Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n
Der Anteil des Dauergr\u00fcnlands an der landwirtschaftlichen Fl\u00e4che in Deutschland betr\u00e4gt aktuell 28,5 % (UBA 2024). Im agrarisch gepr\u00e4gten Bundesland Schleswig-Holstein wird der gr\u00f6\u00dfte Teil davon (> 90 %) intensiv bewirtschaftet und ist f\u00fcr den Naturschutz von untergeordneter Bedeutung. Im Gegensatz dazu liefert das extensiv bewirtschaftete Gr\u00fcnland zahlreiche Gemeinwohlleistungen. Es ist Lebensraum f\u00fcr gef\u00e4hrdete Pflanzenarten, hat eine hohe Bedeutung f\u00fcr den Boden- und Gew\u00e4sserschutz und leistet als Kohlenstoffspeicher einen Beitrag zum Klimaschutz (BfN 2019). Im Widerspruch zu diesen positiven Eigenschaften des Gr\u00fcnlands steht der Fl\u00e4chenr\u00fcckgang dieser \u00d6kosysteme in den vergangenen Jahrzehnten. Dramatisch sind dabei die mit Nutzungsintensivierung einhergehenden R\u00fcckg\u00e4nge der Artenvielfalt. Sie belegen, dass die bisherigen Bem\u00fchungen um den Erhalt funktional wertvoller Gr\u00fcnland\u00f6kosysteme nur in Ans\u00e4tzen erfolgreich waren. Daher sind neue Konzepte erforderlich, um dem Funktionsverlust des Gr\u00fcnlands nachhaltig begegnen zu k\u00f6nnen. Gleichzeitig bedarf es der Entwicklung neuer Monitoringverfahren, die in der Lage sind, \u00d6kosystemver\u00e4nderungen in k\u00fcrzeren Zeitabschnitten zu dokumentieren als zeitlich tr\u00e4ge und h\u00e4ufig methodisch stark voneinander abweichende Instrumente wie regionale Biotopkartierungen. Auch das FFH-Monitoring findet nur in 6-Jahres-Abst\u00e4nden statt. Ein m\u00f6glicher Baustein zur Optimierung des Gr\u00fcnlandmonitorings ist die Einbindung von fernerkundungsbasierten Konzepten. Allerdings bestehen deutliche Defizite in der Entwicklung entsprechender Methoden f\u00fcr die praktische Umsetzung im Naturschutz, wof\u00fcr oftmals eine \u00dcbertragungsl\u00fccke zwischen der Erdbeobachtungscommunity und den ausf\u00fchrenden Organen im Naturschutz als Ursache gesehen wird. Das vorliegende Projekt sollte dazu dienen, diese L\u00fccke beispielhaft f\u00fcr das Gr\u00fcnland Schleswig-Holsteins und die Stiftung Naturschutz des Landes als Stakeholder zu schlie\u00dfen. Der Inhalt des Projekts orientierte sich an priorit\u00e4ren Fragestellungen aus der Naturschutzpraxis. \u00dcbergeordnetes Ziel war die Konzeptionierung, Entwicklung und Integration von hybriden L\u00f6sungsans\u00e4tzen \u2013 in-situ und fernerkundungsbasiert – f\u00fcr ein Monitoring von Gr\u00fcnland mit unterschiedlichem Nutzungsdruck. Dabei wurden folgende Teilziele verfolgt:
\n\u2022 Analyse von vegetations\u00f6kologischen Zeitreihen zur Ableitung von Entwicklungspotenzialen unterschiedlicher Gr\u00fcnlandtypen als Grundlage f\u00fcr k\u00fcnftige Managementziele.
