Forests are more than a stand of trees in the landscape. They represent a complex, functional system of interacting and often interdependent biological, physical and chemical components (Kimmins 1997). In the past, complex interactions were increasingly recognized over time as food webs, abiotic processes and biotic feedbacks since then defined as the forest ecosystem. Trees grow in a world of multitrophic interactions (van der Putten et al. 2001). One component of this functional system is represented in several aspects by spiders and insects, as they contribute considerably to the biodiversity and ecosystem functioning in forest habitats (Watt et al. 1997). There is knowledge on the community composition of several forests of different stand type or tree species composition referring to soil dwelling arthropods. Moreover, studies often highlight the orientation of single arthropod species on abiotic factors or the composition of species assemblages in case studies; these represent ecologically well described groups that can be used as indicators of habitat quality (Pearce and Venier 2006; Cardoso et al. 2004). Evidence on the scale of interactions between the species and their environment are rare. This applies particularly to examples based on fine spatial and temporal scales.

Climate change has created potential major threats to global biodiversity. The multiple components of climate change are projected to affect all pillars of biodiversity, from genes over species to biome level. Of particular concerns are "tipping points" where the exceedance of ecosystem thresholds will possibly lead to irreversible shifts of ecosystems and their functioning. As biodiversity underlies all goods and services provided by ecosystems that are crucial for human survival and wellbeing, this paper presents potential effects of climate change on biodiversity, its plausible impacts on human society as well as the setting in addressing a global crisis. Species affected by climate change may respond in three ways: change, move or die. Local species extinctions or a rapidly affected ecosystem as a whole respectively might move toward its particular "tipping point", thereby probably depriving its services to human society and ending up in a global crisis. Urgent and appropriate actions within various scenarios of climate change impacts on biodiversity, especially in tropical regions, are needed to be considered. Foremost a multisectoral approach on biodiversity issues with broader policies, stringent strategies and programs at international, national and local levels is essential to meet the challenges of climate change impacts on biodiversity.

Habitat variation is considered as an expression of biodiversity at landscape level in addition to genetic variation and species variation. Thus, effective methods for measuring habitat pattern at landscape level can be used to evaluate the status of biological conservation. However, the commonly used model (i.e. patch-corridor-matrix) for spatial pattern analysis has deficiencies. This model assumes discrete structures within the landscape without explicit consideration of “transitional zones” or “gradients” between patches. The transitional zones, often called “ecotones”, are dynamic and have a profound influence on adjacent ecosystems. Besides, this model takes landscape as a flat surface without consideration of the third spatial dimension (elevation). This will underestimate the patches’ size and perimeter as well as distances between patches especially in mountainous regions. Thus, the mosaic model needs to be adapted for more realistic and more precise representation of habitat pattern regarding to biodiversity assessment. Another part of information that has often been ignored is “small biotopes” inside patches (e.g. hedgerows, tree rows, copse, and scattered trees), which leads