Airborne laser scanning; vegetation; structure; dead wood; wetlands; terrain model
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Abstract:
Der kontinuierliche Verlust der bioligischen Vielfalt (i.e. Biodiversität) in den natürlichen Lebensräumen der Europäischen Staaten kann als Tatsache betrachtet werden. Angesichts dieser Situation hat die Europäische Union (EU) das Rationalisieren des Erfassungsprozesses von Biodiversitätsindikatoren als eine ihrer obersten Prioritäten definiert, um einem weiteren Verlust entsprechend entgegenwirken zu können. In der Europäischen Kommission hat man sich auf zwei Konventionen geeinigt, die zum Ziel haben, vom Aussterben bedrohte Pflanzen- und Tierarten angemessen zu schützen: dies sind die Vogelschutzrichtlinie und die Fauna-Flora-Habitat-Richtlinie (kurz FFH-Richtlinie). Beide Richtlinien werden naturschutzrechtlich durch Natura 2000 (N 2000) implementiert, welches ein grenzübergreifendes Netzwerk von geschützten Lebensräumen in den Mitgliedsstaaten der EU definiert. Die Reglementierung besagt unter anderem, dass N 2000 - Gebiete in einem regulären Intervall von sechs Jahren wieder besucht und deren Biodiversität anhand von bestimmten festgelegten Indikatoren erhoben werden sollen. Bis heute stehen mehr als 13% der EU-Landfläche unter dem Schutz von N 2000. Die rechtlich verbindliche Zustandserfassung der entsprechenden Flächen, welche konventionellerweise manuell im Feld erfolgt, bedeutet einen enormen Arbeitsaufwand der kaum innerhalb der sechs-Jahres-Zyklen zu schaffen ist. Daher gibt es dringenden Bedarf an modernen, zeitsparenden und vergleichsweise kostengünstigen Methoden um einzelne Schritte in dem größtenteils manuellen Prozess zu unterstützen und, wenn möglich, sogar zu ersetzen. Fernerkundung (FE) ist eine effiziente Erfassungsmethode, die sehr gut dazu geeignet ist, um Daten über große Flächen in hoher zeitlicher, spektraler und räumlicher Auflösung zu erheben. Airborne laser scanning (ALS), eine relativ junge FE-Technologie, ist bekannt dafür, sehr genaue und detailierte Aufnahmen natürlicher Lebensräume zu ermöglichen. Es besitzt die Eigenschaft, Vegetation durch kleine Lücken in der Belaubung zu durchdringen und so deren vertikale Anordnung und Struktur, sowie die darunter liegende Topographie in 3D zu erfassen. Dies sind zwei wichtige Vorraussetzungen für die Ableitung von biodiversitätsrelevanter Information. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Analyse von ALS-Punktwolken hinsichtlich verschiedener Aspekte der landschaftsökologischen Datenerfassung. Sie gibt eine kurze Einleitung zum Raumkonzept und der Wichtigkeit von Struktur in der Landschaftsökologie. Weiters beschreibt sie überblicksartig den Ablauf der N 2000 - konformen Erfassung von Landschaften innerhalb der EU. Vor dem Hintergrund zweier aktueller Forschungsprojekte, welche ebenfalls kurz erläutert und deren Ziele dargelegt werden, werden drei Anwendungen von ALS - Daten und darauf basierende Methoden präsentiert. Jede einzelne davon konzentriert sich auf die Ableitung von Vegetationsstrukturparametern, um entweder direkt oder indirekt als Biodiversitätsindikator zu fungieren. Zuerst wird ein Ansatz zur Bestimmung der Vegetationsschichtung im Wald vorgestellt. Die ALS- Punktwolke wird auf ihre Eignung hin untersucht, die vertikale Stratifizierung von Vegetation entsprechend darzustellen. Weiters wird eine Methode implementiert, die es ermöglicht, die Anzahl der vorhandenen Vegetationsschichten auf der Basis der Menge und Anordnung an ALS-Punkten zu berechnen. Zweitens wird die ALS-Punktwolke verwendet, um darin abgebildetes Totholz, entweder stehend oder liegend, zu finden. Es wird eine Methode entwickelt, welche liegende oder stehende tote Bäume in der Punktwolke lokalisiert und, sofern möglich, zusätzliche spektrale oder geometrische Parameter aus der Punktwolke ableitet, um die Bäume weiter hinsichtlich ihres Zustandes (z.Bsp. Zersetzungsgrad) zu beschreiben. Drittens wird die ALS-Punktwolke herangezogen, um digitale Höhenmodelle in Feuchtgebieten (i.e. ufernahe Übergangszonen zwischen Wasser und Land) abzuleiten. Basierend auf investigativer Punktwolkenanalyse wird ein Konzept zur Identifikation von Echos niedrig- und kompakt-wachsender Pflanzen vorgestellt. Dieses wird anschließend verwendet, um die Punktwolke in Boden- und Nicht- Boden-Echos zu teilen und dann aus den klassifizierten Bodenechos ein digitales Geländemodell zu erstellen. Weiters werden gängige Vorgehensweisen zur Ableitung digitaler Oberflächenmodelle getestet und deren Ergebnisse verglichen, um ihre Eignung für Feuchtgebiete abschätzen zu können. Wo immer es möglich ist, werden zusätzliche spektrale und geometrische Informationen (abgesehen von den reinen Punktpositionen) aus den vorhandenen full-waveform ALS-Daten abgeleitet und in vorkommenden Klassifizierungsschritten eingesetzt. Alle präsentierten Ansätze sind automatisiert einsetzbar und eignen sich daher gut, um das Ziel einer Rationalisierung des Biodiversitätserfassungsprozesses zu erreichen.
