Innovative multitemporale Entmischungsans?tze für das Monitoring von Feuer?kosystemen mittels EnMAP

Die Folgen des globalen Klimawandels sind offensichtlicher als je zuvor: Extreme Hitzewellen und langanhaltende Dürreperioden begünstigen verheerende Feuer in vielen Regionen der Welt, mit weitreichenden Konsequenzen für Natur, Gesellschaft und Wirtschaft. Der Bedarf an Informationsprodukten zur Unterstützung eines effektiven Feuermanagements war nie gr??er. Mit dem Thema Innovative multitemporale Entmischungsans?tze für das Monitoring von Feuer?kosystemen mittels EnMAP entwickelt dieses Vorhaben als Gesamtziel fernerkundliche Ans?tze zur Analyse von ?kosystemen, in welchen Vegetationsbr?nde zwar ein integraler Bestandteil der natürlichen Dynamik sind, jedoch einem starken Anstieg von Brandrisiken und -intensit?ten unterliegen. Das Vorhaben dient der wissenschaftlichen und anwendungsorientierten Nutzungsvorbereitung der hyperspektralen Satellitenmission Environmental Mapping and Analysis Program (EnMAP). Als Hauptstudiengebiete dienen diverse Naturr?ume Kaliforniens, welche von nahezu j?hrlich wiederkehrenden Feuerereignissen gepr?gt sind. Daneben werden Studiengebiete aus weiteren Feuer?kosystemen (z.B. Mittelmeerraum, Südafrika) berücksichtigt. Innovative Entmischungsmethoden basierend auf Deep Learning Algorithmen erlauben die Ableitung von Kartenprodukten zu verschiedenen ?kosystemparametern mit Relevanz für die Analyse von Brandrisiken, Brandfolgen und Sukzessionsprozessen. Damit erweitert dieses Vorhaben den Stand der Forschung zur quantitativen Landbedeckungskartierung sowie zum ?kologischen Prozessverst?ndnis von Feuer?kosystemen. Mit der Erschlie?ung des Nutzungspotenzials von EnMAP-Daten wird ein wichtiger Beitrag zum Monitoring von Feuer?kosystemen geleistet und eine anwendungsorientierte Verwertungsperspektive von EnMAP-Daten geschaffen.