droht ein neuer "Jahrhundertsommer"?
- Ersteller el-mujo
- Erstellt am
el-mujo
Admiral Special
★ Themenstarter ★
Grundsätzlich kann das denke ich auch angemietet werden. Gute Idee - merk ich mir mal.
unterstudienrat
Moderator (DC)
☆☆☆☆☆☆
Auch wenn ich da schon lange nicht mehr richtig aktiv bin.
Schon mal mit DC (verteiltem rechnen) befasst?
Gruß
D.U.
Schon mal mit DC (verteiltem rechnen) befasst?
Gruß
D.U.
el-mujo
Admiral Special
★ Themenstarter ★
Ich war mal wieder fleißig und hab meinen ganzen Ansatz nochmal auf einem theoretischem Level anschaulich synthetisiert.
Es geht darum, ein fernerkundliches Verfahren zu entwickeln, dass angelehnt ist an die Vitalitätsansprache der praktischen Forst.
Diese spricht Verluste immer in Vitalitätsprozenten an, ausgehend von einer hergeleiteten Ideal-Referenz. Und sie spricht eigentlich immer nur Verluste an, nie Gewinne.
Mit der Fernerkundung kann ich das nicht direkt. Mein Sytem zur Erfassung von Vitalitäten ist eines, dass keine relativen Maße kennt sondern nur Absolutwerte. Bsp. kann ich mit den Blattflächenindex LAI (Blattfläche pro Grundfläche) ganz gut fernerkundlich herleiten. Es kann aber auch etwas anderes sein wie der LAI, es kann auch etwas völlig dimensionsloses sein - hauptsache es ist im mathematischen Sinne im Stande aus den Daten den gestressten vom ungestressten Zustand zu unterscheiden.
Wenn ich jetzt eine Zeitreihe mit Sommer-typischen LAI-Werten für z.B. eine Buche hernehme wie unten dargestellt, dann stellt sich eine typische Zeitreihe wie folgt dar: In guten Sommern liefert die Buche gut 5m² Blattfläche pro 1m² Grundfläche. Ein Jahr jedoch - mittendrin - weist starke Abweichungen auf.
Die Grafik zeigt nun, von welchem Niveau aus der Förster anspricht und von wo aus ich. Der Förster wird im Angesichte der Zeitreihe, die er ja nicht sehen kann, wohl nicht unbedingt den 6,5er LAI-Referenzzustand herleiten für eine Lehrbuchmäßige 100%-Vitaität. Er wird im Angesichte dessen was er vor Ort sieht wohl eher einen Zustand maximaler Vitalität postulieren, der auch zur Örtlichkeit passt. Im Idealfall trifft er den 5,4er Zustand und spricht so immer nach unten an. Da ist viel Erfahrung nötig, um sich aus dem was man sieht, den wahrscheinlichen Referenzzustand herzuleiten.
In der Fernerkundung hab ich aber den Vorteil in die Zeit zurückzuschauen und zu gucken, was wohl das wahrscheinlichste Niveau einer 'optimalen' Vitalität in Bezug zu seinem Standort ist. Somit definiere ich kein Optimum - sondern eher ein Realum. Das so nah wie möglich an der forstlichen Referenz liegt (liegen soll).
So, der Förster wüde nun ausgehend von einem 6,5er-Referenzniveau den 2,3er Sommerdürren-Baum mit 65% NBV (Nadel/Blatt-Verlust) Verlust ansprechen, den 5,3er Baum mir 19% Verlust. Wenn der Förster aber nun seine Referenz an die Örtlichkeit anpasst, sind die Verluste 58% für den 2,3er Sommerdürren-Baum und 2% Verlust für den 5,3er Baum.
Mir dem gauß'schen Kerneldichteschätzer (10-Mark-Schein!) würde ich aus den zugrunde liegenden Werten eine LAI-Sommer-Referenz von 5,14 herleiten - und damit sogar noch über dem Median liegen. Er liefert mir quasi das gemittelte Niveau guten Jahrgänge.
Demnach spreche ich den guten 5,3er Baum mit einem leichten Gewinn von 3% an, aber den Sommerdürren-Baum mit LAI=2,3 spreche ich mit einem 55% Verlust an.
Damit unterscheidet sich der fernerkundlich hergeleitete Verlust nur noch geringfügig von der Referenz. Man könnte jetzt natürlich auf die Idee kommen, einfach das beste Jahr als Referenz zu nehmen. Das wirft vier Probleme auf.
