Wälder sind als „Lunge der Erde“ bekannt und bedecken sie 31 % der globalen Landfläche. Sie bieten einzigartige Lebensräume, die Lebensgrundlage der Menschen und Möglichkeiten zur Eindämmung des Klimawandels. Wälder sind bekanntermaßen Kohlenstoffsenken, da sie Kohlendioxid und andere Treibhausgase „aufsaugen“. Aber wie lässt sich quantifizieren, wie viel Kohlenstoff in Wäldern gebunden und gespeichert wird? Im Wesentlichen kommt es auf die Baumgröße an.
Doktorand Mann Hu und Kollegen von der Universität Helsinki und dem Natural Resources Institute Finland kombiniertes terrestrisches Laserscanning (TLS) und Baumstrukturmodelle zur zuverlässigen Schätzung der Astbiomasse von Waldkiefern (Pinus sylvestris) in Finnland. Die Forscher entwickelten ein neues mathematisches Modell, das erfolgreich einzelne Astbiomasse aus TLS-Bildern extrahiert.
Stellen Sie sich vor, Sie würden die gesamte oberirdische Biomasse einer Kiefer von Hand messen. Jeden Ast abzuschneiden, die Länge und das Gewicht zu messen, würde viel Zeit in Anspruch nehmen. Während Scantechniken Zeit und Arbeit sparen können, sind sie rechnerisch kompliziert und unzuverlässig für empfindlichere Merkmale, wie z. B. Messungen einzelner Zweige. Die neueste Studie überwindet viele dieser Probleme.
Hu und Kollegen verwendeten zwei Datensätze, um die Biomasse von Waldkiefern in Finnland zu messen. Zuerst ... Sie gescannte Bäume mit LiDAR und fällte sie in die Forschungswald Lapinjärvi. Der Scan erzeugte eine 3D-Punktwolke einzelner Bäume und verwendete frühere TLS-basierte Modelle (z. B. TreeQSM), um Baumvolumen und -struktur zu berechnen. Die TLS-Technik ist teuer und die Daten können in einem Wald verrauscht sein, wenn sich Bäume überlappen.
Als nächstes vermessen die Forscher die gefällten Bäume destruktiv. Diese Messungen, zusammen mit einigen frühere Messungen, wurden verwendet, um ein Modell zu erstellen, das die Genauigkeit der von TLS abgeleiteten Daten verbessert. Die Autoren verwendeten fast 14,000 Äste von 122 Waldkiefern für die Analyse.
Die Forscher fanden heraus, dass ihr neues Modell aufgrund seines Ansatzes bei der Schätzung der Biomasse der Zweige genauer ist als vier frühere Modelle. Beispielsweise versucht die weit verbreitete TreeQSM-Software, Zweige als Zylinder zu rekonstruieren, aber dieses Verfahren benötigt hochwertige und zahlreiche Datenpunkte im gescannten Bild. Die neue Methode stützt sich auf die Rohrmodelltheorie (PMT), die sich auf die proportionalen Änderungen der Grundfläche des Zweigs und der Querschnittsfläche des Stamms stützt.
„In dieser Studie stellen wir eine neue Methode vor, die nicht nur die Biomasse von Zweigen präzise schätzt, sondern auch eine Möglichkeit bietet, einzelne Zweigattribute anhand von TLS-Daten zu schätzen“, schreiben Hu und Kollegen.
Die Altersspanne der gemessenen Bäume variierte zwischen 22 und 113, was die Genauigkeit des Modells beeinflusst haben könnte. Das Modell ist zwar nicht perfekt im Vergleich zu den manuellen Messungen, aber eine deutliche Verbesserung.
„Die gute Leistung bei Waldkiefern zeigt das große Potenzial, die Methode auf mehr Arten und größere Flächen auszudehnen.“
Während der Schutz und die Wiederherstellung von Wäldern an vorderster Front stehen, um den globalen Klimawandel zu verlangsamen, ist die Quantifizierung der oberirdischen Waldbiomasse eine Herausforderung. Das Alter und die Zusammensetzung eines Waldes wirken sich auf seine Größe als Kohlenstoffsenke aus. Die neueste Studie zeigt, wie Wissenschaftler die neuesten Technologien verbessern, um zuverlässige Schätzungen von einzelnen Ästen bis hin zu ganzen Bäumen zu liefern, die auf ganze Wälder hochskaliert werden könnten.
