Satellitendaten verbessern die Waldüberwachung mit Deep Learning

Wälder zu überwachen ist wichtig, um die Umwelt zu schützen und Ressourcen zu managen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Betrachtung der Vegetationshöhe, die hilft zu verstehen, wie sich Wälder im Laufe der Zeit verändern. In der Schweiz liefert das Schweizerische Nationalforstinventar Höhenkarten, aber die werden nur alle sechs Jahre aktualisiert. Das macht es schwer, schnell Veränderungen im Wald zu erkennen.

Um dieses Problem anzugehen, schauen Forscher sich an, wie sie Satellitendaten und Deep-Learning-Techniken nutzen können, um genauere und kostengünstigere Vegetationshöhenkarten häufiger zu erstellen. In diesem Artikel wird diskutiert, wie diese Methoden in der Schweiz angewendet wurden, um jährliche Vegetationshöhenkarten von 2017 bis 2020 mithilfe von Bildern des Sentinel-2-Satelliten zu erstellen.

#Hintergrund zu Wald dynamik

Wald dynamik bezieht sich darauf, wie sich Wälder im Laufe der Zeit verändern. Diese Veränderungen können durch natürliche Ereignisse wie Stürme und Brände oder durch menschliche Aktivitäten wie Abholzung und Flächenentwicklung entstehen. Es ist wichtig, diese Veränderungen im Blick zu behalten, um Naturschutz und Ressourcenmanagement zu betreiben. Genauige Höhenmessungen von Bäumen helfen dabei, die Biodiversität zu bewerten und nachhaltige Waldbewirtschaftung zu planen.

Traditionell wurden Wälder mit der Technologie des Flugzeugs-Laserscannings (ALS) kartiert und gemessen, die sehr präzise Daten liefert, aber teuer und zeitaufwendig ist. Dieser Prozess führt zu begrenzten Aktualisierungen der Waldhöhenkarten. Daher haben Forscher die Nutzung von Satellitendaten als Alternative untersucht, die häufigere Updates zu niedrigerem Preis bieten könnte.

#Sentinel-2 Satellitenbilder

Der Sentinel-2-Satellit, der von der Europäischen Weltraumorganisation betrieben wird, liefert kostenlose und öffentlich zugängliche Bilder der Erdoberfläche. Diese Bilder haben eine Auflösung von 10 Metern, was bedeutet, dass jedes Pixel ein Gebiet von 10 Metern mal 10 Metern auf dem Boden darstellt. Der Satellit besucht jedes Gebiet alle paar Tage wieder, was häufige Datensammlungen ermöglicht und für die Überwachung von Veränderungen in der Waldstruktur vorteilhaft ist.

Mit Sentinel-2-Bildern können Forscher Vegetationshöhenkarten erstellen, indem sie das Licht analysieren, das von der Vegetation reflektiert wird. Dieser Ansatz ermöglicht die Erstellung von Karten, die zeigen, wie sich Wälder von Jahr zu Jahr verändern.

#Deep-Learning-Techniken

Deep Learning ist eine Art künstliche Intelligenz, die Algorithmen verwendet, um komplexe Datenmuster zu analysieren. In dieser Studie haben die Forscher Deep-Learning-Modelle verwendet, um Vegetationshöhen aus Sentinel-2-Bildern vorherzusagen. Ihr Ziel war es, eine jährliche Schicht von Vegetationshöhen für die Schweiz zu erstellen.

Das Deep-Learning-Modell wurde entwickelt, um mit den Sentinel-2-Bildern und Höheninformationen zu arbeiten. Durch das Training des Modells mit bekannten Vegetationshöhen aus ALS-Daten konnten die Forscher ein System erstellen, das Vegetationshöhen über grosse Flächen hinweg aus Satellitenbildern vorhersagen konnte.

#Methodik

#Untersuchungsgebiet

Der Fokus der Studie lag auf der Schweiz, die für ihre abwechslungsreiche Landschaft bekannt ist, einschliesslich Berge und städtische Gebiete. Etwa ein Drittel der Schweiz ist bewaldet, was für die Biodiversität und die Klimaregulierung entscheidend ist. Die Wälder hier bestehen hauptsächlich aus Nadel- und Laubbäumen.

#Datenerhebung

Die Forscher verwendeten zwei Hauptdatensätze für ihre Analyse:

1. Sentinel-2-Bilder: Sie wählten Bilder aus der Laubzeit von Mai bis September für die Jahre 2017 bis 2020 aus. Diese Bilder wurden verwendet, um die Vegetationshöhen zu berechnen.

2. Referenzdaten aus ALS: Sie verwendeten einen Datensatz, der durch ALS-Kampagnen gesammelt wurde, der genaue Messungen der Vegetationshöhe lieferte. Dieser Datensatz war entscheidend für das Training des Deep-Learning-Modells und zur Validierung seiner Genauigkeit.

#Modellaufbau

Die Forscher entwickelten ein Deep-Learning-Modell zur Vorhersage der Vegetationshöhen. Dieses Modell verwendete die folgenden Schritte:

1. Datenaufbereitung: Das Modell verwendete Sentinel-2-Bilder zusammen mit Höheninformationen als Eingabedaten.

2. Modelltraining: Das Modell wurde mit den Referenzhöhen aus ALS-Daten trainiert. Während dieses Prozesses lernte es, die Vegetationshöhe anhand der Merkmale in den Satellitenbildern vorherzusagen.

