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Stefan Forstner |
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HBLA Bruck (in-kind) |
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Zur Sicherung der Bodenfunktionen, wie sie in der EU Mission Soil angestrebt werden, ist eine quantitative Kenntnis der physikalisch-chemischen Bodeneigenschaften in Zeit und Raum erforderlich. In Österreich gibt es mehrere nationale Monitoring- und Kartierungsprogramme, die zu diesem Zweck herangezogen werden können. Es hat sich jedoch gezeigt, dass das die hohen Kosten von nasschemischen Standard-Labormethoden sowohl das Monitoring- wie auch Kartier-Bemühungen mittels Digital Soil Mapping (DSM) stark einschränken. Die Einführung von Analysemethoden, die eine kosteneffiziente Charakterisierung physikalisch-chemischer Bodeneigenschaften ermöglichen, wie z. B. die Fourier-Transformations- Infrarot-Spektroskopie (FT-IR), ist daher dringend erforderlich. Im Rahmen von BOSPORUS werden wir drei Elemente zusammenführen, um das Potenzial der IR-Spektroskopie für Bodenmonitoring und -kartierung in Österreich nutzbar zu machen. Wir werden (1) ein Bodenspektroskopie-Labor am Bundesforschungszentrum für Wald (BFW) einrichten, welches für Hochdurchsatzanalysen ausgestattet ist; (2) eine große Bodenspektralbibliothek (SSL) für österreichische Waldböden aufbauen, die auf IR-Spektren und Laborreferenzdaten von 1300 archivierten Bodenproben basiert; und (3) den Nutzen von IR-spektroskopisch abgeleiteten Bodendaten für Monitoring und DSM in einem bewaldeten Einzugsgebiet in der Steiermark testen. Wir werden dazu IR-Spektren von ca. 1600 Bodenproben messen, die mit Referenzdaten kombiniert werden, um drei verschiedene SSLs zu erstellen: eine große SSL, welche für österreichische Waldböden repräsentativ ist, und zwei kleinere SSLs, die die Bodeneigenschaften im Testgebiet zu zwei verschiedenen Zeitpunkten widerspiegeln. Diese Datensätze werden zur Beantwortung von vier Forschungsfragen verwendet: (1) Wie gut können wir chemische Eigenschaften österreichischer Waldböden anhand von globalen Modellen, die aus einer großen SSL abgeleiteten werden, vorhersagen? (2) Wie gut können wir standortspezifische Bodeneigenschaften unter Verwendung lokaler IR-Spektren und spektralen Transfers überwachen? (3) Wie schneiden traditionelle Pedotransferfunktionen im Vergleich zu spektralen Modellen bei der Vorhersage fehlender Bodendaten ab? und (4) Kann die Einbeziehung spektroskopisch abgeleiteter Bodendaten zu DSM-Produkten von ähnlicher Qualität im Vergleich zu einem Standardszenario führen? Zu diesem Zweck werden wir mehrere Modelle sowohl mit maschinellem Lernen als auch mit traditionellen chemometrischen Verfahren erstellen, um Bodeneigenschaften aus IR-Spektren vorherzusagen. Darüber hinaus werden wir maschinelles Lernen einsetzen, um Karten der Bodeneigenschaften für das Testgebiet zu erstellen. Die Projektergebnisse umfassen (1) ein funktionsfähiges Bodenspektroskopie-Labor am BFW; (2) drei SSLs für österreichische Waldböden, die als Rückgrat einer Österreich-weiten SSLs dienen können; (3) validierte globale Spektralmodelle für mehrere wichtige physikalisch-chemische Bodeneigenschaften; (4) validierte lokale Spektralmodelle für das Monitoring im Testgebiet; und (5) digitale Bodeneigenschaftskarten des Testgebiets. Die Projektergebnisse werden durch Veröffentlichungen in Fachzeitschriften und breitenwirksamen Medien verbreitet und für das Testgebiet in einem Workshop vor Ort mit angehenden Förstern diskutiert werden. |
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Stefan Forstner | Kerstin Michel | Raffaela Wettl | Vanessa Landsteiner |
