Erfassung von Baumarten, Kalamitäten und Holzvorrat mittels hochaufgelösten Satellitendaten

Abstract

Increasing requirements for monitoring to ensure sustainable forest management result in a higher demand for detailed, reliable and up-to-date forest information on such things as tree species mixture, vitality status, and growing stock volume, as well as windthrow and pest detection. This information is commonly obtained through well-established, field-based forest inventories. Remote sensing applications can provide important additional data, particularly given the increased availability of earth observation (EO) data in recent years. One advantage of EO data is its usefulness in the production of area-wide maps. In this work, optical remote sensing data from current satellite missions are used to derive various forest parameters. EO data with high spectral (5 to 10 spectral bands) and high spatial resolutions (0.5 to 30 m) are used for tree species classification, mapping calamities and growing stock. Tree species are classified at the individual tree crown level and at the level of tree groups, depending on the spatial resolution of the EO data. Classifications of tree crowns from ten tree species using WorldView-2 data (8 spectral bands, 2 m spatial resolution) have an overall accuracy of 82%. Classification of several scenes using automatically generated segments representing tree collectives show significantly higher accuracies. Depending on the number of classes (around ten, including non-forest classes), the models result in overall accuracies of 88 to 97%. A direct comparison of three sensors shows that, in addition to spectral resolution, spatial resolution has a great influence on classification accuracy. Seven tree species are distinguished with an overall accuracy of 74% using WorldView-2 data, 68% with Sentinel-2 (10 spectral bands, 10 to 20 m spatial resolution) and 50% with Landsat-8 (6 spectral bands, 30 m spatial resolution). Hence, spatial resolutions of 10 to 30 m appear to be inadequate for species differentiation, particularly in very heterogeneous forests. To test the possibilities of mapping tree species on large areas the spruce and pine classification using WorldView-2 data as a reference, and metrics derived from Landsat time series data as explanatory variables are combined to derive species-specific fractional cover for the entire state of Bavaria. An independent validation shows error values of 12.1% for pine and 14.2% for spruce. The detection of calamities also shows promising results. Three classes - 'healthy', 'bark beetle infested but still green' and 'dead' - can be distinguished at the tree crown level with accuracies of more than 70% using WorldView-2 data. Windthrows are detected using a change detection approach based on RapidEye data (5 spectral bands, 5 m spatial resolution) recorded before and after the event. With an object-based approach, affected areas of more than 0.5 ha are identified with accuracies of around 90%. Satellite sensors such as WorldView-2 are capable of recording stereo scenes. Hence, these data are an alternative to LiDAR for generation of digital surface models and canopy height models (CHM). We use CHM here for growing stock modeling, with ground-based forest inventory results as input data. Explanatory variables include spectral and height metrics from the WorldView-2 data derived from different reference circles. The best model has an error of 29.5%. The studies presented underline the high potential of earth observation data for the estimation of important forest parametersDie Sicherstellung einer nachhaltigen Waldbewirtschaftung sowie steigende Monitoringanforderungen führen zu einem erhöhten Bedarf an detaillierten, verlässlichen und aktuellen Informationen über Wälder. Beispiele sind Baumarten, Vitalitätszustand, Holzvorrat oder die Erfassung