WNB Biodiversität Potential

Blog zu WNB Umsetzung - Modul 1

 

 

Die Waldstandorte von Naturkundlicher Bedeutung (WNB) sind ein behördenverbindliches Inventar des Kantons Zürich. Das Umsetzungsmodul 1 modelliert das Biodiversitätspotential im Wald, so dass die Fördertatbestände und Potentialflächen am Schluss als Karte für die Umsetzung vorliegen.

 

In diesem projektinternen Blog berichte ich regelmässig über die Auswertungen. Der Blog soll den regen Austausch fördern und ist nicht eine Methodendokumentation; dafür gibt es den Methodenbericht. Ihr könnt in den Karten wie gewohnt zoomen oder navigieren, sie basieren auf den Karten von swisstopo. Und bitte benutzt die Kommentarmöglichkeit am Seitenende rege, der Blog bleibt ja intern. Und ein letzter Hinweis; Benutzer von MS Internet Explorer verwenden besser einen anderen Webbrowser (bspw. Firefox), damit die verwendeten Karten richtig dargestellt werden.

 



 

10

Rohdaten aus Fernerkundung

SEP

 

2015

 


 

Die Auswertungen beziehen sich grundsätzlich auf die WNB Objekte des Kantons Zürich. Die folgende Karte stellt die WNB Objekte überlagert auf der Landeskarte von swisstopo dar. Die Karte zeigt zu Beginn den Ausschnitt beim Niderholz, aber ihr könnt selbstverständlich beliebige WNB Objekt im Kanton Zürich ansteuern.

 

 

 

 

Für die Waldstruktur auf der Landschaftsebene basieren die Modellierungen auf LiDAR Oberflächenmodellen (DOM) und Geländemodellen (DTM). Aus der Differenz der beiden Modellen leite ich die Baumvegetation flächendeckend ab. Folgende Karte zeigt das DOM (oberer Layer) und DTM (unterer Layer) überlagert auf dem Luftbild. Ihr könnt unten an den beiden Reglern schieben und so je das Modell sichtbar machen. Tipp; wenn ihr das DTM auf ⅓ links und DOM auf ⅔ rechts regelt, dann könnt ihr euch auf der Karte bewegen (pan) und seht alle drei Datensätze gleichzeitig.


Der Detaillierungsgrad der LiDAR-Modelle finde ich faszinierend, beachtet man doch die flächendeckende Datenverfügbarkeit für den ganzen Kanton. Übrigens, in den Rohdaten zum DOM ist mir eine leichte Streifung Nord-Süd aufgefallen. Zoomt doch einmal rein.

 

 

DOM DTM

 

 

Für den Piloten zur Baumstruktur auf Bestandesebene basieren die Auswertungen auf den rohen Laserscanning-Punkten, sog. LAS-Punkten. Die obigen DTM und DOM basieren auch auf diesen Rohdatenpunkten.

 

Folgende Abbildung zeigt einen 10 Meter breiten Ost-West-Transekt ca. in der Mitte des Pilotgebietes (siehe oben). Dargestellt ist die Punktdichte aller LAS-Punkte entlang des Transekts und in der Höhe. Ihr seht, der Transekt enthält im Osten offensichtlich einen Hang und viele LAS-Punkte stellen das Gelände dar.

 


 

 

Die Herausforderung liegt nun darin, die relevanten Variablen für das Biodiversitätspotenzial zu extrahieren. Folgende Abbildung zeigt wiederum den gleichen Transekt, aber nun mit dem Gelände normalisiert; übrig bleibt noch die Baumvegetation. Ein Ansatz ist, die absoluten Vegetationsschichtungen zu quantifizieren; dafür als Illustration die horizontalen Linien auf bestimmten Höhen.

 

 

 

 

Ein andere Ansatz ist, die relativen Vegetationsschichtungen basierend auf den Quantilen zu quantifizieren; dafür als Illustration die horizontalen Linien in der folgenden Abbildungen. Die Horizotnallinien entsprechen dem 10, 25, 50, 75 und 90 Prozent Quantil.


Einzelbaumansätze diskutieren wir ja noch. Ihr seht aber die Schwierigkeit in der Abgrenzung eines Einzelbaumes bei dichter Vegetation oder einem geschlossenen Kronendach. Ich freue mich deshalb auf diesen weiteren Austausch, um das Biodiversitätspotenzial möglichst adequat mit den Daten zu beschreiben.


 

15

Landschaftsvariablen erster Entwurf

SEP

 

2015

 


 

 

Die Landschaftsvariablen basieren auf dem DOM und DTM respektive der davon abgeleiteten normalisierten Höhe der Baumvegetation. Die folgende Karte zeigt den Basisdatensatz der Baumvegetationshöhen mit einer Pixelgrösse von 0.5m (die in den Rohdaten erwähnte Nord-Süd-Streifung ist auch hier zu erkennen). Ihr könnt die Sichtbarkeit des Layers am Schieber unten regeln.

