Große unzerschnittene, verkehrsarme Räume (UZVR) sollen möglichst vor weiterer Inanspruchnahme durch Siedlung und Verkehr geschützt werden. Die in dem Bericht dargestellten Ergebnisse bilden die Grundlage für eine neue raumordnerische Zielsetzung im Landesentwicklungsplan 2013 zum Schutz der UZVR. Dazu wurden diese für das Gebiet des Freistaates Sachsen erstmals nach der in der Länderinitiative Kernindikatoren (LIKI) abgestimmten Methodik (LIKI-/UMK Kernindikator Nr. 10) ermittelt. In die Berechnung der UZVR fließen neben Informationen zum Verkehrsnetz und zu den Siedlungsflächen auch Daten zur Verkehrsbelegung der Straßen ein. Der Bericht enthält außerdem eine Analyse der Entwicklung der UZVR im Freistaat Sachsen.

Der Beitrag stellt erste Ergebnisse des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) für die Bereiche Freiraum sowie Landschafts- und Naturschutz vor. Hier geht es um die quantitative Beschreibung des Zustands, der Entwicklung und Belastung von Freiräumen durch Kernindikatoren. Der Fokus liegt dabei auf den Schutzgütern Biodiversität und Boden (mittelfristig) sowie der Erholungseignung der Landschaft. Auf Basis von Flächennutzungsinformationen verschiedener Zeitschnitte werden Analysen über die Ausstattung und Struktur der Freiräume in Deutschland einschließlich ihrer Nutzungsänderungen auf Landes-, Kreis- und Gemeindeebene durchgeführt. In der Kategorie Freiraumstruktur werden raumbezogene Kennzahlen zum Wald, zum Grünland und zu Streuobstwiesen vorgestellt. Dabei ergeben sich durch die bundesweite Auswertung von topographischen Geobasisdaten (ATKIS Basis-DLM) prinzipiell neue Möglichkeiten. Daneben werden aber auch Grenzen des aktuellen Bearbeitungsstandes dieser Daten sichtbar, wie sich beispielsweise bei Informationen zum Streuobst zeigt. In der Kategorie Landschafts- und Naturschutz werden drei aggregierte Indikatoren vorgestellt: zu den Schutzgebieten insgesamt, zu Gebieten des Natur- und Artenschutzes und zu Gebieten des Landschaftsschutzes. Die kartographische Darstellung und statistische Auswertung von Geofachdaten verschiedener Schutzgebiete liefert wichtige Informationen für die Landschaftsplanung. Raumbezogene Analysen auf dieser Basis geben zielgerichtete Hinweise auf den anthropogenen Nutzungsdruck in geschützten Landschaften sowie die Dynamik dieser Entwicklung.

Bisher sind Indikatoren für die Landschaftsvielfalt auf bundesweiter Ebene trotz vorhandener früherer Ansätze, beispielsweise zur Umweltökonomischen Gesamtrechnung, noch unterrepräsentiert. Auch auf EU-Ebene existieren dazu nur erste Ansätze. Die Vielfalt der Nutzung einer Landschaft kann auf der Basis von Flächennutzungsinformationen mittels geeigneter Maßzahlen beschrieben werden. Dabei dienen Indizes der Landschaftsstruktur („Landschaftsstrukturmaße“) zur Beschreibung der Zusammensetzung und räumlichen Ordnung einer Landschaft. Aus der flächendeckenden Datengrundlage des Monitors der Siedlungs- und Freiraumentwicklung (IÖR-Monitor) lassen sich räumliche Maßzahlen zu Größe, Form, Anzahl, Art und Anordnung der Landschaftselemente ableiten und mit weiteren Fachdaten verknüpfen. Der Beitrag gibt einen Überblick über bisher vorhandene Ansätze und Indikatoren in Deutschland sowie der Europäischen Union. Abschließend werden Überlegungen für Indikatoren zur Landschaftsvielfalt im IÖR-Monitor sowie erste Ergebnisse vorgestellt.

