Vitalitätserfassung von Fichten mittels Fernerkundung

Die Vitalität vieler Baumarten ist durch den Klimawandel und die damit einhergehenden Wetteränderungen stark gefährdet. Der Bedarf an kostengünstigen Methoden zum großfl ächigen Monitoring von Waldfl ächen ist deshalb von großer Bedeutung. Im Projekt VitTree der Bayerischen Forstverwaltung wurde von einem Projektteam aus BOKU Wien, DLR, BaySF, ÖBf und LWF untersucht, in welchem Ausmaß und ab welchem Zeitpunkt Vitalitätsveränderungen von Bäumen mithilfe von Fernerkundungsdaten erfasst werden können. Das Ziel dieser neuen Methoden ist eine möglichst frühzeitige Erkennung von Veränderungen, idealerweise noch bevor diese für das menschliche Auge im Gelände erkennbar sin

The making of a joint e-learning platform for remote sensing education : experiences and lessons learned

E-learning is widely used in academic education, and currently, the COVID-19 pandemic is increasing the demand for e-learning resources. This report describes the results achieved and the experiences gained in the Erasmus+ CBHE (Capacity Building in Higher Education) project “Innovation on Remote Sensing Education and Learning (IRSEL)". European and Asian universities created an innovative open source e-learning platform in the field of remote sensing. Twenty modules tailored to remote sensing study programs at the four Asian partner universities were developed. Principles of remote sensing as well as specific thematic applications are part of the modules, and a knowledge pool of e-learning teaching and learning materials was created. The focus was given to case studies covering a broad range of applications. Piloting with students gave evidence about the usefulness and quality of the developed modules. In particular, teachers and students who tested the modules appreciated the balance of theory and practice. Currently, the modules are being integrated into the curricula of the participating Asian universities. The content will be available to a broader public

Country-Level Modeling of Forest Fires in Austria and the Czech Republic: Insights from Open-Source Data

Forest fires are becoming a serious concern in Central European countries such as Austria (AT) and the Czech Republic (CZ). Mapping fire ignition probabilities across countries can be a useful tool for fire risk mitigation. This study was conducted to: (i) evaluate the contribution of the variables obtained from open-source datasets (i.e., MODIS, OpenStreetMap, and WorldClim) for modeling fire ignition probability at the country level; and (ii) investigate how well the Random Forest (RF) method performs from one country to another. The importance of the predictors was evaluated using the Gini impurity method, and RF was evaluated using the ROC-AUC and confusion matrix. The most important variables were the topographic wetness index in the AT model and slope in the CZ model. The AUC values in the validation sets were 0.848 (AT model) and 0.717 (CZ model). When the respective models were applied to the entire dataset, they achieved 82.5% (AT model) and 66.4% (CZ model) accuracy. Cross-comparison revealed that the CZ model may be successfully applied to the AT dataset (AUC = 0.808, Acc = 82.5%), while the AT model showed poor explanatory power when applied to the CZ dataset (AUC = 0.582, Acc = 13.6%). Our study provides insights into the effect of the accuracy and completeness of open-source data on the reliability of national-level forest fire probability assessment

Ferndiagnose mittels Satellit und Flugzeug - "Vitree" erfasst die Vitalität von Fichten aus der Luft

Klimawandelbedingte Wetteränderungen führen oftmals zur Verringerung der Vitalität von Bäumen. Mehrere Hauptbaumarten haben deshalb ein gesteigertes Gefährdungspotenzial. Dadurch steigt der Bedarf an kostengünstigen, rasch durchführbaren Methoden zum großflächigen Monitoring von Waldflächen. Das Projekt »VitTree« untersucht, in welchem Ausmaß und ab welchem Zeitpunkt Veränderungen der Vitalität von Bäumen mittels Fernerkundung erfasst warden können. Das Ziel derartiger Methoden ist es, möglichst frühzeitig solche Veränderungen zu diagnostizieren, idealerweise noch bevor diese für das menschliche Auge im Gelände erkennbar sind

Fractional cover mapping of spruce and pine at 1 ha resolution combining very high and medium spatial resolution satellite imagery

