Monitoring von Muschelbänken im Wattenmeer welchen Beitrag kann die Fernerkundung leisten?

Transkript

1 15 Monitoring von Muschelbänken im Wattenmeer welchen Beitrag kann die Fernerkundung leisten? Gabriele MÜLLER 1, Kerstin STELZER 2, Jasmin GEIßLER 2, Sabrina MELCHIONNA 3 und Jörn KOHLUS 1 1 Nationalparkverwaltung LKN-SH, Tönning gabriele.mueller@lkn.landsh.de 2 Brockmann Consult, Geesthacht 3 Zentrum für Marine und Atmosphärische Wissenschaften, Universität Hamburg Einleitung Muschelbänke gehören im Wattenmeer zu den biogenen Substraten und sind Habitatbildner, die anderen Organismen als Substrat dienen (DITTMANN 1990). Durch das Filtrieren des Wassers haben die Muscheln eine große Bedeutung für die Stoffumsetzung und werden von einer Reihe von Vogelarten als Nahrungsquelle genutzt. Miesmuscheln werden im Nationalpark Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer wirtschaftlich genutzt. Die Auswirkungen auf das Habitat und der Zustand der Bestände werden mit einem Monitoringprogramm überwacht. Im Nationalparkgesetz von 1985 ist ein Monitoring des Wattenmeeres vorgegeben, allerdings ohne konkrete Angaben zu Parametern und Methoden. Im Rahmen des Bundesnaturschutzgesetzes, der OSPAR-Konvention sowie der Fauna-Flora-Habitat-, der Wasser- und der Meeresstrategierahmenrichtlinie sind Muschelbänke als separat zu überwachende Biotope bzw. als charakteristische Eigenschaften des Habitattyps Wattflächen dargestellt. Bereits im Rahmen der trilateralen Zusammenarbeit zum Schutz des Wattenmeeres wurde ein Managementplan entwickelt, in dem ein Monitoring der Muschelbänke beschlossen wurde (CWSS 1998). Konkrete Angaben zu den zu erfassenden Parametern sind im Trilateralen Monitoring- und Bewertungsprogramm festgelegt. Mit den Ergebnissen dieses Monitorings werden bisher auch die anderen Richtlinien und Konventionen bedient. 1 Aktuelles Muschelmonitoring Das Ziel des Monitorings ist die Dokumentation des Zustandes und der Dynamik der eulitoralen Muschelbänke sowie die Erfassung und Bewertung der Reaktionen auf Änderungen in der Schadstoffbelastung, der Intensität der Fischerei sowie auf globale Änderungen wie z. B. dem Meeresspiegelanstieg. Da sich die Pazifische Auster (Crassostrea gigas) in den letzten Jahren stark vermehrt und an vielen Stellen die Miesmuscheln verdrängt hat, werden im Monitoring sowohl die Miesmuschel als auch die Auster berücksichtigt. Das Monitoring enthält sowohl obligatorische als auch nicht obligatorische Parameter (Tabelle 1; TMAG 1997). Für Fläche und Verteilung der Muschelbänke ist eine vollständige Erfassung vorgesehen. Biomasse und Bedeckung werden an ausgewählten Muschelbänken ermittelt und auf Basis der ermittelten Gesamtfläche für das Schleswig-Holsteinische Wattenmeer hochgerechnet. Strobl, J., Blaschke, T., Griesebner, G. & Zagel, B. (Hrsg.) (2014): Angewandte Geoinformatik Herbert Wichmann Verlag, VDE VERLAG GMBH, Berlin/Offenbach. ISBN Dieser Beitrag ist ein Open-Access-Beitrag, der unter den Bedingungen und unter den Auflagen der Creative Commons Attribution Lizenz verteilt wird (

