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Nationaler Inventarbericht zum Deutschen ... - QFC

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<strong>Nationaler</strong> <strong>Inventarbericht</strong> Deutschland – 2012<br />

4. Qualitätsstufe: GSE-Daten<br />

Umweltbundesamt<br />

Das Projekt GSE Forest Monitoring ist Bestandteil der Erdbeobachtungsinitiative für die<br />

Globale Umwelt- und Sicherheitsüberwachung (Global Monitoring for Environment and<br />

Security = GMES), die 1998 von der Europäischen Kommission und der Europäischen<br />

Weltraumorganisation (European Space Agency = ESA) gegründet wurde. Im Rahmen des<br />

Projekts GSE Forest Monitoring wurde für das Bundesministerium für Ernährung,<br />

Landwirtschaft und Verbraucherschutz (BMELV) die Dienstleistung „Wald Monitoring: Inputs<br />

für die Nationale Treibhausgasberichterstattung (GSE FM-INT)― durchgeführt. Als Ergebnis<br />

dieses Dienstes wurden u. a. Karten zur Waldbedeckung, Landnutzung und<br />

Landnutzungsänderung für die Zeitpunkte 1990 und deren Veränderungen bis 2002 bzw.<br />

2005/06, Flächenstatistiken sowie Fehleranalysen für die neuen Bundesländer zur Verfügung<br />

gestellt (GSE 2003, GSE 2006, GSE 2007, GSE 2009). Weiterführende Informationen zu<br />

dem Projekt GSE FM-INT sind in OEHMICHEN et al. (2011b) zu finden. Für das Jahr 1989<br />

und 1990 wurden Landsat-Satellitenszenen und für die Jahre 2001 bis 2005 zusätzlich LISS-<br />

Daten der indischen IRS-Satelliten verwendet. Unter Zuhilfenahme von Basis-DLM-Daten,<br />

Luftbildern, Topografischen Karten und Höhenmodellen wurden Waldflächen und deren<br />

Veränderungen klassifiziert. Nach der radiometrischen und geometrischen Vorverarbeitung<br />

der Satellitenszenen erfolgte die Zuweisung der Strukturen in die LULUCF-Klassen mittels<br />

überwachter Klassifizierung. Anschließend wurden offensichtliche Fehler unter Verwendung<br />

von zusätzlichen Datenquellen, wie beispielsweise topografischen Karten, korrigiert und<br />

kleinere Artefakte durch Filterungen sowie teils manuelle Nachbearbeitung entfernt. Die<br />

Qualitätskontrolle wurde stichprobenartig unter Verwendung von Orthophotos durchgeführt.<br />

Nach Projektangaben mussten Flächen bzw. Flächenveränderungen für die Erfassung eine<br />

Mindestfläche von 0,5 Hektar aufweisen. Die dem vTI zur Verfügung stehenden<br />

Originaldaten weisen jedoch auch unterhalb der Schwelle von 0,5ha Flächen und<br />

Flächenveränderungen bis zur Pixelgröße von 25m x 25m aus, so dass hier eine zur BWI<br />

vergleichbare „Minimum Mapping Unit― erreicht wird. Für die hier angewandte Methode<br />

wurden die LULUCF-Klassen in Landnutzungsklassen zu den Zeitpunkten 1990 und 2005<br />

aufgeteilt.<br />

7.1.3.2.2 Ableiten der LULUCF-Informationen<br />

Anschließend werden jedem Stichprobenpunkt die vorhandenen Informationen bezüglich der<br />

Landnutzung pro Jahr und Datenquelle zugeordnet. Nun kann mit der Klassifizierung nach<br />

LULUCF-Klassen begonnen werden. Hierzu wird — ausgehend vom gerade betrachteten<br />

Jahr — für jeden Punkt retro- und prospektiv verglichen, zu welchem Zeitpunkt Informationen<br />

über die Landnutzung mit der höchsten vorhandenen Qualitätsstufe vorliegen (QL-MAXretrospektiv<br />

bzw. QL-MAX-prospektiv). Für einen BWI-Wald-Punkt, welchem im Jahr 2001<br />

eine Landnutzungsänderungsklasse zugeordnet werden soll, bedeutet dies, hier sind Daten<br />

der 1. Qualitätsstufe vorhanden — die BWI-Informationen. Retrospektiv liegt deren letzter<br />

Erfassungszeitpunkt 1987, prospektiv gesehen, liegt der nächste Erfassungszeitpunkt im<br />

Jahre 2002. Aus beiden Landnutzungsklassen zu den Zeitpunkten 1987 und 2002 wird nun<br />

die LULUCF-Klasse abgeleitet.<br />

Stichprobenpunkte, an denen die BWI-Daten „Wald― ausweisen, wurden durch Begehung vor<br />

Ort während der Waldinventuren validiert und können als korrekt gelten. Auch die Basis-<br />

DLM-Daten für 2010 werden als aktuell und qualitätsgesichert eingeschätzt, da erstmals<br />

vollständig eine streng hierarchische Nomenklatur umgesetzt wurde. Alle anderen<br />

460 von 832 12/01/12

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