Fernerkundung von Vegetationsgrenzen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Der Beobachtung von Veränderungen in der Artenzusammensetzung der Pflanzendecke wird zunehmende Bedeutung beigemessen. Das liegt an zwei Dingen: (1.) der Erkenntnis, dass die sich wandelnden Klimabedingungen starke Auswirkungen auf die Zusammensetzung der Vegetation und damit auch auf ihre Funktionen in Ökosystemen uhd für den Menschen haben und (2.) dem Bedarf für eine Erfolgskontrolle im Naturschutz. Dieser zuletzt genannte Bedarf wird besonders durch neue Naturschutzrichtlinien der EU forciert. Viele der erwarteten Veränderungen in der Pflanzendecke werden besonders deutlich, wenn man sich die Entwicklung in der Fläche anschaut, also nicht nur Trends an ausgewählten Beobachtungspunkten betrachtet. Da man flächenhafte Veränderungen rasch, nachvollziehbar und objektiv festhalten möchte, bieten sich dafür im Prinzip besonders Verfahren der Fernerkundung aus Flugzeugen oder mit Satelliten an. Nun gibt es jedoch im Bereich der Vegetationskartierung eine Diskrepanz zwischen dem Stand der Bildtechnik und dem Stand der Auswertungsverfahren. Die herkömmlichen Auswerteverfahren beruhen auf klassifizierenden Ansätzen, in denen die Pflanzendecke in Bereiche in sich relativ einheitlicher Vegetation untergliedert wird. Innerhalb solch einer „Klasse" gibt es Variation und diese Variation kann Ausdruck von jenen beginnenden Veränderungen, in der Pflanzendecke sein, die man festhalten möchte. Es wurde nun nach einem Verfahren gesucht, das diese Probleme zu beheben hilft. Es galt, die graduellen Unterschiede in der Artenzusammensetzung als solche darzustellen. Dafür wurden die Daten zur „Artenzusammensetzung" zunächst so transformiert, dass sie sich mit ihren Übergängen in der Fläche darstellen ließ. Vereinfacht gesagt geschah dies, indem unterschiedlichen Artenzusammensetzungen nach ihrer Ähnlichkeit Werte zugewiesen wurden (das hier verwendete statistische Verfahren dafür war die Nicht-metrische Multidimensionale Skalierung). Voraussetzung ist das Vorhandensein von Vegetationsdaten, die an repräsentativen Punkten im Feld aufgenommen wurden. Ohne solche „Kalibrierung" ist Fernerkundung von Artenzusammensetzungen nicht möglich. Die an den Stichprobenpunkten festgestellten Vegetationsmerkmale werden in Bezug zu den in Bilddaten enthaltenen Reflexionsdaten gesetzt. Wenn dieser Bezug bekannt ist, kann man dje Vegetationsmerkmale anhand der Bilddaten in die Fläche extrapolieren. Als Bilddaten wurden sog. „hyperspektrale" Daten verwendet. Davon spricht man, wenn die das Bild ausmachenden Reflexionsunterschiede in zahlreichen engbegrenzten Wellenlängenbereichen aufgenommen werden. Gerade diese hohe „spektrale Auflösung" ist für die Differenzierung von Pflanzenbeständen noch wichtiger als die räumliche Auflösung („Schärfe") der Bilder. Die technischen Verfahren für die Verknüpfung von Ordination und Bilddaten entstammen der Spektroskopie, welche z.B. auch in der Industrie für die Materialprüfung eingesetzt wird (in der vorliegenden Untersuchung wurde eine Partial Least Squares Regression venwendet). Das Ergebnis dieser Auswertungsschritte besteht in kontinuierlichen, also „klassenlosen" Darstellungen der Vegetationszusammensetzung. Damit hat man sich der anfangs beschriebenen Probleme entledigt. Neben der Artenzusammensetzung können noch weitere Merkmale der Pflanzendecke zur Darstellung gelangen. Z.B. kann man auf der Grundlage der Artenzusammensetzung auf Standortbedingungen, wie Wasserverfügbarkeit, Nährstoffverfügbarkeit oder Bodenreaktion schließen. Diese Merkmale können dann ohne Transformation über Ordination in Bezug zu den Bilddaten gesetzt werden. Um sich auch die Vorteile von Klassifikationen (klare Typenzuweisungen) zu Nutze machen zu können, werden die kontinuierlichen Darstellungen mit Klassendarstellungen unterlegt.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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(2005): Combining discrete and non-discrete approaches in vegetation mapping for monitoring. Verhandlungen der Gesellschaft für Ökologie 35, 432
Weiß, C, Schmidtlein, S.
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(2005): Dealing with spatial small-scale variation and fuzzy boundaries in vegetation monitoring. Verhandlungen der Gesellschaft für Ökologie 35, 426
Schmidtlein, 8., Weiß, C.
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(2006): Monitoring FFH conservation areas with hyperspectral imagery: A comparison of supervised classification algorithms. Verhandlungen der Gesellschaft für Ökologie 36: 413
Weiß, C , Schmidtlein, S.
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(2007): Mapping the floristic continuum: Ordination space position estimated from imaging spectroscopy. Journal of Vegetation Science 18, 131-140
Schmidtlein, S., Zimmermann, P., Schüpferling, R., Weiß, C.
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(2008): Klassenlose Kartierung von Vegetationsmustern. Natur und Landschaft 11: 494-497
Zimmermann, P., Schmidtlein, S. , Weiß, C.
