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Abbildende Spektroskopie erosionsrelevanter Bodenparameter in Agrarökosystemen

Gerighausen, Heike - Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn (2013)


Die Vielzahl der Funktionen, die der Boden in einem Ökosystem übernimmt, verleiht ihm einen hohen Stellenwert im Mensch-Umwelt-System. Der Boden landwirtschaftlicher Nutzflächen ist im Besonderen eine elementare Säule der Ernährung der Menschheit. Kenntnisse zu seiner spezifischen Ausprägung und seinen physikalisch chemischen Eigenschaften sind von essentieller Bedeutung für den Schutz des Bodens, für die Präzisionslandwirtschaft und Fragen des globalen Klimawandels. Traditionelle Bodenbeprobungen und Standardlaboranalysen sind arbeitsaufwendig, zeit- und kostenintensiv. Der Bedarf an Bodeninformationen auf lokaler, vor allem aber auf regionaler Ebene kann durch sie nur unzureichend oder gar nicht gedeckt werden. Eine zusätzliche Erschwernis stellt die hohe räumliche und zeitliche Variabilität bestimmter Bodeneigenschaften dar, die nur durch ein sehr engmaschiges Beprobungsnetz und häufig wiederkehrende Beprobungen erfasst werden können.

Die Fernerkundung ermöglicht eine systematische und regelmäßige Aufzeichnung großer Gebiete der Erdoberfläche und stellt somit eine potenzielle Alternative oder Ergänzung zur herkömmlichen Bodenparametererhebung dar. Die Hyperspektralfernerkundung, für die im englischsprachigen Raum die Bezeichnung Imaging Spectroscopy (Abbildende Spektroskopie) geläufig ist, hat aufgrund der sehr differenzierten Abbildung der Reflexions- und Absorptionseigenschaften der Oberfläche neue Perspektiven für die Erhebung von Bodeninformationen mit Methoden der Fernerkundung eröffnet.

Diese Arbeit untersucht das Potenzial der Abbildenden Spektroskopie zwischen 400nm und 2500nm zur Ableitung räumlich expliziter, quantitativer Aussagen zu den physikalisch-chemischen Eigenschaften von Böden. Im Mittelpunkt des Interesses stehen der Ton- sowie der organische Kohlenstoffgehalt des Bodens. Zu diesem Zweck werden Analysen mit drei statistischen Kalibrationsverfahren, Continuum Removal und lineare Regression (CR), multiple lineare Regression (MLR) und Partial Least Squares Regression (PLSR), auf unterschiedlichen räumlichen Ebenen und in unterschiedlichen Messumfeldern mit Laborspektren (LS), Feldspektren (FS) und hyperspektralen Bilddaten (IS) des flugzeuggetragenen Sensors HyMap aus drei Befliegungskampagnen (2004, 2005, 2008) durchgeführt. Das übergeordnete Ziel dieser Analysen ist die großflächige, quantitative Erfassung erosionsrelevanter Bodenparameter in einem Agrarökosystem trotz lang andauernder Phasen der Bodenbedeckung mit Nutzpflanzen. Ferner wird eine Anwendungsmöglichkeit der fernerkundlich gewonnenen Bodeninformationen für den Bodenschutz aufgezeigt. Studienobjekt der vorliegenden Arbeit sind Böden ackerbaulich genutzter Flächen im Testfeld DEMMIN (Durable Environmental Multidisciplinary Monitoring Information Network), welches sich in einer stark landwirtschaftlich geprägten Region im Nordosten Deutschlands befindet.

Entsprechend der dreigegliederten Vorgehensweise unter Verwendung von LS, FS und IS, ergaben sich während der Auswertung neue Erkenntnisse in allen drei Teilbereichen, wobei LS und FS primär der Klärung verschiedener Sachverhalte im Hinblick auf die Abbildende Spektroskopie dienten.