2 16 G. Müller, K. Stelzer, J. Geißler et al. Tabelle 1: Obligatorische und nicht obligatorische Parameter des Monitorings Parameter Erfassungsumfang Häufigkeit Obligatorisch Fläche vollständig jährlich Verteilung vollständig jährlich Biomasse vollständig auf Basis ausgewählter jährlich Bänke Bedeckung vollständig auf Basis ausgewählter jährlich Bänke Nicht obligatorisch Längenverteilung ausgewählte Bänke Condition Index ausgewählte Bänke Struktur ausgewählte Bänke Fläche und Verteilung der Muschelbänke werden prinzipiell vor Ort mittels GPS erfasst. Aufgrund von erschwerter Zugänglichkeit durch Wetter und Gezeiten sowie einer zu hohen Anzahl von Standorten ist die Möglichkeit einer vollständigen GPS-Vermessung nicht immer gegeben. In diesen Fällen kann eine Analyse von Luftbildern zur Erfassung der restlichen Muschelbänke herangezogen werden. Die Übereinstimmung der beiden Methoden ist jedoch nicht optimal (NEHLS & BÜTTGER 2006). Die zum Teil stark begrenzte Zugänglichkeit, besonders in Kombination mit einer hohen Anzahl von Standorten, macht das Muschelmonitoring insgesamt zu einer sehr personal- und kostenintensiven Aufgabe. Aufgrund der begrenzten Übereinstimmung mit der GPS-Vermessung ist die Luftbildanalyse allerdings keine optimale Alternative. 2 Fernerkundungsmethoden Fernerkundungsdaten werden seit vielen Jahren mit unterschiedlichen Methoden auf ihre Eignung zur Erfassung von verschiedenen Wattoberflächen hin untersucht. Zunächst stützten sich die Untersuchungen hauptsächlich auf optische Sensoren (THOMSON et al. 1998, BROCKMANN & STELZER 2008, ADAMS et al. 2011), wobei die Anwendung von Radar bzw. einer Kombination von Optik und Radar in den letzten Jahren ebenfalls Bestandteil der Forschung wurde (GADE et al. 2008, GADE & STELZER 2010). Im Rahmen des aktuellen SAMOWatt-Projektes (SAtelliten-MOnitoring im Wattenmeer) werden sowohl optische Satellitendaten als auch Radardaten zur Erstellung von Klassifikationen der Wattflächen verwendet. Die Klassifikationsmethode nutzt die Lineare Spektrale Entmischung zusammen mit Band Ratios und kombiniert diese in einem nachgeschaltetem Entscheidungsbaum (BROCKMANN & STELZER 2008). Ergebnisse dieser Bearbeitungen sind Oberflächenklassen wie verschiedene Sedimenttypen (Schlick, Sand), Seegras und Makroalgen sowie Muschelbänke. Aus dem Bereich der optischen Sensoren werden Satellitenbilder von Landsat, SPOT und RapidEye verwendet. Für die Erfassung von Muschelflächen werden aus den multispektralen Daten verschiedene Features extrahiert. Dies sind z. B. Vegetationsindices, Band Ratios oder die Steigung zwischen zwei Kanälen. Da Muschelbänke häufig mit Fucus, einer Braunalgenart, bewachsen sind, weisen sie sich entsprechend durch ein von der Vegetation geprägtes spektrales Signal aus. Hier kann daher z. B. der

3 Fernerkundung im Wattenmeer: Muschelbänke 17 NDVI herangezogen werden, um diese Flächen von Sediment oder Wasser zu differenzieren. Bei RapidEye-Daten, die auch im Red Edge-Bereich einen Aufnahmekanal haben, können auch Seegraswiesen und Muschelbänke gut voneinander getrennt werden. Schillfelder und Muschelbänke unterscheiden sich ebenfalls durch unterschiedliche Eigenschaften. So haben Schillfelder eine sehr hohe Reflektion im sichtbaren Spektralbereich mit einem Anstieg zum nahen Infrarot, während Muscheln im sichtbaren Bereich deutlich dunkler sind. Am Ende werden die verschiedenen spektralen Features in einem Entscheidungsbaum miteinander kombiniert und jedem Pixel eine konkrete Klasse zugewiesen (Abbildung 1). Nicht alle Muschelbänke können über spektrale Eigenschaften erkannt werden; sind die Muschelbänke beispielsweise mit einer dünnen Schlickschicht überlagert, sind sie spektral kaum erfassbar. Abb. 1: Skizzierung der Eingangsdaten (links) sowie des Entscheidungsbaumes (rechts) in der Klassifizierung von Fernerkundungsdaten Aus dem Radarbereich werden Bilder von Terra-SAR-X (X-Band, HH- und VV- Polarisation) und RADARSAT-2 (C-Band, VV-Polarisation) verwendet. Es hat sich gezeigt, dass hier besonders der normalisierte Radarquerschnitt sowie vom Radarquerschnitt abgeleitete Parameter auf Basis unterschiedlicher Bänder und Polarisationen zur Erfassung von Muschelflächen geeignet sind. Zusätzlich können bei multi-temporalen Daten auch Informationen über die Rauigkeit, dargestellt durch Mittelwert und Standardabweichung des normalisierten Radarquerschnitts, Informationen über Muschelvorkommen liefern. Diese Parameter gehen wiederum in die wissensbasierten Entscheidungen des Klassifikationsverfahrens ein. Ein wesentlicher Schritt bei der Arbeit mit Fernerkundungsverfahren ist die Validierung der Ergebnisse. Hierzu wurden im Rahmen von SAMOWatt und des Vorgängerprojektes eine Vielzahl von standardisierten Geländedaten erhoben. Diese Daten enthalten u. a. Informa-

