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SINCA

Service- und systembasierter Auftrag zur Kohlenstoff-Bilanzierung für Vegetation und Landnutzung in Singapur.

Motivation und Ziele

Singapur ist Partner des Rahmenübereinkommens der Vereinten Nationen über Klimaänderungen (UNFCCC) und berichtet regelmäßig über die Treibhausgas-Emission und -Immission in diversen Sektoren im Rahmen seiner Nationalen Mitteilungen und zweijährlichen Aktualisierungsberichte. Singapurs Nationalparkbehörde (NParks) stellt Statistiken im  Sektor für Landnutzung, Landnutzungsänderung und Forstwirtschaft  (LULUCF) bereit und hat die  Österreichische Agentur für Waldentwicklung, Waldbewirtschaftung und internationale Kooperation (ANRICA) beauftragt, ein nationales Treibhausgas-Überwachungs-, Berichts- und Verifizierungssystem (MRV) aufzubauen. Die beteiligten Projektpartner decken alle Aspekte von der Fernerkundung über Biomasse- und Bodenuntersuchungen bis hin zur IPCC Berichterstattung ab. JOANNEUM RESEARCH war in diesem Rahmen für die Erhebung von  großmaßstäbigen und flächendeckenden Aktivitätsdaten mit den Methoden der Fernerkundung, Bildanalyse und Geoinformation zuständig.  

Heraus-forderungen

Die jährliche Beobachtung von Landbedeckung, Landnutzung (LU) und deren Änderung (LUC), die aus unterschiedlichen Satellitendaten erhoben werden, dient als wichtige Information für die Schätzung von Kohlenstoffbestand und -emission. Die historische Entwicklung, die benötigt wird um Entwicklungstrends zu analysieren, basiert auf Spot-Bildmosaiken (HR) aus den Jahren 1989 bis 2014 mit einer Bodenauflösung zwischen 5m und 20m. Aktuelle Jahre werden mittels sehr hochauflösender Pléiades Daten (VHR) mit 0,5m Auflösung kartiert, die den Anforderungen des Landes aufgrund seiner sehr heterogenen räumlichen  Landnutzungsverteilung und der hohen Dynamik der Landnutzungsänderungen gerecht werden.

Etwa ein Dutzend IPCC-kompatible Landnutzungskategorien innerhalb von vier Landbedeckungsklassen werden anhand eines gemeinsam erstellten Regelwerks unterschieden.  Detaillierte Referenzdaten wurden mittels Feldarbeit erhoben und durch die Interpretation von sehr hochauflösenden Satellitendaten sowie Zusatzinformation ergänzt. Sie dienten als Grundlage für die Klassifikation der jährlichen Landnutzungsänderungen. Als bewährte und nachvollziehbare Methoden wurde die Segmentierung von radiometrisch kalibrierten Satellitenbildmosaiken, die Klassifikation der Landbedeckung und darauf aufbauend eine regelbasierte Klassifizierung der Landnutzung sowie der Landnutzungsänderungen gewählt.

Ergebnisse

Die Landnutzungskarten der Jahre 2015 bis 2017 konnten durch die Verwendung von Pléiades Daten mit einer wesentlich höheren Auflösung von 0,5m erheblich verbessert werden.  Während die Definition der Landnutzungskategorien über die gesamte Zeitreihe konsistent bleibt, sind die Grenzen der Landnutzungsflächen für die aktuelle und zukünftige Kartierung wesentlich genauer. Als zusätzlicher innovativer Aspekt wurde aus Stereo-Satellitenpaaren 3D-Information gewonnen, wodurch die Unterscheidung von niedrigen und hochwüchsigen Vegetationskategorien deutlich verbessert werden konnte.  

Die Herausforderung aufgrund von unterschiedlichen Auflösungen und Genauigkeiten der historischen und der aktuellen Datengrundlagen wurden durch innovative Methoden gelöst, die auf einer überlappenden Kartierung von sowohl Spot als auch Pléiades-Daten für die beiden Jahre 2014 und 2015 basieren. Ergebnis sind einerseits Landnutzungskarten, andererseits Statistiken über die Landnutzungsänderung für jedes Jahr der gesamten Zeitreihe, welche eine essentielle Grundlage für die Kohlensoff-Berichterstattung darstellen.

Diese Anwendung ist vermutlich eine der wenigen, bei welcher flächendeckend sehr hochauflösende Satellitendaten für das Berichtswesen zu Kohlenstoffausstoß und -eintrag  eingesetzt werden. Andere Anwendungsmöglichkeiten umfassen die Visualisierung von Singapurs „City in a Garden“ Initiative, ökologische Modellierungen, 3D Visualisierungen, oder die urbane Baumhöhenkartierung.

Pléiades Satellitenbild

LC aus Pléiades

LC aus Pléiades (Umrisse)
und LU aus SPOT (farbig)

Partner
Auftraggeber