GMES / GSE Forest Praktische Nutzung von Satellitendaten in der in Thüringer Forstverwaltung

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1 Thüringer Landesanstalt für Wald, Jagd und Fischerei GMES / GSE Forest Praktische Nutzung von Satellitendaten in der in Thüringer Forstverwaltung Herbert Sagischewski, Sergej Chmara Thüringer Landesanstalt für Wald, Jagd und Fischerei (TLWJF)

2 Ausgangslage Ownership Eigentumsform type State Staat Landeswald (TMLFUN) Sondervermögen WGT (TMWTA) Bundesforsten (BFM) Corporations Körperschaftswald Kommunalwald Stiftswald Private Privatwald owners Klein- und mittlerer Privatwald Kirschenwald Trust Treuhand ( Treuhand ) Total Gesamtwaldfläche area of forestland ha Percentage Anteil 40.73% 36.49% 0.74% 3.49% 16.33% 15.73% 0.60% 40.52% 39.41% 1.10% 2.43% % Stand:

3 Ziele für den Einsatz von GMES-Services Erfassung von Waldzugang und Waldabgang Aktualisierung der aktuellen statistischen Daten (Waldfläche) Aktualisierung von Basisinformationen über den Nichtlandeswald (Hauptbaumart, Altersklassen, Beschirmungsgrad) Kontrolle der forstlichen Förderung Kontrolle der Nutzungsart Wald

4 Services GSE Forest Monitoring 1. Phase ( ) Waldflächenkarte (Wald Nichtwald) 2. Phase ( ) Waldflächenkarte (Nadelwald Laubwald) Baumartenkarte Hauptbaumart (Fichte, Kiefer, Buche, Eiche) Altersklassen (Altholz, Baumholz, Anwuchs /Sukzession) Beschirmungsgrad (über 60%, unter 60%)

5 Partner GSE Forest Monitoring GSE Forest Monitoring GAF AG, München Abteilung Fernerkundung und Landschaftsinformationssysteme FeLis Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Projektförderung: ESA

6 Anforderungen an den Service Waldflächenkarte Geometrische Genauigkeit (Forstgrenzen): 5-10 m Referenzsystem: Gauss-Krüger, Datum Potsdam Kleinste Kartiereinheit (Minimum Mapping Unit) für Wald: 0,3 ha Klassen (Thematische Genauigkeit): Wald Nichtwald mit 90% Genauigkeit Nadelwald Laubwald mit 80% Genauigkeit Hauptbaumart (Fichte, Kiefer, Buche, Eiche) mit 80% Genauigkeit Datenerfassung (Satellitendaten): Während der Vegetationsperiode (Ende Mai bis Anfang September)

7 Eingangsdaten Satellitendaten Spot 5 (9 Datensätze 5m Auflösung panchromatisch und 10m bzw. 20m multispektral) Spot 4 (2 Datensätze mit 20 m Auflösung multispektral) + Spot 5 (2 Datensätze / 5m Auflösung panchromatisch ) Zusatzdaten Daten der vorherigen Forstinventuren, ATKIS, Navteq, In-situ Validierung Ortholuftbilder (Validierung)

8 Vorgehensweise Ortho-Rektifizierung der Satellitendaten Vorverarbeitung - Topographische Normalisierung - Datenfusion (multispektrale mit panchromatische Daten) - Künstliche Kanäle (NDVI, Ratiokanäle) Bereitstellung von Zusatzdaten Segmentation (ecognition) Klassifizierung (basierend auf Segmenten) Manuelle Verbesserungen Verknüpfung mit Zusatzinformationen Validierung der Ergebnisse TLWJF Felis / GAF (Serviceanbieter) TLWJF Felis / GAF Felis / GAF Felis / GAF / TLWJF TLWJF TLWJF

9 Waldflächenkarte 1. Phase Waldflächenkarte Legende Forstamtsgrenze Wald Nichtwald

10 Validierung Waldflächenkarte (1. Phase) Fehlermatrix Referenz (Anzahl der Punkte) Waldflächenkarte Nichtwald Wald Summe (Zeile) Nutzergenauigkeit Erkennungs - fehler Nichtwald ,01 % 4,99 % Wald ,87 % 4,13 % Summe (Spalte) Herstellergenauigkeit 95,52 % 95,41 % Zuweisungsfehler 4,48 % 4,59 % Gesamtgenauigkeit 95,46 %

11 Waldflächenkarte 2. Phase Waldflächenkarte Legende Forstamtsgrenze Nadelwald Laubwald Nichtwald

12 Validierung Waldflächenkarte (2. Phase) Fehlermatrix Referenz (Anzahl der Punkte) Summe (Zeile) Nutzergenauigkeit Erkennungs - fehler Nichtwald ,01 % 4,99 % Nadelwald ,02 % 4,98 % Laubwald ,50 % 14,50 % Summe (Spalte) Waldstflächenkarte Nichtwald Nadelwald Laubwald Herstellergenauigkeit Zuweisungs -fehler 95,52 % 94,42 % 85,48 % 4,48 % 5,58 % 14,52 % Gesamtgenauigkeit 93,84 %