Sachsenforst startet gemeinsam mit dem Sächsischen Staatsministerium für Energie, Klimaschutz, Umwelt und Landwirtschaft die Etablierung von sogenannten Beispielrevieren. Diese sollen aufzeigen, wie eine integrative naturgemäße Waldbewirtschaftung (INW) im Landeswald umgesetzt wird. Die Beispielreviere werden zukünftig eine besondere Rolle für die interne und externe Fortbildung und hier speziell für die Wissensvermittlung zur INW sowie zur Intensivierung des fachlichen Austausches spielen. Redaktionsschluss: 22.11.2021

In den vergangenen Jahrzehnten hat der Einfluss des Menschen auf Ökosysteme stark zugenommen. Tendenzen der Landnutzungsänderung, darunter die Ausdehnung von Städten und die Intensivierung der Landwirtschaft als Folge des Bevölkerungsanstiegs und damit des Nahrungsmittel- und Energiebedarfs, führen zu Umweltproblemen wie dem Verlust von Lebensraum und biologischer Vielfalt. Die zunehmende Verfügbarkeit von Daten mit feiner räumlicher Auflösung kann die Analyse von Merkmalen und Prozessen in Landschaften mit Hilfe von räumlichen Metriken unterstützen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, feinskalige Daten und räumliche Metriken zu integrieren, um Indikatoren zur Messung und Bewertung von Landnutzung, Ökosystemdienstleistungen und deren räumlichen Mustern zu entwickeln und folgende Fragen zu beantworten: Wie können Landnutzungsänderungen und Ökosystemleistungen einer Landschaft beschrieben und analysiert werden? Und, wie kann die Landschaftsperspektive zu unserem Verständnis von Landsystemen beitragen? In zwei verschiedenen Weltregionen werden Landschaften mit Hilfe von Hexagonen als räumliche Einheiten untersucht. Diese dienen zur Analyse von räumlichen Mustern und Beziehungen zwischen verschiedenen Indikatoren (z. B. Ökosystemdienstleistungen) und die Konzeptualisierung von Prozessen auf Landschaftsebene. Obwohl sich einige Phänomene auf feinen räumlichen Skalen manifestieren, ist es für die Operationalisierung und Überwachung dieser Prozesse notwendig, ‚herauszuzoomen‘. Der Landschaftsansatz im Zusammenhang mit Ökosystemleistungen bietet wichtige Perspektiven im Hinblick auf Umweltauswirkungen, die durch Landnutzungsänderungen verursacht werden. Dabei können Indikatoren, die die ökologische, ökonomische und soziale Dimension verknüpfen, dazu beitragen, regionalspezifisches Wissen über Landschaftsdynamiken zu erlangen und dieses Wissen an Entscheidungsträger weiterzugeben, um gezielte Maßnahmen für ein nachhaltiges Landmanagement zu entwickeln. / Over the last decades, anthropogenic pressures on ecosystems have been increasing. Trends of land use change including urban expansion and agricultural intensification driven by population increase, and hence food and energy demand, cause environmental challenges including habitat and biodiversity loss. Analyzing major trends of land use change requires additional metrics to capture local processes on a landscape spatial scale. Increasing fine-scale data availability can support analyses of characteristics and processes of landscapes with the help of spatial metrics, e.g. distance or density measures. The aims of this thesis are to incorporate fine-scale data and spatial metrics to develop indicators to measure and assess land-use, ecosystem services (ESS) and their spatial patterns to answer the following questions: How can land use change and ecosystem services of landscapes be described and analyzed? And how can the landscape perspective contribute to our understanding of land systems? The thesis includes three case studies in two different world regions: 1) characteristics of land use within a peri-urban gradient in Dar es Salaam, Tanzania, 2) characteristics of agricultural landscapes in Brandenburg, Germany, and 3) ecosystem service relationships at different spatial units and scales. In both regions, landscapes are investigated with hexagons as spatial units for the analysis of spatial patterns and relationships among different indicators (i.e., ESS) and conceptualize processes on a landscape level. The landscape approach in context with ecosystem services offers important perspectives regarding environmental impacts caused by land use change. Thereby, metrics integrating the ecological, economic, and social dimensions can support obtaining region-specific knowledge on landscape dynamics and transferring this knowledge to decision-makers to design targeted measures towards sustainable land management.

