Ursprünglich wurden mittels ATKIS und einem bei LUP entwickelten Verfahren zur fernerkundungsbasierten Grünvolumenschätzung auf Grundlage eines Sentinel-2 Komposits des Jahres 2018 baumbestandene Flächen deutschlandweit abgeleitet(u.a.: Lehmler et al. (2023)). Ab 2026 wurde dieses Verfahren durch die Nutzung des am LUP berechneten Beschirmungsgrads ersetzt. Das Bezugsjahr bleibt weiterhin 2018; sämtliche Pixel mit einem Beschirmungsgrad von über 50 % werden zu einer Gehölzmaske zusammengefasst.
Vitalitätsveränderung
ForestWatch liefert aktuell zwei verschiedene Methoden zur Darstellung von Vitalitätsveränderungen in baumbestandenen Flächen:
Die prozentuale Veränderung zu einem Bezugszeitraum; Entweder 2016 - 06.2018 oder 2010 - 2015
Dabei wird in allen Fällen der Disease-Water-Stress-Index nach Galvão et al. (2005) berechnet, welcher sich durch die verwendeten Spektralkanäle besonders gut eignet, um die Vitalität in Pflanzen zu beurteilen.
Der Index ist Einheitenlos und nicht skaliert, durch den Vergleich zum modellierten Erwartungswert kann jedoch die prozentuale Abweichung berechnet werden. Diese wird anschließend zur besseren Interpretation in sieben Stufen eingeteilt.
Abbildung 1: Spektrum im sichtbaren Bereich und Infrarot einer vitalen Pflanze. Der DWSI errechnet sich aus den angegebenen Spektralkanälen der multispektralen Sentinel-2 Satelliten. Alle Kanäle sind dabei mit bestimmten Pflanzen-Eigenschaften assoziiert, die in Kombination eine Aussage zur Vitalität der Pflanze ermöglichen.
Harmonisches Modell
Mit Hilfe des harmonischen Modells kann der Spektralwert eines Vitalitätsindizes (hier: DWSI) mit einem Erwartungswert verglichen werden. Der Erwartungswert basiert auf einem Referenzzeitraum des betrachteten Pixels, erstellt aus Landsat- bzw. Sentinel-2 Zeitreihendaten. Das Harmonische Modell bildet zugleich die Grundlage für alle Vitalitätsauswertungen innerhalb von ForestWatch. Die beiden derzeit verfügbaren Methoden unterscheiden sich nur in der Ausgabe der Ergebnisse voneinander.
Weitere Informationen zum Harmonischen Modell sind in diesen wissenschaftlichen Arbeiten zu finden: Dutrieux et al., Zhu et al. Abbildung 2: Funktionsweise des Harmonischen Modells. Das kontinuierliche, harmonische Modell eines Pixels (schwarze Linie), gebildet durch die DWSI Werte der Satellitenaufnahmen von Landsat und Sentinel-2 (grüne Punkte). Die gestrichelte Linie stellt den Toleranzbereich (einfache Standardabweichung) dar. Ein- bis zweimalige Abweichungen vom Erwartungswert werden als Anomalie (gelbe Punkte) markiert, drei aufeinanderfolgende Abweichungen als Störung (rote Punkte). Nur diese Pixel werden in ForestWatch unter der Option „Harmonisches Modell“ ausgegeben, inklusive dem Abstand zum Erwartungswert.
In der ursprünglichen Version von ForestWatch (bis Ende 2025) wurden die DWSI-Werte eines Zeitraumes (jeweils Median 01. Juni bis 31. August) nach Medianbildung vom gleichen Zeitraum des Jahres 2017 subtrahiert.
Mittlerweile basiert auch dieses Verfahren auf dem Harmonischen Modell. Hierbei wird pixelweise das 10. Perzentil der DWSI-Residuen mit dem modellierten Erwartungswert verglichen.
Je größer die Abweichung desto stärker die Vitalitätsveränderung des Pixels. Es lassen sich zwei Bezugszeiträume auswählen: 2016 - 06.2018 sowie 2010 - 2015.
Störungs-/ Anomaliedetektion mit Schwellwertverfahren
Bei dieser Option wird die gleiche Methodik angewendet, wie bei ersten Option (siehe oben: Bezugsjahr 2017). Der Unterschied besteht in der Darstellung der Ergebnisse: es werden ausschließlich Pixel angezeigt, die sich außerhalb eines definierten Toleranzbereichs befinden. Diese Darstellung eignet sich besonders zu schnellen, visuellen Detektion von Anomalien.
Stehendes Totholz
Basierend auf einen, zusammen mit dem KIT entwickelten Ansatz kann der prozentuale Anteil eines Pixels an noch stehenden, jedoch abgestorbenen Bäumen auf Sentinel-2 Satellitendaten ermittelt werden. Dazu werden Trainingsdaten aus zuvor kleinskalig aufgenommenen Drohnendaten generiert und auf die Sentinel-2 Auflösung von 10x10 Metern skaliert. Mehr Informationen zur Methodik können in Schiefer et al. (2023) abgerufen werden.
