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Forests have high economic and ecological importance. Increasing causes of forest damages are forest fires and insects, bark beetles in particular, often in combination with or intensified by abiotic stresses such as drought or storm. Tree species information is inaccurate for large forest areas, but is relevant for any commercial use and ecological function of the forest resources. The major research question of this project is how the future multitemporal, multispectral laser scanning data should be processed in order to provide information for environmental sustainability and especially for mapping of the forest health such as bark beetle risk assessment, tree species, and forest fire risk. Common to mapping of forest health, tree species, and forest fire risk, is that data are correlated to moisture of canopies. On the other hand, lidar backscatter is strongly dependent on the moisture and recent studies indicate that it can be derived by use of bispectral airborne lidar. Collection of such data is possible even at country level at a few years interval. The project partner FGI has the world-first multispectral, mobile laser scanner that can be used for such studies complemented with other data sources to support future scanning programs taking all around Europe. The results can be used in early warning systems supporting near-real-time or real-time processing. The innovative prediction framework allows the assessing of bark beetle infestation hazard on forest stand level under particular consideration of drought.

Wälder haben eine hohe wirtschaftliche und ökologische Bedeutung. Ursachen für Waldschäden sind die steigende Häufigkeit abiotischer Störereignisse und Insektenbefall (insbesondere Borkenkäfer), oft in Kombination mit oder verstärkt durch Stressfaktoren wie Trockenheit. Informationen über die Baumartenzusammensetzung von Wäldern sind nicht genau genug, werden aber für jede kommerzielle Nutzung von Waldressourcen benötigt. Dieses Projekt befasste sich unter anderem mit der Verarbeitung multitemporaler, multispektraler Laserscanning-Daten, um Informationen für die ökologische Nachhaltigkeit und insbesondere für die Risikobewertung von Borkenkäfern und Baumarten bereitzustellen. Die Kartierung der Waldgesundheit steht in engem Zusammenhang mit der Wasserversorgung der Wälder. Die Ergebnisse des Projekts sind Informationen zu Baumarten auf nationaler und lokaler Ebene, Modelle zur Bewertung von Waldtrockenstress (wie das TDEF-Modell) und die Einbindung dieser Daten in einen innovativen Vorhersagerahmen, der die Bewertung der Gefahr eines Borkenkäferbefalls auf Waldbestandsebene unter besonderer Berücksichtigung von Trockenheit ermöglicht. Die Studienergebnisse bilden die Grundlage für die Entwicklung von Entscheidungstools für die forstliche Praxis und von Frühwarnsystemen.