Thomas Baldauf
20. Februar 2014
Das Thünen Ins2tut und GEOSS: Beiträge, Potenziale, SchniAmengen
Dr. Thomas Baldauf Interna2onales Waldmonitoring (REDD+)
Monitoring reduced emissions from deforestation and forest degradation
(REDD+): capabilities of high-resolution active remote sensing data Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014
(1)
Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014
31 %
Lebensgrundlage undendliche Ressource
13 Mill. Ha / Jahr
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EDD+
Der REDD+ Mechanismus
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5 Aktivitäten
4 Komponenten
3 Phasen der Implementierung
2 Akteure
1 Ziel
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Gründe der Entwaldung
(5)
städtische Raumplanung
Infrastrukturmaßnahmen
Bergbau
Subsistenz-Landwirtschaft
Kommerzielle Landwirtschaft
(6)
Afrika Amerika Asien
100%
90%
80%
70%
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50%
40%
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10%
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Gründe der Walddegradierung
Feuchte Tropen
Bras. Amazonas
Tropische Regionen
Tropisches Asien
Tropisches Afrika
0% 100% 200% 300%
Emissionen aus
(7-13)
EntwaldungWalddegradierung
Afrika Amerika Asien
Tierweide
unkontrollierte Feuer
Brennholz
Holzgewinnung
100%
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Gründe der Walddegradierung
Feuchte Tropen
Bras. Amazonas
Tropische Regionen
Tropisches Asien
Tropisches Afrika
0% 100% 200% 300%
Emissionen aus
(7-13)
EntwaldungWalddegradierung
Afrika Amerika Asien
Tierweide
unkontrollierte Feuer
Brennholz
Holzgewinnung
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014
• Messen, Berichten und Verifizieren
• IPCC GPG (Aktivitätsdaten, Emissionsfaktoren) schon für KP-Länder eine Herausforderung
• Erkennung kleinräumiger Änderungen schwierig
• Kosteneffizienz der Methoden ist zentraler Schwerpunkt
Die MRV-Komponente
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014
Hoch aufgelöste, aktive Fernerkundungsdaten sind ein geeignetes Werkzeug, um im Rahmen von REDD+ über Walddegradierung zu berichten.
Ziel (A): Untersuchung und Bewertung verschiedener Fernerkundungstechniken auf ihre Eignung für eine Abschätzung von Walddegradierung.
Ziel (B): Entwicklung eines Ansatzes, um Walddegradierung in tropischen Feuchtwäldern mittels hoch aufgelöster RADAR (Radio Detection and Ranging) Daten zu erkennen.
Ziel (C): Quantifizieren des Einflusses von Bestandescharakteristika auf die Zuverlässigkeit des entwickelten Ansatzes.
Ziel (D): Quantifizieren der Genauigkeit des entwickelten Ansatzes.
Die Hypothese
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Walddegradierung unter REDD+
Wald
offener Wald
kein Wald
C
Zeit
Entwaldung
Entwaldung
Entwaldung
W a l d d e g r a d i e r u n g
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Walddegradierung unter Schirm
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014REDD+ & RADAR Fernerkundung
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Das Projekt in Caracaraí/Brasilien
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Der methodische Ansatz
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Meter
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Ergebnis der Änderungserkennung
Entnommene Bäume Bäume
Änderungen L25 Änderungen L50
Ergebnis der Änderungserkennung
Legende:
Meter
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014
Gesamt-genauigkeit 98.25%98.25%
Produzenten- genauigkeit
Nutzer- genauigkeit
keine Änderung 99.9% 98.2%
Änderung 86.0% 99.0%
Ergebnis der Änderungserkennung
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014
Bestandesparameter Biomasse & Kronenfläche
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Ergebnisse der Promotion von Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014Ergebnis für soziale Stellung
0%
25%
50%
75%
100%
unterständig
beherrscht
(mit)herrschend
Alle Klassen
86%89%87%84%
erkannt nicht erkannt
unterständig
beherrscht
(mit)herrschendEr
gebn
isse
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hode
Einf
ühru
ng in
RED
D+
Integration in einnationales MRV-System
Brasilien Madagaskar
Landesfläche [1000ha] 845,651 58,154
Waldfläche [1000ha] 519,522 12,553
Anzahl an Szenen für 1% Abdeckung
1,039 25
Datenkosten für 1% Abdeckung
7,013,547 € 169,466 €
Legende: Wald
Stichprobengitter:kein WaldWald in 2,5km Distanz
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Dr. Thomas Baldauf; 20.02.2014
Quellenangaben: (1) Simmon, R., 2011. Global Land Cover Classification: Map of Land Cover Classification from the MODIS instrument aboard Terra. NASA; MODIS Land Cover Group, Boston University. http://visibleearth.nasa.gov/view.php?id=76695. Accessed 4 January 2013.