to within-patch heterogeneity being underestimated. The present work originates from the integration of the third spatial dimension in land-cover classification and landscape structure analysis. From the aspect of data processing, an integrated approach of Object-Based Image Analysis (OBIA) and Pixel-Based Image Analysis (PBIA) is developed and applied on multi-source data set (RapidEye images and Lidar data). At first, a general OBIA procedure is developed according to spectral object features based on RapidEye images for producing land-cover maps. Then, based on the classified maps, pixel-based algorithms are designed for detection of the small biotopes and ecotones using a Normalized Digital Surface Model (NDSM) which is derived from Lidar data. For describing habitat pattern under three-dimensional condition, several 3D-metrics (measuring e.g. landscape diversity, fragmentation/connectivity, and contrast) are proposed with spatial consideration of the ecological functions of small biotopes and ecotones. The proposed methodology is applied in two real-world examples in Germany and China. The results are twofold. First, it shows that the integrated approach of object-based and pixel-based image processing is effective for land-cover classification on different spatial scales. The overall classification accuracies of the main land-cover maps are 92 % in the German test site and 87 % in the Chinese test site. The developed Red Edge Vegetation Index (REVI) which is calculated from RapidEye images has been proved more efficient than the traditionally used Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI) for vegetation classification, especially for the extraction of the forest mask. Using NDSM data, the third dimension is helpful for the identification of small biotopes and height gradient on forest boundary. The pixel-based algorithm so-called “buffering and shrinking” is developed for the detection of tree rows and ecotones on forest/field boundary. As a result the accuracy of detecting small biotopes is 80 % and four different types of ecotones are detected in the test site. Second, applications of 3D-metrics in two varied test sites show the frequently-used landscape diversity indices (i.e. Shannon’s diversity (SHDI) and Simpson’s diversity (SIDI)) are not sufficient for describing the habitats diversity, as they quantify only the habitats composition without consideration on habitats spatial distribution. The modified 3D-version of Effective Mesh Size (MESH) that takes ecotones into account leads to a realistic quantification of habitat fragmentation. In addition, two elevation-based contrast indices (i.e. Area-Weighted Edge Contrast (AWEC) and Total Edge Contrast Index (TECI)) are used as supplement to fragmentation metrics. Both ecotones and small biotopes are incorporated into the contrast metrics to take into account their edge effect in habitat pattern. This can be considered as a further step after fragmentation analysis with additional consideration of the edge permeability in the landscape structure analysis. Furthermore, a vector-based algorithm called “multi-buffer” approach is suggested for analyzing ecological networks based on land-cover maps. It considers small biotopes as stepping stones to establish connections between patches. Then, corresponding metrics (e.g. Effective Connected Mesh Size (ECMS)) are proposed based on the ecological networks. The network analysis shows the response of habitat connectivity to different dispersal distances in a simple way. Those connections through stepping stones act as ecological indicators of the “health” of the system, indicating the interpatch communications among habitats. In summary, it can be stated that habitat diversity is an essential level of biodiversity and methods for quantifying habitat pattern need to be improved and adapted to