1. Wer gibt mir Gewissheit, dass dieses gewählte Jahr auch repräsentativ ist?
2. Ich müsste für jeden Pixel einzeln schauen, welches Jahr das beste ist und es dann programmiertechnisch anpassen.
3. Wenn ich nur ein Jahr einspeise, fehlen weite Zeitbereiche, da die zeitreihe Wolkenabhängig ist. Die eigentliche KDE später ist eine 2D-KDE (vorherige Seite), in dermehrere Jahre überlagert werden, um so auch die Punktdichte und damit die statistische Festigkeit zu erhöhen
4. Die Postulierung von Idealjahren macht die Sache angreifbar. Zudem stellt sich damit ein Auto-Korrellationsproblem ein.
Ganz am Ende wird es noch eine Feldbegehung geben, in der die fernerkundlichen Verlustwerte denen der Feldbegehung gegenübergestellt werden. Im Idealfall korellieren sie miteinander. Ich persönlich rechne mit einem leichtem Offset, der auf die Regression aber keinen Einfluss haben dürfte.
Für Ideen, Fragen und Kritik bin ich Jederzeit zu haben. Schönen 2. Advent euch noch.
Es geht darum, ein fernerkundliches Verfahren zu entwickeln, dass angelehnt ist an die Vitalitätsansprache der praktischen Forst.
Diese spricht Verluste immer in Vitalitätsprozenten an, ausgehend von einer hergeleiteten Ideal-Referenz. Und sie spricht eigentlich immer nur Verluste an, nie Gewinne.
Mit der Fernerkundung kann ich das nicht direkt. Mein Sytem zur Erfassung von Vitalitäten ist eines, dass keine relativen Maße kennt sondern nur Absolutwerte. Bsp. kann ich mit den Blattflächenindex LAI (Blattfläche pro Grundfläche) ganz gut fernerkundlich herleiten. Es kann aber auch etwas anderes sein wie der LAI, es kann auch etwas völlig dimensionsloses sein - hauptsache es ist im mathematischen Sinne im Stande aus den Daten den gestressten vom ungestressten Zustand zu unterscheiden.
Wenn ich jetzt eine Zeitreihe mit Sommer-typischen LAI-Werten für z.B. eine Buche hernehme wie unten dargestellt, dann stellt sich eine typische Zeitreihe wie folgt dar: In guten Sommern liefert die Buche gut 5m² Blattfläche pro 1m² Grundfläche. Ein Jahr jedoch - mittendrin - weist starke Abweichungen auf.
Die Grafik zeigt nun, von welchem Niveau aus der Förster anspricht und von wo aus ich. Der Förster wird im Angesichte der Zeitreihe, die er ja nicht sehen kann, wohl nicht unbedingt den 6,5er LAI-Referenzzustand herleiten für eine Lehrbuchmäßige 100%-Vitaität. Er wird im Angesichte dessen was er vor Ort sieht wohl eher einen Zustand maximaler Vitalität postulieren, der auch zur Örtlichkeit passt. Im Idealfall trifft er den 5,4er Zustand und spricht so immer nach unten an. Da ist viel Erfahrung nötig, um sich aus dem was man sieht, den wahrscheinlichen Referenzzustand herzuleiten.
In der Fernerkundung hab ich aber den Vorteil in die Zeit zurückzuschauen und zu gucken, was wohl das wahrscheinlichste Niveau einer 'optimalen' Vitalität in Bezug zu seinem Standort ist. Somit definiere ich kein Optimum - sondern eher ein Realum. Das so nah wie möglich an der forstlichen Referenz liegt (liegen soll).
So, der Förster wüde nun ausgehend von einem 6,5er-Referenzniveau den 2,3er Sommerdürren-Baum mit 65% NBV (Nadel/Blatt-Verlust) Verlust ansprechen, den 5,3er Baum mir 19% Verlust. Wenn der Förster aber nun seine Referenz an die Örtlichkeit anpasst, sind die Verluste 58% für den 2,3er Sommerdürren-Baum und 2% Verlust für den 5,3er Baum.
Mir dem gauß'schen Kerneldichteschätzer (10-Mark-Schein!) würde ich aus den zugrunde liegenden Werten eine LAI-Sommer-Referenz von 5,14 herleiten - und damit sogar noch über dem Median liegen. Er liefert mir quasi das gemittelte Niveau guten Jahrgänge.