Die Fernerkundung war in den vergangenen Jahren von einschneidenden Umbrüchen gekennzeichnet, die sich besonders in der stark gestiegenen geometrischen Bodenauflösung der Sensoren und den damit einhergehenden Veränderungen der Verarbeitungs- und Auswertungsverfahren widerspiegeln. Sehr hoch auflösende Satellitenbilddaten - definiert durch eine Auflösung zwischen einem halben und einem Meter - existieren seit dem Start von IKONOS Ende 1999. Etwa im selben Zeitraum wurden extrem hoch auflösende digitale Flugzeugkameras (0,1 bis 0,5 m) entwickelt. Dieser Arbeit liegen IKONOS-Daten mit einer Auflösung von einem (panchromatischer Kanal) bzw. vier Metern (Multispektraldaten) zugrunde. Bedingt durch die Eigenschaften sehr hoch aufgelöster Bilddaten (z. B. Detailgehalt, starke spektrale Variabilität, Datenmenge) lassen sich bisher verfügbare Standardverfahren der Bildverarbeitung nur eingeschränkt anwenden. Die Ergebnisse der in dieser Arbeit getesteten Verfahren verdeutlichen, dass die Methoden- bzw. Softwareentwicklung mit den technischen Neuerungen nicht Schritt halten konnte. Einige Verfahren werden erst allmählich für sehr hoch auflösende Daten nutzbar (z. B. atmosphärisch-topographische Korrektur). Die vorliegende Arbeit zeigt, dass Daten dieses Auflösungsbereiches mit bisher verwendeten pixelbasierten, statistischen Klassifikationsverfahren nur unzulänglich ausgewertet werden können. Die hier untersuchte Anwendung von Bildsegmentierungsmethoden hilft, die Nachteile pixelbasierter Verfahren zu überwinden. Dies wurde durch einen Vergleich pixel- und segmentbasierter Klassifikationsverfahren belegt. Im Rahmen einer Segmentierung werden homogene Bildbereiche zu Regionen verschmolzen, welche die Grundlage für die anschließende Klassifikation bilden. Hierzu stehen über die spektralen Eigenschaften hinaus Form-, Textur- und Kontextmerkmale zur Verfügung. In der verwendeten Software eCognition lassen sich diese Klassifikationsmerkmale zudem auf Grundlage des fuzzy-logic-Konzeptes in einer Wissensbasis (Entscheidungsbaum) umsetzen. Ein Vergleich verschiedener, derzeit verfügbarer Segmentierungsverfahren zeigt darüber hinaus, dass sich mit der genutzten Software eine hohe Segmentierungsqualität erzielen lässt. Der wachsende Bedarf an aktuellen Geobasisdaten stellt für sehr hoch auflösende Fernerkundungsdaten eine wichtige Einsatzmöglichkeit dar. Durch eine gezielte Klassifikation der Bilddaten lassen sich Arbeitsgrundlagen für die hier betrachteten Anwendungsfelder Landschaftsplanung und Landschaftsökologie schaffen. Die dargestellten Beispiele von Landschaftsanalysen durch die segmentbasierte Auswertung von IKONOS-Daten zeigen, dass sich eine Klassifikationsgüte von 90 % und höher erreichen lässt. Zudem können die infolge der Segmentierung abgegrenzten Landschaftseinheiten eine Grundlage für die Berechnung von Landschaftsstrukturmaßen bilden. Nationale Naturschutzziele sowie internationale Vereinbarungen zwingen darüber hinaus zur kontinuierlichen Erfassung des Landschaftsinventars und dessen Veränderungen. Fernerkundungsdaten können in diesem Bereich zur Etablierung automatisierter und operationell einsatzfähiger Verfahren beitragen. Das Beispiel Biotop- und Landnutzungskartierung zeigt, dass eine Erfassung von Landnutzungseinheiten mit hoher Qualität möglich ist. Bedingt durch das Auswertungsverfahren sowie die Dateneigenschaften entspricht die Güte der Ergebnisse noch nicht vollständig den Ansprüchen der Anwender, insbesondere hinsichtlich der erreichbaren Klassifikationstiefe. Die Qualität der Ergebnisse lässt sich durch die Nutzung von Zusatzdaten (z. B. GIS-Daten, Objekthöhenmodelle) künftig weiter steigern. Insgesamt verdeutlicht die Arbeit den Trend zur sehr hoch auflösenden