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The consistent loss of biodiversity in the natural areas of the European countries is considered a fact. Therefore the European Union (EU) has made great efforts to address this situation. The streamlining of biodiversity assessment was declared to one of the top priorities in order to be able to act against further deterioration. For this purpose, the European Commission (EC) agreed on two conventions, with the aim to conserve and protect endangered animal and plant species: the Birds Directive and the Habitats Directive. Both are implemented through Natura 2000 (N 2000), which constitutes a cross-border network of protected sites to be regularly monitored in cycles of six years. To this day, more than 13% of the EU-s land mass are under the protection of N 2000. The obligatory assessment of the respective sites, which is conventionally achieved through in-situ manual field work, is an enormous effort, hardly manageable within the prescribed six year periods. Thus, there is an urgent need for novel, cost- and time-effective methods to support or, if possible, replace certain steps in the mostly manual process. Remote sensing (RS) provides efficient means for area-wide data collection at high temporal, spectral and spatial resolution. Airborne laser scanning (ALS), as one rather novel discipline of RS, is able to provide highly accurate and detailed maps of the natural environment. Its ability to penetrate through small gaps in the foliage makes it an ideal measurement method for the stratification of vegetation and the depiction of topography in 3D, two important requirements for the derivation of biodiversity relevant information. This doctoral thesis is oriented towards the analysis of ALS point clouds to support various aspects of landscape ecological data assessment with respect to certain declared biodiversity indicators. It gives an introduction on the concept of space and the importance of structure in landscape ecology, and how the assessment of landscapes is accomplished within the EU. On the background of two recent research projects, which are briefly introduced, three applications are presented, each of which is focused on the estimation of vegetation structure to act either directly or indirectly as an indicator for biodiversity. First, an approach for the derivation of forest layer structure is proposed. The capability of ALS is investigated to assess the vertical stratification of vegetation and a method is implemented to derive vegetation layers from the point cloud based on the abundance of ALS echoes. Second, it is examined whether ALS point clouds are a suitable data basis for the identification of dead trees in forests, either standing or fallen. A method is developed to find the locations of snags and downed trees and, additionally if possible, derive spectral and geometric parameters from the point cloud describing them. Third, a method for the derivation of accurate digital height models (DHM) in wetlands is proposed. Based on investigative point cloud analysis, a concept for identification of echoes from low and compact growing plants is presented. It is subsequently used to classify terrain and off-terrain echoes and create a digital terrain model (DTM) in a wetland area. Furthermore, the results of different standard methods for digital surface model (DSM) computation are examined and compared against each other. Wherever possible, additional information gathered from full-waveform parameters is included in involved classification tasks. All of the proposed approaches are automated and therefore highly suitable for a rationalization of the biodiversity assessment process.
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Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers Zsfassung in dt. Sprache