meet the demands for landscape monitoring and biodiversity conservation. The approaches presented in this work serve as possible methodical solution for fine-scale landscape structure analysis and function as “stepping stones” for further methodical developments to gain more insights into the habitat pattern. / Die Lebensraumvielfalt ist neben der genetischen Vielfalt und der Artenvielfalt eine wesentliche Ebene der Biodiversität. Da diese Ebenen miteinander verknüpft sind, können Methoden zur Messung der Muster von Lebensräumen auf Landschaftsebene erfolgreich angewandt werden, um den Zustand der Biodiversität zu bewerten. Das zur räumlichen Musteranalyse auf Landschaftsebene häufig verwendete Patch-Korridor-Matrix-Modell weist allerdings einige Defizite auf. Dieses Modell geht von diskreten Strukturen in der Landschaft aus, ohne explizite Berücksichtigung von „Übergangszonen“ oder „Gradienten“ zwischen den einzelnen Landschaftselementen („Patches“). Diese Übergangszonen, welche auch als „Ökotone“ bezeichnet werden, sind dynamisch und haben einen starken Einfluss auf benachbarte Ökosysteme. Außerdem wird die Landschaft in diesem Modell als ebene Fläche ohne Berücksichtigung der dritten räumlichen Dimension (Höhe) betrachtet. Das führt dazu, dass die Flächengrößen und Umfänge der Patches sowie Distanzen zwischen den Patches besonders in reliefreichen Regionen unterschätzt werden. Daher muss das Patch-Korridor-Matrix-Modell für eine realistische und präzise Darstellung der Lebensraummuster für die Bewertung der biologischen Vielfalt angepasst werden. Ein weiterer Teil der Informationen, die häufig in Untersuchungen ignoriert werden, sind „Kleinbiotope“ innerhalb größerer Patches (z. B. Feldhecken, Baumreihen, Feldgehölze oder Einzelbäume). Dadurch wird die Heterogenität innerhalb von Patches unterschätzt. Die vorliegende Arbeit basiert auf der Integration der dritten räumlichen Dimension in die Landbedeckungsklassifikation und die Landschaftsstrukturanalyse. Mit Methoden der räumlichen Datenverarbeitung wurde ein integrierter Ansatz von objektbasierter Bildanalyse (OBIA) und pixelbasierter Bildanalyse (PBIA) entwickelt und auf einen Datensatz aus verschiedenen Quellen (RapidEye-Satellitenbilder und Lidar-Daten) angewendet. Dazu wird zunächst ein OBIA-Verfahren für die Ableitung von Hauptlandbedeckungsklassen entsprechend spektraler Objekteigenschaften basierend auf RapidEye-Bilddaten angewandt. Anschließend wurde basierend auf den klassifizierten Karten, ein pixelbasierter Algorithmus für die Erkennung von kleinen Biotopen und Ökotonen mit Hilfe eines normalisierten digitalen Oberflächenmodells (NDSM), welches das aus LIDAR-Daten abgeleitet wurde, entwickelt. Zur Beschreibung der dreidimensionalen Charakteristika der Lebensraummuster unter der räumlichen Betrachtung der ökologischen Funktionen von kleinen Biotopen und Ökotonen, werden mehrere 3D-Maße (z. B. Maße zur landschaftlichen Vielfalt, zur Fragmentierung bzw. Konnektivität und zum Kontrast) vorgeschlagen. Die vorgeschlagene Methodik wird an zwei realen Beispielen in Deutschland und China angewandt. Die Ergebnisse zeigen zweierlei. Erstens zeigt es sich, dass der integrierte Ansatz der objektbasierten und pixelbasierten Bildverarbeitung effektiv für die Landbedeckungsklassifikation auf unterschiedlichen räumlichen Skalen ist. Die Klassifikationsgüte insgesamt für die Hauptlandbedeckungstypen beträgt 92 % im deutschen und 87 % im chinesischen Testgebiet. Der eigens entwickelte Red Edge-Vegetationsindex (REVI), der sich aus RapidEye-Bilddaten berechnen lässt, erwies sich für die Vegetationsklassifizierung als effizienter verglichen mit dem traditionell verwendeten Normalized Differenced Vegetation Index (NDVI), insbesondere für die Gewinnung der Waldmaske. Im Rahmen der Verwendung von NDSM-Daten erwies sich die dritte Dimension als hilfreich für die