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Abbildung: Das Foto zeigt einen Buchenwald mit hellgrünem Frühlingslaub. Der Waldboden ist von niedrig wachsenen Pflanzen mit weißen Blüten bedeckt.

1. Die Artendiversität auf dem Waldboden ist anhand von Luftbildern mit einem strukturellen Komplexitätsindex des Baumkronendachs korrelierbar.

2. Die Korrelation zwischen Artenvielfalt und skalenabhängigen Luftbildindizes ist stärker als die Korrelation zwischen Artenvielfalt und terrestrisch gewonnen ‚skalenfreien’ Indizes. Im Wald sollte die räumliche Verteilung und Menge des einfallenden Lichts entscheidend die Artenzusammensetzung der Gefäßpflanzen im Unterwuchs beeinflussen, da einzelne Pflanzenarten bezüglich Wachstum und Fortpflanzung verschiedenartige Ansprüche an Licht haben. Die räumliche Komplexität der Lücken- und Baumkronenvielfalt wirkt diesbezüglich als ein struktureller Filter, von dessen individueller Beschaffenheit die Biodiversität abhängig sein sollte. Ziel der ersten Hypothese ist es, diesen Filter über hochauflösende Luftbilder von Flugdrohnen mit einem räumlich statistischen Index eindeutig zu beschreiben und mit der am Waldboden zuvor kartierten Diversität der Gefäßpflanzen zu korrelieren. Laut zweiter Hypothese sollte diese luftbildbasierte Korrelation mit einem skalenabhängigen Komplexitätsindex stärker sein als eine konventionelle Korrelation mit einem terrestrisch gewonnenen ‚skalenfreien’ Strukturindex. Diese Hypothese begründet sich im bekannten Wissen über unterschiedliche Fortpflanzungsmodi (z.B. klonal vs Samen) und Ausbreitungsdistanzen von Arten, deren Erfolg direkt vom Verteilungsmuster verfügbarer ‘Lichtinseln’ abhängig ist. Die Hypothesen 1 und 2 sind zurzeit in Bearbeitung.

3. Die Artenvielfalt der Vegetation ist stärker vom Management einer Bestandsfläche abhängig als von der variablen Heterogenität innerhalb der Fläche.
Die Untersuchung unserer dritten Hypothese wurde indes abgeschlossen und die Hypothese bestätigt: die Artenvielfalt der Gefäßpflanzen am Waldboden (Gräser, Kräuter, Farne und Gehölze bis 1,5m Höhe) ist stärker vom Management/Durchforstung einer Bestandsfläche abhängig als von der Heterogenität innerhalb der Fläche. Der Einfluss der Heterogenität innerhalb eines Experimentierplots (EP) wurde ermittelt, indem die Unterschiedlichkeit der Artenzusammensetzung (Beta-Diversität) in sieben zufällig verteilten Subplots ausgewertet wurde (Abb. 1 & 2). Die Beta-Diversität wurde errechnet als 1 – Simpson’s Similarity Index, indem der Durchschnittswert aus 21 möglichen Subplot-Paarungen ermittelt wurde. Für alle untersuchten EPs innerhalb eines Exploratoriums ergeben sich folgende Durchschnittswerte für die von der Subplot-Ebene verursachte Beta-Diversität: Schwäbische Alb: 0.23; Hainich: 0.26; Schorfheide-Chorin: 0.32 (Abb. 3). Im Vergleich dazu war der Einfluss der Variabilität zwischen Replikaten der EPs innerhalb desselben Landnutzungstyps auf die Beta-Diversität größer (0.28; 0.30; 0.38).

Das heißt, dass die Variabilität zwischen den EPs innerhalb derselben Landnutzungsstufe einen großen Einfluss auf die Artenzusammensetzung hat. Entscheidend ist zum Beispiel, in welchen individuell typischen räumlichen Mustern Bäume in Altersklassenwäldern von Förstern freigestellt werden. Anscheinend beeinflusst dies die Sukzession von lichtabhängigen Gefäßpflanzen am Waldboden, denn jede Pflanzenart nimmt die räumliche Verteilung von Licht im Wald – in Abhängigkeit ihrer spezifischen Lebenszyklusstrategie (z.B. Ausbreitungs- und Fortpflanzungsmodus, Schattentoleranz, etc.) – als unterschiedlich geeignet wahr. In Übereinstimmung mit neueren internationalen Waldforschungsergebnissen existiert offensichtlich ein beachtliches Potenzial, Artenzusammensetzungen über eine Optimierung der räumlichen Baumfreistellung und Lückenmuster zu steuern. Diese Muster wollen wir als Kern des Teilprojekts über hochaufgelöste Luftbilder identifizieren und räumlich statistisch mit einem Index beschreiben.


Doc
Verwendung von Flugdrohnen zur Quantifi zierung räumlicher Lückenmuster in Wäldern
Getzin S., Nuske R. S., Wiegand K. (2014): Using Unmanned Aerial Vehicles (UAV) to Quantify Spatial Gap Patterns in Forests. Remote Sensing 6 (8), 6988-7004. doi: 10.3390/rs6086988
Mehr Informationen:  doi.org
Doc
Beurteilung der Biodiversität im Wald mittels hoch auflösender Bilder und Flugdrohnen
Getzin S., Wiegand K., Schöning I. (2012): Assessing biodiversity in forests using very highresolution images and unmanned aerial vehicles. Methods in Ecology and Evolution 3 (2), 397–404, doi: 10.1111/j.2041-210X.2011.00158.x
Mehr Informationen:  doi.org

Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen

Prof. Dr. Kerstin Wiegand
Alumni
Prof. Dr. Kerstin Wiegand
Dr. Stephan Getzin
Alumni
Dr. Stephan Getzin
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