STURMMON Schadenserfassung mit Radardaten aus forstlicher Sicht - Erste Ergebnisse

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1 Fernerkundung und Naturkatastrophen STURMMON Schadenserfassung mit Radardaten aus forstlicher Sicht - Erste Ergebnisse G. Ramminger, M. Dees, B. Koch Abteilung Fernerkundung und Landschaftsinformationssysteme, Albert- Ludwigs-Universität Freiburg Zusammenfassung Bedingt durch die dramatischen Sturmereignisse in den Jahren 1990 und 1999 muß sich die Forstwirtschaft in Mitteleuropa mit der Bewältigung der dadurch entstandenen Schäden vermehrt auseinandersetzen. Eine möglichst zeitnahe räumliche und statistische Information über die Schäden ist hinsichtlich einer raschen Ersterfassung zur logistischen Planung der Schadensaufarbeitung bzw. für die zu erstellende langfristige Planung von hoher Bedeutung. Durch den kombinierten Einsatz von vorhandenen Zusatzinformationen (z.b. aus dem geographischen Informationssystem der Forstverwaltung und der Bundeswaldinventur) mit Radardaten (ERS1/2, Radarsat, TerraSar simuliert, E-SAR) bestehen neue Möglichkeiten der Erfassung und Auswertung von Schäden in Waldbeständen. In einem seit Sommer 2000 laufenden Forschungsvorhaben soll insbesondere geprüft werden, welche Informationen, bezogen auf Flächengröße und Lagegenauigkeit aus den verschiedenen optischen Datenquellen und Radardaten entnommen werden können. In diesem Beitrag werden die Erfassungsmöglichkeiten der Radardaten vorgestellt. Dabei haben Radardaten gegenüber optischen Daten den entscheidenden Vorteil, daß sie tageszeiten- und wetterunabhängig Daten liefern können. Die Bewertung der Auswertevariante mit Radardaten beruht neben der Informationskomponente auch auf der Datenverfügbarkeit, dem Zeitbedarf und den Prozessierungskosten. Als Untersuchungsgebiet wurden mehrere Forstbezirke im Schwarzwald ausgewählt. Das Poster präsentiert erste Ergebnisse der ERS 1/2-Tandem Mission. Abstract After the severe storm events in 1990 and 1998, forest administrations have to face the problem of how to cope with the thereby caused damages within the forests. A rapid overview about the damages is important for the first logistical planning of clearing measurements and the detailed planning of the forest recultivation. Using already available digital information (e.g. data from the geographic information system of the forest administration) in combination with radar data (ERS 1/2, Radarsat, TerrSAR simulated, E-SAR) opens new possibilities of detecting and analysing the forest damages. Since summer 2000 a project called STURMMON is running, that evaluates the quality of damage area, precision of position and damage type information, that may be extracted from the optical remote sensing and radar data. The used radar data is compared in terms of information content, availability and costs. The study areas are situated in the black forest and in the Rhine valley, South West Germany. The poster shows fist results of the ERS1/2 tandem missions. Einführung Als der Orkan "Lothar" am 26. Dezember 1999 über den Süden Deutschlands, die Schweiz und Frankreich hinweg zog, hinterließ er eine Spur der Verwüstung. Vor allem in Baden-Württemberg, mit 39 % der Landesfläche eines der waldreichsten Bundesländer in Deutschland, fielen insgesamt 29 Mio. m 3 Sturmholz an. Schon 1990 waren die Wälder Mitteleuropas durch die Stürme "Vivian" und "Wiebke" von schweren Sturmschäden betroffen. Diese Ereignisse zwangen die Forstwirtschaft dazu, sich mit der Bewältigung der Schäden (sowie mit eventuellen Maßnahmen der Prävention) vermehrt auseinanderzusetzen. Auch der hohe finanzielle Schaden von über 2 Milliarden DM, der den Waldbesitzern durch den Orkan "Lothar" entstand sowie die Tatsache, daß es auch auf den stabilsten Standorten zu schweren Schäden kam, war Ausgangspunkt für ein schnelles Handeln der Forstbehörden.

