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Wiebke Züghart, Stefanie Stenzel und
Beate Fritsche (Hrsg.)
Umfassendes bundesweites
Biodiversitätsmonitoring
BfN-Skripten 585
2020

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Umfassendes bundesweites
Biodiversitätsmonitoring
Ergebnisse einer Vilmer Fachtagung
Herausgegeben von
Wiebke Züghart
Stefanie Stenzel
Beate Fritsche

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Titelbild:
oben links: Schematische Darstellung zur flugzeugbasierten Erfassung von Seevögeln und
Meeressäugetieren (Sissi Coppe, © 2018 FTZ); oben rechts: Kartierung von Wildbienen bei
Göttingen, NI (M. Ludwig); unten links: Vegetationskartierung bei Murnau, BY (H. Feilhauer);
unten rechts: Gelbild zu eDNA-Erfassung des Kammmolchs aus Teichwasserproben bei
Grimma, SN (S. Mittl).
Adresse der Herausgeberinnen:
Dr. Wiebke Züghart
Bundesamt für Naturschutz
Dr. Stefanie Stenzel
Fachgebiet II 1.3 „Terrestrisches Monitoring“
Beate Fritsche
Konstantinstr. 110, 53179 Bonn
E-Mail: wiebke.zueghart@bfn.de
Diese Veröffentlichung wird aufgenommen in die Literaturdatenbank „DNL-online“
(www.dnl-online.de).
BfN-Skripten sind nicht im Buchhandel erhältlich. Eine pdf-Version dieser Ausgabe kann unter
http://www.bfn.de/skripten.html
heruntergeladen werden.
Institutioneller Herausgeber:
Bundesamt für Naturschutz
Konstantinstr. 110
53179 Bonn
URL:
www.bfn.de
Der institutionelle Herausgeber übernimmt keine Gewähr für die Richtigkeit, die Genauigkeit und Vollstän-
digkeit der Angaben sowie für die Beachtung privater Rechte Dritter. Die in den Beiträgen geäußerten
Ansichten und Meinungen müssen nicht mit denen des institutionellen Herausgebers übereinstimmen.
Diese Schriftenreihe wird unter den Bedingungen der Creative Commons Lizenz Namens-
nennung – keine Bearbeitung 4.0 International (CC BY - ND 4.0) zur Verfügung gestellt
(https://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.de).
Druck: Druckerei des Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU).
Gedruckt auf 100% Altpapier
ISBN 978-3-89624-346-1
DOI 10.19217/skr585
Bonn - Bad Godesberg 2020

 
3
Inhaltsverzeichnis
Vorwort ............................................................................................................ 5
Bundesweite Monitoringprogramme des Naturschutzes zur Erfassung der
Biodiversität
Wiebke Züghart und Stefanie Stenzel .............................................................. 7
Standards und Indikatorartengruppen – Erfahrungen aus der ÖFS in
Nordrhein-Westfalen
Heinrich König ................................................................................................ 17
Heuschrecken als Indikatoren für den ökologischen Zustand des
Offenlandes in Deutschland
Thomas Fartmann .......................................................................................... 33
Anwendung digitaler Methoden zur Erfassung von marinen Wirbeltieren
Esther Rickert und Mirko Hauswirth ............................................................... 43
Viele bunte Bilder, nur was steckt dahinter? – Eine Einführung in die
vegetationskundliche Fernerkundung
Stefanie Stenzel und Hannes Feilhauer: ........................................................ 59
Fallbeispiele für den Einsatz von Fernerkundung im Vegetationsmonitoring
Hannes Feilhauer und Ulrike Faude ............................................................... 69
Internet der Fledermäuse – vernetze Ultraschallrekorder zur Erfassung der
Fledermausaktivität
Martin Koch, Peter Fischer, Lukas Schauer, Simon Käfer .............................. 81
Anwendung genetischer Methoden im Biodiversitätsmonitoring
Axel Hochkirch ............................................................................................... 91
Umwelt-DNA (eDNA) zum Nachweis schwer erfassbarer Arten in
aquatischen Ökosystemen
Claudia Wittwer, Maria Riaz und Carsten Nowak ......................................... 107
