a-nac_8216183_128813<br />
2009-05-02t104748_re1_3a-nac_8216195_128813<br />
2009-05-02t104749_re1_3a-nac_8216181_128813<br />
2009-05-02t104750_re1_3a-nac_8216177_128813<br />
2009-05-02t104750_re1_3a-nac_8216180_128813<br />
2009-05-02t104751_re1_3a-nac_8216186_128813<br />
2009-05-02t104753_re1_3a-nac_8216176_128813<br />
2009-05-02t104753_re1_3a-nac_8216187_128813<br />
2009-05-02t104753_re1_3a-nac_8216190_128813<br />
Zudem wurden Inventurdaten aus dem Jahr 2008 genutzt. Es handelt sich<br />
dabei um Daten aus der Inventurstudie des Landes Brandenburgs, welche<br />
forstlich relevante Punktdaten in einem Raster von 4 km * 4 km erfasst.<br />
Beschreibung<br />
und<br />
Stand der<br />
gesetzten<br />
Bisheriges methodisches Vorgehen:<br />
Zunächst wurde mittels pixelbasierter Maximum-Likelihood-Methode der<br />
Holzvorrat für eine Kachel (Kachelnummer: 3363511 vom 02.05.2009) ab-
Arbeitsziele<br />
und des<br />
methodischen<br />
Vorgehens<br />
geleitet. Das methodische Vorgehen ist im ersten Zwischenbericht vom Juni<br />
2012 erläutert. Ergebnis war eine kategoriale Holzvorratskarte für die<br />
Hauptbaumarten (Kiefer, Buche, Eiche) für ein Gebiet von 625 km ² (25km<br />
*25km). Mittels der Holzvorratskarte konnten verschiedenen Vorratsklassen<br />
(in Stufen von 150 Vorratsfestmeter) für die Hauptbaumarten für jede Befundeinheit<br />
der Forstgrunddaten abgeleitet werden (Abbildung siehe Zwischenbericht<br />
Juni 2012).<br />
Weitere durchgeführte Arbeitsziele:<br />
1. Ableitung von metrischen Holzvorratswerten der Befundeinheiten<br />
für eine Kachel<br />
2. Ableitung weiterer forstlich relevanter Parameter<br />
2.1. Ableitung der Baumarten für die Gesamtregion<br />
2.2. Ableitung von Altersklassen für ein ausgewähltes Gebiet<br />
Zu 1) Ableitung von metrischen Holzvorratswerten der Befundeinheiten<br />
für eine Kachel<br />
Mittels GIS-Techniken konnte für jede Befundeinheit der Forstgrunddaten<br />
für die oben genannte Kachel (ca.15.000 Einheiten) der mittlere Holzvorrat<br />
(in Vorratsfestmeter= Vfm) abgeleitet werden (Abb.1).<br />
Abb.1: detailscharfe Holzvorratskarte (flächengenau) für eine Fläche von 625 km² welche den<br />
mittleren Holzvorrat (in Vfm) für die Befundeinheiten der Forstgrunddaten aufzeigt<br />
Dabei liegt der Holzvorrat als metrischer Wert vor: A) als mittlerer Holzvorrat<br />
in Vfm pro ha und B) als Vfm für die Gesamtfläche der Befundeinheit vor<br />
(Abb.2). Die Ergebniswerte für A) und B) wurden in die Datenbank (Attributtabelle)<br />
der Forstgrunddaten hinzugefügt.