 

 

Baumhöhe

 

 

Ein erster Entwurf der Landschaftsvariablen basierend auf DOM und DTM habe ich gerechnet. Allerdings sind hier auch noch die Gebäude enthalten; was allerdings in den WNB-Objekten nicht so relevant ist. Einen Gebäudedatesatz sollte ich ja noch erhalten, um diese wegzumaskieren. Zur Information blende ich euch die Gebäude in den folgenden Abbildungen einfach einmal ein.

 

Folgend Baumdeckungsgrad in Prozent pro Hektare.

 

 

 

 

Folgend Baumhöhenvariabilität als Standardabweichung der Baumkronenhöhe.

 

 

 

 

Folgend Baumkronenvolumina, das heisst das Volumen zwischen Baumkronenoberfläche und dem Gelände.

 

 


 

17

Verbreitung der Baumarten

SEP

 

2015


 

 

Ich bin gerade am Studieren der zusammengestellten Objektkategorien WNB. Mir ist aufgefallen, dass sich einige Kriterien auf die Verbreitung von Baumarten beziehen. Hinweis; N.E. Zimmermann & A. Psomas et al. von der WSL haben im Rahmen des BAFU/WSL Programms 'Wald & Klimawandel' die Baumartenverbreitung in der Schweiz unter verschiedenen zukünftigen Klimaszenarien modelliert. Als Hinweis für das zukünftige Potenzial von spezifischen Baumarten könnten die Verbreitungskarten nützlich sein.

 

Folgend das Beispiel Pinus sylvestris von WSL PorTree.

 

 


 

28

Landschaftsvariablen ohne Infrastrukturen

SEP

 

2015


 

 

Die Geodatensätze mit den Geometrien zu Infrastrukturen - Gebäude, Brücken etc. - habe ich nun erhalten. Somit konnte ich die Extraktion der Baumvegetation aus DOM und DTM aktualisieren und mit dem zusätzlichen Prozessierungsschritt die Extraktion der Baumvegetation verbessern. Folgende Karten beinhalten die aktualisierten Landschaftsvariablen (Version 1.0) basierend auf DOM und DTM. Gleichzeitig stelle ich euch auch die dazugehörigen resultierenden Geodatensätze als GeoTif zur Verfügung. Die Evaluation der Geodaten mit Referenzdaten steht in einem nächsten Schritt noch an.

 

 

Baumdeckungsgrad (Prozent) als Anteil Baumvegetationsfläche an einer Hektarrasterzelle.



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Land_Dg_V1.tif
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Durchschnittliche Baumvegetationshöhe (m) innerhalb einer Hektarrasterzelle.



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Land_Hds_V1.tif
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Maximale Baumvegetationshöhe (m) innerhalb einer Hektarrasterzelle.



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Land_Hmax_V1.tif
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Baumhöhenvariabilität (m) als Standardabweichung der Baumvegetationshöhen innerhalb einer Hektarrasterzelle.



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Land_Hstd_V1.tif
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Volumen des Baumkronenkörpers (m3) innerhalb einer Hektarrasterzelle.

 

 

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Land_Vol_V1.tif
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01

Sitzung Zwischenstand Projekt

OKT

 

2015




Das war ein spannender Fachaustausch heute Vormittag; folgend meine Präsentation.



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Präsentation Lukas Mathys
WNBpot_Sitzung20151001_V1.pdf
Adobe Acrobat Document 14.3 MB

 

28

Zielvariablen aktualisert

OKT

 

2015


 

All die Informationen aus dem Fachaustausch bin ich nun am Umsetzen. Neu berechnet habe ich die Zielvariablen auf der Landschaftsebene, und dieses Mal wie abgemacht mit einer Rasterzellgrösse von 50m. Ich habe dazu einige thematische und räumliche Analysen gemacht; 50m erscheint mir für die Fragestellung eine gute räumliche Auflösung.


Zusätzlich habe ich den Baumdeckungsgrad weiter unterteilt, und zwar in Deckungsgrad mit Baumhöhe >=3m, >=10m, >=20m und >=30m. Diese zusätzlichen Geodaten sind nun auch vorhanden und sollten eine zusätzliche Information zu Überhälter etc. geben.

 

 

 

Die neu berechneten Landschaftsdaten könnt ihr hier herunterladen. Die Geotiffs können direkt im GIS eingelesen und weiter analysiert werden. Die einzelnen Geodaten sind im technischen Bericht näher erläutert.

 

Download
Zielvariablen auf der Landschaftsebene Version 2.0
LAND_Variablen_V2.zip
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Daten und Berechnungen habe ich dokumentiert. Hier ein erster Entwurf zum technischen Bericht Version 0.1.

