Evaluating close range remote sensing techniques for the retention of biodiversity-related forest structures

Medientyp: E-Book; Hochschulschrift

Titel: Evaluating close range remote sensing techniques for the retention of biodiversity-related forest structures

Beteiligte: Frey, Julian [Verfasser]; Koch, Barbara [Akademischer Betreuer]

Körperschaft: Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Fakultät für Umwelt und Natürliche Ressourcen

Erschienen: Freiburg: Universität, 2019

Umfang: Online-Ressource

Sprache: Englisch

DOI: 10.6094/UNIFR/151315

Identifikator:

Schlagwörter: Fernerkundung ; Forst ; Laserscanner ; Flugkörper ; Biodiversität ; (local)doctoralThesis ; Hochschulschrift

Entstehung:

Hochschulschrift: Dissertation, Universität Freiburg, 2019

Anmerkungen:

Beschreibung: Abstract: Forest management alters the spatial structure of forests, which directly shapes the biodiversity, processes and functioning of such ecosystems. While forest structure is commonly quantified using field-based forest management metrics, close range (distances < 150m) remote sensing techniques are able to describe the distribution of material in 3D space with very high detail and precision. Since manual inventories of forest structure are labor intensive and suffer from observer biases remote sensing techniques offer new possibilities for efficient and objective quantifications of forest structure. To investigate the impacts of forest management on stand structure, new indices and metrics based on 3D point clouds have been developed and validated. This dissertation is structured in three publications (Chapters 4 - 6), starting with a methods paper on UAV flight planning optimization, followed by a comparison of tree related microhabitat inventories and close range remote sensing indices for stand structure quantification, and ending with a validation of a remote sensing index based on a forest expert survey. For the first paper, a technical flight planning optimization was conducted for unmanned aerial vehicles structure from motion as a basis for optimal data acquisition (Chapter 4). The image forward overlap and ground sampling distance were varied, and the parameters of the resulting geometric model completeness in 2D and 3D space that differed could be independently quantified. While finer resolutions led to a better representation of smaller forest details and a better representation of the understory, the model completeness suffered from it. A higher forward image overlap can compensate for this if the overlap is very high (>95%). Tree related microhabitat (TreM) inventories are unlike remote sensing based indices but have a similar aim of quantifying forest structures, which can be accumulated to a stand level. TreMs themselves are special tree level structures such as forks, cavities and fungi. While both approaches have different perspectives on forest structure, their common goal of forest stand structure quantification make the respective insights from these methods worth comparing (Chapter 5). A significant correlation with a weak R² (0.30) indicate that these two measures are linked but that their representation of stand structure is complementary. Foresters and other forest experts are of major relevance to the topic of implementation of retention management and the selection of retention patches, since they are the decision makers and practitioners in this sector. The judgement of those experts could be biased by additional objectives and individual preferences. In an extensive online survey (n=444), experts were asked to quantify stand structure on 360 degree panoramic images in an interactive viewer. The expert responses were compared to stand structural complexity metrics derived from terrestrial laser scans, which were taken at the same location from the same viewpoint. The standard deviation of the expert judgements were high, which indicates the necessity of objective measurements. The laser scanning based index significantly correlated with the expert judgements, which shows that neither the expert ratings nor the scanning index are random and that laser scanning is an option for more objective decision making processes. However, experts in the field might take a variety of additionally relevant criteria (e.g. rareness of the habitat in landscape, special tree features, breeding places) into account, which should not been overlooked. In summary, this dissertation validated and adapted several indices based on close range remote sensing techniques and showed their potential as monitoring tools and assistance for the forest management decision-making processes

