Im Rahmen des KLIWAS-Projektes 3.09 „Änderung der Vorlandvegetation und ihrer Funktionen in Ästuaren sowie Anpassungsoptionen für die Unterhaltung“(www.kliwas.de) wurden multitemporale, hyperspektrale Luftbilderfassungen ausgewählter störungsempfindlicher Flächen im Deichvorland durchgeführt. Die Daten sollen Aufschluss über saisonale Vegetationsentwicklung nach Störungsereignissen geben. Die daraus gewonnen Erkenntnisse liefern einen Beitrag für ein besseres Verständnis der Ästuarökologie. Das wiederum findet Eingang in die Handlungsempfehlungen für ein klimaangepasstes Vorlandmanagement. Die Daten liegen für folgende Gebiete vor: St. Margarethen, Eschschallen und Heuckenlock/Bunthaus für die Zeitpunkte Mai, August und Oktober 2010 Folgende Dateien stehen zum Download bereit: Quicklooks.zip (10 MB), TechnischerBericht.pdf (106 KB). Die Datein Mai2010.zip (22 GB), Aug2010.zip (30 GB), Okt2010.zip (20 GB) können Ihnen auf Anfrage zur Verfügung gestellt werden (siehe Ansprechpartner). Weitere Information ist unter http://doi.bafg.de/KLIWAS/2012/Kliwas_5.2012_Fernerkundung_1.pdf zu finden.
Tools für die Erstellung von "Noise Annotation Lines" und "Ghost Lines" für die Repräsentation von Unsicherheiten in Karten. Diese Software benötigt eine Java-Laufzeitumgebung (Java 6 oder höher). Bitte entpacken Sie die Datei in einem beliebigen Verzeichnis. Im Unterverzeichnis /doc befindet sich eine Anleitung.
Watt-, Röhricht- und Grünlandflächen sind wertvolle Elemente des Naturhaushaltes. Die für diese Arbeit durchgeführten Untersuchungen sollen Zusammenhänge zwischen abiotischen Standortbedingungen (Sediment, Boden, Schadstoff) und Röhrichtvorkommen herstellen. Dabei wird in dieser Studie folgenden Fragen nachgegangen: 1. Bestehen qualitative Zusammenhänge zwischen Röhrichten, Sedimenten und Schadstoffen? 2. Sind Korngrößenzusammensetzung, Nährstoffe und Salzgehalt in den Vorländern mit den Vegetationstypen korreliert? Mit Hilfe einer interdisziplinären Analyse in 6 Transekten mit den Straten Watt, Röhricht, Grünland und einer Bodenbeprobung in unterschiedlichen Tiefenstufen sollen Trends vom Watt ins Grünland, von der Oberfläche in die Tiefe, aber auch im Längsverlauf der Tideweser identifiziert werden.
KLIWAS 2.03: TEST mit Schablone Klimabedingt veränderte Tidekennwerte und Seegangsstatistik in den Kuestengewässern. Das Datenpaket beinhaltet Untersuchungen zu historischen küstennahen und ästuarinen Pegelmesswerte hinsichtlich hydrologisch-physikalischer Charakteristika und Prozesse. Es werden insbesondere die Tidekennwerte Tidehochwasser, Tideniedrigwasser, Tidehub, Flutdauer und Ebbdauer analysiert. Die Untersuchung erfolgt an 12 repräsentativ ausgewählten Pegeln.
Kopplung eines Vegetationsmodells mit abiotischen Standortbedingungen. Übertragung der Rückkopplungen zwischen den Standortfaktoren und verschiedenen Parametern des Röhrichtwachstums durch Transferfunktionen. Vegetationsmodell: • Modellierung des Wachstums und der Ausbreitung von Phragmites australis und Bolboschoenus maritimus • Prozesse: Wachstum, Mortalität und Ausbreitung durch Expansion der Rhizome • Zustandsvariablen: Rhizombiomasse, Wurzelbiomasse und oberirdische Biomasse Standortinformationen: • dynamisch in Raum und Zeit • als Raster in die Modellierung eingebunden Transferfunktionen: • Effekt der Vegetation auf Standortfaktor: Wert der Funktion ändert sich in Abhängigkeit von der Biomasse • Antwort der Vegetation auf die Standortbedingungen: Wert der Funktion ändert sich in Abhängigkeit vom Standortfaktor
Die gezeitenbeeinflusste Vegetation des Elbeästuars stellt ein hochgradig dynamisches Ökosystem dar. Im Winter und Frühjahr wird das Röhricht in Ufernähe oft komplett abgeschoren und an anderer Stelle als so genanntes Treibsel wieder abgelagert. Zudem wird das Röhricht in vielen Bereichen komplett umgeknickt. Diese Störungsdynamiken beeinflussen die Vegetationsmuster in hohem Maße. Eine unerwünschte Entwicklung dieses Systems als Folge des Klimawandels erscheint möglich. So ist mit Veränderungen des Tidegangs und der Intensität von Sturmereignissen zu rechnen, die jeweils Konsequenzen für die Vegetation haben können. Es besteht die Möglichkeit, dass gebietsfremde Pflanzenarten im Tideröhricht von diesem Wandel profitieren und aufgrund eines schlechter ausgebildeten Wurzelwerks den natürlichen Erosionsschutz schwächen. Die hyperspektrale Fernerkundung birgt für die Erfassung möglicher qualitativer Veränderungen ein großes Potenzial. Dafür wurden drei Untersuchungsgebiete entlang des Elbeästuars zu drei unterschiedlichen Jahreszeiten (Frühjahr, Sommer, Herbst) beflogen. Zeitgleich zu den Befliegungen wurden in den Gebieten Vegetationsaufnahmen erhoben. Diese wurden in der Auswertung in einen statistischen Bezug zu den Fernerkundungsdaten gesetzt. Die Frühjahrsdaten eignen sich sehr gut für die Darstellung der Störstellen. Mit den Sommerdaten kann dagegen die Artenzusammensetzung über die Fläche herausgearbeitet werden. Die Herbstdaten sind durch eine sehr hohe Heterogenität der Pflanzenzustände gekennzeichnet und deshalb nur bedingt aussagekräftig. Zwischen den Untersuchungsgebieten bestanden Unterschiede in der Qualität der Ergebnisse. Dies ist mit der teilweise unterschiedlichen Artenausstattung, Artenmischung und mit der unterschiedlichen Qualität der Fernerkundungsdaten zu begründen. Eine im Verhältnis zur Originalauflösung niedrige räumliche Bildauflösung führt zu Qualitätsverbesserungen bei den Gradientenmodellen.
