Uppföljning av marina Natura 2000 områden med data från SACCESS

M E T R I A I N G Å R I L A N T M Ä T E R I E T Uppföljning av marina Natura 2000 områden med data från SACCESS OSCAR TÖRNQVIST, BIRGITTA OLSSON Metria Geoanalys Box 25154 104 51 Stockholm Besök: Karlavägen 108, Plan 4 Tfn Växel: 0771-63 63 63 Fax: 08-579 972 80 Internet: www.metria.se

Innehållsförteckning 1. INLEDNING... 3 BAKGRUND... 3 SYFTE OCH MÅL... 3 PROJEKTETS ORGANISATION OCH FINANSIÄRER... 3 2. DATAUNDERLAG, KVALITET OCH INFORMATIONSINNEHÅLL... 4 MARIN MILJÖ OCH FJÄRRANALYS... 4 3. FJÄRRANALYSMÖJLIGHETER FÖR FÖRÄNDRINGSSTUDIER AV MARINA NATURA 2000- HABITAT... 6 FÖRUTSÄTTNINGAR FÖR HABITATEN... 6 PÅVERKANSFAKTORER... 7 4. FJÄRRANALYSMÖJLIGHETER FÖR OLIKA HABITATTYPER... 8 1110 SUBLITTORALA SANDBANKAR... 8 1130 ESTUARIER... 8 1140 LER- OCH SANDBOTTNAR SOM BLOTTAS VID LÅGVATTEN... 9 1150 LAGUNER... 9 1160 STORA GRUNDA VIKAR OCH SUND... 10 1170 REV... 10 1610 RULLSTENSÅSÖAR I ÖSTERSJÖN MED LITTORAL OCH SUBLITTORAL VEGETATION... 11 1620 SKÄR OCH SMÅ ÖAR I ÖSTERSJÖN... 11 1650 SMALA VIKAR I ÖSTERSJÖN... 12 HABITATVIS SAMMANFATTNING... 12 5. ANALYSEXEMPEL... 13 FÖRUTSÄTTNINGAR FÖR HABITAT... 13 Areal... 13 Vattenkvalitet... 16 Deltabildning... 19 Vegetation, säv- vass och flytbladsväxter... 19 Sedimentation/Övergödning/Näringsläckage... 21 Tångbälten... 22 Trösklar... 22 PÅVERKANSFAKTORER... 23 Skogsavverkning... 23 Algmattor... 23 Muddringar... 24 Exploatering... 26 Båttrafik... 27 Fiske som skadar bottnar... 28 Sandtäkt... 28 Vågsvall, erosion... 29 6. SLUTSATSER... 32 7. REFERENSER... 33

3 1. Inledning Bakgrund Enligt EU:s Art- och Habitatdirektiv har medlemsländerna en skyldighet att skydda och bevara ett antal arter och habitat. En del i skyddet består av ett nätverk av så kallade Natura 2000 områden. I Sverige finns idag ca 4 000 Natura 2000 områden, motsvarande ca 10% av landets yta. Vart 6:e år ska Sverige rapportera till EU-kommissionen hur direktivet genomförs och bevarandestatus för direktivets arter och habitat. Naturvårdsverket har ansvaret för rapporteringen till EU och det praktiska arbetet med uppföljning och övervakning genomförs av respektive länsstyrelse. Naturvårdsverket har genom projektet Basinventering av Natura 2000 och skyddade områden samlat in grundläggande information om alla områden. De två projekten Uppföljning av bevarandemål i skyddade områden och Natura 2000 områden och Biogegografisk uppföljning av bevarandestatus för naturtyper och arter tar fram metoder för att följa upp den s.k. bevarandestatusen för naturtyper och arter. Åtminstone nio av de marina Natura 2000 habitaten som är utpekade av EU (European Commission, 2007) återfinns i Sverige varav tre är laguner, stora grunda vikar och sund samt ler och sandbottnar som blottas vid lågvatten. Beskrivningar av naturtyperna återfinns i Svenska tolkningar (Naturvårdsverket 2007). Syfte och mål Projektets mål var att skapa ett signalsystem som kan användas för att regelbundet följa upp de marina Natura 2000 områdena och deras omgivningar. Genom att använda fjärranalys och data från högupplösande satelliter (SPOT) ska de kostsamma fältundersökningarna kunna styras till områden där det har skett förändringar. De förändringar som vid projektets start förväntades kunnas upptäckas var förändringar i vegetationstäckning ovan vattenytan och vid gynnsamma förhållanden (siktdjup och bottensubstrat) ner till ca 6 meter. För att hitta kostandseffektiva lösningar var inriktningen att använda data från satellitdataarkivet Saccess (http://saccess.lantmateriet.se) som tillhandahåller aktuella och historiska satellitdata kostnadsfritt. Metoder som använder data från Saccess innebär med andra ord en kontinuerlig och kostnadsfri tillgång till satellitdata. Projektets organisation och finansiärer Det arbete som beskrivs i denna rapport har genomförts inom Rymdstyrelsens användarprogram 2009 (Rymdstyrelsens dnr 201/08) och delfinansierats av Naturvårdsverket (NV dnr 235-3278-09 Nh). För att ge en så komplett bild som möjligt så redovisas även erfarenheter och exempel från närliggande projekt i denna rapport. Finansiell redovisning finns i en administrativ slutrapport till Rymdstyrelsen (Metria, 2009). Projektet har genomförts av Metria Geoanalys. Kravställare/referensgrupp har Naturvårdsverkets projekt Uppföljning av skyddade områden (Haglund, 2009) och representanter från länsstyrelsen varit.

4 2. Dataunderlag, kvalitet och informationsinnehåll I en så föränderlig miljö som den marina behövs många underlag för att studera trender och förstå fluktuationer. En styrka med att använda data från SACCESS är att det finns en lång kontinuitet representerad. I teorin finns underlag från 1973 och framåt. I praktiken så försvåras arbetet med de äldre underlagen genom att de har grövre upplösning. Landsat (70-90-tal) har 50 och 30 meters upplösning medan SPOT (2000-tal) har 20 och 10 meters upplösning. En analytisk förändringsstudie blir aldrig bättre än sina sämsta indata, varför äldre data med en pixelstorlek som är större än 10m i praktiken är meningslöst att använda för en analys av Natura 2000. Undantag är översiktlig kartering av vattenkvalitet, här kan även äldre data användas för att få en uppskattning av trender inom olika vattenförekomster. Marin miljö och fjärranalys Avser man att analysera havsbottnen så måste man ta hänsyn till vattenpelaren. I Östersjön så absorberas ljuset i vattnet främst av humusämnen, alger och cyanobakterier (se fig. 1 nedan). Vad som reflekteras till satelliten är alltså en produkt av dessa ämnens reflektans/absorbans samt reflektans från bottensubstrat och ev. bottenvegetation. När absorbansen blir för stor så reflekteras inget ljus (bilden blir mörk), när reflektansen från vattenpelaren blir för stor så syns bara vattenpelaren (vågblänk, algblomningar, avrinningsplymer osv.). Fig. 1. Absorbans från olika ämnen fördelat på ljusets våglängd. Olika vatten har olika karaktäristik. Detta är en generell bild för Östersjön. Inom t ex Bottenhavet och Bottenviken gör mängden humusämnen vattnet markant mycket brunare än längre söderut. Källa: Kratzer 2005. Vattenkvaliteten varierar mellan olika områden, mellan olika säsonger och även mellan olika datum. Signaturen som kan analyseras är främst en produkt av ovan nämnda faktorer och vattenståndet, vilket påverkar reflektansen från havsbottnen. De i SACCESS ingående underlagen innehåller fyra spektralband; rött, grönt, NIR och MIR. Det röda bandet kan i någon mån användas för att studera humusämnen och grunt liggande

