Landnutzungsintensität

In Lange et al. (2022) haben wir die Landnutzungsintensität (LUI) und das Ausmaß der drei wichtigsten Managementarten in deutschem Grünland - Beweidungsintensität, Mahdfrequenz und Düngemittelanwendung - quantifiziert. Die Klassifizierung des jeweiligen Managements wurde mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNN) und Copernicus Sentinel-2 Satellitendaten mit einer räumlichen Auflösung von 20 m x 20 m durchgeführt und mittels umfassender Bewirtschaftungsdaten aus den DFG-Biodiversitäts-Exploratorien validiert. Zudem wurde eine Analyse der Eingangsparameter vorgenommen, welche die Anwendbarkeit der Methode untermauert. Sie demonstrierte die Wichtigkeit von Messungen im Frühjahr, sowie von Spektralkanälen, welche den Vegetationszustand und die Vegetationsstruktur widerspiegeln, um das Management von Grünlandflächen zu erfassen. Die Methode, auf der die hier vorgestellten Ergebnisse beruhen, erzielte eine Klassifikationsgenauigkeit von bis zu 66% für die Beweidungsintensität, 68% für Mahdfrequenz und 85% für Düngung, sowie ein r^2 von 0.82 für die nachfolgende Bewertung der Bewirtschaftungsintensität. Die Stabilität der Methode wurde mittels einer dreifachen Kreuzvalidierung überprüft, in welcher die Methode auf Daten von geographisch abgegrenzten Regionen trainiert und validiert wurde. Zudem wurde die räumliche Übertragbarkeit überprüft, in dem die Gebiete berechnet wurden, auf welche die Modelle verlässlich anwendbar sind (area of applicability, AOA). Weitere Informationen finden Sie in der entsprechenden Veröffentlichung.

Die Ergebnisse können im Web-Service betrachtet und als GeoTiff-Dateien heruntergeladen werden.