Description: Biomasse im Wald ist eine der zentralen Zielvariablen im Waldmonitoring. Die Genauigkeit dieser Biomasse-Schätzungen ist dabei von zentralem Interesse und Gegenstand intensiver Forschung vor allem hinsichtlich Stichprobendesign und Integration von Fernerkundungsdaten und Biomassemodellen. Das Projekt befasst sich mit Verbesserungsmöglichkeiten im Rahmen des Plotdesigns: Wir stellen eine neue Methode vor, die pro-Plot Biomasse zu bestimmen: Hierbei wird nicht die Summe der Biomasse der diskreten Anzahl auf dem Plot befindlicher Bäume bestimmt (wir nennen das hier den "diskreten Ansatz", DA), sondern diejenige Biomasse erfasst, die sich über der Plot-Fläche befindet. Letzteres setzt die Kenntnis der kontinuierlichen horizontalen Biomasseverteilung pro Baum und im Bestand voraus (deshalb CA für "continuous approach"). Wir werden ein Modell zur horizontalen Biomasseverteilung am Einzelbaum ableiten (THBD = tree horizontal biomass distribution) und dessen Verwendung im Rahmen der Biomasseschätzung untersuchen. Dazu verwenden wir voll kartierte Bestände und analysieren die Schätzgenauigkeit in Abhängigkeit von Plot-Typ und Größe, aber auch von den Modellannahmen, die hinsichtlich von Kronenform und Biomasseverteilung zu machen sind. Zusätzlich ist eine Zeitstudie geplant, um den erforderlichen Zusatzaufwand zu bestimmen, der erfolgen muss um Kronenanteile über den Plot-Flächen einzuschätzen. Das vorgeschlagene Projekt hat zwei neuartige Komponenten der waldmesskundlichen Grundlagenforschung, die erstmals vorgestellt und bearbeitet werden: (1) die Ableitung der THBD, (2) die Konstruktion der horizontalen Biomasseverteilung im Bestand. Zwei unmittelbare Anwendungen für die Verbesserung der Schätzgenauigkeit werden analysiert: (1) Anwendung des CA auf rein felddatenbasierte Inventuren und (2) Anwendung des CA auf integrierte Inventurdesigns, in denen die pro-Plot Biomasse mit Fernerkundungsdaten modelliert wird. Weitere Anwendungsmöglichkeiten, die hier nicht untersucht werden, mögen in der Verbesserung der Modellierungen der Waldentwicklung und der Ausbreitung von Waldbränden liegen.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Waldbrand
?
Seen
?
Baum
?
Waldmonitoring
?
Fernerkundungsdaten
?
Bestockung
?
Modellierung
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Holzbiomasse
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Biomasse
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Forstwirtschaft
?
Wald
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Forstwissenschaften
?
Region:
Lower Saxony
Bounding boxes:
9.16667° .. 9.16667° x 52.83333° .. 52.83333°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2022-01-01 - 2025-12-22
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Improving precision of biomass estimation in field and remote sensing-based forest monitoring - considering continuous horizontal biomass distributions
Description: Forest biomass is among the core variables in modern forest monitoring. Precision of estimation is an important feature in forest monitoring. Research on the assessment of forest biomass focusses largely on optimizing sampling designs and enhancing statistical biomass models from field measured tree data (allometric models) and from remote sensing data (for regionalization and model-based inference). We will look at options to increase precision of estimation by improving the per plot (fixed area plots) prediction of above ground biomass (AGB): we introduce a new approach that looks at the forest biomass as a variable with a continuous horizontal distribution so that the per-plot AGB prediction is the tree biomass which is strictly within the confinements of the plot perimeter. We call this the continuous approach (CA) to plot-biomass prediction - as opposed to the conventional discrete approach (DA), in which the total biomass of the discrete number of in-trees is taken as plot biomass - regardless how much of this biomass is truly above the plot area. In the CA, parts of in-trees that slop over the plot boundary are excluded while biomass fractions of out-trees that extend into the plot need to be considered. To make this approach operational, we introduce the individual tree horizontal biomass distribution (THBD) and derive its shape from empirical data and theoretical considerations. We use fully mapped stands to compare the statistical performance of the conventional DA and our newly proposed CA, where we wish to better understand the interactions between stand characteristics, plot size, plot shape and (the unavoidable) assumptions in modelling the THBD. Based on a pilot study we expect a gain in precision of estimation; we do also evaluate the cost issue as the CA requires including additional out-trees that have crown fractions within the confinements of the plot. There are two major novel elements of basic research in this proposal that had not been worked on before: (1) the derivation of the THBD, (2) the derivation of the stand-wise horizontal distribution of tree biomass. Using the CA to field plot biomass prediction, we hypothesize to increase precision of estimation from both (1) forest inventory field sampling and (2) from monitoring approaches that integrate field observed biomass with remotely sensed data. Analyses on both are a core element of the research plan of this proposal. Further applications of the THBD - not researched here - are seen in the context of modelling the development of forest stands and the spread of forest fires.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1140462
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