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Erstellung von Fichten- und Kiefernanteilskarten auf Basis von Satellitendaten für Bayern

Immitzer, Markus and Einzmann, Kathrin and Böck, Sebastian and Mattiuzzi, Matteo and Ng, Wai Tim and Wallner, Adelheid and Pinnel, Nicole and Reichmuth, Anne and Frost, Matthias and Müller, Andreas and Seitz, Rudolf and Atzberger, Clement (2015) Erstellung von Fichten- und Kiefernanteilskarten auf Basis von Satellitendaten für Bayern. Der gepixelte Wald - Reloaded, 17.-18. March 2015, Freising, Germany. ISBN 3-933506-45-X ISSN 0174-1810

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Abstract

Der fortschreitende Klimawandel erhöht das Gefährdungspotenzial von Wäldern zunehmend. Eine forstwirtschaftliche Nutzung von Wäldern ist oftmals nur durch den Wechsel auf Baumarten mit größerer Flexibilität gegenüber den Auswirkungen des Klimawandels langfristig sichergestellt. Für derartige Waldumbauvorhaben auf großer Fläche benötigen die Akteure aktuelle Verbreitungskarten einzelner Baumarten in einer räumlichen Aufl ösung von z. B. 1 Hektar. Um eine regelmäßige Überwachung und Aktualisierung zu ermöglichen, sind die Kosten für derartige Kartenprodukte ein weiterer wichtiger Faktor, der zu berücksichtigen ist. Der vorliegende Beitrag beschreibt und validiert einen fernerkundungsbasierten Ansatz für die Kartierung von einzelnen Baumarten (Fichte und Kiefer) mit einer innovativen Kombination von kommerziellen, sehr hoch aufgelösten Satellitendaten und frei verfügbar Landsat-Zeitreihen. Die Methodik beinhaltet dabei die überwachte Klassifi kation von WorldView-2 Daten ausgewählter Testgebiete, gefolgt von einem „Upscaling“ dieser Referenzinformationen auf große Flächen mit multispektralen und multitemporalen Landsat-Daten. Für die Modellierung wurde mit Random Forest (RF) ein auf Entscheidungsbäumen basierender Ansatz gewählt. Mit der entwickelten Methode konnten für ganz Bayern konsistente und genaue Karten der Fichtenund Kiefernverbreitung (kontinuierliche Anteile) mit einer Aufl ösung von 1 ha erstellt werden. Eine Validierung mit 3798 unabhängigen Referenzzellen ergab für Fichte bzw. Kiefer einen Root-Mean-Square Error (RMSE) von 11 und 14 %, und ein Bestimmtheitsmaß (R²) von 0.74 bis 0.79. Zwischen 76 und 85 % der Validierungspunkte wurden besser modelliert als die angenommene Unsicherheitsmarge von ±15 % der Referenzinformation (aus manueller Bildinterpretation von Orthophotos).

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/103185/
Document Type:Conference or Workshop Item (Poster)
Additional Information:LWF Projekte
Title:Erstellung von Fichten- und Kiefernanteilskarten auf Basis von Satellitendaten für Bayern
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthors ORCID iD
Immitzer, MarkusBoKu WienUNSPECIFIED
Einzmann, KathrinBoKu WienUNSPECIFIED
Böck, SebastianBoKu WienUNSPECIFIED
Mattiuzzi, MatteoBoKu WienUNSPECIFIED
Ng, Wai TimBoKu WienUNSPECIFIED
Wallner, AdelheidBayerische Landesanstalt für Wald und ForstUNSPECIFIED
Pinnel, Nicolenicole.pinnel (at) dlr.deUNSPECIFIED
Reichmuth, Anneanne.reichmuth (at) dlr.deUNSPECIFIED
Frost, MatthiasBayerische Staatsforsten AöR (BaySf)UNSPECIFIED
Müller, Andreasandreas.mueller (at) dlr.deUNSPECIFIED
Seitz, RudolfBayerische Landesanstalt für Wald und ForstUNSPECIFIED
Atzberger, ClementBoKu WienUNSPECIFIED
Date:December 2015
Refereed publication:No
Open Access:Yes
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Volume:214
Page Range:pp. 19-32
Editors:
EditorsEmail
Wallner, AdelheidLandesanstalt für Wald und Forst
Seitz, RudolfLandesanstalt für Wald und Forst
Series Name:Forstliche Forschungsberichte
ISSN:0174-1810
ISBN:3-933506-45-X
Status:Published
Keywords:Upscaling; Random Forest Regression; WorldView-2, Landsat; prozentuelle Bedeckung; Baumartenkartierung
Event Title:Der gepixelte Wald - Reloaded
Event Location:Freising, Germany
Event Type:international Conference
Event Dates:17.-18. March 2015
Organizer:Zentrum Wald Forst Holz Weihenstephan
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Space
HGF - Program Themes:Earth Observation
DLR - Research area:Raumfahrt
DLR - Program:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Research theme (Project):R - Vorhaben Fernerkundung der Landoberfläche (old), R - Vorhaben Geowissenschaftl. Fernerkundungs- und GIS-Verfahren, R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren
Location: Oberpfaffenhofen
Institutes and Institutions:German Remote Sensing Data Center > Land Surface
Deposited By: Pinnel, Dr.rer.nat Nicole
Deposited On:09 Mar 2016 09:52
Last Modified:31 Jul 2019 20:00

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