Nutzung von Fernerkundungsdaten im Rahmen der österreichischen Waldinventur

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1 Nutzung von Fernerkundungsdaten im Rahmen der österreichischen Waldinventur Überblick Welche Daten und Methoden werden verwendet? Satellitenfernerkundung in der Waldinventur Projekt knn vorhandene Daten Vorarbeiten knn Methode Nachbearbeitung und vorläufige Ergebnisse (und Probleme) Ausblick

2 Welche Daten werden verwendet? Luftbilder und Orthofotos bei terrestrischen Erhebungen der ÖWI (Lage von Probeflächen, Wald/Nichtwald) Holz- und Biomassepotentialstudie Auswertung nach FAO - Kriterien Stereophotogrammetrie (Gutachten, Monitoring von Naturwaldreservaten und Schutzwald) Satellitenbilder Österreichweite Auswertung mit knn - Methode In Zukunft: Laserscanning und kombinierte Daten Satellitenfernerkundung Fernerkundungsdaten bisher relativ wenig genutzt warum? schwierig, für größere Gebiete flächendeckend Aufnahmen für geeigneten Aufnahmezeitraum zu erhalten professionelle Auswertesysteme und hochgradige Spezialisierung seitens der Auswerter erforderlich signifikanter Kostenfaktor umweltrelevante thematische Aussagen Verknüpfung mit raumbezogenen Daten notwendig (zeitraubend und teuer) Kosten für hochauflösende multispektrale Daten hoch

3 Satellitenbildeinsatz in der Waldinventur Terrestrische Waldinventur liefert Ergebnisse von hoher Qualität Stichprobenartiges Verfahren kann nicht flächendeckend eingesetzt werden flächige Kartierung unmöglich Genauigkeit der Aussagen für kleine Erhebungseinheiten soll verbessert werden Digitales Verfahren basierend auf Landsat-Szenen und den Ergebnissen der ÖWI Waldinformationen für jedes Pixel knn (k nearest neighbour) - Methode Landsat ETM7 Landsat Serie gestartet 1972 Information über Rohstoffvorkommen Multispektral, mittlere Auflösung ETM 7 gestartet April 1999 Günstig und für viele Zwecke anwendbar Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5 Band 6 Band 7 Band 8 Band Width µm (blue) µm (green) µm (red) µm (near infra-red) µm (infra-red) µm (thermal infra-red) µm (near infra-red) µm (green - near infra-red) Spatial Resolution 30 metres 30 metres 30 metres 30 metres 30 metres 60 metres 30 metres 15 metres

4 Landsat ETM7 Defekt seit Mai 2003 nur noch begrenzt einsetzbar Daten und Grundlagen 13 Landsat Szenen ( ), Auflösung 30 Meter Digitales Höhenmodell, 10 x 10 km Kacheln, Auflösung 10 Meter (aus 25 Meter resampled) Ergebnisse für die Probeflächen der ÖWI Programm: Erdas Imagine Professional von Leica/Geosystems

5 Übersicht Landsat Szenen Digitales Höhenmodell

6 Vorarbeiten Georeferenzierung der Szenen Mosaikierung des DHM mit Erdas Imagine Ausschneiden (Anpassung an Ausdehnung der Szenen) Berechnung eines Hangneigungs- und eines Beleuchtungslayers resampling auf 30 Meter (gleiche Auflösung wie Szene) Radiometrische Korrektur Luftlichtkorrektur topographische radiometrische Korrektur Ausschneiden von Wolken und Rand in den Szenen Georeferenzierung Entnahme von geeigneten Passpunkten aus der digitalen ÖK 50 (AMAP3D Viewer) schwierig wegen 30 m Auflösung der Szenen Seen, markante Abgrenzungen Wald Nichtwald, Autobahnknoten gute Verteilung in Lage und Höhe

7 Georeferenzierung Koordinatentransformation der Passpunkte Gauss- Krüger Lambert Georeferenzierung Messen der Passpunkte (mittlerer Fehler Pixel) und Orientierung der Szenen Überprüfung der Ergebnisse mit Testpunkten

8 Mosaikierung des DHM DHM liegt vor in 10 x 10 km Kacheln ein Modell Ausschneiden der Gebiete Anpassung des DHM an einzelne Szenen Eckpunkte der Szenen werden übernommen

9 Berechnung eines Hangneigungs- und eines Beleuchtungslayers Resampling auf 30 Meter Radiometrische Korrektur Luftlichtkorrektur Atmosphäre verursacht Effekte Ergebnis wird verzerrt z. B. Reflexion an Aerosolen Luftlicht (im Gegensatz zu Sonnenlicht) Luftlichtanteil muss aus den Bildern geschätzt werden Empirisch: sprunghafter Anstieg von einem Pixelwert zum nächsten Luftlicht wird abgezogen praktisch mit Model Maker in ERDAS Imagine