Einsatz der eDNA-Methode im naturschutzfachlichen Monitoring
– Fallbeispiel Kammmolch (
Triturus cristatus
)
Sabrina Mittl, Klaus Richter und Detlef Tolke ............................................... 115
Bestandsveränderungen ausgewählter Brutvogelarten: Einflussvariablen,
Datenverfügbarkeit und Ursachenanalyse
Jakob Katzenberger, Sven Trautmann, Malte Busch,
Rainer Dröschmeister und Christoph Sudfeldt .............................................. 129
Tagfalter-Monitoring Deutschland – Methoden der Auswertung und
ausgewählte Ergebnisse
Martin Musche, Reinhart Feldmann, Alexander Harpke, Elisabeth Kühn
und Josef Settele ......................................................................................... 143
Biogeographische Modellierung mit Monitoringdaten: Baumarten im
Klimawandel
Klara Dološ und Ulrike Märkel ...................................................................... 151

4
Monitoring und Modellierung – Synergien für eine anwendungsorientierte
Biodiversitätsforschung
Katja Schiffers: ............................................................................................ 159
Synergien von Modellierung und Monitoring am Beispiel von Wäldern
und Grünland
Franziska Taubert, Friedrich Bohn, Edna Rödig und Andreas Huth ............. 171
Blickpunkte des Fachaustausches zum umfassenden bundesweiten
Biodiversitätsmonitoring
Stefanie Stenzel und Wiebke Züghart ......................................................... 189

5
Vorwort
Um dem Verlust der biologischen Vielfalt wirksam entgegentreten zu können, sind aussa-
gekräftige Daten zu Zustand und Veränderung von Natur und Landschaft erforderlich. Über
ein Monitoring der Biodiversität werden standardisiert und über lange Zeiträume wissen-
schaftlich fundierte Daten erhoben und für fachpolitische Entscheidungen aufbereitet. Sie
sind eine wichtige Grundlage für Analysen der Ursachen von Veränderungen und die Ablei-
tung von Handlungsmöglichkeiten zum Schutz der biologischen Vielfalt. Monitoringpro-
gramme mit Bezug zum Naturschutz zu entwickeln, deren Umsetzung fachlich und organi-
satorisch zu unterstützen und die Vernetzung der beteiligten Akteurinnen und Akteure zu
fördern ist eine wichtige Aufgabe für das Bundesamt für Naturschutz (BfN).
Die Ergebnisse von Monitoringprogrammen, die repräsentative Elemente der Biodiversität
erfassen, bilden die Grundlage für viele Indikatoren der Nationalen Strategie zur Biologi-
schen Vielfalt. Mit diesen können Zustand und Trends der biologischen Vielfalt dargestellt
werden. Der Indikatorenbericht 2014 zeigt deutlich, dass bisher ergriffene Maßnahmen
nicht ausreichen alle Ziele zum Schutz und zur Wiederherstellung der Biodiversität zu errei-
chen. Auch die Naturschutzoffensive 2020 des Bundesumweltministeriums weist auf die
weiterhin prekäre Situation der Biodiversität hin und legt außerdem ein Handlungspro-
gramm vor. Dieses sieht unter anderem eine Verbesserung der Datenlage zur biologischen
Vielfalt vor. Dazu sollen unter anderem das Biodiversitätsmonitoring weiterentwickelt und
neue Programme auf bundesweit repräsentativen Stichprobenflächen umgesetzt werden.
Auf die Notwendigkeit, das Biodiversitätsmonitoring auszubauen, weisen auch andere Ak-
teure aus Wissenschaft und Politik, wie der Sachverständigenrat für Umweltfragen, der
Wissenschaftsrat oder das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung hin.
Das bundesweite Monitoring im Naturschutz umfasst bislang unter anderem etablierte Pro-
gramme wie das FFH-Monitoring, das Vogelmonitoring und das Meeresmonitoring. In der
Erprobung befinden sich zum Beispiel das Ökosystem-Monitoring und das Insektenmonito-
ring. Mit dem nationalen Monitoringzentrum zur Biodiversität sollen künftig die bundeswei-
ten Aktivitäten im limnischen, terrestrischen und marinen Bereich ressortübergreifend ge-
bündelt und weiterentwickelt werden.
