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Die Speicherung von Kohlenstoff im Wald ist ein hochaktuelles, klimapolitisches Thema. Dabei werden als Speicher die lebende und die tote Baumbiomasse sowie die aus dem geernteten Holz hergestellten Produkte und deren Substitutionseffekte betrachtet. Die Kohlenstoffbindung in der lebenden Baumbiomasse der Wälder ist vornehmlich von der Baumart, dem Standort und der Waldbehandlung abhängig. Außerhalb des Wal- des, bei den Holzprodukten und deren Substitutionspotenzial, ist die Art und Dauer der Verwendung maßgeblich für die Kohlenstoffbindung. Forstbetriebe können durch ihre strategische Ausrichtung das Teilziel der Kohlenstoffspeicherung stärker gewichten und somit zum gesellschaftlich geforderten Klimaschutz einen Beitrag leisten. Dazu sind jedoch Kenntnisse über baumarten-, standort- und behandlungsspezifische Effekte notwendig, welche die Kohlenstoffspeicherung beeinflussen. Zu diesem Zweck wurden Simulationen einer naturnahen und einer kohlenstofforientierten waldbaulichen Behandlung der fünf wichtigsten Baumarten im niedersächsischen Landeswald auf bedeutenden Standortseinheiten durchgeführt. Die Hauptwirtschaftsbaumarten im Landeswald von Niedersachsen sind Eiche, Buche, Fichte, Douglasie und Kiefer. Die analysierten Standorte verteilen sich auf jeweils vier Wuchsbezirke im Tief- und Bergland. Für die Identifikation wichtiger Kombinationen aus Wasser- und Nährstoffversorgung sowie der entsprechenden Leistungsfähigkeit der Baumarten wurden Informationen der Standortskartierung sowie der Forsteinrichtung der Niedersächsischen Landesforsten genutzt. Auf der Grundlage der Betriebsinventur der Niedersächsischen Landesforsten konnten Modelle zur Generierung von Einzelbaumdaten erstellt werden, die insbesondere zur Schätzung der aktuellen Bestandesgrundflächen und der zu Grunde liegenden Durchmesserverteilungen genutzt wurden. Mit ihrer Hilfe konnten realitätsnahe Weiserbestände als Grundlage der Simulationen, entsprechend den Informationen aus Forsteinrichtung und Standortskartierung, generiert werden. Damit die waldbauliche Behandlung abgebildet werden kann, ist es notwendig die Durchforstungsstärke und -art nachzubilden. Unter Verwendung von ertragskundlichen Versuchsflächendaten der Nordwestdeutschen Forstlichen Versuchsanstalt wurden erstmalig mittels Quantilsregression baumartenspezifische Funktionen zur Bestimmung der maximalen Bestandesgrundfläche für Nordwestdeutschland hergeleitet. Diese stellen aufgrund der größeren Datengrundlage und der verwendeten Methoden eine Verbesserung im Vergleich zum vorher benutzten Ansatz der Nordwestdeutschen Forstlichen Versuchsanstalt dar. Mit ihnen lässt sich die maximale Bestandesgrundfläche sicherer schätzen. Zur Definition eines praxisnahen Nutzungskonzeptes mit unterschiedlichen Pflegephasen abgegrenzt durch bestimmte Höhenbereiche, wird die aktuelle Bestandesgrundfläche ins Verhältnis zur maximal möglichen Grundfläche des Bestandes gesetzt. Mit dem neu erstellten Konzept kann nun eine grundflächengesteuerte, gestaffelte Durchforstung ab- gebildet werden. Wobei mit den entwickelten Methoden auch die Nachbildung anderer Nutzungskonzepte möglich ist. Mit den generierten Weiserbeständen und dem Waldwachstumssimulator WaldPlaner wurden die Auswirkungen der verschiedenen waldbaulichen Behandlungen auf die Bestandesentwicklung und die Kohlenstoffspeicherung untersucht. Dazu wurden u. a. die Einzelbaumdaten mittels bekannter Funktionen aus der Literatur in Biomasse umgerechnet, ein