Im Zuge dieser Arbeit wurde die Erstellung forstlicher Planungshilfen auf der Basis geostatistischer Methoden untersucht. Als Datengrundlage dienten Messungen der permanenten Stichprobeninventuren der Jahre 2002 und 2016 des Forstbetriebs der Ludwig-Maximilians-Universität München bei Landshut. Die Inventurpunkte im Raster von 100 x 100 m wurden Anfang 2018 durch eine Verdichtungsinventur im Umfang von 15 Messpunkten in den Zwischenfeldern ergänzt. Aus diesen Informationen konnten Werte für die forstlichen Kenngrößen dg, mittleres Volumen in Efm/ha und die Standflächenanteile der Baumart Fichte (Picea abies [L.]), sowie des Laubholzes pro Hektar an jedem der Inventurpunkte berechnet werden. Zusammen mit den über GPS bestimmten Koordinaten wurden im Rahmen einer geostatistischen Analyse verschiedene Semivariogramm-Modelle für die räumliche Korrelation innerhalb der betrachteten Variablen ermittelt. Im Verfahren des Block-Kriging mit der Statistiksoftware R konnten Schätzwerte für die gesamte Holzbodenfläche von gut 430 ha in Blöcken von 25 x 25 m interpoliert werden. Die Ergebnisse wurden in ein GIS importiert und dort als thematische Karten dargestellt. Die ermittelten geostatistischen Modelle ließen räumliche Zusammenhänge für alle betrachteten Variablen erkennen, für kurze Distanzen (lags) unter circa 80 m fehlte jedoch eine ausreichende Datengrundlage. Auch die durchgeführte Verdichtungsinventur brachte diesbezüglich keine relevante Verbesserung. Die Integrierung der in 2002 dokumentierten Nutzungsarten als Information über ein bekanntes Raummuster, führte jedoch zu einer höheren Anpassungsgüte der Modelle, was sich auch in den abgeleiteten Karten zeigte. Diese wurden zusammen mit dem Revierleiter des Forstbetriebs auf eine praxisorientierte Darstellung hin optimiert. Dennoch müssen die relativ weiten 95 % Konfidenzintervalle, bezüglich der wahren Werte in Bezug auf die Schätzwerte, bei der Verwendung beachtet werden. Zudem ist zu betonen, dass auch geostatistische Modelle geringer Aussagekraft das Erzeugen plausibel erscheinender Karten zulassen. Eine Überprüfung der unterstellten räumlichen Zusammenhänge sollte daher unbedingt erfolgen. Die Verbesserung der Datengrundlage wäre durch zusätzliche Messpunkte in geringeren Abständen, sowie eine Vorstratifizierung, beispielsweise durch Luftbilder oder andere Techniken der Fernerkundung, möglich. Auch die Verschneidung mit Informationen über boden- oder standortskundliche Parameter ist denkbar. Als innovatives Konzept könnten die forstlichen Planungshilfen im GIS durch die Kombination mit Daten aus der laufenden Bewirtschaftung ergänzt und so kontinuierlich aktualisiert werden.     «

Im Zuge dieser Arbeit wurde die Erstellung forstlicher Planungshilfen auf der Basis geostatistischer Methoden untersucht. Als Datengrundlage dienten Messungen der permanenten Stichprobeninventuren der Jahre 2002 und 2016 des Forstbetriebs der Ludwig-Maximilians-Universität München bei Landshut. Die Inventurpunkte im Raster von 100 x 100 m wurden Anfang 2018 durch eine Verdichtungsinventur im Umfang von 15 Messpunkten in den Zwischenfeldern ergänzt. Aus diesen Informationen konnten Werte für die...     »

This thesis investigates geostatistical methods to support forest planning. Measurements of the permanent inventory sampling in 2002 and 2016 from the forest of the Ludwig-Maximilians-Universität Munich served as input data. In early 2018 the permanent inventory points in a grid of 100 x 100 m were augmented by 15 measurement points in the intermediate fields. From this information values for the forest parameters dg (diameter of the mean basal area stem), stock in m3 of timber harvested and the percentage of Norway spruce (Picea abies [L.]), as well as of broadleaf trees per hectare were calculated for each inventory point. Combined with their GPS coordinates it was possible to identify different semivariogram models describing the spatial correlation within each variable. By using the statistical software R for block kriging, estimates for each 25 x 25 m block within the wood ground area of about 430 ha were interpolated. Results were imported into a GIS and displayed as thematic maps. The geostatistical models determined spatial correlations for all considered variables, but the data basis for short distances (lags) of around 80 m and less was insufficient. Even the augmented measurement points in the intermediate fields did not produce a significant improvement. Integrating the silvicultural type, which was documented in 2002, as information about spatial pattern improved the model fit, which became visible in the derived maps. Together with the local forest ranger the map display was optimized for practical use. Nevertheless, the fairly wide confidence intervals of 95 % for the true values, relating to the estimates, must be considered when using the planning aids. Furthermore, it must be emphasized that even geostatistical models with poor validity allow the creation of seemingly plausible maps. Therefore, a verification of assumed spatial relations is strongly recommended. The data basis could be improved by including additional inventory points in shorter lags, and by carrying out pre-stratification using aerial photographs or other remote sensing techniques. Combining forest parameters with soil or stand based information would also be possible. As an innovative concept, the forest planning aids within a GIS could be updated continuously by integrating data from the ongoing forest management processes.     «

This thesis investigates geostatistical methods to support forest planning. Measurements of the permanent inventory sampling in 2002 and 2016 from the forest of the Ludwig-Maximilians-Universität Munich served as input data. In early 2018 the permanent inventory points in a grid of 100 x 100 m were augmented by 15 measurement points in the intermediate fields. From this information values for the forest parameters dg (diameter of the mean basal area stem), stock in m3 of timber harvested and the...     »