Erfassung des Zustandes und der Entwicklung von Waldökosystemen mit Hilfe der kNN-Methode

Laibach

2003

S. 140-150

24 Abb., 9 Lit. Ang.

Artikel aus einem BuchUnselbständiges Werk

200125760

Die zunehmende Wertschätzung von Nicht-Holz-Produkten und Leistungen des Waldes führt zu einem veränderten Informationsbedarf, den Politik und Wirtschaft bezüglich des Waldes definieren. Zur Deckung des Informationsbedarfes sind effiziente Methoden der Informationsbeschaffung und -verarbeitung notwendig. Mit Hilfe von Fernerkundungsdaten sollen kostengünstige Methoden zur Waldinventur entwickelt werden. Die hier vorgestellte kNN-Methode (k-nearest neighbour Methode) ermöglicht die Verbindung von terrestrischen Aufnahmen mit Fernerkundungsdaten. Dabei werden ausgehend von den Pixels, die über einer Feldaufnahme liegen, für alle Pixel - auch solche, die nicht mit terrestrischen Proben koinzidieren - Variablenwerte berechnet. Durch das Plotten der Pixelwerte entstehen flächendeckende Karten, die zur Darstellung der gesamten, terrestrisch erhobenen Merkmale in georeferenzierter Form dienen und die nötigen flächigen Informationen für die Bewirtschaftung von Wäldern hinsichtlich ihrer Vielfachfunktionen bereitstellen. Die erstellten Karten können direkt für eine Vielzahl von Aufgaben wie forstliche Planung, Zertifizierung oder Umweltbeobachtung angewandt werden. Das Potential der Kombination von Fernerkundungsdaten und Feldaufnahmen durch die kNN-Methode wird für ein Testgebiet im Tharandter Wald gezeigt. Hier kamen Landsat-ETM7-Szenen und Hyperspektraldaten des Sensors HyMap zur Anwendung, die von der Dornier Satellitensysteme GmbH im Rahmen des Projektes ProSmart erhoben wurden. Beispielhaft für die Attribute Grundfläche und stehendes Totholz erfolgte die Erstellung von Karten, und eine erste Verifizierung der Ergebnisse ist abgeschlossen.