Semi-automatische Baumartendifferenzierung auf der Grundlage von ADS 40 Digitalkamera-Luftbildern.

Freising

2010

S. 30-37

4 Abb., 3 Tab., 17 Lit. Ang.

Artikel aus einer ZeitschriftUnselbständiges Werk

200166029

Die vorliegende Studie stellt eine robuste Methode vor, wie mittels ADS40 Digitalkamera-Luftbildern und digitalen Oberflächenmodellen die Gehölzfläche und deren Zusammensetzung (Nadel-/ Laubgehölz und Baumgattungen) mit hoher Genauigkeit bestimmt werden kann, und zwar auch in Gebieten mit anspruchsvoller Topographie und heterogener Waldstruktur. Die Suche nach halbautomatischen Methoden und flächendeckender Daten drängte sich sehr rasch auf, da diese Informationen mittels Feldarbeiten oder Luftbildinterpretation sehr kostspielig sind. Als erstes wird ein normalisiertes Kronenhöhen-Modell gerechnet. Basierend auf diesem wird dann mittels logistischer Regression und abgeleiteten Variablen aus dem Kronenhöhen-Modell ein kontinuierlicher Gehölzlayer berechnet. Die Differenzierung der Hauptbaumarten wird wiederum mit einem logistischen Regressionsmodell berechnet. Die besten Resultate zur Differenzierung von Nadel/Laubbaum werden mittels Variablen aus den Luftbilddaten erzielt (r2 0.84, kappa 0.9). Die Hauptbaumarten Picea abies, Abies alba, Fagus und Fraxinus konnten ebenfalls mit einer hohen Genauigkeit bestimmt werden (r2 0.84, kappa 0.86), wobei die zusätzliche Verwendung von Variablen aus den CIR Luftbildern die Resultate wesentlich verbesserte. Unsere Modelle stoßen aun ihre Grenzen, wenn nebst den Hauptbaumarten auch weniger repräsentative Arten erkannt werden sollten. Mit dieser Methode können für ein Waldgebiet diverse forstliche Parameter relativ rasch und kostengünstig abgeleitet werden, welche als wichtige Eingangsgrößen für Schutz- bzw. Bewirtschaftungsmaßnahmen dienen können.