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.
Der Datensatz enthält förderfähige Landschaftselemente aus Niedersachsen, Bremen und Hamburg, die in das INSPIRE-Datenmodell "Land Parcel Identification System" transformiert wurden. Landschaftselemente sind Elemente einer landwirtschaftlichen Fläche, die traditionell Teil einer guten landwirtschaftlichen Anbau- oder Nutzungspraxis gemäß der Verordnung (EU) 640/2014 Art. 9 (1) oder Elemente der landwirtschaftlichen Fläche zum Schutz der biologischen Vielfalt, zur Erhaltung oder Wiederherstellung von Lebensräumen oder Arten gemäß Art. 4 (b) (i) der Verordnung (EU) 2021/2015 sind. Die Daten werden dreimal pro Jahr aktualisiert.
Der Datensatz enthält Referenzparzellen aus Niedersachsen, Bremen und Hamburg, die in das INSPIRE-Datenmodell "Land Parcel Identification System" transformiert wurden. Eine Referenzparzelle ist eine geografisch abgegrenzte, zusammenhängende Fläche mit einer eindeutigen, im System zur Identifizierung landwirtschaftlicher Parzellen registrierten Identifizierungsnummer im Sinne von Artikel 70 der Verordnung (EU) Nr. 1306/2013 oder Artikel 2 der Verordnung (EU) Nr. 2022/1172, das eine oder mehrere Bodenbedeckungs-/Bodennutzungskategorien aufweist. Die Daten werden dreimal pro Jahr aktualisiert.