Waldschutz

Lässt sich Trockenstress in Wäldern aus dem All erkennen?

Bearbeitet von Jörg Fischer

In den letzten Jahren hatten unsere Wälder mit extremen Wetterbedingungen zu kämpfen. Insbesondere die anhaltende Trockenheit führte bei vielen Waldbäumen zu erheblichem Stress. Wegen des fortschreitenden Klimawandels werden solche Wetterbedingungen in Zukunft wohl noch häufiger auftreten. Wäre es da nicht gut, wenn Trockenstress-Situationen im Wald bereits früh erkannt werden könnten?

Die Forstwissenschaft nutzt immer häufiger neben Luftaufnahmen auch Satellitenbilder für ihre Untersuchungen. Inzwischen werden Bilder aus dem All verwendet, um dem Borkenkäfer auf die Spur zu kommen und auch um Baumartenverteilungen in einem Wald zu analysieren. Ein Team aus Forstwissenschaftlerinnen und Forstwissenschaftlern der Technischen Universität (TU) München untersuchten das Potenzial solcher Aufnahmen für einen weiteren Anwendungsbereich. Was wäre, wenn sich Trockenstress von Bäumen bereits frühzeitig aus der Luft erkennen ließe?

Trockenstress-Früherkennung: Lohnt der Blick von oben?

Das Projekt „ForDroughtDet“ (was sich in etwa mit „Trockenstress-Früherkennung“ übersetzen lässt) hatte zum Ziel, Methoden zur Bildanalyse für Luftbilder und Satellitendaten zu entwickeln, mit deren Hilfe sich Trockenstress in Wäldern flächendeckend und automatisiert erkennen lässt.

Die bisherigen Methoden beschränkten sich auf die Auswertung von Spektralanalysen, was jedoch nur die Feststellung von irreversiblen und weit fortgeschrittenen Schäden ermöglicht. Das Projekt der TU München setzte hingegen auf eine Dürrefrüherkennung. So sollen auf diese Weise Bestände mit nicht standortgemäßen bzw. an einem Standort nur bedingt anpassungsfähigen Baumarten frühzeitig identifiziert werden, um so den Waldumbau hin zu klimaresilienten Mischwäldern gezielt zu unterstützen.

multitemporale Klassifikation von Baumarten
Herausforderung Baumartenerkennung: Die Abbildung zeigt das Ergebnis einer multitemporalen Klassifikation von Baumarten. Dazu wurden drei Austriebsphasen erst getrennt behandelt und abschließend zusammengeführt. Aus Gründen der besseren Erkennbarkeit sind Nadel- (oben) und Laubbäume (unten)getrennt dargestellt.
Quelle: L. Wagner

Wie lässt sich Trockenstress eigentlich frühzeitig erkennen?

Die Forschenden der TU München stellten die Hypothese auf, dass sich die Blattstellung in den Baumkronen bei Trockenstress verändert. Hierzu wurde neben einer Spektralanalyse die unterschiedliche Rückstrahlung von Blattstrukturen berücksichtigt. Die Untersuchung nutzte außerdem Daten aus einem Versuch der TU München im Kranzberger Forst nahe Freising. Dort wurden in den Jahren zwischen 2013 und 2019 Buchen-Fichten-Mischbestände künstlichem Trockenstress ausgesetzt und hinsichtlich der Auswirkungen im Kronen- und Wurzelbereich untersucht. Anhand dieser Ergebnisse konnten die Forstwissenschaftler die Veränderungen verschiedener Baumarten durch zunehmenden Trockenstress beobachten und den jeweiligen Spektralbereich ermitteln.

Datenbanken als Basis für eine automatisierte Zustandserkennung

Im Rahmen des Projekts ForDroughtDet schuf das Forscherteam verschiedene Datenbanken, die als Basis für eine automatisierte Baumarten-Zustandserkennung dienen können. So erstellten sie eine Spektraldatenbank, die mit den Ergebnissen von Vor-Ort-Messungen abgeglichen wurde.

Außerdem entstand eine Phänologie-Datenbank, die die jahreszeitlichen Veränderungen verschiedener Baumarten berücksichtigt. Dabei wurden die Daten für die Baumarten Fichte und Buche, aber auch für Kiefer, Lärche, Eiche, Bergahorn und Zitterpappel erfasst.

Eine Anisotropie-Datenbank umfasst außerdem noch die modellierten Reflexionsverteilungen von Fichte und Buche bei Trockenstress im Vergleich zu entsprechenden Kontrollbäumen im Tages- und Jahresverlauf. Aus diesen Daten lassen sich schließlich Hinweise auf Strukturänderungen in den Kronenräumen von Waldbäumen in Stresssituationen ableiten.

Vier Luftbildausschnitte von Wäldern
Das Luftbild verdeutlicht die multisaisonale Datenerfassung zur Baumarten-Klassifikation über den Ansatz des phänologischen Fingerabdrucks. Dabei werden die zeitversetzten Austriebsphasen der Baumarten genutzt, wie etwa die Blüte der Kirsche.
Quelle: T. Schneider

Welche Probleme traten auf?

Im Verlauf der Projektarbeiten gab es allerdings auch einige Schwierigkeiten. So stellte sich die technische Umsetzung als äußerst komplex heraus. Die anfangs aufgestellte Hypothese bzgl. eines Zusammenhangs zwischen Trockenstress und der jeweiligen Blattstellung ließ sich weder beweisen noch widerlegen. Hierzu besteht noch weiterer Forschungsbedarf.

Weiterführende Informationen zum Projekt:

Infos zum Verbundvorhaben „Einsatz von Fernerkundung zur frühzeitigen Erkennung von Trockenstress auf gefährdeten Waldstandorten“:

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Mit Material der FNR