neuer Holzverwendungsschlüssel zur Verteilung des eingeschlagenen Rohholzes zu Produktklassen aufgestellt und ein Modell zur Kaskadennutzung in die Auswertung integriert. Durch die Bildung einer Kohlenstoffspeicherrate sind Rückschlüsse über den Einfluss der Wasser- und Nährstoffversorgung auf die Kohlenstoffspeicherung möglich. Sie erlaubt die Vergleichbarkeit der Baumarten, der Standorte sowie der einzelnen Speicher. Es zeigt sich bei einer Gesamtbetrachtung der untersuchten Pools (lebende und tote Baumbiomasse, Holzprodukte sowie deren Substitutionspotenzial), dass sich die Kohlenstoffspeicherraten deutlich zwischen den Baumarten unterscheiden und sich folgende Reihung ergibt: Douglasie, Fichte > Kiefer > Buche, Eiche. Der Forstbetrieb kann durch eine standortgemäße Baumartenwahl und -mischung, die Waldbehandlung und der Berücksichtigung der erwartbaren Holzqualitäten und Risiken das Teilziel der Kohlenstoffspeicherung im Rahmen des strategischen Managements stärker gewichten. Dabei haben standortgerechte Nadelbaumarten eine große Klimaschutzwirkung. Sie sollten allerdings nur insoweit angebaut werden, als das die multifunktionale Nachhaltigkeit der Wälder nicht verletzt wird. Im Bereich der Holzverwendung ist die Kaskadennutzung und stoffliche Nutzung weiter auszubauen, um möglichst viele Holzprodukte im Zivilisationskreislauf zu halten und abschließend energetisch zu nutzen. Auf forstpolitischer Ebene ergeben sich verschiedene Handlungsfelder. Einerseits sind konkrete Wege zur Lösung von Zielkonflikten zwischen nationaler Klimapolitik und anderen Strategien (z. B. Nationale Biodiversitätsstrategie, Waldstrategie 2020) zu entwickeln. Andererseits ist die große Bedeutung der Wälder als Kohlenstoffspeicher und nachhaltiger Rohstofflieferant, intensiver als bisher, der Gesellschaft näher zu bringen. Dessen ungeachtet besteht noch enormer Forschungsbedarf über den Einfluss des Klimawandels und verschiedener Risiken sowie der Kaskadennutzung auf die Kohlenstoffspeicherung im Forst-Holz-Sektor.

Wälder bedecken 31 % der Landflächen weltweit. Aufgrund ihrer hohen Anzahl an endemischen Arten und ihrem hohen Artenreichtum gehören tropische Regenwälder zu den Biodiversitätshotspots der Welt. Die Ausbreitung von landwirtschaftlich genutzten Flächen führte zu einer verstärkten Degradierung und Waldverlust in Indonesien, die zum heutigen Zeitpunkt global am höchsten ist. Hauptsächliche Ursachen für die Entwaldung des tropischen Regenwaldes in Indonesien sind Holznutzung, Rohstoffabbau und die Produktion von Kautschuk (Hevea brasiliensis) und Palmöl (Elaeis guineensis), daraus folgt eine jährliche Umwandlungsrate von 20 000 km2 von natürlichem Regenwald in genutzte Flächen. Die weltweiten Konsequenzen der Entwaldung können nur geschätzt werden. Lokale Folgen sind Habitatverlust, Fragmentierung und Degradierung von verbleibenden Wäldern. In den verbleibenden Waldfragmenten kommt es zu einer Reduzierung der Artendiversität und einer Veränderung der Artenkombination. Untersuchungen von einzelnen Arten über die Folgen von Habitatfragmentierung auf die genetische Diversität von Pflanzen, zeigen unterschiedliche Ergebnisse, die von den artspezifischen Lebenszyklusstrategien abhängen. Im Allgemeinen ist ein Verlust von genetischen Ressourcen durch genetische Drift und reduzierten Genfluss zu erwarten. Dies entsteht durch die verminderte Austauschkonnektivität der verbleibenden Waldareale und die reduzierte effektive Populationsgröße der dort vorkommenden Arten. Dies kann zu einer