Dead wood identification<\/p>\n
Das Ziel des Projektes ist es genaue Daten zum Thema Totholz und ihre Beziehung und Auswirkungen auf die Umwelt durch die Verwendung von Hyperspektrale und Lidardaten zu liefern. Mithilfe von Hyperspektrale und Lidardaten waren die Gesundheitszustand von alle Totholzfl\u00e4chen in dem Nationalpark Bayerischer Wald ermittelt. Die sechs Vegetationsindikatoren und der zwei Baumparametern, die auf die Lidardaten wurden berechneten, waren f\u00fcr die Totholzfl\u00e4chen Analyse benutzt. Die zwei Vegetationsindikatoren (RENDVI, PSRI) und zwei Baumparametern (Baumhohe und Baumtyp) wurden f\u00fcr die abschlie\u00dfende Analyse ausgew\u00e4hlt. Die abschlie\u00dfende Analyse hat der Totholzwiederbesiedlungprozess gezeigt. Die Totholzfl\u00e4chen waren schnell bei die neue B\u00e4ume wiederbesiedelt und die haupts\u00e4chliche wachsende B\u00e4ume um Totholzfl\u00e4chen waren Nadelb\u00e4ume. Mithilfe von Vegetationsindikatoren es war die Totholzfl\u00e4chen haben sich schnell erneuert und nach 7 Jahre der junger Wald ist im gutem Gesundheitszustand festgestellt. Es wurde bewiesen die Totholzfl\u00e4chen ohne menschlichen Eingriff hat sich am schnellsten wiederhergestellt im Vergleich zu die Totholzfl\u00e4chen mit menschlichen Eingriff (ausger\u00e4umten und handentrindeten Totholzfl\u00e4chen)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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