FFG ASAP Projekt EO4Forest

Sich ändernde nationale und internationale Rahmenbedingungen erfordern eine Anpassung der Bewirtschaftung natürlicher Ressourcen. Die immer vielfältigeren Anforderungen führen dabei zu einem erhöhten Bedarf an detaillierteren Informationen. Ein zunehmender Markt-druck und steigende Gefahren, bedingt durch den Klimawandel, verschärfen die Situation zusätzlich. Traditionelle Waldinventuren können die Anforderung großflächig Daten mit hoher Detailschärfe und dichten Aktualisierungsintervallen zur Verfügung zu stellen, nur teilweise erfüllen. Diesbezüglich bietet die neueste Generation von EO-Satelliten eine bislang unbekannte Fülle an relevanten Daten. Sentinel-2 beispielsweise verspricht – bei großer Szenengröße und damit gleichmäßigen Beobachtungs- und Beleuchtungsbedingungen – kostenfreie, multispektrale Daten mit 10 m Auflösung und einer Wiederholrate von 5 Tagen. Der Sensor verfügt über extrem leistungsstarke Spektralkanäle, speziell abgestimmt auf Analysen von Vegetation; v.a. die Bänder im Red Edge und im SWIR. Die räumliche Auflösung ist für den Großteil der Anwendungen ausreichend. Werden Daten mit höherer Auflösung benötigt, kann zusätzlich auf Pleiades Bilder zurückgegriffen werden. Dieser VHR Satellit (Pixel ~1 m) kann zusätzlich Stereo-Aufnahmen zur 3D-Analyse bereitstellen. Die Daten werden von österreichischen Anwendern zu reduzierten Preisen bezogen.
Die Entwicklung in der Sensorik hat die Forschungsgemeinschaft belebt und das Interesse unterschiedlicher Stakeholder geweckt. Zahlreiche Studien haben bereits das Potenzial von EO-Daten für die Ableitung von forstlichen Parametern wie Holzvorrat, Baumarten und Habitatqualität demonstriert. Jedoch konzentrieren sich die meisten dieser Studien nur auf einzelne Waldparameter und verwenden häufig nur einen EO Sensor. EO4FOREST geht weit darüber hinaus und verfolgt dabei folgende drei übergeordnete Ziele:

• Potenzialbewertung von Sentinel-2 und Pleiades zur Ableitung vierfältiger forstlicher Parameter (z. B. Holzvorrat, Baumarten, Kronengröße, Bestandeslücken und räumliche Heterogenität, Blattflächenindex und Lichtverhältnisse) und Vergleich der Ergebnisse mit allgemein verfügbaren Geodaten (z. B. Orthofotos),
• Ableitung von relevanten Informationsprodukten aus den forstlichen Parametern unter Berücksichtigung der Anforderungen unterschiedlicher Stakeholder,
• fundierte Erkenntnisse über geeignete Verfahren zur optimalen Nutzung der klassischen terrestrischen Inventuren und – falls nötig – zur Adaptation dieser.

EO4FOREST wird dazu verschiedene (Satelliten-)Sensoren kombinieren und Zeitreihen aus Sentinel-2 Daten sowie Pleiades 3D-Daten analysieren. Die EO-Daten werden dabei mit unterschiedlichsten Methoden untersucht: von klassischen Klassifizierungen und direkten Messungen, über objektbasierte Bildanalyse (OBIA), hin zur Verwendung von physikalisch-basierten Strahlungstransfermodellen (RTM) und Techniken des maschinellen Lernens. Statt sich auf einen bestimmten Waldtyp zu fokussieren wird ein Versuchsaufbau gewählt, der drei Testflächen mit sehr unterschiedlichen Waldtypen umfasst. Akteurinnen und Akteure aus der Wald- und der Naturraumbewirtschaftung werden von Beginn an miteinbezogen, um so deren Anforderungen an die Produkte erfassen und erfüllen zu können.