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Ökologischer Betrieb
© BLE, Bonn/Thomas Stephan
Ökologischer Betrieb
Institut für

BW Betriebswirtschaft

Projekt

Ökologische und sozioökonomische Funktionen tropischer Tieflandregenwald-Transformationssysteme (EFForTS)


Federführendes Institut BW Institut für Betriebswirtschaft

Landschaftsausschnitte in unterschiedlichen räumlichen Skalen
© Sentinel-Daten: ESA; Laserscanner-Daten: Universität Göttingen
Landschaftsausschnitte in unterschiedlichen räumlichen Skalen

Sonderforschungsbereich 990: Ökologische und sozioökonomische Funktionen tropischer Tieflandregenwald-Transformationssysteme (Sumatra, Indonesien)

Die Transformation von tropischem Regenwald in Kautschuk- und Ölpalmenplantagen wirkt sich umfassend auf die Natur sowie die Lebensverhältnisse in einer Region aus. Mit Fernerkundung können wir die raum-zeitlichen Muster und Ursachen solcher Prozesse analysieren.

Hintergrund und Zielsetzung

In den letzten Jahrzehnten hat sich das Tiefland der Provinz Jambi auf Sumatra (Indonesien) von Wäldern zu einer von Nutzpflanzen dominierten Landschaft von Kautschuk- und Ölpalmenplantagen gewandelt. EFForTS ist ein von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) geförderter Sonderforschungsbereich 990, der die ökologischen und sozioökonomischen Auswirkungen dieses Wandels untersucht. Grundlage dafür sind Forschungsarbeiten, die im Gebiet von Bukit Duabelas und Hutan Harapan in der Provinz Jambi mit Schwerpunkt auf kleinbäuerlichen Systemen durchgeführt wurden.

Vorgehensweise

Im EFForTS-Projekt arbeiten mehr als 160 Forscher der Universität Göttingen, der Universität Hohenheim, des Thünen-Instituts und der Leibniz-Gemeinschaft in Deutschland und der indonesischen Universitäten IPB University (Bogor), UNTAD (Tadulako University, Palu) und UNJA (University of Jambi) eng zusammen, die ein breites Spektrum von Disziplinen vertreten, darunter Ökologie, Forstwirtschaft, Landwirtschaft, Fernerkundung, Wirtschaft, Humangeographie und Kulturanthropologie.

Die Aufgaben der Fernerkundung sind hierbei:

  • Dokumentation des Landbedeckungs- und Landnutzungswandels in der Provinz Jambi, Sumatra
  • Erfassung der Bestandsstruktur von Wald- und Plantagenflächen auf Basis von Metriken, die aus hochauflösenden Punktwolken einer Laserscanner-Befliegung abgeleitet werden
  • Hochskalierung der Indikatoren zur Beschreibung des Zustands und der Belastung der Wald- und Plantagenökosysteme von der Plotebene auf die Landschaftsebene auf Basis der verfügbaren Fernerkundungsdaten

Ergebnisse

Im Rahmen der Aufgaben wurden für das Projekt eine Reihe von räumlich-expliziten Informationsebenen über den Status und Zustand der Landnutzung und Bestandsstruktur im Untersuchungsgebiet generiert. Hierfür wurden z. T. neue Methoden der Datenprozessierung und -Auswertung entwickelt und wissenschaftlich publiziert (siehe Publikationen).

Die Liste der aus Fernerkundungsdaten abgeleiteten Produkte umfasst im Einzelnen:

  • eine Sammlung von 22 Metriken der Vegetationsstruktur, die aus den Daten der LIDAR-Befliegungen für Teile des Untersuchungsgebiets erstellt wurden (siehe Camaretta et al. 2021)
  • eine Landbedeckungsklassifikation auf Basis der LIDAR-Metriken für das Referenzjahr 2020 (Camaretta et al. 2021)
  • Karten der Vegetationshöhe (Kronenhöhe) für das gesamte Untersuchungsgebiet (Provinz Jambi) auf Basis einer Fusion von punkthaften satellitengestützten LIDAR-Aufnahmen (GEDI) und flächendeckend verfügbaren interferometrischen Radar-Daten der TanDEM-X Mission (Schlund et al. 2023)
  • Karten der oberirdischen Biomasse und deren Änderung (2012/2019) auf Basis von korrigierten Digitalen Höhenmodellen der TanDEM-X MIssion (Schlund et al. 2021)

Die vorliegenden Daten und Produkte dienen den Projektpartnern als Grundlage für das Upscaling der Ergebnisse aus den Felderhebungen und Untersuchung von der Plotebene auf die Landschaftsebene. 

Links und Downloads

offizielle Projektseite an der Universität Göttingen: www.uni-goettingen.de/de/310995.html

Beteiligte externe Thünen-Partner

Geldgeber

  • Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
    (national, öffentlich)

Zeitraum

1.2020 - 12.2023

Weitere Projektdaten

Projektstatus: abgeschlossen

Publikationen zum Projekt

  1. 0

    Wenzel A, Westphal C, Ballauff J, Berkelmann D, Brambach F, Buchori D, Camaretta N, Corre MD, Daniel R, Darras K, Erasmi S, Formaglio G, Hölscher D, Al-Amin Iddris N, Irawan B, Knohl A, Kotowska MM, Krashevska V, Kreft H, Mulyani Y, et al (2024) Balancing economic and ecological functions in smallholder and industrial oil palm plantations. Proc Nat Acad Sci USA 121(17):e2307220121, DOI:10.1073/pnas.2307220121

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn068122.pdf

  2. 1

    Paterno GB, Brambach F, Guerrero-Ramírez N, Zemp DC, Cantillo AF, Camarretta N, Moura CCM, Gailing O, Ballauff J, Polle A, Schlund M, Erasmi S, Iddris NA, Khokthong W, Sundawati L, Irawan B, Hölscher D, Kreft H (2024) Diverse and larger tree islands promote native tree diversity in oil palm landscapes. Science 386(6723):795-802, DOI:10.1126/science.ado1629

  3. 2

    May PB, Schlund M, Armston J, Kotowska MM, Brambach F, Wenzel A, Erasmi S (2024) Mapping aboveground biomass in Indonesian lowland forests using GEDI and hierarchical models. Remote Sens Environ 313:114384, DOI:10.1016/j.rse.2024.114384

  4. 3

    Schlund M, Wenzel A, Camarretta N, Stiegler C, Erasmi S (2023) Vegetation canopy height estimation in dynamic tropical landscapes with TanDEM-X supported by GEDI data. Methods Ecol Evol 14(7):1639-1656, DOI:10.1111/2041-210X.13933

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn065101.pdf

  5. 4

    Schlund M, Kotowska MM, Brambach F, Hein J, Wessel B, Camarretta N, Silalahi M, Surati Jaya IN, Erasmi S, Leuschner C, Kreft H (2021) Spaceborne height models reveal above ground biomass changes in tropical landscapes. Forest Ecol Manag 497:119497, DOI:10.1016/j.foreco.2021.119497

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn063766.pdf

  6. 5

    Camarretta N, Ehbrecht M, Seidel D, Wenzel A, Zuhdi M, Merk MS, Schlund M, Erasmi S, Knohl A (2021) Using airborne laser scanning to characterize land-use systems in a tropical landscape based on vegetation structural metrics. Remote Sensing 13:4794, DOI:10.3390/rs13234794

    https://literatur.thuenen.de/digbib_extern/dn064242.pdf

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