Der Schweizer Wald und seine Biodiversität: LiDAR ermöglicht neue Waldstrukturanalysen

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Artikel aus einer Zeitschrift

200201893

Biodiverstitätskarten und bestandsspezifische Empfehlung für Habitataufwertung sind für den Forstdienst oft nur beschränkte verfügbar, obwohl solche Informationen für eine multifunktionale Waldbewirtschaftung sehr nützlich sind. Für diesen Artikel kombinierten wir aus national verfügbaren LiDAR-Daten abgeleitete Waldstrukturparameter mit Daten zu Klima, Topografie und Boden-pH, um die Artenvielfalt von verschiedenen Artengruppen in Schweizer Wald auf zwei Skalen zu analysieren und räumlich vorherzusagen. Auf der Bestandesskala (900m²) analysieren wir die Artenvielfalt von Gefäßpflanzen, Moosen und Landschnecken und nutzen gleichzeitig Daten aus dem Landesforstinventar, um potenzielle Zielvariablen für Habitataufwertung abzuleiten. Auf der Landschaftskala (1m²) analysieren wir die Artenvielfalt von Gefäßpflanzen, Tagfaltern und Brutvögeln, die eine starke Bindung an den Wald haben. Die aus LiDAR abgeleiteten Waldstrukturparameter waren bei allen Artengruppen wichtig Prädiktoren für die Artenvielfalt. Die verschiedenen Artengruppen zeigten unterschiedliche räumliche Verbreitungsmuster, unmd ihre Verbreitung überlappte sich nur begrenzt. Die Artenvielfalt der für den Wald typischen Landschnecken beispielsweise nehmen mit zunehmendem Anteil von Bäumen der Gattungen Fraxinus, Tilia, Ulmus und Acer zu, ebenso mit zunehmenden Deckungsgrad der Baumschicht und zunehmenden Totholzvolumen. Bei den Tagfaltern hingegen nahm die Artenvielfalt mit zunehmender Heterogenität in der Unterschicht zu. Diese Studie zeigt, dass wichtige Strukturmerkmale für die Waldbiodiversität mit LiDAR flächendeckend über großes Gebiet erfasst werden können. Damit liefert die steigende Verfügbarkeit von LiDAR-Daten nützliche Informationen für die Erhaltung und Förderung der Bioversität im multifunktionalen Waldbau.
Availability of comprehensive biodiversity maps and standlevel habitat management recommendations to forest services is often limited, despite the need for such information for multifunctional forestry. Here, we combined forest structural parameters derived from nation-wide available Light Detection and Ranging (LiDAR) data with parameters describing climate, topography and soil pH, to analyse and spatially predict the species richness of different taxa on two different scales. Vascular plants, bryophytes and land snails were analysed on the stand scale (900 m2), where we also identified target variables for habitat management by using data from the National Forest Inventory. On the landscape scale (1 km2), we analysed vascular plants, butterflies and breeding birds
with a tight association to forests. LiDAR-derived forest structure parameters were consistently important predictors of species richness across taxa. Species richness patterns tended to be taxon-specific with low spatial congruence across taxa. The habitat quality for many forest land snail species, for example, increased with increasing proportions of trees from the genera Fraxinus, Tilia, Ulmus and Acer, or with increasing overstory cover and deadwood volume. Many butterfly species, on the other hand, responded positively to a heterogeneous understory. This study shows that important structural parameters for forest biodiversity can be derived area-wide and across large regions by using LiDAR. The growing availability of LiDAR data thus provides very useful information for conserving and promoting biodiversity in multifunctional forestry.
airborne laserscanning, ALS, change detection, site index, explotation