Analyse von Moordegradation und Trajektorien der Moorentwicklung unter Nutzung langer und dichter Zeitreihen von räumlich hoch aufgelösten multispektralen Satellitendaten in einer mehrdimensionalen moorspezifischen Landbedeckungsklassifikation

Stipendiatin/Stipendiat: Farina de Waard

Analyse von Moordegradation und Moortrajektorien mit raum-zeitlich hoch aufgelösten Satellitendaten.

 

Die weltweiten Moore speichern mit etwa 600 Gt mehr als die doppelte Menge Kohlenstoff der globalen Waldbiomasse. Neben ihrer großen Klimarelevanz bieten sie Ökosystemdienstleistungen, wie Wasserspeicherung und -regulierung, Nährstoffrückhaltung und spezifische Biodiversität. Die mit Entwässerung einhergehende Nutzung von Mooren für Land- und Forstwirtschaft oder zur Torfgewinnung führen zu Veränderungen von Vegetation, Wasserständen und Torfkörper (=Degradation). Als Folge davon werden große Mengen Treibhausgase emittiert und das Risiko für Torfbrände, Überschwemmungen, Verlust produktiver Flächen und Wassermangel bei Dürre steigt. Die ca. 18.600 km² Moore und Anmoore in Deutschland sind fast alle hochgradig degradiert und emittieren 47 Mt CO 2 -Äq./Jahr. Um weiterer Degradation und ihren Konsequenzen entgegenzuwirken, bedarf es der detaillierten Zustandserfassung durch Satellitenbildkarten, unter anderem als Entscheidungsgrundlage für Restaurationsmaßnahmen und deren Monitoring.

Ziel des Promotionsvorhabens ist die Ausweisung von Moorflächen im “Norddeutschen Moorraum” (BB, HB, HH, MV, NI und SH), welche aufgrund ihres hohen Potentiales zur Reduktion von Emissionen und Feuerrisiken, oder aufgrund ihrer positiven Perspektiven für den Biodiversitätsschutz, vorrangig wiedervernässt werden sollten. Dazu wird mittels räumlich hochaufgelösten, multispektralen Satellitendaten ein moorspezifisches Landbedeckungsmodell entwickelt, welches Angaben zur aktuellen Vegetation und Nutzung, Nutzungshistorie, dem Entwässerungs- und Degradationslevel, sowie der Intensität, Frequenz und Auswirkung von Hitze- und Trockenstress integriert und diese Information flächenhaft auf Zustandskarten dargestellt. Auf Basis dieser multidimensionalen Analyse werden charakteristische Trajektorien der Moorentwicklung bzw. Degradation abgeleitet, um besonders erfolgsversprechende Moorflächen für Maßnahmen zu identifizieren.

Zur flächenhaften Einschätzung des Moorzustandes im Norddeutschen Moorraum wird in einem mehrstufigen Ansatz ein umfassendes Landbedeckungssystem mit integrierten Degradationsleveln erarbeitet (“Moor-LC”). Dieses beinhaltet die aktuelle Landbedeckung durch Vegetations- und Nutzungsformen, sowie die damit verbundene Emissionen, die Beschreibung von Oberflächeneigenschaften zur aktuellen hydrologischen Situation und des Torfzustandes, sowie die Nutzungshistorie, integrativ und möglichst quantitativ dargestellt. Alle hierfür notwendigen Parameter lassen sich aus optischen Fernerkundungsdaten (Sentinel-2 ab 2016 und Landsat ab 1984) ableiten. Die Kombination von multisaisonalen Informationen (spektral-temporale Metriken und phänologische Metriken) und Verfahren des maschinellen Lernens erlaubt eine verlässliche Ableitung der Landbedeckung und Nutzungshistorie und eine Annäherung an die hydrologische Situation. In einem letzten Untersuchungsschritt wird die Möglichkeit der räumlichen Übertragung des Ansatzes nach Russland exploriert.

Das Promotionsvorhaben schließt eine Lücke von hoher praktischer Bedeutung: Deutschlands degradierte Moore haben vielfache negative Konsequenzen für Natur und Gesellschaft, jedoch sind verfügbare Landbedeckungs- oder Landnutzungssysteme nicht in der Lage, die oft graduellen Nutzungs- und Degradationslevels von Mooren abzubilden, welche u. a. die Emissionen beeinflussen. Die Ergebnisse des Promotionsvorhabens dienen Akteuren in vielfältiger Weise als Entscheidungshilfe und zur konkreten Maßnahmenentwicklung (z. B. auf Länderebene) für Klima- und Umweltschutzziele.

Förderzeitraum:
01.01.2021 - 31.12.2023

Institut:
Universität Greifswald Institut für Geographie und Geologie AG Fernerkundung und Geoinformationsverarbeitung

Betreuer:
Prof. Dr. Sebastian van der Linden

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