6  Lerneinheit 06: Erfassung von Fraßschäden in Kiefernbeständen

Kiefernspinner. Quelle: J.-H. Janßen, CC BY-SA 3.0

6.1 Lernziele & Aufgabenstellung

Die Nordwestdeutsche Forstliche Versuchsanstalt (NWFVA) überwacht in Niedersachsen großflächige Fraßschäden des Kiefernspinners (Dendrolimus pini, Abbildung 1) mithilfe von Fernerkundungsverfahren. Im Juli 2013 wurde dazu eine Luftbildbefliegung durchgeführt und digitale Orthophotos (DOP) hergestellt. In dieser Lerneinheit sollen Schwerpunkte der Kiefernspinnerverbreitung in Kiefernwäldern des Wendlandes (Landkreis Lüchow-Dannenberg) kartiert werden. Grundlage der Kartierung verschiedener Fraßintensitäten ist ein DOP mit einer räumlichen Auflösung von 20 cm (DOP20).

Lernziele

Die Studierenden sollen:

  • Luftbilder für die Schadenkartierung aufbereiten
  • Vegetationsindizes berechnen
  • Schadflächen digitalisieren

Aufgaben

  1. Rasterdaten importieren und als CIR Darstellen
  2. Berechnung des Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
  3. Durchführung einer Kontraststreckung und Erstellen einer Farbpalette
  4. Digitalisierung der Schadflächen

6.2 Aufgabe 0: Anlegen eine neuen QGIS-Projektes

Folgen sie der Anleitung aus LE01 Kapitel 1.3 um eine neue Ordnerstruktur und ein neues QGIS-Projekt für LE05 anzulegen. In der Übung bietet es sich an den Ordner “daten” weiter in die Unterordner “vektor” und “raster” zu unterteilen.

6.3 Aufgabe 01: Download und Import der Ortholuftbilder

Nachdem wir das Projekt angelegt haben, soll das Luftbild aus der Befliegung der NW-FVA importiert werden. Laden Sie zunächst die Geodatensätze für die Übungen herunter. Sie finden diese hier:

https://cloud.hawk.de/index.php/s/W7GzR6TKK736Cby

Kopieren & entpacken sie sich diesen Ordner.

Bei dem Bild handelt es sich um ein Digitales Orthophoto (DOP) mit vier Bändern:

  • Band 1 (rot)
  • Band 2 (grün)
  • Band 3(blau)
  • Band 4 (Nahes Infrarot, NIR)

Importieren sie die Ortholuftbilder in ihr QGIS-Projekt und erzeugen sie eine CIR-Falschfarbendarstellung (siehe auch LE02 Kapitel 2.5).

Fragen:

  1. Welche räumliche Auflösung hat das Luftbild?
  2. Welche radiometrische Auflösung hat das Luftbild?

6.4 Aufgabe 02: Berechnung des Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)

Zur besseren Ansprache der Vitalität/des Blattverlusts möchten wir den Vegetationsindex NDVI berechnen. Für die Berechnung nutzen wir die Funktion Radiometric Indices in der Orfeo-Toolbox (OTB). Mit dieser Funktion können unterschiedliche Vegetationsindices berechnet werden. Sie finden die Funktion am einfachsten über die Suche in der Werkzeugkiste. Sollte diese nicht angezeigt werden, können sie die Werkzeugkiste im Menü -> Verarbeitung aktivieren. Sollte ihnen die Funktion nicht angezeigt werden, müssen sie die Pfadeinstellungen zu OTB anpassen (siehe Kapitel 1.2.3).

Zur Berechnung des Vegetationsindex muss dem Programm mitgeteilt werden, welches Bild genutzt werden soll (Input Image=sub_prezelle_2013), welche Kanäle im Bild vorhanden sind (siehe oben), welchen Indices berechnet werden sollen (Available Radiometric Indices=Vegetation:NDVI), welche radiometrische Auflösung das Ausgabebild haben soll (Output pixel type= float) und wo das Ausgabebildgespeichert werden soll (Output
Image=sub_prezelle_2013_ndvi.tif).

Einstellungen für die Berechnung des NDVIs mit der OTB Funktion Radiometric Indices

Als Ausgabe erhalten wir ein Graustufenbild mit den NDVI Werten (-1≤Pixelwert≤1) wie unten dargestellt:

NDVI als Graustufenbild für Prezelle 2013

NDVI

  • Wie unterscheidet sich die CIR-Falschfarbendarstellung vom NDVI?
  • Was ist der kleinste und was der größte NDVI-Wert?
  • Welche NDVI-Werte haben geschädigte, welche gesunde Kiefern?
  • Sind allen niedrigen NDVI-Werte auf Fraßschäden zurückzuführen?

6.5 Aufgabe 03: Bildverbesserung

6.5.1 Kontraststreckung

Der NDVI hat einen theoretischen Wertebereich von [-1;1].Histogramme können genutzt werden, um die Verteilung der NDVI-Werte zu überprüfen. Zum Erstellen des Histogramms gehen wir auf Layereigenschaften -> Histogramm -> Berechnen

Histogramm der NDVI-Werte

Das Histogramm zeigt eine typische Verteilung der NDVI-Werte über Vegetationsoberflächen. Es ist deutlich zu erkennen, dass der Wertebereich nicht vollständig abgedeckt wird. Die meisten Pixel liegen in Wertebereich von 0.1-0.8. Diese Information können wir nutzen um mithilfe einer Kontraststreckung die Qualität des Bildes zu erhöhen. Dazu schneiden wir die unteren 0.2 % und oberen 2% der Verteilung ab (Tail-clipping) und strecken den Rest der Werte auf den gesamten Wertebereich.

Einstellung der Kontraststreckung

6.5.2 Farbpaletten

Für die Kartierung der Schadflächen kann es sinnvoll sein, die Darstellung der NDVI-Karte nicht als Graustufenbild darzustellen, sondern dafür ein Farbpalette zu nutzen. Erstellen sie dafür einen neuen Stil mit einer kontrastreichen Farbpalette. Stellen Sie dazu die Darstellungsart unter Layereigenschaften -> Symbolisierung auf Einkanalpseudofarben und wählen sie eigneten Farbverlauf aus.

Darstellung der NDVI-Karte mit einer Fabpalette

6.6 Aufgabe 04: Digitalisierung der Schadflächen

Im nächsten Schritt sollen die vom Kiefernspinner befallen Flächen digitalisiert werden. Legen sie dazu ein neues geopackage im Ordner “daten/vektor” mit dem Namen uebung06.gpkg an. In dem Geopackage soll ein neuer Layer mit dem Namen “Schadflächen” angelegt werden.

Erfassen sie anschließend die Bereiche, die sie eindeutig als befallen erkennen können als Polygone und bestimmen sie die Flächengröße der Schadflächen.

Beispiel Kartierung von zwei Schadflächen

6.7 Aufgabe 05: Entwicklung der Schadflächen (Optional)

Die bisherigen bearbeiteten Aufnahmen stammen aus dem Jahr 2013. Im Mai 2024 hat das LGLN erneut eine Befliegung der Flächen vorgenommen. Laden sie sich die beiden Bilder für das Untersuchungsgebiet vom Geoportal des LGLN und vergleichen sie den Stand 2024 mit dem Stand 2013.

[Zeitliche Änderungen]

  • Lassen sich die Schadflächen von 2013 auch in 2024 ansprechen?

  • Welche Schlüsse für die Waldbewirtschaftung lassen sich aus dem Vergleich der Jahre 2013 und 2024 ziehen?