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AlpMon: EODC - Service for Continuous Monitoring of Alpine Forests by Means of Sentinel-2 / Landsat 8 -Data

Description: Das Projekt "AlpMon: EODC - Service for Continuous Monitoring of Alpine Forests by Means of Sentinel-2 / Landsat 8 -Data" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Joanneum Research Forschungsgesellschaft mbH durchgeführt. Alpine Wälder sind immer häufiger schädlichen natürlichen und anthropogenen Einflüssen ausgesetzt. Katastrophale Sturmereignisse, Borkenkäfer-Miseren sowie die Auswirkungen von Klimaveränderungen haben die Widerstandsfähigkeit der alpinen Wälder signifikant geschwächt. Dies führt zu einer Verringerung der Funktionalität der Wälder, zu einer Verringerung der Schutzfunktion bei Überschwemmungen und Erdrutschen, sowie zu einer Reduktion der Holzproduktion. Zudem wird eine wachsende Zahl von Almwiesen nicht mehr abgegrast oder bewirtschaftet, sodass die Weiden allmählich durch die zunehmende Ausbreitung des Waldes reduziert werden. Die Auswirkungen dieser Faktoren führen zu irreversiblen Veränderungen in der Zusammensetzung und Verteilung der Wälder, sowie der Landschaft im Allgemeinen, was wiederum einen negativen Einfluss auf den Tourismus als einen sehr wichtigen Wirtschaftsfaktor hat. Der Erfolg weitreichender Planungs- und Vorbeugungsmaßnahmen durch Forstverwaltungen hängt von der Verfügbarkeit von Informationen über den Status und die Entwicklungsdynamik der alpinen Wälder ab. Der aktuelle Status der Wälder muss innerhalb kurzer Zeitintervalle verfügbar sein und für die Anwender leicht zugänglich gemacht werden. Aktuelle Methoden der Walderfassung konzentrieren sich weitgehend auf die aufwendige manuelle Interpretation von Luftbildaufnahmen oder auf terrestrische Vermessungen. Flächendeckende Kartierungen werden aus wirtschaftlichen Gründen nicht durchgeführt. Die Forstinventuren liefern statistische Angaben für größere Flächen, liefern aber keine Informationen über die lokale räumliche Verteilung der benötigten Waldparameter. Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung eines Konzeptes für ein im EODC umgesetztes Alpines Waldmonitoringsystem. Es basiert auf Copernicus Sentinel-2 Daten in Verbindung mit Landsat-8 Daten, die in dieser Kombination aufgrund der hohen spektralen, räumlichen und zeitlichen Auflösung eine ideale Grundlage für die Einrichtung eines großräumigen Monitoringsystems bilden. Die im Rahmen von AlpMon implementierten Prototypen stellen den Anwendern zwei verschiedene Dienste zur Verfügung: Service 1: ein nahezu Echtzeit-Alarmsystem für abrupte Waldveränderungen auf Basis von Zeitreihenanalysen (Sturmschäden, Insektenkatastrophen, Kahlschläge und Schneebruch); Service 2: eine Erfassung von statischen Waldparametern (z.Bsp.: alle 3 bis 5 Jahre). Das AlpMon Projekt baut auf dem bereits vorhandenen Copernicus Forest High Resolution Layer auf, erweitert diesen aber durch eine stärkere Differenzierung der Baumarten, sowie eine genauere Erfassung der alpinen Waldgrenze. Neuartige Verfahren für die Datenvorverarbeitung, Zeitreihenanalyse und Klassifizierung werden dabei in das EODC integriert. Es wird ein Prototyp für ein benutzerfreundliches Webservice erstellt, der es den Anwendern ermöglicht, die Ergebnisse des nahezu Echtzeitsystems so schnell wie möglich abzurufen. (Text gekürzt)

Types:

SupportProgram

Origin: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Baumschaden ? Kartierung ? Baum ? Borkenkäfer ? Resistenz ? Schadensvorsorge ? Sturmschaden ? Überschwemmung ? Copernicus ? Zeitreihenanalyse ? Waldinventur ? Langzeitbeobachtung ? Waldfläche ? Geodaten ? Energie ? Forst ? Holzproduktion ? Kahlschlag ? Luftbild ? Schnee ? Hochgebirge ? Weideland ? Online-Dienst ? Vegetationsgrenze ? Dienstleistung ? Spektrum ? Statistik ? Umwelt ? Warnsystem ? Wald ? Landschaft ? Forstwirtschaft ? Tourismus ? Änderung ? Anthropogener Einfluss ? Klimawandel ? Near-real time ? Sentinel ? Vermessung ? change monitoring ? Forstverwaltung ? Dienststelle ? Prototyp ? Kahlschlag [Holzernte] ? Schicht ?

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

Time ranges: 2017-05-01 - 2019-06-30

Status

Quality score

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