Digitalisierung im nationalen Waldmonitoring
Schneller Überblick
- Die Kombination von digitalen Verfahren (Fernerkundung, KI) mit bestehenden terrestrischen Erhebungen eröffnet neue Möglichkeiten des Waldmonitorings von der lokalen bis zur nationalen Ebene
- Wiederzubewaldende Flächen können wir zukünftig flächendeckend in ihrer Ausdehnung, dem Schadholzvolumen sowie dem wirtschaftlichen Schaden erfassen. Gefährdungen durch Waldbrände und Sturmschäden lassen sich durch FE-gestützte, zurückschauende Analysen besser einschätzen
- Artspezifische Bewertungen zum Waldzustand werden durch die Kopplung der Waldzustandserhebung (WZE) mit FE- und „machine- learning“-Verfahren regionalisiert
- Digitale, deutschlandweite Karten von verschiedenen Waldstrukturparametern liefern uns die Basis für räumlich hoch- aufgelöste Schätzungen zu Holzvolumen, Biomasse und Kohlenstoffvorrat in den Wäldern Deutschlands
Fernerkundungsstudien auf Basis von Satellitendaten und international gebräuchlichen Indizes versprechen, zeitnah flächendeckende Ergebnisse zu Waldbedeckung, Struktur, Vitalität und Wasserversorgung der Vegetation bereitstellen zu können. Sie liefern räumlich verortete sensorspezifische Informationen, die nach bestimmten Kalibrierungsvorgaben prozessiert und klassifiziert werden, um aus ihnen biophysikalische Variablen abzuleiten. Verschiedenste Einflussfaktoren, wie z. B. Aufnahmezeitpunkt, Zustand der Atmosphäre, räumliche und spektrale Auflösung des Sensors, Kombination der Bänder für Indexberechnungen sowie statistische Verfahren zur Umrechnung der Signale in biophysikalische Größen, führen hierbei zu erheblichen Unsicherheiten in den Ergebnissen. Terrestrische Erhebungen liefern Ergebnisse in weitaus größerem Detaillierungsgrad und mit einer hohen Sicherheit und Genauigkeit. Allerdings können sie wegen des erforderlichen Aufwands nur stichprobenartig Ausschnitte der Wälder erfassen. Mit statistisch korrekten und wissenschaftlich fundierten Verfahren können Parameter der Grundgesamtheit verlässlich geschätzt werden. In Kombination und bei Verwendung geeigneter Verfahren können sich Fernerkundung (FE) und terrestrische Erfassung bestmöglich ergänzen, indem terrestrische Aufnahmen zum einen die FE-Schätzungen als unabhängige Daten validieren (sog. ground-truthing) und zum anderen die flächendeckende FE-Information kalibrieren und ergänzen. Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) liefern Lern- und Klassifizierungsoptionen, um z. B. Baumarten und Waldstrukturen aus FE-Informationen zutreffend zu bestimmen und mit terrestrischen Befunden zu verknüpfen.
Wiederbewaldungsbedarf zeitnah und flächendeckend erfassen
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