5 vegetation; det gröna penetrerar vattnet bäst och måste användas för bottenkartering inom siktdjupet. MIR/NIR kan användas för att studera vattenkvalitet och växtlighet i ytan. Fig. 2. exempel på den komplicerade kustnära havsmiljön ur fjärranalyshänseende. I bilden syns algblomningar, avrinningsplymer, övergödda vikar och humösa vatten. Utan fältinventering och/eller provtagning vid den specifika tidpunkten som satellitbilden tas så är det mycket svårt att separera de olika ingående komponenterna (alger, humusämnen, grumling, vattenstånd osv. för vattenpelaren, bottensubstrat, vegetation och friflytande algmassor för bottnen, se fig. 2). Med tillgång till många bildunderlag så kan man ändå översiktligt följa utvecklingen av kända företeelser eller bilda sig en uppfattning om för området viktiga faktorer, relativt angränsande områden. Det kan också ge ett underlag för vidare fältstudier.

6 3. Fjärranalysmöjligheter för förändringsstudier av marina Natura 2000-habitat Rappe (2003) listar ett antal förutsättningar för gynnsam bevarandestatus, uppdelat på habitattyp. Hon anger också ett antal hotbilder (påverkansfaktorer) som bör följas. Nedan följer en sammanställning över vilka förutsättningar/hotbilder som nämns, tillsammans med en beskrivning av möjligheten att använda fjärranalys för att studera status och påverkan. Förutsättningar för habitaten I Tabell 1 listas möjlighet att använda fjärranalys ur SACCESS för att studera förutsättningar för de olika Natura-habitaten. Möjligheten har bedömts i en mjuk skala i fyra steg, från bra (det går att skapa robusta metoder för att hitta förändringar), intermediär (studierna kan vara relevanta men ej så objektiva), liten (man kan spåra förändringar i något enskilt fall men har svårt att göra detta generellt) till ingen möjlighet. Tabell 1. Möjlighet att använda fjärranalys för att studera förändringar i förutsättningar för marina Natura-habitat. Förutsättning Habitat Möjlighet Kommentar Areal. Grunda Bra/intermediär Djupa God vattenkvalitet Grunda Ingen Salthalt Vattenflöde Djupa Deltabildning/morfologi Grunda Bra Biodiversitet Vegetation i ytzonen; säv-, vass- och flytbladsväxter Blottning av bottnen; periodvis eller aldrig Samtliga Grunda Intermediär/liten Intermediär Ingen Ingen Ingen Bra Ingen Vegetationens riklighet Grunda Intermediär Sedimentation Samtliga Liten Påväxt av fintrådiga alger Samtliga Ingen Geomorfologi och makrostrukturer Djupa Ingen Zonering av växtlighet Samtliga Ingen Rik fauna Samtliga Ingen Täta tångbälten Hårdbotten Liten Trösklar Grunda Bra Mobil epifauna Samtliga Ingen Fågel/Fisk/Säl Samtliga Ingen Bottensignatur kan karteras Strandmorfologi kan karteras Störning från bottensignatur vid kartering I avsnörda miljöer är metoden möjlig Sandbankar, grusåsar kan karteras För få bilder för att få en representativ kartering Störning från algmattor kan förekomma Uppskatta via vattenkvalitet långvarig hög exponering av suspenderat material Grunda tångbälten 0-3m kan karteras vid bra vattenkvalitet Inom siktdjupet kan de följas

7 Påverkansfaktorer I Tabell 2 listas möjlighet att använda fjärranalys ur SACCESS för att studera påverkansfaktorer för de olika Natura-habitaten. Möjligheten har bedömts i en mjuk skala i fyra steg, från bra (det går att skapa robusta metoder för att följa påverkan), intermediär (studierna kan vara relevanta men ej så objektiva), liten (man kan spåra påverkan för något enskilt fall men har svårt att göra detta generellt) till ingen möjlighet. Tabell 2. Möjlighet att använda fjärranalys för att studera påverkansfaktorer för marina Natura-habitat. Påverkansfaktor Habitat Möjlighet Kommentar Algmattor Grunda Bra Inom siktdjup Övergödning Samtliga Liten Via vattenkvalitet. Ej vid bottensignatur Skogsavverkning Samtliga Bra Näringsläckage Grunda Intermediär Avrinningsplymer Muddringar Samtliga Bra Problem vid kombinationen rent vatten och grova bottensubstrat Vattenregleringar Samtliga Ingen Exploatering Samtliga Intermediär Bryggor, hårdgjorda ytor mm Friluftsliv/båttrafik Samtliga Liten Indirekt via bryggor mm. Direkt som objekt i bilden (problem med representativitet) Industrier Samtliga Ingen Förändrat vattenutbyte Samtliga Ingen Fiske som skadar bottnar Samtliga Intermediär/Liten Utsläpp olja/kem Samtliga Ingen Sandtäkt Grunda Intermediär Grunda områden, stora ingrepp Datatillgänglighet vid oljeutsläpp? Vindkraftverk Samtliga n/a Exploatering känd Trålning Samtliga Ingen Vågsvall/erosion Samtliga Intermediär Förekomst av mink/skarv Samtliga Ingen Utfiskning Samtliga Ingen Större förändring av strandmorfologi i främst sand/grus