digitalen Erderkundung. Für eine breite Nutzung dieser Datenquellen ist die weitere Entwicklung automatisierter und operationell anwendbarer Verarbeitungs- und Analysemethoden unerlässlich. / In recent years remote sensing has been characterised by dramatic changes. This is reflected especially by the highly increased geometrical resolution of imaging sensors and as a consequence thereof by the developments in processing and analysis methods. Very high resolution satellite imagery (VHR) - defined by a resolution between 0.5 and 1 m - exists since the start of IKONOS at the end of 1999. At about the same time extreme high resolution digital airborne sensors (0.1 till 0.5 m) have been developed. The basis of investigation for this dissertation is IKONOS imagery with a resolution of one meter (panchromatic) respectively four meters (multispectral). Due to the characteristics of such high resolution data (e.g. level of detail, high spectral variability, amount of data) the use of previously available standard methods of image processing is limited. The results of the procedures tested within this work demonstrate that the development of methods and software was not able to keep up with the technical innovations. Some procedures are only gradually becoming suitable for VHR data (e.g. atmospheric-topographic correction). Additionally, this work shows that VHR imagery can be analysed only inadequately using traditional pixel-based statistical classifiers. The herein researched application of image segmentation methods helps to overcome drawbacks of pixel-wise procedures. This is demonstrated by a comparison of pixel and segment-based classification. Within a segmentaion, homogeneous image areas are merged into regions which are the basis for the subsequent classification. For this purpose, in addition to spectral features also formal, textural and contextual properties are available. Furthermore, the applied software eCognition allows the definition of the features for classification based on fuzzy logic in a knowledge base (decision tree). An evaluation of different, currently available segmentation approaches illustrates that a high segmentation quality is achievable with the used software. The increasing demand for geospatial base data offers an important field of application for VHR remote sensing data. With a targeted classification of the imagery the creation of working bases for the herein considered usage for landscape planning and landscape ecology is possible. The given examples of landscape analyses using a segment-based processsing of IKONOS data show an achievable classification accuracy of 90 % and more. The landscape units delineated by image segmentation could be used for the calculation of landscape metrics. National aims of nature conservation as well as international agreements constrain a continuous survey of the landscape inventory and the monitoring of its changes. Remote sensing imagery can support the establishment of automated and operational methods in this field. The example of biotope and land use type mapping illustrates the possibility to detect land use units with a high precision. Depending on the analysis method and the data characteristics the quality of the results is not fully equivalent to the user?s demands at the moment, especially concerning the achievable depth of classification. The quality of the results can be enhanced by using additional thematic data (e.g. GIS data, object elevation models). To summarize this dissertation underlines the trend towards very high resolution digital earth observation. Thus, for a wide use of this kind of data it is essentially to further develop automated and operationally useable processing and analysis methods.

