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Digitale Standortskartierung – eine effektive Methode zur Erstellung von Standortskarten

Quelle: Forstarchiv 87; 4, 121-131 (2016)
Autor(en): GAUER J, BEHRENS T, STEINRÜCKEN U

Kurzfassung: Fundierte Standortskenntnisse sind die Voraussetzung für die Entwicklung zielgerichteter Anpassungsstrategien für Waldökosysteme an den Klimawandel. Im INTERREG 4 Projekt „ForeStClim“ bestand die Möglichkeit, das Digital Forest Site Mapping bzw. die Digitale Standortsprognose auf einer Fläche von 236.540 ha im Westhunsrück/Osttaunus (115.300 ha Wald als Zielgröße) zu testen. Es handelt sich dabei um ein effizientes Verfahren, um fehlende Standortsdaten zu erheben oder unzureichende zu ergänzen. Im ersten Schritt wurden „Lerngebiete“, die als Ausgangsbasis für die Modellentwicklung dienen, konventionell kartiert. Im zweiten Schritt wurde dann das gesamte Gebiet mithilfe raum-statistischer Verfahren prognostiziert. Die 4 Komponenten des rheinland-pfälzischen Kartierverfahrens (Substratreihe, Wasserhaushaltsstufe, Staunässestufe und Wärmestufe) wurden während der Prognose separat bearbeitet. Die Substratreihe wurde zusätzlich in ihre Teilkomponenten zerlegt. Als Prädiktoren dienten u. a. Klimakarten, kleinmaßstäbige geologische Karten und Bodenkarten und – primär – das digitale Höhenmodell in einer Auflösung von 10 x 10 m. Diese wurden in einem Methodenkomplex aus überwachten Klassifikationsverfahren und Regressionsverfahren eingesetzt. In der technischen Umsetzung erwiesen sich Data Mining-Modelle mit Entscheidungsbaumverfahren bzw. Random Forests-Verfahren als besonders geeignet. Um lokale wie regionale Einflüsse der Umweltvariablen in der Modellierung berücksichtigen zu können, wurde das hyperskalige Reliefanalyseverfahren Con- Map eingesetzt. Wegen der Relation von Lerngebiets-/Kartierfläche (10.700 ha) zur Prognosefläche (115.300 ha) wurden alle Flächen in die Prognose einbezogen; eine externe Kreuzvalidierung außerhalb der Random Forests-Modelle war daher nicht möglich. Zur weiteren Validierung wurden Wiederfindungsraten und Reproduzierbarkeiten ermittelt. Bei einer Fehlertoleranz von einer Stufe in den modular aufgebauten Standortstypen erreicht die in den Prognosen erzielte mittlere Übereinstimmung mit der Lerngebietskartierung 82 %. Damit liegt die reproduzierbare Genauigkeit in der gleichen Größenordnung wie die Fehlerquote bei konventionellen Kartierungen. Die Ergebnisse der Standortsprognose sind die Basis einer dynamischen Standortskarte.


Digital Forest Site Mapping – an effective procedure for the acquisition of site information

Abstract: Profound knowledge of forest site conditions is crucial for handling climate change. The Interreg 4 project „ForeStClim“ offered the possibility to implement and test an efficient „Digital Forest Site Mapping“ approach for generating missing site data for an area comprising 236,540 ha in the Westhunsrück/Osttaunus (115,300 ha of forest sites). In a first step „training areas“ were conventionally mapped. In a second step the forest site conditions of the remaining area were predicted using mathematical and statistical approaches. The four components of the forest site mapping scheme applied in Rhineland-Palatinate (substrate series, soil moisture class, hydromorphic condition class and ecological defined altitudinal zone) were predicted separately. The substrate series were splitted in subcomponents and predicted separately as well. Climatic data, small-scale geological and soil maps were as well as terrain indicators derived from the digital elevation model (10 x 10 m) were used as predictors. A mixture of supervised classification and regression procedures was used for spatial mapping. In order to include both local and regional influence of terrain patterns as predictors the „ConMap” approach was used in combination with Random Forests models. Because of the relation of the size of the training areas and the size of the study area (115,000 ha vs. 10,700 ha) all data had to be used for building the models. For validation the recovery rate and the reproducibility were therefore determined. With a fault tolerance of one step in the site types in a modular way established the achieved middle correspondence of 82% reaches the reproducible accuracy in the same range as those at conventional mapping lies.

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