Increases in extreme weather events associated with climate change have the potential to put currently healthy forests at risk. One option to minimize this risk is the application of forest management measures aimed at generating species mixtures predicted to be more resilient to these threats. In order to apply such measures appropriately, forest managers need up-to-date, accurate and consistent forest maps at relatively fine spatial resolutions. Cost efficiency is a major factor when creating such maps. Taking European spruce (Picea abies) and Scots pine (Pinus sylvestris) as an example, this paper describes an innovative approach for mapping two tree species using a combination of commercial very high resolution WorldView-2 (WV2) images and Landsat time series data. As a first step, this study used a supervised object-based classification of WV2 images covering relatively small test sites distributed across the region of interest. Using these classification maps as training data, wall-to-wall mapping of fractional coverages of spruce and pine was achieved using multi-temporal Landsat data and Random Forests (RF) regression. The method was applied for the entire state of Bavaria (Germany), which comprises a total forested area of approximately 26,000 km2. As applied here, this two-step approach yields consistent and accurate maps of fractional tree cover estimates with a spatial resolution of 1 ha. Independent validation of the fractional cover estimates using 3780 reference samples collected through visual interpretation of orthophotos produced root-mean-square errors (RMSE) of 11% (for spruce) and 14% (for pine) with almost no bias, and R2 values of 0.74 and 0.79 for spruce and pine, respectively. The majority of the validation samples (75% (spruce) and 84% (pine)) were modeled within the assumed uncertainty of± 15% of the reference sample. Accuracies were significantly better compared to those achieved using a single-step classification of Landsat time series data at the pixel level (30 m), because the two-step approach better captures regional variation in the spectral signatures of target classes. Moreover, the increased number of available reference cells mitigates the impact of occasional errors in the reference data set. This two-step approach has great potential for cost-effective operational mapping of dominant forest types over large areas

Erfassung von Baumarten, Kalamitäten und Holzvorrat mittels hochaufgelösten Satellitendaten