von Veränderungen wie Windwürfe und Schädlingsbefall. Die Bereitstellung dieser Informationen erfolgt üblicherweise anhand etablierter, terrestrisch erhobener Forstinventuren. Fernerkundungsanwendungen können aber wichtige zusätzliche Daten bereitstellen, insbesondere angesichts der in den letzten Jahren gestiegenen Verfügbarkeit von Erdbeobachtungsdaten. Ein Vorteil dieser Daten ist die Möglichkeit der Herstellung flächendeckender Karten. In dieser Arbeit werden optische Fernerkundungsdaten aktueller Satellitenmissionen verwendet, um verschiedene forstliche Parameter abzuleiten. Die dazu verwenden Daten weisen mit 5 bis 10 Spektralkanäle (SK) hohe spektrale und mit 0.5 bis 30 m auch hohe räumliche Auflösung (GSD) auf und werden für die Klassifikation von Baumarten, die Erfassung von Kalamitäten und zur Schätzung des Holzvorrates verwendet. Die Baumartenklassifikation erfolgt je nach räumlicher Auflösung der Fernerkundungsdaten auf der Basis der Baumkronen bzw. auf Ebene von Baumgruppen. Die Trennung von zehn Baumarten auf Einzelkronenniveau mit WorldView-2 Daten (SK: 8, GSD: 2 m) erzielt eine Gesamtgenauigkeit von 82%. Die Klassifikation von automatisch generierten Segmenten, welche Baumkollektive (bis Bestände) umfassen, erzielen deutlich höhere Genauigkeiten. Abhängig von der Anzahl der Klassen (rund zehn, inklusive Nichtwaldklassen), werden für unterschiedliche WorldView-2 Szenen Gesamtgenauigkeiten von 88 bis 97% erreicht. Ein Vergleich dreier Satellitensensoren im selben Untersuchungsgebiet zeigt, dass neben der spektralen auch die räumliche Auflösung einen großen Einfluss auf die erzielbare Klassifikationsgenauigkeit hat. Sieben Baumartenklassen können mittels WorldView-2 Daten mit 74% Gesamtgenauigkeit getrennt werden, mit Sentinel-2 (SK: 10, GSD: 10 bis 20 m) werden 68% und mit Landsat-8 (SK: 6, GSD: 30 m) 50% der Samples richtig klassifiziert. Räumliche Auflösungen niedriger als 2 m haben sich in den Arbeiten speziell in sehr heterogenen Wäldern als kritisch dargestellt. Für eine bayernweite Kartierung der Fichten- und Kiefernvorkommen werden WorldView-2 Klassifikationsergebnisse als Referenz und Metriken aus Landsat-Zeitreihen-Daten als erklärende Variablen kombiniert. Die unabhängige Validierung der artenspezifischen Anteilskarten der beiden Baumarten für ganz Bayern zeigt einen Fehler von 12.1% für Kiefer und 14.2% für Fichte. Die Erfassung von Kalamitäten in Wäldern mittels Fernerkundungsdaten wird in zwei Fallstudien untersucht. Mit WorldView-2 Daten werden die drei Klassen "gesund", "Borkenkäfer befallen aber noch grün" und "tot" auf Einzelkronenniveau mit Genauigkeiten von mehr als 70% unterschieden. Die Erfassung von Windwürfen erfolgt anhand einer Veränderungserkennung basierend auf RapidEye-Daten (SK: 5, GSD: 5 m), die vor und kurz nach dem Ereignis aufgenommen wurden. Der objektbasierte Klassifikationsansatz identifiziert betroffene Flächen größer 0.5 ha mit einer Genauigkeit von rund 90%. Manche Satellitensensoren (z.B. WorldView-2) sind in der Lage Stereoszenen aufzunehmen und sind damit eine Alternative zu LiDAR für die Erzeugung digitaler Oberflächen- und Vegetationshöhenmodelle. Durch die Kombination dieser Informationen mit Waldinventuren können flächendeckende Holzvorratskarten erstellt werden. Als erklärende Variabel werden für die Modellierung sowohl Spektral- als auch Höhenmetriken aus den WorldView-2 Daten verwendet, die in unterschiedlichen Bezugsflächen errechnet werden. Das beste Regressionsmodell erzielt einen Fehler von 29.5%. Die unterschiedlichen Studien unterstreichen das hohe Potential aktueller satellitengestützter Erdbeobachtungsdaten für die Beantwortung verschiedener forstlicher Aufgabenstellungensubmitted by Markus ImmitzerAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersDissertation Universität für Bodenkultur Wien 2017Zusammenfassung in deutscher Sprach