8 4. Fjärranalysmöjligheter för olika habitattyper Nedan följer en genomgång av de olika marina Natura 2000-habitaten som har undersökts med fjärranalys med en kommentar om huvudsakliga möjligheter med fjärranalys. En sammanställning finns i tabell 3 och 4. 1110 Sublittorala sandbankar Beskrivning Bankar som är permanent täckta av havsvatten. De ligger vanligen på relativt grunt vatten, med ett maxdjup på 30 meter under havsytan. Bankarna kan bestå av både, sand, grus, inklusive skalgrus och sten. Bankarna skiljer sig topografiskt från omgivande bottenområden. Det varierande bottensubstratet erbjuder livsmiljöer för både mjuk- och hårdbottenlevande arter. Bankarna kan vara fria från vegetation eller täckta av ålgräs (Zostera) och/eller makroalger. De bankar som är belägna längre ut från kusten har ett gott vattenutbyte och fungerar ofta som refug för marina arter som trängts bort från mer kustnära områden. Trålning och/eller sandsugning kan ha förekommit i habitatet. Möjligheter med fjärranalys Eftersom habitatet ofta ligger grunt och bottensubstratet har hög reflektans så lämpar sig detta för fjärranalys. Vegetationsbeklädnad kan följas och friflytande algmattor detekteras ner till ca 10m djup vid god vattenkvalitet. Påverkan i form av habitatförlust (t ex ålgräsängar) och muddringar (rännor vari samlas finkorniga sediment och detritus) kan detekteras. Trålningsspår och annan åverkan syns också bra inom denna habitattyp. 1130 Estuarier Beskrivning Flod- och åmynningar där sötvatten blandas med det saltare havsvattnet, och där både marina och limniska miljöer förekommer och utgör en ekologisk enhet. Naturtypen har en komplex artsammansättning med såväl djur som växter av marint-, limniskt och brackvattensursprung. Minskad strömhastighet bidrar till en ansamling av finare sediment som ofta formas till vidsträckta sand- och gyttjebankar. I områden där strömningshastighet avtar avlagras största delen av det transporterade materialet och ett delta kan bildas. Östersjöns brackvattensestuarier, som inte påverkas av tidvatten, utgör en undergrupp till naturtypen. Estuarier är ett mosaikartat biotopkomplex som är rikt på olika slags växtsamhällen. Och utgör en viktig livsmiljö för exempelvis fågel- och fiskarter. Medelvattenstånd utgör gränsen för estuariet mot land. Gränsen uppströms vattendraget utgörs av vattendragets mynning. Gränsen mot havet ligger vid ett djup på 6 meter och/eller där skyddande land upphör. Vattendraget bör ha en årsmedelvattenföring > 2 m 3 /s. Muddring kan ha förekommit i habitatet.

9 Möjligheter med fjärranalys Detta grunda habitat uppvisar ofta en komplicerad morfologi och spektral heterogenitet. I den relativt skyddade vattenmiljön kan påverkan påvisas med fjärranalys via förhöjd grumling, ökad helofyttillväxt, förändring av grunda sand- och lerbankar (deltabildning) mm. Exploatering sker ofta i dessa miljöer då de är relativt skyddade från våg- och vindverkan. Muddringar och byggnationer kan också detekteras med fjärranalys. 1140 Ler- och sandbottnar som blottas vid lågvatten Beskrivning Grunda, sandiga och leriga bottnar som delvis blottas vid lågvatten. Dessa bottnar är ofta fria från makrovegetation men med stora mängder blågrönalger och kiselalger. Fintrådiga alger kan förekomma. Naturtypen är viktig för änder och vadarfåglar, som söker föda i de grunda bottnarna. Avgränsning mot strand är medelhögvattenstånd. Det lägsta lågvattenståndet avgränsar habitatet mot djupare vatten. Möjligheter med fjärranalys Ett extremt grunt habitat där fysisk påverkan (muddringar och annan exploatering men även morfologisk förändring via erosion) kan detekteras med fjärranalys. Förekomst av drivande algmattor, sandbankar, vass- och sävvegetation osv. kan också karteras. 1150 Laguner Beskrivning Helt eller delvis avsnörda grunda havsvikar, skilda från havet genom trösklar, tät vegetation eller dylikt som begränsar vattenutbytet. Naturtypen är ett mosaikartat biotopkomplex som är rikt på olika slags växt- och djursamhällen. Laguner utgör en viktig livsmiljö för exempelvis fågel- och fiskarter. I norra och mellersta Östersjön har dessa vikar helt eller delvis avsnörts från havet på grund av den ständigt pågående landhöjningen. I södra Östersjön har landhöjningen upphört Lagunerna uppvisar ett antal successionsstadier med avseende på topografi och vegetation. I Östersjön räknas följande morfologiska typer till laguner: förstadium till flada, flada, gloflada och glo. Laguner kan ha varierande salthalt och vattenvolym beroende på avdunstning, nederbörd samt tillfälliga inflöden av havsvatten. Vegetation kan saknas helt eller vara riklig och bestå av exempelvis kransalger, nateväxter och slingeväxter, beroende på i vilket successionsstadium lagunen befinner sig i. Lagunernas mynningsområden mot havet kan ha många olika morfologiska karaktärer, som reglerar vattenomsättningen och tillförsel av havsvatten. Maxdjupet överstiger normalt inte 4 meter. Laguner är normalt mindre än 25 ha, kan vara större vid rörliga kuster. Hällkar ska inte räknas som laguner. Avgränsning från land är vid medelvattenståndet. Avgränsning mot öppna havet sätts vid trösklarnas yttre kant.

10 Möjligheter med fjärranalys I likhet med estuarier så består dessa habitat av en mosaik med komplicerad morfologi och rik diversitet i spektral signatur beroende på olika strandnära växtbälten, varierande vattenkvalitet osv. I likhet med övriga grunda habitat så kan fysisk påverkan detekteras. I den mån lagunens tröskel ligger inom siktdjupet så kan en eventuell förändring av djup följas, t ex om den muddras men även på grund av erosion eller ackumulation som en följd av vågor eller strömmar. Även emergenta trösklar som skapas av landhöjningen som en del av den naturliga successionen kan detekteras. Förekomst av tät undervattenvegetation, flytblad samt vass- och sävvegetation kan också karteras. 1160 Stora grunda vikar och sund Beskrivning Stora grunda vikar och sund med begränsat inflytande av sötvatten. Dessa habitatkomplex är ofta skyddade från kraftiga vågor samt innehåller olika typer av sediment och substrat med artrika bentiska växt- och djursamhällen. Gränsen för grunt vatten kan ofta definieras genom närvaro av ålgräs- eller natesamhällen. Vissa delar kan dock vara utan vegetation och djupare. Vikarna är normalt större än 25 ha Avgränsning mot land går vid medelvattenståndet. Muddring kan ha förekommit i habitatet. Möjligheter med fjärranalys Denna habitattyp ligger oftast inom skärgårdsområden med brantare och djupare batymetri och har vatten av varierande kvalitet och siktdjup. Detta ger upphov till att i stort sett ingen bottensignatur kan detekteras med fjärranalys. Fysisk påverkan utmed stränderna är däremot möjlig att detektera. Vattenkvaliteten går att följa upp med tillräckligt många underlag, i synnerhet då fjärranalysunderlaget inte störs av reflektans från botten (som ofta är fallet inom grundare habitat) och eftersom områdena ofta har begränsat vattenutbyte. Förekomst av tät undervattenvegetation på grunt vatten, flytblad samt vass- och sävvegetation kan också karteras. 1170 Rev Beskrivning Geologiska och/eller biologiska bildningar förekommande på hård- eller mjukbottnar. Reven är topografiskt avskilda genom att de höjer sig över havsbotten i littorala och sublittorala zonerna. Reven kan bestå av geologiska formationer som block och hällar och/eller biogena bildningar. Revmiljön karaktäriseras ofta av en zonering av bentiska samhällen av alger och djurarter inklusive konkretioner, skorpbildningar och korallbildningar. Musselbankar ingår i detta habitat, om dessa har en täckningsgrad överstigande 5-10%. Rev avgränsas mot omkringliggande botten där revbildningen övergår med mer än 50% i mjukbottenytor samt där biogena bildningar understiger 5-10% av täckningsgraden. Rev avgränsas mot terrestra habitat vid medelvattenståndet. Trålning kan ha förekommit i habitatet.