 

Download
Technischer Bericht Version 0.1
WNBpot_Bericht_V0_1.pdf
Adobe Acrobat Document 60.1 MB

 

Die ersten Auswertungen zeigen, dass die aus LiDAR-Daten abgeleiteten Zielvariablen weiterführende Informationen geben. Bezüglich den WNB-Objekten zeigt sich aber auch, dass es standortspezifischere Analysen braucht.

 

 


 

05

Zielvariablen evaluiert

NOV

 

2015


 

Die Rohdaten habe ich nun mit der Luftbild-Bestandeskarte evaluiert. Grundsätzlich zeigt sich, dass die Rohdaten gut mit der Luftbild-Bestandeskarte übereinstimmen und Unterschiede vor allem auf die verschiedenen Berechnungsarten und Geometrien zurück zu führen sind. Folgende Abbildung zeigt die Baumhöhen (0.5m) klassiert nach den Entwicklungsstufen; JwDI (10)=braun, Sth (20)=gelb, BH1 (30)=hellgrün, BH2 (40)=mittelgrün und BH3 (50)=dunkelgrün. Die Linien grenzen die Bestände ab und die Zahlen entsprechen den Codes in der Bestandeskarte.


Alle weiteren Auswertungen findet ihr im aktualisierten technischen Bericht Version 0.2. Die Dateigrösse habe ich original (also gross) gelassen, damit ihr die Karten möglichst gut lesen könnt.

Die Daten entsprechen immer noch der Version 2.0.

 

 

Download
Technischer Bericht Version 0.2
WNBpot_Bericht_V0_2.zip
Compressed Archive in ZIP Format 75.9 MB

 

Zwischenfazit; die Auswertungen zeigen, dass die erstellten Zielvariablen auf der Landschaftsebene zu vielversprechenden Resultaten führen. Als nächster Schritt wäre dienlich einerseits die WNB-Kategorien auch auf den WNB-Geodatensatz zu übertragen und die Kriterien für das Biodiversitätspotenzial zu verfeinern.

 

 


 

06

Höhenklassen gemäss Entwicklungsstufen

NOV

 

2015



Die Auswertungen nach Höhenklassen basieren ja auf den Werten 3m (gemäss LFI), 10m, 20m und 30m. Als ich die Mittelwaldstrukturen ausgewertet und die Baumhöhen nach den Höhen der Entwicklungsstufen visualisiert habe (siehe Abbildung in gestrigem Blog-Eintrag), fragte ich mich, ob nicht diese Schwellwerte geeigneter sind. Sie sind ja recht ähnlich. Damit wären die resultierenden DG-Variablen auf der Landschaftsebene kompatibel mit den Baumhöhenvisualisierungen. Und vor allem wären die Variablen in anerkannter, forstlicher Terminologie kommunizierbar.


Schwellwerte für Baumhöhen

Bisher

3m

10m

20m

30m

Neu

3m (Mindesthöhe Baum gemäss LFI)

8m (Jungwuchs/Dickung)

21m (Stangenholz)

28m (Baumholz 1)

35m (Baumholz 2, darüber Baumholz 3)


 

Was meint ihr?

 

 


 

04

Hinweisflächen Version 1.0

DEZ

 

2015



Diese Woche hatten wir einen Workshop zu der Klassierung der Hinweisflächen. Pascale hat die Kriterien zusammengefasst:


1) Hinweisflächen für Altholz: je 5% Flächen mit den grössten BVOL pro Baumhöhenklasse (aus BHMAX mit Klassierung gemäss Bestandeskarte), MG = 3 oder 4 (< 50% Ndh) 

2) Hinweisflächen für Mittelwald 

- Grundauswertung 1: mit Variablen: BHMAX, BHDS 

- Grundauswertung 2: mit Variablen: BVOL, BHSTD 

        - jeweils BHMAX > 25 

        - jeweils HBCODE Eiche (16) > 30% resp. > 50% 

3) Hinweisflächen für seltene ortsgebunden Strukturen: natürlicherweise offene Flächen bzw. lückige Vegetation: BDG3 < 30%, Neigung > ...(?) oder Silvaprotect 

4) Hinweisflächen für Pionierstandorte: BDG3 < 30% 


Die vier Typen von Hinweisflächen habe ich in einer Version 1.0 mit den bereits gerechneten LiDAR-Produkten umgesetzt. Folgend könnt ihr die resultierenden Raster herunterladen.



Die Dateinamen der einzelnen Hinweistypen lehnen sich am obigen Schema an. Rasterzellen haben einen Wert, sofern sie die obigen Kriterien erfüllen.

Download
Hinweisflächen Version 1.0
HINWEISE_V1.zip
Compressed Archive in ZIP Format 2.4 MB



Zusatzinformationen zu den einzelnen Hinweistypen.