\n\u2022 An die Anforderungen von Nutzern angepasste Entwicklung von Fernerkundungsmethoden auf kleinr\u00e4umiger und gro\u00dfr\u00e4umiger Skala.<\/p>\n
Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenDas Projekt gliederte sich in mehrere Arbeitspakete. Das Arbeitspaket 1 (Einbindung von Fernerkundungsdaten in Monitoringkonzepte) war Gegenstand von zahlreichen Diskussionen auf gemeinsamen Veranstaltungen mit Kooperationspartner*innen. Dabei standen eher grunds\u00e4tzliche konzeptionelle \u00dcberlegungen im Vordergrund, denn eine Einbindung der erarbeiteten Tools (s. u.) in konkrete Monitoringkonzepte konnte w\u00e4hrend des Projektzeitraums noch nicht umgesetzt werden. Im Vordergrund der praktischen Arbeiten standen das Arbeitspaket 2 (Ableitung von Referenzzust\u00e4nden und Entwicklungspotenzialen aus der Retrospektive) und das Arbeitspaket 3 (Nutzung von Fernerkundungsdaten f\u00fcr die \u00d6kosystemanalyse). <\/p>\n
\u2022 Sichtung und Verarbeitung von vegetations\u00f6kologischen Zeitreihen (AP 2)
\nF\u00fcr die Analyse der langfristigen Vegetationsentwicklung seit den 1930er Jahren wurden Vegetationskarten aus unterschiedlichen Nutzungsperioden herangezogen und die Ergebnisse GIS-basiert mit den Daten der aktuellen Biotopkartierung verglichen. Methodische Voraussetzung hierf\u00fcr war der Abgleich unterschiedlicher Klassifikationssysteme. F\u00fcr die Untersuchung von langfristigen Auswirkungen unterschiedlicher Naturschutzma\u00dfnahmen wie die Umsetzung gro\u00dffl\u00e4chiger extensiver Beweidungskonzepte oder die Vern\u00e4ssung von Moorgr\u00fcnland wurden bestehende Zeitreihen von Dauerfl\u00e4chen aktualisiert und die Vegetationsdynamik dokumentiert. Die Auswertung orientierte sich an \u00d6kosystemdienstleistungen der Gr\u00fcnlandsysteme f\u00fcr den Natur- und Klimaschutz. F\u00fcr die landesweit repr\u00e4sentative Kalibrierung von Vegetations- mit Fernerkundungsdaten wurden in Naturschutzgebieten und ehemals intensiv genutzten Gebieten der Stiftung Naturschutz Probefl\u00e4chen angelegt und Vegetationskartierungen durchgef\u00fchrt.<\/p>\n
\u2022 Datengrundlage und -verarbeitung Fernerkundung (AP 3)
\nIm Rahmen des Projekts wurden fernerkundungsbasierte Ans\u00e4tze auf verschiedenen r\u00e4umlichen und zeitlichen Skalen entwickelt und getestet. Ein zentraler Fokus lag auf der Bewertung ihrer Aussagekraft, praktischen Umsetzbarkeit in einem langfristigen Monitoringkonzept sowie ihres Kosten-Nutzen-Verh\u00e4ltnisses \u2013 insbesondere vor dem Hintergrund begrenzter finanzieller Mittel im Naturschutz. Zur Methodenentwicklung wurden Daten mit unterschiedlicher r\u00e4umlicher und zeitlicher Aufl\u00f6sung akquiriert \u2013 von Drohnenaufnahmen bis hin zu harmonisierten Satellitenprodukten. Dabei kamen vorrangig frei verf\u00fcgbare, aber auch kommerzielle Daten zum Einsatz. Die entwickelten Methoden orientierten sich gezielt an den priorit\u00e4ren Fragestellungen eines angewandten Gr\u00fcnlandmonitorings, das im Projekt definiert wurde. Ein wichtiger Aspekt war die Anwendbarkeit der Methoden durch Akteure des konventionellen Gr\u00fcnlandmonitorings, die oft \u00fcber begrenzte Fernerkundungsexpertise verf\u00fcgen. Daher wurde besonderer Wert auf eine nutzerfreundliche Wiederverwendbarkeit der entwickelten Ans\u00e4tze gelegt. Im Rahmen des Projekts wurden verschiedene methodische Ans\u00e4tze genutzt, um relevante Gr\u00fcnlandparameter zu erfassen. So kamen Bandindizes als Proxies f\u00fcr Vegetations- und Strukturmerkmale zum Einsatz, beispielsweise zur Erkennung von abgestorbener Biomasse oder \u00dcberstauung im Winter. Zudem wurden Klassifikationsverfahren des maschinellen Lernens wie Random Forest und XGBoost genutzt, um Gr\u00fcnlandtypen zu differenzieren und einzelne Pflanzen zu identifizieren. Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA) wurde zur Detektion von Geh\u00f6lzen und Verbuschung eingesetzt, w\u00e4hrend Zeitserienanalysen die Differenzierung von Gr\u00fcnlandtypen weiter verbesserten. Da einige der verwendeten Methoden aufgrund ihrer Komplexit\u00e4t nur schwer interpretierbar sind, wurden zus\u00e4tzlich moderne Verfahren zur Modellinterpretierbarkeit integriert.<\/p>\n
Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n
Ziel der vegetations\u00f6kologischen Arbeiten war es, den aktuellen Zustand der Gr\u00fcnland\u00f6kosysteme Schleswig-Holsteins hinsichtlich ihrer Gemeinwohlleistungen aufzuzeigen, darauf aufbauend Entwicklungsziele zu definieren und mit Hilfe von Zeitreihen in ausgew\u00e4hlten Projektgebieten deren Erfolgsaussichten einzusch\u00e4tzen. Die Ergebnisse sind Grundlage f\u00fcr den iterativen Abgleich mit auf verschiedenen r\u00e4umlichen Skalen durchgef\u00fchrten Fernerkundungsmethoden.<\/p>\n
Analyse von vegetations\u00f6kologischen Zeitreihen (AP 2)
\n\u2022 Beurteilung des aktuellen Zustands des Gr\u00fcnlands in Schleswig-Holstein hinsichtlich seiner Bedeutung f\u00fcr den Arten- und Klimaschutz: F\u00fcr die Analyse wurde auf der Grundlage der aktuellen Biotopkartierung die botanische Artenvielfalt der Biotoptypen naturschutzfachlich bewertet und es wurde ein Konzept zur Absch\u00e4tzung der Klimarelevanz von Mooren entwickelt. Es zeigte sich, dass landesweit sowohl das Mineralboden- als auch das Moorgr\u00fcnland aktuell von artenarmen, \u00fcberwiegend intensiv genutzten Systemen dominiert wird, die zudem auf Moorstandorten als gro\u00dfe Treibhausgas (THG) -quellen einzustufen sind. Referenzsysteme f\u00fcr die untersuchten \u00d6kosystemdienstleistungen nehmen im Vergleich dazu nur noch sehr geringe Fl\u00e4chenanteile ein.
\n\u2022 Vergleichende Untersuchungen in niedermoorreichen Vorranggebieten des Naturschutzes: Grundlage f\u00fcr die Auswertung waren zu verschiedenen Zeitpunkten (Beginn 1930er Jahre) durchgef\u00fchrte Vegetationskartierungen. In den Gebieten wurden seit etwa den 1980er Jahren Naturschutzma\u00dfnahmen wie Nutzungsextensivierung und Vern\u00e4ssung umgesetzt. Folgende Trends wurden beobachtet: In den 1930er Jahren war das Gr\u00fcnland \u00fcberwiegend von artenreichen Feuchtwiesen an Standorten mit geringen THG-Emissionen gepr\u00e4gt. Auch in den 1960er Jahren \u00e4nderte sich die Situa-tion nur unwesentlich, wenngleich die Nutzungsintensit\u00e4t abnahm und einige Fl\u00e4chen brachfielen. In den 1970er bis 1980er Jahren \u00e4nderte sich die Nutzung der Moorfl\u00e4chen deutlich, Teilfl\u00e4chen wurden intensiviert, andere aufgegeben. Folge war eine dramatische Abnahme der botanischen Artenvielfalt und im Mittel auch eine Zunahme der THG-Emissionen. Bis heute hat sich der Trend trotz intensiver Bem\u00fchungen seitens des Naturschutzes noch fortgesetzt. Positive Ausnahmen sind die Auswirkungen lokaler Pflegenutzungen und Vern\u00e4ssungsma\u00dfnahmen.