2 Ramminger et al. 459 Erste vordringliche Aufgabe nach einem solchen Ereignis ist die Erfassung und Lokalisierung der Schäden. Bisher stützte sich die Erstinformation in Baden-Württemberg über das Ausmaß des Sturms auf terrestrische Begänge und Helikoptertaxation, die allerdings sehr viel Zeit in Anspruch nahmen und kurz nach dem Schadereignis auch nicht flächendeckend durchgeführt werden konnten, da zum Beispiel blockierte Wege ein Anfahren der Sturmflächen unmöglich machten. Der Vergleich mit der tatsächlichen Schadensmenge zeigte allerdings, dass die ersten Schätzungen zum Teil deutlich vom tatsächlichen Schaden abwichen. Da diese Erfassung allerdings von besonderer Bedeutung für die Anwendung des Forstschädenausgleichgesetzes ist, wird innerhalb des Projekts nach schnelleren Methoden mit Hilfe der Fernerkundung geforscht wurde als Zusatzinformation für die genaue Kartierung der Sturmflächen eine Luftbildbefliegung gewählt, die allein für die Aufnahme und Prozessierung der Daten ein halbes Jahr in Anspruch nahm. Auch hier wird in dem Forschungsvorhaben nach schnelleren und billigeren Methoden zur genauen Erfassung der Schäden gesucht. Dabei bieten sich vor allem die schon nach den Stürmen 1990 erstmals angewandten Methoden der Fernerkundung (z.b. Fritz, 1991; Kuntz und Zimmermann, 1993), also der Erkundung der Schäden von "oben", für eine ersten Erfassung, aber auch für eine genauere Aufnahme der Schäden an. Aus diesem Grund wurde vom Ministerium Ländlicher Raum Baden-Württemberg (Förderkennzeichen 0207 E) im Sommer 2000 das Projekt STURMMON initiiert, welches den Einsatz und die Tauglichkeit verschiedener aktueller und zukünftiger Fernerkundungsmedien für die Erfassung großräumiger forstlicher Sturmschäden untersuchen soll. Kofinanziert wird das Projekt vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v. (DLR) mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung unter dem Förderkennzeichen 50EE0034. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung liegt bei den Autoren. Vor allem die Verwendung von flugzeug- und satellitengetragenen Radarsensoren scheint für die Erfassung von Sturmschäden sehr erfolgversprechend, da sie tageszeiten- und wetterunabhängig Daten liefern können. Dies zeigte sich auch schon in anderen aktuellen Forschungsprojekten in der Schweiz (Wiesmann et al., 2000) und Frankreich (Yesou et al., 2000) die ebenfalls die Erfassung von Sturmflächen mit ERS-Tandemdaten untersuchten. Dagegen sind Daten optischer Systeme (Landsat, IRS, IKONOS, Luftbild, usw.) durch die auf Stürme meist folgende Schlechtwetterperiode nur bedingt oder gar nicht nutzbar. Ziel des Projekts Hauptziel der Nutzung von Radardaten ist eine schnelle Ersterfassung der Sturmschäden im Wald für die logistische Planung zur Aufarbeitung der Schäden und eine im Vergleich zu Luftbildern schnelle Kartierung der Sturmflächen. Wichtige Informationen sind die Größe der Schadfläche, Lagegenauigkeit, Schadensausprägung (Bruch, Wurf) und Wurfrichtung. Die Verknüpfung der Radardaten mit bereits vorhandenen raumbezogenen Daten wie dem Forstlichen Geographischen Informationssystem (FOGIS) der Landesforstverwaltung Baden-Württemberg, Daten der Bundeswaldinventur (BWI) und der Betriebsinventur (BI) wird im Hinblick auf erweiterte Analysemethoden und statistische Auswertungsmöglichkeiten untersucht. Gleichzeitig sollen die eingesetzten Radar-Systeme der Satellitenfernerkundung sowie ein flugzeuggetragenes Radarsystem auf die Parameter Datenverfügbarkeit, Zeitbedarf und Prozessierungskosten analysiert werden. In Kahabka et al. (2001) werden Ergebnisse mit optischen Sensoren dargestellt, die innerhalb des selben Vorhabens untersucht werden. Von der Landesforstverwaltung Baden-Württemberg wurde eine zweistufige Zielvorgabe entwickelt. In der ersten Stufe steht eine schnelle Erfassung der Schäden und der Schadverteilung für eine logistische Planung der Aufarbeitung im Vordergrund. In einer zweiten Stufe soll zeitlich nachgelagert eine möglichst genaue Kartierung der Schadflächen für die längerfristige Planung der Wiederbewaldung erfolgen. Dabei können in den beiden Stufen unterschiedliche Fernerkundungssensoren oder Auswerteverfahren zum Einsatz.