  • Altholz: Die Rasterzellen mit einem Wert entsprechen den Kriterien und enthalten den Wert für das jeweilige Volumen. Das 5% Kriterium wurde allerdings noch nicht angewendet, da es schon so viele einzelne kleine Flächen gibt. Bei der Luftbildbestandeskarte ist mir zudem aufgefallen, dass es viele Bestände ohne Wert zum Mischungsgrad gibt. Diese Bestände tauchen entsprechend auch nicht auf.
  • Mittelwald: Die Rasterzellen mit einem Wert entsprechen den MHBAX- und Eichenkriterien und enthalten je den Wert für das entsprechende Verhältnis (Grundauswertung 1 & 2). Nicht verstanden habe ich 'HBCODE Eiche (16) > 30% resp. > 50%'; HBCODE enthält den Code der Hauptbaumart (16 für Eiche), aber keine Flächenanteile.
  • Seltene: Die Rasterzellen mit einem Wert entsprechen den Kriterien und enthalten den Wert für BDG3. Hinweisflächen wurden jetzt mit Silvaprotect (spontane und permanente Rutschungen) gerechnet.
  • Pionierstandorte: Die Rasterzellen mit einem Wert entsprechen dem Kriterium und enthalten den Wert für BDG3. Bei diesem Typ fliesst kein Merkmal der Luftbildbestandeskarte ein, somit sind alle möglichen Flächen, auch Nichtwaldflächen, enthalten.


Nun bin ich gespannt auf eure Rückmeldungen.




 

09

Hinweisflächen Version 1.1

DEZ

 

2015



Die aktualisierten Kriterien für die Klassierung der Hinweisflächen habe ich umgesetzt. Generell beziehen sich die Hinweisflächen nur auf das Waldareal gemäss Luftbildbestandeskarte (FLCODELB=10).


Die aktualisierten Kriterien von Pascale basieren auf dem Klassierungssystem im Blog-Eintrag vom 4. Dezember und sind in der Exceldatei von Pascale nebenan dokumentiert.

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Grundlagen Kriterien für Hinweisflächen Version 1.1
Resultat_Karten_151207.xlsx
Microsoft Excel Table 12.8 KB

Und im ZIP-Archiv die dazugehörigen resultierenden Hinweisraster. Die Dateinamen der einzelnen Hinweistypen lehnen sich am obigen Schema an; angewandte Kriterien sind im Namen vermerkt. Rasterzellen haben einen Klassenwert, sofern sie die obigen Kriterien erfüllen; der beste Wert ist jeweils 1 und folgt mit 2, 3, etc. falls vorhanden.

 

 

Download
Hinweisflächen Version 1.1
HINWEISE_V1_1.zip
Compressed Archive in ZIP Format 638.9 KB


 

14

Hinweisflächen Version 1.2

DEZ

 

2015


 

Wie sehen die Hinweisflächen für Mittelwald aus, wenn der Filter BHMAX auf >21m anstatt >25m gesetzt wird? Hier die aktualisierten Hinweisflächen.

 

Im ZIP-Archiv wieder alle resultierenden Hinweisraster. Anders im Vergleich zur Version 1.1 sind allerdings nur diejenigen Dateien zum Mittelwald mit dem Filter BHMAX.

Download
Hinweisflächen Version 1.2
HINWEISE_V1_2.zip
Compressed Archive in ZIP Format 776.8 KB


 

15

Hinweisflächen Version 3

JAN

 

2016


 

Die Hinweisdaten habe ich auf Basis der Tabelle im Sitzungsprotokoll vom 10.12.2015 sowie von Pascale's Rückmeldungen vom letzten Freitag aktualisiert. Die Änderungen fasse ich folgend kurz zusammen.

 

Allgemein Bemerkungen

Mögliche Potenzialflächen beschränken sich nun auf das Waldareal. Diese Einschränkung auf das Waldareal geschieht deshalb am Anfang der Berechnungen und nicht wie bisher am Schluss nach den Potenzialberechnungen auf der ganzen Kantonsfläche. Das hat vor allem einen Einfluss auf die Anteilskriterien; bspw. 5% oder 10% Besten, die sich nun auf das Waldareal und nicht die Kantonsfläche beziehen und darum weniger Flächen ergeben.

 

Die Referenz für das Waldareal stellt nun durchgängig der Datensatz '111 Waldareal 1:5'000', d.h. <Waldareal_F.shp>, dar. Im Gegensatz zu den bisherigen Berechnungen, gehört eine Rasterzelle zum Wald, wenn ihr Zentrum im Wald liegt. Vorher verfolgte ich einen konservativen Ansatz, um möglichst alle Potenzialflächen zu haben; also alle Pixel, die das Waldareal zu irgend einem Bruchteil überlagern. Das führte aber zu unerwünschten Randeffekten (siehe insbesondere seltene Standorte und Pionierstandorte).

 

Bei den Klassen bedeutet 1 das grösste Potenzial und 2, 3, etc. jeweils ein absteigendes Potenzial.

