Klimawandelbedingte Wetteränderungen

führen oftmals zur Verringerung der Vitalität

von Bäumen. Mehrere Hauptbaumarten

haben deshalb ein gesteigertes

Gefährdungspotenzial. Dadurch steigt der Bedarf an kostengünstigen, rasch durchführbaren Methoden zum großflächigen Monitoring von Waldflächen. Das Projekt »VitTree« untersucht, in welchem Ausmaß und ab welchem Zeitpunkt Veränderungen der Vitalität von Bäumen mittels  Fernerkundung erfasst warden können. Das Ziel derartiger Methoden ist es, möglichst frühzeitig solche Veränderungen zu diagnostizieren, idealerweise noch bevor diese für das menschliche Auge im Gelände erkennbar sind

Atzberger, Clement

Einzmann, Kathrin

Immitzer, Markus

Pinnel, Nicole

Seitz, Rudolf

Institute of Transport Research:Publications

Fernerkundung22  LWF aktuell 4 |2017Markus Immitzer, Kathrin Einzmann, Nicole Pinnel, Rudolf Seitz und Clement AtzbergerKlimawandelbedingte Wetteränderungen führen oftmals zur Verringerung der Vi­talität von Bäumen. Mehrere Hauptbaum­arten haben deshalb ein gesteigertes Gefährdungspotenzial. Dadurch steigt der Bedarf an kostengünstigen, rasch durchführbaren Methoden zum großflä­chigen Monitoring von Waldflächen. Das Projekt »VitTree« untersucht, in wel­chem Ausmaß und ab welchem Zeitpunkt Veränderungen der Vitalität von Bäumen mittels Fernerkundung erfasst werden können. Das Ziel derartiger Methoden ist es, möglichst frühzeitig solche Verände­rungen zu diagnostizieren, idealerweise noch bevor diese für das menschliche Auge im Gelände erkennbar sind.Der Klimawandel und die damit verbun-dene Zunahme von Extremwetterereig-nissen steigern den Schadholzanfall in unseren Wäldern. Windwurfereignisse, Schneebruch oder Trockenstress führen immer wieder zu großen Schäden bzw. verringern die Vitalität von Bäumen di-rekt, bewirken aber oftmals gleichzei-tig auch eine gesteigerte Anfälligkeit für biotische Störungen wie Borkenkäfer. Nur eine frühzeitige Erfassung derar-tiger Störungen und die rasche Reakti-on des Forstmanagements können das Schadausmaß in Grenzen halten. Da-durch steigt die Nachfrage nach großflä-chig anwendbaren Methoden zum Vitali-täts- und Störungsmonitoring. Aufgrund der hohen Kosten von Feldarbeiten ist dabei eine Kombination mit Fernerkun-dungsdaten sinnvoll. Die in der Forst-wirtschaft standardmäßig eingesetzten Luftbild- bzw. Orthophotodaten, welche in regelmäßigen – aber meist mehrjähri-gen – Zyklen aufgenommen werden, sind dafür oftmals nicht ausreichend. Neuar-tige Fernerkundungsdaten bieten im Ver-gleich oftmals einen höheren Informati-onsgehalt (größere Anzahl an Spektral-kanälen) und sind flexibler (nach dem Schadereignis) einsetzbar. Der schnelle Weg zur Diagnose – das Projekt »VitTree« Inwieweit diese Daten für eine frühzei-tige Erkennung von Vitalitätsverlusten an Fichten genutzt werden können, war Ziel des vom Bayerischen Staatsministe-rium für Ernährung, Landwirtschaft und Forsten finanzierten Forschungsprojek-tes »VitTree«. Um eine optimale Daten-grundlage zu erhalten, wurden Fichten künstlich geschwächt und die resultie-renden Auswirkungen auf das Reflexi-onsverhalten der Bäume untersucht. Von besonderem Interesse