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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:hbz:385-6158
URL: http://ubt.opus.hbz-nrw.de/volltexte/2011/615/


Charakterisierung von Forstbeständen mit Hilfe von Laserscanning und Reflexionsmodellierung

Characterization of Forest Stands using Laser Scanning and Radiative Transfer Modeling

Buddenbaum, Henning

pdf-Format:
Dokument 1.pdf (25.925 KB)

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SWD-Schlagwörter: Fernerkundung
Freie Schlagwörter (Deutsch): Laserscanning , Wald , Reflexionsmodellierung
Freie Schlagwörter (Englisch): Remote Sensing , Laser scanning , Forest , Radiative Transfer Modeling
Institut: Geographie und Geowissenschaften
Fakultät: Fachbereich 6
DDC-Sachgruppe: Geowissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Hill, Joachim (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 20.01.2010
Erstellungsjahr: 2010
Publikationsdatum: 07.01.2011
Kurzfassung auf Deutsch: Die Beobachtung und Bewertung von Wäldern ist eins der zentralen Themen der Fernerkundung. Wälder sind auf der Erde die größten Speicher von Biomasse und damit, neben den Ozeanen, die größte Senke für Kohlendioxid. Eine genaue Kenntnis über Zusammensetzung, Zustand und Entwicklung der Wälder ist wegen ihrer vielfältigen Funktionen und ihres großen Anteils an der Landesfläche von großem wissenschaftlichem und gesellschaftlichem Wert. Eine flächen-deckende detaillierte Beobachtung ist nur mit fernerkundlichen Mitteln möglich.
Eine vielversprechende moderne Technik für hochauflösende Waldfernerkundung ist luftgestütztes Laser¬scanning. Für die Arbeit stand ein Laserscanner-Datensatz aus dem Idarwald bei Morbach in Einzelpunkten und als Wellenformdatensatz zur Verfügung, der zur Ableitung von strukturellen Waldparametern genutzt wurde.
Als wichtigster Bestandsstrukturparameter wurde die Baumhöhe sowohl aus Einzelpunktdaten als auch aus gerasterten Bilddaten flächendeckend mit hoher Genauigkeit abgeleitet. Die Kronenuntergrenzen konnten anhand der Wellenformdaten identifiziert werden und stimmten ebenfalls in hoher Genauigkeit mit Geländemessungen überein. Aus Baumhöhen und Höhe der Kronenuntergrenzen konnte die jeweilige Kronenlänge bestimmt werden. Eine größere Herausforderung ist die Bestimmung der Anzahl der Bäume pro Hektar. Während die einzelnen Kronen älterer Nadelbäume gut erkennbar sind, lassen sich Laubbäume und jüngere Nadelbäume nur schwer identifizieren. Trotzdem konnte mit Hilfe eines adaptiven Moving-Window-Ansatzes eine hohe Übereinstimmung mit im Gelände bestimmten Stammzahlen erzielt werden. Aus dem Anteil der Laserstrahlen, die im Bestand den Boden erreichen, können der Kronenschlussgrad und der Blattflächenindex bestimmt werden. Beide Größen sind für den Strahlungstransfer im Bestand und für ökologische Fragestellungen von Bedeutung und konnten ebenfalls flächendeckend und mit hoher Genauigkeit gemessen werden. Eng verknüpft mit dem Blattflächenindex sind die Biomasse und der Holzvorrat. Der Holzvorrat kann zwar nicht direkt aus den Laser¬scannerdaten abgeleitet werden, da aber enge Beziehungen zu Baumhöhe und Stammzahl bestehen, kann er aus diesen statistisch abgeleitet werden. Auch die Biomasse wurde indirekt bestimmt: aus den Baumhöhen und dem Bedeckungsgrad.
Die detaillierteste Charakterisierung von Waldbeständen kann durch Kombination unterschiedlicher Datensätze erreicht werden. Neben dem Laserscanningdatensatz stand auch ein hyperspektrales Bild des Untersuchungsgebiets zur Verfügung. Um diese zu kombinieren, wurde aus den Wellenformen die jeweils über der Fläche eines Hyperspektralpixels zurückgestreute Laserenergie in Höhenschritten von 0.5 m berechnet. Diese Höhenprofile zeigen die Position und Dichte der Baumkronen. Der kombinierte Datensatz wurde für eine Klassifikation zwischen Fichten und Douglasien in jeweils mehreren Altersstufen verwendet und konnte gegenüber dem Hyperspektralbild alleine eine deutliche Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit erzielen.
Als weitere Methode, die Vorteile von hyperspektraler Fernerkundung mit denen von Laser-scanning zu verbinden, wurden Methoden zur Verwendung von Laserscanning für die Invertierung von zwei Reflexionsmodellen entwickelt und getestet. Da mit Laserscanning Größen bestimmt werden können, die aus einem Reflexionsspektrum nicht eindeutig ableitbar sind, können die Daten verwendet werden, um den Parameterraum bei der Invertierung zu verkleinern und damit die Invertierung zuverlässiger zu machen.
Kurzfassung auf Englisch: Monitoring and evaluation of forests is one of the central topics of remote sensing. Forests are the largest reservoirs of biomass and thus, apart from the oceans, the largest carbon dioxide sink. Due to their manifold functions and their large area, detailed knowledge of composition, condition and development of forests is crucial for science and society. Only remote sensing offers the possibility of monitoring complete forests.
Airborne laser scanning is a promising technology for high-resolution forest remote sensing. A point and waveform data set of the Idarwald forest near Morbach was used in this work for the derivation of structural forest parameters.
The most important structural stand parameter is the tree height. It was derived with high precision from single point data as well as from raster images. Crown base heights could be measured using waveform data, allowing for the calculation of crown lengths. Measuring the number of trees per hectare is a challenge. While the crowns of mature conifers are comparatively easily detectable, deciduous trees and young conifer trees are harder to count. But still a good agreement between field measurements and tree densities derived from Lidar could be achieved using an adaptive moving window approach. The fractional cover and the leaf area index of tree crowns can be derived from the portion of the laser beams reaching the ground. Biomass and timber volume are further products that could be measured using leaf area index, tree height and stem density.
The most detailed characterization of forest stands can be achieved by combining different data sets. A hyperspectral image of the same area as the laser scanning data was available. To combine both, average waveforms for the hyperspectral image’s pixel areas were calculated in a vertical resolution of 0.5 m. The height profiles show the extent and density of tree crowns. The combined data set was tested in a classification of coniferous tree species and age classes and performed significantly better than the hyperspectral image alone.
As another way of combining the advantages of hyperspectral remote sensing and laser scanning methods of using laser scanning in the inversion of radiative transfer models were developed. Laser scanning is capable of measuring variables that cannot be derived unambiguously from the reflectance spectrum. These structural data can be utilized to reduce the number of free parameters in the inversion process in order to make the inversion results more reliable.

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