Increasing requirements for monitoring to ensure sustainable forest management result in a higher demand for detailed, reliable and up-to-date forest information on such things as tree species mixture, vitality status, and growing stock volume, as well as windthrow and pest detection. This information is commonly obtained through well-established, field-based forest inventories. Remote sensing applications can provide important additional data, particularly given the increased availability of earth observation (EO) data in recent years. One advantage of EO data is its usefulness in the production of area-wide maps. In this work, optical remote sensing data from current satellite missions are used to derive various forest parameters. EO data with high spectral (5 to 10 spectral bands) and high spatial resolutions (0.5 to 30 m) are used for tree species classification, mapping calamities and growing stock. Tree species are classified at the individual tree crown level and at the level of tree groups, depending on the spatial resolution of the EO data. Classifications of tree crowns from ten tree species using WorldView-2 data (8 spectral bands, 2 m spatial resolution) have an overall accuracy of 82%. Classification of several scenes using automatically generated segments representing tree collectives show significantly higher accuracies. Depending on the number of classes (around ten, including non-forest classes), the models result in overall accuracies of 88 to 97%. A direct comparison of three sensors shows that, in addition to spectral resolution, spatial resolution has a great influence on classification accuracy. Seven tree species are distinguished with an overall accuracy of 74% using WorldView-2 data, 68% with Sentinel-2 (10 spectral bands, 10 to 20 m spatial resolution) and 50% with Landsat-8 (6 spectral bands, 30 m spatial resolution). Hence, spatial resolutions of 10 to 30 m appear to be inadequate for species differentiation, particularly in very heterogeneous forests. To test the possibilities of mapping tree species on large areas the spruce and pine classification using WorldView-2 data as a reference, and metrics derived from Landsat time series data as explanatory variables are combined to derive species-specific fractional cover for the entire state of Bavaria. An independent validation shows error values of 12.1% for pine and 14.2% for spruce. The detection of calamities also shows promising results. Three classes - 'healthy', 'bark beetle infested but still green' and 'dead' - can be distinguished at the tree crown level with accuracies of more than 70% using WorldView-2 data. Windthrows are detected using a change detection approach based on RapidEye data (5 spectral bands, 5 m spatial resolution) recorded before and after the event. With an object-based approach, affected areas of more than 0.5 ha are identified with accuracies of around 90%. Satellite sensors such as WorldView-2 are capable of recording stereo scenes. Hence, these data are an alternative to LiDAR for generation of digital surface models and canopy height models (CHM). We use CHM here for growing stock modeling, with ground-based forest inventory results as input data. Explanatory variables include spectral and height metrics from the WorldView-2 data derived from different reference circles. The best model has an error of 29.5%. The studies presented underline the high potential of earth observation data for the estimation of important forest parametersDie Sicherstellung einer nachhaltigen Waldbewirtschaftung sowie steigende Monitoringanforderungen führen zu einem erhöhten Bedarf an detaillierten, verlässlichen und aktuellen Informationen über Wälder. Beispiele sind Baumarten, Vitalitätszustand, Holzvorrat oder die Erfassung von Veränderungen wie Windwürfe und Schädlingsbefall. Die Bereitstellung dieser Informationen erfolgt üblicherweise anhand etablierter, terrestrisch erhobener Forstinventuren. Fernerkundungsanwendungen können aber wichtige zusätzliche Daten bereitstellen, insbesondere angesichts der in den letzten Jahren gestiegenen Verfügbarkeit von Erdbeobachtungsdaten. Ein Vorteil dieser Daten ist die Möglichkeit der Herstellung flächendeckender Karten. In dieser Arbeit werden optische Fernerkundungsdaten aktueller Satellitenmissionen verwendet, um verschiedene forstliche Parameter abzuleiten. Die dazu verwenden Daten weisen mit 5 bis 10 Spektralkanäle (SK) hohe spektrale und mit 0.5 bis 30 m auch hohe räumliche Auflösung (GSD) auf und werden für die Klassifikation von Baumarten, die Erfassung von Kalamitäten und zur Schätzung des Holzvorrates verwendet. Die Baumartenklassifikation erfolgt je nach räumlicher Auflösung der Fernerkundungsdaten auf der Basis der Baumkronen bzw. auf Ebene von Baumgruppen. Die Trennung von zehn Baumarten auf Einzelkronenniveau mit WorldView-2 Daten (SK: 8, GSD: 2 m) erzielt eine Gesamtgenauigkeit von 82%. Die Klassifikation von automatisch generierten Segmenten, welche Baumkollektive (bis Bestände) umfassen, erzielen deutlich höhere Genauigkeiten. Abhängig von der Anzahl der Klassen (rund zehn, inklusive Nichtwaldklassen), werden für unterschiedliche WorldView-2 Szenen Gesamtgenauigkeiten von 88 bis 97% erreicht. Ein Vergleich dreier Satellitensensoren im selben Untersuchungsgebiet zeigt, dass neben der spektralen auch die räumliche Auflösung einen großen Einfluss auf die erzielbare Klassifikationsgenauigkeit hat. Sieben Baumartenklassen können mittels WorldView-2 Daten mit 74% Gesamtgenauigkeit getrennt werden, mit Sentinel-2 (SK: 10, GSD: 10 bis 20 m) werden 68% und mit Landsat-8 (SK: 6, GSD: 30 m) 50% der Samples richtig klassifiziert. Räumliche Auflösungen niedriger als 2 m haben sich in den Arbeiten speziell in sehr heterogenen Wäldern als kritisch dargestellt. Für eine bayernweite Kartierung der Fichten- und Kiefernvorkommen werden WorldView-2 Klassifikationsergebnisse als Referenz und Metriken aus Landsat-Zeitreihen-Daten als erklärende Variablen kombiniert. Die unabhängige Validierung der artenspezifischen Anteilskarten der beiden Baumarten für ganz Bayern zeigt einen Fehler von 12.1% für Kiefer und 14.2% für Fichte. Die Erfassung von Kalamitäten in Wäldern mittels Fernerkundungsdaten wird in zwei Fallstudien untersucht. Mit WorldView-2 Daten werden die drei Klassen "gesund", "Borkenkäfer befallen aber noch grün" und "tot" auf Einzelkronenniveau mit Genauigkeiten von mehr als 70% unterschieden. Die Erfassung von Windwürfen erfolgt anhand einer Veränderungserkennung basierend auf RapidEye-Daten (SK: 5, GSD: 5 m), die vor und kurz nach dem Ereignis aufgenommen wurden. Der objektbasierte Klassifikationsansatz identifiziert betroffene Flächen größer 0.5 ha mit einer Genauigkeit von rund 90%. Manche Satellitensensoren (z.B. WorldView-2) sind in der Lage Stereoszenen aufzunehmen und sind damit eine Alternative zu LiDAR für die Erzeugung digitaler Oberflächen- und Vegetationshöhenmodelle. Durch die Kombination dieser Informationen mit Waldinventuren können flächendeckende Holzvorratskarten erstellt werden. Als erklärende Variabel werden für die Modellierung sowohl Spektral- als auch Höhenmetriken aus den WorldView-2 Daten verwendet, die in unterschiedlichen Bezugsflächen errechnet werden. Das beste Regressionsmodell erzielt einen Fehler von 29.5%. Die unterschiedlichen Studien unterstreichen das hohe Potential aktueller satellitengestützter Erdbeobachtungsdaten für die Beantwortung verschiedener forstlicher Aufgabenstellungensubmitted by Markus ImmitzerAbweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersDissertation Universität für Bodenkultur Wien 2017Zusammenfassung in deutscher Sprach