Veränderung der genetischen Populationsstruktur der fragmentierten Arten führten, was eine Erhöhung der Wahrscheinlichkeit des Aussterbens der Art zur Folge hat. Der Effekt von Habitat-Fragmentierung auf die genetische Struktur wurde bisher nur für einzelne Pflanzenarten und nicht für Pflanzengemeinschaften untersucht. Weiterhin wurden keine Studien über die Folgen von Landnutzungsveränderungen auf die genetische Diversität von Pflanzen durchgeführt. Das Ziel der vorliegenden Studie war die genetische Diversität von dominanten Pflanzenarten in vier verschiedener Systeme mit unterschiedlicher landwirtschaftlicher Intensität in Sumatra, Indonesien, zu untersuchen. Anonyme AFLP Marker wurden genutzt, um die genetische Diversität von zehn dominanten Pflanzenarten, mit jeweils zehn Individuen, in den folgenden vier Landnutzungssystemen abzuschätzen: altgewachsener tropischer Tieflandregenwald, Kautschuk-Dschungel, Kautschukplantage und Palmölplantage. Die vier Systeme mit jeweils vier Replikaten, wurden in zwei Regionen untersucht, dies ergab eine Gesamtprobenanzahl von 3200. Durch unterschiedliche Artenkompositionen, die durch unterschiedliche Eigenschaften charakterisiert sind, wurde ein Abfall von genetischer Diversität von Wald zu Kautschuk-Dschungel zu Kautschukplantage zu Palmölplantage erwartet. Bei den Analysen wurden zwei Ansätze verwendet, bei dem Ersten wurde jeder Plot als eine Pflanzengemeinschaft betrachtet und bei dem Zweiten einzelne, häufig dominierende, Arten analysiert. Für die Gemeinschaftsanalyse wurden wiederum zwei Ansätze durchgeführt: Erstens der Fragmentpool-Ansatz, bei dem alle AFLP Fragmente der dominanten Arten in einem Fragment-Pool kombiniert wurden und deren genetische Differenzierung berechnet wurden. Zweitens der Artenansatz, bei dem die genetische Diversität pro Art im jeweiligen Plot berechnet wurde. Um die Landnutzungssystem auf genetische Unterschiede zu testen wurde ein „Mixed effect model“ für beide Ansätze der Gemeinschaftsanalyse benutzt. Außerdem wurde die genetische Diversität mit der Diversität von Pflanzenarten, Mykorrhizaarten und Prokaryotenarten korreliert, um die Reaktionsähnlichkeit der Parameter auf Landnutzungsveränderungen abzuschätzen. Die häufig dominanten Arten wurden hinsichtlich ihrer Populationsstruktur und der Populationsdifferenzierung innerhalb und zwischen den Landnutzungssystemen untersucht. Weiterhin wurden Arten nach ihrer Lebensform gruppiert und auf signifikante Unterschiede getestet. Ergebnisse der Gemeinschaftsanalyse mit dem Fragmentpool-Ansatz und dem Artenansatz zeigten keine direkte Korrelation zwischen genetischer Diversität dominanter Pflanzen und dem Landnutzungssystem. Aber aufgrund der Landnutzungsveränderung gibt es unterschiedliche Artenkompositionen im jeweiligen System, die mit ihren unterschiedlichen Eigenschaften, unterschiedliche Diversitäts- und Differenzierungsmuster aufweisen. Die Landnutzungssystem konnten in zwei Gruppen eingeteilt werden, die Baumdominierten Systeme mit hoher genetischer Diversität und die zwei Plantagensysteme mit niedriger genetischer Diversität. Die Analysen basierend auf den einzelnen häufigen Arten zeigen eine hohe Variabilität in der Artenreaktion auf die Landnutzungsveränderungen. Waldarten weisen unterschiedliche Verlustgrade von genetischer Diversität auf. Plantagen werden hauptsächlich von invasiven, kolonisierenden Arten dominiert, die an Störungen adaptiert sind. Daher zeigten die Plantagenplots im Mittel höhere genetische Diversitätslevel als erwartet.