\n\u2022 Analyse ehemals intensiv als Acker oder Gr\u00fcnland genutzter Mineralbodenfl\u00e4chen der Stiftung Naturschutz (sog. \u00d6kokonten-Fl\u00e4chen): Die Vegetation zeigte 10 bis 15 Jahre nach Umstellung auf extensive Beweidung ohne D\u00fcngung unterschiedliche Entwicklungen. Sowohl hinsichtlich der fl\u00e4chenhaften Anteile von artenreichen sog. Wertbiotopen wie auch des Vorkommens gef\u00e4hrdeter Arten war die Entwicklung in Gebieten auf der Geest mit sandigen Ausgangssubstraten erfolgreicher als in Gebieten des \u00d6stlichen H\u00fcgellandes mit lehmig-tonigen B\u00f6den. Zudem entwickelten sich ehemalige Ackerfl\u00e4chen unter naturschutzfachlichen Gesichtspunkten besser als ehemaliges Intensivgr\u00fcnland.
\n\u2022 Auswirkungen der gro\u00dffl\u00e4chigen Beweidung auf die Gr\u00fcnlandvegetation: Auf allen Mineralbodenfl\u00e4chen des Untersuchungsgebietes im Eidertal bei Kiel wurden nach ca. 20 Jahren erfolgreiche Entwicklungstrends in Form einer Zunahme von Magerkeitszeigern diagnostiziert. Auch hier spielte die Ausgangssituation wie das Vorhandensein offener Fl\u00e4chen (ehemalige \u00c4cker) zu Beginn der Nutzungsumstellung eine signifikante Rolle. Au\u00dferdem sind offensichtlich Zeitr\u00e4ume von mehr als 10 Jahren der extensiven Nutzung erforderlich bis sich Erfolge einstellen. Im Niedermoorgr\u00fcnland gelang es mit der extensiven Beweidung, die botanische Artenvielfalt weitgehend zu erhalten.
\n\u2022 Entwicklung eines durch Grabenanstau vern\u00e4ssten Moorgebietes: Auch in diesem Teilbereich des Eidertals lag eine fast 20-j\u00e4hrige Zeitreihe von vegetationskundlichen Dauerfl\u00e4chen nach der Vern\u00e4ssung vor. Zudem wurden hydrologische Messungen durchgef\u00fchrt. Diese zeigten sofort nach dem Grabenanstau eine erfolgreiche Entwicklung der Wasserstandsdynamik. Auch die Vegetation entwickelte sich positiv, denn Zeigerarten f\u00fcr n\u00e4hrstoffreiche Bedingungen und eine intensivere Gr\u00fcnlandnutzung nahmen ab und potenziell torfbildende Pflanzenarten gewannen an Bedeutung. Allerdings wurde auch hier deutlich, dass nur mit einer Pflegemahd eine artenreiche Feuchtwiesenvegetation erhalten bzw. entwickelt werden kann.<\/p>\n
Entwicklung von Fernerkundungsmethoden auf kleinr\u00e4umiger und gro\u00dfr\u00e4umiger Skala (AP 3)
\n\u2022 Historische Fernerkundungsdaten f\u00fcr die retrospektive Analyse von Gr\u00fcnland\u00f6kosystemen: Naturschutzfachlich relevante Landschaftselemente konnten in historischen Luftbildern meist gut visuell interpretiert werden, wobei Bildsch\u00e4rfe und Kontrast die Erkennbarkeit beeinflussten. Eine automatisierte Erkennung mittels GLCM-Deskriptoren und Ridge-Operatoren war nur eingeschr\u00e4nkt m\u00f6glich, da Variabilit\u00e4ten in der Datenqualit\u00e4t und Bildverzerrungen eine standardisierte Prozesskette erschwerten. Das Segment Anything Model lieferte ohne Nutzer-Input keine zufriedenstellenden Ergebnisse, konnte jedoch durch interaktive Anwendungen teilweise verbessert werden, blieb aber f\u00fcr eine automatisierte Klassifikation unzureichend. Insgesamt zeigte sich, dass historische Luftbilder wertvolle retrospektive Informationen liefern, die automatisierte Informationsextraktion jedoch durch Qualit\u00e4tsdefizite limitiert ist und aktuell nur als unterst\u00fctzende Methode in der manuellen Digitalisierung sinnvoll erscheint.
