Fjärranalys av skador på al utmed vattendrag och sjöar i södra Sverige. Ulf Bjelke, ArtDatabanken, SLU. Camilla Jönsson, Metria

Transkript

1 Fjärranalys av skador på al utmed vattendrag och sjöar i södra Sverige Ulf Bjelke, ArtDatabanken, SLU Camilla Jönsson, Metria

2 BAKGRUND Under 2000-talet har bestånd av skadade och döda alar rapporterats från ett flertal vattendrag i södra och västra Sverige. Skadorna har visats ha två orsaker. 1. En invasiv algsvamp (Phytophthora alni) som orsakat stora skador på albestånd i Europa har konstaterats i en handfull vattendrag i Sverige. 2. Sommaröversvämningar har stressat lövträd utmed vattendrag och gjort dem känsliga för angrepp av inhemska svamparter (främst honungsskivling och purpurskinn)

3 Mölndalsån 2012 Säveån 2012

4 Mörrumsån 2006 Mörrumsån 2012

5 Sjön Salen i Mörrumsåns huvudfåra 2005 Sjön Salen i Mörrumsåns huvudfåra 2009

6 Alträd är viktiga för rinnande vatten Deras rötter skapar stabilitet i strandzonen vilket är viktigt vid höga flöden efter skyfall. Minskar risken för skred. Skapar skugga för kallvattengynnade arter som öring och lax Alarnas rötter är viktiga som habitat och skydd för vattenlevande arter Alarnas näringsrika löv är av mycket stor betydelse för produktionen av insekter och energin/näringen förs vidare till fisksamhället. Skapar en attraktiv trädridå som bidrar till estetiska och ekonomiska värden för friluftslivet. Alternativa trädslag saknar dessa kombinerade effekter på rinnande vattenekosystem. Foto: Mikael Svensson

7 Fjärranalys av skador Skapa metod för att undersöka skador på alträd utmed vattendrag. Tillbakablick för att undersöka hypotesen att skador initierats av översvämningsskador. Undersöka återhämtning.

8 Studieområden Säveån/Mölndalsån: P. alni Helgeå: översvämningar Mörrumsån: översvämningar

9 Arbetshypoteser 1. Kartering av förändringar Kräver homogena ytor på ~0,5 hektar för att det inte skall vara brus som karteras 2. Skadade träd har en spektral signatur som särskiljer sig från omgivande friska bestånd 3. Kartering av vattendragens öppna yta

10 Indata satellitdata

11 WorldView - 2 RGB=367 RGB=643, IR-bild 0.5m upplösning 8 band BAND_01 "COASTAL" BAND_02 "BLUE" BAND_03 "GREEN" BAND_04 "YELLOW" BAND_05 "RED" BAND_06 "REDEDGE" BAND_07 "NIR" BAND_08 "NIR2" RGB=532, naturliga färger RGB=765

12 Indata satellitdata

13

14 Indata höjddata NNH Ny Nationell Höjdmodell NNH grid 2+ Raster markhöjder 2m upplösning NNH punktmoln laserpunkter, ca punkt/kvm, footprint 0.5m

15 Metod Helgeå Säveån/Mölndalsån Flygortofoto, IR, 1 m, Satellitdata, Quickbird 2 m, Flygortofoto, IR 1 m, Satellitdata, RapidEye 5 m, Segmentering inom mask > 6 m objektshöjd Analysområde (mask) > 6 m objektshöjd över markytan (aktualitet: vår 2010) Statistik per segment Översvämningområde 2007 samt 100 m från vatten och våtmark Segmenterad IR ortofoto med statistik per segment Klassning av status (klusteranalys av IR Orto) Referensdata och ingående bilddata Förändringsanalys (diff NIR qb - orto) Statuskartering 2010 Förändringskartering Man tager vad man haver

16 Klustring; hitta samband

17 Exempel Mörrumsån Resultat

18 Exempel Helgeå IR-orto, 2010 Fält, 13/ Quick-bird, 2007

19 Exempel Mörrumsån

20 Exempel Säveån

21 Förändringar i Säve- och Mölndalsåarna

22 Utvärdering

23 Utmaningar Generellt Andra skadade lövträd (ask, alm) förväxlas med skadad al Helgeå Salix förväxlas med skadad al Mörrumsån Ek förväxlas med skadad al (fjärilslarven ekvecklare alternativt allmän frostfjäril) Säveån/Mölndalsån Diffusa skador Hägg förväxlas med skadad al (häggspinnmal )

24 Fjärranalystekniska slutsatser Det går att urskilja skador på lövträd utmed vattendrag med fjärranalys Ytterligare analyser krävs för att särskilja skadad al från andra skadade lövträdslag kräver mer indata Vissa friska buskar och träd har visat sig ha en liknande färg som de skadade träden. Studien har visat att det krävs VHR-data för att kartera skador på lövträd liknande de skador som förekommer inom studieområdena.

25 Fjärranalystekniska slutsatser Lövbestånd med bara döda stammar kvar kan missas helt i karteringsområdet. Svårkarterat är ytor i blötare områden, delvis skuggade och/eller med barrinslag Ytor med skadat lövverk som täcks av ett högre trädskikt med friskt lövverk kommer att karteras som friskt Tillgång till indata styrande för val av arbetsflöde och metodval

26 Biologiska slutsatser Fjärranalys, där nya bilder jämförs med äldre, kan ge värdefull kunskap om trädskadors utveckling under en följd av år. Hypotesen att de stora skadorna på albestånden längs Mörrumsån och Helge å initierats av sommaröversvämningar och därefter uppstått pga svampangrepp förstärktes av flygbildstolkningarna. Skador på alträd orsakade av den invasiva algsvampen Phytophthora alni är svårare att detektera med bildmaterial då skadorna är mer diffusa och inte drabbar hela bestånd på samma sätt som de längs Mörrumsån och Helge å.

27 Medverkande Eva Ahlcrona, Metria (Fjärranalys) Ulf Bjelke, ArtDatabanken SLU (Projektledare) Hans Cronert, Länsstyrelsen i Skåne (Kartanalys, fältundersökningar) Gunnar Isacsson, Skogsstyrelsen (Expertis insektsangrepp, kartanalys, fältundersökningar) Camilla Jönsson, Metria (Fjärranalys) Brendan McKie, Inst. för vatten och miljö SLU (Expertis effekter på vattendrag) Kristian Nilsson, Länsstyrelsen i Skåne (Kartanalys, fältundersökningar) Christer Olsson, Inst. för biologi och miljövetenskap GU (Expertis växtpatogener, kartanalys, fältundersökningar) Jan Stenlid, Inst. för skoglig mykologi och patologi SLU (Expertis växtpatogener) Anna Stenström, Länsstyrelsen i Västra Götaland (Kartanalys, fältundersökningar) Åke Widgren, Länsstyrelsen i Blekinge (Kartanalys, fältundersökningar) Sara Wiman, Metria (Fjärranalys)