11 Möjligheter med fjärranalys Rev är svårfångade med fjärranalys. Habitatet ger liten reflektans och ligger ofta djupt. Grunda partier kan följas upp genom att studera tångbältsbildning och den generella grumlingen i området över tid kan användas för att grovt skatta eventuellt ökad sedimentation på reven. 1610 Rullstensåsöar i Östersjön med littoral och sublittoral vegetation Beskrivning Öar bestående huvudsakligen (minst 50 %) av relativt välsorterad sand, grus och sten som härstammar från inlandsisens smältvatten. Åsarna är ofta orienterade i sydost-nordvästlig riktning. Rullstensåsöarna kan vara låga och trädlösa eller höga och täckta av hed eller skog. Stränderna består av sand, grus och/eller klappersten, ofta förekommer också större stenar. I strandzonen finns en mosaik av växt- och djursamhällen såväl under som ovan vattenytan. Vegetationen påverkas i norra delarna av Östersjön av landhöjningen, vilket ger en succession av olika naturtyper. Åsarna hyser ofta sällsynta och hotade växt- och djurarter. Observera att denna naturtyp även omfattar vattenmiljön ner till den fastsittande makrovegetationens nedersta djuputbredningsgräns. Möjligheter med fjärranalys Förändringar i habitattypen kan i någon mån följas med avseende på geomorfologiska påverkansprocesser (muddring, erosion av grusbankar). Grunt liggande tångbälten kan uppskattas. 1620 Skär och små öar i Östersjön Beskrivning Grupper eller enstaka mindre öar och skär i Östersjön. Öarna utgörs av urberg eller morän samt ligger i ett exponerat läge och är i regel trädlösa. Även anslutande undervattensvegetation ingår ner till den fastsittande makrovegetationens nedersta djuputbredningsgräns. Landvegetationen består av arter som är anpassade till torka, saltpåverkan och vindexponering samt frånvaro av egentlig jordmån. Lavfloran är artrik och särpräglad. Vegetationen på vissa öar är starkt påverkad av kvävet från fågelspillning. Kala bergytor är vanliga. I de norra delarna av Östersjön medför landhöjningen en succession av många olika vegetationstyper. På öarna kan mindre enstaka träd förekomma, såsom barrträd, men även lövträd särskilt i Stockholms skärgård. Öarna utgör viktiga häckningsplatser för fåglar och uppehållsplatser för sälar. I tillfälliga eller permanenta hällkar förekommer speciellt anpassade växt- och djursamhällen. Möjligheter med fjärranalys Se habitat 1610 ovan.

12 1650 Smala vikar i Östersjön Beskrivning Långa och smala vikar i Östersjön, avskilda från det öppna havet genom trösklar. Mjukt bottenmaterial som dy och gyttja lagras i vikarna och ger ett rikt växt- och djurliv. Naturtypen utgörs av ett mosaikartat biotopkomplex som är rikt på olika slags växt- och djursamhällen. Viken bör normalt vara djupare än 4 meter (medelvattenståndet). Dess form kan variera men längden bör dock vara betydligt större än dess bredd, i ett förhållande av minst 2:1. Ett eventuellt vattendrag som mynnar i viken har en årsmedelvattenföring < 2 m 3 /s. Muddring kan ha förekommit i habitatet. Naturtypen förekommer inte söder om Kalmar län. Möjligheter med fjärranalys Habitatet liknar till viss del stora grunda vikar och sund (1160) men har sämre vattenutbyte och är känsligare för mekanisk antropogen påverkan. Följaktligen så är möjligheterna att studera förändringar i vattenkvalitet bättre. ev. förekommande trösklar kan följas om de ligger inom siktdjupet. Vass kan också karteras. Habitatvis sammanfattning Tabell 3. En sammanställning per habitat över möjligheterna att använda fjärranalys för att studera förutsättningar. Grönt = bra, gult = intermediärt, orange = liten och röd = ingen möjlighet. Areal God vattenkvalitet Salthalt Vattenflöde Deltabildning Diversitet Säv/vass Blottning Rik vegetation Ringa sedimentation Ingen påväxt av fintrådiga alger (geo-)strukturer Intakt zonering Rik fauna Täta tångbälten Trösklar Ständigt vatten Mobil epifauna Fåglar Fisk Säl 1110 1130 1140 1150 1160 1170 1610 1620 1650

13 Tabell 4. En sammanställning på habitatnivå över möjligheterna att använda fjärranalys för att studera hotbilder. Grönt = bra, gult = intermediärt, orange = liten och röd = ingen möjlighet. Algmattor Övergödning Skogsavverkning Näringsläckage Muddringar Vattenregleringar Exploatering Friluftsliv Båttrafik, vattenskotrar Industrier Förändrat Vattenutbyte Fiske som skadar bottnar Utsläpp olja/kem Sandtäkt Vindkraftverk Trålning Vågsvall, erosion Mink/Skarv Utfiskning 1110 1130 1140 1150 1160 1170 1610 1620 1650 5. Analysexempel I Tabell 3 och Tabell 4 ovan pekas det ut möjliga analyser när det gäller påverkan på och förändring av Natura 2000-habitat. Nedan följer en tematisk genomgång där de olika typerna av påverkan och förändring exemplifieras ur analyssynpunkt. Exemplens giltighet för respektive habitattyp framgår av Tabell 1och Tabell 2. Förutsättningar för habitat Areal Inom siktdjup (ca 2-12m) så kan fläckar av homogen bottenkaraktär urskiljas och avgränsas med fjärranalys, kombinerat med fältinventeringar så kan habitat avskiljas med avsevärt mycket större noggrannhet än utan fjärranalysunderlag. Nedan är ett exempel från Skåne där man försökt interpolera ytor med habitat (främst sublittorala sandbankar med/utan vegetation samt rev) utifrån släpvideotransekter, men utan flyg- eller satellitbild. Som framgår av fig. 3-5 så är det mycket stora fel i de avgränsningar som gjorts. Hade utgångspunkten istället varit ett bildunderlag så hade resultatet varit helt annorlunda (se ett tentativt förslag i figur 5). I figur 4 framgår dynamiken i sandbottnarna SACCESS-bild från 2005 respektive 2008, samma år som släpvideokarteringen.

14 Fig. 3. Exempel på habitatkarta som har utarbetats utan tillgängligt fjärranalysunderlag (pålagt i efterhand). Avgränsningarna av sandbotten, vegetation och hårdbotten (rev) stämmer inte alls. Fig. 4. Dynamiken i sandbottenmiljön med minskad vegetation mellan 2005 och 2008.