4 18 G. Müller, K. Stelzer, J. Geißler et al. tionen über optische als auch Rauigkeitseigenschaften der Oberflächen, Sediment- und Vegetationseigenschaften sowie über die Wasserbedeckung. Muschelbänke wurden in ihrer Bewuchsdichte, ihrer Altersstruktur sowie der Artenzusammensetzung eingeschätzt. Des Weiteren wurden Daten der laufenden Monitoringprogramme in Form von Polygondatensätzen mit den zugehörigen Attributen zur Validierung herangezogen. Punkt- sowie Polygondaten wurden unterschiedlich aufbereitet und entsprechend der Datentypen verschiedene Verfahren zur Validierung angewendet. Die Punktmessungen auf Basis der Geländeprotokolle wurden mithilfe von Konfusionsmatrizen mit den Klassifikationsergebnissen zusammengeführt. Statistische Gütemaße wie z. B. verschiedene Genauigkeiten sowie Kennwerte wie Cohens Kappa oder Krippendorffs Alpha (KRIPPENDORFF 2004) wurden zur Beurteilung der Klassifikationen herangezogen. Genauigkeiten bis zu 70 % konnten erzielt werden, wobei die hohe Variabilität im Wattenmeer und die Saisonalität besondere Herausforderungen darstellen. Flächenvergleiche wurden mit den Monitoringdaten durchgeführt. Der Vergleich mit der synoptisch aus Boden- und Luftbilderfassung gewonnenen Flächengröße und der Lage der Bänke liefert erste Hinweise auf das Potenzial der Satellitenfernerkundung. Die Flächen der Muschelbänke aus den Klassifikationen liegen in der Regel % unterhalb der Monitoringdaten für gut erfassbare Muscheln, und durchaus mehr für schlecht erfassbare Muschelbänke. In Bezug auf die Muschelbänke konnte mit der hohen Auflösung von RapidEye- Daten und des zusätzlichen Aufnahmekanals im Red Edge-Bereich eine deutliche Verbesserung der Erfassbarkeit erzielt werden. 3 Ein weiter optimiertes Monitoringkonzept Die Erfahrungen zeigen, dass sowohl das aktuelle in-situ-monitoring als auch ein rein auf fernerkundlichen Methoden basierendes Monitoring ihre jeweiligen Vor- und Nachteile haben. Das in-situ-monitoring leidet besonders unter der begrenzten Zugänglichkeit der Wattflächen, wodurch eine flächendeckende Erfassung aller Muschelbänke nicht gewährleistet werden kann. Auch die Luftbildanalyse kann hier wegen der deutlich geringeren Erfassungsgenauigkeit keine Abhilfe leisten. Unabdingbar bleibt die Notwendigkeit einer in-situ-erfassung zur Bestimmung von Biomasse und Bedeckungsgrad, sie ist jedoch nur für ausgewählte Bänke erforderlich. Die Fernerkundung bietet als wichtigsten Vorteil die flächendeckende und zeitgleiche Erfassung aller Gebiete in einigen wenigen Aufnahmen. Hierbei können alle bekannten und deutlich sichtbaren Muschelbänke erfasst werden, aber auch neue Bänke und kleinere Muschelflächen in nicht zugänglichen Bereichen können ausfindig gemacht und kartographisch erfasst werden. Die Begrenzung dieser Methode liegt dabei in der Schwierigkeit, besonders für die optischen Daten, Aufnahmen bei Niedrigwasser, Tageslicht und Wolkenfreiheit zu bekommen. Neben der Genauigkeit eines Klassifikationsproduktes bzw. Monitoringergebnisses sind die Kosten eines operationellen Monitorings ein entscheidender Faktor. Der Kostenaspekt sollte hierbei jedoch differenziert betrachtet werden. Die Kosten für Personal und eventuelle Luftbildaufnahmen im Rahmen des aktuellen in-situ-monitorings stehen den Kosten für Satellitenbilder und Bildanalyse bei dem fernerkundlichen Monitoring gegenüber. Während

