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Forschungsstelle
BAFU
Projektnummer
WHFF 2017.12
Projekttitel
Waldmonitoring mit Sentinel-2 Satellitenbildern

Texte zu diesem Projekt

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Abstract
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Publikationen / Ergebnisse
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Erfasste Texte


KategorieText
Abstract
(Deutsch)
Seit Ende 2015 sind Sentinel-2-Satellitendaten frei erhältlich und grossflächig verfügbar. Die häufige Wiederholung der Aufnahmen in für Vegetationsanalysen wichtigen Spektralbändern bietet dabei ein grosses Potenzial für die Nutzung im Waldbereich. Das Ziel dieses Projektes ist, das vielversprechende Potenzial von Sentinel-2 für die Waldwirtschaft zu nutzen und für die Praxis greifbar zu machen. Hierfür wurden praxistaugliche Methoden entwickelt, diese anhand konkreter Fallbeispiele getestet und die Resultate mit den Praxispartnern kritisch diskutiert.

Es konnte aufgezeigt werden, dass starke Waldveränderungen wie Holzschläge oder Sommersturmschäden bereits mit einer einfachen Methode zuverlässig detektiert werden können. Die Erkennung von schwachen Veränderungen, wie Durchforstung oder Vitalitätsverlust im Frühstadium, sollte anhand von konkreten Anwendungsfällen weiter untersucht werden. Die Klassifikation von Laubbzw. Nadelholzflächen und Hauptbaumarten erreichte eine praxistaugliche Genauigkeit. Dabei ist für die Klassifikation der Hauptbaumarten die Verfügbarkeit geeigneter Trainingsdaten entscheidend und gewisse Baumarten sind schwierig zu unterscheiden. Das Potenzial von Sentinel-2 für das LangzeitMonitoring konnte an einigen Fallbeispielen (z.B. Trockenstress 2018) aufgezeigt werden und bestätigt den Mehrwert von dichten Satellitenzeitreihen für die detaillierte Wahrnehmung der komplexen Waldökosysteme und ihrer Dynamik.

Am Ende dieses Projektes wurde ein 5-tägiger Fortbildungskurs durchgeführt, um die Ergebnisse einem breiteren interessierten Publikum zugänglich zu machen. Im Rahmen dieser Kursreihe wurden methodische Grundlagen vermittelt und konkrete Fallbeispiele bearbeitet, sodass die Teilnehmenden am Ende in der Lage waren, die entwickelten Methoden selbständig und zweckmässig einzusetzen. An der HAFL werden Sentinel-2-Daten bereits in angewandten Forschungsprojekten und im Unterricht verwendet, und auch das Interesse in der Praxis nimmt stark zu.
Publikationen / Ergebnisse
(Deutsch)
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