Die Fernerkundung war in den vergangenen Jahren von einschneidenden Umbrüchen gekennzeichnet, die sich besonders in der stark gestiegenen geometrischen Bodenauflösung der Sensoren und den damit einhergehenden Veränderungen der Verarbeitungs- und Auswertungsverfahren widerspiegeln. Sehr hoch auflösende Satellitenbilddaten - definiert durch eine Auflösung zwischen einem halben und einem Meter - existieren seit dem Start von IKONOS Ende 1999. Etwa im selben Zeitraum wurden extrem hoch auflösende digitale Flugzeugkameras (0,1 bis 0,5 m) entwickelt. Dieser Arbeit liegen IKONOS-Daten mit einer Auflösung von einem (panchromatischer Kanal) bzw. vier Metern (Multispektraldaten) zugrunde. Bedingt durch die Eigenschaften sehr hoch aufgelöster Bilddaten (z. B. Detailgehalt, starke spektrale Variabilität, Datenmenge) lassen sich bisher verfügbare Standardverfahren der Bildverarbeitung nur eingeschränkt anwenden. Die Ergebnisse der in dieser Arbeit getesteten Verfahren verdeutlichen, dass die Methoden- bzw. Softwareentwicklung mit den technischen Neuerungen nicht Schritt halten konnte. Einige Verfahren werden erst allmählich für sehr hoch auflösende Daten nutzbar (z. B. atmosphärisch-topographische Korrektur). Die vorliegende Arbeit zeigt, dass Daten dieses Auflösungsbereiches mit bisher verwendeten pixelbasierten, statistischen Klassifikationsverfahren nur unzulänglich ausgewertet werden können. Die hier untersuchte Anwendung von Bildsegmentierungsmethoden hilft, die Nachteile pixelbasierter Verfahren zu überwinden. Dies wurde durch einen Vergleich pixel- und segmentbasierter Klassifikationsverfahren belegt. Im Rahmen einer Segmentierung werden homogene Bildbereiche zu Regionen verschmolzen, welche die Grundlage für die anschließende Klassifikation bilden. Hierzu stehen über die spektralen Eigenschaften hinaus Form-, Textur- und Kontextmerkmale zur Verfügung. In der verwendeten Software eCognition lassen sich diese Klassifikationsmerkmale zudem auf Grundlage des fuzzy-logic-Konzeptes in einer Wissensbasis (Entscheidungsbaum) umsetzen. Ein Vergleich verschiedener, derzeit verfügbarer Segmentierungsverfahren zeigt darüber hinaus, dass sich mit der genutzten Software eine hohe Segmentierungsqualität erzielen lässt. Der wachsende Bedarf an aktuellen Geobasisdaten stellt für sehr hoch auflösende Fernerkundungsdaten eine wichtige Einsatzmöglichkeit dar. Durch eine gezielte Klassifikation der Bilddaten lassen sich Arbeitsgrundlagen für die hier betrachteten Anwendungsfelder Landschaftsplanung und Landschaftsökologie schaffen. Die dargestellten Beispiele von Landschaftsanalysen durch die segmentbasierte Auswertung von IKONOS-Daten zeigen, dass sich eine Klassifikationsgüte von 90 % und höher erreichen lässt. Zudem können die infolge der Segmentierung abgegrenzten Landschaftseinheiten eine Grundlage für die Berechnung von Landschaftsstrukturmaßen bilden. Nationale Naturschutzziele sowie internationale Vereinbarungen zwingen darüber hinaus zur kontinuierlichen Erfassung des Landschaftsinventars und dessen Veränderungen. Fernerkundungsdaten können in diesem Bereich zur Etablierung automatisierter und operationell einsatzfähiger Verfahren beitragen. Das Beispiel Biotop- und Landnutzungskartierung zeigt, dass eine Erfassung von Landnutzungseinheiten mit hoher Qualität möglich ist. Bedingt durch das Auswertungsverfahren sowie die Dateneigenschaften entspricht die Güte der Ergebnisse noch nicht vollständig den Ansprüchen der Anwender, insbesondere hinsichtlich der erreichbaren Klassifikationstiefe. Die Qualität der Ergebnisse lässt sich durch die Nutzung von Zusatzdaten (z. B. GIS-Daten, Objekthöhenmodelle) künftig weiter steigern. Insgesamt verdeutlicht die Arbeit den Trend zur sehr hoch auflösenden