Der von LUP entwickelte Dienst „ForestWatch“ ist ein kostenfreier Service, der auf Basis einer Sentinel-2 Satellitenzeitreihe arbeitet. Er bietet ein kontinuierliches, bundesweites Monitoring der Vitalitätsbeeinträchtigung der Wälder in Deutschland in einer sehr hohen räumlichen Auflösung von 10 Metern. Dieser Dienst ist besonders wichtig im Kontext des Klimawandels, da durch Extremwettereignisse wie lange Trockenperioden oder Stürme und daraus folgende Schäden, beispielsweise durch Insekten, die Wälder Mitteleuropas erheblich getroffen wurden und werden.
ForestWatch bietet zudem auch detaillierte zusätzliche Informationen über den Zustand des Waldes, etwa zum Anteil des stehenden Totholzes und zu neu entstandenen Freiflächen. Die Plattform erlaubt es den Nutzern auch, bestimmte Gebiete, beispielsweise den eigenen Privatwald, in eine Karte zu zeichnen und den zeitlichen Verlauf der Vitalität für diese Flächen zu ermitteln.
ForestWatch basiert auf einem prozentualen Vergleich von sommerlichen Median-Kompositen des Disease Water Stress Index (Galvão et al.,2005), der sehr gut auf Veränderungen der Blattpigmente und des Wassergehalts von Vegetation reagiert, wobei Szenen mit einer Wolkenwahrscheinlichkeit von über 15 % ausgeschlossen wurden. Zur Verbesserung der Genauigkeit verwendet die Methode eine von uns erstellte Gehölzmaske, um die bewaldeten Gebiete abzugrenzen. Der Nutzer kann dabei jeweils ein Referenzjahr (entweder 2010-2015 oder 2017) angeben, mit dem die aktuelle Vitalität des Bestandes prozentual verglichen wird. Auch wird die Kartierung der dominanten Baumarten des Thünen-Institutes bereitgestellt, damit man die Entwicklung einzelner Arten analysieren kann. Zusätzlich ist auch eine Analyse verfügbar, die die gesamte Zeitreihe seit 2010 von wolkenfreien Satellitendaten (Landsat und Sentinel-2) verwendet, um Anomalien zu entdecken. Insgesamt sind also drei verschiedene Möglichkeiten gegeben, um die Entwicklung darzustellen:
Die dargestellten Ergebnisse wurden und werden beispielhaft auf ihre Genauigkeit und Aussagekraft im Gelände geprüft, unter anderem im Freistaat Sachsen, Mecklenburg-Vorpommern, Niedersachsen oder in Nationalparken wie dem Nationalpark Harz. Die einzelnen Analyseergebnisse erreichten dabei eine hohe inhaltliche Qualität, sowohl unter Betrachtung der Vitalitätsaussagen, als auch in der räumlichen Darstellung (weitere Informationen dazu finden sich im Glossar).
Die Daten und Analysen von ForestWatch sind besonders wertvoll für die Forstwirtschaft und den Naturschutz, da sie eine verbesserte Überwachung der Wälder und ein effektiveres Waldmanagement ermöglichen. Ziel ist es, auch Privatwaldbesitzern eine Unterstützung bei der Bewirtschaftung ihrer Wälder zu bieten, ohne dass kostspielige Befliegungen und Datenauswertungen notwendig sind.
Im Rahmen des Forschungsprojektes FirSt2.0, gefördert im Rahmen der Richtlinie mFund des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur, wird dieser Service in der Laufzeit des Projektes kontinuierlich weiterentwickelt.
Sollten Sie weitergehendes Interesse an den Analysedaten von ForestWatch haben, zum Beispiel um sie in eigene Prozesse einzubinden (dies ist je nach Aufwand eventuell mit Kosten verbunden), stehen wir gerne zu Ihrer Verfügung.
positiver Trend (>5%) | |
gleichbleibend (-5% bis +5%) | |
leicht negativer Trend (-5% bis -10%) | |
mittlerer negativer Trend (-10% bis -20%) | |
stark negativer Trend (-20% bis -40%) | |
sehr stark negativer Trend (-40% bis -60%) | |
extrem stark negativer Trend (-60% bis -100%) |
Birke (Birch) | |
Buche (Beech) | |
Douglasie (Douglas fir) | |
Eiche (Oak) | |
Erle (Alder) | |
Fichte (Spruce) | |
Kiefer (Pine) | |
Lärche (Larch) | |
Tanne (Fir) | |
And. Laubbäume, hohe Lebenserwartung (ODH) | |
And. Laubbäume, geringe Lebenserwartung (LDH) |
Der prozentuale Anteil eines Pixels an noch stehenden, jedoch abgestorbenen Bäumen auf Sentinel-2 Satellitendaten wird mit einem Upscaling-Algorithmus, basierend auf drohnenbasierten Trainingsdaten, abgeleitet. In Zusammenarbeit mit dem KIT. Neben der Veröffentlichung sind auch die Daten abrufbar
Vitalitätsveränderung mit verschiedenen Bezugsjahren
Sommer 2017, Mittelwert von 2010-2015 und zeitreihenbasierte Ergebnisse mit dem Harmonischen Modell. Weitere Informationen sind im Glossar zu finden.
Auf Grundlage der Zeitreihenbetrachtung des Harmonischen Modells kann der früheste Zeitpunkt einer Störung (Werte außerhalb des Toleranzbereichs drei Mal in Folge) ausgegeben werden. Die angezeigte Zeitspanne kann vom Nutzer interaktiv angepasst werden.
Basierend auf den Ergebnissen des Thünen-Instituts, welche als Karte im Waldatlas unter freier Lizenz (CC BY 4.0) veröffentlicht wurde.
Mittels Schwellenwertverfahren detektierte Freiflächen innerhalb der Gehölzmaske. Bezug ist immer das ausgewählte Jahr.
Es ist möglich, eines oder mehrere Polygone in die Karte zu zeichnen und Zeitreihen des verwendeten DSWI für die Flächen zu erstellen. Dabei werden sowohl die berechneten Indexwerte je Zeitpunkt, als auch eine mittels Kalman-Filter interpoliert, kontinuierliche Zeitreihe ausgegeben.
Die Geschwindigkeit hängt von der Größe der Polygone, deren räumlicher Nähe und der aktuellen Auslastung ab. Auch für kleine Polygone kann es einige Zeit dauern, da eine große Menge Daten verarbeitet werden muss. In der Zeit kann dieses Fenster minimiert werden, die Berechnung geht weiter.
Sollten Sie eine neue Berechnung starten wollen, müssen Sie zuerst die alten Flächen über den entsprechenden Button löschen.
10 % | |
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60 % | |
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80 % | |
90 % | |
100% |
extrem hoch | |
sehr hoch | |
hoch | |
mittel | |
gering | |
sehr gering | |
keine Änderung |
Freiflächen |
Aufgrund ihrer Bildschirmauflösung wird vermutet, dass sie ein mobiles Endgerät nutzen. Möchten Sie jetzt zur mobilen Version von ForestWatch wechseln?