Fernerkundungsbasierte Klassifizierung von Lebensraumtypen in Flussauen und ihre Anwendung in der Planungspraxis

  • Ansprechperson:

    Prof. Dr. Gregory Egger

    Isabell Becker

  • Förderung:

    gefördert durch die Deutsche Bundesstiftung Umwelt (AZ: 39546/01)

  • Projektbeteiligte:

    - SJE Ecohydraulic Engineering GmbH

    - Aueninstitut, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

  • Starttermin:

    1/2025

  • Endtermin:

    6/2026

Fernerkundungsbasierte Klassifizierung von Lebensraumtypen in Flussauen und ihre Anwendung in der Planungspraxis

Integration von fernerkundungsbasierten Vegetationsstrukturkarten in hydrodynamisch-numerische Modelle als Grundlage für die Optimierung von Hochwasserschutzmaßnahmen

Wiederkehrende Hochwasser und besonders einige Extremereignisse in den letzten Jahren verdeutlichen die hohe Bedeutung eines wirksamen Hochwasserschutzes. Ein zentrales Werkzeug hierfür sind hydrodynamisch-numerische Modelle (HN-Modelle), die Strömungen und Wasserspiegellagen simulieren. Für deren Genauigkeit sind sogenannte Rauheitsbeiwerte entscheidend, die stark von der Vegetationsstruktur beeinflusst werden. Derzeit werden hierfür meist pauschale Werte verwendet, was die Aussagekraft der Modelle einschränkt.

In unserem Projekt, gefördert durch die Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU), wird deshalb das Tool „Google4Habitat“ (Egger et al., 2024) weiterentwickelt, Mit diesem können Vegetationstypen mittels hochaufgelöster, multispektraler Satellitenbilder in Kombination mit Felddaten klassifiziert werden. Das Tool wird auf der Plattform Google Earth Engine (GEE) implementiert. Jedem Vegetationstyp (wie Pionierfluren, Weidengebüschen und Auwäldern) werden Rauheitsbeiwerte zugeordnet und diese Information in HN-Modelle integriert. 

Die Ziele des Projekts sind u. a. die Entwicklung eines GEE-Tools zur Erfassung von Vegetationsstrukturen, die Anwendung des Tools an unterschiedlichen Flusstypen, die Analyse der Vegetationsdynamik nach Hochwasserereignissen sowie die Optimierung des Tools mit Feedback aus der Planungspraxis.

Durch „Google4Habitat“ können bestehende Ansätze zur Erfassung von Vegetationsstruktur- oder Lebensraumtypen effizienter gestaltet werden und für größere Gebiete weniger zeit- und kostenintensiv ausgewiesen werden.

Eine ausführlichere Projektbeschreibung findet sich auf der DBU-Website: https://www.dbu.de/en/projektdatenbank/39546-01/

Egger, G.; Preinstorfer, S.; Kollmann, M.; Becker, I.; Izquierdo-Verdiguier, E.; Paul, M. (2024). Google4Habitat – a novel method for remote sensing-based habitat classification using Google Earth Engine. Carinthia.2: Mitteilungen des Naturwissenschaftlichen Vereins für Kärnten, Part3, Vol.1 (1), 8–28.