Mangroven

Satelliten das Dorf Nukuni auf Ono-i-Lau, Fidschi. Ono-i-Lau ist eine Inselgruppe innerhalb eines Barriereriffsystems im Fidschi-Archipel der Lau-Inseln. Foto © Planet Labs Inc.

Die Global Mangrove Watch-Plattform bietet Zugriff auf die vollständigste und aktuellste Karte der Mangrovenausdehnung auf globaler Ebene. Die Methodik zur Erstellung dieser Karte aus Fernerkundungsdaten ist unten zusammengefasst. Eine vollständige Beschreibung finden Sie unter öffnet sich in einem neuen FensterBuntinget al. 2018.

Mangrove Australien Matt Curnock Ocean Image Bank

Mangrovenbaum auf Orpheus Island, Australien. Bildnachweis: Matt Curnock/Ocean Image Bank

Mangroven finden

Um Mangroven zu kartieren, besteht der erste Schritt darin, nur die Gebiete anzuvisieren, in denen Mangroven vorkommen können. Unter Verwendung der Eigenschaften des Mangrovenlebensraums kann ein Großteil der nicht küstennahen und nicht tropischen Gebiete entfernt werden. Eine Kombination von Methoden wird verwendet:

  1. Zielen Sie basierend auf vorhandenen Mangrovenkarten auf die Gebiete ab, in denen Mangroven zu erwarten sind
  2. Schließen Sie mithilfe der Höhendaten der NASA Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) Gebiete über tief liegenden Küstenzonen aus, um eine Mangrovenlebensraumschicht zu erstellen
  3. Schließen Sie mit einer Küstenwassermaske Trockengebiete aus.

Erfassen Sie Fernerkundungsbilder

Sobald das Interessengebiet eingerahmt ist, erfasst das Team Fernerkundungsbilder von zwei verschiedenen Sensoren: optische Satellitenbilder von Landsat 5 / Landsat 7 und Radarsatellitenbilder von ALOS PALSAR Radar. Aufgrund von Wolkenbedeckung, jahreszeitlich unterschiedlicher Vegetation und anderen natürlichen Veränderungen werden mehrere Bilder, die zu unterschiedlichen Zeiten zwischen 2009 und 2011 aufgenommen wurden, für dasselbe Gebiet verwendet, um sie zu korrigieren, Lücken zu schließen und sich gegenseitig zu ergänzen.

Deltas in Gabun Landsat

Bild von Deltas in Gabun, visualisiert mit verschiedenen Bandkombinationen der Landsat- und ALOS PALSAR-Bänder. Diese Farbkombinationen wurden verwendet, um überschwemmte Gebiete und Mangroven zu identifizieren. Quelle: Aldous et al. 2021

Verarbeitung der Bilder

Nach der Auswahl können die Bilder verarbeitet und Trainingsdaten generiert werden. Für die Mangrovenausdehnungskarte von Global Mangrove Watch wurden 128 Millionen Stichproben als Trainingsdaten verwendet.

Bildklassifizierung

Sobald die Trainingsdaten generiert sind, wird die Bildklassifizierung durchgeführt. Im Fall der Mangroven-Ausdehnungskarten basiert die Klassifizierung sowohl auf Radar- als auch auf optischen Daten, und jedem Pixel wird entweder eine Mangroven- oder eine Nicht-Mangroven-Klasse zugeordnet.

Bestätigung

Die resultierende Karte der Mangrovenausdehnung wird auf Fehler überprüft, ein Validierungsprozess, der die Klassifizierung mit bekannten Bereichen mit Vorhandensein oder Fehlen von Mangroven vergleicht, die sich normalerweise von den Trainingsdaten unterscheiden.

Erstellen jährlicher Updates von Mangrove Extent

Um jedes Jahr eine neue Karte der Mangrovenausdehnung zu erstellen, hat das Team von Global Mangrove Watch einen Prozess erstellt, der Änderungen gegenüber der Mangrovenausdehnungskarte von 2010 identifiziert. Diese Methode zur Erkennung von Änderungen von Karte zu Bild wird verwendet, weil selten genug Bildmaterial verfügbar ist, um jedes Jahr eine neue Karte zu erstellen, und durch die Reduzierung des Datenverarbeitungsaufwands kann das Team schnellere Produkte mit viel geringerem Rechenaufwand erstellen.

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