(2) CLC2006, 2009. CORINE Land Cover 2006. CORINE Land Cover (CLC2006); Umweltbundesamt, DLR-DFD 2009.
(3) Meridian Institute, 2009. Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation (REDD): An Options Assessment Report. Prepared for the Government of Norway, Norway.
(4) bekerja, 2011. The Earth Lungs. http://think-environment.blogspot.de/2011/06/earth-lungs.html. Accessed 10 April 2013.
(5) Kissinger, G., Herold, M., Sy, V. de, 2012. Drivers of Deforestation and Forest Degradation: A Synthesis Report for REDD+ Policymakers.
(6) FAO, 2008. World’s Forests edition. National Inquirer 11 (1), 17.
(7) Achard, F., Eva, H.D., Stibig, H.-J., Mayaux, P., Gallego, J., Richards, T., Malingreau, J.-P., 2002. Determination of Deforestation Rates of the World's Humid Tropical Forests. Science 297 (5583), 999–1002.
(8) Asner, G.P., Knapp, D.E., Broadbent, E.N., Oliveira, P.J.C., Keller, M., Silva, J.N., 2005. Selective Logging in the Brazilian Amazon. Science 310 (5747), 480–482.
(9) Houghton, R.A., 2003. Revised estimates of the annual net flux of carbon to the atmosphere from changes in land use and land management 1850-2000. Tellus Series B Chemical And Physical Meteorology 55 (2), 378‐390.
(10)Flint, E., Richards J.F, 1994. Trends in carbon content of vegetation in South and Southeast Asia associated with changes in land use, in: Dale, V.H. (Ed.), Effects of land-use change on atmospheric C0 2 concentrations. South and Southeast Asia as a case study, 1 ed. Ecological studies 101. Springer, New York.
(11)Houghton, R.A., Hackler, J.L., 1999. Emissions of carbon from forestry and land-use change in tropical Asia. Global Change Biology 5 (4), 481–492.
(12) Iverson, L.R., Brown, S., Prasad, A., Mitasova, H., Gillespie, A.J.R., Lugo, A.E., 1994. Use of GIS for estimating potential and actual forest biomass for continental South and Southeast Asia, in: Dale, V.H. (Ed.), Effects of land-use change on atmospheric C0 2 concentrations. South and Southeast Asia as a case study, 1 ed. Ecological studies 101. Springer, New York.
(13)Gaston, G., Brown, S., Lorenzini, M., Singh, K.D., 1998. State and change in carbon pools in the forests of tropical Africa. Global Change Biology 4 (1), 97–114.
(14)NASA, 2010. The Gateway to Astronaut Photography of Earth: Astronaut Photography of Earth - Display Record; ISS024-E-11941. Image courtesy of the Image Science & Analysis Laboratory, NASA Johnson Space Center. http://eol.jsc.nasa.gov/scripts/sseop/photo.pl?mission=ISS024&roll=E&frame=11941.
(15)SPOT, 2007. SPOT5 Rondônia.
(16)Lefsky, M.A., Cohen, W.B., 2003. Selection of remotely sensed data, in: Wulder, M.A., Franklin, S.E. (Eds.), Remote sensing of forest environments. Concepts and case studies. Kluwer Acad. Publishers, Boston, pp. 13–46.
(17)EADS, 2006. Der deutsche Radarsatellit TerraSAR-X. http://www.dlr.de/eo/Portaldata/1/Resources/portal_news/newsarchiv2006/terrasarx_startterm_160306/TerraSAR_n.jpg. Accessed 10 April 2013.