3. Generierung von Höhenkarten: Nach dem Training wurde das Modell verwendet, um landesweite Vegetationshöhenkarten für jedes Jahr von 2017 bis 2020 zu erstellen.

#Validierung

Um die Genauigkeit der erzeugten Höhenkarten sicherzustellen, validierten die Forscher ihr Modell mit dem unabhängigen ALS-Datensatz. Sie verglichen die vorhergesagten Höhen aus den Satellitenbildern mit den ALS-Messungen, um zu quantifizieren, wie gut das Modell abgeschnitten hat.

#Ergebnisse

#Jährliche Vegetationshöhenkarten

Die Forscher haben erfolgreich jährliche Vegetationshöhenkarten für die Schweiz erstellt. Diese Karten zeigten, wie sich die Vegetationshöhe von Jahr zu Jahr veränderte, was ein besseres Monitoring der Walddynamik ermöglichte.

#Modellgenauigkeit

Die Auswertung des Modells zeigte, dass es gut darin war, Vegetationshöhen vorherzusagen. Der durchschnittliche Fehler war niedrig, was die Methode vielversprechend für zukünftige Anwendungen macht. Allerdings neigte das Modell dazu, die Höhen von sehr hohen Bäumen zu unterschätzen, was eine bekannte Einschränkung in ähnlichen Studien ist.

#Faktoren, die die Genauigkeit beeinflussen

Die Genauigkeit des Modells variierte je nach mehreren Faktoren, darunter:

• Höhenlage: Das Modell hatte höhere Fehler in Regionen mit grösserer Höhe, wahrscheinlich aufgrund der Komplexität des Geländes.
• Baumdichte: Es schnitt in dichten Wäldern besser ab als in offenen Gebieten.
• Waldtyp: Das Modell hatte ähnliche Genauigkeit für sowohl Laub- als auch Nadelwälder.

#Veränderungserkennung

Eine bedeutende Anwendung der Vegetationshöhenkarten ist das Verfolgen struktureller Veränderungen in Wäldern. Die Forscher analysierten, wie gut ihre Karten Veränderungen durch natürliche Ereignisse oder menschliche Aktivitäten erfassen konnten.

Die Ergebnisse zeigten, dass grössere Veränderungen, wie etwa solche durch Stürme, effektiv erkannt werden konnten. Kleinere Veränderungen, wie das Wachstum einzelner Bäume, waren jedoch schwerer genau zu erfassen, was auf die Einschränkungen des Modells zurückzuführen ist.

#Diskussion

#Vorteile der Verwendung von Satellitendaten

Ein Hauptvorteil der Verwendung von Sentinel-2-Satellitendaten ist die Möglichkeit, Höhenkarten häufiger zu erstellen als mit traditionellen Methoden. Das führt zu einem besseren Monitoring der Walddynamik und ermöglicht rechtzeitige Eingriffe bei negativen Veränderungen.

Das Deep-Learning-Modell senkt auch die Kosten, die mit der Kartierung verbunden sind, was es zugänglich für laufende Umweltbewertungen und Waldmanagement macht.

#Herausforderungen und Einschränkungen

Obwohl die Studie ihre Ziele erreicht hat, gibt es noch Herausforderungen zu bewältigen. Die Tendenz des Modells, hohe Bäume zu unterschätzen, könnte einige Anwendungen beeinträchtigen, wie zum Beispiel solche, die sich auf die Schätzung von Biomasse konzentrieren. Darüber hinaus stellten steile Gelände Herausforderungen dar, die die Genauigkeit der Vorhersagen beeinflussten.

Die Forscher bemerkten, dass die unausgewogenen Daten, die für das Training verwendet wurden, bei denen niedrigere Vegetationshöhen häufiger vorkamen, zu diesen Problemen beigetragen haben. Sie schlugen vor, in zukünftigen Datensätzen eine breitere Palette von Vegetationshöhen einzubeziehen, um die Modellleistung zu verbessern.

#Fazit

Die Studie hat gezeigt, dass die Verwendung von Satellitendaten und Deep-Learning-Techniken zur Erstellung von Vegetationshöhenkarten ein gangbarer Ansatz für die Überwachung von Wäldern ist. Die erzeugten Karten liefern wertvolle Einblicke in die Wald dynamik und können als ergänzendes Werkzeug zu traditionellen Kartierungsmethoden dienen.

Zukünftige Arbeiten umfassen die weitere Verfeinerung des Modells und die Behebung seiner Einschränkungen. Beispielsweise könnte die Einbeziehung diversifizierter Referenzdaten und die Berücksichtigung meteorologischer Faktoren die Genauigkeit verbessern. Ausserdem planen die Forscher, diesen Workflow im grösseren Massstab umzusetzen, um eine umfassende Überwachung der Waldgesundheit in der Schweiz und möglicherweise darüber hinaus zu ermöglichen.

Insgesamt trägt diese Forschung dazu bei, Methoden zur Waldüberwachung voranzubringen und unterstützt nachhaltige Managementpraktiken, indem sie zeitnahe und genaue Daten zu den Waldbedingungen bereitstellt.