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Forschungsprojekt

FirST 2.0 - Forstschadensinventarisierung basierend auf rapiden Satellitentechnologien

Motivation:

Die Vitalität von Mitteleuropas Waldgebieten hat sich aufgrund klimatischer Änderungen und Schädlingsbefall in den letzten Jahren stark verschlechtert und das Auftreten sowie die Intensität von Schadereignissen haben sich erhöht. Vor diesem Hintergrund ist das Ergreifen von Maßnahmen, die Waldschäden entgegenwirken, von großer Bedeutung. Für deren gezielten Einsatz ist die kontinuierliche Beobachtung der Vitalität sowie die frühe Erkennung von Schäden durch Trockenheit, Wind oder Schädlinge von großer Bedeutung – nicht nur für die Wissenschaft, sondern auch für Schutzgebiete und Waldbesitzer, die Gegenmaßnahmen auf lokaler Ebene umsetzen müssen. Eine konsistente Informationsplattform, die relevante Informationen räumlich explizit und in Echtzeit frei verfügbar macht, gibt es bisher in Deutschland nicht.

Stehende Totholzstämme sind umringt von Jungwuchs
Vier Diagramme mit verschiedenen spektralen Indizes
Das Diagramm zeigt verschiedene spektrale Indizes (NDVI, NDMI, NBR, EVI), die aus Landsat- und Sentinel-2-Daten generiert wurden, zwischen 2000 und 2020. Dargestellt sind die Werte für ein Pixel (30x30 m), das im Jahr 2018 als Borkenkäferschaden kartiert wurde. Besonders für NDMI und NBR ist gut zu erkennen, dass die Werte bereits vor 2018 (mit vertikalen Linien eingegrenzt) stark abfallen und der Borkenkäferbefall damit früh mit Satellitendaten erkannt werden kann.

Projektziele:

Ziel des Gesamtprojekts FirST 2.0 ist die Entwicklung eines Webtools, das es Endnutzern (z.B. Schutzgebietsverwaltungen und Waldbesitzer) ermöglicht, die Vitalität des Waldes zu beobachten und Schäden frühzeitig zu erkennen sowie frühzeitig Gegenmaßnahmen einleiten zu können. Der Schwerpunkt der Nationalparkverwaltung liegt dabei insbesondere in der Erkennung und Analyse des bisherigen Borkenkäferbefalls. Hieraus sollen innovative Algorithmen programmiert werden, die zukünftig die frühere Detektion von Borkenkäferbefall ermöglichen sollen. Des Weiteren werden Modelle entwickelt, die die Wahrscheinlichkeit eines Borkenkäferbefalls in bisher nicht betroffenen Gebieten modellieren sollen. Die Untersuchungen der Nationalparkverwaltung beschränken sich dabei nicht nur auf den Nationalpark Bayerischer Wald, sie koordiniert auch die Zusammenarbeit mit anderen Nationalparks in Deutschland und berücksichtigt deren Beobachtungen und Daten.

Methodik:

Fernerkundliche Methoden werden zur Überwachung der Waldvitalität und zur Ermittlung potentieller Schäden herangezogen. Um zeitlich möglich hochaufgelöste Aufnahmen zu garantieren, die die frühzeitige Erkennung und Analyse von Schadereignissen ermöglichen, werden dabei die Daten verschiedener Satelliten kombiniert. Für den Nationalpark Bayerischer Wald ist dies besonders wichtig, da viele optische und Thermalaufnahmen aufgrund der hohen Wolkenbedeckung nicht nutzbar sind. Genutzt werden sollen insbesondere die frei verfügbaren Satellitendaten der Europäischen Raumfahrtbehörde ESA – Radardaten von Sentinel-1 sowie optische Bilder von Sentinel-2. Auch optische sowie thermale Aufnahmen der Landsat-Satellitenreihe von NASA und United States Geological Service (USGS) werden berücksichtigt, sowie gegebenenfalls auch Hyperspektralsatellitendaten. Drohnen werden für die Gewinnung von Referenzdaten zur Kalibrierung der Algorithmen und Modelle genutzt. Diese wiederum basieren auf innovativen Techniken maschinellen Lernens, die Datenverarbeitung basiert zum größten Teil auf Cloud Computing, um die großen Datenmengen effizient analysieren zu können.

Finanzierung:

Bundesministerium für Verkehr und Infrastruktur (BMVI), Forschungsinitiative mFUND (Modernitätsfonds), Förderkennzeichen 19F2127D

Ansprechpartner:

Simon König
Projektbearbeiter
simon.koenig@npv-bw.bayern.de

Prof. Dr. Marco Heurich
Sachgebietsleiter
marco.heurich@npv-bw.bayern.de

Kooperationspartner:

Veröffentlichungen:

 

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Projektlogo - FirSt 2.0
Logo - Förderinitiative mFUND
Logo - Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur
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