Identification and characterization of dead wood areas in the Bavarian Forest National Park using remote sensing

Stipendiatin/Stipendiat: Edwin Raczko

Das Ziel des Projektes ist es genaue Daten zum Thema Totholz und ihre Beziehung und Auswirkungen auf die Umwelt durch die Verwendung von Hyperspektrale und Lidardaten zu liefern. Mithilfe von Hyperspektrale und Lidardaten waren die Gesundheitszustand von alle Totholzflächen in dem Nationalpark Bayerischer Wald ermittelt. Die sechs Vegetationsindikatoren und der zwei Baumparametern, die auf die Lidardaten wurden berechneten, waren für die Totholzflächen Analyse benutzt. Die zwei Vegetationsindikatoren (RENDVI, PSRI) und zwei Baumparametern (Baumhohe und Baumtyp) wurden für die abschließende Analyse ausgewählt. Die abschließende Analyse hat der Totholzwiederbesiedlungprozess gezeigt. Die Totholzflächen waren schnell bei die neue Bäume wiederbesiedelt und die hauptsächliche wachsende Bäume um Totholzflächen waren Nadelbäume. Mithilfe von Vegetationsindikatoren es war die Totholzflächen haben sich schnell erneuert und nach 7 Jahre der junger Wald ist im gutem Gesundheitszustand festgestellt. Es wurde bewiesen die Totholzflächen ohne menschlichen Eingriff hat sich am schnellsten wiederhergestellt im Vergleich zu die Totholzflächen mit menschlichen Eingriff (ausgeräumten und handentrindeten Totholzflächen)

Förderzeitraum:
01.03.2015 - 31.08.2015

Institut:
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) e. V. Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) Abteilung Landoberfläche

Betreuer:
Dr. Uta Heiden

E-Mail: E-Mail schreiben

URL: http://geoinformatics.uw.edu.pl/edwin-raczko/