 

Pro Waldtyp haben wir nun mehrere Indikatoren respektive Berechnungsansätze. Damit die Indikatoren einfach und vor allem kommunizierbar sind für die Zielgruppe, Forst- und Naturschutzfachleute in diesem Fall, würde ich mich nun auf jeweils einen Indikator pro Waldtyp beschränken. Ich erlaube mir folgend jeweils einen Vorschlag zu kommentieren. Ihr müsst aber dann für eure Bedürfnisse die definitiven Entscheide fällen.

 

Und zuletzt noch eine technische Bemerkung. In den LiDAR-Daten gibt es mehrere NoData- oder NULL-Werte; 0 und -3.4028234663852886E38. Für unsere Anwendungen ist 0 kein guter Nodata-Wert. In Anlehnung an die LiDAR-Rohdaten habe ich für alle Raster also Nodata-Wert -3.4028234663852886E38 verwendet. In den LiDAR Rohdaten gibt es auch einzelne wenige Flächen ohne Daten sowie Datenausreisser. Da ich keine Systematik dafür gefunden habe, liess ich die Rohdaten auch so unverändert. Die Auswirkungen auf die Resultate sind vernachlässigbar. Ich habe es aber im technischen Bericht dokumentiert.

 

 

 

Hinweisflächen für Altholz

Der Filter 1 enthält neben Mischungsgrad = 3 oder 4 (laubdominiert) auch alle Bestände ohne Interpretation; MG = -1.

 

→ Als Indikator für Altholzflächen nur Variante 1 wählen [HINWEISE_ALTHOLZ_BVOL5_V3.tif]. Falls begründet, könnte man anstatt die besten 5% die besten 10% nehmen. Filter 1 'Laubholz' ist noch kritisch zu überdenken und mit den Anforderungen zu vergleichen.

 

 

 

 

Hinweisflächen für Mittelwald

Der Filter 2 für Eiche ist neben dem Anteilsmerkmal 'PREI' auch mit dem Hauptbaumartsmerkmal 'HBCODE=16' gerechnet. Zusätzlich habe ich zu eurer Information auch noch die Flächen, wo überhaupt Eichen stehen gefiltert; PREI > 0. HBCODE ist einfach zu restriktiv respektive es gibt wenige Flächen mit Eiche als Hauptbaumart. Generell ist der Eichenanteil eher niedrig auf den Flächen, weshalb ich auch PREI > 0 favorisiere.

 

Der Schwellwert für BHMAX ist in Anlehnung an die übrigen Schwellwerte auch 21m (der Unterschied zu 25m ist nicht entscheidend).

 

Die Mittelwald-Version 2 basiert auf dem Produkt aus BVOL*BHSTD. Einerseits haben diese beiden Variablen einen ganz unterschiedlichen Variablenbereich. Deshalb wurden die Werte auf den Bereich 0 bis 1 normalisiert, um ein gleichgewichtetes Produkt zu rechnen. Andererseits sind mit diesem Indikator nicht hohe, sondern kleine Volumen gemeint. Bei BVOL ist ein kleiner Wert besser, bei BHSTD ein grösserer. Das wurde entsprechend in die Berechnung eingeführt.

 

Ich habe die beiden Mittelwald-Versionen einmal verglichen und war völlig positiv überrascht, wie hoch die Übereinstimmung ist. Die beiden Ansätze basieren ja auf verschiedenen Variablen und Methoden. Das spricht also für die Robustheit der Resultate.

 

→ Als Indikator sind eigentlich beide Varianten möglich [HINWEISE_MITTELWALD_HDSMAX_V3.tif], [HINWEISE_MITTELWALD_VOLHSTD_V3.tif]. Schaut sie an und überlegt auch, welche besser kommunizierbar ist. Ich würde wohl Variante 1 nehmen, da sie eine grössere strukturelle Breite und darum auch mehr Flächen abdeckt. Von den Filtern erscheint mir nur der PREI>0 sinnvoll [HINWEISE_MITTELWALD_VOLHSTD_BHMAX21_PREI_V3.tif].

 

 

Hinweisflächen für seltene ortsgebundene Strukturen

Mit dem konservativeren Waldperimeter, also nur Rasterzellen deren Mittelpunkt im Wald liegen, sind Waldrandpixel nun kein Problem mehr.

 

Ich habe mir die offenen Flächen im Kanton Zürich einmal genauer mit den Landschaftsvariablen angeschaut und stelle fest, dass BDG3 ein zu tiefer Schwellwert ist. Offensichtlich kommt Vegetation schnell über den 3m Schwellwert, so dass fast alle Waldpixel grosse Flächenanteile beim Baumdeckungsgrad 3m haben. Nimmt man jedoch den nächsthöheren Schwellwert, 8m, so sind die Resultate erstaunlich plausibel. Schaut euch einmal das Beispiel Fallätschen an; links das rohe Falschfarbenbild (CIR SWISSIMAGE swisstopo), rechts Potenzialflächen bei BDG8 < 30%. Für BDG3 < 30% taucht das hier gar nicht auf.