Abb.2: Ausschnitt der Holzvorratskarte: A) mittlerer Holzvorrat in Vfm/ha für eine ausgewählte<br />
Befundeinheit (links) / B) absoluter Holzvorrat in Vfm für die selbe Befundeinheit<br />
(rechts) / Ausschnitt der Datenbank (Attributtabelle) der Forstgrundkarte<br />
Die Validierung der Holzvorratskarte mit den Daten der Forsteinrichtung in<br />
Brandenburg ergab eine mittlere Abweichung pro Befundeinheit von 23%<br />
für den Holzvorrat in Vfm/ha.<br />
Zu 2) Ableitung weiterer forstlicher Parameter<br />
2.1 Ableitung der Baumarten für die Gesamtregion<br />
Um eine möglichst große Fläche (komplette Fläche Uckermark und Barnim)<br />
zu untersuchen, wurden weitere Kacheln hinzugezogen. Dafür wurden die<br />
unter dem Kapitel Datengrundlage aufgelisteten Kacheln vom 02.05.2009<br />
mosaikiert (Abb.3). Für bestimmte Bereiche der Landkreise Uckermark und<br />
Barnim lagen keine Daten für den Zeitraum des 02.05.2009 vor (westliches<br />
Uckermark und südliches Barnim).<br />
Abb.3: genutzte Kacheln vom 02.05.2009 für die Landkreise Barnim und Uckermark (links) /<br />
fertiges Mosaik (rechts)<br />
Die Ableitung von Baumarten wurde mittels der pixelbasierte Maximum-<br />
Likelihood-Methode durchgeführt. Die pixelbasierte Maximum-Likelihood-<br />
Methode ermöglicht die Verbindung von terrestrischen Daten (Inventurdaten)<br />
mit Fernerkundungsdaten. Ausgangsdaten waren die Ergebnisse der<br />
Inventurstudie für das Jahr 2008. Zudem wurden Forststrukturdaten (Forst-
grunddaten Brandenburg) für die Maskierung sowie Forsteinrichtungsdaten<br />
des Landes Brandenburg für die Validierung genutzt.<br />
Das methodische Vorgehen verlief ähnlich wie für die Entwicklung der Holzvorratskarte,<br />
auf die im ersten Zwischenbericht (vom Juni 2012) bereits<br />
ausführlich eingegangen wird. Es wurden sämtliche Inventurpunkte der<br />
Landkreise Barnim und Uckermark für die Auswertung der Fernerkundungsdaten<br />
berücksichtigt.<br />
Ziel war es, möglichst viele Baumarten in hinreichender Genauigkeit mittels<br />
deren typischer spektralen Signatur zu erfassen. Durch die zum Teil sehr<br />
ähnliche spektrale Signatur bestimmter Baumarten mussten einzelne Baumarten<br />
zusammengefasst werden. Schließlich konnten 5 Baumartenklassen<br />
eindeutig unterschieden werden. Es handelt sich dabei um die drei Laubwaldklassen:<br />
Buche, Eiche und andere Laubhölzer, sowie um die zwei zusammengefassten<br />
Nadelwaldklassen: Kiefer/Lärche und Fichte/Douglasie.<br />
Die Baumartenkarte (Abb.4 zeigt einen Ausschnitt) liegt für die untersuchten<br />
Landkreise fast flächendeckend vor und umfasst ca. 50.000 Befundeinheiten<br />
der Forstgrunddaten.<br />
Abb.4: Ausschnitt der hergestellten Baumartenkarte (Region Barnim und Uckermark) für ein<br />
Gebiet der südlichen Schorfheide (Biosphärenreservat Schorfheide/Chorin) am Werbellinsee<br />
Die Validierung bzw. die Prüfung der Klassifikationsgüte erfolgte anhand der<br />
Forsteinrichtungsdaten des Landes Brandenburg. Das Gesamtgütemaß beträgt<br />
81,33%. Die Klassifikationsgüte der einzelnen Baumartenklassen wird<br />
in Tabelle 1 aufgezeigt.<br />
Classname<br />
