Hintergrund und Forschungsansatz

In den letzten Jahren ist das Waldbrandrisiko in der historisch feuerresilienten Cross Timbers-Region Oklahomas stark gestiegen, was vor allem auf die Zerschneidung der Landschaft und das Eindringen feuerintoleranter Baumarten wie der Virginischen Wacholder (Eastern Redcedar) zurückzuführen ist. Da herkömmliche, großräumige Waldbrand-Modelle den spezifischen Gegebenheiten dieses parzellierten Landschaftstyps nicht gerecht werden, hat unser internationales Forschungsteam ein neuartiges, hochpräzises Risikobewertungswerkzeug entwickelt. Dieses Werkzeug nutzt fortschrittliche digitale Forstwirtschaft, um das Waldbrandrisiko auf feinen räumlichen Skalen robust zu modellieren und so Schutzmaßnahmen und Bewirtschaftungsstrategien zu unterstützen.

Methoden

Unser multiinstitutionelles Team (Georg-August-Universität Göttingen, TU Berlin, Oklahoma State University und Kent State University) führte eine einmonatige Feldstudie in einem privatbesessenen, unbewirtschafteten Waldbestand bei Stillwater durch. Unsere Methodik kombiniert Felddaten, terrestrisches Laserscanning und Bildmaterial von unbemannten Luftfahrzeugen (UAV/drohnenbasiert) zur Modellierung der dreidimensionalen Biomasseverteilung und Feuchtigkeit. Die Vegetation wurde systematisch kartiert und analysiert: Wir entwickelten ein probabilistisches Auswahlprotokoll, um typische Virginische Wacholderbäume zu identifizieren, die wichtige Klassen hinsichtlich Höhe und Kronenumfang repräsentieren. Drohnenbilder wurden verwendet, um Baumkronen zu segmentieren und die Navigation im Feld zu unterstützen. Die ausgewählten Bäume wurden am Boden gescannt, um dichte dreidimensionale Punktwolken zu erzeugen. Protokolle zur Ast- und Stammprobenahme wurden entwickelt, um Herz-Kern-Holz-Anteile, Biomasse und Feuchtigkeitsgehalt an verschiedenen Baumpositionen zu quantifizieren.

Errungenschaften und Herausforderungen

Eine große Herausforderung war die extreme Dichte und die eingeschränkte Zugänglichkeit des Waldes, was die Identifikation und Erreichbarkeit geeigneter Bäume zu einer logistischen Hürde machte. Wir mussten Wege von Hand freiräumen, was die Zahl der innerhalb des Zeitrahmens erreichbaren Bäume begrenzte. Allerdings führte diese Schwierigkeit zu einer methodischen Innovation: Hochauflösende UAV-Bilder wurden in Echtzeit zur Auswahl und Lokalisation repräsentativer Individuen genutzt – ein bedeutender skalierbarer Fortschritt für die digitale Forstwirtschaft in dichten Beständen. Empfindliche Messinstrumente fielen gelegentlich aufgrund von Umweltbedingungen aus, doch feldbasierte Anpassungen und die enge Zusammenarbeit mit unseren Partnern an der OSU halfen, diese technischen Probleme zu lösen. Trotz Zeitdrucks wurden alle Kernziele erreicht, wenngleich die Stichprobengröße etwas verringert werden musste. Ein Höhepunkt der Mission war ein Abstecher in ein kürzlich verbranntes Gebiet, in dem wir einzigartige Laserscanner-Daten zur post-feuerlichen Waldstruktur sammelten und so eine Vergleichsdimension zu unserem Kerndatensatz erhielten.

Ergebnisse & Ausblick

Das Projekt resultierte in einem integrierten Datensatz: terrestrische Laserscan-Punktwolken, drohnenbasierte Orthophotos und detaillierte physiologische Messungen aus Stamm-/Ast-Scheiben. Diese Daten bilden die Grundlage kommender methodisch und anwendungsorientierter Publikationen zur Biomasse- und Feuchtigkeitsverteilung auf Baumebene und zur hochauflösenden Feuermodellierung. Zudem verstärkte die Feldkampagne die Kooperation mit der Oklahoma State University deutlich und ebnete den Weg für künftige gemeinsame Forschungsarbeiten. Die laufende Analyse wird diese Ergebnisse weiter präzisieren und das wissenschaftsbasierte Management der Waldbrandresilienz in den Cross Timbers und darüber hinaus voranbringen.

• Innovative Baumselektion mittels Drohnenbildern:Konfrontiert mit herausfordernden Feldbedingungen entwickelte das Team ein neues Protokoll zur Auswahl repräsentativer Bäume anhand von Echtzeit-UAV-Bildern – diese erlaubte effizientes, unvoreingenommenes Probenziehen auch in dicht bewaldeten und schwer zugänglichen Gebieten.
• Erhebung einzigartiger Post-Feuer-Daten: Ein spontaner Forschungsausflug in ein von Waldbrand betroffenes Gebiet ermöglichte die Erfassung wertvoller terrestrischer Laserscan-Daten der verbrannten Waldstruktur und somit wichtige Daten zur Bewertung von Brennmaterialverteilung und Feuerrückzugsvermögen.
• Gestärkte internationale Zusammenarbeit Die intensive Feldarbeit vertiefte institutionelle Partnerschaften – insbesondere mit der Oklahoma State University – und legte ein starkes Fundament für zukünftige gemeinsame Forschungsprojekte sowie den Ausbau der internationalen Kooperation in der Waldbrandforschung.