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Genaue Einschätzungen über Qualität und Vielfalt von Lebensräumen sind entscheidend für das Naturschutz-Management bedrohter Arten. Die Verfügbarkeit von Futtersubstraten ist dabei ein geeigneter Index der Lebensraumqualität. Fernerkundung macht es möglich, diese Verfügbarkeit zu beurteilen. Die Ergebnisse einer Analyse zur Leistungsfähigkeit von Vegetationsindizes wurden nun von einer chilenisch-amerikanisch-deutschen Forschergruppe unter Mitarbeit von Prof. Dr. Ingo Hahn, Professor an der Fakultät für Geoinformation der Hochschule München, im Journal Remote Sensing of Environment veröffentlicht.
Manche bedrohte Arten haben spezialisierte Lebensraumanforderungen. Magellan-Spechte etwa fressen fast ausschließlich die Larven von holzbohrenden Käfern in den Stämmen und Zweigen abgestorbener Bäume. Fernerkundung macht es möglich mit mathematischen Algorithmen von Spektralbändern, so genannten Vegetationsindizes (VI), den Zustand deren Nahrungsbäume zu beurteilen. „Wir verglichen insgesamt eine Anzahl von 102 Vegetationsindizes auf der Grundlage von Fernerkundungsbildern“, so Prof. Dr. Ingo Hahn von der Hochschule München, „wobei wir Specht-Habitate auf der Insel Navarino in Feuerland untersuchten.“ Es zeigt sich, dass die Raumnutzung von Magellan-Spechten positiv korreliert ist mit der räumlichen Verteilung abgestorbener Bäume in der Landschaft.
Methoden für ein Instrument zur Einschätzung der Habitatqualität
Zuerst wurden einzelne Südbuchen (Nothofagus-Bäume) auf der Grundlage von Schätzungen zu Artenzusammensetzung, Vegetationsindizes und Bildsegmentierung kartiert. Zweitens wurde derjenige Vegetationsindex ausgewählt, der die Baumqualität für Magellan-Spechte am besten voraussagt. Drittens wurden Vorhersagevariablen für Lebensraumqualität (nämlich Artenzusammensetzung und Baumalter) durch die Verwendung von zwei Synoptischen Modellen der Raumnutzung (SMRN) von Magellan-Spechten getestet auf der Grundlage von sehr hochfrequenten Daten aus Radio-Telemetrie und Globalem Positionierungssystem (GPS).
Generalisierte lineare Misch-Modelle (GLMM) zeigten, dass der Plant Senescence Reflectance Index (PSRI) derjenige Vegetationsindex ist, der die Lebensraumqualität auf Baummaßstabsebene am besten voraussagte. Er kann künftig als zuverlässiges Instrument zur Schätzung der Habitatqualität im Naturschutz-Management genutzt werden.
Publikation
Soto, G. E., C.G. Pérez-Hernández, I.J. Hahn, A.D. Rodewald, P.M. Vergara (2017): Tree senescence as a direct measure of habitat quality: Linking red-edge Vegetation Indices to space use by Magellanic woodpeckers. Remote Sensing of Environment 193: 1–10.
Der Originalbeitrag ist einzusehen unter: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425717300755
DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.02.018
Remote Sensing of Environment ist das weltweit führende Journal in umweltbezogener Fernerkundung. Es zeichnet sich sowohl durch ein Peer-Review-Verfahren als auch durch einen Impact Factor (6,265) aus.
Kontakt: Prof. Dr. Ingo Hahn, Hochschule München, Karlstr. 6, 80333 München, E-Mail: ingo.hahn@hm.edu, Tel.: +49 (0)89 1265-2659
Komplette BU: Unterschiedliche Karten der Insel Navarino erstellt auf Grundlage von WorldView-2-Bildern. A) Der Plant Senescence Reflectance Index (PSRI) repräsentiert den qualitativ besten Vegetationsindex für Spechtbäume. B) Baumarten und Altersklassen von Südbuchen (Nothofagus) wurden von einer übergeordneten Klassifikation abgeleitet. Dunkle Farben zeigen Altholzbestände, helle Farben Jungbestände an. Höhenlinien im 100 m-Abstand; Meeresfläche in Punktschraffur. © Remote Sensing of Environment (Soto et al. 2017).
Unterschiedliche Karten der Insel Navarino erstellt auf Grundlage von WorldView-2-Bildern
© Remote Sensing of Environment (Soto et al. 2017)
None
Criteria of this press release:
Journalists, Scientists and scholars
Biology, Geosciences, Information technology, Zoology / agricultural and forest sciences
transregional, national
Research results
German
Unterschiedliche Karten der Insel Navarino erstellt auf Grundlage von WorldView-2-Bildern
© Remote Sensing of Environment (Soto et al. 2017)
None
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