Auf Einladung des BfN tauschten sich MonitoringexpertInnen aus Verwaltung, Anwendung
und Wissenschaft auf der Tagung „Das umfassende bundesweite Biodiversitätsmonitoring
– Aktuelle Entwicklungen und Perspektiven“ Ende 2017 an der Internationalen Natur-
schutzakademie Vilm über die fachlichen Anforderungen an das Biodiversitätsmonitoring
aus. Wir danken allen AutorInnen für interessante Vorträge und konstruktive Diskussionen
auf der Tagung sowie für ihre Beiträge zu diesem Band. Da uns Familienplanung, Gesund-
heit und Arbeitsspitzen eine längere Zwangspause bescherten danken wir an dieser Stelle
auch für die uns entgegengebrachte Geduld und die Bereitschaft die Artikel auf aktuellem
Stand zu halten.
In dem hier vorliegenden Band werden nun die Beiträge und die Diskussionsergebnisse der
Tagung zusammengefasst.
Wiebke Züghart, Stefanie Stenzel, Beate Fritsche
Fachgebiet II 1.3 - Terrestrisches Monitoring, Bundesamt für Naturschutz

6

7
Bundesweite Monitoringprogramme des Naturschutzes zur Erfassung
der Biodiversität
Wiebke Züghart und Stefanie Stenzel
Zusammenfassung
Eines der Ziele der Naturschutz-Offensive 2020 ist die Verbesserung der Datenlage zur
Biodiversität in Deutschland. Dazu soll das Naturschutz-Monitoring weiterentwickelt und
ausgebaut werden. Mit dem FFH-Monitoring, dem HNV-Monitoring, dem Vogelmonitoring
und dem Meeresmonitoring sind bereits Programme etabliert, die standardisiert und über
lange Zeiträume Daten zur Biodiversität erfassen. Weitere Programme, wie z.B. das Insek-
tenmonitoring oder das Ökosystem-Monitoring sind in der Entwicklung bzw. Erprobung. Bei
der Weiterentwicklung des Naturschutz-Monitorings liegt der Schwerpunkt auf der Erfas-
sung des Zustands und der Entwicklung der Biodiversität in der Gesamtlandschaft. Die
bundesweit repräsentativen Stichprobenflächen bilden hierfür das räumliche und konzepti-
onelle Grundgerüst. Die Verwendung einer einheitlichen Flächenkulisse unterstützt die
Nutzung von Synergien z.B. bei der Datenauswertung und die Vernetzung der Beobach-
tungsprogramme. Auf der Fachtagung „Das umfassende bundesweite Biodiversitätsmonito-
ring – Derzeitige Entwicklungen und Perspektiven“ Ende 2017 auf Vilm fand ein intensiver,
fachlicher Austausch zwischen MonitoringexpertInnen aus Verwaltung, Anwendung und
Forschung zu Fragen der Weiterentwicklung des Biodiversitätsmonitorings statt.
Abstract
One of the goals of the Nature Conservation Offensive 2020 is to improve the data situation
on biodiversity in Germany. To this end, nature conservation monitoring is to be further de-
veloped and expanded. Programmes have already been established in the form of FFH
monitoring, HNV monitoring, bird monitoring and marine monitoring, which collect data on
biodiversity in a standardized way and over long periods of time. Other programs, such as
insect monitoring or ecosystem monitoring, are being developed or tested. In the further
development of nature conservation monitoring, the focus is on recording the status and
development of biodiversity in the overall landscape. The nationwide representative sample
areas form the spatial and conceptual basis for this. The use of a uniform area backdrop
supports the use of synergies, e.g. in data evaluation and the networking of the monitoring
programs. At the conference "Comprehensive nationwide biodiversity monitoring – current
developments and perspectives" held on Vilm at the end of 2017, an intensive, professional
exchange took place between monitoring experts from administration, application and re-
search on questions regarding the further development of biodiversity monitoring.