digitalen Erderkundung. Für eine breite Nutzung dieser Datenquellen ist die weitere Entwicklung automatisierter und operationell anwendbarer Verarbeitungs- und Analysemethoden unerlässlich. / In recent years remote sensing has been characterised by dramatic changes. This is reflected especially by the highly increased geometrical resolution of imaging sensors and as a consequence thereof by the developments in processing and analysis methods. Very high resolution satellite imagery (VHR) - defined by a resolution between 0.5 and 1 m - exists since the start of IKONOS at the end of 1999. At about the same time extreme high resolution digital airborne sensors (0.1 till 0.5 m) have been developed. The basis of investigation for this dissertation is IKONOS imagery with a resolution of one meter (panchromatic) respectively four meters (multispectral). Due to the characteristics of such high resolution data (e.g. level of detail, high spectral variability, amount of data) the use of previously available standard methods of image processing is limited. The results of the procedures tested within this work demonstrate that the development of methods and software was not able to keep up with the technical innovations. Some procedures are only gradually becoming suitable for VHR data (e.g. atmospheric-topographic correction). Additionally, this work shows that VHR imagery can be analysed only inadequately using traditional pixel-based statistical classifiers. The herein researched application of image segmentation methods helps to overcome drawbacks of pixel-wise procedures. This is demonstrated by a comparison of pixel and segment-based classification. Within a segmentaion, homogeneous image areas are merged into regions which are the basis for the subsequent classification. For this purpose, in addition to spectral features also formal, textural and contextual properties are available. Furthermore, the applied software eCognition allows the definition of the features for classification based on fuzzy logic in a knowledge base (decision tree). An evaluation of different, currently available segmentation approaches illustrates that a high segmentation quality is achievable with the used software. The increasing demand for geospatial base data offers an important field of application for VHR remote sensing data. With a targeted classification of the imagery the creation of working bases for the herein considered usage for landscape planning and landscape ecology is possible. The given examples of landscape analyses using a segment-based processsing of IKONOS data show an achievable classification accuracy of 90 % and more. The landscape units delineated by image segmentation could be used for the calculation of landscape metrics. National aims of nature conservation as well as international agreements constrain a continuous survey of the landscape inventory and the monitoring of its changes. Remote sensing imagery can support the establishment of automated and operational methods in this field. The example of biotope and land use type mapping illustrates the possibility to detect land use units with a high precision. Depending on the analysis method and the data characteristics the quality of the results is not fully equivalent to the user?s demands at the moment, especially concerning the achievable depth of classification. The quality of the results can be enhanced by using additional thematic data (e.g. GIS data, object elevation models). To summarize this dissertation underlines the trend towards very high resolution digital earth observation. Thus, for a wide use of this kind of data it is essentially to further develop automated and operationally useable processing and analysis methods.