Identifizierung von kleinen Biotopen und dem Höhengradienten, beispielsweise an der Wald/Feld-Grenze. Für den Nachweis von Baumreihen und Ökotonen an der Wald/Feld-Grenze wurde der sogenannte pixelbasierte Algorithmus „Pufferung und Schrumpfung“ entwickelt. Im Ergebnis konnten kleine Biotope mit einer Genauigkeit von 80 % und vier verschiedene Ökotontypen im Testgebiet detektiert werden. Zweitens zeigen die Ergebnisse der Anwendung der 3D-Maße in den zwei unterschiedlichen Testgebieten, dass die häufig genutzten Landschaftsstrukturmaße Shannon-Diversität (SHDI) und Simpson-Diversität (SIDI) nicht ausreichend für die Beschreibung der Lebensraumvielfalt sind. Sie quantifizieren lediglich die Zusammensetzung der Lebensräume, ohne Berücksichtigung der räumlichen Verteilung und Anordnung. Eine modifizierte 3D-Version der Effektiven Maschenweite (MESH), welche die Ökotone integriert, führt zu einer realistischen Quantifizierung der Fragmentierung von Lebensräumen. Darüber hinaus wurden zwei höhenbasierte Kontrastindizes, der flächengewichtete Kantenkontrast (AWEC) und der Gesamt-Kantenkontrast Index (TECI), als Ergänzung der Fragmentierungsmaße entwickelt. Sowohl Ökotone als auch Kleinbiotope wurden in den Berechnungen der Kontrastmaße integriert, um deren Randeffekte im Lebensraummuster zu berücksichtigen. Damit kann als ein weiterer Schritt nach der Fragmentierungsanalyse die Randdurchlässigkeit zusätzlich in die Landschaftsstrukturanalyse einbezogen werden. Außerdem wird ein vektorbasierter Algorithmus namens „Multi-Puffer“-Ansatz für die Analyse von ökologischen Netzwerken auf Basis von Landbedeckungskarten vorgeschlagen. Er berücksichtigt Kleinbiotope als Trittsteine, um Verbindungen zwischen Patches herzustellen. Weiterhin werden entsprechende Maße, z. B. die Effective Connected Mesh Size (ECMS), für die Analyse der ökologischen Netzwerke vorgeschlagen. Diese zeigen die Auswirkungen unterschiedlicher angenommener Ausbreitungsdistanzen von Organismen bei der Ableitung von Biotopverbundnetzen in einfacher Weise. Diese Verbindungen zwischen Lebensräumen über Trittsteine hinweg dienen als ökologische Indikatoren für den „gesunden Zustand“ des Systems und zeigen die gegenseitigen Verbindungen zwischen den Lebensräumen. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Vielfalt der Lebensräume eine wesentliche Ebene der Biodiversität ist. Die Methoden zur Quantifizierung der Lebensraummuster müssen verbessert und angepasst werden, um den Anforderungen an ein Landschaftsmonitoring und die Erhaltung der biologischen Vielfalt gerecht zu werden. Die in dieser Arbeit vorgestellten Ansätze dienen als mögliche methodische Lösung für eine feinteilige Landschaftsstrukturanalyse und fungieren als ein „Trittsteine” auf dem Weg zu weiteren methodischen Entwicklungen für einen tieferen Einblick in die Muster von Lebensräumen.

Gewässersedimente stellen für den Stoffkreislauf ein wichtiges Ökosystem dar. Durch die Stoffwechselleistungen einer komplexen mikrobiellen Lebensgemeinschaft wird sowohl das Sediment selbst, sein Interstitialwasser, das überstehende Freiwasser als auch die Atmosphäre und die darin lebenden Mikro- und Makroorganismen beeinflusst. Die grundlegenden chemischen Prozesse im Sediment sind bereits gut untersucht. Auch sind die mikrobiellen Großgruppen im Sediment bekannt. Im Hinblick auf die Diversität der Mikroorganismen, insbesondere in Süßwassersedimenten, gibt es noch Forschungsbedarf. Das Auengebiet des Nationalparks „Unteres Odertal“ stellt durch seine jährlich kontrollierten Flutungen ein interessantes und wegen seiner Vielfalt verschiedenartiger Gewässertypen einen idealen Ort zur Untersuchung mikrobieller Biozönosen in Gewässersedimenten dar. Ziel dieser Arbeit war es, eine erste Charakterisierung der mikrobiellen Biozönose in den Gewässersedimenten des Auennationalparks „Unteres Odertal“ durchzuführen