In a changing environment, the analysis of how forest ecosystems may react under scenarios involving changing climatic conditions is of major importance. This project wants to evaluate the influence of expected climatic changes (precepitation and temperature regimes) on trees and the state of our forests.

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In diesem Projekt werden verschiedene MODIS-Datensätze auf ihre Brauchbarkeit getestet. Wissenschafter vergleichen angebotene Fertigprodukte mit bestehenden Waldinventurdaten und CORINE-Daten. Für Snowcover-Untersuchungen verwenden sie Original-Spektraldaten. MODIS steht für "Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer".

Modelle der WSL zeigen, welche Landschaften in der Schweiz besonders artenreich sind und welche Einflussgrössen die Artenvielfalt unterschiedlicher Organismengruppen bestimmen. Die Arbeiten liefern Grundlagen für ein besseres Verständnis und den Schutz von Artenvielfalt auf Landschaftsebene.

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Tree cover is one of the important forest parameters for sustainable forest management. Therefore, automatic tree cover detection is of practical interest for the objective research of National Forest Inventory (NFI). Instead of manual interpretation which may be labor intensive, this project focuses on computer-based image processing methods designed to analyze high resolution remote sensing data. Developed methods must be applicable for all landscape types and recognize appropriate uncertainties reliably.

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First, this research focuses on the development of new methods for semi-automated extraction of forest parameters such as tree area and species based on airborne remote sensing data and logistic regression models. Second, new image-matching algorithms for the generation of high-resolution digital surface models for the extraction of forest parameters are tested: canopy height models, forest stand structure, degree of composition, forest border, timber volume estimation, tree growth, tree species etc. Third, new methods are developed to detect and simulate changes (forest growth, shrub encroachment) in forested mire vegetation using remotely sensed variables. The project reveals that is possible to estimate and quantify vegetation growth from the past to the future in mire environments.

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Seit Mitte der 80er Jahre werden im Rahmen des europäischen CORINE-Programms (Kartierung der Landbedeckung/Landnutzung) digitale Bilder von Satelliten einheitlich erfasst und ausgewertet. Mit dem Beitritt zur Europäischen Umweltagentur (EUA) wird Corine auch in der Schweiz durchgeführt. Die Erstellung der Datensätze CLC 2000 und CLC2006 wurde technisch begleitet und evaluiert, sowie das Update für 2012 vorbereitet.

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Mit dem Projekt HELM wird das Monitoring der europäischen Landbedeckung/Landnutzung effizienter, da nationale und sub-nationale Landnutzungskartierungen vermehrt angeglichen und damit einfacher in ein kohärentes europäisches Datensystem integriert werden können. HELM wird durch das 7. Rahmenprogramm der EU finanziert.

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Das Projekt wird vom BAFU finanziert, um die laufenden Entwicklungen in den GMES Land Service Aktivitäten wie GSE –Land, Geoland oder Urban Atlas aktiv zu verfolgen. Dies umfasst die Mitarbeit in Arbeitsgruppen wie EAGLE, die technisch-wissenschaftliche Unterstützung in EIONET-Treffen oder Expertenwissen in GMES Validierungs Teams. GMES steht für Global Monitoring for Environment and Security und ist eine Initiative der Europäischen Kommission (EU) and der europ. Weltraum Agentur (ESA), die darauf abzielt für ganz Europa und weltweit fundierte, verlässliche and finanzierbare Geoinformationsprodukte operationell zu liefern.

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National digital surface models are often characterized by global and therefore coarse spatial accuracy and density estimates, which are insufficient for local analysis of nation-wide forest or landscape inventories. Local triangulation allows a robust estimate of spatial point distribution of national LiDAR datasets compared to simple local point density calculation.

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