15 Fig. 5. Kartering utifrån släpvideo (till vänster) misstämmer med fjärranalysunderlaget. Till höger ett tentativt förslag till revidering av habitatavgränsningarna utifrån SPOT5 från samma sommar som släpvideoinventeringen. Med fjärranalys så går det att kartera en ögonblicksbild av olika dominerande bottensubstrat och makrofyter. Finns videoupptagning, provrutor eller transekter som skär genom dessa objekt eller landskapselement som går att använda för att namnsätta vad de olika områdena representerar så får man en metod att arealmässigt skatta utbredningen av dessa habitat eller vegetationssamhällen (exempel i fig. 6-7). Karteringen kan bara ske inom siktdjupet; givet bra underlag som inte störs av algblomningar så ligger siktdjupet på över 10m i Skagerrack, Kattegatt och Södra Östersjön inkl Öland/Gotland, ned till ca 4m i Norra Östersjön, Ålandshav, Bottenhavet och Bottenviken. Avrinningsplymer med finsediment och humöst smältvatten stör kustnära bilder, främst på våren och försommaren. De landskapselement som kan iakttas och karteras i bilderna utgörs av bl. a: Sandbankar och revlar Vegetation på sandbankar, bestånd av Zostera marina Friflytande algmattor på sand- och lerbotten Grunda ler- och sandbottnar Grunda bälten av Fucus vesiculosus och kraftiga bestånd av makrofyter i estuarier/laguner mot ljus botten Ovanvattenväxter så som vass, säv och flytbladsväxter Inomårliga variationer i vegetationstäckning och även dynamiken i friflytande algmattor komplicerar bilden; (mörkfärgningar kommer och går). Detta gör det svårt skilja vegetation, algmattor och mörka grunda bottensubstrat. Batymetri och geomorfologi kan här bidra med en tolkningsnyckel.

16 2003 2005 2008 Fig. 6. Exempel på hur man kan skilja fastsittande vegetation på hårdbotten (gröna områden, konstanta mellan år) och rörlig mörk botten (blå område) som kan vara antingen makrofyter (här ålgräs) eller friflytande algmattor. Finns det överlapp inom ett år i SACCESS så kan man lättare skilja algmattor (mobila) från makrofyter (mer konstanta). Sublittoral sandbank Estuarium Makrofyter, här ålgräs Sand- och lerbotten som blottas vid lågvatten Fig. 7. Exempel på underlag från västkusten där man kan iakttaga grunda ler- och sandbottnar, sandbankar, täta bestånd av makrofyter och avgränsa ett estuarium. Vattenkvalitet Olika ämnen inverkar på hur vattenpelaren reflekterar ljus i satellitbilderna. Samlingsbegreppet vattenkvalitet innehåller flera parametrar som kan vara möjligt att studera med fjärranalys klorofyll, siktdjup, suspenderat material mm. Eftersom det för bilderna i SACCESS i förväg är okänt vilket datum som är aktuellt så kan man inte göra fältprovtagning som stämmer med de kommande/aktuella bilderna. Olika test har visat att bara med en veckas

17 differens mellan bild och provtagningar så har korrelationskoefficienten sjunkigt till 0.4. Främst så verkar det vara rörliga plymer och strandnära strömmar som varierar med mycket små intervall. Ett annat problem är att underlagen i SACCESS inte har optimala spektralband för vattenanalys. Det är alltså egentligen omöjligt att etablera någon säker korrelation mellan specifika parametrar och data från SACCESS. Vad som däremot är möjligt är att med utgångspunkt från en mycket bred definition av vattenkvalitet (mängden löst material i vattnet, där ökad reflektans betyder försämrat siktdjup) så kan man studera relativ påverkan, främst i komplicerade skärgårdsmiljöer (se Fig. 8-10). Med tillräckligt många underlag så kan man se trender inom t ex en region eller inom ett större Natura 2000-område. Arbetar man med normaliserade bilder och utgår från fler underlag (ett minimum om 10 bilder verkar vara rimligt) så kan man etablera en medelpåverkans - och göra en trendkartering. För närvarande finns bara en handfull underlag i SACCESS för respektive område som håller tillräcklig kvalitet för detta. Ett försök att korrelera siktdjup, undervattensvegetation och djup med satellitdata från SPOT 5 har tidigare gjorts (Wennberg et al, 2006). Algblomning Humös fjärd Sandbotten med makrofyter Kraftig sedimentflykt Fig. 8. Ett exempel på vattenkvalitet utifrån band 1 (grönt) och 2 (rött) i SPOT 5. I bilden så kan man se lokala variationer i algblomning, grumling och avrinning samt i grundare områden bottensignaturer från sand och vegetation. Flera bilder ger tillsammans kunskap om trender i rummet och tiden (se nedan).

18 Fig. 9. Två SPOT-scener som visar relativ påverkan av suspenderat material (ur band 1) med fem års mellanrum (september 2003 respektive juli 2008). Rött = kraftig påverkan, blå = utan påvisbar påverkan. Askö, Södermanland. Fig. 10. Vattenkvalitet enligt ramdirektivet (till vänster). Grönt = god kvalitet, Rött = dålig. Den s.k. bassängmodellens oförmåga att peka ut påverkan i mindre skala, inom respektive vattenförekomst och inom samt mellan respektive Natura 2000-område framgår om man studerar bilden till höger (SPOT5 från juli 2003). Området i bilden till höger är inringat i kartan till vänster.

19 Deltabildning Undervattensmorfologi och strandförskjutning kan studeras med viss noggrannhet (kring ½ pixel, dvs. 5m). Vattenståndet inverkar på bilden och kan vara svårt att kompensera för i grunda estuarier varierar vattenkvaliteten mycket. Fig. 11. Deltabildning. Umeälvens delta, 2005-06-19 respektive 2008-09-07. Vattenstånd och datum inverkar på bilden; mer klorofyll i senare bild. Avrinningsplym från smältvatten i junibilden. Förändrade sand/sedimentbankar mellan bilderna (inringat). Vegetation, säv- vass och flytbladsväxter Vegetation i vattenytan går lätt att tröskla fram i en kvot mellan nära infrarött (NIR) och rött ljus, s.k. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), eftersom klorofyll ger reflektans i NIR (fig. 12-13). Äldre underlag i SACCESS har lägre upplösning och kan ha sämre geometri varför egentligen endast SPOT 5 går att använda. Vad som komplicerar bilden är dels att vattenståndet inverkar stort på mängden växtdelar som syns och därmed reflektansen, dels att den inomårliga variationen är mycket större än den mellanårliga, på kort sikt (se Fig. 13). För att kunna se trender så måste alltså underlag från samma månad finnas tillgängliga med ett antal års mellanrum. Tillväxt av vassbälten som är bredare än 10m kan detekteras med dessa underlag. Påverkan från land i NIR är så stark invid strandkanten att smalare vassbälten inte kan följas med någon säkerhet. Övervattensvegetation karterat med satellitdata i kombination med fältinventeringar fungerar bra och finns beskrivet av Wennberg (2008).

20 Fig. 12. Vassbältet (rött) utanför Trosaån framtrösklat i NIR ur SPOT 5. 8/6 2007 19/6 2005 21/6 2003 21/7 2004 7/9 2008 Ökande vegetation Minskande vegetation Fig. 13. Helofytvegetation (rött = kraftig, blått = ingen vegetation) i Natura 2000-områden utanför Umeå, ordnat inte utifrån år utan ifrån datum inom respektive år, vilket visar den successivt tilltagande vegetationen inom växtsäsongen. Övervattensvegetation karterat med satellitdata i kombination med fältinventeringar fungerar. Detta har karterats runt Mälaren med en noggrannhet på > 80 % (tabell 6, Wennberg 2008 opublicerat).