KLIWAS 2.03: Klimabedingt veränderte Tidekennwerte und Seegangsstatistik in den Kuestengewässern. Für die Untersuchungen werden Langzeitläufe mit dem hydro-numerischen Modell HAMburg Shelf Ocean Modell (HAMSOM) an den Untersuchungsgebieten Elbe, Ems-Dollart-Borkum und Deutsche Bucht durchgeführt. Aufbauend auf schon durchgeführten Anpassungen von HAMSOM soll die Modellstruktur auf ästuarine Anwendungen optimiert werden. Zur Lösung der Randwerteproblematik soll eine Verknüpfung zum HAMSOM-Nordseemodell mit numerischen Methoden des Modellnesting gewährleistet sein.
KLIWAS 2.03: Klimabedingt veränderte Tidekennwerte und Seegangsstatistik in den Kuestengewässern. Für die Untersuchungen werden Langzeitläufe mit dem hydro-numerischen Modell HAMburg Shelf Ocean Modell (HAMSOM) an den Untersuchungsgebieten Elbe, Ems-Dollart-Borkum und Deutsche Bucht durchgeführt. Aufbauend auf schon durchgeführten Anpassungen von HAMSOM soll die Modellstruktur auf ästuarine Anwendungen optimiert werden. Zur Lösung der Randwerteproblematik soll eine Verknüpfung zum HAMSOM-Nordseemodell mit numerischen Methoden des Modellnesting gewährleistet sein.
KLIWAS 2.03: Klimabedingt veränderte Tidekennwerte und Seegangsstatistik in den Kuestengewässern. Für die Untersuchungen werden Langzeitläufe mit dem hydro-numerischen Modell HAMburg Shelf Ocean Modell (HAMSOM) an den Untersuchungsgebieten Elbe, Ems-Dollart-Borkum und Deutsche Bucht durchgeführt. Aufbauend auf schon durchgeführten Anpassungen von HAMSOM soll die Modellstruktur auf ästuarine Anwendungen optimiert werden. Zur Lösung der Randwerteproblematik soll eine Verknüpfung zum HAMSOM-Nordseemodell mit numerischen Methoden des Modellnesting gewährleistet sein.
Die Fernerkundung mit räumlich und zeitlich hochauflösenden Satellitendaten birgt für die kontinuierliche Beobachtung und die Erfassung quantitativer und qualitativer Veränderungen der gezeitenbeeinflussten Vegetation des Elbeästuars ein großes Potenzial. Im Teilprojekt „Konzeption für ein Langzeitmonitoring der gezeitenbeeinflussten Vegetation mit hochauflösenden Satellitendaten“ des KLIWAS-Projekts 3.09 wurde dieses Leistungsvermögen in drei Untersuchungsgebieten entlang des Elbeästuars untersucht. Im Vordergrund stand der seit 2009 operierende hochauflösende RapidEye-Satellitensensor. Satellitendaten aus den Frühjahrs- und Sommermonaten 2009 und 2010 wurden aus dem RapidEye Science Archive für die Untersuchung zur Verfügung gestellt. Für die flächendeckende Kartierung als Grundlage für das Monitoring wurde eine objektbasierte Klassifikationsmethode unter Anwendung verschiedener, dem Stand der Forschung entsprechende, Ansätze getestet: Nearest Neighbour (NN), Classification and Regression Trees (CART), Support Vector Machine (SVM). Neben den Spektralkanälen wurden Indices sowie weitere Zusatzdaten wie das Digitale Gelände- und Landschafts-modell (DGM, DLM) und Expertenwissen in Form von Nachbarschafts-beziehungen in die Klassifikation eingebunden. Es wurde ein hierarchischer Ansatz gewählt, bei dem das Gebiet auf der ersten Ebene in Landnutzungs-/Landbedeckungs-Klassen (LULC) und auf der zweiten Ebene in Biotoptypen klassifiziert wurde. Auf der Stufe der Biotoptypen wurde zusätzlich die Erkennbarkeit von Störstellen untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass RapidEye eine Alternative zu luftbildgestützten Verfahren für ein Langzeitmonitoring der gezeitenbeeinflussten Vegetation der Tideelbe bietet.