Waldlücken
LGL BW
Blick von oben auf ein Lücke im Wald (Orthophoto, LGL)
Lücken gelten als wichtige Strukturelemente für viele geschützte Waldarten und allgemein für die Waldbiodiversität. Besonders die lichtliebenden Arten und die Verjüngung profitieren davon. Lücken in den Beständen bilden zusätzlich innere Waldränder, die z.B. von Fledermäusen zur Navigation genutzt werden.
Die Methode zur Erfassung von Waldlücken wurde mit dem Ziel entwickelt, die Öffnungen in dem Kronendach standardisiert und automatisiert zu kartieren. Wegen ihrer Bedeutung für die lichtliebenden Arten wurden die lichten Waldbestände als ein besonderer Waldhöhentyp neben den dichten Beständen mitkartiert.
Methode
Die Methode basiert auf von Stereo-Luftbildern abgeleiteten Kronenhöhenmodellen (KHM) und einem LiDAR-Geländemodell als Inputdaten. Die Lücken werden in Abhängigkeit von Höhe und Überschirmungsgrad des umliegenden Bestandes mittels eines automatisierten hybriden pixel- und objektbasiertem Verfahren kartiert. Zuerst werden drei verschiedene Bestandeshöhentypen ausgewiesen: hohe (H≥8 m) und niedrige (H<8m) Bestände sowie der lichte Wald (H>1 m und Überschirmungsgrad<60%). Innerhalb der hohen und niedrigen Bestände werden im nächsten Schritt Lücken erfasst. Die Parametrisierung der abgeleiteten Strukturen in Abhängigkeit von der Vegetationshöhe ist der folgenden Abbildung zu entnehmen.
Abbildung: Kartierung von Waldlücken und Waldtypen (rechts) aus Kronenhöhenmodellen (links) - Workflow (mitte). (Autorin: Zielewska-Büttner)
Ergebnisse und Anwendung
Lücke im Wald (Foto: Zielewska-Büttner)
Die Methode wurde in 2021 in Kooperation mit dem Projekt MoBiTools für die großflächige Kartierung von dem gesamten Gebiet des Landes Baden-Württemberg optimiert. Aktuell werden die Waldlücken für mehrere Befliegungsjahre berechnet. Diese liegen dann als Polygon-Features für die weiteren Auswertungen bereit.
Die im 3 Jahre-Turnus (an die Luftbilder der LGL angepasst) als Polygon-Features kartierten Lücken und Waldhöhentypen liegen somit als Zeitreihen für die weiteren Auswertungen zu Verfügung. Im Bereich der Waldschutzgebiete werden sie vor allem für die Habitatmodellierung sowie für die Ableitung der Walddynamik in Bannwäldern und sonstigen Beständen genutzt.
Weiterführende Literatur:
Zielewska-Büttner, K.; Adler, P.; Ehmann, M.; Braunisch, V. (2016). Automated detection of forest gaps in spruce dominated stands using canopy height models derived from stereo aerial imagery. Remote Sens. , 8, 175. Link
Zielewska-Büttner, K.; Adler, P.; Ehmann, M.; Braunisch, V. Erratum: Zielewska-Büttner, K.; Adler, P.; Ehmann, M.; Braunisch, V. (2017). Automated Detection Of Forest Gaps In Spruce Dominated Stands Using Canopy Height Models Derived From Stereo Aerial Imagery. Remote Sens. 2016, 8, 175. Remote Sens., 9, 471. Link
Zielewska-Büttner, K., Adler, P., Peteresen, M., Braunisch, V. (2016). Parameters Influencing Forest Gap Detection Using Canopy Height Models Derived From Stereo Aerial Imagery. In: Kersten, T.P. (Ed.), 3. Wissenschaftlich-Technische Jahrestagung der DGPF. Dreiländertagung der DGPF, der OVG und der SGPF. Publikationen der DGPF, Bern, Schweiz, pp. 405-416. Link
Mitwirkende: Katarzyna Zielewska-Büttner, Petra Adler, Veronika Braunisch, Selina Ganz
Ehemalige Mitwirkende: Michaela Ehmann, Joao Paulo Pereira, Miguel Kohling
Methodische Zusammenarbeit: Arbeitsbereich Fernerkundung (Abteilung Biometrie und Informatik)
Datenbereitstellung: Projekt MoBiTools (Link zum Video "Waldstrukturkarten für geschützte Arten")