Titel
Erstellung von Fichten- und Kiefernanteilskarten auf Basis von Satellitendaten für Bayern
Verfasser
Markus Immitzer (*)
Kathrin Einzmann
Sebastian Böck
Matteo Mattiuzzi
Wai-Tim Ng
Adelheid Wallner
Nicole Pinnel
Anne Reichmuth
Matthias Frost
Andreas Müller
Rudolf Seitz
Clement Atzberger
Erscheinungsort
Freising
Verlag
Landnutzung und Umwelt Wissenschaftszentrum Weihenstephan für Ernährung
Erscheinungsjahr
2015
Material
Artikel aus einer ZeitschriftUnselbständiges Werk
Standardsignatur
8316
Datensatznummer
200199726
Quelle
Der gepixelte Wald - Reloaded : Fachtagung am Zentrum Wald-Forst-Holz in Freising - Weihenstephan vom 17. bis 18. März 2015; S. 19-32
Abstract
Der fortschreitende Klimawandel erhöht das Gefährdungspotenzial von Wäldern zunehmend. Eine forstwirtschaftliche Nutzung von Wäldern ist oftmals nur durch den Wechsel auf Baumarten mit größerer Flexibilität gegenüber den Auswirkungen des Klimawandels langfristig sichergestellt. Für derartige Waldumbauvorhaben auf großer Fläche benötigen die Akteure aktuelle Verbreitungskarten einzelner Baumarten in einer räumlichen Auflösung von z. B. 1 Hektar. Um eine regelmäßige Überwachung und Aktualisierung zu ermöglichen, sind die Kosten für derartige Kartenprodukte ein weiterer wichtiger Faktor, der zu berücksichtigen ist. Der vorliegende Beitrag beschreibt und validiert einen fernerkundungsbasierten Ansatz für die Kartierung von einzelnen Baumarten (Fichte und Kiefer) mit einer innovativen Kombination von kommerziellen, sehr hoch aufgelösten Satellitendaten und frei verfügbar Landsat-Zeitreihen. Die Methodik beinhaltet dabei die überwachte Klassifikation von WorldView-2 Daten ausgewählter Testgebiete, gefolgt von einem "Upscaling" dieser Referenzinformationen auf große Flächen mit multispektralen und multitemporalen Landsat-Daten. Für die Modellierung wurde mit Random Forest (RF) ein auf Entscheidungsbäumen basierender Ansatz gewählt. Mit der entwickelten Methode konnten für ganz Bayern konsistente und genaue Karten der Fichten- und Kiefernverbreitung (kontinuierliche Anteile) mit einer Auflösung von 1 ha erstellt werden. Eine Validierung mit 3798 unabhängigen Referenzzellen ergab für Fichte bzw. Kiefer einen Root-Mean-Square Error (RMSE) von 11 und 14 %, und ein Bestimmtheitsmaß (R²) von 0.74 bis 0.79. Zwischen 76 und 85 % der Validierungspunkte wurden besser modelliert als die angenommene Unsicherheitsmarge von ±15 % der Referenzinformation (aus manueller Bildinterpretation von Orthophotos).Upscaling; Random Forest Regression, WorldView2; Landsat, prozentuelle Bedeckung, Baumartenkartierung