Use Case 1 - Jährliche Waldveränderungen

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Abb. 1: Screenshot aus der Webanwendung. Die unterschiedlichen Farben stellen die Veränderungen zwischen den unterschiedlichen Jahren dar (2016/2017 lila, 2017/2018 grün, 2018/2019 blau, 2019/2020 orange). Die Farbintensität spiegelt die Stärke der Veränderung wieder.

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Starke und flächige Waldveränderungen können mit Sentinel-2-Satellitenbildern erkannt und als jährliche Hinweiskarten angeboten werden. Die dargestellten Veränderungen beziehen sich auf eine starke Abnahme der Vegetationsaktivität zwischen August (Vorjahr) und Juni (Folgejahr). Die Stärke der Veränderung ist grob dargestellt (siehe Legende im Kartenviewer). Die räumliche Auflösung beträgt 10 x 10 m.

Einschränkungen

Kleinräumige und schwache Veränderungen sind nicht detektierbar. Ausserdem kann keine Aussage über die Ursache der Veränderung getroffen werden. Es kann sich also sowohl um Holzschläge, Sturmschäden als auch um andere Veränderungen handeln.


Video-Tutorial : Basics für den korrekten Gebrauch

Das folgende Video erläutert die Benutzung der Webanwendung «Jährliche Veränderungen»:

Datenbezug

Die Rasterdaten sind hier als Web Map Service (WMS) oder Web Coverage Service (WCS) verfügbar. Während sich der WMS Dienst primär für die Visualisierung eignet und die Daten automatisch so dargestellt werden wie im Kartenviewer, erlaubt der WCS Dienst den Zugriff auf die Werte und somit auch die Weiterverarbeitung im GIS. Bei der Einbindung der Rasterdaten ist zu beachten, dass diese mit 10000 multipliziert wurden, um Speicherplatz zu sparen. Ein Wert von z.B. -1000 entspricht also einer NDVI Abnahme von -0.1. Auch die Vektordaten sind hier per Web Map Service (WMS) oder auch Web Feature Service (WFS) Dienst verfügbar. Bei der Einbindung als WFS sind zusätzlich über die Attributtabelle die Flächengrösse sowie die durchschnittliche NDVI Veränderung pro Veränderungsfläche verfügbar. Weitere Tipps und Informationen zu Einbindung und Verarbeitung der Daten gibt es hier.

Hintergrundinformationen zur Methode

Für die automatische Detektion von Veränderungsflächen wurden die Unterschiede zwischen zwei Jahren mit dem NDVI untersucht. Um bewölkte Aufnahmen automatisch herauszufiltern, wurde dabei für jeden Pixel (10 x 10 m) der maximale NDVI-Wert aller verfügbaren Bilder der Sommermonate (Juni – August) verwendet. Während dieser Zeit ist praktisch die gesamte Vegetation grün. So entstehen nahezu wolkenfreie, jährliche Rasterbilder mit dem maximalen NDVI («NDVI Maximum Komposit»). Aus diesen Kompositen wird die Differenz zwischen zwei Jahren gebildet. Die Differenzwerte spiegeln dementsprechend die Stärke der Veränderung wieder. So weisen Werte näher -1 auf stärkere Waldveränderungen (z.B. Räumungen) hin. Mittels Schwellenwert (-0.1) wurden die Veränderungsflächen ab einer Mindesgrösse von 400 m2 zudem als Vektordaten (Polygone) ausgeschieden. Bisher wurden Veränderungskarten für die Jahre 2016/2017, 2017/2018, 2018/2019 und 2019/2020 gerechnet. Die nachstehende Grafik veranschaulicht das Vorgehen.

Abb. 2: Veranschaulichung der Methode zur Erkennung von Waldveränderungen auf Basis des Sentinel-2-NDVI. Aus allen verfügbaren Sentinel-2-Aufnahmen der Sommermonate wird pro Jahr ein NDVI Maximum Komposit Raster erstellt. Aus diesen Kompositen wird jeweils die Differenz zwischen zwei Jahren gebildet (∆NDVI), wie hier im Beispiel zwischen 2017 und 2018.