In dieser Studie wird ein neues Modul “CLM-Palm” für mehrjährige Nutzpflanzen zur Modellierung einer funktionellen Gruppe (plant functional type) für Ölpalmen im Rahmen des Community Land Models (CLM4.5) entwickelt, um die Auswirkungen der Transformation eines tropischen Waldes in eine Ölpalmenplantage auf die Kohlenstoff-, Wasser- und Energieflüsse zwischen Land und Atmosphäre zu quantifizieren. Um die Morphologie der Ölpalme möglichst detailgetreu darzustellen (das heißt, dass ungefähr 40 Phytomere einen mehrschichtigen Kronenraum formen), wird in dem Modul CLM-Palm eine phänologische und  physiologische Parametrisierung auf Skalen unterhalb des Kronraums eingeführt, so dass jedem Phytomer sein eigenes prognostisches Blattwachstum und seine Erntekapazität zugeordnet wird, während Stamm und Wurzeln gemeinsam genutzt werden. Das Modul CLM-Palm wurde ausschließlich für Ölpalmen getestet, ist aber auch für andere Palmarten (z. B. Kokospalmen) interessant.  Im ersten Kapitel dieser Arbeit werden Hintergrund und Motivation dieser Arbeit vorgestellt. In Kapitel 2 wird die Entwicklung des Haupt- bzw. Kernmodells beschrieben,  inklusive Phänologie und Allokationsfunktionen zur Simulation des Wachstums und des Ertrags der Palme PFT, wodurch die Basis zur Modellierung  der biophysikalischen und biogeochemicalischen Kreisläufe innerhalb dieser Monokultur bereitgestellt wird. Die neuen Parameter für die Phänologie und die Allokation wurden sorgfältig mit Feldmessungen des Blattflächenindexes (LAI), des Ertrags und der Nettoprimärproduktion (NPP) verschiedener Ölpalmenplantagen auf Sumatra (Indonesien) kalibriert und validiert. Die Validierung zeigte die Eignung von CLM-Palm zur adäquaten Vorhersage des mittleren Blattwachstums und Ertrags für verschiedene Standorte und repräsentiert in ausreichendem Maß die signifikante Variabilität bezüglich des Stickstoffs und Alters von Standort zu Standort.  In Kapitel 3 wird die weitere Modellentwicklung und die Implementierung eines Norman-Mehrschichtmodells für den Strahlungstransport vorgestellt, das an den  mehrschichtigen Kronenraum der Ölpalme angepasst ist. Dieses Norman-Mehrschichtmodell des Strahlungstransports zeigte im Vergleich zu dem in CLM4.5 implementierten Standardmodell (basierend auf großen Blättern) bei der Simulation der Licht-Photosynthese-Kurve leichte Verbesserungen und hat  lediglich marginale Vorteile gegenüber dem ebenfalls in CLM4.5 implementierten alternativen statistischen Mehrschichtmodell.  Dennoch liefert das Norman-Modell eine detailliertere und realistischere Repräsentation des Belaubungszustands wie etwa dem dynamischen LAI, der Blattwinkelverteilung in verschiedenen Höhen, und ein ausgewogeneres Profil der absorbierten photosynthetisch aktiven Strahlung (PAR). Die Validierung mit Hilfe der Eddy-Kovarianz Flussdaten zeigte die Stärke von CLM-Palm bei der Simulation der Kohlenstoffflüsse, offenbarte aber auch Abweichungen in der simulierten Evapotranspiration (ET), dem sensiblen und dem latenten Wärmefluss (H und LE). Eine Reihe von hydrologischen Messungen im Kronenraum wird in Kapitel 4 beschrieben. Dies beinhaltet eine Adaption des in CLM4.5 eingebauten Standardmodells für Niederschlag, Interzeption und Speicherfunktionen für die speziellen Merkmale eines Ölpalmen-Kronenraums. Die überarbeitete Hydrologie des Kronenraums behob die Probleme bei der Simulation der Wasserflüsse (ET und Transpiration im Kronenraum) und verbesserte die Energieaufteilung zwischen H und LE. Kapitel 5 dokumentiert die Implementierung eines neuen dynamischen Modells für Stickstoff (nitrogen, N) in CLM-Palm zur Verbesserung der Simulation der C- und N-Dynamik, insbesondere mit Bezug auf den N-Düngeeffekte in landwirtschaftlich genutzten Systemen. Das dynamische N-Modell durchbricht die Limitierung des Standardmodells in CLM4.5, mit fixierter C-N-Stöchiometrie und erlaubt die Variation des C:N-Verhältnisses in lebendem Gewebe in Abhängigkeit der N-Verfügbarkeit und dem N-Bedarf der Pflanze.  