5 Fernerkundung im Wattenmeer: Muschelbänke 19 das in-situ-monitoring nur die Muschelbänke betreffende Daten erhebt, können die Fernerkundungsdaten auch für das Monitoring anderer Parameter wie z. B. Sediment und Vegetation herangezogen werden. Sich aus solchen Synergien ergebende Einsparpotenziale sollten bei der Kostenkalkulation ebenfalls Berücksichtigung finden. Auf Basis der oben aufgeführten Erwägungen zeichnet sich ab, dass ein optimales Muschelmonitoring aus zwei Teilen bestehen könnte: einer in-situ-komponente und einer satellitenbasierten, fernerkundlichen Komponente. An ausgewählten und möglichst leicht zugänglichen Muschelbänken können neben der GPS-Erfassung Informationen über die obligatorischen Parameter Biomasse und Bedeckungsgrad gesammelt werden. Die Ermittlung der Lage und Verteilung der Muschelbänke im Wattenmeer würde dagegen mittels einer Klassifikation der Satellitenbilder durchgeführt. Die in-situ-erfassten Werte für Biomasse und Bedeckungsgrad können dann für alle Muschelbänke im Wattenmeer hochgerechnet werden. Die GPS-Vermessungen der ausgewählten Muschelbänke könnten zudem noch zur Überprüfung und Validierung der Fernerkundungsergebnisse dienen. In einem solchen kombinierten Monitoring würden die Vorteile des in-situ-monitorings (Genauigkeit, Erfassung von Biomasse und Bedeckungsgrad) mit den Vorteilen der fernerkundlichen Methodik (Flächendeckung, Erfassung neuer und kleinerer Muschelbänke) zusammengebracht werden, um ein weiter optimiertes und kosteneffizienteres Monitoring zu erreichen. 4 Fazit Insgesamt gesehen haben alle Methoden sowohl Vor- als auch Nachteile und daher muss eine Bewertung der Methoden individuell auf Basis der jeweiligen Anforderungen, wie z. B. die Berichterstattung für das Trilaterale Monitoring und Bewertungsprogramm oder für die Meeresstrategierahmenrichtlinie, bewertet werden. Generell ist die flächendeckende Erfassung bei den Fernerkundungsmethoden jedoch ein sehr großer Vorteil, der zusammen mit der Möglichkeit die gewonnenen Daten gleichzeitig zur Erfassung anderer Parameter zu nutzen das Potenzial dieser Methoden gegenüber dem aktuellen Monitoring deutlich erhöht. Darüber hinaus werden Faktoren wie die technische Weiterentwicklung (z. B. in Bezug auf Auflösung und Wiederkehrrate der Satelliten) und Weltraumprogramme wie Copernicus, die einen kostenlosen Zugang zu Satellitendaten ermöglichen, die Attraktivität von Fernerkundungsmethoden in Zukunft weiter steigern. Literatur ADAM, S., DE BACKER, A., DE WEVER, A., SABBE, K., TOORMAN, E. A., VINCX, M. & MON- BALIU, J. (2011), Bio-physical characterization of sediment stability in mudflats using remote sensing: A laboratory experiment. Continental Shelf Research, 31 (10), BROCKMANN, C. & STELZER, K. (2008), Optical Remote Sensing of Intertidal Flats. In: BARALE, V. & GADE, M. (Eds.), Remote Sensing of the European Seas. Heidelberg. COMMON WADDEN SEA SECRETARIAT (CWSS) (1998), Erklärung von Stade Trilateraler Wattenmeerplan. Ministererklärung der Achten Trilateralen Regierungskonferenz zum Schutz des Wattenmeeres, Stade, 22. Oktober 1997.

6 20 G. Müller, K. Stelzer, J. Geißler et al. DITTMANN, S. (1990), Mussel beds amensalism or amelioration for intertidal fauna? Helgoländer Meeresuntersuchungen, 44 (3-4), GADE, M., ALPERS, W., MELSHEIMER, C. & TANCK, G. (2008), Classification of sediments on exposed tidal flats in the German Bight using multi-frequency radar data. Remote Sensing of Environment, 112 (4), GADE, M. & STELZER, K. (2010), Multi-Sensor Remote Sensing of the Wadden Sea Ecosystem on the German North Sea Coast. Proceedings Oceans from Space 2010 Symposium, Venedig, Italien, April KRIPPENDORFF, K. (2004), Reliability in Content Analysis: Some Common Misconceptions and Recommendations. Human Communication Research, 30 (3), NEHLS, G. & BÜTTGER, H. (2006), Miesmuschelmonitoring im Nationalpark Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer. Bericht an das Landesamt für den Nationalpark Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer, Husum. THOMSON, A. G., FULLER, R. M., SPARKS, T. H., YATES, M. G. & EASTWOOD, J. A. (1998), Ground and airborne radiometry over intertidal surfaces: Waveband selection for cover classification. International Journal of Remote Sensing, 19 (6), TMAG TRILATERAL MONITORING AND ASSESSMENT GROUP (1997), TMAP Manual. The Trilateral Monitoring and Assessment Program. Common Wadden Sea Secretariat, Wilhelmshaven.