Vegetationsvorklassifizierung auf Basis digitaler Luftbilder
Die GDF Hannover entwickelt gemeinsam mit nature-consult aus Hildesheim
seit Jahren erfolgreich angepasste Verfahren zur thematischen Kartierung von Luft- und Satellitenbilddaten mit
Unterstützung der Fernerkundung.
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Nationalpark Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer
Seit Herbst 2005 führt die GDF Hannover eine objektbasierte Klassifizierung der Salzwiesen des Nationalparks
Schleswig-Holsteinisches Wattenmeer mit einer Gesamtfläche von 12000 ha auf Basis digitaler CIR-Daten (UltraCamD) durch.
Mit den Ergebnissen wird die Kartierung der Vegetation im Gelände unterstützt. Eine von Beginn an fachübergreifende Projektplanung und
das frühe Zusammenführen der beteiligten Fachdisziplinen Geobotanik, Fernerkundung und GIS ermöglicht dabei eine präzises
und zugleich effiziente Kartierung im Gelände.
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Nationalparkgebiet Niedersächsisches Wattenmeer
Im Auftrag der Nationalparkverwaltung Niedersächsisches Wattenmeer fand von 2004 - 2006
eine FFH-Kartierung als Teil des Trilateral Monitoring and Assessment Program (TMAP) statt. Auf Basis digitaler HRSC-AX- und DMC-Luftbilder
wurde das Nationalparkgebiet (25500 ha) klassifiziert und kartiert.
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Beispielablauf im NP Wattenmeer Niedersachsen in 5 Arbeitsschritten
- Gebietsdifferenzierung: Unterteilung der terrestrische Bereich des
Nationalparks in Dünen, Dünentäler,
Salzwiesen, Grünland und Infrastruktur.
- Klassifikation: Objektbasierte Klassifizierung digitaler Luftbildaten verschiedener Kamerasysteme
zur Unterstützung der Kartierung im Gelände.
- Erstellung von Feldkarten:
GIS-basierte Aufbereitung der Klassifikation und Erstellung von Feldkarten für die
Kartierung im Gelände.
- Kartierung/Verifizierung:
Kartierung der 25.500 ha im Maßstab 1:3.000 im Gelände. Die Insel Borkum (3800 ha)
konnte auf Basis der Feldkarten in 16 Manntagen kartiert und verifiziert werden.
- Nachbearbeitung und Fertigstellung:
Einarbeitung der Ergebnisse der Kartierung/Verifizierung aus dem Gelände in die
digitalen Karten. Drucken analoger Endkarten.
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