Eine Reihe von Tests bezüglich der Düngung zeigte beispielhaft die Vorteile des dynamischen N-Modells, wie zum Beispiel die Verbesserung des Netto-Ökosystemaustauschs (net ecosystem exchange, NEE), ein realistischeres C:N-Verhältnis im Blatt, eine verbesserte Repräsentation der Effizienz des Stickstoffeinsatzes (nitrogen-use efficiency, NUE), sowie der Effekte von Düngung auf Wachstum und Ertrag. Abschließend wird in Kapitel 6 eine Anwendungsstudie gezeigt, in der die zentralen Modellentwicklungen aus den vorangegangenen Kapiteln verwendet werden. Eine junge und eine  erntereife Ölpalmenplantage sowie ein Primärregenwald wurden simuliert und verglichen. Sie wiesen klare Unterschiede in den C-Flüssen und in den biophysikalischen Merkmalen (z.B. ET und Oberflächentemperatur) auf. Ölpalmenplantagen können durch Wachstumsentwicklung (im Alter von etwa 4 Jahren)  ebenso hohe und darüber hinausgehende C-Assimilation und Wassernutzungsraten erreichen wie Regenwälder, haben jedoch im Allgemeinen eine höhere Oberflächentemperatur als eine bewaldete Fläche – dies gilt auch für erntereife Plantagen. Eine Simulation des Übergangs, die zwei Rotationsperioden mit Neubepflanzungen alle 25 Jahre umspannt, zeigte dass der Anbau von Ölpalmen auf längeren Zeitskalen lediglich in etwa die Hälfte des ursprünglichen C-Speichers der bewaldeten Fläche vor dem Kahlschlag  rückspeichern kann. Das im Boden gespeicherte C nimmt in einer bewirtschafteten Plantage aufgrund des begrenzten Streurücklaufs langsam und graduell ab. Insgesamt reduziert die Umwandlung eines Regenwaldes in eine Ölpalmenplantage die langfristigen C-Speicher und die Kapazität der Fläche zur C-Sequestrierung und trägt potentiell zur Erwärmung der Landoberfläche bei – trotz des schnellen Wachstums und der hohen C-Assimilationsrate einer stark gedüngten Plantage. Zur Einschätzung der regionalen und globalen Effekte der Ausbreitung der Kultivierung von Ölpalmen auf die Austauschprozesse zwischen Land und Atmosphäre und auf das Klima ist es notwendig eine Upscaling-Studie durchzuführen.

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Brassica napus ist eine der wichtigsten Pflanzen in der Landwirtschaft. Pathogene verursachen jährlich große Ertragsverluste. Im Rahmen dieser Arbeit wurden die Interaktionen zwischen der Nutzpflanze Brassica napus bzw. der Modellpflanze Arabidopsis thaliana und dem phytopathogenen Pilz Verticillium longisporum untersucht. Verticillium longisporum ist ein auf Brassica spezialisierter Pilz, der die sogenannte Verticillium-Welke verursacht. Er dringt in die Wurzeln der Pflanze ein und steigt durch die Leitgefäße in den Spross auf. Die Pflanze zeigt in Folge der Infektion vor allem einen stark verkürzten Spross, Chlorosen und eine Notreife. Für die Experimente wurde Brassica napus und Arabidopsis thaliana mit Verticillium longisporum infiziert. Die Emissionen von Volatilen (volatile organic compounds (VOC)) der Pflanzen wurden sowohl ober- als auch unterirdisch bezüglich sich ändernder VOCs analysiert. Bei der Probennahme wurde darauf geachtet, die Pflanzen nicht zu verletzen und durch Messungen bedingten Stress zu minimieren. Auch während der Messungen der Wurzel-emissionen wurden die Pflanzen nicht aus ihrem Substrat entfernt, sondern innerhalb dessen gemessen. Während sich das Duftspektrum der Wurzeln von Brassica napus nicht änderte, emittierten die Sprosse infizierter Brassica Pflanzen signifikant mehr Dimethyldisulfid, ß-Ionon und ß-Cyclocitral. Bei der Infektion von Arabidopsis thaliana mit Verticillium longisporum hingegen spielten diese VOCs keine Rolle. Im zweiten Teil der Arbeit wurde die Vermutung überprüft, dass sich im Infektionsverlauf ändernde VOCs als Abwehrmoleküle dienen könnten. Hierfür wurde ein Bioassay entwickelt und zwei weitere pathogene Pilze, Gaeumannomyces graminis var. triciti und Sclerotinia sclerotiorum, unterschiedlicher Spezialisierung einbezogen. Wir setzten sie Dimethyldisulfid und ß-Ionon in unterschiedlichen Konzentrationen aus. Sowohl Dimethyldisulfid als auch ß-Ionon zeigten nur eine geringe fungizide Wirkung, gemessen am Myzelwachstum, gegen den Brassica-Spezialisten Verticillium longisporum. Gaeumannomyces graminis var. triciti wurde bereits bei geringeren Konzentrationen gehemmt. Sclerotinia sclerotiorum reagierte nicht oder sogar positiv auf die VOCs. Die (Mikro-) Sklerotienbildung wurde nur bei Verticillium longisporum beeinflusst. ß-Ionon unterstützte diese Entwicklung signifikant.