10 Radiometrische Korrektur Topographische Korrektur: scs Methode (sun canopy sensor) Topographie beeinflusst Ergebnis (Einfallswinkel des Sonnenlichts verändert sich) Unterschiedliche Ergebnisse für unterschiedliche Aufnahmezeiten und Geländetypen ausgehend von Pixelwerten die nicht topographischen Effekten unterliegen Information über Gelände aus DHM Information über Sonnenstand aus www ( ) gleiche Auflösung wie Landsat Bild erforderlich scs Modell speziell für bewaldete Oberflächen 2 Schritte (1. Schritt: Annahme cs = 1, danach Abschätzung der cs Werte) Radiometrische Korrektur Sonnenstand Korrigiertes Bild Cs - Werte Höhenmodell Luftlichtkorr. Bild Hangneigung Beleuchtung

11 Radiometrische Korrektur Originalszene Radiometrisch korrigierte Szene knn - Methode statistische Mustererkennung (Objekte nach physikalischen Eigenschaften in Klassen eingeteilt) parametrisch (bestimmte Verteilung) oder nicht parametrisch knn: nicht parametrisch Sensor macht Aufnahme Merkmalserkennung reduziert Daten Klassifizierung statistische oder syntaktische Klassifizierung Parameter: Größe der Nachbarschaft (k), Gewichte der Merkmale, Eigenschaften der räumlichen Nachbarschaft

12 knn - Methode gewichteter Mittelwert für jedes Pixel aus k Nachbarn ermittelte Attribute Waldfläche Waldklassen Vorrat (vorerst nur Wald/Nichtwald) Nach: Tatjana Koukal; Nonparametric Assessment of Forest Attributes by Combination of Field Data of the Austrian Forest Inventory and Remote Sensing Data knn - Methode Nach Ausmaskierung der Bildränder und Wolken Maske (ArcMap) 3 Module: Einlesen der Bilder und Informationen Landsat Szenen, DEM, Maske und Ergebnisse der ÖWI (readimage) Berechnen von Statistiken zur optimalen Einstellung der Parameter und Eliminierung von Ausreißern (crossvalidation) Ergebnisse werden berechnet und ausgegeben (mapmaker)

13 Ergebnisse Eliminierung von Ausreißern Ausschnitt Waldkarte vor (links) und nach (rechts) Eliminierung von Ausreißern Ergebnisse Bewölkte und fehlende Bereiche Digitalisierung in Orthofotos (25 cm) Umwandeln in 30m Raster Zusammenfassung mit knn-rohergebnis

14 Ergebnisse Waldfläche Österreich laut knn: 43.3% - laut ÖWI 47.2% Vergleich der klassifizierten Fläche mit Orthofotos Einige Waldflächen als Nichtwald klassifiziert Dunst, Nebel, Kondensstreifen, Bildfehler überstrahlende Felsen zwischen Latschen und Grünerlen überstrahlende Forststraßen und Felsrinnen im Wald temporär unbestockte oder gering überschirmte Waldflächen (Schlagflächen, Jugendflächen) Ergebnisse einige Flächen mit Baumbewuchs fälschlich als Wald klassifiziert Parkanlagen Gärten nicht erkannte Waldflächen überwogen deutlich zu wenig Wald klassifiziert knn-methode kann nur Landbedeckung nicht Landnutzung klassifizieren abermals Digitalisierung in Orthofotos

15 Ergebnisse Zwischenergebnis mit zusätzlich digitalisierten und manuell klassifizierten Flächen, blau = Wald, magenta = Nichtwald Ergebnisse Ausschnitt Waldkarte vor (links) und nach (rechts) Vervollständigung und Bereinigung

16 Ergebnisse Vergleich der knn klassifizierten (links) und der nachträglich verbesserten Waldfläche (rechts) mit dem Orthofoto Ergebnisse

17 Ergebnisse Vergleich mit ÖWI Ergebnissen Burgenland Kärnten Niederösterreich Oberösterreich Salzburg 30 58,36 39,79 41,4 47,83 33,5 60,6 39,8 41,2 51,9 Arbeitszeiten: Vorarbeiten 11 Monate knn-berechnungen 10 Monate Nachbearbeitung 6 Monate Steiermark 60,33 61,1 Tirol 38,41 40,7 Vorarlberg 34,98 37,3 Wien 19,11 21,7 Österreich 45,9 47,2 Waldfläche in % knn ÖWI Conclusio Auswertung mit knn abhängig von Qualität der Bild- und Referenzdaten Auflösung 30 Meter Bewölkung nur Landbedeckung, nicht Landnutzung automatisch klassifizierbar manuelle Nachbearbeitung notwendig schnelles und effizientes Verfahren geringer Personalaufwand Attribut Waldfläche auch für kleine Erhebungseinheiten genau Qualitätsüberprüfung der ÖWI Ergänzung oder sogar Ersetzen der ÖWI - Ergebnisse

18 Ausblick Vorrat und Waldklassen mit knn für ganz Österreich Projekt ProAlp: Schutzwald in den Alpen (länderübergreifende Satellitenbildauswertungen) Laserscanning Geländemodell Bodenrauhigkeit, Forststraßen Oberflächenmodell Wald (Holzvorrat, Biomasse) Schutzfunktion Dichtemaße, Lücken Ausblick

19 Nutzung von Fernerkundungsdaten im Rahmen der österreichischen Waldinventur