\n\u2022 Jahreszeitlicher Verlauf von Vegetation: Der CRI wurde zur Analyse der saisonalen Dynamik des Chlorophyllgehalts und der Landoberfl\u00e4chenph\u00e4nologie in Schleswig-Holstein f\u00fcr den Zeitraum 2018 bis 2023 berechnet. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden liefert die indexbasierte Darstellung aggregierte Informationen auf Pixel-Ebene und erm\u00f6glicht eine detaillierte Beobachtung der Vegetationsentwicklung \u00fcber ganze Jahreszyklen. Die Ergebnisse zeigen, dass ph\u00e4nologische Muster aufgrund von Klima- und Wetterfluktuationen j\u00e4hrlich variieren. Diese Methode bietet damit eine h\u00f6here zeitliche Aufl\u00f6sung als konventionelle Monitoringans\u00e4tze auf Dauerfl\u00e4chen.
\n\u2022 \u00dcberstauung im Herbst und Winter: F\u00fcr Schleswig-Holstein wurden tempor\u00e4re \u00dcberstauungsevents von 2018 bis 2022 kartiert, wobei Wasserfl\u00e4chen auf Feldschl\u00e4gen gut detektiert werden konnten. Unsicherheiten entstanden durch Schattenwurf und unmaskierte Wolken, w\u00e4hrend eine quantitative Validierung mangels in-situ Daten nicht m\u00f6glich war. Aufgrund der begrenzten zeitlichen Aufl\u00f6sung von Sentinel-2 und h\u00e4ufig starker Bew\u00f6lkung traten Datenl\u00fccken auf, insbesondere im Winter 2021 mit einem Datenverlust von 97 %. Die Weiterentwicklung des eigenen Ansatzes wurde zugunsten eines bereits verf\u00fcgbaren, frei zug\u00e4nglichen Produkts des Landesamtes f\u00fcr Vermessung und Geoinformation eingestellt.
\n\u2022 Wasserversorgung im Verlauf der Vegetationsperiode: Im Projekt wurden die Indizes NDWI1 und NDWI2 aus l\u00fcckenlosen HLS-Bildkompositen mit einer zeitlichen Aufl\u00f6sung von 10 Tagen f\u00fcr den Zeitraum 2018 bis 2023 abgeleitet. Pro Vegetationsperiode (M\u00e4rz bis September) ergaben sich 16 Messpunkte f\u00fcr die gesamte Landesfl\u00e4che Schleswig-Holsteins. Die Indexdarstellung erm\u00f6glicht es Naturschutzmanager*innen, die Wasserverf\u00fcgbarkeit auf Landschaftsebene zu visualisieren und liefert fl\u00e4chenhafte Informationen zum Bodenfeuchtegrad in Interessengebieten.