Als Reaktion auf die fortschreitende, anthropogen bedingte Veränderung und Zerstörung der Ökosysteme fand 1992 die Konferenz der Vereinten Nationen über Umwelt und Entwicklung in Rio de Janeiro statt. Die Konferenz markiert aus heutiger Sicht einen Startpunkt multilateraler Umweltschutzbemühungen, da offiziell formuliert wurde, dass die lokal auftretenden Umweltprobleme durch globale Veränderungen hervorgerufen werden und nur durch gemeinsame Bemühungen auf internationaler Ebene zu bewältigen sind. Ergebnis dieser Konferenz war die Verabschiedung verschiedener internationaler Abkommen zum Umweltschutz. Wälder spielen dabei in ihrer Funktion als Kohlenstoffspeicher und als terrestrischer Lebensraum mit der höchsten Artenvielfalt eine zentrale Rolle. Vor diesem Hintergrund stellen sich für die Waldinventur neue Aufgaben, sowohl bezüglich der zu erfassenden Zielgrößen als auch hinsichtlich der Rahmenbedingungen, da die erhobenen Informationen nicht mehr nur auf Betriebsebene für die Planung der Bewirtschaftung verwendet werden, sondern auch für die Erfüllung der internationalen Berichtspflichten. Als zentrale Größe des Waldmonitorings muss die Waldfläche gesehen werden, da sie die Grundlage für die meisten Berechnungen ist. Daneben wird die Waldfragmentierung, also die Form und räumliche Verteilung der Waldflächen, häufig als Indikator für die Biodiversität diskutiert. Die fernerkundliche Erfassung der Waldfläche und die Beschreibung der Waldfragmentierung mit Landschaftsstrukturmaßen (LSM) im Kontext der internationalen Umweltabkommen ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Zielsetzung ist es, kritische methodische und technische Aspekte, welche die Schätzung der Waldfläche und die Berechnung der LSM beeinflussen, zu identifizieren und ihre Wirkungen zu analysieren. Anhand einer Literaturrecherche wurden zunächst vier kritische Faktoren identifiziert: i) die Walddefinition, ii) die Waldranddefinition, iii) der Beobachtungsmaßstab und iv) das Landschaftsmodell, welches für die Berechnung der LSM verwendet wird. Die Effekte und Wechselwirkungen zwischen den vier genannten Faktoren wurden im zweiten Teil der Arbeit auf Grundlage einer Simulationsstudie untersucht. Dafür wurden Kronenkarten und Geländemodelle auf Basis von Gauß'schen Zufallsfeldern in verschiedenen Auflösungstufen simuliert. Durch Variation der Mindestüberschirmung  und der Größe der Referenzfläche, auf der die Überschirmung gemessen wird, konnten aus den Kronenkarten Waldkarten mit unterschiedlichen Wald- und Waldranddefinitionen erstellt werden. Zusätzlich wurde der Einfluss des Landschaftsmodells auf die Berechnung der LSM untersucht. Dies geschah mit Hilfe eines neuen Verfahrens, das die Berechnung der LSM im dreidimensionalen Raum ermöglicht. Die Ergebnisse der Simulation zeigen, dass alle vier Faktoren einen wesentlichen Einfluss auf die Waldflächenkarten haben können. Dabei ergeben sich besonders für die Kronenüberschirmung und die Referenzflächengröße spezifische Wechselwirkungen, die sich teilweise mit einem einfachen geometrischen Waldrandmodell theoretisch erklären lassen. So zeigt sich, dass besonders für Walddefinitionen mit einer Mindestüberschirmung, die stark von 50 % abweicht, die Referenzflächengröße einen erheblichen Einfluss auf die Waldfläche und Fragmentierung hat. Basierend auf den Ergebnissen der Simulationstudie wurde im 3. Teil der Arbeit ein Klassifikationschschema entwickelt, das es ermöglicht spezifische Kriterien einer Walddefinition in