21 Sedimentation/Övergödning/Näringsläckage För att analysera dessa parametrar så gäller samma förhållande som vid analys av vattenkvalitet ovan. Beroende på vad man lägger in i begreppen så är ju dessa även delvis samma som vattenkvalitet. Något som bör tillfogas är dels att sedimentation på makrofyter mm kan uppskattas implicit genom den delen av vattenkvaliteten som beror på suspenderat oorganiskt material. Gentemot området i stort förhöjda värde av detta kan uppskattas genom en kvot mellan grönt ljus och infrarött, alternativt rött och infrarött (NDVI). Det går då relativt bra att skilja ut algblomningar och övrig klorofyllhaltigt material mot plymer av främst oorganiskt finsediment. Exempel framgår av fig. 14 och fig. 15. 1: Lågt NDVI 2: Högt NDVI 1: Mycket rött 2: Lite rött Fig. 14. Till vänster vegetationsindex (rött-gult=högt, blått=lågt), till höger reflektans i rött band (rött=hög reflektans, blå=låg). I område är det lite vegetation och stor visuell reflektans (avrinning från Trosaån), i område 2 är det mycket alger och liten visuell reflektans (övergödd havsvik). SPOT-bild från 2008. Fig. 15. Avrinningsplymer med finkornigt sediment, ökad algblomning och resuspension av näringsrik mjukbotten hör ofta ihop och kan lätt identifieras i satellitbild. Här Norrköping med nollsikt i Svensksundsviken och kraftiga plymer från odlingsmarken runt Björnsnäs. SPOT5-scen från 2005.

22 Tångbälten I klara vatten med god sikt och kraftiga bestånd av blåstång så kan man försöka använda det röda bandet att uppskatta vegetationsutbredningen. En svårighet är att det inte är mycket liten skillnad på reflektansen från blåstång och annan grunt liggande vegetation. Här behövs specialanpassade studier för Östersjön. Internationella försök har visat på en möjlighet i alla fall i klarare vatten (Guillaumont et al, 1993) Fig. 16. Ett försök att tröskla fram blåstångsbältet (brunrött i bilden) kring Krampö, Södermanland. SPOT 5 från 2008. Notera störningar från suspenderat material i NV hörnet. Trösklar Grund liggande trösklar och revlar under vatten kan följas i SPOT-bilderna. Påverkan genom geologiska processer, landhöjning och hydrodynamiska processer kan i vissa fall påvisa relevanta förändringar. Fig. 17. Tröskeln mellan Östersjön och en Natura 2000-lagun vid Ottenby, södra Öland. Mellan de två bilderna (2005 resp. 2008) har tröskeln som är vital för lagunen förflyttat sig.

23 Påverkansfaktorer Skogsavverkning Att kartera stormfälld eller avverkad skog är ett rutinärende som förstås kan utföras strandnära i anslutning till Natura 2000-områden. I fig. 18 visas ett exempel på skog som fälldes av orkanen Gudrun. A B Stormfälld skog Skogsavverkning Fig. 18. Skogstäckningen före och efter stormen Gudrun (2005). Bild A visar skog (brun) och hyggen (ljusblå) innan stormen. I bild B syns fälld skog som ökade ljusblå ytor. Algmattor Friflytande algmattor (främst blåstång, fjolårets ålgräs och detritus i många områden) kan spåras genom de stora förändringarna som sker mellan bilder från olika år. I fig. 19 visas en bild av vad som antingen är förändrad täckning av ålgräs på sandbotten, eller friflytande algmattor. En fältinspektion som korrelerar mot senaste bildunderlaget avgör vad som bilden visar. 2003 2005 2008 Fig. 19. Dynamik i sandbotten vid Måkläppen, Falsterbohalvön. Minskad utbredning av Zostera marina eller friflytande algmattor? Ett fältbesök får avgöra.

24 Muddringar Ett mycket bra användningsområde för SACCESS kan vara att följa större antropogena störningar i form av muddringar, dumpningar och byggnationer. I tidigare projekt (Metria 2008) har en metod att detektera och tidfästa muddringar utvecklats. Muddringsplymer skiljs ganska effektivt ut mot angränsande vatten och genom den långa tidsserie som SACCESS bildar så skapas instrument att förstå även muddringarnas långtidsverkan på områdets vattenkvalitet (fig. 20, 22, 23). 2003 2005 Fig. 20. Exempel på muddring (illegal, nu preskriberad, verifierad i fält) där plymen uppkommer vid muddringstillfället och stannar kvar under ett antal år. Resuspension underhålls bl. a. på grund av båttrafik och annan verksamhet i det muddrade området. Fig. 21. En liten indikation som visar sig vara en nyanlagd (och olaglig) betongpir. Genom att jämföra visuella band med infraröda band (jmf NDVI) så får vi en kraftig övervikt åt de visuella banden när en ökad grumling sker. En kraftig signatur åt andra hållet indikerar ökad vegetation. Det går alltså att kartera grumlingsplymer, vasstillväxt och vasstäkt med

25 samma algoritm. Små och tydliga indikationer pekar ut hårdgjorda ytor; pirar, betongbryggor mm som tar vattenytan i anspråk (fig. 21). Muddringsränna Muddring sker Fig. 22. Exempel på tidsstudie av muddring från 2003 till 2006. ortofoto från år 2000 visar området innan ingrepp, ortofotot från år 2006 visar muddrat område med muddringsrännor och dumpat material.

26 Muddringsplym Fig. 23. Fem år efter att muddringen i föregående figur utfördes så tillför muddringsrännan och de dumpade massorna stora mängder finkorniga sediment till omgivningen. Exploatering Hårdgjorda ytor i anslutning till Natura 2000 kan karteras med hjälp av en förändringsstudie av vegetationsindex. Objekt större än ca 10 kvadratmeter kan karteras med denna metod. Genom detta så får man möjlighet att spåra anläggande av vägar, vändplaner, båtupplag, strandnära byggnader mm, se fig. 24. Fig. 24. Exempel på analys av hårdgjorda ytor. Genom denna metod kan man få en årlig bild av exploateringen kring utvalda områden. Lila=100% hårdgjort. Gult=delvis hårdgjort.

27 Vegetationsindex enligt Soil Sealing-metoden (InfoTerra 2006) resulterar i följande data för respektive bildpixel (10x10m vid SPOT 5): Hårdgjordhet 0-100 % Indelning i ca 4-5 klasser: o Byggnader o Vägar o Hårdgjort o Delvis hårdgjort o Vegetation Eftersom metoden karterar berg i dagen som hårdgjord yta så är en differensbild nödvändig, där existerande berg maskas bort. Båttrafik Med liknande metoder som exploatering i övrigt kan analyseras, så kan även båttrafik i enskilda satellitbilder karteras med framgång. Ett test av en högsommarbild i Södermanlands skärgård med ungefär sex mil kust gav 720 samtida båtar. Metoden bygger på att utarbeta en differensbild mellan två NDVI-bilder. Även om det är högst subjektivt med endast en bild så ger ändå 720 förekomster av båtar en bra statistisk bild av var båtarna uppehåller sig (fig. 25-26). Båtar i östvästlig farled Fig. 25. Enskilda båtar avtecknar sig som ljusa prickar i bilden. I mitten av bilden går en farled vilken huvuddelen av båtarna följer. De svarta linjerna avgränsar olika Natura 2000- områden och naturreservat.

