Wälder sind komplexe Lebewesen unter Dauerstress. Hitzeperioden schwächen Bäume, Borkenkäfer nutzen diese Schwäche aus, und Waldbrände vernichten binnen Stunden, was über Jahrzehnte gewachsen ist. Herkömmliche Begehungen durch Förster*innen können solche Veränderungen oft erst erkennen, wenn es schon fast zu spät ist. Die Forschung an der Johannes Kepler Universität Linz will nun die Gesundheit der Wälder in allen Schichten rasch und einfach aus der Vogelperspektive erfassen.

Genau das ermöglichen Vegetationsindizes - eine Art Fieberthermometer für Ökosysteme. Das Geheimnis dahinter liegt im Licht. Gesunde Blätter haben einen charakteristischen Lichtfingerabdruck: Ihr Chlorophyll schluckt rotes Licht für die Photosynthese, während ihr Zellgewebe stark unsichtbares Infrarotlicht reflektiert. Kranke oder gestresste Pflanzen verlieren diese Fähigkeit - sie reflektieren mehr Rot und weniger Infrarot. Diesen Unterschied macht sich der bekannteste Vegetationsindex NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) zunutze. Mit optischen Multispektralsensoren ausgestattete Satelliten, Flugzeuge und Drohnen überwachen so die Waldgesundheit - mit einer bisher essenziellen Einschränkung: Die Sensoren erfassten lediglich das reflektierte Licht der oberen Vegetationsschicht. Schichten darunter konnten wegen Verdeckungen der darüberliegenden Schichten nicht vermessen werden - somit blieb der Gesundheitszustand des Unterholzes unbekannt.

JKU Technologie angewendet

Forscher*innen des Instituts für Computergrafik (Leitung: Univ.-Prof. Dr. Oliver Bimber) und des Helmholtz-Zentrums für Umweltforschung in Leipzig (Deutschland) ist es nun erstmals gelungen, die Vegetationsindizes eines gesamten Waldvolumens durch alle Tiefenschichten hinweg - von den Kronen bis zum Waldboden -aus der Luft zu vermessen. Die Schlüsseltechnologie dabei: das an der Johannes Kepler Universität entwickelte Fernerkundungsverfahren "Airborn Optical Sectioning (AOS)". AOS ermöglicht es, bei Luftaufnahmen die Verdeckung durch Vegetation herauszurechnen. Bisher zeigte das Verfahren sein Potenzial bereits bei der Suche nach vermissten Personen, Wildbeobachtung oder Waldbrandfrüherkennung. Nun wird es genutzt, um mit Hilfe von Multispektral-Drohnen eine freie Sicht auf alle Waldschichten zu ermöglichen.

Neuronales Netz trainiert

Dabei wird die Verdeckung in jeder Schicht durch darüberliegende Schichten zwar sichtbar reduziert, es verbleibt aber ein Restfehler der zu inkorrekten Spektralmessungen und somit zu verfälschten Vegetationsindizes führt. Diesen Restfehler konnten die Forscher*innen nun mittels eines dreidimensionalen neuronalen Netzes mit insgesamt drei Milliarden trainierten Parametern korrigieren.

Die Ergebnisse verraten nicht nur den Gesundheitszustand des gesamten Waldvolumens, sondern geben letztendlich auch Hinweise auf die Kohlenstoffspeicherung und Anpassungsfähigkeit der Wälder - beides Schlüsselindikatoren für unser Verständnis über den Klimawandel.

"Eine wesentliche Einschränkung unseres aktuellen Ansatzes ist derzeit noch, dass wir momentan nicht in der Lage sind, zwischen Stellen im Waldvolumen zu unterscheiden, die Vegetation oder keine Vegetation beinhalten. In beiden Fällen rekonstruieren wir einen Vegetationsindex, also auch an Stellen, an denen keine Pflanzen wachsen, sondern sich nur Luft befindet. Der Index ist zwar sehr niedrig für Stellen ohne Vegetation, erlaubt aber immer noch eine Verwechslung mit spezieller Vegetation, die ebenfalls einen niedrigen Vegetationsindex hat", sagt Univ.-Prof. Oliver Bimber vom Institut für Computergrafik.

So soll das Verfahren in Zukunft erweitert werden, um zwischen diesen beiden Fällen exakt unterscheiden zu können. Das ermöglicht dann auch eine genau Abschätzung der Biomasse im Waldvolumen. Außerdem soll neben dem bereits eingesetzten NDVI die Aussagekraft weiterer Vegetationsindizes in Volumenrekonstruktionen untersucht und die rechnerische Komplexität des Ansatzes reduziert werden. Flugzeuge ermöglichen eine großflächigere Vermessung als Drohnen. Die Auflösung von Satelliten hingegen ist noch zu gering für den Ansatz.

Das Verfahren wird nun im Sciences Partner Journal of Remote Sensing veröffentlicht. Die Vorveröffentlichung ist bereits online frei verfügbar.

Vorveröffentlichung: https://arxiv.org/abs/2502.02171v1

Videos: https://www.youtube.com/playlist?list=PLgGsWgs4hgaOlbi7J5Zn9YpqDLSeXmqBZ

Rückfragen:
Univ.-Prof. Dr. Oliver Bimber
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Tel.: 0732 2468 6631
E-Mail: oliver.bimber@jku.at

Mag. Christian Savoy
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