3 Fernerkundung und Naturkatastrophen Untersuchungsgebiet Um ein möglichst repräsentatives Ergebnis für die verschiedenen Radardaten zu erhalten, wurden 2 von der Topographie her sehr unterschiedliche Untersuchungsgebiete gewählt. Während die Forstbezirke Kenzingen, Ettenheim und Lahr am Schwarzwald-Westabfall im Süd-Westen Deutschlands ein sehr reliefiertes Terrain aufweisen, liegt das zweite Untersuchungsgebiet südwestlich der Stadt Offenburg im Rheintal in sehr flachem Terrain (siehe Abbildung 1). Während im ersten Untersuchungsgebiet zusätzlich auf digitale FOGIS-Daten zurückgegriffen werden kann, ist dies im Rheintal leider nicht möglich, da diese Daten dort noch nicht flächendeckend zur Verfügung stehen. Daten Untersucht werden verschiedene hochauflösende und weniger hochauflösende flugzeug- und satellitengetragene Radardaten. Zu den weniger hochauflösenden Satellitendaten gehören die Kohärenzdaten der Radarsatelliten ERS 1 und ERS 2 von denen Aufnahmen vor und nach dem Sturm vorliegen. Mit Hilfe zeitversetzter Aufnahmen des selben Gebiets (sog. Tandem-Mission) können interferometrische Analysen durchgeführt werden. Neben den ERS 1 und ERS 2 Kohärenzdaten werden noch weitere Radaraufnahmen analysiert. Die multitemporalen (Kombination mehrerer Datensätze) Bilder des kanadischen Radarsatelliten RADARSAT 1, mit einer geometrischen Auflösung von ca. 8 x 8 Meter liegt er zwischen den hochauflösenden und weniger hochauflösenden Radarmedien. Sowie die durch das Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e.v. erstellten Befliegungsdaten, die mit dem flugzeuggetragenen Radarsystem E-SAR durchgeführt wurden. Die Daten mit einer geometrischen Auflösung von ca. 2 x 2 Meter wurden multipolarimetrisch und in verschiedenen Radarbereichen aufgenommen und anschließend prozessiert. Gleichzeitig wurden die Aufnahmen von E-SAR künstlich verschlechtert, um damit Daten des zukünftig geplanten Radarsatelliten TerraSAR zu simulieren, der eine geometrische Auflösung von genau 5 Meter besitzen soll. Beide Datensätze werden innerhalb des Projekts STURMMON auf ihre Tauglichkeit der Erfassung von Sturmflächen hin überprüft und ausgewertet. Einen Überblick der wichtigsten Parameter gibt die Tabelle 1. SAR Radarbereich Polarisation ERS 1/2 Kohärenz-Daten Radarsat ESAR ESAR TerraSAR TerraSAR C-Band VV Aufnahmedatum Vor Sturm Nach Sturm Räumliche Auflösung ca. 25 x 25 Meter C-Band HH ca. 8 x 8 Meter X-Band HH, VV ca. 2 x 2 Meter L-Band HH, VV, VH, HV ca. 2 x 2 Meter X-Band HH, VV Simuliert ca. 5 x 5 Meter L-Band HH, VV, VH, HV Simuliert ca.5 x 5 Meter Tabelle 1: Überblick über die verwendeten Radardaten im Projekt STURMMON.