war ein frühzeiti-ges Erkennen bekannter Veränderungen der spektralen Signatur, wie Anstieg des Reflexionsverhaltens im Bereich des ro-ten Lichts oder Abnahme im Bereich des Nahen Infrarots. Dazu wurden von den Testgebieten mehrmals Daten zu unter-schiedlichen Zeitpunkten aufgenommen und analysiert, ab wann Veränderungen festzustellen waren. Gleichzeitig wurde untersucht, welche spektralen Bereiche besonders sensibel auf Schädigungen re-agieren. Versuchsaufbau Für das Projekt (Laufzeit 01.01.2013 bis 30.06.2016) wurden zwei Fichtenbestän-de im Bayerischen Staatswald (BaySF) und ein Bestand der Österreichischen Bundesforste (ÖBf) beprobt. Die hier vorgestellten Ergebnisse beziehen sich auf einen knapp 100-jährigen Fichtenbe-stand im Forstbetrieb Wasserburg (Altöt-ting, Bayern). Da eine sehr intensive Da-tenaufnahme vorgenommen wurde und eine natürliche Schwächung durch zum Beispiel Borkenkäfer im Testgebiet nicht sichergestellt war, wurden die Fichten künstlich geschwächt. Dazu wurde bei der Hälfte der 140 Testbäume die Rinde über den gesamten Stammumfang in ei-nem 20 cm breiten Ring vollständig ent-fernt. Die Ringelung erfolgte mittels Rin-geleisen auf Brusthöhe immer in Grup-pen von fünf benachbarten Bäumen. Die nicht geringelten Bäume dienten als Kon-trollgruppe (Abbildung 2). Ferndiagnose mittels Satellit und Flugzeug»VitTree« erfasst die Vitalität von Fichten aus der Luft1  Ausgestattet mit hochsensiblen Kameras und Sensoren überfliegt eine Cess­na des DLR ein Waldgebiet, um die Vitalität von gesunden und kranken, von ge­ringelten und nicht geringelten Fichten zu untersuchen. Foto: M. ImmitzerFernerkundung4 |2017 LWF aktuell  23Flugzeuggetragene HyperspektraldatenDie mit einer Cessna des DLR aufgezeich-neten hyperspektralen Daten wurden mittels zwei Hyperspektralsensoren der Firma HySpex, die insgesamt über 416 Bän der und eine Auflösung von 0,5 m verfügen, aufgenommen. Die Spektral-bänder erstrecken sich ähnlich wie beim Feldspektrometer über den Spektralbe-reich von 400 bis 2.500 nm. Das Untersu-chungsgebiet wurde vom DLR während dem Versuchszeitraum zu elf Zeitpunk-ten in einer Höhe von circa 600 m über Grund beflogen. vier Vegetationsperioden (2010–2013) unterteilt und die Astteilchen gekühlt. In-nerhalb des Versuchszeitraums wurden 7-mal Nadelproben genommen. Am Tag nach der Probennahme wurden die Na-deln, getrennt nach Nadeljahrgang, mit-tels Feldspektrometer unter Laborbedin-gungen gemessen. Dazu wurde eine »con-tact probe« verwendet (Einzmann et al. 2014), die direkt auf der Nadeloberfläche misst, um möglichst reine Nadelspektren zu erhalten. Das Feldspektrometer zeich-net die Reflexion im Spektralbereich von 350 bis 2.500 nm auf. DatenerhebungIn den Jahren 2013 und 2014 wurden die Daten für das Projekt erhoben. Die Da-tenerhebung erfolgte auf unterschiedli-chen Ebenen und reichte von der Kronen-ansprache durch Feldbegehung über die wiederholte Entnahme von Nadelproben am stehenden Baum bis zur Aufnahme von flugzeuggetragenen Hyperspektral-daten bzw. Satellitenbildern. Die Über-sicht inklusive dem zeitlichen Verlauf der Datenerhebung ist in Abbildung 3 darge-stellt. FeldbegehungenAlle