Bei der Kartierung der Kohlenstoffbestände zählt jeder Baum
Eine neue Studie, die vom EU-finanzierten Projekt TOFDRY unterstützt wurde, hat gezeigt, dass sich der Kohlenstoffgehalt von Bäumen mithilfe von Luftaufnahmen und tiefem Lernen landesweit präzise kartieren lässt. Dieser neue Ansatz zur Kartierung des Kohlenstoffbestands von Einzelbäumen wurde in Ruanda demonstriert und in einer Studie beschrieben, die in der Fachzeitschrift „Nature Climate Change“ erschien. „Bei den derzeitigen Waldbewertungen bestehen international enorme Ungewissheiten. Durch die Kartierung der Kohlenstoffbestände aller Einzelbäume wird die Datengenauigkeit erheblich verbessert“, sagt der Promovend und Erstautor der Studie, Maurice Mugabowindekwe, vom TOFDRY-Projektträger, der Universität Kopenhagen, Dänemark, in einer Pressemitteilung auf der Universitätswebsite. „Zudem ist die Bestandsaufnahme in den verschiedenen Ländern aufgrund von unterschiedlichen Kontexten, Zielsetzungen und Datenverfügbarkeiten nicht einheitlich gestaltet. Wir hoffen, dass diese Methode zum Standard werden wird, sodass bessere Vergleiche zwischen den Ländern möglich werden. Doch warum wurde die neue Methode ausgerechnet genau in diesem afrikanischen Land entwickelt? Wie Mugabowindekwe in der Pressemitteilung erklärt, sei Ruanda aufgrund seiner reichen und vielfältigen Landschaft ausgewählt worden, denn diese umfasse „Savannen, Waldgebiete, subhumide und humide Wälder, Buschland, Agroökosystem-Mosaike und städtische Baumökosysteme, die für die meisten tropischen Länder stellvertretend sind“. Weiter erklärt der Forscher: „Wir wollten die Eignung der Methode für all diese Landschaftstypen belegen. Ruanda ist überdies Vertragsstaat bei mehreren internationalen Abkommen zur Erhaltung der Wälder und zum Klimaschutz. So hat sich Ruanda beispielsweise im Rahmen der Bonn Challenge verpflichtet, bis 2030 rund 80 Prozent seiner Landfläche wiederaufzuforsten. Eine zuverlässige Methode zur Überwachung der Kohlenstoffspeicherung von Bäumen ist daher von äußerster Relevanz.“ Die Studie zeigt, dass 72 % der kartierten Bäume des Landes auf Ackerflächen und in Savannen stehen, während 17 % auf Plantagen wachsen. Interessanterweise stellen Naturwälder zwar nur 11 % des gesamten Baumbestandes in Ruanda dar, machen aber mehr als 51 % des nationalen Kohlenstoffbestands aus. Laut Pressemitteilung ist dies vor allem durch den enorm hohen Kohlenstoffgehalt pro Baumvolumen in Naturwäldern zu begründen, wozu nationale Gesetze zur Minimierung von menschlichen Eingriffen entscheidend beitragen. „Das lässt darauf schließen, dass sich der Klimawandel durch die Erhaltung, Regeneration und nachhaltige Bewirtschaftung von Naturwäldern effektiver eindämmen lässt als durch Anpflanzung“, merkt Mugabowindekwe an.
Die Bedeutung des einzelnen Baumes
Eine präzise Kartierungsmethode setzt voraus, dass der Computer zwischen einzelnen Bäumen unterscheiden kann. Denn ein sehr großer Baum weist einen wesentlich höheren Kohlenstoffgehalt auf als eine Gruppe von Bäumen, deren Kronen im Verbund einen ähnlich großen Umfang haben wie die Krone des großen Einzelbaumes. Wird eine Baumgruppe also mit einem Einzelbaum verwechselt, kommt es folglich zu einer erheblichen Überschätzung des Kohlenstoffgehalts. Um die Erkennung von Einzelbäumen selbst in dicht bewachsenen Regenwäldern zu gewährleisten, setzte das Team maschinelles Sehen und maschinelles Lernen ein und trainierte den Computer anhand von 97 500 manuell abgegrenzten Baumkronen aus dem ganzen Land. Die mit Unterstützung von TOFDRY (Trees outside forests in global drylands) entwickelte Methode wurde inzwischen auch für Burundi, Kenia, Tansania und Uganda erprobt. Mugabowindekwe dazu: „Die Methode erzielte bei der direkten Anwendung auf ein neues Land oder eine neue Region gute Ergebnisse. Wenn das Modell anhand von lokalen Probensätzen weiter trainiert wird, lässt sich die Genauigkeit sogar noch steigern.“ Weitere Informationen: TOFDRY-Projektwebsite
Schlüsselbegriffe
TOFDRY, Baum, Wald, Ruanda, Klimawandel, Kohlenstoffbestand, Kohlenstoffmenge, Kohlenstoffgehalt
