Das Projekt "Waldlücken- und Wuchsdynamik der Baumarten tropischer Bergregenwälder in Süd-Ecuador und Costa Rica" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Bielefeld, Abteilung Ökologie durchgeführt. Der hochdiverse tropische Regenwald weist eine Fülle verschiedener struktureller Parameter auf, die sich je nach Exposition und Meereshöhe graduell oder abrupt ändern. Schichtung, Bestandesarchitektur, Lebensformenanteile (Palmen, Baumfarne, Hochstauden, Epiphyten etc.), Diversitätsgrößen, Durchwurzelung, Nähr- und Spurenelementverteilung ändern sich entlang von Höhengradienten oder auch entsprechend unterschiedlicher Störungsregime. Beispiele dieser Kenngrößen und ihrer Funktion sollen erfasst werden und insbesondere mit dem Auftreten der Baumlücken verknüpft werden. Baumlücken ('gaps') spielen für die Regeneration und damit Erhaltung der hohen Biodiversität und heterogenen Bestandesstruktur in Primärwäldern eine entscheidende Rolle. Wahrscheinlich lässt sich in Primärwäldern ein großer Teil der für jede Art wesentlichen Kennfaktoren, wie Regenerationsdynamik, Keimung, Jungwuchs, Alterspyramide, Zuwachsraten, etc. aus der Baumlückendynamik ableiten. Für Bergregenwälder muß dies allerdings erst noch aufgezeigt werden. Die Einbeziehung verschiedener Störungsursachen rezenter Baumfallücken gibt Hinweise auf mögliche Entwicklungsrichtungen der Waldlücken, also auch auf ihre mögliche weitere Sukzession. Je nach Artenzahl an vorkommenden Baumarten sind vergleichende Untersuchungstransekte notwendig, die in Ecuador einerseits, in Costa Rica andererseits zur Verfügung stehen und damit ideale Vergleichsmöglichkeiten bieten.
Das Projekt "Hyperforest" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Zürich, Geographisches Institut durchgeführt. In the framework of sustainable forest management, there is a need for reliable data on forests parameters such as tree species composition, stand diversity and forest vitality. These parameters need to be reported at regular intervals at national and international level. Currently, data acquisition is done by time-consuming and labour-intensive field campaigns and specific aspects such as canopy structure are even difficult to directly measure. Hyperspectral (HS) and LiDAR remote sensing (RS) techniques offer the potential to facilitate and improve information acquisition. However, this potential still has to be demonstrated in highly structured closed forests. The main objective of the HyperForest project is an improved data acquisition and processing for better estimation of forest parameters by fusion of HS and LiDAR data with focus on tree species composition, stand diversity and forest vitality. This requires: - a fundamental study on the impact of 3D canopy structure variability on the HS canopy signal; - data fusion between ground-based/airborne LiDAR and HS datasets; - improvement of the established HS pre-processing chain by incorporation of 3D structure information; - incorporation of acquired RS data and pre-processing techniques in the development of optimized HS feature extraction.