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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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

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städtische Raumplanung

Infrastrukturmaßnahmen

Bergbau

Subsistenz-Landwirtschaft

Kommerzielle Landwirtschaft

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Afrika Amerika Asien

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; 20.02.2014Gründe 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

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25%

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75%

100%

unterständig

beherrscht

(mit)herrschend

Alle Klassen

86%89%87%84%

erkannt nicht erkannt

unterständig

beherrscht

(mit)herrschendEr

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Einf

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RED

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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.