Kartierung der Wald-Biodiversität

From Plots to Landscapes: Integrating Remote Sensing Data to Map Forest Biodiversity

Jens Wiesehahn

Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt

Klimawandelbedingte Veränderungen unserer Wälder

Bildquelle: showyourstripes.info

• Klimawandelbedingte Änderungen der Waldstruktur
  Grimm et al. (2013)
  
  

Bildquelle: mapbox.com

• Klimawandelbedingte Änderungen der Waldstruktur
• Waldstruktur ist verknüpft mit Artenzusammensetzung
  Toivonen et al. (2023); Paillet et al. (2024)
  

Bildquelle: mapbox.com

• Klimawandelbedingte Änderungen der Waldstruktur
• Waldstruktur ist verknüpft mit Artenzusammensetzung
• Auswirkungen auf Biodiversität und Waldbewirtschaftung
  Ehbrecht et al. (2021)

Bildquelle: biodiversitystripes.info

• DIVERSA: Forest disturbances under climate change in Lower Saxony: Understanding drivers and impacts to enhance forest adaptability
• Artenvielfalt insgesamt geht zurück, in EU Wald kürzlich positiver Trend (https://efi.int/forestbiodiversity/status)

Politischer Rahmen für das Biodiversitätsmonitoring

• EU Biodiversitätsstrategie

  Schutz und Wiederherstellung der biologischen Vielfalt in Europa bis 2030

• EU-Verordnung zum Waldmonitoring (Vorschlag)

  Ergänzung und Harmonisierung nationaler Systeme, auch Einbeziehung von Fernerkundungsdaten

• Nationales Biodiversitätsmonitoring im Wald (Konzept, Bolte et al. (2025))

  integratives Monitoring aus bestehenden und zusätzlichen Erhebungen, perspektivisch auch Fernerkundungsdaten

Bildquelle: thuenen.de, geolandproject.eu

Biodiversität und deren Monitoring ist stärker in den Fokus der Politik gerückt

Terrestrische Biodiversitätsdaten

Monitoringkonzept für den Landeswald

• 590 systematisch verteilte Inventurpunkte
• Niedersachsen (+ Hessen, Sachsen-Anhalt, Schleswig Holstein)
• diverse Waldtypen: naturnah und bewirtschaftet
• Wiederholung alle 5 Jahre
• Artenvorkommen + Strukturaufnahmen

Singer et al. (2025)

Bildquelle: Singer et al. (2025)

Biodiversität flächendeckend erfassen

Ziel:

• Räumlich konsistente Biodiversitätskarten für Wälder

Konzept:

• Verknüpfung von lokalen Erhebungen + großflächigen Geodaten
• Waldstrukturerfassung aus Airborne Laserscanning als Basis
• Integration von Umweltvariablen und multi-sensorischer Fernerkundungsdaten als Indikatoren und zur Aktualisierung der Waldstruktur

Ähnliche Projekte:
z.B. MoBiTools (NW-FVA), Collard et al. (2025), Assmann et al. (2025)

Bildquelle: Wiesehahn, LGLN

• als Entscheidungshilfe für verschiedene Akteure

• ähnlich: BI/BWI erlauben gute Aussagen für große Gebeite aber nicht für einzelen Bestände

• unmittelbare Erfassung von Diversität und Artenzusammensetzung unerlässlich

• MoBiTools erfasst biodiversitätsrelevante Waldstrukturen über Luftbild- und Satellitendaten

• Assmann: Kombination aus ALS, Boden, Wasserverfügbarkeit, geupdatet mit Störungsflächen um Naturschutzwert zu kartieren

Waldstrukturerfassung aus Airborne Laserscanning

• Präzise 3d-Abbildung des Waldes
  (Gold-Standard der Waldstrukturerfassung)
• Daten flächendeckend verfügbar
  (von Landesvermessungsämtern)
• Wiederholung alle 6-10 Jahre
• Datenverfügbarkeit wird besser
  • höhere Abbildungsgenauigkeit
  • höhere Wiederholungsrate
  • vermehrt OpenData
  • perspektivisch bundesweite Daten des BKG

Bildquelle: Wiesehahn, LGLN

Bildquelle: Wiesehahn, LGLN

Bildquelle: Wiesehahn, LGLN

Bildquelle: Morsdorf et al. (2020)

Feuchtgebiete Sukzessionsstadium Waldtyp Vernetzung Bestandesheterogenität

Orthofotos zur Aktualisierung der Waldstruktur

• Visuelles Abbild des Kronenzustands
• Daten flächendeckend verfügbar
  (von Landesvermessungsämtern oder im Rahmen der Forsteinrichtung)
• Wiederholung alle 2-3 Jahre
• Ableitung von Veränderungen
  (aus spektralen Information + abgeleitetem Oberflächenmodell)
• Nutzung zu groben Aktualisierung der Waldstruktur

Bildquelle: Bing Virtual Earth

Großflächige Störungen aus Satellitenbildern

• großflächige Daten zum Waldzustand
• Sentinel/Landsat-Zeitreihen flächendeckend + kontinuierlich verfügbar
• Wiederholung alle paar Tage
• Ableitung von Waldschadensflächen
  (jährlich / halbjährlich)
• Nutzung als Indikator und zur groben Aktualisierung der Waldstruktur

European Forest Disturbance Atlas

Viana-Soto and Senf (2025)

Bildquelle: Viana-Soto and Senf (2025)

Konzept zur Biodiversitätskartierung

• Waldstruktur aus ALS-Daten
• Verknüpft mit terrestrischen Daten
• Aktualisiert mit Ortho- und Satellitenbildern
• Ergänzt mit weiteren Daten
  (Klima, Boden, Baumarten, …)