\n\u2022 Beweidung und Beweidungsintensit\u00e4t: Die Modellierung von Verbiss- und Vertrittmustern war mit den verf\u00fcgbaren Fernerkundungsdaten nicht m\u00f6glich, da diese Ph\u00e4nomene nur lokal begrenzt auftreten und eine sehr hohe r\u00e4umliche und zeitliche Aufl\u00f6sung erfordern. Die vorhandenen Daten, insbesondere DOPs, boten zwar eine ausreichende r\u00e4umliche Aufl\u00f6sung, wurden aber nicht h\u00e4ufig genug aktualisiert, um jahresaktuelle Ver\u00e4nderungen zu erfassen. Automatisierte Verfahren zur Erkennung linienhafter Strukturen zeigten Einschr\u00e4nkungen, da geringe Kontrastunterschiede in der Vege-tation f\u00e4lschlicherweise als linienhafte Muster interpretiert wurden. Drohnen k\u00f6nnten aufgrund ihrer flexiblen Einsatzm\u00f6glichkeiten und h\u00f6heren spektralen Aufl\u00f6sung eine bessere Alternative f\u00fcr die Analyse kleinskaliger Weidemuster bieten, was jedoch weiterer Forschung bedarf.
\n\u2022 Verbuschung und Geh\u00f6lzabdeckung: Die Shepherd-Segmentierung lieferte eine hochwertige Objektbasis f\u00fcr die Klassifikation von Geh\u00f6lzbest\u00e4nden, wobei die hohe Genauigkeit der Ergebnisse durch eine qualitative Pr\u00fcfung best\u00e4tigt wurde. Eine Verschneidung mit dem Basis-DLM zeigte Verluste von Geh\u00f6lzbest\u00e4nden, w\u00e4hrend kein Zuwachs detektiert wurde, was entweder auf tats\u00e4chlichen fehlenden Zuwachs oder bereits erfasste Daten im DLM zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Ein Verbuschungsmonitoring konnte aufgrund fehlender hochaufl\u00f6sender Daten und fehlender Referenzkartierungen nicht getestet werden.
\n\u2022 Bl\u00fchaspekte: Der im Projekt entwickelte Magenta Vegetation Index erwies sich als zuverl\u00e4ssige Grundlage zur Identifikation magentafarbener Vegetation und erm\u00f6glichte die Entwicklung einer effektiven Prozesskette f\u00fcr das drohnenbasierte Monitoring von Zeigerarten. Die Methode erreichte eine hohe Klassifikationsgenauigkeit (F1-Score: 0,99) und lieferte Ergebnisse, die mit herk\u00f6mmlichen in-situ Pflanzenzensus vergleichbar waren, bei moderaten Abweichungen. In der Lehmkuhlener Stauung wurde 2022 ein R\u00fcckgang der Dactylorhiza majalis-Individuen um bis zu 62 % im Vergleich zu 2021 festgestellt, wobei regionale Unterschiede und lokale Zuw\u00e4chse, vermutlich durch Mahdgut\u00fcbertragung, beobachtet wurden. Die Methode erwies sich als kosteneffizient, objektiv und reproduzierbar und erm\u00f6glichte eine pr\u00e4zisere sowie weniger st\u00f6rende Erfassung von Pflanzenpopulationen als traditionelle Kartierungen.