1
Einleitung
Um dem Verlust der biologischen Vielfalt wirksam entgegenzutreten wird umfassendes und
belastbares Wissen zu Zustand und Veränderung von Natur und Landschaft sowie zu wich-
tigen Einflussgrößen benötigt. Die dazu erforderlichen Daten müssen wissenschaftlich fun-
diert sein und daher standardisiert und über lange Zeiträume erhoben werden. Über ein
Monitoring generierte Daten zur Biodiversität können zuverlässig für naturschutzfachliche
und politische Entscheidungen aufbereitet und bereitgestellt werden. Sie sind eine wichtige
Grundlage für Analysen der Ursachen von Veränderungen und für die Ableitung von Hand-
lungsmöglichkeiten zum Biodiversitätsschutz.
Im Jahr 2008 hat das BfN eine erste Tagung zum Thema Monitoring unter dem Titel „Na-
turschutz-Monitoring in Deutschland – Stand und Perspektiven“ durchgeführt (Dörpinghaus

8
et al. 2010). VertreterInnen aus Behörden, Verbänden und wissenschaftlichen Einrichtun-
gen haben sich über laufende Monitoringprogramme ausgetauscht sowie bundesweite
Fehlstellen und mögliche Kooperationen für die Zukunft diskutiert. Als eines der zentralen
Ergebnisse wurde festgehalten, dass für die Verbesserung der Datenlage insbesondere
eine Ergänzung der bestehenden Programme um ausgewählte Artengruppen sowie ein
bundesweites Biotopmonitoring wünschenswert sind. Den bundesweit repräsentativen
Stichprobenflächen, auf denen bereits das Monitoring häufiger Brutvögel und das HNV-
Farmland Monitoring durchgeführt werden, wurde auch für zukünftige weitere Monitoring-
programme eine große Bedeutung beigemessen. Die Nutzung ein und derselben Flächen-
kulisse ermöglicht kombinatorische Auswertungen und bietet für die Analyse komplexer
Entwicklungen, wie z.B. der Auswirkungen des Klimawandels auf die Biodiversität, verbes-
serte Datengrundlagen.
Unterstützung erhält die Weiterentwicklung des Naturschutz-Monitorings auch durch die
Politik. Nachdem der Indikatorenbericht 2014 (BMUB 2015a) zur Nationalen Strategie zur
biologischen Vielfalt (NBS) deutlich gezeigt hat, dass die bisher ergriffenen Maßnahmen
nicht ausgereicht haben die Ziele der NBS zu erreichen, wurde die Naturschutz-Offensive
2020 (BMUB 2015b) auf den Weg gebracht. Sie identifiziert Handlungsfelder, in denen die
größten Defizite bestehen und formuliert vordringliche Maßnahmen. In dem Handlungsfeld
IX „Kennen und Verstehen – Den Schatz des Naturwissens bewahren und vermehren“ wird
die derzeitige Datenlage problematisiert. Um diese zu verbessern soll ein sogenanntes
„umfassendes bundesweites Biodiversitätsmonitoring“ unter Nutzung der bundesweit re-
präsentativen Stichprobenflächen eingeführt werden. Dafür soll das bestehende Monitoring
so erweitert, harmonisiert und mit den Ländern abgestimmt werden, dass künftig aktuelle
Fragen zu Zustand und Entwicklung der biologischen Vielfalt in Deutschland verlässlich
beantwortet werden können. Im Koalitionsvertrag zur 19. Legislaturperiode bekennt sich die
Regierung zudem zum Aufbau eines nationalen Monitoringzentrums zur Biodiversität, des-
sen Zentrale am Bundesamt für Naturschutz angesiedelt wird. Das Monitoringzentrum soll
wichtige Impulse für eine Zusammenführung und Weiterentwicklung der Monitoringaktivitä-
ten im terrestrischen, marinen und limnischen Bereich hin zu einem sektorübergreifenden
Gesamtkonzept des Biodiversitätsmonitorings in Deutschland setzen.
2
Bundesweite Monitoringprogramme des Naturschutzes
Seit 2008 konnten die bundesweiten Monitoringprogramme des Naturschutzes deutlich
weiterentwickelt werden. Außerdem sind neue, ergänzende Monitoringprogramme in der
Entwicklung bzw. Erprobung.
