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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-31724
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2007/3172/


Satellitengestützte Waldflächenkartierung für die Bundeswaldinventur

Satellite based forest mapping for the German national forest inventory "Bundeswaldinventur"

Oehmichen, Katja

pdf-Format:
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SWD-Schlagwörter: Fernerkundung , Landsat
Freie Schlagwörter (Deutsch): QuickBird , Waldflächenkartierung , Schwellenwertverfahren, Bundeswaldinventur
Freie Schlagwörter (Englisch): remote sensing , forest mapping , landsat , quickbird , national forest inventory
Basisklassifikation: 30.03
Institut: Biologie
DDC-Sachgruppe: Naturwissenschaften
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Köhl, Michael (Prof. Dr.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 04.12.2006
Erstellungsjahr: 2007
Publikationsdatum: 17.01.2007
Kurzfassung auf Deutsch: In der vorliegenden Arbeit wird ein aus terrestrischen Daten und satellitengestützter Erdbeobachtung kombinierter Verfahrensvorschlag unterbreitet, mit dem Wald- und Nichtwaldflächen als Parameter forstlicher Großrauminventuren ermittelt werden können. Die Datengrundlage bilden Satellitenszenen der Sensoren Landsat 5, Landsat 7 und QuickBird und die auf Stichprobenbasis erhobenen Informationen der terrestrischen Bundeswaldinventur.

Die Waldfläche ist ein entscheidendes Schlüsselmerkmal aller Waldinventuren, da diese in sämtliche flächenbezogene Zielgrößen eingeht. Mit dem entwickelten Verfahren wird eine flächendeckende Trennung bestockter und nicht bestockter Gebiete in Form von Holzbodenmasken zur Verfügung gestellt. Die Holzbodenmasken werden durch die Integration digitaler Zusatzdaten an die BWI-Walddefinition adaptiert, so dass basierend auf diesen Waldmasken auch Aussagen bezüglich der Waldflächen kleinerer Aussageeinheiten getroffen werden können.

Das vorgestellte Verfahren zur Erstellung von Waldmasken, welches an die Walddefinition der
Bundeswaldinventur angelehnt ist, wird für fünf Untersuchungsgebiete mit Größen zwischen
3.600 km² und 10.000 km² evaluiert. Neben der Vorprozessierung der digitalen Daten steht die
Genauigkeitsanalyse der Klassifikationsergebnisse im Fokus der Arbeit. Die Gesamtgenauigkeiten der weitestgehend automatisiert erstellten Waldmasken für die verschiedenen Gebiete liegen zwischen 92 % und 98 %. Daneben wird ein Vergleich hoch- und höchstauflösender Sensoren mittels Landsat 7- und QuickBird-Szenen durchgeführt.
Kurzfassung auf Englisch: The presented thesis proposes a method for identifying forest and non-forest areas in large-
scale forest inventories by combining remote sensing and field data. Landsat 5, Landsat 7 and
QuickBird satellite images are providing the data source supplemented by the surveyed field
data of the German national forest inventory "Bundeswaldinventur”.

Since all area based variables are directly or indirectly depending on the forest area, it constitutes a key parameter in forest inventories. The presented procedure results in a classification of non-forest and wooden ground. In order to meet the definition of forest used in the German national forest inventory these "wooden ground maps” are adapted by using auxiliary data providing consistent information about the forest area even on a small scale, where the results of the German national forest inventory tend to become less reliable.

The suitability of the method was successfully evaluated on five large-scale investigation areas, varying in size from 3.600 km² to 10.000 km². Beside the necessary data preparation the
investigation focuses on the methodology and practical application of accuracy analysis which
yielded accuracies between 92 % and 98 %. Additionally a comparison between high resolution
(such as Landsat 7) and very high resolution satellite imagery (QuickBird) was performed.

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