Detektion von Schwermetallkontaminationen in den Elb- und Muldeauen mittels Parametrisierung des spektralen Verhaltens der Vegetation

Abstract

Das Auenökosystem wird neben der Dynamik des Hochwassers, der Zufuhr von Nährstoffen sowie natürlichen Katastrophen auch durch die Nutzung des Menschen erheblich beeinflusst. Dabei zeigen insbesondere anthropogen angereicherte Schwermetalle ein brisantes Umweltproblem auf. Ziel der Forschungsarbeit ist es, mit Hilfe von spektrometrischen Feld- und Labormessungen den aktuellen Belastungszustand des Auenökosystems zu beurteilen. Dabei werden die ökotoxikologischen Effekte der Böden indirekt aus den spektralen Eigenschaften der Auenvegetation abgeleitet. Mit verschiedenen Vegetationsindizes und Methoden zur Red-Edge-Position-Bestimmung wird die Spektralkurve der Vegetation normiert, um das Potenzial der Methoden zur Detektion von Schwermetall-Stress an den Auenpflanzen zu untersuchen. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass der Einfluss von Schwermetallen im Boden und dem Transfer in die Pflanze Veränderungen im Spektralsignal verursacht. Mit Hilfe eines entwickelten Algorithmus zur Parametrisierung der Spektralkurve zeigten sich signifikantesten Beziehungen zu den Schwermetallbelastungen. Die neu entwickelte Methode CR1725 zeigte die höchsten Korrelationen zu den untersuchten Pflanzenparametern. Die Methode konnte erfolgreich auf die in der Arbeit zur Verfügung stehenden hyperspektralen Fernerkundungsdaten übertragen werden und zeigt ein robustes Verfahren zur flächendeckenden Ausweisung belasteter bzw. kontaminierter Auenstandorte.