2.1
Was wurde bereits etabliert?
Gemäß § 6 des BNatSchG beobachten Bund und Länder im Rahmen ihrer Zuständigkeiten
den Zustand und die Veränderungen von Natur und Landschaft, einschließlich der Ursa-
chen und Folgen dieser Veränderungen. Weiter heißt es, das Bund und Länder sich bei der
Beobachtung unterstützen. Den Ländern obliegt in der Regel die Umsetzung der Monito-
ringprogramme. Ausnahme ist das Meeresmonitoring in der AWZ, für dessen Umsetzung
der Bund zuständig ist sowie das ehrenamtlich getragene und vom Dachverband Deut-
scher Avifaunisten (DDA) koordinierte Vogelmonitoring. Der Bund fördert und unterstützt
u.a. bei der Konzeptentwicklung, dem Qualitätsmanagement und der Datenauswertung.
Wichtig ist auch die Unterstützung bei der Weiterentwicklung der Programme. Auf Grundla-
ge der Praxiserfahrungen werden Methoden, Analysen und das Datenmanagement opti-
miert und wo sinnvoll, an die aktuellen technischen Entwicklungen angepasst. Diese Opti-
mierungen müssen jedoch so erfolgen, dass keine unnötigen methodenbedingten Brüche

9
in Langzeit-Datenreihen entstehen und die Kontinuität in der Erfüllung der Zielstellung der
jeweiligen Programme gewahrt bleibt. Bundesweite Monitoringprogramme des Naturschut-
zes, bei denen Bund, Länder und Fachverbände eng zusammenarbeiten, sind das FFH-
Monitoring, das HNV-Farmland-Monitoring, das Vogelmonitoring sowie das Meeresmonito-
ring.
Grundlage für das FFH-Monitoring ist die Fauna-Flora-Habitat-Richtlinie (92/43/EWG, FFH-
RL). Diese verpflichtet die Mitgliedstaaten in Art. 11 zur Überwachung des Erhaltungszu-
stands der Lebensraumtypen (Anhang I) und Arten (Anhänge II, IV und V) von europäi-
schem Interesse. In einem mehrjährigen Abstimmungsprozess haben sich Bund und Län-
der auf ein bundesweit abgestimmtes Vorgehen beim FFH-Monitoring geeinigt (Sachtele-
ben, Behrens 2010). Dabei werden die LRT nach Anhang I und die Arten der Anhänge II
und IV in der atlantischen und der kontinentalen Region in Stichproben mit jeweils mindes-
tens 63 Vorkommen untersucht. Sind weniger als 63 Vorkommen eines LRT oder einer Art
in einer biogeografischen Region bekannt, werden alle Vorkommen in das Monitoring ein-
bezogen (Totalzensus). Insgesamt wurden in der Berichtsperiode 2013 - 2018 auf ca.
14.000 Probeflächen Monitoringdaten erhoben. Methodik, Untersuchungsaufwand und
Schwellenwerte für die dreistufige Bewertung des Erhaltungsgrads der einzelnen Vorkom-
men sind in den FFH-Bewertungsschemata festgelegt, die gemeinsam von Ländern und
Bund unter Beteiligung zahlreicher weiterer Expertinnen und Experten erarbeitet wurden
(Arten: BfN, BLAK (2017a), LRT: BfN, LAK (2017b). Das Monitoring ist eine wichtige
Grundlage für die nach Art. 17 FFH-RL zu erstellenden nationalen Berichte. Die Ergebnisse
des ersten Monitoring-Durchlaufs waren Teil des dritten nationalen Berichts 2013, der zwei-
te Monitoring-Durchlauf liefert Datengrundlagen für die Bewertungen in dem vierten natio-
nalen Bericht, der Ende August 2019 an die Europäische Kommission übermittelt wurde
(BfN 2019a). Die Methoden, Bewertungsvorgaben und Abläufe des FFH-Monitorings wer-
den fortlaufend überprüft und wo notwendig und sinnvoll angepasst.