Bildquelle: Wiesehahn, LGLN

Konzept zur Biodiversitätskartierung

• Waldstruktur aus ALS-Daten
• Verknüpft mit terrestrischen Daten
• Aktualisiert mit Ortho- und Satellitenbildern
• Ergänzt mit weiteren Daten
  (Klima, Boden, Baumarten, …)

Fragen / Anregungen / Kritik ?

wiesehahn.jens@gmail.com

JensWiesehahn

Präsentation online unter:

wiesehahn.github.io/presentation-fowita25

References

Assmann, Jakob J., Pil B. M. Pedersen, Jesper E. Moeslund, Cornelius Senf, Urs A. Treier, Derek Corcoran, Zsófia Koma, Thomas Nord-Larsen, and Signe Normand. 2025. “Temperate Forests of High Conservation Value Are Successfully Identified by Satellite and LiDAR Data Fusion.” Conservation Science and Practice 7 (2). https://doi.org/10.1111/csp2.13302.

Bolte, Andreas, Christian Ammer, Markus Blaschke, Nadine Bräsicke, Steffen Caspari, Bernd Degen, Michael Elmer, et al. 2025. “Konzept für ein nationales Biodiversitätsmonitoring im Wald (NaBioWald).” Braunschweig: Johann Heinrich von Thünen-Institut. https://doi.org/10.3220/253-2025-29.

Collard, Manon, Olivier Martin-Ducup, Nicolas Mellado, Laurent Larrieu, Fabien Laroche, Nicolas Gouix, Antoine Brin, Pierre Gonin, and David Sheeren. 2025. “Habitat Quality Assessment of Temperate Forest Ecosystems: An Airborne Lidar-Based Approach to Predict the Index of Biodiversity Potential (Ibp) at Large Scale.” Elsevier BV. https://doi.org/10.2139/ssrn.5235695.

Ehbrecht, Martin, Dominik Seidel, Peter Annighöfer, Holger Kreft, Michael Köhler, Delphine Clara Zemp, Klaus Puettmann, et al. 2021. “Global Patterns and Climatic Controls of Forest Structural Complexity.” Nature Communications 12 (1). https://doi.org/10.1038/s41467-020-20767-z.

Grimm, Nancy B, F Stuart Chapin, Britta Bierwagen, Patrick Gonzalez, Peter M Groffman, Yiqi Luo, Forrest Melton, et al. 2013. “The Impacts of Climate Change on Ecosystem Structure and Function.” Frontiers in Ecology and the Environment 11 (9): 474–82. https://doi.org/10.1890/120282.

Morsdorf, Felix, Fabian D. Schneider, Carla Gullien, Daniel Kükenbrink, Reik Leiterer, and Michael E. Schaepman. 2020. “The Laegeren Site: An Augmented Forest Laboratory: Combining 3-D Reconstruction and Radiative Transfer Models for Trait-Based Assessment of Functional Diversity.” In Remote Sensing of Plant Biodiversity, edited by Jeannine Cavender-Bares, John A. Gamon, and Philip A. Townsend, 83–104. Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33157-3_4.

Paillet, Yoan, Livia Zapponi, Peter Schall, Jean-Matthieu Monnet, Christian Ammer, Lorenzo Balducci, Steffen Boch, et al. 2024. “One to Rule Them All? Assessing the Performance of Sustainable Forest Management Indicators Against Multitaxonomic Data for Biodiversity Conservation.” Biological Conservation 300 (December): 110874. https://doi.org/10.1016/j.biocon.2024.110874.

Singer, David, Jonas Hagge, Falko Engel, Tobias Hoppmann, Katja Lorenz, Andreas Mölder, Marcus Schmidt, and Peter Meyer. 2025. “Biodiversitätsmonitoring in Wäldern mit natürlicher Entwicklung - Monitoringkonzept für den Landeswald in Niedersachsen, Hessen, Sachsen-Anhalt und Schleswig-Holstein.” Zenodo. https://doi.org/10.5281/ZENODO.14535159.

Toivonen, Janne, Annika Kangas, Matti Maltamo, Mikko Kukkonen, and Petteri Packalen. 2023. “Assessing Biodiversity Using Forest Structure Indicators Based on Airborne Laser Scanning Data.” Forest Ecology and Management 546 (October): 121376. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2023.121376.

Viana-Soto, Alba, and Cornelius Senf. 2025. “The European Forest Disturbance Atlas: A Forest Disturbance Monitoring System Using the Landsat Archive.” Earth System Science Data 17 (6): 2373–2404. https://doi.org/10.5194/essd-17-2373-2025.

Probleme und Herausforderungen

Konzeptionell:

• Artenvielfalt kann nicht direkt erfasst sondern nur modelliert werden
• komplexe Zusammenhänge zwischen Biodiversität und Einflussfaktoren

Technisch:

• Orthofotos oft in unbelaubtem Zustand
  (Oberflächenmodelle fehlerhaft)
• Digitaler Zwilling in belaubtem Zustand
  (andere Metriken als mit Landesdaten)
• Daten zwischen Bundesländern oder Befliegungen nicht konsistent
  (erfordert komplexe Vorprozessierung)
• Große Datenmengen
  (erfordert viel Rechenkapazität und effektive Pipelines)
• Daten noch nicht überall frei verfügbar

Waldstruktur - Beispiele

Oberhöhe

Gelände

Sonnenstrahlung

Hydrologie

Laub/ Nadel

Verjüngung

Orthofoto

Bildquelle: Wiesehahn, LGLN