Modeling tropical montane forest biodiversity – The potential of multispectral remote sensing

In dieser Arbeit wurde das Potenzial multispektraler Fernerkundungsdaten analysiert, taxonomische und funktionelle Aspekte der Biodiversität in einem tropischen Bergregenwald im Süden Ecuadors zu modellieren. Im Speziellen wurden Vegetationsindizes aus multispektralen Reflektanzen sowie auf diesen basierende Texturmaße verwendet. Dazu wurden (i) verschiedene taxonomische Gruppen und Diversitätsmaße (z.B. alpha-/beta-Diversität) untersucht, (ii) ein Vergleich zu topographischen Metriken gezogen und (iii) Sensordaten mit hoher sowie moderater räumlicher Auflösung berücksichtigt. In den drei Studien wurde gezeigt, dass das Potenzial multispektraler Fernerkundung eng mit den Umweltfiltern der jeweiligen Biodiversitätsmaße zusammenhängt, die für räumliche Muster der taxonomischen und funktionellen Diversität verantwortlich sind. Die Taxon-spezifischen Ressourcenanforderungen und ihre spezifische Anpassungsstrategien an die Umwelt sind ausschlaggebend für die Bedeutung der hier verwendeten Prädiktoren. Insbesondere Texturmetriken als Proxys für die Habitatstruktur erklärten neben topographischen Metriken einen hohen Anteil der Diversität. Ihr Potenzial hing jedoch sowohl von der räumlichen Auflösung der multispektralen Daten als auch von der Komplexität der Texturberechnung ab. Die Robustheit multispektraler Bildtexturen als wichtiger Treiber von taxonomischer und funktioneller Diversität sollte somit weiter untersucht werden.