ausgewählten Bäume, pro Testfläche je 70 geringelte Bäume und 70 Kontroll-bäume, wurden zum Zeitpunkt der Rin-gelung gemäß den Kriterien der Kronen-zustandserhebung auf ihre Vitalität hin angesprochen. Es wurden unter anderem Vergilbung, Nadelblattverlust, Fruktifika-tion und Schädlingsbefall bewertet. Die Kronenansprache wurde im Versuchs-zeitraum innerhalb der Vegetationsperi-ode (2013 und 2014) insgesamt 24-mal durchgeführt und die Bäume auf visuelle Veränderungen hin kontrolliert. NadelspektrenFür die Gewinnung der Nadelproben wurden je acht Bäume aus beiden Grup-pen (geringelte Bäume und Kontrollbäu-me) ausgewählt Dazu wurde von Baum-steigern pro Baum ein sonnenseitiger Ast von circa 1 m Länge zwischen dem sieb-ten und dem zwölften Quirl entnommen. Die Äste wurden vor Ort in die letzten 3  Übersicht aller Akti­vitäten (2013 und 2014) im Untersuchungs gebiet Altötting; die rote Linie kennzeichnet den Zeit­punkt der Ringelung Mai MaiJuni Juni JuliJuli Aug Sep Okt Nov Dez Jan Feb März AprRingelungSatellitendatenHyperspektraldatenNadelprobennahmenKronenanspracheAktivitäten201420132  Aufnahme des untersuchten Fichtenbestands, der künstlich geschwächt wurde. Die geringelten Bäume sind rot und die Kontrollbäume blau numme­riert. Foto: M. ImmitzerFernerkundung24  LWF aktuell 4 |2017ten beiden Probenahmen sind signifikan-te Unterschiede zwischen den Gruppen feststellbar, wobei sich die Trennbarkeit aber auch bereits bei den vorangegan-genen Probenahmen abzeichnet (Abbil-dung 4). Die durch den Stress hervorge-rufenen Veränderungen im Nadelspekt-rum – erfasst unter Laborbedingungen – sind in Abbildung 5 ersichtlich. Die fernerkundlich erfassten Kronen-spektren sind in Abbildung 7 dargestellt. Wie erwartet, weisen die Kronen insge-samt geringere Reflexionswerte auf als die im Labor erfassten Nadeln (Abbil-dung 5). Dies ist auf die Kronenstruk-tur zurückzuführen. Dadurch ist der Reflexionsgrad eine Mischung aus der Reflexion der Nadeljahrgänge, der Äste und der Schattenbereiche innerhalb der Baumkrone. Die Veränderung der Refle-xionseigenschaften der gestressten Bäu-me gegenüber den Kontrollbäumen zeigt die Darstellung eines Vegetationsindexes in Abbildung 6. Während zu Beginn der Untersuchung die beiden Gruppen nicht trennbar waren, sind bei den letzten Auf-nahmen im Jahr 2014 deutliche Unter-schiede erkennbar. Ab dem 5. Mai 2014 (10,5 Monate nach der Ringelung) sind die Gruppen klar unterscheidbar. Das wird auch durch die Klassifikationsmodel-le bestätigt. Zu diesem Zeitpunkt lassen sich die Gruppen basierend auf den Spek-tren und Vegetationsindizes mit 80 % Genauigkeit trennen. Bei den folgenden Befliegungen ist die Trennbarkeit noch besser und erreicht Werte über 90 %. Die durch den Stress hervorgerufene Verän-derung im Reflexionsverhalten der Baum-krone ist in Abbildung 7 dargestellt. Das mittlere Spektrum der geringelten Bäume unterscheidet sich bei der Befliegung vom 18. Juli 2014 deutlich von jenen der Kont-rollbäume sowohl im Spektralbereich des sichtbaren Lichts als auch im Bereich des Nahen und Mittleren Infrarots. kronenspektren angewendet. Ebenso wurden diese Merkmale bezüglich ihrer