Ein neuartiges Werkzeug zur Punktmuster-Rekonstruktion zur vereinfachten Bewertung der natürlichen Verjüngung in Waldbeständen auf der Grundlage kleiner Referenzdatensätze

Description: Auf Grund ihrer Bedeutung für die Anpassung der Wälder an Umweltänderungen und ihrer Widerstandsfähigkeit gegenüber Störungen ist die Naturverjüngung zu einem Schwerpunkt der ökologischen Waldforschung geworden. Trotz der jüngsten technologischen Entwicklungen bleibt dies eine große Herausforderung. Insbesondere sehr kleine Pflanzen mit einer Höhe von weniger als 1,30 m und entsprechend kleinen Durchmessern sind mit photogrammetrischen Methoden schwer zu identifizieren. Manuelle Inventurmethoden, wie z. B. die klassische Vollinventur sind aber arbeitsintensiv und zu teuer, um sie auf großen Flächen anzuwenden. Das Projekt möchte dazu beitragen, dieses Problem zu lösen, in dem es ein Simulationswerkzeug zur Rekonstruktion von Punktmustern vorstellt und seine Qualität systematisch untersucht. Es basiert auf einem Forschungsansatz der drei Arbeitsschritte umfasst (1) die Erfassung der räumlichen Daten aller Bäume einschließlich der Verjüngung auf einer kleinen Teilfläche (= Referenzfläche), (2) die Erfassung des Oberstandes im gesamten Bestand (=Untersuchungsfläche) und (3) die Rekonstruktion der Verjüngung im gesamten Untersuchungsgebiet, wobei davon ausgegangen wird, dass überall die gleichen Beziehungen zwischen den Bäumen des Oberstandes und der Verjüngung wie in der Referenzfläche bestehen. Dieser Ansatz erlaubt es, die heutigen logistischen Möglichkeiten zu kombinieren: (a) die manuelle Erfassung der Verjüngung auf kleiner Fläche ist machbar, und (b) die Inventur des Oberstandes mit modernen Fernerkundungs- oder photogrammetrischen Methoden ist relativ einfach und weniger arbeitsintensiv. Indem das Projekt einen vorhanden und in den Forstwissenschaften bekannten Datensatz nutzt (Trainingsgrundlage wird der Datensatz des saisonalen tropischen Regenwaldes der Insel Barro Colorado (BCI) in Panama sein), kann es sich auf Schritt (3) beschränken. Ziel ist es systematisch zu untersuchen, welchen Einfluss eine höhere Strukturvielfalt und das Größenverhältnis von Referenz- und Prädiktionsflächen (= die gesamte Untersuchungsfläche) auf die Ergebnisse der Punktmuster-Rekonstruktion von Verjüngungspflanzen (=Unterstand) hat und welche räumlichen Statistiken besonders geeignet sind, diesen Einfluss quantitativ oder qualitativ zu bewerten. Die numerischen Methoden werden in einem dokumentierten R-Skript (bzw. R-Package) als zuverlässiges und effizientes Werkzeug für die Waldökologie und die forstliche Praxis zur Verfügung gestellt.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Pflanzenökologie ? Waldökologie ? Colorado ? Panama ? Island ? Pflanzensamen ? Insel ? Bestockung ? Tropischer Regenwald ? Waldfläche ? Geodaten ? Pflanze ? Waldverjüngung ? Forschung und Entwicklung ? Datenerhebung ? Fernerkundung ? Forstwirtschaft ? Wald ? Biodiversity of Plants ? Biodiversität der Pflanzen ? Biodiversität der Ökosysteme ? Ecology of Ecosystems ? Ecology of Plants ? Forstwissenschaften ? Ökologie der Ökosysteme ?

Region: Saxony

Bounding boxes: 13.25° .. 13.25° x 51° .. 51°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Technische Universität Dresden (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Time ranges: 2024-01-01 - 2025-11-25

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: A novel point-pattern reconstruction tool for simplified assessment of natural rejuvenation in forest stands based on small reference data sets
  Description: Due to its importance for the adaptation of forests to environmental changes and the resilience of forests to disturbances, natural regeneration has become a focus of ecological forest research. Despite recent technological developments, this remains a major challenge. In particular, very small plants with a height of less than 1.30 meters and correspondingly small diameters are difficult to identify using photogrammetric methods. However, manual inventory methods, such as the classic full inventory, are labor-intensive and too expensive to apply to large areas. The project aims to contribute to solving this problem by presenting a simulation tool for the reconstruction of point patterns and systematically analyzing its quality. It is based on a research approach that comprises three steps: (1) the collection of spatial data of all trees including the regeneration on a small subplot (= reference plot), (2) the collection of the overstory in the entire stand (= study plot) and (3) the reconstruction of the regeneration in the entire study area, assuming that the same relationships between the trees of the overstory and the regeneration exist everywhere as in the reference plot. This approach makes it possible to combine today's logistical possibilities: (a) the manual recording of regeneration on a small area is feasible, and (b) the inventory of the overstory using modern remote sensing or photogrammetric methods is relatively simple and less labor-intensive. By using an existing data set that is well known in forest science (the training basis will be the data set of the seasonal tropical rainforest of Barro Colorado Island (BCI) in Panama), the project can be limited to step (3). The aim is to systematically investigate the influence of a higher structural diversity and the size ratio of reference and prediction plots (= the entire study area) on the results of the point pattern reconstruction of regeneration plants (= understory) and which spatial statistics are particularly suitable for evaluating this influence quantitatively or qualitatively. The numerical methods are provided in a documented R-script (or R-package) as a reliable and efficient tool for forest ecology and forestry practice. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1140345

Resources

• Webseite zum Förderprojekt

  https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/553265532 (Webseite)

Status

Aktiv

Quality score

• Overall: 0.50
• Findability: 0.66

  • Title: 1.00
  • Description: 0.26
  • Identifier: false
  • Keywords: 0.72
  • Spatial: RegionIdentified (1.00)
  • Temporal: true
• Accessibility: 0.67

  • Landing page: Specific (1.00)
  • Direct access: false
  • Publicly accessible: true
• Interoperability: 0.00

  • Open file format: false
  • Media type: false
  • Machine-readable metadata: false
  • Machine-readable data: false
• Reusability: 0.67

  • License: ClearlySpecifiedAndFree (1.00)
  • Contact info: false
  • Publisher info: true

Accessed 1 times.