den Auswertungs- und Klassifikationsprozess von Fernerkundungsdaten zu integrieren, um standardisierte Waldkarten zu erstellen. Beispielhafte Grundlage war die Walddefinition der Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), die Wald als eine Landnutzungsform beschreibt. Im Gegensatz zu Landbedeckungsformen können Landnutzungsklassen nicht direkt in Fernerkundungsdaten beobachtet werden. Zur Erstellung einer Landnutzungskarte  müssen daher neben den Landbedeckungsklassen weitere Kontextinformationen berücksichtigt werden. Dafür wurde in der vorliegenden Arbeit ein hierarchischer Klassifikationsschlüssel entwickelt, der ausgehend von einer Landbedeckungskarte, eine Landnutzungs- und eine Waldkarte generiert. Die benötigten Kontextinformationen werden dabei mit Hilfe von Entscheidungsbäumen, die auf eine fixe Referenzfläche angewendet werden, berücksichtigt. Dieses Verfahren ermöglicht es, Waldkarten zu erstellen, die einer bestimmten vorher festgelegten  Walddefinition entsprechen. Insofern kann das Verfahren zur Standardisierung der Waldflächenerfassung beitragen.  Darüber hinaus bietet es die Möglichkeit die Walddefinition durch Änderung der Kriterien oder der Schwellenwerte flexibel anzupassen, sodass es als wissenschaftliches Werkzeug zur Analyse des Effektes verschiedener Walddefinitionen verwendet werden kann. Im letzten Teil der Arbeit wurde eine Fallstudie durchgeführt, die untersucht inwieweit sich das entwickelte Verfahren operational für die Waldflächenerfassung einsetzen lässt. Da der Fokus der internationalen Umweltabkommen auf den tropischen Waldgebieten liegt, wurden für die Fallstudie zwei unterschiedliche tropische Waldlandschaften in Costa Rica ausgewählt. Zur Klassifikation der Landbedeckung kamen Satellitenbilder des RapidEye-Systems mit einer räumlichen Auflösung von 5 m zum Einsatz. Für die Klassifikation der Landbedeckung wurde zunächst eine Software entwickelt, welche atmosphärische und topographische Korrekturen, Bildverbesserung, nicht-parametrische Klassifikationsverfahren und den, im dritten Teil der Arbeit entwickelten hierarchischen Klassifikationsansatz für die Erstellung der Landnutzungskarten, implementiert. Die Ergebnisse der Fallstudie zeigen, dass das entwickelte Verfahren geeignet ist, Waldkarten für stark fragmentierte tropische Landschaften zu erstellen. Die Waldkarten entsprechen einer zuvor festgelegten Walddefinition (z. B. FAO), in der die einzelnen Kriterien (u. a. Mindestüberschirmung, Mindestgröße, vorherrschende Landnutzung) während der Klassifikation explizit geprüft werden. Die vorliegende Arbeit zeigt theoretisch, empirisch und auch in der praktischen Anwendung, dass eine Vielzahl von Faktoren die Erfassung der Waldfläche beeinflusst. Einer der wichtigsten Faktoren ist dabei die Walddefinition. Die übliche Praxis bei der fernerkundlichen Erstellung von Waldkarten, die Klasse "Wald" ohne expliziten Bezug auf geeignete Kriterien direkt auszuweisen, führt zu großen Unsicherheiten bei der Waldflächenschätzung und ist im Rahmen von international verbindlichen Abkommen kaum akzeptabel. Die Entscheidung welche Walddefinition verwendet werden soll, wird in politischen Verhandlungen bestimmt. Aufgabe der Waldinventur muss es dann sein, diese politischen Vorgaben umzusetzen. Die hier vorgestellten Methoden können insofern zur Standardisierung der fernerkundlichen Waldflächenerfassung beitragen, als das sie transparente Entscheidungsregeln implementieren und somit konsistente Waldkarten erzeugen.