 


 

 

→ Als Indikator für seltene ortsgebundene Strukturen würde ich den BDG8<30% favorisieren [HINWEISE_SELTENE_BDG830_V3.tif].

 

 

Hinweisflächen für Pionierstandorte

Für Waldperimeter und Baumdeckungsgrad gelten die gleichen Kommentare wie für die seltenen ortsgebundenen Standorte.

 

Pascale bemerkte noch, dass mit Pionierstandorten auch solche im engeren Sinn mit Offenboden oder -felsen gesucht sind. Für diesen Fall würde ich definitiv auf das Luftbild wechseln. Im obigen Beispiel Fallätschen sind diese Flächen hell (hellblau) gut sichtbar. Ab diesen Tagen im neuen Jahr sind ja die neuen und für solche Fragestellungen noch bessere Luftbilder für den Kanton Zürich verfügbar. Da würde ich mich nun auf diese konzentrieren.

 

→ Als Indikator für Pionierstandorte würde ich den BDG8<30% favorisieren (siehe Datensatz oben). Sind Pionierflächen im engeren Sinne gefordert, dann sollte man das einmal an ein paar konkreten Flächen mit den neuen Luftbildern anschauen.

 

 

 

Hier also die Hinweisflächen in der Version 3.0.

Download
Hinweisflächen Version 3.0
HINWEISE_V3.zip
Compressed Archive in ZIP Format 718.7 KB

 

 

Nun bin ich gespannt über eure Analysen und Rückmeldungen.

 

 


 

01

Datenlieferung Basis & Produkte

FEB

 

2016


 

Da die Projektdaten bereits für weitere Projekte verwendet werden sollen, habe ich die (1) Basisdaten und (2) Produkte auf einer Harddisk an Denise geschickt. Folgend seht ihr die Datenlieferung organisiert nach den Datentypen und dokumentiert mit einer LiesMich-Textdatei.

 

 

Die Hinweisdaten liefere ich euch, sobald ihr das Review zur Version 3 abgeschlossen habt. Diese Daten brauchen nicht so viel Speicherplatz und kann ich euch auch hier über den Blog zukommen lassen.

 

Und dann möchte ich bei dieser Gelegenheit noch auf einen Datensatz hinweisen. Die Landschaftsvariablen sind nun auch für jeden Bestand der Luftbildbestandeskarte ausgewertet worden. Als Resultat habt ihr nun die Tabelle <LAND_LBEK_V3.csv>, welche neben den Attributen zu den Landschaftsvariablen auch die Bestandes-ID <BKIDLB> enthält. Über diese ID könnt ihr die Tabelle an den Geodatensatz der Luftbildbestandeskarte hinzufügen ("join"). Damit sind die Resultate losgelöst von der Luftbildbestandeskarte und damit auch von den entsprechenden Nutzungsrechten, können im Bedarfsfall aber zusammengefügt werden. Im technischen Bericht ist der Datensatz dann entsprechend dokumentiert.

 

 


 

18

Hinweisflächen Version 3 aktualisiert

MAR

 

2016


 

Die Hinweisdaten habe ich auf Basis von Pascale's gestriger Rückmeldung aktualisiert. Die Rückmeldung sowie meine Aktualisierungen fasse ich folgend kurz zusammen. Bitte beachtet dazu auch meine Erläuterungen im Blogeintrag vom 15. Januar 2016.

 

 

Hinweisflächen für

  • Altholz,
  • seltene ortsgebundene Strukturen und
  • Pionierstandorte

Die Auswertungen sind gut so. Keine Aktualisierungen. Erläuterungen im Blogeintrag vom 15. Januar 2016.

 

Einen Hinweis möchte ich allerdings zu den Pionierstandorten hier noch machen. Die Frage war ja nach ganz offenen Flächen. Die neuen Luftbilder sind nun für den Kanton Zürich verfügbar. Wie erwähnt sehe ich zu den Offenflächen mit den Luftbildern grösseres Potenzial für die Erfassung von Offenboden als mit LiDAR und habe für die Fallätschen einen kleinen Test gemacht. Die gelb überlagerten Flächen sind Offenboden (Abb. rechts). Beachtet auch die Schattenunabhängigkeit der Resultate.

 

Die sehr guten Bilder zeigen damit auch das Potenzial für die Erfassung des Baummischungsgrades.

 

 

Neues Farbinfrarot Luftbild Kanton Zürich

Überlagert automatisch extrahierte Offenbodenflächen


 

 

 

Hinweisflächen für Mittelwald

Die Hinweisflächen sind für Pascale noch zu restriktiv und enthalten damit nicht alle relevanten Flächen. Ich habe deshalb die beiden Mittelwald-Versionen - HDSMAX und VOLSTD - auf ihren Wunsch erweitert (vgl. Tabelle Hinweisflächen im Protokoll zur Sitzung vom 10. Dezember 2015); zusätzlich zu den beiden bisherigen Kartenkategorien

  • 1 (beste 5%) und
  • 2 (beste 5-10%)

habe ich nun auch noch die Kategorien

  • 3 (beste 10-25%),
  • 4 (beste 25-50%) und
  • 5 (beste 50-100%)

hinzugefügt. Die anschliessenden Filter 1 und 2 habe ich so belassen.

