Feuer treten in den temperierten Ökosystemen Europas zunehmend häufiger und mit größerer Intensität auf. Schwere Brände können die Gesundheit und Sicherheit der Bevölkerung gefährden, große Mengen Rauch und Kohlendioxid freisetzen, wirtschaftliche Schäden verursachen und negative Folgen für Biodiversität und Kohlenstoffspeicherung haben. Um negative Auswirkungen von Bränden durch vorbeugendes Management und wirksame Bekämpfungsstrategien zu reduzieren, ist es wichtig, die Zusammenhänge zwischen dem Brandverhalten und den Eigenschaften der Vegetation, die das Brennmaterial liefert, zu verstehen. Die Entzündung und Ausbreitung von Oberflächenfeuern wird durch Verfügbarkeit, Zustand und kleinräumige Heterogenität von Brennmaterialien in Bodennähe beeinflusst. Eine genaue, räumlich eindeutige Charakterisierung dieser Brennmaterialien ist daher für die Bestimmung der Entflammbarkeit, die Berechnung des Feuerverhaltens und die Abschätzung der Auswirkungen von Bränden unerlässlich. Da die Inventarisierung von Brennmaterialien im Feld sehr zeitaufwändig ist, werden Fernerkundungsmethoden eingesetzt, um Informationen über Brennmaterialien in größeren Gebieten kostengünstig und zeitsparend zu sammeln. Die große räumliche und zeitliche Variabilität der Brennmaterialien erschwert jedoch eine genaue Kartierung, besonders bei oberflächennahen Brennmate-rialien, die aus Fernerkundungsperspektive oft nur schwach erkennbar sind. Daher kon-zentrieren sich bisherige Kartierungsbemühungen meist auf weit gefasste Brennmaterialkategorien, die definiert wurden, um die Komplexität von Brennmaterialien zu vereinfachen, was jedoch unweigerlich zu Informationsverlust führt. Daher ist es nötig, neue Methoden zur Charakterisierung von oberflächennahen Brennmaterialien zu entwickeln und bestehende Techniken zu verbessern, die in der Lage sind, feinskalige Brennmaterialvariabilität zu erfassen, insbesondere für die Anwendung in bisher weniger feuergefährdeten und daher wenig untersuchten Ökosystemen wie temperierten Wäldern und Zwergstrauchheiden.
Ziel dieser Arbeit ist es, im Rahmen von drei Studien das Potenzial verschiedener Metho-den auf der Grundlage von Nah- und Fernerkundungsdatensätzen zur Charakterisierung von oberflächennahen Brennmaterialien in mitteleuropäischen Wäldern und atlantischen Zwergstrauchheiden zu untersuchen, wobei sowohl räumliche als auch zeitliche Brenn-stoffvariationen aufgelöst werden sollen. In der ersten Studie wird eine feinkörnige Klassifikation von oberflächennahen Brennmaterialien in mitteleuropäischen Wäldern vorgestellt, und ein Deep Learning-Modell entwickelt, um diese Brennmaterialtypen anhand von Waldfotos und multispektralen Satellitenzeitreihen zu identifizieren. Das Einbeziehen von Kameraaufnahmen unterhalb der Baumkrone soll die Unterscheidung zwischen verschiedenen Unterwuchs- und Streu-Brennmaterialtypen mittels einfacher georeferenzierter RGB-Bilder erleichtern. Um die Klassifikationsgenauigkeit zu verbessern, werden verschiedene Kombinationen von Eingangsdaten und Techniken zur Aggregation der Modellausgaben getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl Unterwuchs- als auch Streutypen auf der Grundlage von Waldfotos recht gut unterschieden werden können, während die Einbeziehung multispektraler Satellitenzeitreihen nur die Streuklassifizierung verbessert. Weitere Verbesserungen können erzielt werden, indem Vorhersagen für mehrere Fotos desselben Bestandes getroffen und basierend auf der Wahrscheinlichkeit der Klassenvorhersage gefiltert werden. Der Algorithmus liefert somit effektiv Brennmaterialinformationen basierend auf Fotos, ohne dass eine menschliche visuelle Interpretation oder Expertenwissen erforderlich ist.