4 Ramminger et al. 461 Methoden Mit den interferometrischen Kohärenzdaten von ERS 1 und ERS 2 sind Kohärenzanalysen möglich. Nach Wegmüller und Werner (1995, 1997) können Waldgebiete vor allem durch ihre niedrigeren Kohärenzwerte von anderen Landnutzungstypen gut unterschieden werden. Diese Eigenschaft kann auch der Erfassung von Sturmflächen innerhalb des Waldes zugute kommen, da die veränderten geometrischen Verhältnisse auf den Sturmflächen nach Wiesmann et al. (2000) zwar kaum Einfluß auf die Rückstreu-Intensität im C-Band haben, dafür aber einen starken Einfluß auf die Kohärenzwerte besitzen (Abbildung 1 und 2). Um die Sturmflächen zu ermitteln, wurde ein Ratio-Bild aus den beiden Kohärenzdatensätzen vor und nach dem Sturm berechnet. In Anlehnung an Yesou et al. (2000) wurde folgende Kanalbelegung für die Visualisierung der Sturmflächen verwendet: ROT: Ratio-Bild aus Kohärenz danach/kohärenz davor GRÜN: durchschnittliche Rückstreuintensität nach dem Sturm BLAU: Kohärenz nach dem Sturm (Abbildung 3). Mit Hilfe schwellenwertbasierter Methoden konnten die potentiellen Sturmflächen extrahiert werden. Die Sturmflächen werden dabei pink dargestellt und sind gelb umrandet. Rot umrandet sind die Referenzflächen zu erkennen (Abbildung 3). Die Prozessierung der Radarsat-Daten wie auch der Daten von E-SAR/TerraSAR ist noch in Bearbeitung. Einige Bildbeispiele für die Aufnahmen mit E-SAR sind den Abbildungen 4 und 5 zu entnehmen. Sturmflächen erscheinen bei der folgenden Kanalbelegung in rosa, Waldflächen in grün: ROT: L-Band mit HH-Polarisation GRÜN: L-Band mit HV-Polarisation BLAU: L-Band mit VV-Polarisation. Abbildung 6 zeigt im Vergleich zu den E-SAR Daten ein Luftbild (Maßstab 1:18000) derselben Sturmfläche. Auswertung der ERS-Tandemdaten - Erste Ergebnisse Das Ergebnis der multitemporalen, schwellenwertbasierten Methode kann getrennt nach Nutzer- und Herstellergenauigkeit der Tabelle 2 entnommen werden. Die Nutzergenauigkeit wird ermittelt, indem überprüft wird, wieviel Prozent der Interpretation gemessen an der Referenz richtig ist. Bei der Herstellergenauigkeit wird ermittelt, wieviel Prozent der Referenz mit der Interpretation erfasst werden konnte. Die Auswertung wurde mit Hilfe von GIS-Analysen durchgeführt. Ermittelt wurde die jeweils erfasste Anzahl sowie die Fläche der erfassten Sturmflächen gegenüber einem mit Hilfe digitaler Orthophotos (Maßstab 1:18000) und zusätzlicher terrestrischer Begänge erstellten Referenzdatensatz. Für die Auswertung wurden die Flächen hinsichtlich ihrer Flächengröße differenziert betrachtet. Dazu wurden vier Flächenklassen gebildet, dargestellt in Tabelle 2: gesamt (alle Flächen) Klasse A (>= 2 ha) Klasse B (1-2 ha) Klasse C (0,5-1 ha) Nutzergenauigkeit Herstellergenauigkeit Fläche [%] Anzahl [%] Fläche [%] Anzahl [%] 56,05 66,67 21,41 33,73 61,63 100,00 24,67 54,05 52,77 77,78 4,93 13,79 30,93 36,84 11,32 23,53

