Schätzung des Blätterflächenindexes von Wäldern mithilfe von Satellitenbildern: Vergleich der k-NN-basierten Landsat-NFI-LAI mit dem MODIS-RSR-basierten LAI-Produkt für Finnland

Der Blätterflächenindex (LAI) ist eine Schlüsselgröße für viele ökologische Modelle, steht jedoch typischerweise nicht aus grundlegenden Forstinventuren zur Verfügung. In dieser Studie (1) erstellen wir eine hochauflösende LAI-Karte mithilfe der k-Nearest-Neighbor (k-NN) Imputation basierend auf Daten der Nationalen Forstinventur und Landsat 5 TM-Bildern (Landsat-NFI LAI) und (2) untersuchen wir eine moderat aufgelöste LAI-Karte, die auf dem reduzierten einfachen Verhältnis basiert, das aus MODIS-Reflexionen abgeleitet wurde (MODIS-RSR LM). Die Karten decken alle bewaldeten Gebiete in Finnland ab. Die Länder-Durchschnittswerte des Landsat-NFI und des MODIS-RSR LAI lagen auf demselben Niveau, jedoch wurden mehrere geografische und landnutzungsbezogene Unterschiede zwischen ihnen festgestellt. Der Unterschied war im Seenbezirk Finnlands und im nördlichen Finnland am größten und nahm mit abnehmendem Waldanteil und steigendem Anteil an Laubbäumen zu. Da der MODIS-RSR LAI die sub-pixel Variationen in der Landnutzung nicht berücksichtigt, stellte sich heraus, dass der Landsat-NFI LAI zuverlässigere Schätzungen lieferte.