User's Accuracy<br />
Kiefer/ Laerche 98%<br />
Eiche 62%<br />
Buche 82%<br />
Fichte/ Douglasie 63%<br />
Andere LH 32%<br />
Overall classification Accuracy 81,33%<br />
Tab.1: Überblick über die Klassifikationsgüte einzelner Baumartenklassen
2.2 Ableitung von Altersklassen für ein ausgewähltes Gebiet<br />
Im Rahmen eines Forschungsprojekts eines Studenten der Fachhochschule<br />
Eberswalde wurde geprüft, inwiefern sich Altersklassen von bestimmten<br />
Baumarten ableiten lassen. Ausgangsdatensatz waren die mit Forstgrunddaten<br />
verknüpften Forsteinrichtungsdaten, welche verschiedene Baumarten in<br />
unterschiedlichen Altersklassen aufzeigen (Abb. 5), sowie eine Rapideyekachel.<br />
Bei den betrachteten Flächen handelt es sich um ein kleinräumiges Ge-<br />
Abb.5: Ausgangsdatensatz: Forstgrunddaten mit verschiedenen Altersklassen<br />
biet von einigen Quadratkilometern, welche vornehmlich Befundeinheiten<br />
mit überwiegend Reinbeständen umfassen. Die betrachteten Flächentypen<br />
sind in Tabelle 2 angeführt. Dabei wurden unter anderen für die Baumarten<br />
Eiche, Buche/Eiche, Buche, Kiefer Altersklassen älter als 79 Jahre, sowie<br />
Baumart Birke, Ahorn und Lärche Altersklassen 40 bis 79 Jahre abgeleitet.<br />
Tab.2: Flächenklassen, die für die Klassifikation aus den Forstgrunddaten abgeleitet wurden<br />
Abb.6: Klassifikationskarte
Die Ableitung der Flächen wurde mittels der pixelbasierten Maximum-<br />
Likelihood-Methode für ein Waldgebiet von ca. 16 km² durchgeführt. Das<br />
Ergebnis ist eine Klassifikationskarte, welche ein Gesamtgütemaß von lediglich<br />
33,3 % besitzt. Von daher wird eine Klassifikation der Altersklassen mittels<br />
RapidEyedaten als nicht sinnvoll betrachtet. Weitere Faktoren, die zu<br />
diesem unbefriedigenden Ergebnis führen (in Bezug auf die Ableitung der<br />
Altersklassen), werden im Forschungsbericht des Studienprojektes diskutiert.<br />
Geplantes weiters Vorgehen:<br />
- Veränderungsanalyse mittels Techniken der Change Detection (u.a. Erfassung<br />
von Sturmschäden)<br />
Geplante Veröffentlichungen:<br />
1) AFZ-DerWald (in Druck)<br />
2) Kurzbeitrag <strong>RESA</strong>-Workshop (März 2013)<br />
3) Biomasse-Konferenz in Poznan (Oktober 2013)<br />
Beteiligte<br />
Partner mit<br />
Kontaktinfo<br />
Dr. Annett Degenhardt (Projektleitung)<br />
Annett.Degenhardt@LFE-E.Brandenburg.de<br />
Dipl. Stefan Kärgel (wissenschaftlicher Mitarbeiter)<br />
Stefan.Kaergel@LFE-E.Brandenburg.de<br />
Dipl. Michael Körner (wissenschaftlicher Mitarbeiter)<br />
Michael.Körner@LFE-E.Brandenburg.de<br />
Dipl. Simon.Klinner (wissenschaftlicher Mitarbeiter)<br />
Simon.Klinner@LFE-E.Brandenburg.de<br />
Weitere Beteiligte:<br />
Zwei Studenten der Fachhochschule Eberswalde im Rahmen eines Forschungsprojekts<br />
bzw eines Praktika:<br />
Jan-Hendrik Hofmann (Jan-Hendrik.Hofmann@hnee.de)<br />
Albert Janzen (Albert.Janzen@hnee.de)<br />
Referenzen<br />
- Katja Oehmichen, et al. (2011): Inventurstudie 2008 und Treibhausgasinventar<br />
- Hofmann, J.-H.,(2012):Derivation of Forest Parameters by Spatial Medium<br />
and High Resolution Remotes Sensing Systems