28 Fig. 26. Analysen av båtar (röda prickar) visar att trafiken i stort följer farlederna (blå linjer) men även håller sig till andra stråk och populära utflyktsmål. Fiske som skadar bottnar Eftersom muddringsrännor avtecknar sig mycket bra mot sandbotten så förefaller det troligt att även större påverkan av fiske inom grunda områden också skulle göra det. Ett krav är att påverkan når en omfattning om en bredd om minst 5m och av en ansenlig längd, kanske 50m (5 pixlar). Vid sådan omfattning så kan påverkan detekteras som linjeelement i bilderna. Inga kända förekomster fanns att prova metoden på. Sandtäkt I den mån sandtäkt grumlar likt en muddring så är det rimligt att denna metod kan användas. Större ingrepp som skapar gropar på grunda områden kan också troligtvis följas om deras

29 areal är större än ca ¼ ha. Inget känt exempel har funnits att tillgå för att kontrollera via fjärranalys. Vågsvall, erosion I ett pågående projekt har strandlinjen kring Ystad karterats med hjälp av fjärranalys i syfte att spåra erosion. Ett resultat är att det går att utarbeta förändringsstatistik för kustlinjen där förändringarna är större än ca 5m. Eftersom SACCESS innehåller data från lång tid tillbaka så går det att kartera förändringar som per år är knappt märkbara, under 1m. Kustlinjer som är särskilt lämpade består av finkornig, lättrörlig och lätteroderad sand, men givet en längre mätserie så borde även kustavsnitt med glacifluviala sediment i anslutning till farleder med intensiv båttrafik kunna detekteras. En minsta brytpunkt kan sägas vara att förändringen skall vara större än 10m på 10 år. Nedan följer en kort illustration av metoden som går ut på följande moment: Kartering av strandlinje manuellt eller genom ett lokalt filter i MIR-bandet. Precisionen ligger kring ½ pixel, dvs. i fallet SPOT 5 ger det 5m. Räknat över en längre tid med en tydlig trend så blir förstås precisionen bättre Förändringsstudier baserat på segmentering av satellitbilder. Förändringar trösklas fram, bestäms till typ och ytbildas. Man får då en areell uppskattning om minskad/ökad landyta Utplacering av transekter längs karteringssträckan. Detta kan ske automatiskt eller manuellt vid intressanta punkter, t ex erosionshinder Automatisk generering av statistik för respektive transekt och kustavsnitt Fig. 27. Kartering av strandlinje med olika underlag - SACCESS-scener, flygbilder mm.

30 Förändring 2003 till 2008. Blått i strandlinjen indikerar erosion, rött ackumulation av sand/sediment Ackumulation av sand Stranderosion Fig. 28. Kvotbild som visar ackumulation och erosion kring Sandhammarens sandbank mellan 2003 och 2008. Fig. 29. Förändringsstudie genom segmentering. Rött = erosion, blått = ackumulation och grönt = ökad vegetation (strandråg breder ut sig över det expanderande dynlandskapet).

31 Fig. 30. Förändringsstatistik för respektive transekt. Förändringstakt (End Point Rate) räknat i meter per år för intervallet 1950 2008. End Point Rate (m/år) 4 3 2 1 0 0 20 40 60 80 100 120 140-1 -2-3 -4 Fig. 31. Förändringstakten (meter per år) för respektive transekt räknat från Ystad (1) till Sandhammarens östra begränsning (139). I bilden pekas både erosions- och ackumulationsområden ut.

32 6. Slutsatser Det finns svårigheter med fjärranalys i vatten. Vattenpelarens karaktäristik är okänd och varierande, bottensubstrat, strömmar och vågor ändrar förhållandena och de inomårliga fluktuationerna är stora inom makrofytsamhällena och mycket stora inom vattenkvaliteten. SACCESS bidrar med en bild per år (eventuellt kan överlapp mellan bilder göra att det finns bilder från mer än en tidpunkt). Registreringstidpunkt och lokala företeelser (t ex algblomning) är avgörande för vilka typer av analyser som är möjliga att genomföra. Detta sagt så finns det fördelar med att använda satellitdata som komplement till fältinventeringar och provtagning. Svagheten i underlagen är även deras styrka; dynamiken i olika områden (vattenkvalitet, geomorfologi, makrofyter osv.) kan inte förstås utan fjärranalysunderlag (satellit- och flygbilder). Enskilda inventeringspunkter eller transekter kan inte användas för att ytbilda habitat eller vegetationsbälten. Inför inventering så kan bilder från SACCESS ge ett bra underlag för områdets relativa karaktär: grumling, exploatering, bottentyp, vegetationsbälten mm. I områden med bättre vattenkvalitet (större siktdjup, grövre sediment) så kan man använda underlagen till att avgränsa områden i naturtyper som sedan bestäms i fält. Efter inventeringar så kan underlagen användas för att ytbilda inventeringsresultaten eller utvärdera dem. Enskilda provpunkter i vattenförekomster kan kontrasteras mot den areella variationen i satellitdata (tar man provet i den näringsrikaste eller näringsfattigaste fjärden?). Finns ett antal underlag så kan man bilda sig en uppfattning om den naturliga dynamiken och uppskatta trender (t ex om en lagun verkar mer övergödd nu än för 10 år sedan, relativt sin omgivning). Bilden som framträder kan användas för att dels komplettera fältprovtagning inom miljöövervakningen, dels att få en lokalt mer relevant uppfattning om näringsstatus osv. inom respektive vattenförekomst/havsbassäng. I områden med bättre vattenkvalitet (större siktdjup, minde suspenderat material) så kan alltså bilderna användas för olika typer av avgränsningar inom grunda habitat (ca 0-6m). Här ingår vissa morfologiska indikatorer så som deltabildning och trösklar. Inom områden som är påverkade av eutrofiering eller avrinning från vattendrag och industrier (dvs. där bottensignatur inte finns i satellitbilderna) så kan istället underlagen vara användbara för att analysera vattenpelaren för att få en uppfattning om trender i aktuellt områdes vattenkvalitet. Slutsatsen blir att följande förutsättningar kan studeras med varierande framgång baserat på vattenkvalitet, bottensubstrat, habitat och makrofytsamhälle: Areal hos sandbankar, sand- och lerbottnar Täckningsgrad, dominerande artsamhälle, algmattor mot sandbotten Geomorfologi; deltabildning, trösklar, grunda revlar Övervattensvegetation vass, säv och flytbladsväxter Vattenkvalitet, relativt omgivningen När det gäller påverkan så går det bra att detektera både enskilda objekt (båtar, större bryggor och byggnationer) och händelser (t ex muddringar). Dessa kan följas över tid för att studera långtidseffekter. Även erosion och andra processer som påverkar kusten kan detekteras.