Trennbarkeit mit einem Klassifikations-algorithmus (Random Forest) überprüft, mit dem Ziel zu untersuchen, welche Me-thodik geeignet ist und ab welchem Zeit-punkt Unterschiede zwischen den Spekt-ren der beiden Gruppen (geringelte Bäu-me und Kontrollbäume) erkennbar sind. Ergebnisse Bis zur Begehung am 22. Mai 2014 (elf Monate nach der Ringelung) ergaben die Kronenansprachen keine größeren Ver-änderungen bezüglich Vergilbung und Nadelverlust. Bei den letzten beiden Feld-begehungen im Juni 2014 wurde bei meh-reren (vorwiegend geringelten) Bäumen Borkenkäferbefall festgestellt. Daraufhin wurde der Versuch beendet und alle be-fallenen Bäume entnommen.Die Analyse der Nadelspektren zeigte vor allem in den Daten der letzten beiden Probennahmen deutliche Unterschiede zwischen den beiden Gruppen geringelt / Kontrolle. Die Veränderung über die Zeit zeigt sich bei der Betrachtung von Vege-tationsindizes wie zum Beispiel der foto-chemische Reflexionsindex. Bei den letz-SatellitendatenDer WorldView-2 (WV2) Satellit ist ein kommerzieller optischer Satellit, der seit dem Jahr 2010 räumlich hochauflösende Daten (0,5–2 m) in acht Spektralkanä-len liefert, darunter die für den Untersu-chungszweck besonders relevanten Berei-che des sichtbaren Lichts und des Nahen Infrarots. Die Kombination der verschie-denen Kanäle haben ein hohes Potenzial für vegetationskundliche Fragestellungen (Immitzer et al. 2012; Immitzer & Atzber-ger 2014). Insgesamt wurden sechs WV2-Aufnahmen des Testgebiets während der Projektlaufzeit akquiriert. AuswertungsmethodenUm die Vitalität der einzelnen Bäume über die Zeit zu analysieren, wurden die gut beleuchteten Baumkronen in den flugzeuggetragenen Hyperspektraldaten und den Satellitendaten manuell abge-grenzt. Für die weiteren Analysen wur-den mittlere Reflexionsspektren der ein-zelnen Baumkronen extrahiert. Im An-schluss wurden mehrere mathematische Verfahren (u.a. Ableitungen, Vegetations- und Winkelindizes, Distanz- und Ähn-lichkeitsmaße) auf die Nadel- und Baum-VegetationsindexZeitliche Veränderung der NadelspektrenKontrollbäume  Geringelte Bäume0,020,010,00–0,01–0,02–0,03–0,04–0,0516.07.13 20.08.13 10.09.13 12.11.13 01.04.14 05.06.14 23.06.14VegetationsindexZeitliche Veränderung der BaumkronenspektrenKontrollbäume  Geringelte Bäume0,020,00–0,02–0,04–0,06–0,08–0,10–0,1215.05.13 08.07.13 22.07.13 27.07.13 01.08.13 05.08.13 16.08.13 21.08.13 05.05.14 11.06.14 18.07.144  Zeitlicher Verlauf und Entwicklung ei­nes Vegetationsindex (Fotochemischer Re­flexionsindex) des Na­deljahrgangs 2012 der geringelten Bäume und der Kontrollbäume5  Im Labor am 25. Juni 2014 gemessene, ge­mittelte Spektren des Nadeljahrgangs 2010 der Kontrollbäume und der geringelten Bäume. Der grün hinterlegte Be­reich kennzeichnet den Streubereich der Kont­rollbäume (Mittelwert ± Standardabweichung).0,00,50,40,30,20,10,6NadelspektrenKontrollbäume MW+s Kontrollbäume geringelte Bäume Reflexionsgrad  500 1000 1500 2000 2500–Wellenlänge [nm]0,00,50,40,30,20,10,6BaumkronenspektrenKontrollbäume MW+s Kontrollbäume geringelt  Bäume Reflexionsgrad  500 1000 1500 2000 2500–Well nlä ge [ m]Fernerkundung4 |2017 LWF aktuell  25LiteraturEinzmann, K.; Ng, W.; Immitzer, M.; Bachmann, M.; Pinnel, N.; Atz­berger, C. (2014): Method analysis for collecting and processing in-situ hyperspectral needle reflectance data for monitoring Norway spruce. Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation (5): S. 423–434Immitzer, M.; Atzberger, C. (2014): Early Detection of Bark Beetle In-festation in Norway Spruce (Picea abies, L.) using WorldView-2 Data. Photogrammetrie - Fernerkundung - Geoinformation (5): S. 351–367Immitzer, M.; Atzberger, C.; Koukal, T. (2012): Eignung von World-View-2 Satellitenbildern für die Baumartenklassifizierung unter beson-derer Berücksichtigung der vier neuen Spektralkanäle. Photogrammet-rie - Fernerkundung - Geoinformation (5): S. 573–588AutorenMarkus Immitzer ist Senior Scientist und Kathrin Einzmann wissen-schaftliche Mitarbeiterin am im Institut fürVermessung, Fernerkundung und Landinformation (IVFL) der Univer sität für Bodenkultur in Wien. Prof. Dr. Clement Atzberger leitet das IVFL.Dr. Nicole Pinnel ist wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung Landoberfläche des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR).Rudolf Seitz leitet die Abteilung Informationstechnologie der Bayeri-schen Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft.Kontakt: markus.immitzer@boku.ac.atProjektbeteiligteDas Forschungsvorhaben »VitTree« (E 54) wurde von der Bayerischen Forstverwaltung finanziert und von einem deutsch-österreichischen  Projektkonsortium, bestehend aus folgenden Partnern, durchgeführt:Bayerische Landesanstalt für Wald und Forstwirtschaft (LWF):  Abteilung Informationstechnologie: Adelheid Wallner, Alfred Wörle, Rudolf SeitzBayerische Staatsforsten AöR (BaySF): Abteilung Informationstech-nologie, Bereich Informations- und Kommunikationstechnik: Matthias Frost, Bernhard Müller, Klaus BerneisÖsterreichische Bundesforste (ÖBf AG): Dr. Monika Kanzian, Gernot PichlerDeutsches Zentrum für Luft­ und Raumfahrt (DLR): Deutsches Fern-erkundungsdatenzentrum (DFD) – Abteilung Landoberfläche: Dr. Nicole Pinnel, Lea Henning, Anne Reichmuth, Andreas Müller Universität für Bodenkultur, Wien (BOKU): Institut für Vermessung, Fernerkundung und Landinformation (IVFL): Markus Immitzer, Kathrin Einzmann, Wai-Tim Ng, Christina Glas, Prof. Dr. Clement Atzberger ZusammenfassungDie untersuchten Bäume hielten dem künstlich induzierten Stress (Rin-gelung) knapp ein Jahr stand. Sowohl die Kronenansprache als auch die Fernerkundungsdaten zeigten in der ersten Vegetationsperiode praktisch keine Veränderungen der künstlich gestressten Bäume. Bei den Nadelpro-bennahmen war jedoch bei den geringelten Bäumen teilweise ein erhöh-ter Nadelverlust zu beobachten, vor allem der älteren Nadeljahrgänge. Im zweiten Jahr wurde bei den geringelten Bäumen eine erhöhte Anfälligkeit für Borkenkäferbefall festgestellt. Vor allem bei diesen Bäumen konnten auch Veränderungen im Reflexionsverhalten festgestellt werden. Diese Veränderungen zeigten sich sowohl in den Nadel- als auch in den Baum-kronenspektren und dies zu einem Zeitpunkt, bei denen die Felderhebun-gen noch keinen Befall oder Veränderungen der Krone ergaben. Inwieweit