Hyperspektrale Fernerkundung und nachhaltige Forstwirtschaft

Hyperspektrale Forstwirtschaft

Nachhaltige Forstwirtschaft verstärkt den Fokus auf den wirtschaftlichen Wert, wobei der Schwerpunkt auf Folgendem liegt: Die Erhaltung oder Verbesserung der Artenvielfalt, der Struktur sowie der gegenwärtigen und zukünftigen Ökosystemfunktionen und der biologischen Produktivität.Der Wandel von altmodischen, traditionellen Forstwirtschaftsmethoden, die den Holzwert betonen, hin zu einer nachhaltigen Forstwirtschaft ist tiefgreifend – eine herausfordernde Zeit, um über die zukünftige Ausrichtung der Wälder und der Forstwirtschaft nachzudenken.

Die Anwendung von Fernerkundung im nachhaltigen Forstmanagement wird im Allgemeinen in vier Kategorien unterteilt, darunter Klassifizierung der Waldbedeckungstypen, Schätzung der Waldstruktur und der Variablen der Ressourceninventur (d. h. Baumarten, Höhe, Alter und Kronenschlussgrad), Erkennung von Waldveränderungen und Waldmodellierung.Aus dieser Perspektive werden auch andere, mittels Fernerkundung erfasste Variablen (die derzeit in der Forstwirtschaft möglicherweise weniger gefragt sind) aufgrund ihres Potenzials für zukünftige Bewirtschaftungsszenarien berücksichtigt. Um ihre Funktion und Reaktion auf Umweltveränderungen besser zu verstehen, ist es notwendig, das bestehende Wissen auf Bestandesebene auf die Ebene ganzer Wälder oder kleinerer Regionen auszuweiten. Daher verliert die Unterscheidung zwischen Inventurvariablen und indirekten Input-/Outputvariablen in Modellen zur Waldproduktivität an Bedeutung, da der Bedarf an ökologischen Anwendungen, Modellierung und integrierten Informationen zur Waldstruktur in der Forstwirtschaft weiter steigen wird.

In den letzten Jahren sind Waldökosysteme durch Umweltveränderungen wie die globale Erwärmung und das Bevölkerungswachstum einem immensen Druck ausgesetzt. Die Entwicklung adaptiver Managementstrategien ist daher von entscheidender Bedeutung. Im Zuge dieser Entwicklung und des wachsenden Bedarfs, die Rolle der Wälder im globalen Kohlenstoffhaushalt zu verstehen (z. B. im Rahmen des Kyoto-Protokolls), ist die quantitative Analyse von Waldökosystemen unerlässlich, um ihre Schlüsselprozesse besser zu verstehen. Zu den wichtigsten Prozessen in Wäldern zählen der Kohlenstoffaustausch (Photosynthese und Respiration), die Evapotranspiration und der Nährstoffkreislauf. Lokal sind diese Prozesse schwer messbar; regional und global sind sie schlichtweg unmöglich zu erfassen. Aus diesem Grund wurden Massen- und Energiefluss-Simulationsmodelle entwickelt. Diese Modelle sind notwendig, um die Waldstruktur und die chemischen Eigenschaften präzise zu bestimmen – entweder als Eingangsdaten (zur Initialisierung) oder zu Validierungszwecken.

Verwandte Studien haben gezeigt, wie sich aus Fernerkundungsdaten gewonnene Blatt- und Kronenvariablen zur Validierung von Ökosystemmodellen nutzen lassen. Diese Methoden erfordern zu Beginn der Simulation eine räumlich kontinuierliche Eingabe des Ökosystemzustands und integrieren relevante biophysikalische und biochemische Zustandsvariablen aus Fernerkundungsdaten. Hyperspektrale Bildgebungssysteme zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, relevante Vegetationsmerkmale detaillierter und genauer zu erfassen. Zu den wichtigsten Vegetationsparametern zählen der Chlorophyll- und Stickstoffgehalt der Blätter, das Absorptionsverhältnis photosynthetisch aktiver Strahlung, der Wassergehalt der Baumkrone, das jährliche maximale Blattgewicht pro Flächeneinheit und die jährliche maximale Blattfläche.

Waldinventurdaten für die Bewirtschaftung liegen typischerweise als quantitative Attribute aus Feldbegehungen oder als aus Luftbildern interpretierte Waldflächenkarten vor. Zu den Erhebungsattributen gehören Baumhöhe, Stammzahl, Volumen, Baumarten und Alter. Traditionell werden Waldinventuren alle zehn Jahre oder länger wiederholt, wobei in der Regel Wälder in Staats- oder Gemeindebesitz und weniger private Wälder im Fokus stehen. Lokale und staatliche Forstbehörden sind besonders an diesen Inventurdaten interessiert, da private Wälder eine erhebliche ökonomische und ökologische Bedeutung haben können. Daher wären Fernerkundungsmethoden, die wichtige Waldattribute wie Baumart, Altersklasse, Kronenvolumen und Biomasse erfassen können, von großem Wert.

Daher konzentriert sich die hyperspektrale Fernerkundung auf forstwirtschaftliche Anwendungen, bei denen hyperspektrale Bildgebungssysteme voraussichtlich einen wesentlichen Beitrag leisten werden, und weniger auf technische Aspekte wie Bildaufnahme, Bildkalibrierung und -verarbeitung. Ausgehend von den Zielen nachhaltiger Forstwirtschaft und ökosystembasierter Managementansätze liegt der Fokus auf der Waldklassifizierung (Artenzusammensetzung, Dichte, Kronenschlussgrad, Höhe und Alter des Bestandes), der Schätzung der Waldstruktur (Schätzung kontinuierlicher Variablen) und der Erkennung von Waldveränderungen (natürliche Störungen wie Waldzerstörung, Entlaubung und Inaktivierung durch Katastrophen, Brände, Fragmentierung usw.).

Klassifizierung der Waldarten