33 Precisionen/upplösningen ligger här kring ½ pixel, för SPOT-sensorns räkning alltså kring 5m. I och kring stort sett samtliga vatten så kan man studera direkt antropogen påverkan i form av: Skogsavverkning i strandens närhet Muddringar och dumpningar, speciellt i mjukbottenmiljöer i skärgårdsområdena Exploatering i form av hårdgjorda ytor på land, nära vattnet Båttrafik, större bryggor som berör vattenytan Kusterosion (och ackumulation) i områden med större påverkan från vågor eller sjötrafik Eventuellt så kan man studera sandtäkt och fiske som skadar bottnar förutsatt att ingreppen är tillräckligt stora. Data om sådana företeelser saknas f n så användbarheten av SACCESS måste utvärderas separat. 7. Referenser European Commission, 2007. Interpretation manual of European Union Habitats. EUR 27. DG Environment, Brussels. Guillaumont, B, Callens, L & Dion, P. Spatial distribution and quantification of Fucus species and Ascophyllum nodosum beds in intertidal zones using spot imagery. Hydrobiologica 260/261, pp 297-305. Kluver Academic Publishers. Haglund, A., 2009: Uppföljning av skyddade områden i Sverige, version 1.9, Naturvårdsverket, 2009-10-28, arbetsdokument. InfoTerra, 2006. GMES Fast Track Service on Land Monitoring high-resolution core land cover data built-up areas, including degree of soil sealing, 2006. EEA/IDS/07/001. Proposal for European Environmental Agency. Kratzer, S. 2005. Satelliter vakar över Östersjön. I: Havet 2005, Stockholms Marina Forskningscentrum. Metria, 2008. Administrativ slutrapport för projektet Detektion och kartering av muddringar. Rymdstyrelsens DNR 177/07. Metria Geoanalys, Stockholm. Metria, 2009: Administrativ slutrapport för projektet Monitoring of marine Natura 2000 habitats using data from SACCESS, M08/02439.5, Metria Geoanalys, Stockholm. Naturvårdsverket, 2007. Svenska tolkningar av Natura 2000 habitaten, 2007-06-18. Rappe, C. 2003. Marina miljöer och dyner. Natura 2000 Art- och naturtypsvisa vägledningar. Stencil, Naturvårdsverket, Stockholm. Wennberg S., Evertson J., Sundblad G., Sandström A., Bergström U. och Karås P. 2006: Evaluation of satellite imagery as a tool for characterising shallow habitats in the Baltic Sea. rapport för Rymdstyrelsen nr 206/04 Wennberg S. 2008: Satellitkartering av Mälarens stränder. Leveransbeskrivning till Stockholms stad. exploateringskontoret (opublicerad).

34 Appendix Innehållet i SACCESS Saccess innehåller optiska satellitdata från 1970-tal, 1980-tal, millennieskiftet och 2005. Med början 2007 uppdateras Saccess årligen med ett nytt rikstäckande dataset. Data är mottagna under vegetationsperioden respektive period, och har en geometrisk upplösning på 10-30 meter. Undantaget är data från 1970-talet som har 80 meter upplösning. Optiska data med 10-30 meters upplösning är den typ av satellitdata som har bredast operationell användning i Sverige idag. Systemkorrigerade data Systemkorrigerade data, är data som är så nära den råa produkten som möjligt. Korrigeringar har endast gjorts för satellitsystemets interna parametrar. Vill du läsa mer om hur dessa korrigeringar gjorts, finner du dokument med detaljerade specifikationer från de olika satellitoperatörerna här. Ortokorrigerade data De flesta tillämpningar för satellitbilder kräver hög noggrannhet. Informationen som finns i bilderna används ofta tillsammans med annan geografisk information. Det är därför nödvändigt att bilden håller samma noggrannhetsstandard som kartor och övriga data. Det samma gäller när bilder från olika tidpunkter jämförs med varandra för att studera förändringar över tiden. För att uppnå denna noggrannhet korrigeras de data som satelliterna registrerar så att hänsyn tas till jordkrökning, höjdskillnader och andra parametrar som förskjuter bildinformationen, och en kartriktig bild skapas. Kvalitetskontroller För att säkerställa att scenerna i Saccess uppfyller de uppställda kvalitetskraven genomförs ett antal kontroller: Kontroll av metadata, dvs. att det finns värden i metadatafilen och att hörnkoordinater är korrekta. Översiktlig kontroll för samtliga scener. Varje scen kontrolleras mot ortofoto. Finns det avvikelser i någon punkt som är mer än en pixel underkänns scenen. Eventuella resamplingskanter, drop-outs eller andra avvikelser i bilddata kontrolleras och noteras också. Detaljerad kontroll för ett urval av scener. Cirka 10 scener per dataset väljs ut och kontrollpunkter tas i satellitdata och ortofoto. Avvikelser i varje punkt och RMS beräknas. Denna kontroll sker för de bilder som godkänts i den översiktliga kontrollen. Mosaiker Mosaikerna består av flera bilder som lagts samman för att täcka större områden och kan levereras både i form av infraröda bilder som visar olika vegetationstyper och bilder med naturliga färger som är lättare att tolka för gemene man.

35 Sverige 1970-tal Landsat MSS Landsat 1 med sensorn MSS var den första kommersiella satelliten. Den sändes upp redan i juli 1972. MSS fanns även på de efterföljande Landsat 2 till och med 5 och registrerade bilder av jordytan ända till oktober 1992. Landsat MSS registrerade data i fyra spektrala band med en geometrisk upplösning på cirka 80 meter och varje scen täckte en yta på cirka 170 x 185 kilometer. MSS-datat i Saccess är restaurerade och anpassade för vidare bearbetning. Copyright för Sverige 1970-tal: Landsat Imagery ESA/Eurimage, 1972-1981 Sverige 1980-tal Landsat TM Fram till mitten av 1980-talet var Landsat det enda kommersiella satellitprogrammet. Landsat TM är en sensor på Landsat 4 och 5 som har varit i bruk sedan juli 1982. Data registreras i sju spektrala band med en geometrisk upplösning på 30 meter, och ett termiskt band som registrerar temperaturer på jordytan. Scenstorleken är den samma som för Landsat MSS, cirka 180 x 180 kilometer. Copyright för Landsat-data ur Sverige 1980-tal: Landsat Imagery, ESA/Eurimage, 1986-1990. Spot 1-3 Den första SPOT-satelliten började skicka ner bilder av jordytan 1986. Den följdes senare av SPOT 2 (1990) och SPOT 3 (1993). De tre första satelliterna i SPOT-programmet levererade data i 20 meters upplösning i tre spektrala band, grönt, rött och nära infrarött, samt svart/vita data i 10 meters upplösning. Copyright för SPOT-data ur Sverige 1980-tal: CNES Distribution SpotImage, 1990 Sverige Millennieskifte Landsat TM Landsat ETM+ Landsat 7 med instrumentet ETM+ sändes upp den 15 april 1999. Det som framför allt skiljer ETM+ från de tidigare TM-instrumenten är ett svart/vitt band med 15 meters upplösning. Copyright för Sverige Millennieskifte: Landsat Imagery, ESA/Eurimage, 1997-2002 Sverige 2005 Spot 4 SPOT 4 innehåller samma uppsättning spektrala band som sina föregångare, och förutom dessa även ett fjärde spektralt band, det mellaninfraröda.