Integration von ALS-Daten für ein verbessertes Waldschadensmonitoring

Jens Wiesehahn

Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt

Hintergrund

Klimawandel

  • Trockenstress

Waldschäden




  • Trockenstress

in Kombination mit massivem Borkenkäferbefall

Waldschäden




  • Trockenstress

in Kombination mit massivem Borkenkäferbefall

Waldschadensmonitoring




  • Trockenstress

in Kombination mit massivem Borkenkäferbefall

fordert Informationsbedarf

Waldschadensmonitoring


terrestrisch (Stichprobenbasiert)

u.A. Bundeswaldinventur, Waldzustandserfassung

etablierte Systeme
detailierte Daten (viele Attribute)
keine lokalen Informationen
geringe Wiederholungsrate
kostenintensiv

robuste Statistiken auf nationaler Ebene

fernerkundungsbasiert (Satelliten)

e.g. Waldmonitor DE, Forestwatch-DE, FNEWS


geringe Informationsdichte
flächendeckende Informationen
hohe Wiederholungsraten
kostengünstig

Waldschadenskartierung auf nationaler Ebene


Airborne Laser Scanning

bisher kaum genutzt (in Deutschland)

hohe Informationsdichte
geringe bis mittlere Wiederholungsrate
recht kostenintensiv
flächendeckende Informationen

Unterstützung bestehender Systeme

ALS-Datenverfügbarkeit


(Stand 2023)


kostenpflichtig:

  • Baden-Württemberg
  • Bremen
  • Hamburg
  • Mecklenburg-Vorpommern
  • Niedersachsen
  • Rheinland-Pfalz
  • Saarland
  • Schleswig-Holstein

Open Data:

  • Bayern
  • Berlin
  • Brandenburg
  • Hessen
  • Nordrhein-Westphalen
  • Sachsen-Anhalt
  • Sachsen
  • Thüringen


(Stand 2023)

ALS-Datenverfügbarkeit


(Stand 2023)


kostenpflichtig:

  • Bremen
  • Hamburg
  • Mecklenburg-Vorpommern
  • Niedersachsen
  • Rheinland-Pfalz
  • Saarland
  • Schleswig-Holstein

Open Data:

  • Baden-Württemberg (ab 2024)
  • Bayern (seit 2023)
  • Berlin
  • Brandenburg (seit 2021)
  • Hessen (seit 2022)
  • Nordrhein-Westphalen
  • Sachsen-Anhalt (seit 2023)
  • Sachsen
  • Thüringen

Daten vor Schaden

Canopy Height Model

  • Standardprodukt

Rückblickende Analyse

  • Ableitung einfacher Bestandescharakteristika

Kronenlücken

Rückblickende Analyse

  • bereits vor Schadereignis unbestockte Flächen

Einzelbaumerkennung

Rückblickende Analyse

  • Waldschadenscharakteristika auf Einzelbaumebene
    • Größe
    • Anzahl
    • Zusammensetzung
    • …

Baumartengruppen

Rückblickende Analyse

  • Baumartengruppe

Verjüngung

Rückblickende Analyse

  • Bestandesstruktur


Schadflächen-Management

  • potentielle Verjüngung
  • Priorisierung von Aufforstungen

Gelände

Rückblickende Analyse

  • Standortinformationen


Schadflächen-Management

  • Standortinformationen
  • Wegenetz
  • Befahrbarkeit

Beispiel

Schadfläche

  • 4.4 ha
  • Schädigung zwischen 2018 und 2021
  • durch Windwurf / Borkenkäfer
  • erfasst mit Sentinel-2

Beispiel - Volumen

Rückblickende Analyse

  • 853 Einzelbäume
    • 104 Laubbäume
    • 749 Nadelbäume
  • 196 Bäume/ha
  • 27.28 m Bestandeshöhe
  • 0.9 fm ⌀ Baumvolumen
  • 851 fm Gesmamtvolumen

Beispiel - Befahrbarkeit

Schadflächen-Management

  • 254 m Forstwege (58 m/ha)
  • 768 m Rückegassen (176 m/ha)
  • Gelände-Hindernisse

Beispiel - Standort

Rückblickende Analyse / Schadflächen-Management

  • Feuchtigkeit
  • Sonnenenergie

Daten nach Schadereignis

Daten nach Schadereignis

Rückblickende Analyse

  • Waldschadens-Evaluierung


Schadflächen-Management

  • bestehende Verjüngung
  • potenzielle Samenbäume


aufgearbeitet

  • Aufarbeitungs-Analyse
    • Rückegassen
    • Holzpolter

Daten nach Schadereignis

Rückblickende Analyse

  • Schadens-Evaluierung
  • Aufarbeitungs-Analyse
    • Rückegassen
    • Holzpolter


Schadflächen-Management

  • bestehende Verjüngung
  • potenzielle Samenbäume


unaufgearbeitet

  • Stammerkennung
  • Aufarbeitungsplanung
    • bestehende Rückegassen

Daten nach Schadereignis

Rückblickende Analyse

  • Schadens-Evaluierung
  • Aufarbeitungs-Analyse
    • Rückegassen (FSC-konform?)
    • Holzpolter
  • Stammerkennung


Schadflächen-Management

  • bestehende Verjüngung
  • potenzielle Samenbäume
  • Aufarbeitungsplanung
    • bestehende Rückegassen
    • Befahrbarkeit

Multitemporale Daten

  • kaum Verfügbar (in gewünschtem Zeitraum)
  • Informationen aus
    • Daten vor Schadereignis
    • Daten nach Schadereignis

plus

  • direkte Veränderungsanalyse

Zusammenfassung


ALS Daten liefern wertvolle Informationen für

  1. Rückblickende Schadensanalyse
  2. Aktuelles Schadflächenmanagement

(Kombination mit Satelliten-basierten Systemen für zeitnahe Schadenserkennung erscheint vielversprechend)




wiesehahn.jens@gmail.com

@JensWiesehahn

Prsentation online unter:

https://wiesehahn.github.io/presentation-fowita23