Freiflächen
Um Freiflächen innerhalb der Gehölzmaske zu detektieren kommt ein Schwellenwertverfahren, basierend auf der Spektralkurve von vier Kanälen eines Sentinel-2 Median-Mosaiks, zur Anwendung. Die Freiflächendetektion wird jährlich durchgeführt.
Baumarten
Die implementierte Baumartenkarte basiert auf den Ergebnissen des Thünen-Instituts, welche als Karte im Waldatlas unter freier Lizenz (CC BY 4.0) veröffentlicht wurde.
Datengrundlage der vom Thünen-Institut durchgeführten Klassifikation waren Zeitreihen aus Sentinel-1 und -2 Satellitendaten der Jahre 2017-2018. Zusätzlich wurden zusätzliche Daten (u.a. Topographie-, Meteorologie- und Klimadaten) verwendet. Als Trainingsdaten fungierten räumlich nicht explizite Informationen der 3. Bundeswaldinventur ( https://bwi.info/).
Mittels MachineLearning-Algorithmen konnten so 11 Baumartenklassen mit einer Gesamtgenauigkeit von 87 % für Reinbestände, bzw. 75 % für Mischbestände unterschieden werden. Eine durch LUP durchgeführte Validierung mit im Gelände erhobenen Referenzdaten (ca. 100.000 Punkte) weist eine Gesamtgenauigkeit von 77 % aus.
Die Methodik der Arbeitsgruppe um Lukas Blickensdörfer (Thünen-Institut) wird in Blickendörfer et al. (2022) näher erläutert.
Da die vom Thünen-Institut verwendete Waldmaske nicht alle Bereiche unserer ForestWatch Gehölzmaske abdeckt, wurden die betroffenen Flächen nachklassifiziert. Die Trainingsdaten wurden dabei - randomisiert und stratifiziert - aus der Baumartenkarte entnommen.
Änderungsbeginn
Die Analyse von Sentinel-2 Zeitreihendaten mittels einem Harmonischen Modell (siehe „Vitalitätsveränderung - Harmonisches Modell“) detektiert Störungen auf Grundlage von Werten, die sich außerhalb eines vordefinierten Toleranzbereichs befinden. Durch die Betrachtung der gesamten Zeitreihe kann somit gleichzeitig der Zeitpunkt der Störung angegeben werden. Bei mehreren aufeinander folgenden Störungen wird immer nur der früheste Zeitpunkt ausgegeben.
Die angezeigte Zeitspanne kann vom Nutzer interaktiv angepasst werden.
Abbildung 3: Das Harmonische Modell und der daraus abgeleitete, früheste Störungszeitpunkt eines Pixels (gelbe Pfeile). Weitere Erklärungen zur Methodik sind im Abschnitt „Vitalitätsveränderung - Harmonisches Modell“ zu finden.
Flächenanalyse
Es ist möglich, eines oder mehrere Polygone in die Karte zu zeichnen und Zeitreihen des Sentinel-2 basierten DWSI (Diesease Water Stress Index) für die Flächen zu erstellen. Dabei werden die Werte aller verfügbaren Satellitenszenen, die innerhalb der Fläche/ des Punktes keine Wolkenbedeckung aufweisen oder anderweitig nicht auswertbar sind (z.B. Schnee, Schatten,…), ausgelesen und als Punkt geplottet. Zusätzlich werden die Werte mittels Kalman-Filter interpoliert und geglättet. Die Sommermediane jedes Jahres sind zusätzlich als „Säulen“ auf der Zeitachse abgebildet.
Die Berechnung der Zeitreihe läuft derzeit auf der GoogleEarthEngine.
Abbildung 4: Ausgabe der Flächenanalyse. Verfügbare DWSI-Werte innerhalb der eingezeichneten Polygone werden als Punkte abgebildet. Die Messwerte werden mit einem Kalman-Filter geglättet und interpoliert (Linie). Die Zeiträume der im Reiter „Vitalitätsveränderung“ genutzten Sommermediane werden als „Säulen“ eingeblendet. Werden mehrere Polygone gezeichnet werden entsprechend der Polygonfarbe die Punkte und Linien eingefärbt.
Die Geschwindigkeit der Berechnung 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. Sobald die Berechnung abgeschlossen ist, wird die grüne Schaltfläche „Ergebnis anzeigen“ eingeblendet, die das oben abgebildete Diagramm ausgibt.
Innerhalb des Diagrammbereichs kann stufenlos gezoomt werden. Das Zurücksetzen der Ansicht und weitere Möglichkeiten (z.B. Export als PNG) finden sich oben rechts in einer interaktiven Werkzeugleiste.
Sollten Sie eine neue Berechnung starten wollen, müssen Sie zuerst die alten Flächen über den Button löschen.
