Alexander Mandelkow

Holzvorratsschätzung in Fichtenbeständen mithilfe Small Area Estimation anhand von Laserscanning-, ASTER- und BWI2-Daten

Ziel dieser Arbeit war es, Holzvorräte in Fichtenbeständen für Forstämter des Landes Rheinland-Pfalz mithilfe von Daten passiver und aktiver Fernerkundungssysteme zu schätzen. Verschiedene Zusammenhangsmodelle zwischen aus der zweiten Bundeswaldinventur (Bwi2) ermittelten Vorratswerten und dem gleichen Jahr stammenden ASTER-Satellitenaufnahmen wurden erstellt. Dabei wurden geringfügige Lageunsicherheiten der Bwi2-Messungen durch ein auf numerischen Methoden basierendes Verfahren ausgeglichen, das die Güte des Modells verbessert durch eine optimale Auswahl aus den Umgebungspixeln der Messorte.

Eine deutlichere Relation als mit den spektralen Eigenschaften zeigte sich bei Verwendung eines anhand von Airborne Laser Scanning-Daten erstellten Kronenhöhenmodells. Support Vector Machines wurden in ihrer Theorie erklärt und durch Anwendung auf optische Daten zur Identifizierung der Fichtenbestände genutzt. Die Vorratsschätzung für einzelne Forstämter schließlich erfolgte mit dem Kronenhöhenmodell als Hilfsvariable mittels Small Area Estimation-Techniken.