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Linksammlung (1): |
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| Abfrage am: 17-01-2025 16:47 | Projektinformationen drucken | ||
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Zur Sicherung der Bodenfunktionen, wie sie in der EU Mission Soil angestrebt werden, ist eine quantitative Kenntnis der physikalisch-chemischen Bodeneigenschaften in Zeit und Raum erforderlich. In Österreich gibt es mehrere nationale Monitoring- und Kartierungsprogramme, die zu diesem Zweck herangezogen werden können. Es hat sich jedoch gezeigt, dass das die hohen Kosten von nasschemischen Standard-Labormethoden sowohl das Monitoring- wie auch Kartier-Bemühungen mittels Digital Soil Mapping (DSM) stark einschränken. Die Einführung von Analysemethoden, die eine kosteneffiziente Charakterisierung physikalisch-chemischer Bodeneigenschaften ermöglichen, wie z. B. die Fourier-Transformations- Infrarot-Spektroskopie (FT-IR), ist daher dringend erforderlich. Im Rahmen von BOSPORUS werden wir drei Elemente zusammenführen, um das Potenzial der IR-Spektroskopie für Bodenmonitoring und -kartierung in Österreich nutzbar zu machen. Wir werden (1) ein Bodenspektroskopie-Labor am Bundesforschungszentrum für Wald (BFW) einrichten, welches für Hochdurchsatzanalysen ausgestattet ist; (2) eine große Bodenspektralbibliothek (SSL) für österreichische Waldböden aufbauen, die auf IR-Spektren und Laborreferenzdaten von 1300 archivierten Bodenproben basiert; und (3) den Nutzen von IR-spektroskopisch abgeleiteten Bodendaten für Monitoring und DSM in einem bewaldeten Einzugsgebiet in der Steiermark testen. Wir werden dazu IR-Spektren von ca. 1600 Bodenproben messen, die mit Referenzdaten kombiniert werden, um drei verschiedene SSLs zu erstellen: eine große SSL, welche für österreichische Waldböden repräsentativ ist, und zwei kleinere SSLs, die die Bodeneigenschaften im Testgebiet zu zwei verschiedenen Zeitpunkten widerspiegeln. Diese Datensätze werden zur Beantwortung von vier Forschungsfragen verwendet: (1) Wie gut können wir chemische Eigenschaften österreichischer Waldböden anhand von globalen Modellen, die aus einer großen SSL abgeleiteten werden, vorhersagen? (2) Wie gut können wir standortspezifische Bodeneigenschaften unter Verwendung lokaler IR-Spektren und spektralen Transfers überwachen? (3) Wie schneiden traditionelle Pedotransferfunktionen im Vergleich zu spektralen Modellen bei der Vorhersage fehlender Bodendaten ab? und (4) Kann die Einbeziehung spektroskopisch abgeleiteter Bodendaten zu DSM-Produkten von ähnlicher Qualität im Vergleich zu einem Standardszenario führen? Zu diesem Zweck werden wir mehrere Modelle sowohl mit maschinellem Lernen als auch mit traditionellen chemometrischen Verfahren erstellen, um Bodeneigenschaften aus IR-Spektren vorherzusagen. Darüber hinaus werden wir maschinelles Lernen einsetzen, um Karten der Bodeneigenschaften für das Testgebiet zu erstellen. Die Projektergebnisse umfassen (1) ein funktionsfähiges Bodenspektroskopie-Labor am BFW; (2) drei SSLs für österreichische Waldböden, die als Rückgrat einer Österreich-weiten SSLs dienen können; (3) validierte globale Spektralmodelle für mehrere wichtige physikalisch-chemische Bodeneigenschaften; (4) validierte lokale Spektralmodelle für das Monitoring im Testgebiet; und (5) digitale Bodeneigenschaftskarten des Testgebiets. Die Projektergebnisse werden durch Veröffentlichungen in Fachzeitschriften und breitenwirksamen Medien verbreitet und für das Testgebiet in einem Workshop vor Ort mit angehenden Förstern diskutiert werden. |
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