Demnach spreche ich den guten 5,3er Baum mit einem leichten Gewinn von 3% an, aber den Sommerdürren-Baum mit LAI=2,3 spreche ich mit einem 55% Verlust an.
Damit unterscheidet sich der fernerkundlich hergeleitete Verlust nur noch geringfügig von der Referenz. Man könnte jetzt natürlich auf die Idee kommen, einfach das beste Jahr als Referenz zu nehmen. Das wirft vier Probleme auf.
1. Wer gibt mir Gewissheit, dass dieses gewählte Jahr auch repräsentativ ist?
2. Ich müsste für jeden Pixel einzeln schauen, welches Jahr das beste ist und es dann programmiertechnisch anpassen.
3. Wenn ich nur ein Jahr einspeise, fehlen weite Zeitbereiche, da die zeitreihe Wolkenabhängig ist. Die eigentliche KDE später ist eine 2D-KDE (vorherige Seite), in dermehrere Jahre überlagert werden, um so auch die Punktdichte und damit die statistische Festigkeit zu erhöhen
4. Die Postulierung von Idealjahren macht die Sache angreifbar. Zudem stellt sich damit ein Auto-Korrellationsproblem ein.
Ganz am Ende wird es noch eine Feldbegehung geben, in der die fernerkundlichen Verlustwerte denen der Feldbegehung gegenübergestellt werden. Im Idealfall korellieren sie miteinander. Ich persönlich rechne mit einem leichtem Offset, der auf die Regression aber keinen Einfluss haben dürfte.
Für Ideen, Fragen und Kritik bin ich Jederzeit zu haben. Schönen 2. Advent euch noch.
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el-mujo
Admiral Special
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Wie wichtig im Angesichte der Varianz der forstlichen Strukturen (Alter, Spezies, Hanglage ...) eine Darstellung der Veränderung in prozentualer Weise ist, wird in folgender Grafik synthetisiert.
Es bezieht sich hier in dem Falle alles auf den LAI - kann aber auch übertragen werden auf andere Indizes.
In der Darstellung von Absolutwerten würde mir der 33%ige Einschlag den ich in der oberen Bildhälfte postuliere vor allem die Buche und Douglasie einfärben, da diese die metrisch stärksten Verluste haben. Liest der Förster diese Karte, würde der Verlust der Kiefer völlig unterschlagen. Durchmische ich dann den Bestand (rechte Spalte) bin ich als Förster beim Lesen einer solchen Karte völlig verloren. Das Dürresignal wird zu sehr von anderen Signalen bzw. Abhängigkeiten überlagert. Will sagen, es ist einerseits richtig (Absolutwerte sind ja korrekt), aber es ist gleichzeitig falsch, da sie Verluste artenspezifisch unterschlägt.
Die Darstellung in Prozent bewirkt im Idealfall ein vollständig homogenes Bild. Durchmische sich dann den Bestand sieht das Bild natürlich wieder genauso aus wie das Urbild. In beiden Fällen bekomme ich eine korrekte Darstellung.
Im unteren Fall schlägt die Dürre nun auf unterschiedliche Speizies unterschiedlich stark durch. Zuuuufälligerweise genau sooo verteilt, dass in absoluten Werten sich eine völlige Homogenität einstellt. Auch hier ist also die Karte wieder richtig und falsch zugleich. Das gleiche gilt für den durchmischten Zustand.
Ganz unten jedoch dann die Darstellung in gewohnter Prozentweise. Hier wird nun deutlich, dass die Kiefer am stärksten Verluste zeichnet. Durchmische ich den Bestand, folgt die Einfärbung der Negativanomalie. Und auch hier in beiden Fällen eine korrekte Darstellung.
Nun stellen wir uns mal vor, dass das nicht 4 verschiedene Spezies waren, sondern alles Buchen - aber in 4 Altersgruppen - wir würden das gleiche Ergebnis bekommen. Es kann auch ganz was anderes sein, wie der Grenzflurabstand (Abstand Grundwasserpsiegel-Geländeoberfläche) oder wieviele Wildschweine pro Tag drüberlaufen. Keine Ahnung - da kann es tausende von Treibern geben. Es kann sich auch alles an Treibern überlagern. Um dem entgegenzuwirken MUSS ich das in Prozent ausdrücken. Nur so kann ich über die verschiedenen Variablen (die verschiebene Bezugsmaße induzieren) hinweg vergleichen und eine Karte basteln, in der über die Diversität im Forst gleichgewichtet die Verluste eingezeichnet sind.