die erkannten Veränderungen mit dem oftmals zusätzlichen Borkenkäfer-befall zusammenhängen oder ob die erhöhte Anfälligkeit / Prädisposition durch die künstliche Schwächung in den Fernerkundungsdaten erkannt wird, muss weiter untersucht werden.Die verwendeten Hyperspektraldaten haben somit großes Potenzial für die Detektion von bereits geringen Veränderungen im Reflexionsverhalten von Bäumen. Aufgrund der hohen Kosten sind derartige Daten aber nur be-dingt praxistauglich. Auch lässt sich der optimale Zeitpunkt der Befliegung nur sehr schwer fixieren. Aus diesem Grund sind Satellitendaten deutlich besser geeignet. Mit Satelliten wie Sentinel-2 stehen (bei wolkenfreien Bedingungen) alle fünf Tage kostenfreie Daten zur Verfügung. Allerdings ermöglicht die räumliche Auflösung (10 m) keine einzelbaumbezogenen Analysen. Eine weitere interessante Alternative stellen die sehr flexibel einsetzbaren UAV-Systeme (Drohnen) dar, allerdings nur für kleinere Ge-biete. Beide Ansätze sind Gegenstand aktueller Forschungsaktivitäten.Die WorldView-2 Szenen wurden mit sehr unterschiedlichen Parametern wie zum Beispiel Aufnahmewinkel aufgenom-men. Dadurch waren große Unterschie-de in der Bildqualität festzustellen, die auch bei visueller Betrachtung deutlich erkennbar waren. Die einzelnen Bäume waren in den unterschiedlichen Szenen teilweise nur sehr schwer wiederzuerken-nen bzw. zu lokalisieren. Dadurch wa-ren die Einzelbaumanalysen nur bedingt möglich. Auf Grund der sehr unterschied-lichen Aufnahmequalitäten konnten die WorldView-2 Analysen keine vielverspre-chenden Ergebnisse liefern. Es waren in den Daten keine Veränderungen wie in den Hyperspektraldaten erkennbar. Die beiden Gruppen konnten mit dem Klas-sifikationsmodell auch anhand der Infor-mationen der letzten beiden Aufnahmen nicht getrennt werden. VegetationsindexZeitliche Veränderung der NadelspektrenKontrollbäume  Geringelte Bäume0,020,010,00–0,01–0,02–0,03–0,04–0,0516.07.13 20.08.13 10.09.13 12.11.13 01.04.14 05.06.14 23.06.14VegetationsindexZeitliche Veränderung der BaumkronenspektrenKontrollbäume  Geringelte Bäume0,020,00–0,02–0,04–0,06–0,08–0,10–0,1215.05.13 08.07.13 22.07.13 27.07.13 01.08.13 05.08.13 16.08.13 21.08.13 05.05.14 11.06.14 18.07.140,00,50,40,30,20,10,6NadelspektrenKontrollbäume MW+s Kontrollbäume geringelte Bäume Reflexionsgrad  500 1000 1500 2000 2500–Wellenlänge [nm]0,00,50,40,30,20,10,6BaumkronenspektrenKontrollbäume MW+s Kontrollbäume geringelte Bäume Reflexionsgrad  500 1000 1500 2000 2500–Wellenlänge [nm]6  Zeitlicher Verlauf und Entwicklung eines Vegetationsindex (Fo­tochemischer Reflexi­onsindex) der Baum­kronenspektren der geringelten Bäume und der Kontrollbäume7  Fernerkundlich mit einem flugzeuggetra­genen Hyperspektral­sensor am 18. Juli 2014 gemessene Baumkro­nenspektren der Kont­rollbäume und der ge­ringelten Bäume. Der grün hinterlegte Bereich kennzeichnet den Streu­bereich der Kontrollbäu­me (Mittelwert ± Stan­dardabweichung).

Ferndiagnose mittels Satellit und Flugzeug - "Vitree" erfasst die Vitalität von Fichten aus der Luft

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Institute of Transport Research:Publications