Development of efficient forest inventory techniques for forest resource assessment in South Korea

Abstract

Zur Bereitstellung von grundlegenden und statistisch gesicherten Informationen über Waldressourcen als Grundlage für Forstpolitische Entscheidungsträger und zum Monitoring der vorhandenen Ressourcen wurde in Korea eine neue nationale Waldinventur (NFI) eingeführt. Die hier gewonnenen Informationen dienen weiterhin als Grundlage für eine Reihe von internationalen Prozessen. In Bezug auf großräumige Waldinventuren ist die derzeitige methodische Forschungstätigkeit stark auf den Einsatz von Fernerkundungsdaten und die Grundlagen statistischer Stichproben fokussiert. Hierbei steht vor allem die Frage im Vordergrund, wie großflächig verfügbare Fernerkundungsinformationen möglichst effizient mit terrestrischen Datengrundlagen kombiniert werden können. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich in diesem Kontext mit der Frage, wie ein effizientes Stichprobendesign speziell für die koreanischen Bedingungen entwickelt werden kann und überprüft in diesem Zusammenhang die Möglichkeiten Satellitendaten in der koreanischen NFI zu integrieren.In den Kapiteln 2 und 3 wird die Integration von Satellitendaten und Inventurdaten mit dem Ziel einer Klassifikation von Waldtypen und der Schätzung von forstlichen Parametern mit Hilfe von pixel-basierten Ansätzen überprüft. Trotz verschiedener möglicher Fehlerquellen im Rahmen der Klassifizierung von thematischen Karten auf Grundlage eines k-Nearest Neighbor Ansatzes, sind die resultierenden Karten eine geeignete Grundlage für die Erstellung von Forsteinrichtungsplänen sowie Grundlage für die Ableitung großflächiger Waldstatistiken. Um die Eignung des Verfahrens im Rahmen der koreanischen NFI zu verbessern, besteht weiterhin Forschungsbedarf in Hinblick auf eine optimale räumliche Auflösung bzw. eine angemessene Definition der Untersuchungseinheiten.In der koreanischen NFI wurde ein Stichprobendesign festgelegt, das eine vorbestimmte statistische Genauigkeit mit einem limitierten Budget erfüllt. Durch die Verwendung eines optimierten Clusterplot designs, das auf Grundlage von statistischen und praktischen Überlegungen entwickelt wurde, kann eine Effizienzsteigerung erzielt werden, mit der die Aufnahme zusätzlicher Informationen zu geringeren Kosten ermöglicht wird (Kapitel 4). Die Optimierung des Plot Designs wurde auf Grundlage von Simulationen basierend auf generierten Populationen auf Grundlage von k-NN Karten durchgeführt. Bei gleichem Aufwand stellte sich hierbei die systematische Stichprobe mit einer post-Stratifizierung als effizienter als andere Stichprobenverfahren heraus (Kapitel 5). Es wird die Schlussfolgerung gezogen, dass die verwendete Post-Stratifizierung ein sehr geeignetes Verfahren ist, da nicht nur Informationen auf Ebene der einzelnen Straten zur Verfügung gestellt werden können, sondern eine höhere Genauigkeit erzielt werden kann.Post-Stratifizierte Stichproben sind weiterhin geeignet um thematische Karten zu verbessern. Um diesen Ansatz in der koreanischen NFI zu verwenden, ist eine klare Definition einzelner Straten erforderlich.