Vitalitätsmonitoring mit Drohnen

Bei der Einschätzung des Zustands von Bäumen spielt die Vitalität eine wichtige Rolle. Sie bestimmt letztendlich, wie erfolgreich ein Organismus unter den gegebenen Umweltbedingungen gedeihen und überleben kann. Blattgrün, relative Blattgröße und Belaubungs- bzw. Benadelungszustand sind die wichtigsten Parameter, mit denen sich die Vitalität bei einfacher äußerer Betrachtung einschätzen lässt. In den Blättern findet die Photosynthese statt. Deshalb ist die Blattmasse ein Weiser für die Lebenskraft eines Baumes. Dementsprechend können Blattverfärbung und Belaubungsdichte durchaus Parameter zur Vitalitätsansprache sein. Prinzipiell ist die Einschätzung der Vitalität aber eine “relative” Ansprache, also eine Einschätzung, die im Vergleich stattfindet mit Bäumen derselben Art, der entsprechenden Entwicklungsphase und eines ähnlichen Standorts.

Für die regelmäßige Einschätzung des Vitalitätszustands unserer Wälder und eine frühzeitige Detektion von Veränderungen wird in Deutschland jährlich seit 1984 die WZE als terrestrische Inventur an festgelegten Punkten durchgeführt. Dabei beurteilen Fachleute visuell von Mitte Juli bis Mitte August den Kronenzustand der Waldbäume. Zentraler Beurteilungsmaßstab ist die Verlichtung der Kronen im Vergleich zu einer voll belaubten bzw. benadelten Krone. Die Abweichung von einer vollständigen Belaubung wird in 5 %-Stufen geschätzt. 0 % Verlichtung bedeutet eine voll belaubte Krone. 40 % Verlichtung bedeutet: Gegenüber einer voll belaubten Krone fehlen 40 % der Blattmasse bzw. es sind nur 60 % der normalerweise zu erwartenden Blatt­masse vorhanden.

Dieser Ansatz hat sich bewährt und liefert wertvolle Zeitreihendaten. Als nachteilig erweist sich allerdings der jährliche hohe Arbeits- und Kostenaufwand für die Bundesländer sowie die subjektive Komponente der Vitalitätseinschätzung, die trotz der stetigen Kalibrierung der Fachleute in Schulungen im Rahmen der WZE nicht ganz auszuschalten ist.

In den letzten Jahrzehnten hat sich die Technologie unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs) und der Datenauswertung rasant entwickelt und bietet vielseitige Einsatzmöglichkeiten in der Forstwirtschaft. Dazu gehören auch UAV-basierte Ansätze, die zur Einschätzung der Vitalität von Waldbäumen entwickelt wurden. Meist nutzen diese das Reflexionsverhalten der lebenden, oberirdischen Biomasse zur Berechnung spektraler Vegetationsindizes, die Rückschlüsse auf die Vitalität sowie deren zeitliche Veränderungen ermöglichen sollen. Oft fehlt jedoch ein eindeutiger Zusammenhang zwischen reflektierter Strahlung und Baumart. Weiterhin beschreiben zahlreiche Studien großflächige Änderungen von Vegetationsindizes, ohne eine Beziehung zum Vitalitätszustand der Waldflächen oder Einzelbäumen wissenschaftlich zu belegen.

In dem Gemeinschaftsprojekt “WZE-UAV” der LWF und der Hochschule Weihenstephan-Triesdorf (HSWT) sollten anhand hochaufgelöster Drohnendaten diese Schwächen überwunden und ein objektiver, kostengünstiger und operationalisierbarer Ansatz zur regelmäßigen Einschätzung der Vitalität von Waldbäumen entwickelt werden. Hierzu wurden 2020 erstmalig 263 der 314 WZE-Trakte mit einer Drohne der Firma DJI (P4-Multispectral) in 100 m über Grund beflogen und Multispektralaufnahmen mit den Spektralbändern Blau, Grün, Rot, Red-Edge und Nahes Infrarot (NIR) mit einer Bodenauflösung von 5 cm/Pixel angefertigt (Abbildung 1). Hierfür wurden wiederverwendbare Flugpläne erstellt und die Befliegung durch speziell geschulte Drohnenpiloten mit einer Tagesflugleistung von acht bis zehn WZE-Trakten durchgeführt. Die gewonnenen Luftbilder wurden im Zuge von Stapelverarbeitungsprozessen mithilfe der Software Agisoft Metashape zu Orthophotos und digitalen Oberflächenmodellen verarbeitet.

