Feldkampagnen und deren Vorbereitung sind immer zeitaufwendig und oftmals kostenintensiv. Eine gute Planung ist deshalb unerlässlich. Deshalb nutzen Wissenschaftler Daten, die autonome Fluggeräte (UAV) zuvor gesammelt haben. Sie ermöglichen, sich zielorientiert mit verschiedenen Kamera-und Sensorsystemen einen Überblick des Untersuchungsgebiets zu verschaffen. Darüber hinaus liefern sie wertvolle Informationen für die Festlegung von Probenahmepunkten oder Standorten für die Installation von Messtechnik (z.B. Sensoren zur Bestimmung der Bodenfeuchte). Sinnvoll gewählte Standorte, ermöglichen die optimale räumliche Verteilung von Probenahmen und Messungen und damit die bestmögliche Gewinnung von Daten. Also Kriterien, von denen eine erfolgreiche Geländekampagne abhängt.
Bislang werden Probenahme- oder Installationspunkte häufig nur anhand von regulären oder zufälligen Verteilungsmustern festgelegt. Dabei werden zwar bereits teilweise Informationen zum Boden, zur Vegetation oder der Topographie einbezogen, allerdings sind diese Informationen oftmals entweder räumlich oder zeitlich unzureichend aufgelöst oder zu einem ungeeigneten Zeitpunkt/Jahreszeit erfasst. Werden Probenahmepunkte auf diese herkömmliche Weise ausgewählt, kann das folglich zur Über- oder Unterbeprobung kommen. Das ist entweder zeit- oder kostenintensiv oder führt zu ungenügenden Ergebnissen.
Genau aus diesem Grund werden heutzutage am Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ) zunehmend UAVs eingesetzt, um die Vorbereitung und Durchführung von Feldeinsätzen zu optimieren. So kann beispielsweise die Bodenfeuchte oder der Pflanzenbestand zu einer bestimmten Jahreszeit großflächig, schnell und ohne einen Flurschaden anzurichten, untersucht werden. Auf diese Weise entsteht ein erstes Bild über den Zustand und die Flächenverteilung der untersuchten Parameter. Um diese Messungen aus der Luft machen zu können, werden die UAVs mit verschiedenen Kameras bestückt. So kann mit einer Wärmebildkamera die z.B. Bodenfeuchte, mit anderen Spektralkameras (RGB, Multispektral) u.a. der Gesundheitszustand von Pflanzen anhand des Chlorophyll-Gehaltes (grüner Pflanzenfarbstoff) oder die Bestandsdichte und damit die Biomasse abgeleitet werden. Zudem ist es möglich, durch wiederholte Befliegungen neben bereits genannten pflanzlichen auch Veränderungen von Bodenparametern (z.B. Lagerungsdichte, Nährstoffhausalt, Bodenfeuchte) abzuleiten. Diese dienen primär dem zuvor genannten Monitoring und der Optimierung von Messpunkten, werden aber zusätzlich und perspektivisch auch als Eingangsparameter für Boden-Prozess- und Pflanzenwachstums-Modelle Verwendung finden. Zum jetzigen Zeitpunkt prüfen die Wissenschaftler, welche Sensorik, Auflösung, Fluggeschwindigkeit und Wiederholung sich am besten für die zuvor genannten Untersuchungen eignen. Schließlich sollen solche Verfahren nicht nur wissenschaftlich genutzt werden, sondern auch beispielsweise produktiv in der Forst- und Landwirtschaft oder aber auch für den Natur- und Umweltschutz eingesetzt werden.
Literaturhinweis
Schröter, I., Paasche, H., Dietrich, P., and Wollschläger, U.: Estimation of Catchment-Scale Soil Moisture Patterns Based on Terrain Data and Sparse TDR Measurements Using a Fuzzy C-Means Clustering Approach, Vadose Zone Journal, 14, doi:10.2136/vzj2015.01.0008, 2015.
