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Projekte
     
 
     
Neue Ansätze zur Biomasseschätzung in Wäldern
     

 Forschungsgebiet

Ansätze zur Schätzung von Einzelbaum-Biomasse aus Inventurdaten zur Berechnung von Kohlenstoff-Senkeneffekten von Wäldern.


 Hintergrund

Mit der Umsetzung des Kyoto Protokolls und der darin enthaltenen Verpflichtungen, werden an den Forstsektor neue Ansprüche gestellt, die bisher noch nicht umfassend gelöst sind. Durch die Mechanismen des Kyoto Protokolls bietet sich den Unterzeichnerstaaten die Möglichkeit, einem Teil ihrer Treibhausgas-Emissionen (CO2) Senkeneffekte aus Forstwirtschaftlichem Handeln gegenüberzustellen, um so die Netto Emissionen zu reduzieren. Hierfür ist es nötig, diese Senkeneffekte auf nachvollziehbare Weise zu quantifizieren. Die Schätzung der Biomassevorräte (Trockenmasse) bzw. ihrer Veränderung erlaubt eine ziemlich genaue Aussage über die Kohlenstoffbindung, da trockene Biomasse zu ~50% aus Kohlenstoff besteht.
Die bisher vorhandenen wissenschaftlichen Grundlagen zur Schätzung von Baum- bzw. Waldbiomasse scheinen jedoch aufgrund ihrer, im Vergleich zu anderen Sektoren, hohen Unsicherheit, der zunehmenden wirtschaftlichen Bedeutung dieser Schätzung nicht Rechnung tragen zu können.
Weiterhin sind vorhandene parametrische Modelle, die aus oft kleinräumigen Untersuchungen abgeleitet sind, sehr unflexibel und schwer übertragbar. Dies führt dazu, dass es für die gut untersuchten europäischen Wälder eine Vielzahl unterschiedlicher Modelle, jedoch wenig Konsens über deren Verwendung gibt. Auch die vom IPCC (International Panel on Climate Change) vorgeschlagene Vorgehensweise, nationale Biomasseveränderungen mit Hilfe von BEFs (Biomasse Expansionsfaktoren) aus dem wirtschaftlich genutzten Holzvorratsänderungen zu Schätzen, stößt aufgrund der hohen Ungenauigkeiten auf Kritik.
Ein Hauptanliegen der Forschung auf diesem Gebiet ist es daher, allgemeingültigere und praktikable Methoden der Biomasseschätzung zu erarbeiten.


 Ziele Im Rahmen dieses Projektes sollen alternative Methoden der Biomasseschätzung evaluiert und den bestehenden Verfahren gegenübergestellt werden. Im speziellen soll die knn-Methode (k-nearest neighbour Methode; ein nicht-parametrisches Verfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens) auf ihre Eignung zur Biomasseschätzung überprüft werden. Als Grundlage der Schätzung für Einzelbäume wird hier ein Vergleich des zu schätzenden Baumes mit Individuen bekannter Biomasse (aus empirischen Untersuchungen) vorgenommen. Der Vergleich der Bäume geschieht dabei durch die Berechnung eines Abstandes zu allen bekannten Bäumen, der sich aus den gewichteten Einzelabständen aller verwendeten Attribute in einem m-dimensionalen Merkmalsraum zueinander ergibt. Hierdurch kann eine Anzahl k ähnlichster Nachbarn aus den bekannten Individuen identifiziert werden und zur Klassifizierung eines unbekannten Baumes verwendet werden.
Grundlage des knn-Verfahrens ist eine Datenbank mit bekannten Individuen. Deren Entwicklung ist daher als ein Hauptziel des Projektes zu betrachten. Weiterhin kann die knn Methode stark durch die verwendeten Gewichtungsfaktoren und Abstandsmaße modifiziert werden. Die Herleitung geeigneter Gewichtungs- und Abstandsmaße ist daher ein zweites Hauptziel des Projektes.

 Arbeitsplan
  1. Erstellung einer Datenbank mit Einzelbaumdaten aus Biomasseuntersuchungen,
  2. Implementierung eines knn Algorhytmus mit geeigneten Gewichtungs- und Abstandsmaßen,
  3. Überprüfung des Methodischen Ansatzes durch Vergleiche mit anderen Schätzverfahren (allometrische Funktionen, BEFs).

 Kooperationen

Institut für Informatik der Georg-August Universität Göttingen


 Koordination

Prof. Dr. Christoph Kleinn
Institut für Waldinventur und Waldwachstum
Büsgenweg 5, 37077 Göttingen
Tel. +49 551 39 3472
CKleinn@gwdg.de


 Bearbeitung

M. SC. Lutz Fehrmann
Büsgenweg 5
D-37077 Göttingen
Tel: +49 [0]551 39-9835
LFehrma@uni-forst.gwdg.de


 Finanzierung

DFG


 Zeitraum

Juli 2004 - Juni 2006