Forest Monitoring using SENTINEL2 Satellite Data

Waldmonitoring mit Sentinel-2 Satellitendaten

DMA User Workshop, Graz, March 20th, 2017

Motivation

LiDAR-Daten sind nicht mehr

aktuell: 2009-2012

Frage: Aktualisierung der

Waldmaske und der

Überschirmung kostengünstig

mit Sentinel-2 möglich?

Sentinel-2 vs. Landsat-8

Bessere räumliche Auflösung: 10m vs. 30m

Höhere zeitliche Auflösung: 5d vs. 16d

Zusätzliche Bänder:

red edge (Veget.)

3

LB

30cm S-2 L-8

Detektion von Sturmwurfflächen 4

vor dem Sturm

5 Detektion von Sturmwurfflächen

nach dem Sturm

2 Testgebiete 6

TG1: Wildon: flach; 40% Wald; 50% Nadel; 50% Laub; ALS 2009

TG2: Oberwölz: alpin; 50% Wald; 90% Nadel; 10% Laub; ALS 2012

Methodik 1: image-to-image change

7 August 2015

Greim

8 August 2016

Methodik 1: image-to-image change

Greim

9 mean change

Methodik 1: image-to-image change

Greim

Genauigkeit für Kahlschläge: 97.5%

10 farbcodierte

Änderungen

Methodik 1: image-to-image change

Greim

Methodik 2: Update der Überschirmung 11

Methodik 2: Update der Überschirmung 12

nDSM 2012, 0.5m Waldatlas Stmk. mit Überschirmung

in % (ALS Stand 2012)

Methodik 2: Update der Überschirmung 13

Sentinel-2 Szene 2015 Waldatlas Stmk. mit Überschirmung

in % (ALS Stand 2012)

Methodik 2: Update der Überschirmung 14

Überschirmung 2012 ALS: 10m Waldatlas Stmk. mit Überschirmung

in % (ALS Stand 2012)

Methodik 2: Update der Überschirmung 15

Überschirmung 2015 Sentinel-2: 10m Waldatlas Stmk. mit Überschirmung

in % (ALS Stand 2012)

Methodik 2: Update der Überschirmung 16

Überschirmung Sentinel-2: 10m

Schwarz: Pixel mit > 40% Änderung

Waldatlas Stmk. mit Überschirmung

in % (ALS Stand 2012)

Methodik 2: Update der Überschirmung 17

Überschirmung 2015 Sentinel-2: 10m

Schwarz: Pixel > 40% Änderung

Waldatlas Stmk. mit Überschirmung

in % - AKTUALISIERT Stand 2015

TCD change detection

2012

TCD change detection

2015

TCD change detection

2015

Validierung und Genauigkeit 21

Validierung:

- 90% aller unveränderten

Regionen haben

Abweichungen unter

20% pro Pixel

- 94.7% (Wildon), bzw.

87.8% (Oberwölz)

Genauigkeit in der

Detektion von

Änderungen > 40%.

- Selbst die Entnahme

einzelner Bäume kann

detektiert werden.

2011 2015

Ausblick: neues FFG Projekt AlpMon

ab Mai 2017 – Mai 2019

EODC, Joanneum Research, Catalysts

2 web-basierte Wald-Services. Multitemporale Auswertung auf

Basis von S-2 und L-8 im EODC:

Status Produkte: z.B. Baumartenklassifikation mittels

Zeitreihenanalyse (Phänologie); alle 3-5 Jahre

Near real-time Wald-Monitoring mittels Zeitreihenanalyse

Kahlschläge/Durchforstungen

Sturmwurf

Insektenbefall (Borkenkäfer)

Trockenstress, etc.

22

JOANNEUM RESEARCH

Forschungsgesellschaft mbH

Institute for Information and

Communication Technologies

www.joanneum.at/digital

Danke für Ihre Aufmerksamkeit!

Janik Deutscher