Trockenheit und Wald: Früherkennung per Satellit aus dem All
Forstwissenschaftler der TU München untersuchten zusammen mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt und der Universität Trier, wie der Einsatz der Fernerkundung zur frühzeitigen Erkennung von Trockenstress in Wäldern verwendet werden kann.
Foto: Leonie Wagner
Trockenstress-Früherkennung, darum ging es in dem Forschungsprojekt „ForDroughtDet“, das Methoden der Bildanalyse für Luftbilder und Satellitendaten entwickelt, um möglichst flächendeckend und automatisiert den Trockenstress bei Wäldern zu dokumentieren. Im Rahmen des Klimawandels wird mit mehr Extremwetterlagen gerechnet, also auch mit längeren Trockenperioden. Wie die sich auf Wälder weltweit auswirken, dazu erhofft sich die Wissenschaft schnellere und neue Erkenntnisse durch die Auswertung von Luftaufnahmen.
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Bisher wurden mithilfe von Spektralanalysen irreversible Schäden (die Wissenschaft spricht von Kalamitäten) durch Trockenheit aus Fernerkundungsdaten extrahiert. Prävention ist dann nicht mehr möglich. Ziel war daher eine Dürrefrüherkennung, um so zum Beispiel Bestände mit nicht standortgemäßen Baumarten bereits vor einem Komplettausfall zu identifizieren und darüber den Waldumbau zielgerichtet zu steuern.
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Ein Ansatz der Forstwissenschaftler war, Änderungen der Lichtreflexion im Kronenraum ausfindig zu machen. Diese zeigen bereits geringen Trockenstress an. Dabei folgten die Forschenden der Hypothese, dass sich bei Trockenstress die Stellung der Blätter verändert. Im Endeffekt konnten sie diese Hypothese aber weder bestätigen noch völlig verwerfen. Um die Baumzustandsanalyse für eine frühzeitige Erkennung von Trockenstress aus der Ferne abzuschließen, sei eine Integration von meteorologischen bzw. klimatischen Daten sowie Wachstumsmodellen notwendig, so ein Ergebnis der Studie.
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Die Frage ist nämlich, welche Änderung der Lichtreflexion was aussagt. Um hier eine Aussage zu erhalten, nutzte das Team der TU München den Ansatz, nicht nur das zurückgestrahlte Spektrum zu erfassen, sondern auch dessen Gleichförmigkeit (Anisotropie). Am Ende des Projekts „ForDroughtDet“ stehen Spektraldatenbanken, die mit Vor-Ort-Messungen abgeglichen werden. Diese sogenannte Phänologie-Datenbank beinhaltet die jahreszeitliche Entwicklung der Baumarten Fichte, Buche (für Trockenstresserkennung) sowie für Kiefer, Lärche, Eiche, Bergahorn, Birke und Zitterpappel. Eine Anisotropie-Datenbank dient der Modellierung der Reflexionsverteilung bei Fichten und Buchen unter Trockenstress und entsprechenden Kontrollbäumen im Tages- und Jahresverlauf und liefert Hinweise auf Strukturänderungen im Kronenraum durch Stresssituationen.