Die letzten zwanzig Jahre haben gezeigt, dass die Integration luftgestützter Lasertechnologien (Light Detection and Ranging; LiDAR) in die Erfassung von Waldressourcen dazu beitragen kann, die Genauigkeit von Schätzungen zu erhöhen. Um diese zu ermöglichen, müssen Feldaten mit LiDAR-Daten kombiniert werden. Diverse Techniken der Modellierung bieten die Möglichkeit, diese Verbindung statistisch zu beschreiben. Während die Wahl der Methode in der Regel nur geringen Einfluss auf Punktschätzer hat, liefert sie unterschiedliche Schätzungen der Genauigkeit. In der vorliegenden Studie wurde der Einfluss verschiedener Modellierungstechniken und Variablenauswahl auf die Genauigkeit von Schätzungen untersucht. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt hierbei auf LiDAR Anwendungen im Rahmen von Waldinventuren. Die Methoden der Variablenauswahl, welche in dieser Studie berücksichtigt wurden, waren das Akaike Informationskriterium (AIC), das korrigierte Akaike Informationskriterium (AICc), und das bayesianische (oder Schwarz) Informationskriterium. Zudem wurden Variablen anhand der Konditionsnummer und des Varianzinflationsfaktors ausgewählt. Weitere Methoden, die in dieser Studie Berücksichtigung fanden, umfassen Ridge Regression, der least absolute shrinkage and selection operator (Lasso), und der Random Forest Algorithmus. Die Methoden der schrittweisen Variablenauswahl wurden sowohl im Rahmen der Modell-assistierten als auch der Modell-basierten Inferenz untersucht. Die übrigen Methoden wurden nur im Rahmen der Modell-assistierten Inferenz untersucht. In einer umfangreichen Simulationsstudie wurden die Einflüsse der Art der Modellierungsmethode und Art der Variablenauswahl auf die Genauigkeit der Schätzung von Populationsparametern (oberirdische Biomasse in Megagramm pro Hektar) ermittelt. Hierzu wurden fünf unterschiedliche Populationen genutzt. Drei künstliche Populationen wurden simuliert, zwei weitere basierten auf in Kanada und Norwegen erhobenen Waldinveturdaten. Canonical vine copulas wurden genutzt um synthetische Populationen aus diesen Waldinventurdaten zu generieren. Aus den Populationen wurden wiederholt einfache Zufallsstichproben gezogen und für jede Stichprobe wurden der Mittelwert und die Genauigkeit der Mittelwertschätzung geschäzt. Während für das Modell-basierte Verfahren nur ein Varianzschätzer untersucht wurde, wurden für den Modell-assistierten Ansatz drei unterschiedliche Schätzer untersucht. Die Ergebnisse der Simulationsstudie zeigten, dass das einfache Anwenden von schrittweisen Methoden zur Variablenauswahl generell zur Überschätzung der Genauigkeiten in LiDAR unterstützten Waldinventuren führt. Die verzerrte Schätzung der Genauigkeiten war vor allem für kleine Stichproben (n = 40 und n = 50) von Bedeutung. Für Stichproben von größerem Umfang (n = 400), war die Überschätzung der Genauigkeit vernachlässigbar. Gute Ergebnisse, im Hinblick auf Deckungsraten und empirischem Standardfehler, zeigten Ridge Regression, Lasso und der Random Forest Algorithmus. Aus den Ergebnissen dieser Studie kann abgeleitet werden, dass die zuletzt genannten Methoden in zukünftige LiDAR unterstützten Waldinventuren Berücksichtigung finden sollten.