Mithilfe der Laborspektroskopie konnte unter anderem gezeigt werden, dass Variationen im Bodenwassergehalt unabhängig von der verwendeten Kalibrationsmethode die Vorhersagegenauigkeit für den Tongehalt senken. Die Schätzgenauigkeit des organischen Kohlenstoffgehaltes bleibt dagegen weitestgehend unberührt, wenn multivariate Kalibrationsverfahren (MLR, PLSR) verwendet werden. Eine Wiederbefeuchtung zuvor getrockneter Bodenproben auf einen einheitlichen Wassergehalt kann unter bestimmten Umständen zu einer Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit bei laborgestützten quantitativen Analysen beitragen. Ferner ergaben die Untersuchungen an spektralen Boden Vegetationsmischungen, dass photosynthetisch nicht aktive trockene Vegetation (NPV) für die Quantifizierung der Bodenparameter in jedem Fall ab einem Anteil von etwa 20% kritisch zu sehen ist. Je nach Zielparameter und Kalibrationsmethode können starke Fehleinschätzungen aber bereits bei geringeren NPV-Anteilen auftreten. Melangen aus trockener und vitaler Vegetation sowie Variationen im Bedeckungsgrad sind hierbei nicht berücksichtigt. Durch die im Vergleich zum Spektrometer der Firma ASD Inc. größere spektrale Bandbreite hyperspektraler Sensoren ist den Ergebnissen der Arbeit zufolge mit keiner nennenswerten Veränderung der Vorhersagegenauigkeit für den organischen Kohlenstoffgehalt zu rechnen. Bei der Quantifizierung des Tongehaltes ist im ungünstigsten Fall ein Anstieg des Standardfehlers um 15% zu erwarten.

Aus der Feldspektroskopie geht hervor, dass unter in-situ Bedingungen vor allem Pflanzenbestandteile, trockene wie vitale, die Schätzung der Bodenparameter beeinträchtigen. In Übereinstimmung mit Erkenntnissen aus der LS, sind Variationen in der Bodenfeuchte eine weitere Ursache gefolgt von rauigkeitsbedingten Schatteneffekten an der Bodenoberfläche und Änderungen in den Beleuchtungsverhältnissen.

Auf allen drei Ebenen, LS, FS und IS, erwies sich von den drei getesteten Kalibrationsverfahren die PLSR in der überwiegenden Zahl der Fälle als die beste Methode zur Schätzung der Bodenparameter. Dies gilt insbesondere in Bezug auf Störfaktoren, wie Variationen in der Bodenfeuchte oder teilweise Bedeckung des Bodens durch trockene Pflanzenbestandteile.

Die Anwendung der PLSR auf die hyperspektralen Bilddaten des Sensors HyMap ermöglichte eine differenzierte Darstellung der räumlichen Variabilität des Bodens für vegetationsfreie Böden. Mit der Analyse mehrerer Bilddatensätze aus unterschiedlichen Jahren wurde eine neue Möglichkeit präsentiert, die es trotz lang anhaltender Perioden der Vegetationsbedeckung auf landwirtschaftlichen Nutzflächen gestattet, großflächig und auf regionaler Ebene Informationen zu den physikalisch chemischen Eigenschaften der Böden bereitzustellen. Diese Vorgehensweise wird besonders vor dem Hintergrund herannahender Satellitenmissionen wie EnMAP an Bedeutung gewinnen, dessen Start für 2015 geplant ist. Die Standardfehler der Schätzung für den Tongehalt liegen zwischen 1,60% und 2,34% und für den organischen Kohlenstoffgehalt des Bodens zwischen 0,161% und 0,213%. Zudem war eine umfassende Beschreibung der Korngrößenfraktion durch Interkorrelationen zwischen Sand und Ton sowie Sand und Schluff mit Standardfehlern zwischen 3,61% und 5,58% Sand sowie 1,69% und 4,13% Schluff möglich. Diese Angaben erfordern eine weitere Überprüfung mit zusätzlichen Validationsdaten, insbesondere um gesicherte Aussagen zum Fehler der Schätzung auf nicht beprobten Ackerflächen treffen zu können. Obgleich die quantitative Abbildende Spektroskopie damit derzeit noch nicht an die Genauigkeit herkömmlicher Standardlaboranalysen heranreicht, übersteigt sie die räumliche Auflösung existierender Bodenkarten um ein Vielfaches. Der Einsatz der Abbildenden Spektroskopie für die Erhebung von Bodeninformationen für den Bodenschutz, die Präzisionslandwirtschaft oder zur Bilanzierung der Kohlenstoffbestände im Boden unterliegt derzeit somit einer Abwägung zwischen den Anforderungen an die Genauigkeit und dem Zugewinn an Information in der Fläche. Die Assimilation der fernerkundlich gewonnenen Bodenparameter in Pedotransferfunktionen ermöglichte qualitative Aussagen zur schlaginternen Differenzierung der bodenspezifischen Erodierbarkeit landwirtschaftlicher Nutzflächen, die in Entscheidungsunterstützungssystemen für eine nachhaltige Bodennutzung Verwendung finden können. Sie steht beispielhaft für Anwendungsmöglichkeiten der Fernerkundung in der Erosionsmodellierung im Speziellen und für Prozessmodelle im Allgemeinen.


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