 

Die neu gerechneten Hinweisdaten habe ich angeschaut und folgende Aspekte sind mir aufgefallen.

 

Wieso restriktiv? Die Wahrscheinlichkeit für Mittelwaldstrukturen gibt der Datensatz HINWEISE_MITTELWALD_HDSMAX_V3.tif (respektive HINWEISE_MITTELWALD_VOLHSTD_V3.tif); hohe Wahrscheinlichkeit bei Klasse 1 und tiefe Wahrscheinlichkeit bei Klasse 5. Wendet man nun Filter 1 an (BHMAX>25), so fallen praktisch keine Flächen weg. Wendet man aber Filter 2 an (Eichenvorkommen), so fallen viele Flächen weg. Und die übrig bleibenden Eichenflächen haben meistens eine tiefe Mittelwaldwahrscheinlichkeit von Klasse 4 oder 5. Allerdings grenzen Bestände mit Eichen in einigen Fällen an Bestände mit Mittelwaldstruktur. Mit anderen Worten, Eichen kommen öfters in Beständen vor, die eine tiefe Wahrscheinlichkeit für Mittelwaldstruktur aufweisen. Ist das auch euer Eindruck für den Kanton Zürich?

 

Ich illustriere die aktualisierten Datensätze folgend am Beispiel Niderholz (siehe folgende 4 Abb.). Flächen mit hoher Mittelwaldwahrscheinlichkeit sind dunkel(-blau) und Flächen mit tiefer Mittelwaldwahrscheinlichkeit sind hell(-blau/gelb) eingefärbt. Die Waldfläche ist als schwarzer Hintergrund. 

 

Ersichtlich ist, dass von den Mittelwaldflächen (Abb. oben links) der Filter 1 BHMAX21 praktisch keine Flächen eliminiert (Abb. oben rechts); kantonsweit ist das noch deutlicher ersichtlich. Filter 2 mit HBCODE (Abb. unten links) oder PREI (Abb. unten rechts) schliessen aber viele Flächen aus. Zusätzlich sieht man, dass viele dieser Flächen Klasse 4 (25-50% Perzentil) und 5 (50-100% Perzentil) haben, also eine geringe Mittelwaldwahrscheinlichkeit haben und in den früheren Auswertungen darum weggefallen sind.

 

 

Wahrscheinlichkeit für Mittelwald

(HINWEISE_MITTELWALD_HDSMAX_V3.tif)


Filter 2; HBCODE=16

(HINWEISE_MITTELWALD_HDSMAX_BHMAX21_HBCODE_V3.tif)

Filter 1; BHMAX > 25

(HINWEISE_MITTELWALD_HDSMAX_BHMAX21_V3.tif)


Filter 2; PREI>0 (HINWEISE_MITTELWALD_HDSMAX_BHMAX21_PREI_V3.tif)


 

 

Vergleicht man die beiden Varianten HDSMAX und VOLHSTD mit den aktualisierten Daten, so bestätigen sich bisherige Erkenntnisse. Beide Ansätze ergeben ähnliche Resultate, was für die Robustheit spricht. Der Ansatz HDSMAX hat aber ein breiteres und damit detaillierteres Wertespektrum als VOLHSTD. Vergleicht man HDSMAX mit dem Luftbild, so ergeben sich plausible Resultate.

 

→ Meine Folgerung wäre also, nur Variante HDSMAX zu verwenden.

 

 

HINWEISE_MITTELWALD_HDSMAX_V3.tif

HINWEISE_MITTELWALD_VOLHSTD_V3.tif


 

 

Folgend stelle ich euch nun die aktualisierten Hinweisdaten zur Verfügung. Ich habe die Version 3 belassen, da dies die definitive Version sein soll.

 

 

Download
Aktualisierte Hinweise Version 3
Datum 18.03.2016
HINWEISE_V3_20160318.zip
Compressed Archive in ZIP Format 1.5 MB

 

 

Nun bin ich gespannt auf eure Rückmeldung, so dass ich dann die Auswertungen und Bericht abschliessen und alle Daten an Denise schicken kann.

 

 

 


 

01

Schlusslieferung Daten

APR

 

2016


 

 

Das Klassierungsschema für die Hinweislayer konnte Pascale finalisieren und sieht wie folgt aus.

 

 

 

 

Zusätzlich habe ich nun alle Daten auf die Fläche des Kantons Zürich reduziert. Denn die LiDAR Rohdaten wurden mit einem Puffer um den Kanton erhoben, jedoch nicht die weiteren Geodatensätze. Darum gelten die Resultate nur für die Kantonsfläche. Das ist nun bereinigt.