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Während der letzten Jahrzehnte hat sich die Landwirtschaft grundlegend verändert und wird heute zunehmend von hocheffektiven, wirtschaftlich optimierten Produktionssystemen mit ausgedehnten Anbauflächen und dem damit verbundenen gesteigertem Einsatz von Kunstdüngern und Pestiziden geprägt. Diese Entwicklung bedingt jedoch auch den Verlust und die Fragmentierung von naturnahen Habitaten mit negativen Auswirkungen auf die Artenvielfalt in intensiv genutzten landwirtschaftlichen Gebieten. Der Rückgang der Artenvielfalt führt zur Schwächung von Ökosystemfunktionen wie der biologischen Schädlingskontrolle oder der Bestäubung von Ackerkulturen. Agrarumweltprogramme, ökologische Anbaumethoden und Habitatmanagement können helfen, diese negativen Auswirkungen abzumildern. Hierbei wird zunehmend deutlich, dass neben der lokalen Ebene auch der Einfluß der strukturellen Diversität auf der Landschaftsebene berücksichtigt werden muß: Eine Steigerung der Habitatdiversität auf der Landschaftsebene kann die Biodiversität auf der lokalen Ebene erhöhen, und so die negativen Folgen einer intensivierten Landnutzung kompensieren. In dieser Arbeit wurden die Effekte von lokalem Habitatmanagement (künstlich angelegte Blühstreifen, Waldränder und Hecken) und die Effekte verschiedener Anbaumethoden (extensive im Gegensatz zu intensiver Nutzung) auf Schwebfliegen-Gilden untersucht. Des Weiteren wurde der Einfluß bestimmter Landschaftsparameter, wie das Verhältnis von landwirtschaftlich genutzter Fläche zu naturnahem Habitat (als Maß der strukturellen Komplexität der Landschaften), oder der prozentuale Anteil von Rapskulturen im Umfeld der Versuchsflächen untersucht. Schwebfliegen stellen eine der größten Gruppen der Insektenordnung Diptera dar und kommen in vielen verschiedenen Habitaten in landwirtschaftlich genutzten Gebieten vor. Während adulte Schwebfliegen hauptsächlich Pollen- und Nektarkonsumenten sind, zeigen ihre Larven eine große Vielfalt von Ernährungsstrategien, die von zoophagen über bakteriophage und phytophage bis hin zu fungivoren Spezies reichen. Aphidophage Spezies wie Episyrphus balteatus oder Sphaerophoria scripta stellen die im Untersuchungsgebiet die am häufigsten vertretenen Schwebfliegenarten dar und können eine wichtige Rolle bei der biologischen Schädlingskontrolle verschiedener Blattlausarten einnehmen (z.B. Sitobion avenae, Rhopalosiphum padi, Metopolophium dirhodum). In dieser Arbeit haben wir den Einfluß künstlich angelegter Blühstreifen und natürlich entwickelter Grasstreifen auf Schwebfliegenpopulationen in Winterweizenfeldern untersucht, die entlang eines Gradienten der Landschaftskomplexität (zwischen 30% und 100% Ackerland auf mutiplen räumlichen Skalen von 0.5 bis 4 km Radien der Landschaftssektoren) lagen. Die Analyse des Einflusses extensiver im Vergleich zu intensiver Landwirtschaft wurde in zwei europäischen Ländern durchgeführt (Südschweden und Norddeutschland), indem jeweils vier Felder mit hoher landwirtschaftlicher Intensivierung (lokalisiert in strukturarmen Landschaften) mit vier Feldern mit niedriger landwirtschaftlicher Intensivierung (lokalisiert in strukturreichen Landschaften) verglichen wurden. Weiterhin wurde der Einfluß von Waldrändern, mit Waldrädern verbundenen Hecken und isolierten Hecken, die an landwirtschaftliche Flächen (Winterweizen- und Rapsfelder) angrenzten, im Zusammenhang mit veränderlichen Anteilen von Rapsfeldern in der umliegenden Landschaft im Hinblick auf die Häufigkeit von Schwebfliegen untersucht. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass Blühstreifen die Häufigkeit von Schwebfliegen steigern können: Die Schwebfliegen-Artenvielfalt in Weizenfeldern, die sich in der Nähe von Blühstreifen befanden, war ebenfalls erhöht. Weiterhin nahmen der Artenreichtum und die Häufigkeit von Schwebfliegen in den Blühstreifen zu, wenn der Anteil von Ackerland im umgebenden Landschaftsausschnitt anstieg, was zu einer Konzentration von Schwebfliegengemeinschaften auf den vereinzelten, aber als Nahrungsressource lohnenden, Blühstreifen führte. Die Gesamthäufigkeit von Schwebfliegen, ebenso wie die Häufigkeit von aphidophagen Schwebfliegen, war auf den deutschen Versuchsflächen höher als auf den schwedischen Versuchsflächen. Die Häufigkeit von aphidophagen Schwebfliegen war in Feldern mit hoher Intensivierung erhöht, während nicht-aphidophage Schwebfliegen in Feldern mit niedriger Intensivierung häufiger waren. Außerdem tauchten Schwebfliegen in der deutschen Versuchsregion früher in der Saison auf, was möglicherweise eine engere Räuber-Beute-Synchronisation ermöglicht. Die Abundanz der Schwebfliegen war in Rapsfeldern im Vergleich zu Weizenfeldern erhöht. Die Häufigkeit von aphidophagen Schwebfliegen in Hecken und Waldrändern unterschied sich entsprechend benachbarter Feldfrüchte (Weizen und Raps) und dem Anteil von Rapsfeldern in der umgebenden Landschaft. Hierbei zeigte sich eine verringerte Abundanz aphidophager Schwebfliegen in der Nachbarschaft von Rapsfeldern (Verdünnungseffekt) und eine erhöhte Abundanz in der Nachbarschaft von Winterweizenfeldern (Konzentrationseffekt) bei gleichzeitig hohen Anteilen von Rapsfeldern in der umgebenden Landschaft. Die Abundanz von aphidophagen Schwebfliegen war am höchsten in Hecken, welche mit einem Waldrand verbunden waren. Gleichzeitig zeigte sich auch eine erhöhte Abundanz in den an solche Standorte angrenzenden Agrarflächen, was auf ein gesteigertes Übertreten (spillover) zwischen den Hecken-Habitaten und den angrenzenden landwirtschaftlichen Flächen hindeutet, und auf diesem Wege möglicherweise auch die biologische Schädlingskontrolle und die Bestäuberleistung verbessern kann. Im Allgemeinen haben die Resultate gezeigt, dass lokales Habitatmanagement die Diversität und die Häufigkeit von Schwebfliegen erhöhen kann und dabei möglicherweise auch die biologische Kontrolle von Getreideblattläusen gesteigert werden kann. Auf der Landschaftsebene unterstreichen die Resultate die Annahme, dass Umweltmanagement in strukturarmen Landschaften aufgrund der Konzentration hochmobiler Schwebfliegen in ressourcenreichen Habitaten effektiver ist als in Landschaften mit generell erhöhter Habitattypendiversität. Die relative Häufigkeit von aphidophagen Schwebfliegen variierte stark zwischen der deutschen und der schwedischen Versuchsregion, was auf eine veränderliche Rolle bestimmter Arten in unterschiedlichen Breiten hinweist. Schwebfliegen-Gilden (aphidophage im Gegensatz zu nicht-aphidophagen) wurden unterschiedlich von der landwirtschaftlichen Intensivierung beeinflußt. Die Häufigkeit von aphidophagen Schwebfliegen in naturnahen Hecken wird durch den Prozentsatz der Rapsfelder in der umgebenden Landschaft sowie die Art der benachbarten Feldfrüchte beeinflußt. Die positive Wirkung seminatürlicher Habitate wie künstlicher Blühstreifen und Hecken auf angrenzende Anbauflächen (mit veränderlicher Stärke entsprechend verschiedener Landschaftsparameter wie Ackeranteil und Rapsanteil) zeigt den dringenden Bedarf an gruppenspezifischen Habitatmanagementmethoden, um die Biodiversität und damit verbundene Ökosystemleistungen wie die biologische Schädlingskontrolle und Bestäubung in Agrarlandschaften zu verbessern.