SBL-S1-PR

Ausgangssituation / Motivation

Waldflächen erfüllen eine Vielzahl von Ökosystedienstleistungen. Diese umfassen u.a. den Lebensraum für Flora und Fauna, Naherholungsraum für die Menschen, Schutz- und Produktions-funktionen sowie soziale und wirtschaftliche Funktionen.

Das Ziel der Erhaltung und Verbesserung der Leistungsfähigkeit der Wälder ist von öffentlichem Interesse und kann nur gewährleistet werden, wenn die Planung und Durchführung aller entsprechenden Maßnahmen auf objektiven und zuverlässigen Informationen über die Ressource Wald und dessen Zustand beruhen.

Im Allgemeinen gibt es Eigenschaften des Waldes, die über Jahre hinweg stabil sind (z.B. Baumarten) sowie Eigenschaften, die Prozessen auf einer kurzen Zeitskala unterliegen (z.B. Baumhöhen, Überschirmungsgrad). Solche dynamische Prozesse umfassen Dürren, Sturm- und Schneeschäden, Waldbrände oder Insektenbefall. Zur Quantifizierung dieser dynamischen Eigenschaften ist die zeitliche Auflösung der verfügbaren Waldinventurdaten (z.B. Update für Österreich alle 6 Jahre) weder räumlich noch zeitlich ausreichend. Seit dem Start der operationellen Sentinel-Satelliten wurde bereits in vielen Studien bestätigt, dass Sentinel-1 (S1) und Sentinel-2 (S2) basierte Ansätze ein hohes Potential zur Erfassung der benötigten dynamischen Waldinformationen mit erforderlicher zeitlicher und räumlicher Auflösung haben.

Für die Extraktion dieser Waldparameter sind aktuelle Referenzdatensätze erforderlich, um Algorithmen zu trainieren und die Ergebnisse zu validieren. Bislang fehlen derartige Referenzdaten, welche mit dem Erfassungsdatum der Satellitendaten übereinstimmen und die gesamte Vielfalt der untersuchten Waldparameter abdecken, oftmals.

Inhalte und Zielsetzungen

Die Grundidee von SBL-S1-PR ist es, das Potential von weltraumgestützten Lidar (SBL)-Sensoren zur Charakterisierung von Wäldern zu erforschen und die abgeleiteten Waldmetriken als Referenz für die Kalibrierung von Baumhöhenmodellen basierend auf S1 Daten zu verwenden.

Um dieses Ziel zu erreichen, wird die Quantität und Qualität der verfügbaren SBL-Daten für Österreich anhand von luftgestützten Laserscanningdaten (ALS) ermittelt und bewertet. Speziell bei geneigtem Gelände ist die erzielbare Genauigkeit der aus SBL-abgeleiteten Baumhöhen begrenzt, da die Rückstreuinformationen von Gelände und Vegetation miteinander verschmelzen und somit deren Höhenunterscheidung eine Herausforderung darstellt.

Methodische Vorgehensweise

In SBL-S1-PR werden Möglichkeiten zur Berücksichtigung der Geländehöhe aus detaillierten ALS-DTMs im Rahmen der Gaußschen Zerlegung der SBL-Wellenform untersucht. Zur Ableitung großflächiger Baumhöhen-karten mit hoher zeitlicher Auflösung werden SBL Daten zur Kalibrierung verschiedener auf maschinellem Lernen basierender Baumhöhenmodelle auf der Grundlage von S1-Zeitreihen verwendet. Der wesentliche Vorteil der S1-Daten liegt in der hohen zeitlichen Auflösung und der Unabhängigkeit der Bewölkung.

Für das maschinelle Lernen werden erklärende Variablen wie z.B. Rückstreukoeffizienten, Texturmaße, Kreuzpolarisationsverhältnisse, zeitlich aggregierte Parameter, Zeitreihenparameter wie Neigung und Korrelation und die interferometrische Kohärenz untersucht.

Die Untersuchungen werden für verschiedene Waldtypen (z.B. Nadel-/Laubwald) und topographische Bedingungen für österreichische Versuchsflächen durchgeführt, von denen zeitnah aufgenommene ALS-, SBL- und S1-Daten vorliegen.

Erwartete Ergebnisse

SBL-S1-PR wird zu einem vertieften Verständnis über die möglichen Anwendungen von SBL- und S1-Daten führen und damit neue Forschungs- bzw. Anwendungsbereiche eröffnen, wie z.B. die großräumige Veränderungs-detektion in Bezug auf 3D-Struktur oder Biomasse.

Die Bedeutung solcher Anwendungen zeigt sich in der Einbeziehung der Waldbiomasse in die globale Bestandsaufnahme, die ein integraler Bestandteil des Pariser Klimaabkommens ist. Weitere Anwendungsbereiche ergeben sich aus der Bedeutung der Waldstruktur für die Biodiversität, deren Monitoring ebenfalls ein Aufgabenbereich auf nationaler und internationaler Ebene ist.

Projektleitung

Technische Universität Wien - Department für Geodäsie und Geoinformation

Technische Universität Wien
Department für Geodäsie und Geoinformation
Univ.Prof. Dipl.Ing. Dr.techn. Norbert Pfeifer
Wiedner Hauptstraße 8-10/E120.7
A-1040 Wien