und mit den Ergebnissen der Talsperre Saidenbach und der Elbaue bei Dornburg zu vergleichen. Hierfür kam ein breites Spektrum an Methoden zum Einsatz, das klassische mikrobiologische Methoden und molekularbiologische Techniken umfasste. Die Analysen sollten dabei über mehrere Jahre hinweg erfolgen, um die Variabilität der mikrobiellen Populationen in Abhängigkeit von sich ändernden Umweltparametern zu erfassen. Die Charakterisierung der Umweltparameter erfolgte durch Messungen chemisch-physikalischer Parameter im Freiwasser, Sediment und seinem Interstitialwasser. Die untersuchten Probenahmestellen unterschieden sich in ihren chemischen Profilen. Damit waren Unterschiede in der mikrobiellen Zusammensetzung dieser Probenahmestellen zu erwarten. Die Identifizierung und Quantifizierung der Prokaryoten mittels CARD FISH wies auf eine hohe Abundanz von Alpha- und Beta-Proteobakterien sowie Bacteroidetes, Planctomycetes, Verrucomicrobia und Chloroflexi in den Proben des Odertals hin. Die Proben Dornburgs wurden von Planctomyceten und die Proben des Haselbachs von Alpha-Proteobakterien oder Verrucomicrobien dominiert. Obwohl die Hybridisierbarkeit der Proben gut war, wurde mit den angewendeten Sonden in der Summe weniger als 50 % der Gesamtzellzahl erfasst. Die Anwendung der ARISA Methode zeigte strukturelle Unterschiede zwischen den untersuchten Proben in Abhängigkeit von der Sedimenttiefe und dem Probenahmemonat. Die größte Ähnlichkeit besaßen die Biozönosen des Anglerteichs und des Bogengrabens. Ein Einfluss der Flutung auf die Zusammensetzung der mikrobiellen Biozönose konnte deutlich gezeigt werden. Die Identifikation der Eubakterien in den Proben des Odertals durch die Erstellung von 16S rDNA Eubakterien Klonbanken ergab eine Dominanz der Beta-Proteobakterien und Bacteroidetes und wies auf die Bedeutung der Delta-Proteobakterien hin. Die eubakterielle Lebensgemeinschaft im Haselbach wurde von Alpha-Proteobakterien und Acidobakterien dominiert. Variabilitäten im Zusammenhang mit dem Probenahmedatum und der Flutung des Odertals konnten gezeigt werden. Die größte eubakterielle Biodiversität wurde im Sediment der Oder-Zollstation (April 2007) geschätzt. Die Anwendung der Pyrosequenzierung ergab eine hohe Biodiversität in allen Proben und bestätigte die Dominanz der Beta-Proteobakterien im Anglerteich. Im Bogengraben dominierten die Delta-Proteobakterien knapp vor den Beta-Proteobakterien. In der Oder waren neben den Beta-Proteobakterien die Bacteroidetes abundanter. Die genannten Taxa dominierten auch die Bibliotheken der Talsperre Saidenbach. Die höchste Biodiversität wurde für die Bibliothek des Bogengrabens angegeben, dessen Lebensgemeinschaft die meisten Gemeinsamkeiten mit der Bibliothek des Anglerteichs aufwies. Sulfatreduzierende Bakterien (SRB) wurden durch die Sequenzierung von Klonbanken und die Anwendung der Fingerprintmethoden T-RFLP und DGGE charakterisiert. Die hohe Biodiversität der SRB konnte je nach erstellter Klonbank unterschiedlich gut beschrieben werden. Neben zahlreichen nicht identifizierbaren Vertretern waren Desulfobacterales und Clostridiales abundant. Die größte Diversität wurde wiederum in der Bibliothek des Bogengrabens nachgewiesen. Die Zusammensetzung der SRB in den Klonbanken variierte in Abhängigkeit der Parameter gelöster reaktiver Phosphor (SRP), organische Substanz, DOC und Nitrat. Mit T-RFLP und DGGE konnte eine sedimenttiefenabhängige Variabilität der SRB festgestellt werden, die sich zwischen den Proben Anglerteich und Bogengraben am meisten glich. Mit der DGGE erfolgte eine erste zeitabhängige Untersuchung, die deutlich verschiedene Biozönosen zwischen der Talsperre Saidenbach und den Proben des Nationalparks „Unteres Odertal“ zeigte. Das enorm hohe Bandenspektrum erschwerte die Analyse der zeitlichen Variabilität. Die Nitrat-Stickstoffkonzentrationen waren in den Sedimenten