Contribution of multi-source remote sensing data to predictive mapping of plant-indicator gradients within Swiss mire habitats

Abstract

Remote-sensing plays an important role in wetland monitoring on the regional and global scale. In this study we assessed the potential of different optical sensors to map floristic indicator gradients across complex mire habitats at the stand level. We compared traditional CIR photographs from RC30 cameras with modern digital ADS40 data and SPOT5 satellite images as well as fine-scale topo-structure derived from LIDAR data. We derived about 70 spectral and 30 topo-structural variables and evaluated their ability to predict the mean ecological indicator values of the vegetation across a sample of 7 mire objects. The airborne images (RC30, ADS40) and the LIDAR data were found to have a high potential for use in vegetation mapping; they explained on average 50% of the variation in observed ecological indicator values. The RC30 data slightly outperformed the less optimally collected ADS40 data. The LIDAR topo-structural variables showed equal overall predictive power as the airborne images, but they performed clearly better in predicting soil moisture, soil dispersion and light. Combining both airborne images and topo-structural data improved the predictions of all indicator values considerably. The combined use of these data sources is therefore recommended for use in fine-scale monitoring of priority habitats in nature conservation.

Zusammenfassung

Fernerkundung spielt eine bedeutende Rolle in der Dauerbeobachtung von Feuchtgebieten auf regionaler Ebene. Die vorliegende Studie untersuchte deren Eignung zur räumlichen Modellierung floristischer Zeigerwertgradienten auf der Bestandesebene komplexer Moorhabitate. Aus operationellen Gründen eines nationalen Beobachtungssystems waren nur landesweit abrufbare Datenquellen von Interesse. Traditionelle Infrarot-Luftbilder (RC30) wurden daher mit modernen ADS40 Luftbilddaten und SPOT5 Satellitenbildern verglichen. Zusätzlich standen erstmals präzise Gelände- und Oberflächenmodelle (LIDAR) zur Verfügung, welche die Relief- und Gehölzstruktur kleinsträumig abbilden. Der Sensorenvergleich erfolgte in sieben Moorhabitaten und bezüglich sieben Zeigerwerten (49 Testsituationen). Die Modelle basierten auf einem einheitlichen Satz von 100 erklärenden Variablen (70 spektrale und 30 topo-strukturelle Merkmale). Als Modelltyp wurde PLS-Regression gewählt. Die Analyse der sensor-spezifischen Modellbeiträge (r ²_cv ) erfolgte mittels beschreibender Statistik und informellen multiplen Paartests (Vorzeichen-Rangsummen-Test). Die spektralen Luftbild- (RC30, ADS40) und Höhendaten (LIDAR) zeigten ein beträchtliches Prognosepotential. Die traditionellen RC30 Daten erwiesen sich den zeitlich weniger optimiert erhobenen ADS40 Daten als leicht überlegen. Die Relief- und Gehölzstrukturdaten bewiesen ein zumindest gleichwertiges Vorhersagepotenzial mit Vorteilen in der Modellierung von Feuchte, Dispersität und Licht. Alle Zeigerwerte profitierten von der Kombination beider Informationstypen. Die Zeigerwert-spezifischen Verbesserungen variierten je nach spektralem Partner (RC30, ADS40, SPOT5). Einheitlich maximale Gewinne zeigten die ADS40 Daten, womit ihr individuelles Defizit gegenüber den RC30 Daten grossteils verfällt. Umgekehrt verbesserte die zusätzliche Spektralinformation besonders Modelle zu Bodenreaktion, Nährstoffgehalt und Humus. Die gewonnenen Erkenntnisse dienen der Potenzialabschätzung von Fernerkundungsdaten für vergleichbare Studien. Die Beiträge der individuellen oder paarweise kombinierten Datentypen lassen sich zudem ökologisch interpretieren. Sie deuten an, wie stark floristische Zeigerwertgradienten in Moorhabitaten von Reliefeigenschaften und Gehölzstruktur oder von anderen ökologischen Faktoren mit Bezug zu Biomasse und Produktivität bestimmt sind, welche nur von den Spektraldaten erfasst werden. Aufgrund der Übertragbarkeit der Methode auf weitere Lebensräume sollten die Resultate von allgemeinem Interesse sein, sowohl aus Sicht des lokalen Naturschutzmanagements als auch aus Sicht der operationellen Biotopbeobachtung im Naturschutz.