Das Monitoring von Landwirtschaftsflächen mit hohem Naturwert (High-Nature-Value
(HNV)-Farmland-Monitoring) wird seit 2009 bundesweit durchgeführt. Ziel dieses Monito-
rings ist es, die Erfolge und Misserfolge bei den Anstrengungen zur Verbesserung der Um-
weltsituation in der Landwirtschaft, die von den Ländern, dem Bund und der Europäischen
Union unternommen werden, abzubilden. Dazu wurde der HNV-Farmland Indikator entwi-
ckelt, der den Anteil von Landwirtschaftsflächen mit hohem Naturwert an der gesamten
Agrarlandschaftsfläche misst. Als Flächenkulisse werden die bundesweit repräsentativen
Stichprobenflächen, auf denen auch das Monitoring häufiger Brutvögel durchgeführt wird,
genutzt (Abb.1). Um den Indikator berechnen zu können, werden im 4-Jahresrhytmus alle
landwirtschaftlichen Nutzflächen auf den Stichprobenflächen über die Erfassung von Pflan-
zenarten und -artengruppen, die eine erhöhte floristische Artenvielfalt bzw. eine extensive
Nutzung indizieren, einer Qualitätsbewertung unterzogen. Gleichermaßen werden Land-
schaftselemente über typspezifische Vielfalts- und Strukturparameter bewertet (Benzler et
al. 2015). Im Laufe der Jahre sind immer mehr Länder dazu übergegangen, neben den
Stichprobenflächen des Grundprogramms auch die Stichprobenflächen des Vertiefungs-
programms zu bearbeiten, was deutlich differenziertere Aussagen und den frühzeitigeren
Nachweis von Trends erlaubt (Hünig, Benzler 2017). Die seit 2009 vorliegende Zeitreihe an
Indikatorwerten basiert auf drei vollständigen Kartierzyklen. Der vierte Durchgang wird 2021
vollendet sein. Derzeit wird die Berechnung des Indikators methodisch modifiziert mit dem
Ziel, die Präzision des Indikators zu steigern. Dabei soll insbesondere die Bezugsfläche auf
Bundesebene genauer bestimmt und die Ergebnisse der Erfassung der Vertiefungs-
programme in den Ländern integriert werden. Die Modifikation wird zwar zu einer Verände-
rung der Indikatorwerte führen, die Kontinuität der Wertereihen aber nicht beeinträchtigen.

10
Das Vogelmonitoring in Deutschland startete bereits in den 1960er und 70er Jahren und
basiert zu einem erheblichen Anteil auf ehrenamtlichen Erfassungen, dazu kommen Pro-
gramme der Länder und Seevogelzählungen des BfN in der Ausschließlichen Wirtschafts-
zone (Sudfeldt et al. 2012). Das bundesweite ehrenamtlich getragene Vogelmonitoring
(Monitoring häufiger Brutvögel, Monitoring seltener Brutvögel und Monitoring rastender
Wasservögel) wird bundesweit vom Dachverband Deutscher Avifaunisten (DDA) koordiniert
und in Zusammenarbeit mit dem BfN sowie den Vogelschutzwarten der Länder wissen-
schaftlich für Naturschutzfragen ausgewertet. Die gemeinsame Nutzung der Ergebnisse
aus dem ehrenamtlichen Vogelmonitoring Deutschlands durch Bund und Länder und die
Finanzierung der durch den DDA dafür zu erbringenden Leistungen wird in der Bund-
Länder-Verwaltungsvereinbarung Vogelmonitoring (VV Vogelmonitoring) geregelt. Die VV
Vogelmonitoring besteht seit 2008 und hat sich als Modell für eine Kooperation zwischen
Bund, Ländern und ehrenamtlich getragenem Fachverband bewährt. Das Monitoring häufi-
ger Brutvögel wird auf den bundesweit repräsentativen Stichprobenflächen durchgeführt,
wogegen das Monitoring rastender Wasservögel eine Gebietskulisse von mehreren tau-
send Zählgebieten an Still-, Fließ- und Küstengewässern verwendet. Das Vogelmonitoring
wurde und wird fortlaufend weiterentwickelt und optimiert. Ein besonderer Schwerpunkt
liegt derzeit auf der Einführung digitaler Werkzeuge für die Kartierung im Feld bis hin zur
Datenauswertung, wodurch der Datenfluss erheblich beschleunigt und die Kartierenden
von der analogen Datenaufbereitung entlastet werden sollen. Bei der Weiterentwicklung
des Monitorings seltener Brutvögel werden bundesweit einheitliche Methoden eingeführt,
die auf die breite Beteiligung des Ehrenamtes zugeschnitten und auf die Ermittlung von
Bestandstrends fokussiert sind.
