Unmanned Aerial Vehicles for Vegetation Mapping: Opportunities and Challenges

Pflanzen sind eng mit einer Reihe von Ökosystemprozessen und -dienstleistungen wie die Bereitstellung von Lebensmitteln und Trinkwasser, die Klimaregulierung sowie die Bodenbildung und Kohlenstoffspeicherung verbunden. Deshalb können Vegetationseigenschaften wie Artenreichtum, Biodiversität und Pflanzenmerkmale zur Bewertung und Überwachung von Ökosystemprozessen genutzt werden. Die genaue Beobachtung von Vegetationsveränderungen ist daher entscheidend für das Verständnis der aktuellen und zukünftigen Ökosystemdynamik. Fernerkundungsdaten haben hohes Potenzial Vegetationseigenschaften und -prozesse räumlich abzubilden. Die zunehmende Verfügbarkeit von sehr hochauflösenden Fernerkundungsdaten ermöglicht auch die Untersuchung von feinskaligen Prozessen. Die für niedriger aufgelöste Fernerkundungsdaten entwickelten Auswertungsverfahren sind häufig nicht auf sehr hochaufgelöste Daten übertragbar. Daher werden neue Verfahren benötigt, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Die Vorteile von sehr hochauflösenden Daten liegen unter anderem in der Erkennung von einzelnen Pflanzen und der besseren räumlichen Feinabstimmung mit Felddaten. Diese Vorteile ermöglichen die genaue Kartierung von Pflanzenarten auf der Ebene einzelner Individuen und Vegetationseigenschaften auf der Ebene von Pflanzengesellschaften, wie die Biodiversität, oberirdische Biomasse oder Artenzusammensetzung. Unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) werden als kostengünstige Plattform zur Gewinnung von Daten mit sehr hoher Auflösung, insbesondere für kleine Gebiete, verwendet. Daher ist ihr Einsatz gut zur Entwicklung neuer Methoden geeignet. Das Ziel dieser Arbeit war die Feststellung von Vorteilen und Limitierungen der Nutzung von UAVs zur Vegetationskartierung. Der Fokus der Arbeit lag auf zwei Hauptthemen, die Kartierung von Pflanzenarten und kleinräumigen Ökosystemprozessen. Eine der Fallstudien zeigte, dass die Verwendung von sehr hochauflösenden Daten zur Klassifizierung von Pflanzenarten durch die Überlappung verschiedener Arten erschwert wird. Daher ist Nutzung solcher Daten zur direkten Kartierung von Grünlandarten nur für Habitate mit geringer Vegetationsbedeckung und einfachen Strukturen, wie beispielsweise Dünenhabitate, vielversprechend. Eine zweite Fallstudie ergab, dass der Schattenwurf von Baumkronen den Erfolg von UAV-basierten Klassifikationen der invasiven Baumarten $\textit{Ulex europaeus}$, $\textit{Acacia dealbata}$ und $\textit{Pinus radiata}$ erheblich beeinflusst. Dabei machte es keinen Unterschied ob optische Daten oder Informationen über die Textur oder Kronenstruktur verwendet wurden. Anhand von Simulationen wurde dargestellt, dass jede Art aufgrund ihrer spezifischen Kronenarchitektur unterschiedliche Schatten erzeugt. Die optimalen Zeitfenster zur Klassifikation im Verlaufe eines Tages unterscheiden sich daher zwischen den einzelnen Arten. In einer dritten Fallstudie wurde gezeigt, dass Merkmale der oberirdischen Vegetation als Proxy genutzt werden können um Kartierungen von unterirdischen Kohlenstoffvorräten in Mooren zu verbessern. Ein empirisches Modell wurde genutzt um unter- und oberirdische Merkmale zu verknüpfen. Dafür wurden kontinuierliche Daten mit Informationen über Höhe, Biomasse, sowie den Artenreichtum und die Artenzusammensetzung der Vegetation verwendet. UAV Daten wurden genutzt um die relevanten oberirdischen Merkmale zu kartieren. Der unterirdische Kohlenstoffvorrat wurde dann durch die Parametrisierung des plotbasierten Modells mit den UAV-Extrapolationen kartiert. Dies deutet darauf hin, dass auch Ökosystemeigenschaften mit geringem direkten Einfluss auf die Reflektanz mit Hilfe von Vegetationsmerkmalen als Proxies kartiert werden können. Da bei Kopplung empirischer Modelle in jedem Modellierungsschritt fehlerbehaftete Voraussagen entstehen können, wird ein solcher Ansatz nur empfohlen, wenn starke empirische Verbindungen zwischen den feldbasierten Variablen vorliegen. Diese Arbeit zeigt, dass mit UAVs erhobene Erdbeobachtungsdaten geeignet sind, um die technischen und umweltbedingten Voraussetungen für eine erfolgreiche Kartierung von Pflanzenarten zu erforschen, um neue Methoden zu entwickeln, welche die Genauigkeit von Klassifikationen aus sehr hochaufgelösten Daten erhöhen und um Vegetationseigenschaften mit unterirdischen Gradienten zu verknüpfen. Die Arbeit enthält außerdem Empfehlungen und Vorschläge für die zukünftige Erforschung von feinskaligen Vegetationsprozessen

Estimation of aerial biomass using discrete-wave LiDAR data in combination with different vegetation indices in plantations of Pinus radiata (D. DON), Región del Maule, Chile.

The aerial biomass of Pinus radiata plantations in the Región del Maule, Chile, was estimated from linear models using databases of LiDAR and multispectral LANDSAT ETM+. Six descriptive height variables were obtained from the LiDAR point cloud; the 25%, 50%, 75%, 95% and 100% percentiles and the mean height. Two variables associated with the density of points were also obtained, which relate the returns between fixed weighted intervals calculated as a function of the observed biomass. For multispectral variables we used NDVI, corrected NVDI (NDVIc) and the “Tasseled Cap”components brilliance, greenness and humidity. The results showed coefficients of determination (R2) between 0.801 and 0.814, with errors between 36.07 and 36.11 ton ha-1 for the models generated using height percentiles, and R2 from 0.807 to 0.823 with errors between 36.06 and 36.84 ton ha-1 for transformed LiDAR data. Finally, the stepwise model using all available variables had R2 of 0.821-0.835 with errors of 34.28 - 36.31ton ha-1.Key words:ALS, forest above ground biomass, point cloud density, LiDAR, NDVIc