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.
Das Ziel dieser Forschungsarbeit liegt in der Entwicklung einer innovativen Klassifikationsstrategie zur satellitengestützten Forstinventur in einem europäischen Mittelgebirgsraum. Über die Ableitung von thematischen Karten der flächenscharfen Verbreitung von fünf Baumartengruppen (Eiche, Buche, Fichte, Douglasie und Kiefer) sowie drei Entwicklungsphasen (Qualifizierung, Dimensionierung und Reife) werden wichtige für eine nachhaltige Bewirtschaftung von Wäldern erforderliche Grundlagendaten bereitgestellt. rnDie nachhaltige Bewirtschaftung der Vielfachfunktionen von Wäldern (Nutz-, Schutz- und Erholungsfunktionen) sowie der steigende Informationsbedarf in Folge nationaler und internationaler Monitoring- und Berichtspflichten (u.a. Montréal Prozess und Kyoto Protokoll) erfordern aktuelle und flächendeckende Informationen über den Zustand der Wälder. In diesem Kontext können fernerkundliche Daten und Methoden zur Unterstützung konventioneller terrestrischer Verfahren zum Einsatz kommen.rnDas Untersuchungsgebiet dieser Studie umfasst den südlichen und östlichen Teil der rheinland-pfälzischen Eifel mit einer Fläche von mehr als 5200 km-², davon rund 2080 km-² bewaldet. Die naturräumliche Heterogenität, die wuchsklimatischen Unterschiede, die Variabilität von Relief und Topographie, die große Zahl vorkommender Baumarten sowie die kulturhistorische Waldentwicklung in der Eifel stellen eine besondere Herausforderung für satellitengestützte Inventurmethoden dar.rnDurch die bevorzugte Verwendung von Referenzdaten aus der unmittelbaren räumlichen Umgebung eines zu klassifizierenden Bereichs wird bei der Parametrisierung des Klassifikationsansatzes die jeweilige naturräumliche und wuchsklimatische Charakteristik berücksichtigt. Der Vergleich dieses räumlich adaptiven Klassifikationsansatzes mit einer konventionellen Maximum-Likelihood Klassifikation zeigt, dass eine Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit um 12 Prozentpunkte erreicht werden konnte. Die Adaptierung der Klassifikationsstrategie an die naturräumlichen und wuchsklimatischen Bedingungen sowie die Anpassung an bestehende Erhebungsmethoden und Datenorganisation bilden die Grundlage für eine erfolgreiche Anwendung des Verfahrens in einem heterogenen Mittelgebirgsraum. Die hohe erreichte Gesamtgenauigkeit des Klassifikationsergebnisses von rund 74% (über 87% für die fünf Hauptbaumarten) erlaubt die Einbindung der Methode in operationelle Erhebungsverfahren zur Unterstützung der terrestrischen Forstinventur.
Das EU-weite Naturschutznetz Natura 2000 (FFH) umfasst über 11% der terrestrischen Ökosystemfläche. Zur langfristigen Erhaltung dieser Gebiete fehlt ein funktionierendes Monitoringsystem mit geeigneten Indikatoren, Parametern und Datenprodukten, die eine regelmäßig wiederholbare, flächendeckende und vor allem kosteneffiziente Erhebung ermöglichen. Hierfür untersucht diese Dissertation moderne, höchstauflösende Satellitendaten und die Möglichkeiten ihrer Anwendung im Naturschutz, insbesondere als Grundlage zur Indikatorenableitung. Es wurden konkrete Anforderungen von Behörden und NGO bzgl. Daten und Indikatorwerten gesammelt und für zwei Untersuchungsgebiete im Naturpark "Hoher Fläming" in Brandenburg umgesetzt. Dazu wurden zwei Aufnahmen des QuickBird-Satelliten akquiriert und mit vorhandenen GIS-Daten kombiniert. Der praktische Teil der Arbeit beschreibt Eigenschaften und Vorverarbeitung aller Daten, ihre Auswertung nach einem objektbasierten Ansatz und die Ableitung spezifischer quantitativer Parameter. Diese beschreiben den Zustand der Ökosysteme und berücksichtigen die sozio-ökonomischen Belastungen, die auf die Flächen einwirken und Nutzungskonflikte verursachen. Auf der Basis dieser Parameter wurden räumliche Indikatoren erprobt. Zur Anwendung auf der lokalen Ebene in bewaldeten Gebieten und für das Monitoring von Offenland-Flächen werden je zwei Indikatoren vorgeschlagen. Für die regionale Ebene wird ein sozio-ökomischer Indikator empfohlen. Diese fünf Indikatoren sind dazu geeignet, ausgewählte Aspekte der (Bio)Diversität in Schutzgebieten zu beschreiben. Sie analysieren Komposition, Struktur und Funktion der Habitat-Typen sowohl auf der regionalen Landschafts-Ebene, als auch auf der lokalen Ökosystem- bzw. Schutzgebiets-Ebene. Alle Indikatoren besitzen einen Nutzen für das Management von Schutzgebieten und bieten zumindest indirekte Hilfe für die Berichterstattung im Sinne der FFH-Richtlinie. Die vorgeschlagenen Indikatoren sind zwar spezifisch auf die lokalen Untersuchungsgebiete zugeschnitten, doch sind die ökologischen Rahmenbedingungen allgemein gültig. Es ist möglich, diese Indikatoren auch in anderen europäischen Regionen mit den gleichen natürlichen Gegebenheiten und sozio-ökonomischen Strukturproblemen anzuwenden. Für die Anwendung verschiedener Fernerkundungsdaten zur Erfüllung von Monitoringaufgaben sprechen die positiven Ergebnisse der durchgeführten Kosten-Nutzen-Analyse. Vor- und Nachteile von Daten und Auswertungsmethoden werden ausführlich diskutiert.
Considering actual climatic and land use changes the problem of available water resources or the estimation of potential flood risks gain eco-political and economical relevance. Adequate assessments, thus, require precise process-based hydrological knowledge. Spatially distributed hydrological modelling enables a both abstractive and realistic description of hydrological processes, and therefore contributes to the understanding of the hydrological system- responses. Referring to the example of the mesoscale Ruwer basin (a tributary to the Mosel river), a modified version of the distributive modelling system PRMS/MMS (Precipitation Runoff Modeling System/Modular Modeling System) is applied to calculate spatially and temporally explicit water budgets. To achieve modelling results as precise as possible, integration of detailed land use information (spatial distribution of the existing land use classes, crop- and site-specific growth patterns) is necessary. This information is derived here by analysis of multitemporal, geometrically and radiometrically pre-processed Landsat TM-data. This enables separation of different land use classes and differentiated quantification of the leaf area index (LAI). The LAI is estimated by a spectral unmixing approach using statistically optimized endmember sets, referring to the example of winter grain and grassland plots. As a result, numerical inputs (coefficients for calculating evapotranspiration, interception storages) and extracted non-numerical (classified) information can be provided for hydrological modelling. The version of PRMS applied in this study allows important land use terms to be parameterized in high temporal resolution. Using model input derived from the available satellite data, simulation results are obtained that prove to be realistic compared to gauge data and with respect to their spatial differentiation. Results differ significantly from those obtained by using parameters from literature or by experience without distinguishing specific and site-dependent growth patterns. It can be concluded that the quality of modelling results notably improves by integration and quantitative analysis of remote sensing data; thus, these methods are a significant contribution to physically-based hydrological modelling.