Erstellung von Fichten- und Kiefernanteilskarten auf Basis von Satellitendaten für Bayern

Der fortschreitende Klimawandel erhöht das Gefährdungspotenzial von Wäldern zunehmend. Eine forstwirtschaftliche Nutzung von Wäldern ist oftmals nur durch den Wechsel auf Baumarten mit größerer Flexibilität gegenüber den Auswirkungen des Klimawandels langfristig sichergestellt. Für derartige Waldumbauvorhaben auf großer Fläche benötigen die Akteure aktuelle Verbreitungskarten einzelner Baumarten in einer räumlichen Aufl ösung von z. B. 1 Hektar. Um eine regelmäßige Überwachung und Aktualisierung zu ermöglichen, sind die Kosten für derartige Kartenprodukte ein weiterer wichtiger Faktor, der zu berücksichtigen ist. Der vorliegende Beitrag beschreibt und validiert einen fernerkundungsbasierten Ansatz für die Kartierung von einzelnen Baumarten (Fichte und Kiefer) mit einer innovativen Kombination von kommerziellen, sehr hoch aufgelösten Satellitendaten und frei verfügbar Landsat-Zeitreihen. Die Methodik beinhaltet dabei die überwachte Klassifi kation von WorldView-2 Daten ausgewählter Testgebiete, gefolgt von einem „Upscaling“ dieser Referenzinformationen auf große Flächen mit multispektralen und multitemporalen Landsat-Daten. Für die Modellierung wurde mit Random Forest (RF) ein auf Entscheidungsbäumen basierender Ansatz gewählt. Mit der entwickelten Methode konnten für ganz Bayern konsistente und genaue Karten der Fichtenund Kiefernverbreitung (kontinuierliche Anteile) mit einer Aufl ösung von 1 ha erstellt werden. Eine Validierung mit 3798 unabhängigen Referenzzellen ergab für Fichte bzw. Kiefer einen Root-Mean-Square Error (RMSE) von 11 und 14 %, und ein Bestimmtheitsmaß (R²) von 0.74 bis 0.79. Zwischen 76 und 85 % der Validierungspunkte wurden besser modelliert als die angenommene Unsicherheitsmarge von ±15 % der Referenzinformation (aus manueller Bildinterpretation von Orthophotos)

Tree Species Diversity Mapping—Success Stories and Possible Ways Forward

The special issue “Tree species diversity mapping” presents research focused on the remote assessment of tree species diversity, using different sensor modalities and platforms. The special issue thereby recognizes that the continued loss of biodiversity poses a great challenge to humanity. Precise and regularly updated baseline information is urgently needed, which is difficult, using field inventories, especially on a large scale. On such scales, remote sensing methods excel. The work presented in the special issue demonstrates the great potential of Earth Observation (EO) for addressing knowledge gaps, as EO provides rich (spectral) information at high revisit frequencies and spatial resolutions. Many tree species can be distinguished well using optical data, in particular, when simultaneously leveraging both the spectral and temporal dimensions. A combination with other sensor modalities can further improve performance. EO approaches are, however, limited by the availability of high-quality reference information. This complicates the task as the collection of field data is labor and time-consuming. To mitigate this limiting factor, resources should be better shared amongst the community. The reliance on in situ data also highlights the need to focus research on the extraction of more permanent (i.e., species-inherent) properties. In this respect, we identify and discuss some inherent limitations of current approaches regarding tree species discrimination. To this end, we offer a more fundamental view on tree species classification based on physical principles. To provide both a summary of the special issue and some stimulating thoughts about possible future research directions, we structured the present communication into four parts. We first introduce the need for biodiversity information, followed by a summary of all 19 articles published within the special issue. The articles are ordered by the number of species investigated. Next, we provide a short summary of the main outputs. To stimulate further research and discussion within the scientific community, we conclude this communication by offering a more fundamental view on tree species classification based on EO data and its biophysical foundations. In particular, we purport that species can possibly be more robustly identified if we classify/identify them in the biophysical feature space and not in the spectral-temporal feature space. This involves the creation and inversion of so-called physically-based radiative transfer models (RTM), which take hyper/multispectral observations together with their observation geometry (as well as other priors), and project these into biophysical variables such as chlorophyll content and LAI etc. The perceived advantage of such an approach is that the generalizability (and scalability) of EO based classifications will increase, as the temporal trajectory of species in the biophysical parameter space is probably more robust compared to the sole analysis of spectral data, which—amongst other perturbing factors—also depend on site/time specific illumination geometry