Ausgangszustand Ökologische Infrastruktur
Die ökologische Infrastruktur weist auf die für die Biodiversität kritischen Kern- und Vernetzungsgebiete für den Ausgangs- und Planungszustand hin. Für deren Darstellung sind aktuelle, aktualisierbare und gesamtschweizerisch konsistente Kartengrundlagen entscheidend. Die Bodenbedeckungsklassen von NARESO (Natürliche Ressourcen Schweiz, Nategra) wurden deshalb für die Fachplanungen Ökologische Infrastruktur erweitert, damit sie einer Lebensraumklassifikation entsprechen. Für den Siedlungsraum wurde die Auflösung von 10m auf 1m erhöht. Diese Grundlage kann zum Darstellen eines Ausgangszustandes aber auch für verschiedene weiterführende Auswertungen dienen.
Beitrag
Grundlage
Ganze Schweiz
6. März 2023
Ausgangslage
Mit der Planung einer Ökologischen Infrastruktur Schweiz besteht ein dringender Bedarf an aktuellen, aktualisierbaren und gesamtschweizerisch konsistenten Kartengrundlagen, auf deren Grundlage der Ausgangs- und Planungszustand abgeleitet werden kann. Nategra hat deshalb im Rahmen des Projektes ÖIM-2 die entsprechenden Methoden für den Kanton Bern erarbeitet und anschliessend für die ganze Schweiz weiterentwickelt. Konkret wurden die Bodenbedeckungsklassen von NARESO (Natürliche Ressourcen Schweiz, Nategra) für die Fachplanungen Ökologische Infrastruktur erweitert, damit sie einer Lebensraumklassifikation gemäss Lebensräume der Schweiz (TypoCH, Delarze et al. 2015) entsprechen. Gerader im Siedlungsraum sind die Fachplanungen ÖI auf hoch aufgelöste Kartenwerke angewiesen. Deshalb wurde die Auflösung von 10m auf 1m erhöht.
Das Resultat ist eine Rasterkarte der Bodenbedeckung mit einer räumlichen Auflösung von 1m (jeweils für das aktuelle Jahr). Damit ist gewährleistet, dass der resultierende Rasterdatensatz aktuell, aktualisierbar, mit hoher räumlicher Auflösung und inhaltlich ÖI-spezifisch ist.
Lebensraumklassifikation
Die Lebensraumklassifikation basierte auf der Grundlage der Bodenbedeckungsklassen von NARESO (Natürliche Ressourcen Schweiz, Nategra). Die NARESO-Bodenbedeckungsklassen wurden mit Hilfe eines trainierten Neuronalen Netzes (NN) erstellt. Als Erklärungsgrössen für den NN-Klassifikator dienten Sentinel-2 Multispektralreflektanzen, Sentinel-1 Radar, das Höhenmodell swissALTI3D von Swisstopo und das Vegetationshöhenmodell LFI. Die Trainings- und Auswertungsreferenzen stammten aus verschiedenen kuratierten Datenquellen und Feldbegehungen. Das umgesetzte NN ergab ein Klassifikationsraster mit einer Auflösung von 10 m und einer Klassifikationsgenauigkeit von 97%. Zusätzliche ÖI-Detailklassen wurden dann aus weiteren Datenquellen in das räumlich und zeitlich hochaufgelöste Raster eingepflegt.
Die verwendete Lebensraumklassifikation integriert national bestehende Klassifikationen in folgender Reihenfolge.
- Lebensräume der Schweiz (TypoCH, Delarze et al. 2015)
- Gilden InfoSpecies. Sites d’intérêt pour la conservation des espèces et de leurs habitats: qualité observée, qualité potentielle et besoin en surfaces supplémentaires (Petitpierre et al. 2021).
- Rote Liste Lebensräume (Delarze et al. 2016)
- Konzept für die Untersuchung und Beurteilung der Seen in der Schweiz (Schlosser et al. 2013)
- Fliessgewässertypisierung der Schweiz (Schaffner et al. 2013)
- Die Klassennamen entsprechen soweit möglich den ursprünglichen Klassifikationen.
