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Beschreibung

Wälder sind mehr als eine Ansammlung von Bäumen. Dies zeigt sich daran, dass Wälder den Lebensraum für mehr als 75% der terrestrischen Biodiversität der Erde darstellen. Dabei erhöht strukturelle Vielfalt die Lebensraumqualität für viel waldbewohnende Arten. Im Nationalpark Schwarzwald wird erwartet, dass mosaikartige Waldstrukturen unter dem Schutz der natürlichen Walddynamik vorhandene großflächige Strukturen ablösen, mit Folgen für die Biodiversität. Ein umfassendes Ökosystemmonitoring soll diese Prozesse dokumentieren und als Basis für Forschung und Management sowie zur Information von Interessengruppen dienen.
Ziel dieser Studie ist eine Stratifikation der lokalen, koniferen-dominierten Waldstruktur und die Klassifikation der Nationalparkfläche gemäß dieser Straten auf Basis von Fernerkundungs- Informationen. Eine zusammenfassende Karte soll als Ausgangspunkt für ein langzeitliches Monitoring der Waldstruktur dienen. Sechs Waldstraten wurden anhand der Dimension und der Homogenität der Bäume unterschieden, ergänzt durch ein Stratum für Offenflächen. Die flächenbasierte Strukturanalyse wurde auf Basis eines hoch aufgelösten, diskreten LiDAR-Datensatzes (30 Punkte/m2) durchgeführt. Aus den LiDAR-Daten wurden Kennzahlen zur Beschreibung der Waldstruktur für jede Zelle der mit einem 20 m x 20 m Raster überzogenen Nationalparkfläche berechnet. Es wurden 86 Beobachtungs-flächen der Waldstraten ausgewählt, um die Klassifikation zu trainieren und zu testen. 15 zusätzliche Offenflächen wurden per Luftbildanalyse auf Wildwiesen verortet. Die Klassifikation erfolgte anhand eines Random Forests-Verfahrens, das in vergleichbaren Studien gute Ergebnisse erzielte.
Eine in Random Forests integrierte rekursive Auswahlroutine reduzierte die Kennzahlen für das endgültige Modell auf 13, zumeist dichte- oder höhenbezogene Prädiktoren, die teilweise stark korreliert waren. Die Klassifikation erzielte eine OOB-Gesamtgenauigkeit (engl: out-of-bag) von 81.47% und auf den Testdaten 90.00%. Die Genauigkeiten der einzelnen Straten fielen unterschiedlich aus. Niedrig bewachsene Straten wurden nahezu fehlerfrei klassifiziert, während mehrschichtige moderate Genauigkeit aufwiesen. Die Auswertung der Stratenzugehörigkeit nach Wahrscheinlichkeit bestätigte diese Unterschiede, zeigte aber im Schnitt gute Identifikation der Straten.
Die Studie konnte belegen, dass die vorgestellte Stratifikation gut differenzierbare Waldstrukturstraten einteilt. Die Klassifikation zeigte im Grundsatz gute Vorhersagen sowohl hinsichtlich der Genauigkeit als auch der räumlichen Verteilung der Straten. Verringerte Genauigkeiten im Zusammenhang mit den mehrschichtigen Straten sind vermutlich auf die zu geringe Anzahl an Beobachtungsflächen zurück zu führen. Um die Klassifikation zukünftig auf Misch- und Laubwälder ausdehnen zu können, müssen zusätzlich spezifische Beobachtungsflächen aufgenommen werden. Zusammenfassend liefert die Studie eine verlässliche Klassifikation der Waldstrukturen, zeigt eine umfassende Vorgehensweise für wiederholtes Monitoring auf und bietet vielfältige Ansätze für weitere Forschung

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Beendete Forschungsprojekte


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