\n\u2022 Detektion von hochwertigem Gr\u00fcnland: Die Klassifikationsergebnisse zeigten eine hohe Vorhersagequalit\u00e4t bei der Differenzierung verschiedener Gr\u00fcnlandtypen mit einem durchschnittlichen F1-Score von 0,86. Fehlklassifikationen traten haupts\u00e4chlich zwischen botanisch \u00e4hnlichen Gr\u00fcnlandtypen auf. Die Aggregation der Ergebnisse zum HNV Score erm\u00f6glichte eine zuverl\u00e4ssige Differenzierung zwischen botanisch hochwertigem und nicht hochwertigem Gr\u00fcnland. Eine \u00dcbertragung der Methode auf amtlich bekannte Dauergr\u00fcnlandfl\u00e4chen ergab, dass 8 % der Kulisse aus Sicht der Fern-erkundung als hochwertiges Gr\u00fcnland einzustufen sind. Etwa 66 % des botanisch hochwertigen und 23 % des botanisch nicht hochwertigen Dauergr\u00fcnlands waren in der Biotopkartierung des Landes Schleswig-Holstein enthalten. F\u00fcr die zuvor nicht kartierten Dauergr\u00fcnlandfl\u00e4chen konnte eine erste Einsch\u00e4tzung zur potenziellen naturschutzfachlichen Relevanz gem\u00e4\u00df regionaler Entwicklungsziele vorgenommen werden.<\/p>\n
\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n
\u2022 Projektbeschreibung auf der Webseite der EOM Arbeitsgruppe (https:\/\/www.eom.uni-kiel.de\/de\/forschung\/abgeschlossene-forschungsprojekte\/detailseiten\/verknuepfung-von-vegetationsdaten-und-fernerkundungsmethoden-zur-erfolgskontrolle-eines-nachhaltigen-gruenland-managements).
\n\u2022 Workshops
\nEs wurden verschiedene Workshops mit der Stiftung Naturschutz, dem Landesamt f\u00fcr Umwelt (LfU), und der Integrierten Station Holsteinische Schweiz durchgef\u00fchrt. Am Abschlussworkshop nahmen teil: Stiftung Naturschutz, MELUND, LfU, Planungsb\u00fcros, Experten*innen des praktischen Naturschutzes<\/p>\n
\u2022 Ver\u00f6ffentlichungen
\nGr\u00f6schler, K.-C. & Oppelt, N. (2022): Using drones to monitor broad-leaved orchids (Dactylorhiza majalis) in high nature value grassland. Drones, 6(7), 174; https:\/\/doi.org\/10.3390\/drones6070174
\nMartens, T., Burbaum, B., Trepel, M., Schrautzer, J. (2022): Climate protection and nature conser-vation in peatland areas: How does this match with present day agricultural practice? Mires and Peat, Volume 28, https: \/\/doi.org\/10.19189\/MaP.2021.OMB.StA.2289
\nGr\u00f6schler, K.-C., Muhuri, A., Roy, S. K., Oppelt, N. (2023): Monitoring the Population Develop-ment of Indicator Plants in High Nature Value Grassland Using Machine Learning and Drone Data. Drones 2023, 7(10), 644; https: \/\/doi.org\/10.3390\/drones7100644
\nMartens, T., Trepel, M., Schrautzer, J. (2024): Bedeutung der Moorboden und weiterer kohlenstoff-reicher Boden fur den Natur- und Klimaschutz in Schleswig-Holstein. Natur und Landschaft 99: 2-9, https:\/\/doi.org10.19217\/NuL2024-01-01
\nGr\u00f6schler, K.-C., Martens, T., Schrautzer, J., Oppelt, N. (2024): Data-driven identification of high-nature value grasslands using Harmonized Landsat Sentinel-2 time series data. Remote Sensing Applications: Society and Environment, https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.rsase.2024.101427<\/p>\n
Fazit<\/p>\n
Das Projekt hat auf verschiedenen Ebenen neue und potenziell praktisch nutzbare wissenschaftliche Erkenntnisse erbracht. Die vegetations\u00f6kologischen Arbeiten zur langfristigen Entwicklung der \u00d6kosystemleistungen von Gr\u00fcnland-\u00d6kosystemen zeigen, wie historische Kartierdaten und Ergebnisse aktueller Biotopkartierungen unter Arten- und Klimaschutzgesichtspunkten methodisch nachvollziehbar ausgewertet werden k\u00f6nnen. Die daf\u00fcr erforderlichen Transformationsprozesse unterschiedlicher Klassifikationskonzepte sind potenziell methodische Grundlagen