Die Entwicklung des Waldbestandes der Zentralmongolei in den letzten 40 Jahren: Einsatz von Fernerkundung und GIS beim Waldmonitoring

Abstract

Die im zentralasiatischen Trockengürtel liegende Mongolei besteht überwiegend aus Steppen und Wüsten, doch bedecken das nördliche Fünftel des Landes Taigawälder, die eine Übergangszone zwischen der sibirischen Taiga und den weiter südlich gelegenen zentralasiatischen Steppen bilden. Wegen anthropogener Eingriffe sowie natürlicher Regeneration und Wiederaufforstung verändern sich die Ausdehnung und Zusammensetzung dieser Bestände ständig. Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wird das Anwendungspotenzial der Fernerkundung- und GIS gestützten Methoden zum Monitoring der mongolischen Waldbestände anhand der multitemporalen Satellitenbilddaten (1974-2011) vorgestellt. Als Untersuchungsgebiet wurde die Gebirgswaldsteppe im östlichen Teil des Khangai-Gebirges der Mongolei ausgewählt. Zur vorliegenden Untersuchungen wurden die multitemporalen Landsat-Daten und auch weitere Geometrie- und Sachdaten, wie z.B. Forsteinrichtungskarten, digitale Geländemodelle, topographische Kartenblättern sowie terrestrische Aufnahmen herangezogen. Die Ermittlung zeitlicher Veränderungen der Waldflächen im Untersuchungsgebiet erfolgt mittels der Hauptkomponenten Transformation (HKT) Bildverknüpfung von den multitemporalen Fernerkundungsdaten. Hierbei wurden radiometrisch aufbereitete und geometrisch korrigierte Landsat-Daten verwandt und die daraus erstellten Veränderungsbilder klassifiziert. Des Weiteren fand der NDVI insbesondere im Rahmen der Klassifizierung zur Erfassung von immergrünen Nadelwaldbeständen (Pinus sibirica) aus den zur Verfügung stehenden Landsat TM Winteraufnahmen Anwendung. Beispiele von praktischer Anwendung der Ergebnisse liegen in der kombinierten Nutzung von Aster GDEM Daten und Waldmasken, die aus multitemporalen Landsat Daten erstellt wurden. Darüber hinaus wurden die Auswertungen zur Korrelation zwischen der Waldverteilung und den primären topographischen Parametern Höhe, Exposition, Hangneigung sowie die potenziellen Aufforstungsflächen im Untersuchungsgebiet vorgestellt. Auf der Basis von Ergebnissen dieser Dissertation können weitere Maßnahmen zum Schutz, Monitoring und nachhaltigen Bewirtschaftung der Waldressourcen sowie zu den Aufforstungen im Forschungsgebiet durchgeführt werden.

ABSTRACT In arid zone of Central Asia located Mongolia consists predominantly of Gobi and Steppe. However one-fifth of the territory is covered with Taigaforest, which is merging zone of southern Sibirian Taiga into northern Central Asian Steppe. Tree species composition and its distribution range of this forest are changing permanently due to anthropogenic attacks, natural regeneration and reforestation activities. This thesis introduces the application potential of remote sensing and GIS-supported methods to monitor forest resources in Mongolia, based on multitemporal satellite imagery (1974-2011). The eastern part of Khangai mountains of Mongolia was selected as research area. Used data for the study are multitemporal Landsat imagery as well as geometrical and technical data such as: forest inventory map, digital elevation model, topographic map and terrestrial data. Chronological forest changes were detected by Principle Component Transformation on multitemporal satellite imagery. In this procedure the radiometric and geometric corrected Landsat data were mixed through linear combination and the classification of resultant change detection image was performed. In addition the NDVI of Landsat data, acquired in winter, was applied to classify the evergreen stands (pinus sibirica). From mutitemporal Landsat data generated forest masks were integrated with Aster GDEM to perform spatial analysis. Derived results of the forest area in relation to relief parameters such as elevation, aspect and slope, as well as overview of the potential areas for afforestation were visualized. On basis of the thesis results the further actions on protection, monitoring, sustainable utilization of forest resources and reforestation can be conducted in the research area.