| Nr. | Lebensraum | Basisbonität | |
|---|---|---|---|
| 1 | Hohes Laubgehölz | 100 | |
| 2 | Niedriges Laubgehölz | 100 | |
| 3 | Hohes Nadelgehölz | 100 | |
| 4 | Niedriges Nadelgehölz | 100 | |
| 5 | Reben | 40 | |
| 6 | Grünland | 60 | |
| 7 | Feuchtwiesen-Weiden | 60 | |
| 8 | Trockenwiesen-Weiden | 60 | |
| 9 | Ackerland | 60 | |
| 10 | Grosses Stillgewässer | 0 | |
| 11 | Kleines Stillgewässer | 50 | |
| 12 | Grosses Fliessgewässer | 5 | |
| 13 | Mittleres Fliessgewässer | 20 | |
| 14 | Kleines Fliessgewässer | 90 | |
| 15 | Gletscher, Firn- und Schneefelder | 10 | |
| 16 | Offenflächen | 10 | |
| 17 | Fels | 10 | |
| 18 | Siedlungsflächen | 5 | |
| 19 | Bauten und Anlagen | 0 |
Daten
Die Kartierung der Bodenbedeckung im Siedlungsgebiet erfolgt hierarchisch aus mehreren Datenquellen. Damit ist gewährleistet, dass der resultierende Rasterdatensatz aktuell, aktualisierbar, mit hoher räumlicher Auflösung und inhaltlich ÖI-spezifisch ist.
Folgende Datensätze sind in dieser Reihenfolge und Klassenverwendung eingeflossen.
| Datensatz | Quelle | Stand | Klassen |
|---|---|---|---|
| SWISSIMAGE RS | Swisstopo | 2021 | Vegetation, Nicht-VaVegetation |
| swissALTI3D | Swisstopo | 2019 | Gehölz, Kraut-Gras, Gehölzhöhe |
| LDOM50CM | Kanton Bern | 2014 | Gehölz, Kraut-Gras, Gehölzhöhe |
| NARESO | Nategra | 2021 | Laub-, Nadelgehölz, Grün-, Ackerland, Gewässer. Schnee-Eis, Offen |
| swissTLM3D | Swisstopo | 2021 | Stehende und Fliessgewässer, Fels, Siedlung, Gebäude |
| Landw. Nutzung | Kanton Bern | 2021 | Reben |
| NHG-Inventare | BAFU | 2021 | Feucht- und Trockenwiesen-Weiden |
| Fliessgewässer-Typisierung | BAFU | 2018 | Abfluss Fliessgewässer |
Prozessierung
Am Anfang steht eine räumlich hoch aufgelöste Grundklassifikation mit Gehölz, Kraut-Gras und Offenflächen, die aus kantonal spezifischen Farbinfrarot- und Höhendaten abgeleitet wird. Als Klassifikatoren dienen Schwellwerte im ARVI (Atmospherically resistant vegetation index) und NDOM (Normalisiertes Oberflächenmodell). Das Klassifikationsraster hat eine räumliche Auflösung von 1m und eine Klassifikationsgenauigkeit von >90%.
Im zweiten Schritt werden diese Grundklassen je mit aktuellen und schweizweit verfügbaren NARESO-Bodenbedeckungsdaten verfeinert. Die NARESO-Bodenbedeckungsklassen werden mit Hilfe eines trainierten Neuronalen Netzwerks (NN) erstellt. Als erklärende Grössen für den NN-Klassifikator dienen Sentinel-2 Multispektral-Reflektanzen, Sentinel-1 Radar, das Swisstopo swissALTI3D Höhenmodell und das Vegetationshöhenmodell LFI. Die Trainings- und Evaluationsreferenzen stammen aus verschiedenen kuratierten Datenquellen und Feldbegehungen. Das umgesetzte NN ergibt ein Klassifikationsraster mit 10m Auflösung und Klassifikationsgenauigkeit von 97%.
Der letzte Schritt scheidet ÖI-Detailklassen aus, die aus weiteren Datenquellen in das räumlich und zeitlich hochaufgelöste Raster eingepflegt werden.
Das Resultat der Prozessierung ist ein Raster der Bodenbedeckung mit einer räumlichen Auflösung von 1m und für das aktuelle Jahr.
Auswertungen
Die Anteile der Klassen an der gesamten Bodenbedeckung kann für eine Region, eine Gemeinde oder auch nur für einzelne Quartiere analysiert oder miteinander verglichen werden. So sind schnell Aussagen z.B. zum Grünflächen- oder Gehölzanteil möglich. Zu den weiterführenden Analysen gehören z.B. die Ableitung von Korridoren oder die Modellierung der Durchlässigkeit der Landschaft.
Datenbezug
Karten können bei Nategra bezogen werden:
www.nategra.ch
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