Zusätzlich wurden die Waldklimastationen Freising und Ebersberg in den Vegetationsperioden 2020 und 2021 nahezu wöchentlich mit der gleichen Technologie beflogen, um den phänologischen Aspekt und Witterungseinflüsse auf das Reflexionsverhalten und abgeleiteter Vegetationsindizes zu untersuchen.

Abbildung 3 zeigt die spektralen Signaturen eines gesunden, eines kranken sowie eines abgestorbenen Baumes auf der Waldklimastation Ebersberg. Zu erkennen ist eine große Bandbreite im Wertespektrum sowie kein einheitlicher Verlauf der Signaturwerte, insbesondere bei Betrachtung der RGB-Bänder im optisch sichtbaren Wellenlängenspektrum. Die hier exemplarisch dargestellten Werte konnten dahingehend verallgemeinert werden, dass Zeitreihenbetrachtungen sehr wichtig erscheinen, um das mit Einzelaufnahmen verbundene Rauschen der Signaturwerte, welches auch abhängig ist von der Beleuchtungssituation der Aufnahme (Tageszeit/Bewölkung) zu minimieren und eine zutreffende Klassenzuordnung zu erzielen.

Die statistische Auswertung der Daten der WZE-Punkte erfolgte für die Hauptbaumarten(gruppen) Fichte, Kiefer, Tanne, Buche und Eiche (Quercus spec). Auf Einzelbaumebene wurden jeweils mehrere Vegetationsindizes (NDVI, NDVRI, GRVI, NDRE) berechnet. Diese sind weniger empfindlich gegenüber wechselnden Beleuchtungsbedingungen, da sie relative Unterschiede in der Reflexion nutzen und so Lichtschwankungen besser ausgleichen können. Dies erweist sich insbesondere bei Anwendung auf Zeitreihendatensätze als vorteilhaft, da unterschiedliche Aufnahmezeitpunkte dadurch zuverlässiger miteinander verglichen werden können. Über alle betrachteten Baumarten(gruppen) hinweg konnte festgestellt werden, dass die Index­werte der Vegetationsindizes eng mit den Schadstufen der terrestrischen Inventuren korrelieren und entsprechende Vitalitätsunterschiede aufzeigen, wobei die Korrelationen bei Fichte, Tanne und Buche stärker ausgeprägt waren als bei Kiefer und Eiche (Abbildung 4).

Unter Nutzung der hochaufgelösten UAV-Daten mit allen fünf Spektralbändern (R-G-B-RE-NIR) gelang es, die Baumarten Fichte, Tanne und Kiefer sowie Buche und Eiche mit sehr hoher Genauigkeit automatisch nach den Parametern Baumart und Vitalitätsstufe zu klassifizieren. Bei Berücksichtigung der Vitalitätsstufe konnten F1-scores zwischen 0,51 (Kiefer gesund) und 0,81 (Fichte gesund) erzielt werden (Abbildung 5). Abgestorbene Bäume konnten mit einem F1-score von 0,97 sehr treffgenau unterschieden werden. Bei Nichtberücksichtigung des Parameters Vitalität lagen die F1-Scores zwischen 0,77 (Tanne) und 0,95 (Fichte), was gute Klassifikationsergebnisse sind (Abbildung 6). Die Autoren verweisen auf Ecke et al., (2024) für detailliertere Einblicke zu den hier präsentierten Ergebnissen.