Die zweite Studie befasst sich mit der Kartierung der feinskaligen Variabilität der oberflä-chennahen Brennmaterialmengen in mitteleuropäischen Wäldern unter Verwendung detaillierter luftgestützter Laserscans und multispektraler Satellitendaten in einem maschinellen Lernverfahren. Basierend auf einem umfangreichen Satz struktureller und spektraler Prädiktoren zur Beschreibung verschiedener Waldstrata werden Regressionsmodelle für verschiedene oberflächennahe Brennmaterialkomponenten entwickelt. Die mithilfe dieser Modelle berechneten Brennmaterialkarten werden zur Vorhersage des potenziellen Brandverhaltens in zwei Waldbeständen unter typischen sommerlichen Wetterbedingungen verwendet. Zusätzlich wird die Sensitivität der Vorhersagen des Brandverhaltens in Bezug auf Variationen in der Menge der verschiedenen Brennmaterialkomponenten analysiert. Die Ergebnisse bestätigen, dass eine genaue Quantifizierung des oberflächennahen Brennmaterials mittels Fernerkundung schwierig ist, selbst wenn detaillierte Fernerkundungsdaten verfügbar sind. Dennoch zeigen die Analysen, welche Prädiktoren sich am besten für die Vorhersage der verschiedenen Brennmaterialkomponenten eignen, und liefern damit wichtige Informationen für zukünftige Kartierungsbemühungen. Die unvermeidlichen Unsi-cherheiten bei der Schätzung der Brennmaterialmengen haben jedoch einen erheblichen Einfluss auf die Vorhersage des Brandverhaltens.
In der dritten Studie werden zeitliche Dynamiken des oberflächennahen Brennmaterials in atlantischen Zwergstrauchheiden anhand von multispektralen Satellitenzeitreihen analysiert. Durch die Anpassung harmonischer Modelle an den Jahresgang verschiedener optischer Vegetationsindizes werden saisonale Schwankungen des Brennmaterialzustandes und damit der Entflammbarkeit aufgrund phänologischer Veränderungen effektiv erfasst. Veränderungen des Brennmaterials durch Störungen wie Brände und die anschließende Regeneration der Vegetation werden durch eine Analyse der Erholungsverläufe der spektralen Indizes bewertet, wobei signifikante Unterschiede zwischen den verwendeten Indizes und zwischen den untersuchten Lebensformen aufgedeckt werden. Eine Auswertung der potentiellen Einflussfaktoren auf die berechneten Erholungszeiten mittels multipler linearer Regression zeigt, dass Brandschwere, Landbedeckungsklasse, Jahreszeit und winterliche Schneebedeckung wichtige Variablen sind, die die geschätzte Erholungsrate beeinflussen. Obwohl die spektralen Erholungszeiten die tatsächliche Erholung der Vegetation für langsam wach-sende Lebensformen aufgrund fehlender struktureller Informationen unterschätzen, geben sie dennoch Aufschluss über die Entwicklung des Brennmaterials nach einer Störung. Auf diese Weise helfen sie bei der Erstellung von Modellen zur Beschreibung der Brennmaterialdynamik, welche zur Aktualisierung von Brennmaterialkarten verwendet werden können.
Die in dieser Arbeit vorgestellten Analysen sind ein wichtiger Schritt hin zu einer effizienteren, genaueren und stärker an ökologischen Prozessen orientierten Beschreibung oberflächennaher Brennmaterialien. Sie erweitern das Wissen über Brennmaterialien in temperierten europäischen Ökosystemen, welche in dieser Hinsicht bisher wenig erforscht wurden. Zukünftige Arbeiten zur Charakterisierung und Kartierung von Brennmaterialien werden von den Erkenntnissen über das Potenzial und die Grenzen der zu diesem Zweck eingehend untersuchten Nah- und Fernerkundungsdatensätze profitieren. Künftige Studien sollten Synergien mit anderen Fernerkundungsprodukten auf verschiedenen räumlichen Skalen weiter untersuchen und dabei die Möglichkeiten von Methoden der künstlichen Intelligenz zur Verarbeitung und Zusammenführung verschiedener Datentypen nutzen, sich aber auch auf die Integration der zeitlichen Dynamik von Brennmaterialien konzentrieren, indem sie prozessbasierte Vegetationsmodelle verwenden. Zudem sollten Referenzdatensätze für Brennmaterialien erweitert, Feld- und Laborexperimente zum Brandverhalten durchgeführt und Beobachtungsdaten von realen Bränden gesammelt werden, um die künftige Heraus-forderung des Feuermanagements in temperierten Ökosystemen Europas zu bewältigen