13 Waldzugänge Waldabgänge Vorgehensweise Zusammenfassung der Segmente Überlagerung mit Forstdaten Eliminierung der Segmente innerhalb von Siedlungen Arbeitskarte Walderfassung Überlagerung mit Liegenschaftsgrenzen

14 Abgeleitete Karte der Waldzugänge - Waldabgänge Arbeitskarte Walderfassung Waldzugang Waldabgang

15 Hauptbaumarten Baumartenkarte Legende Fichte Kiefer Sonst.Nadelbäume Buche Eiche Sonst. Laubbäume

16 Klassifizierung Validierung der Hauptbaumarten Fehlermatrix Methode: Referenzdaten: Hauptbaumarten zufälliges Punktraster, 1000 Punkte Bestände (älter 40 Jahre), aktuelle Daten der Forsteinrichtung Fichte Kiefer Andere Forstdaten Buche Eiche Andere Summe Zeile Nutzer- genauig keit Nadelbäume Laubbäume Erkennungs- fehler Fichte ,3% 15,7% Kiefer ,6% 18,4% Andere Nadelbäume ,7% 28,3% Buche ,4% 18,6% Eiche ,5% 28,5% Andere Laubbäume ,3% 32,7% Summe Spalte Summe Zeilen Herstellergenauigkeit 93,3% 82,1% 57,4% 86,8% 69,9% 61,0% 1000 Summe Spalten Zuweisungsfehler 6,7% 17,9% 42,6% 13,2% 30,1% 39,0% 78,6% Gesamtgenauigkeit

17 Ergebnisse Waldflächenkarte Ergebnisse sind praxistauglich. Die Ergebnisse bilden die Basis für anschließende Geländeaufnahmen der neu kartierten Flächen. Baumartenkarte Kartierung von Nadelbaumarten - praxistauglich Bei Laubholz - noch keine befriedigende Ergebnisse. Es besteht ein weiterer Forschungsbedarf (z.b. Einsatz multitemporaler Daten).

18 Praktische Verwendung Integration der Daten in das zentrale GI-System der Forstverwaltung (Zugang für 800 Mitarbeiter) Feststellung der Waldeigenschaft nach Waldgesetz Kartierung von ca ha zusätzlich gefundenen Waldflächen Kontrolle der forstlichen Förderung (Sukzession, Erstaufforstung) Kontrolle landwirtschaftlichen Förderung Monitoring FFH-Gebiete (Dokumentation der Entwicklung, Vorbereitung terrestrischen Waldbiotopkartierung)

19 Hindernisse für breite Anwendung Kosten (müssen mit klassischen Luftbildkartierung und terrestrischen Kartierung konkurrenzfähig sein) Verfügbarkeit der Satellitenbilddaten (Notwendigkeit der permanenten Aufnahmen auf Vorrat) Verlässlichkeit, Wiederholbarkeit - Standardisierung der Missionen / Langfristigkeit der Missionen Zugriff auf Geobasisdaten entscheidend für Kostenstruktur Verbesserung der Klassifizierung der Baumarten durch multitemporalle Aufnahmen Transparenz, Bekanntheit und leichte Findung/Bestellung der Produkte

20 EUFODOS European Forest Downstream Service Entwicklung eines Verfahrens zur Erfassung von Sturm- und Insekten-Schäden in Waldflächen mit Erdbeobachtungsdaten (Satellitendaten) auf subnationaler und regionaler Ebene GAF AG, München Abteilung Fernerkundung und Landschaftsinformationssysteme FeLis Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

21 EUFODOS Service Schnelle Erfassung von Sturmschäden Lieferung der Ergebnisse innerhalb von 2-3 Werktagen nach dem Sturm Kleinste Erfassungseinheit < 3ha Genauigkeit > 90% Genaue Erfassung von Sturmschäden Lieferung der Ergebnisse innerhalb von 2 bis 3 Monaten nach dem Sturm Kleinste Erfassungseinheit < 0.3 ha Genauigkeit > 90% Erfassung von Insektenschäden Regelmäßige Wiederholung während der Borkenkäfersaison (Mai bis August) Käferbäume oder Gruppe befallener Bäume Genauigkeit > 80% IKONOS fused image (Pan+ms) IKONOS multispectral CIR-Photo, NW-FVA G. Ramminger, GAF AG J. Ermert, FeLis, Univ. Freiburg FeLIS, Univ. Freiburg

22 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Herbert Sagischewski Thüringer Landesanstalt für Wald, Jagd und Fischerei