Eine groß angelegte Bestandsaufnahme der Waldgebiete dieser Erde wäre dringend nötig für ein besseres Verständnis des Kohlenstoffkreislaufs und die Erstellung genauerer Klimaprognosen. Möglich wird dies jetzt durch einen neuen Algorithmus, der Bilddaten eines Radars an Bord des Envisat-Satelliten der ESA auswertet. Damit kann die Wald-Biomasse weit über das bisher bekannte Maß hinaus erkannt werden.
Wälder spielen eine Schlüsselrolle im Kohlenstoffkreislauf der Erde, indem sie Kohlenstoff aus der Atmosphäre absorbieren und in Bioenergie speichern. Intakte Wälder absorbieren Kohlenstoff. Gefällte oder abgebrannte Wälder hingegen werden zu Kohlenstoff-Quellen, die das Gas in die Atmosphäre
freisetzen. Schätzungen besagen, dass die untersuchten nördlichen (borealen) Nadelwälder etwa 14,5 Prozent der Land-Erdoberfläche bedecken, eine Fläche von fast 16 Millionen Quadratkilometern. Bisher allerdings war es nicht möglich, die dafür benötigten Karten zu erstellen, weil die Daten fehlten.
„Biomasse ist eine der einflussreichsten Klimavariablen, die das Funktionieren des Erdsystems definieren“, erklärt Professorin Christiane Schmullius von der Friedrich-Schiller-Universität Jena. „Sie ist zugleich der große unbekannte Faktor im Kohlenstoffkreislauf. Da keine akkuraten Biomasse-Landkarten existieren, wissen wir nicht, wie viel sich verändert und wir können keine exakten Berechnungen anstellen“, so die Lehrstuhlinhaberin für Fernerkundung weiter. „Mit dem neuen Algorithmus haben wir zum ersten Mal etwas in der Hand, das ein erster Schritt zu einer globalen Landkarte der Biomasse sein könnte.“
Algorithmus verrechnet Envisat-Radardaten
Im BIOMASAR-Projekt, das von Schmullius koordiniert und von der ESA gefördert wurde, ist nun innerhalb eines Jahres ein Algorithmus weiterentwickelt und seine Funktionsfähigkeit bestätigt worden. Das Auswertungswerkzeug nutzt Daten des Radars (Advanced Sythetic Aperture Radar/ASAR) des Envisat-Satelliten der Europäischen Weltraumagentur (ESA), die in der Lage sind, auch bei Dunkelheit und dichten Wolken aus existierenden Vor-Ort-Informationen stimmige Bilder zu erstellen.
„ASAR erstellt Bilder im C-Band, das nicht die Wellenlänge und Sensibilität besitzt, um auch Wälder mit höherer Bewuchsdichte abbilden zu können“, erläutert Schmullius. Doch die Forscher stellten fest, dass die Sensibilität in Bezug auf die Biomasse steigt, wenn Datenmengen verschiedener zeitlicher Phasen kombiniert werden. Durch Überlagerung und Verrechnen von bis zu 60 Einzelbildern ergibt sich ein gutes Signal für die Walddichte.
Test an Skandinavien
Um den Algorithmus zu validieren, wurden verschiedene Test-Orte in Skandinavien, Sibirien und Kanada ausgewählt, von denen entsprechende ASAR-Bilder vorlagen. Die Resultate der Tests bewiesen, dass das Wald-Volumen (Growing Stock Volume – GSV) – die Menge von Stammholz in Kubikmetern pro Hektar – durch Envisat-ASAR-Daten in Nadelwäldern in einer bisher noch nicht da gewesenen Genauigkeit bis zu 500 Kubikmeter pro Hektar angezeigt wird.
Mit der neuen Methode können nun die Envisat-Archive genutzt werden, um jährlich weltweite GSV-Karten über das gesamte bewaldete Gebiet der Nordhalbkugel mit einer Auflösung von zehn Kilometern und einer Genauigkeit von über 80 Prozent herzustellen. Die üblichen Probleme der gängigen Satellitendaten wie Wolkenbedeckung werden dabei vermieden.
Status von Wäldern der gesamten nördlichen Nadelwald-Zone
Maurizio Santoro, der die Algorithmusentwicklung initiiert hat, sagt den ASAR-Bildern eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung der Karten voraus. „Diese Karten können jetzt und in naher Zukunft mit keinem anderen Sensor produziert werden. Das liegt an der räumlichen Abdeckung der ASAR-Bilder im ScanSAR-Modus und an dem weltweiten, seit sieben Jahren gepflegten Datenbestand der Bilder, auf die man zugreifen kann“, erklärte er. „Es ist das erste Mal, dass wir verfügbare Daten und einfache Werkzeuge nutzen können, um eine räumlich konsistente Beschreibung von Wäldern zu erhalten, die für die Nutzer befriedigend sind.“
Mit den Daten des ASAR-Archivs kann der nun überprüfte Algorithmus über der gesamten nördlichen Nadelwald-Zone eingesetzt werden. Er kann auch genutzt werden, um Karten über den Wandel in der Landnutzung und den Verlust von Biomasse zu erstellen. „Wir hoffen“, so Schmullius, „die Anwendung in der Zukunft so erweitern zu können, dass auch Mischwälder und Savannen einbezogen werden und jährliche Aktualisierungen der Karten zur Verfügung gestellt werden können“.
(Universität Jena, 27.04.2010 – NPO)