5 Fernerkundung und Naturkatastrophen Diese Ergebnisse zeigen, dass die Kohärenz-Daten von ERS 1 und ERS 2 in den ausgewählten Untersuchungsgebieten nur bedingt für die Erfassung von Sturmflächen einsetzbar sind. Insgesamt konnte nur 1/5 der gesamten Sturmfläche erfasst werden. Dazu kommt ein hoher Prozentsatz falsch erfasster Sturmflächen, die sich in einer Nutzergenauigkeit von 56 % widerspiegelt. In der Klasse A mit Sturmflächen über 2 Hektar Größe konnten zufriedenstellendere Ergebnisse erzielt werden. So sind alle erfassten Flächen tatsächlich Sturmschäden, jedoch wurden mit knapp 54 % nur gut die Hälfte aller tatsächlichen Sturmflächen größer 2 Hektar erkannt. Folgerungen Die erzielten Ergebnisse der Auswertung der ERS-Tandemdaten stehen den guten Ergebnissen aus Frankreich gegenüber (Yesou et al., 2000). Eine Erklärung für die geringere Erfassungsgenauigkeit könnte sein, daß die meisten Sturmflächen im Haguenau Forest wesentlich größer sind als in den gewählten Untersuchungsgebieten. Dazu kommt, daß der Wald dort weniger strukturiert aufgebaut ist. So treten Laub- und Nadelwald zumeist getrennt voneinander auf. Die mit über 80 % Erfassungsgenauigkeit erzielten Ergebnisse stammen aus den Nadelwaldgebieten. Dem steht allerdings auch eine wesentlich geringere Genauigkeit in reinen Laubwaldgebieten gegenüber. In dem Untersuchungsgebiet im Rheintal gibt es Misch- und Laubwälder. Dies scheint sich auch in den Kohärenzwerten widerzuspiegeln, die eine bessere Auswertung hier nicht zulassen. Literatur und Anlagen Fritz, R., 1991: Digitale Waldkarte und Kartierung der Sturmschäden 1990 mit Landsat TM Daten für das Forstamt Bebenhausen. Diplomarbeit, Universität Freiburg. Kahabka, H., M. Dees und B. Koch, 2001: Sturm Lothar: Schadenserfassung mit optischen Fernerkundungsdaten aus forstlicher Sicht. Tagungsband Zweites Forum Katastrophenvorsorge, September 2001, Leipzig. Kuntz, S. und C. Zimmermann, 1993: Erfassung von Sturmschäden im nördlichen Schwarzwald mit Satellitendaten. Allgemeine Forst- und Jagdzeitung, Vol. 8, S , Wegmüller, U. und C. L. Werner, 1995: SAR interferometric signatures of forest. IEEE Geoscience Remote Sensing, Vol. 33, No. 5, pp Wegmüller, U. und C. L. Werner, 1997: Retrieval of vegetation parameters with SAR interferometry. IEEE Geoscience Remote Sensing, Vol. 35, No. 1, pp , Wiesmann, A., F. Ribbes, M. Monikel, H. Yesou, L. Demargne und U. Wegmüller, 2000: Forest storm damage assessment with ERS tandem data. ERS-ENVISAT Symposium. Gothenburg, Yesou, H., S. Weber, A. Herrmann, K. Fellah, Ph. Bally, J. Bequignon, und P. defrapoint, 2000: Mapping storm forest damage using SAR coherence data. The case of the Haguenau Forest - France. ERS-ENVISAT Symposium. Gothenburg, 2000.

6 Ramminger et al. 463 Abb. 1: Kohärenz ERS 1/2 vom Abb. 2: Kohärenz ERS 1/2 vom Abb. 3: Kohärenz mit Ratio-Kanal, 31.10/ , Grün-Waldgebiete. 09./10. Januar 2000, Grün-Waldgebiete. Rot: Referenz, Gelb: Interpretation. Abb. 4: E-SAR 3. April 2000 Abb. 5: E-SAR 3. April 2000 Abb. 6: Luftbild-Befliegung LVA, LHH, LHV, LVV, LHH, LHV, LVV, Juni 2000, 1: Grün: Wald, Rosa: Sturm Grün: Wald, Rosa: Sturm.