Original paper

Image Analysis Methods to Monitor Natura 2000 Habitats at Regional Scales – the MS. MONINA State Service Example in Schleswig-Holstein, Germany

Buck, Oliver; Klink, Adrian; Elena García Millán, Virginia; Pakzad, Kian; Müterthies, Andreas

Abstract

Bildanalysemethoden zum Monitoring von Natura 2000 Lebensräumen auf regionaler Ebene - das MS. MONINA State Service Beispiel in Schleswig-Holstein. Das Natura 2000 Schutzgebietsnetz ist eine der Europäischen Maßnahmen zum Erhalt der Biodiversität Europas. Ausgehend von der FFH Richtlinie müssen die EU Mitgliedsstaaten die geschützten Arten und Lebensräume beobachten und alle sechs Jahre über deren Zustand, Verbreitungsgebiet und Entwicklungsaussichten innerhalb und außerhalb von FFH-Gebieten berichten. Verfahren der Fernerkundung wurden schon erfolgreich im FFH Monitoring eingesetzt, um Veränderungen der Lebensräume auf Basis multitemporaler Satellitenbilder zu beobachten. Viele Herausforderungen bestehen vor allem außerhalb der Schutzgebiete, um die Entwicklung der Lebensräume zu bewerten. Innerhalb des FP7 Projekts MS. MONINA wurde ein flexibler Information Layer Ansatz entwickelt, um die komplexen Aufgaben im Monitoring von natürlichen Lebensräumen zu adressieren. In diesem Artikel wird der neue Ansatz zur Klassifizierung von Grünlandtypen in Schleswig-Holstein präsentiert. Auf Basis vonökologischen Parametern und Bildmerkmalen wurden Expertenmodelle erstellt und für die Klassifizierung der Grünlandklassen als Informations-bilder (Information layer) aufbereitet.

Kurzfassung

Bildanalysemethoden zum Monitoring von Natura 2000 Lebensräumen auf regionaler Ebene – das MS. MONINA State Service Beispiel in Schleswig-Holstein. Das Natura 2000 Schutzgebietsnetz ist eine der Europäischen Maßnahmen zum Erhalt der Biodiversität Europas. Ausgehend von der FFH Richtlinie müssen die EU Mitgliedsstaaten die geschützten Arten und Lebensräume beobachten und alle sechs Jahre über deren Zustand, Verbreitungsgebiet und Entwicklungsaussichten innerhalb und außerhalb von FFH-Gebieten berichten. Verfahren der Fernerkundung wurden schon erfolgreich im FFH Monitoring eingesetzt, um Veränderungen der Lebensräume auf Basis multitemporaler Satellitenbilder zu beobachten. Viele Herausforderungen bestehen vor allem außerhalb der Schutzgebiete, um die Entwicklung der Lebensräume zu bewerten. Innerhalb des FP7 Projekts MS. MONINA wurde ein flexibler "Information Layer" Ansatz entwickelt, um die komplexen Aufgaben im Monitoring von natürlichen Lebensräumen zu adressieren. In diesem Artikel wird der neue Ansatz zur Klassifizierung von Grünlandtypen in Schleswig-Holstein präsentiert. Auf Basis vonökologischen Parametern und Bildmerkmalen wurden Expertenmodelle erstellt und für die Klassifizierung der Grünlandklassen als Informations-bilder ("Information layer") aufbereitet.

Keywords

grassland habitatsknowledge-based image classificationrapideye