Evaluierung und Entwicklung von Methoden zur automatisierten Erfassung von Waldstrukturen aus Daten flugzeuggetragener Fernerkundungssensoren

Auf Grund der rasanten technologischen Entwicklung im Bereich der Sensorik sowie der Computerhard- und -software haben sich in den letzten Jahren neue Perspektiven zur Erforschung von Waldern ergeben. Im Rahmen dieser durch die High-Tech-Offensive Bayern geforderten Arbeit wurde deshalb untersucht, inwieweit sich der Einsatz neuer Technologien zur automatisierten Erfassung von Waldstrukturen eignet. Als Voraussetzung dafur wurde zunachst ein Referenzgebiet zum Testen von Fernerkundungssensoren aufgebaut. Die Datenerhebung erfolgte in vier Testgebieten mit einer Gesamtflache von 3.000 ha im Nationalpark Bayerischer Wald. Die Testgebiete umfassen alle charakteristischen Waldgesellschaften (Hochlagenfichtenwald, Bergmischwald, Aufichtenwald) und reprasentieren sowohl die Natur- als auch die Entwicklungszone. Es wurden die folgenden Fernerkundungsdaten erfasst: Laserscanner (Sommer- und Winterbefliegung), Digitale Bilder, Zeilenscanner, Luftbilder (farb und farbinfrarot); Interferometrisches Radar (X-, L-, und P-Band). Zusatzlich wurde eine umfangreiche Bodenreferenz zur Verifikation der Fernerkundungsdaten erhoben. Sie besteht aus 45 hochgenau (± 5cm) eingemessenen Referenzflachen (0,1 - 0,4 ha), 34 Referenzbestanden (0,4 – 6,1 ha), sowie 686 Inventurpunkten der permanenten Stichprobeninventur (±5 m) und einer flachendeckenden Kartierung von Waldentwicklungsstadien. Mit Laserscanning ist es moglich, die Bodenoberflache sehr genau zu bestimmen, besser als das mit herkommlichen forstlichen Verfahren moglich ist. Das aus den Radardaten abgeleitete Bodenmodell erreicht nicht diese Genauigkeit, da es in Bestanden mit einer Hohe von uber 20 bis 30 m nicht den tatsachlichen Gelandeverlauf wiedergibt. Auch bei der Bestimmung der Bestandesoberflache ist Laserscanning allen anderen Verfahren in Bezug auf Auflosung und Genauigkeit uberlegen. Vielversprechend sind auch Oberflachenmodelle, die aus digitalen Luftbildern durch Bildkorrelation berechnet werden konnten. In Laubwaldbereichen wird damit eine vergleichbare Genauigkeit wie bei Lasersystemen erreicht. Allerdings wurden bei Nadelbaumen die Baumwipfel und die dazwischen liegenden Bereiche durch den Filteralgorithmus abgeschnitten. Die Auflosung und Genauigkeit der Oberflachenmodelle aus InSAR-Daten ist deutlich geringer (5 m). Im Gegensatz zum Laserscanning liefert Radar eine gemittelte Bestandeshohe. Radardaten eignen sich daher weniger fur prazise lokale Angaben, sondern konnen nur zur Ableitung von Bestandesmittelhohen verwendet werden. Daruber hinaus hangt die Eindringtiefe der Radarwellen auch von den Eigenschaften der untersuchten Bestanden, wie Dichte und Baumartenzusammensetzung, ab. Fur das automatisierte Erkennen von Einzelbaumen und die Ableitung von Baumparametern wurden drei verschiedene Verfahren getestet. Wahrend Template Matching und der Fractal Net Evolution Algorithm nicht zu befriedigenden Ergebnissen fuhrten, konnten mit Watershed Algorithmen gute Resultate erzielt werden. Mit diesem Verfahren wurden 86 % des terrestrischen Holzvolumens der Referenzbestande erkannt. Auch die aus den Laserscanningdaten ermittelten individuellen Baumhohen (RMS-Fehler 3,3 %), Kronen- (RMS-Fehler 10,3 %), und Brusthohendurchmesser (RMS-Fehler 12,5 %) sowie das Einzelstammvolumen (RMS-Fehler 28,2 %), konnten bestimmt werden. Laub- und Nadelbaume wurden mit einer Genauigkeit von uber 90 % unterschieden. Des Weiteren wurde untersucht, inwieweit sich forstliche Bestandesparameter aus Laserscanningdaten unabhangig von der Delinierung von Einzelbaumen mit einem statistischen Ansatz schatzen lassen. Auf der Ebene von 20 x 20 m grosen Probequadraten lagen die ermittelten RMS-Fehler fur die Baumhohen bei 5 %, fur die Brusthohendurchmesser bei 10 % und fur den Vorrat sowie verschiedene Bestandesdichteindizes zwischen 10 und 20 %. Durch Stratifizierung der Probeflachen in Laub-, Nadel- und Mischwald konnte das Ergebnis deutlich verbessert werden. Daruber hinaus wurde ein Verfahren zur automatisierten Erfassung von Totholzflachen aus Luftbildern entwickelt. Die Klassifikationsgenauigkeit erreichte uber 90 %, so dass das Verfahren in den operationellen Einsatz uberfuhrt werden kann. Weniger gut waren die Resultate bei der automatisierten Kartierung von Waldentwicklungsstadien. Hier wurde nur eine Klassifikationsgenauigkeit von 70 % erreicht. Es zeigte sich jedoch, dass die Klassifikationsgenauigkeit durch die ungenaue Kartierung im Rahmen des Waldbegangs beeinflusst wird. So erreichten die terrestrischen erhobenen Daten nur eine Genauigkeit von 74 %. Aus den Ergebnissen dieser Arbeit kann gefolgert werden, dass die Kombination von Laserscanningdaten und digitalen Bildern gut fur den Einsatz bei Waldinventuren bis zur Einzelbaumebene geeignet ist. Da die Kosten fur die Datenbeschaffung in den letzen Jahren deutlich gesunken sind, ist davon auszugehen, dass automatisierte Methoden der Fernerkundung schon in naher Zukunft eine grose Rolle bei Waldinventuren spielen werden.