 

Damit sind alle Daten finalisiert; Basisdaten, Produkte auf Landschafts- und Bestandesebene sowie die Hinweise.

 

Alle finalen Daten habe ich zusammen auf einer Harddisk an Denise geschickt. Ihr solltet die Daten also anfangs nächste Woche haben. Folgend die Datenübersicht gemäss Harddisk.

 

 


 

13

Technischer Schlussbericht Version 2

APR

 

2016


 

Zur Schlusslieferung der Projektdaten Version 3 vom 1. April 2016 liefere ich euch hier den dazugehörigen technischen Bericht.

 

Download
Technischer Bericht Version 2
WNBpot_Bericht_V2.pdf
Adobe Acrobat Document 24.4 MB

 

Den heutigen Eintrag möchte ich nicht einfach so trocken mit einem Download abschliessen, sondern mit euch noch zwei Abbildungen teilen an denen ich einfach viel Freude habe. Die beiden Abbildungen findet ihr auch im Bericht (Fig. 20 und Fig. 21). Sie zeigen neben den Bestandesgrenzen und dem Bestandesentwicklungscode koloriert die Baumhöhe mit einer Pixelauflösung von 0.5m. Viel Spass!

 


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Comments: 7
  • #1

    Lukas (Wednesday, 16 September 2015 08:39)

    Geben die Daten und Resultate in den Karten Hinweise auf eure Zielgrössen?

  • #2

    Simon Ammann (Wednesday, 16 September 2015 16:16)

    Danke Lukas für diesen ersten Einblick. Ich muss mich noch etwas zurechtfinden. Frage: Den "Schieber" finde ich nicht, resp. die Zeile unter dem jeweiligen Bild ist bei meiner Ansicht ein Textfeld - wie finde ich zum "Schieber"?
    Und: Interessant dürfte wohl dann der Verschnitt der verschiedenen Variablen sein, z.B.: grosse Baumkronenvolumina und gleichzeitig geringer Baumdeckungsgrad dürfte auf freigestellte, grosskronige Bäume hindeuten, was ökologisch interessant sein dürfte.

  • #3

    Lukas (Thursday, 17 September 2015 07:58)

    Ja genau, Simon, die Kombination der Variablen ist dann spannend. Relevante Kombinationen können wir an der nächsten Sitzung dann besprechen. Falls es für euch hilfreich ist, dann könnte ich vorbereitend Hauptkombinationen rechnen.

    Regler hat es bei zwei Abbildungen; bei DOM/DTM und Baumhöhen. Die Regler bestehen aus einer horizontalen Linie quer über die Seite; unterhalb der Texte "DOM", "DTM" und "Baumhöhe"; in der Mitte der Linie hat es einen Knopf, der mit der Maus bewegt werden kann.

  • #4

    Pascale Weber (Friday, 18 September 2015 18:49)

    Lieber Lukas
    Danke, das ist gut als Einstieg! Das mit dem Regler krieg ich auch nicht hin...
    Sind unterdessen die Daten bei dir angekommen?

  • #5

    Lukas (Tuesday, 22 September 2015 15:35)

    Hinweis zur Problematik bei der Darstellung der Karten respektive dazugehörigem Regler. Falls ihr als Webbrowser den MS Internet Explorer verwendet, dann wechselt doch bitte auf einen Alternativbrowser (bspw. Firefox) mit dem entsprechenden Funktionsumfang für die Kartenanwendungen. Ich habe einen entsprechenden Hinweis in der Blog-Einleitung gemacht.

  • #6

    Denise Lüthy (Thursday, 01 October 2015 15:50)

    Ich habe die tif-Landschaftsvariablen problemlos in ein ArcGIS-Projekt laden können. Frage an Lukas: Welche Einheiten werden in den Zellwerten angegeben (m, %, dm, ...)? bei Hds-V1 (durchschn. Baumhöhe?) von 0 bis ca. 62 m? bei Hmax (max. Baumhöhe?) 0 bis 397 m (eher dm)? bei Vol (Baumhöhen-Standardabweichung) 0 bis 374496? oder habe ich da etwas falsch eingestellt?

  • #7

    Lukas (Thursday, 01 October 2015 16:03)

    Denise, das freut mich, hat der Import ins ArcGIS funktioniert.
    Die Einheiten zu den einzelnen Geodatensätzen sind jeweils in der Kurzerläuterung neben dem Datendownload vermerkt. Die Zahlen kommen mir bekannt vor. Ich glaube Du hast alles richtig gemacht. Das sind wohl, wie in der heutigen Sitzung erläutert, Ausreisser; diese müssen in der Evaluation noch geklärt und bereinigt werden.
    Vielen Dank, wenn ihr mir weitere Unplausibilitäten meldet!