InBoMo - Indikatorenbasiertes Bodenfeuchtemonitoring an Flussauen

Die Bodenfeuchte ist eine wesentliche Komponente des globalen Ökosystems. Aufgrund ihrer Bedeutung für alle bio- und geophysikalischen Prozesse ist eine Information über die Variabilität dieser physikalischen Größe für viele Bereiche wichtig. Zur Erfüllung der gesetzlichen Vorgaben, die sich aus der nationalen Umsetzung der europäischen Wasserrahmenrichtlinie ergeben, sind genaue und räumlich hoch aufgelöste flächendeckende Informationen zur Bodenfeuchte an Flusslandschaften notwendig. Dieser komplexe Parameter ist durch differenzierte Randbedingungen (z.B. Niederschlag, Vegetationsdecke) beeinflussbar. Darüber hinaus ist die Bodenfeuchte mit konventionellen terrestrischen Messmethoden nur punktuell zu erfassen. Großflächige Untersuchungen sind durch den hohen zeitlichen und finanziellen Aufwand kaum zu realisieren. Fernerkundliche Methoden kommen operationell bisher nur auf vegetationsfreien Flächen zum Einsatz. Das Fehlen geeigneter Daten und Messsysteme wird als großes Defizit gesehen. Der Entwicklung von neuen innovativen Methoden kommt daher größte Bedeutung zu. Die Fernerkundung wird als vielversprechender Ansatz gesehen, um eine qualitativ hochwertige, kostengünstige und zeitsparende Lösung zu entwickeln. Pflanzen haben in diesem Zusammenhang eine große Bedeutung, da sie unmittelbar durch die Eigenschaften des Bodens in ihrem Wachstum und ihrer Ausbreitung bestimmt werden. So gibt es Arten, die ausschließlich auf sehr feuchten Böden wachsen, während andere nur trockene Standorte bevorzugen. Diese Eigenschaften kann man nutzen, um Pflanzen u.a. als Bioindikatoren für die mittlere Bodenfeuchte zu verwenden. Ellenberg et al. (2010) haben dazu ein System entwickelt, welches den Gefäßpflanzen Europas Zeigerwerte zuordnet, so z.B. die Feuchtezahl, die von stark Trockniszeigern bis zu Wasserpflanzen in zwölf Bereiche unterteilt ist.

Fokus dieses Projektes ist die indikatorenbasierte Bestimmung des Feuchtigkeitsgehaltes der oberen Bodenschicht, da dies in höchstem Maße interessant für verschiedene Nutzergruppen ist (z.B. Naturschutz- oder Wasserbehörden aller Verwaltungsebenen). Ziel ist es, ein sensorunabhängiges Modell aus Bioindikatoren aufzubauen dieses zu skalieren und dabei insbesondere die Synergien zwischen verschiedenen aktiven und optischen Sensoren zu evaluieren. Basis für die Anwendung sind unter anderem RapidEye Daten. Die hohe zeitliche Wiederholrate von RapidEye kommt der Fragestellung entgegen, da u.a. die Klassifikationsgenauigkeit der Indikatorarten durch die Zusatzinformation der phänologischen Entwicklung deutlich verbessert wird. Es soll eine Prozesskette entwickelt werden, die mit hoher räumlicher Auflösung Kartenprodukte zu Indikatorpflanzen und Bodenfeuchtestufen erzeugt. Dabei werden für offene Böden unter Ackernutzung vorrangig Sentinel Daten zum Einsatz kommen, während für vegetationsbedeckte Böden unter verschiedenen Nutzungen (u.a. naturnahes Grünland, Niedermoor, Auenvegetation) vor allem multitemporale RapidEye Daten verwendet werden. Das Bioindikationsmodell ermöglicht ein hohes Übertragungspotential innerhalb biogeographischer Regionen.