Abstract: Die Forstwirtschaft verändert die räumliche Struktur des Waldes, die die Biodiversität, die Prozesse und die Funktionsweise solcher Ökosysteme direkt beeinflusst. Während die Waldstruktur heutzutage mit Hilfe von feldbasierten Forstmanagementmetriken quantifiziert wird, sind Nahbereichsfernerkundungstechniken (Aufnahmedistanz < 150 m) in der Lage, die Verteilung von Material, und damit die Strukturkomplexität, im 3D-Raum mit sehr hoher Detailgenauigkeit zu beschreiben. Da manuelle Inventuren der Waldstruktur arbeitsintensiv sind und unter Beobachterverzerrungen leiden, bieten Fernerkundungstechniken neue Möglichkeiten für eine effiziente und objektive Quantifizierung der Waldstruktur. Um die Auswirkungen der Forstwirtschaft auf die Bestandsstruktur zu untersuchen, wurden neue Indizes und Metriken auf Basis von 3D-Punktwolken entwickelt und validiert. Diese Dissertation gliedert sich in drei Publikationen (Kapitel 4 - 6), beginnend mit einem Methodenartikel zur Optimierung der UAV-Flugplanung, gefolgt von einem Vergleich von baumbezogenen Mikrohabitatinventuren und Nahbereichsfernerkundungsindizes zur Quantifizierung der Bestandsstruktur und endend mit einer Validierung eines Fernerkundungsindexes basierend auf einer Befragung von Forstexperten. Für die erste Publikation wurde eine technische Flugplanungsoptimierung für die Photogrammetrische Rekonstruktion auf Basis unbemannter Fluggeräte als Grundlage für eine optimale Datenerfassung durchgeführt (Kapitel 4). Durch die Variation von Bildüberlappung und Bodenabtastungsabstand konnten unabhängig voneinander die gegenläufigen Auswirkungen dieser Parameter auf die resultierende geometrische Modellvollständigkeit im 2D- und 3D-Raum quantifiziert werden. Während feinere Auflösungen zu einer besseren Darstellung kleinerer Walddetails und einer besseren Darstellung des Unterwuchses führen, leidet die Modellvollständigkeit darunter. Eine sehr hohe Vorwärtsbildüberlappung (> 95%) kann dies ausgleichen. Im Gegensatz zu den auf Fernerkundung basierenden Indizes verfolgen die baumbezogenen Mikrohabitat (TreM) Aufnahmen das gleiche Ziel, Waldstrukturen zu quantifizieren, die auf einer Bestandsebene zusammengefasst werden können. TreMs selbst sind spezielle Baumstrukturen wie Gabeln, Höhlen, Pilze und vieles mehr. Während die Perspektiven auf die Waldstruktur aus beiden Ansätzen sehr unterschiedlich sind, sind sie durch das gemeinsame Ziel der Quantifizierung der Waldstruktur vergleichenswert (Kapitel 5). Eine signifikante Korrelation mit einem geringen R², deuten darauf hin, dass diese beiden Messungen miteinander in Verbindung stehen, aber dass ihre Darstellung der Bestandstruktur komplementär ist. Für die Umsetzung des Retentionsmanagements und die Auswahl der Retentionsflächen sind Förster und andere Waldexperten von großer Bedeutung, da sie letztendlich die Entscheidungsträger sind. Das Urteil dieser Experten könnte durch weitere Ziele und individuelle Präferenzen beeinflusst werden. In einer umfangreichen Online-Befragung (n=444) wurden Experten gebeten, die Bestandstruktur von 360-Grad-Panoramabildern in einem interaktiven Betrachter zu quantifizieren. Die Ergebnisse wurden mit strukturellen Komplexitätsmetriken aus terrestrischen Laserscans verglichen, die am gleichen Ort mit der gleichen Perspektive aufgenommen wurden. Die Standardabweichung der Bewertungen war hoch, was auf die Notwendigkeit objektiverer Messungen hinweist. Der auf Laserscanning basierende Index korrelierte signifikant mit den Expertenurteilen, was zeigt, dass weder die Expertenbewertungen noch der Scan-Index zufällig Ergebnisse liefern. Damit ist Laserscanning eine Option für einen objektiveren Entscheidungsprozess. Im Gegensatz dazu können die Experten eine Vielzahl relevanter anderer Kriterien (z.B. Seltenheit des Lebensraums in der Landschaft, besondere Baummerkmale, Brutplätze) berücksichtigen, die nicht ignoriert werden sollten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Dissertation mehrere Indizes auf der Grundlage von Nahbereichsfernerkundungstechniken validiert und angepasst und ihr Potenzial als Monitoring-Werkzeuge und Unterstützung für Entscheidungsprozesse aufgezeigt hat

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