Also wenn ein neuer Jahrhundertsommer kommt bin ich gerüstet!
Es bezieht sich hier in dem Falle alles auf den LAI - kann aber auch übertragen werden auf andere Indizes.
In der Darstellung von Absolutwerten würde mir der 33%ige Einschlag den ich in der oberen Bildhälfte postuliere vor allem die Buche und Douglasie einfärben, da diese die metrisch stärksten Verluste haben. Liest der Förster diese Karte, würde der Verlust der Kiefer völlig unterschlagen. Durchmische ich dann den Bestand (rechte Spalte) bin ich als Förster beim Lesen einer solchen Karte völlig verloren. Das Dürresignal wird zu sehr von anderen Signalen bzw. Abhängigkeiten überlagert. Will sagen, es ist einerseits richtig (Absolutwerte sind ja korrekt), aber es ist gleichzeitig falsch, da sie Verluste artenspezifisch unterschlägt.
Die Darstellung in Prozent bewirkt im Idealfall ein vollständig homogenes Bild. Durchmische sich dann den Bestand sieht das Bild natürlich wieder genauso aus wie das Urbild. In beiden Fällen bekomme ich eine korrekte Darstellung.
Im unteren Fall schlägt die Dürre nun auf unterschiedliche Speizies unterschiedlich stark durch. Zuuuufälligerweise genau sooo verteilt, dass in absoluten Werten sich eine völlige Homogenität einstellt. Auch hier ist also die Karte wieder richtig und falsch zugleich. Das gleiche gilt für den durchmischten Zustand.
Ganz unten jedoch dann die Darstellung in gewohnter Prozentweise. Hier wird nun deutlich, dass die Kiefer am stärksten Verluste zeichnet. Durchmische ich den Bestand, folgt die Einfärbung der Negativanomalie. Und auch hier in beiden Fällen eine korrekte Darstellung.
Nun stellen wir uns mal vor, dass das nicht 4 verschiedene Spezies waren, sondern alles Buchen - aber in 4 Altersgruppen - wir würden das gleiche Ergebnis bekommen. Es kann auch ganz was anderes sein, wie der Grenzflurabstand (Abstand Grundwasserpsiegel-Geländeoberfläche) oder wieviele Wildschweine pro Tag drüberlaufen. Keine Ahnung - da kann es tausende von Treibern geben. Es kann sich auch alles an Treibern überlagern. Um dem entgegenzuwirken MUSS ich das in Prozent ausdrücken. Nur so kann ich über die verschiedenen Variablen (die verschiebene Bezugsmaße induzieren) hinweg vergleichen und eine Karte basteln, in der über die Diversität im Forst gleichgewichtet die Verluste eingezeichnet sind.
Also wenn ein neuer Jahrhundertsommer kommt bin ich gerüstet!
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el-mujo
Admiral Special
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Die letzte Grafik hierzu (eben entstanden). Sie zeigt den zeitlichen Verlauf der vorhin angenommenen Datenreihe, also der Versustansprache von Vitalität im Wald in Prozent. Und zwar für unterschiedliche Ansprachs-niveaus. So will ich rausbekommen, wie sich unterschiedliche Ansprachsniveaus verhalten.
Orange, die fernerkundliche KDE
Pink der Förster mit einer Lehrbuchhaften Referenz
Grün der Förster mit einer an die Örtlichkeit angepassten Referenz
Blau der Förster mit einer hypothetischen Realansprache (in 5% Schritten)
Grau, der fernerkundlich dahinterstehende LAI
Unten ist die Regression, der fernerkundlichen KDE gegenüber der IdealReferenz oder der Realansprache (in diesem Fall grün).
Egal von welchem Niveau aus ich anspreche - ich bekomme im Idealfall immer eine lineare Abbildung mit sehr hoher statistischer Festigkeit. Spricht der Förster mit über die Zeit variabler Referenz an, oder skaliert Verluste nach unten hin nicht linear, würde ich das sofort mitbekommen über eine Krümmung der Kurve.
Wie gesagt, das ist ein synthetisierter angenommener Idealfall, der sich aber an der Realität orientiert. Aber ohne theoretisches Idealmodell, brauch ich in der Materie garnicht erst anfangen.
Dann euch noch einen schönen Restsonntag.