f\u00fcr weitere Auswertungen auf nationaler und internationaler Ebene. Die Ergebnisse der Langzeitanalysen liefern Informationen zu \u00f6kologisch relevanten Referenz- und Zielzust\u00e4nden und Hinweise f\u00fcr die Beurteilung von Entwicklungspotenzialen unterschiedlicher Gr\u00fcnlandsysteme. Die im Projekt entwickelten Fernerkundungsmethoden erwiesen sich als wertvolle Erg\u00e4nzung zu herk\u00f6mmlichen Monitoringans\u00e4tzen, indem sie eine kosteneffiziente, fl\u00e4chendeckende und j\u00e4hrliche Bewertung der Habitatqualit\u00e4t auf unterschiedlichen Ma\u00dfstabsebenen erm\u00f6glichen. Der entwickelte Workflow bietet ein hohes Transferpotenzial und kann zur strukturierten \u00dcberwachung von Gr\u00fcnlandfl\u00e4chen auf nationaler und europ\u00e4ischer Ebene beitragen. Letztlich hat die gemeinsame Auswertung der beiden am Projekt beteiligten Arbeitsgruppen auch gezeigt, dass f\u00fcr die Einbindung der Tools in Monitoringkonzepte und die Auswertung der Ergebnisse eine intensive Zusammenarbeit zwischen Experten*innen aus den Bereichen der \u00d6kologie und Fernerkundung zwingend erforderlich ist.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Zielsetzung und Anlass des Vorhabens Der Anteil des Dauergr\u00fcnlands an der landwirtschaftlichen Fl\u00e4che in Deutschland betr\u00e4gt aktuell 28,5 % (UBA 2024). Im agrarisch gepr\u00e4gten Bundesland Schleswig-Holstein wird der gr\u00f6\u00dfte Teil davon (> 90 %) intensiv bewirtschaftet und ist f\u00fcr den Naturschutz von untergeordneter Bedeutung. Im Gegensatz dazu liefert das extensiv bewirtschaftete Gr\u00fcnland zahlreiche Gemeinwohlleistungen. Es […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"template":"","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[2422,50,70],"class_list":["post-27372","projektdatenbank","type-projektdatenbank","status-publish","hentry","tag-landnutzung","tag-naturschutz","tag-schleswig-holstein"],"meta_box":{"dbu_projektdatenbank_az_ges":"35544\/01","dbu_projektdatenbank_medien":"","dbu_projektdatenbank_pdfdatei":"","dbu_projektdatenbank_bsumme":"347.211,00","dbu_projektdatenbank_firma":"Christian-Albrechts-Universit\u00e4t zu Kiel\nInstitut f\u00fcr \u00d6kosystemforschung\nFachabteilung Angewandte \u00d6kologie","dbu_projektdatenbank_strasse":"Olshausenstr. 75","dbu_projektdatenbank_plz_str":"24118","dbu_projektdatenbank_ort_str":"Kiel","dbu_projektdatenbank_p_von":"2020-06-17 00:00:00","dbu_projektdatenbank_p_bis":"2024-12-31 00:00:00","dbu_projektdatenbank_laufzeit":"4 Jahre und 6 Monate","dbu_projektdatenbank_telefon":"+49 431 880 4595","dbu_projektdatenbank_inet":"http:\/\/www.ecosystems.uni-kiel.de\/home_jschrautzer","dbu_projektdatenbank_bundesland":"Schleswig-Holstein","dbu_projektdatenbank_foerderber":"173","dbu_projektdatenbank_ab_bericht":"","dbu_projektdatenbank_ist_nachbewilligung_von":"","dbu_projektdatenbank_hat_nachbewilligung":"","dbu_headerimage_cover":"","dbu_submenu":"","dbu_submenu_position":"","dbu_submenu_entry":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/projektdatenbank\/27372","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/projektdatenbank"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/projektdatenbank"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/projektdatenbank\/27372\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":40375,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/projektdatenbank\/27372\/revisions\/40375"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=27372"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=27372"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=27372"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}