mit zunehmender Tiefe unverändert niedrig, was sich in einer mit T-RFLP untersuchten niedrigen Diversität der Denitrifikanten wiederspiegelte, die nur wenige vertikale oder zeitliche Varianzen zeigten. Die Anwendung von Kultivierungsversuchen ermöglichte die Isolation und eine erste Charakterisierung von Cyano- und Eisenbakterien. Insbesondere fädige Cyanobakterien der Gattungen Leptolyngbya, Nostoc und Pseudanabaena wiesen ein interessantes Sekundärmetabolitspektrum auf. Die Untersuchung erster Extrakte (Firma Cyano Biotech) wies auf biologisch aktive Substanzen hin. Die Untersuchung hygienisch relevanter Mikroorganismen zeigte ein höheres Vorkommen coliformer Bakterien im Sediment der Oder-Zollstation als im Anglerteich oder Bogengraben. Neben den Eubakterien wurde die Lebensgemeinschaft der Archaea durch Sequenzierung generierter Klonbanken identifiziert sowie die vertikale und temporale Variabilität ihrer Struktur untersucht (T-RFLP, DGGE). Die für aquatische Sedimente vergleichsweise hohe archaeale Diversität unterschied sich enorm zwischen den Klonbibliotheken. Die höchste Diversität wurde in der Klonbank der Probe Dornburgs festgestellt, die neben Vertretern des „Rice Clusters V“ (RC-V) überwiegend aus Crenarchaea bestand. RC-V Archaea dominierten, bis auf die Oder-Zollstation, alle generierten Bibliotheken. Methanogene Archaea waren besonders abundant in der Bibliothek der Oder-Zollstation (Methanomicrobiaceae, Methanosaetaceae) und des Haselbachs (Methanospirillaceae). Einflussnehmende Umweltfaktoren waren Sulfat (Dornburg), Nitrat (Entnahmestelle), DIC (Anglerteich), Sauerstoff (Haselbach) und Ammonium (Oder-Zollstation). Die T-RFLP Analyse zeigte die methanogenen Archaea Methanosarcinales/Methanomicrobiales (Msm) als besonders abundant an. Eine erwartete tiefenabhängige Varianz konnte mit T-RFLP gezeigt werden. Die Unterschiede zwischen den Probenahmestellen waren jedoch deutlicher und zeigten anhand der DGGE Analyse ein breiteres Msm Bandenspektrum für den Anglerteich und Bogengraben im Vergleich zur Oder-Zollstation und zum Haselbach. Die zeitabhängige Variabilität der Archaea und Msm konnte mit T-RFLP und DGGE gezeigt werden. Der Einfluss der Flutung war im Vergleich zu allen anderen Probenahmedaten nicht so ausschlaggebend wie erwartet. Insgesamt zeigen die Ergebnisse eine hohe Biodiversität der Mikroorganismen im Nationalpark Unteres Odertal. Die Flutung hatte insbesondere auf die Eubakterien einen großen Einfluss. Zeitliche Variabilität der Zusammensetzung der Lebensgemeinschaften der Prokaryoten lässt sich im Odertal nicht mit einer Jahreszeit in Zusammenhang bringen. Hingegen sind die mikrobiellen Biozönosen im Haselbach nachweislich von den wechselnden Zirkulationsphasen beeinflusst. Die hier verwendeten Methoden sind zur Charakterisierung mikrobieller Biozönosen in der Umweltmikrobiologie weit verbreitet. Die Anwendung der neuen Pyrosequenzierungsmethode ermöglichte trotz enormer Anzahl analysierter Sequenzen keine vollständige Erfassung der hohen Biodiversität, aber durch das Fehlen des Klonierungsschrittes wurde eine Fehlerursache in der Darstellung der realen Biozönose ausgeschlossen. Unstimmigkeiten in den Ergebnissen der verschiedenen Experimente beruhen meist auf methodischen Limitationen. Die DNA Isolationsmethode, die Vorauswahl von Primern, die bevorzugte Amplifikation, die allen PCR-basierten Methoden zu Grunde liegen, verschieben die reale Darstellung der Struktur einer Biozönose. Die fehlende Aussagekraft über die Aktivität der Mikroorganismen durch DNA basierte Analysen kann durch die Beobachtung der zeitlichen Änderungen ihrer Abundanz reduziert werden. Erste einflussnehmende Umweltparameter konnten ermittelt werden. Zusätzliche Analysen weiterer Elektronenakzeptoren über einen längeren Zeitraum sind jedoch nötig, um eine hinreichend sichere Aussage treffen zu können.