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Mapping European Spruce Bark Beetle Infestation at Its Early Phase Using Gyrocopter-Mounted Hyperspectral Data and Field Measurements

Hellwig, Florian M. und Stelmaszczuk-Gorska, Martina A. und Dubois, Clémence und Wolsza, Marco und Truckenbrodt, Sina und Sagichewski, Herbert und Chmara, Sergej und Bannehr, Lutz und Lausch, Angela und Schmullius, Christiane (2021) Mapping European Spruce Bark Beetle Infestation at Its Early Phase Using Gyrocopter-Mounted Hyperspectral Data and Field Measurements. Remote Sensing, 13 (22), 0-30. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/rs13224659. ISSN 2072-4292.

Dieses Archiv kann nicht den Volltext zur Verfügung stellen.

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2072-4292/13/22/4659

Kurzfassung

The prolonged drought of recent years combined with the steadily increasing bark beetle infestation (Ips typographus) is causing enormous damage in Germany’s spruce forests. This preliminary study investigates whether early spruce infestation by the bark beetle (green attack) can be detected using indices based on airborne spatial high-resolution (0.3 m) hyperspectral data and field spectrometer measurements. In particular, a new hyperspectral index based on airborne data has been defined and compared with other common indices for bark beetle detection. It shows a very high overall accuracy (OAA = 98.84%) when validated with field data. Field measurements and a long-term validation in a second study area serve the validation of the robustness and transferability of the index to other areas. In comparison with commonly used indices, the defined index has the ability to detect a larger proportion of infested spruces in the green attack phase (60% against 20% for commonly used indices). This index confirms the high potential of the red-edge domain to distinguish infested spruces at an early stage. Overall, our index has great potential for forest preservation strategies aimed at the detection of infested spruces in order to mitigate the outbreaks.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/146500/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Mapping European Spruce Bark Beetle Infestation at Its Early Phase Using Gyrocopter-Mounted Hyperspectral Data and Field Measurements
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Hellwig, Florian M.FSU Jenahttps://orcid.org/0000-0001-8878-8493NICHT SPEZIFIZIERT
Stelmaszczuk-Gorska, Martina A.FSU Jenahttps://orcid.org/0000-0002-3097-9278NICHT SPEZIFIZIERT
Dubois, ClémenceFSU JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wolsza, MarcoFSU JenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Truckenbrodt, SinaSina.Truckenbrodt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6016-3747NICHT SPEZIFIZIERT
Sagichewski, HerbertThüringenForst/Forestal Research and Competency Center GothaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Chmara, SergejThüringenForst/Forestal Research and Competency Center GothaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bannehr, LutzInstitut for Geoinformation and SurveyingNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lausch, AngelaComputational Landscape Ecology, Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ), Leipzig, Germanyhttps://orcid.org/0000-0002-4490-7232NICHT SPEZIFIZIERT
Schmullius, ChristianeFSU Jena, Institut für Geographie Lehrstuhl Fernerkundung, c.schmullius (at) uni-jena.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:18 November 2021
Erschienen in:Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:13
DOI:10.3390/rs13224659
Seitenbereich:0-30
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
Name der Reihe:Imaging Spectroscopy of Forest Ecosystems
ISSN:2072-4292
Status:veröffentlicht
Stichwörter:bark beetle infestation; green attack detection; temperate forest; hyperspectral indices; field spectrometer measurements
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
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DLR - Forschungsgebiet:R - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - keine Zuordnung
Standort: Jena
Institute & Einrichtungen:Institut für Datenwissenschaften > Bürgerwissenschaften
Hinterlegt von: Truckenbrodt, Sina
Hinterlegt am:30 Nov 2021 12:33
Letzte Änderung:30 Nov 2021 12:33

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