Die im Meer geltenden rechtlichen Anforderungen an das Monitoring entsprechen z.T. auch
den an Land bekannten rechtlichen Verpflichtungen, wie z.B. der FFH-Richtlinie. Darüber
hinaus sind im Meer weitere europäische Richtlinien und internationale Übereinkommen
verpflichtend, im Wesentlichen sind dies die Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie sowie die
Übereinkommen zum Schutz des Nordost-Atlantiks und der Ostsee. Die aktuelle Schutzge-
bietskulisse in der deutschen Nord- und Ostsee zeigt, dass knapp die Hälfte (45 %) der ca.
56.500 km² großen deutschen Meeresfläche in der Nord- und Ostsee als Natura 2000-
Gebiete ausgewiesen sind. Die Besonderheit beim Meeresmonitoring ist, dass für die Um-
setzung auf den Flächen der Ausschließliche Wirtschaftszone (AWZ, 12 - 200 sm) der
Bund zuständig ist. Die Koordination erfolgt durch den Bund/Länder Ausschuss für Nord-
und Ostsee (BLANO). Der durch die rechtlichen Anforderungen vorgegebene Fokus des
Biodiversitäts-Meeresmonitorings liegt auf Meeressäugetieren, Fischen, Seevögeln und
benthischen Arten und Biotopen.
Über die beschriebenen Monitoringprogramme hinaus gibt es in Deutschland weitere bun-
desweite Programme, die ganz eigenen Zielstellungen folgen, in denen aber auch Daten
zur Biodiversität erhoben werden. Dazu gehören z.B. das Monitoring nach Wasserrahmen-
richtlinie (WRRL) für die Zustandsbewertung der Oberflächenwasserkörper, die Bun-
deswaldinventur
(BWI),
die
Bodenzustandserfassung
(BZE)
oder
die
Boden-
Dauerbeobachtung der Länder. Bundesweit etabliert ist außerdem das ehrenamtliche Tag-
falter-Monitoring Deutschland, das vom Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung (UFZ)
koordiniert wird.

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11
Abb. 1:
Grundprogramm der bundesweit repräsentativen Stichprobenflächen. Die 1.000 Stichpro-
benflächen wurden 2004 für das Monitoring häufiger Brutvögel vom Statistischen Bundes-
amt gezogen. Um der Heterogenität der Gesamtlandschaft Rechnung zu tragen, wurde die
Stichprobe als geschichtete Stichprobe (sechs Nutzungs- und 21 Standorttypen) konzipiert
(Mitschke et al. 2005) (Quelle: BfN & StBA 2004; Geodaten: ©GeoBasis-DE/BKG 2003).
2.2
Was ist in der Entwicklung?
Zur Erreichung des Ziels der Naturschutzoffensive 2020, die Datenlage zur Biodiversität zu
verbessern, sollen die bereits bestehenden Monitoringprogramme des Naturschutzes um
weitere Programme zur Erfassung der Biodiversität ergänzt werden. Dabei soll der
Schwerpunkt auf Erhebungen in der Gesamtlandschaft gelegt und hierfür die bundesweit
repräsentativen Stichprobenflächen genutzt werden (Abb. 1). Dieses Stichprobennetz bildet
das räumliche und konzeptionelle Grundgerüst, an dem sich die zukünftigen Entwicklungen
orientieren.
Die Vernetzung der Monitoringaktivitäten und die Nutzung von Synergien sind zentrale
Leitgedanken bei dem Ausbau der bereits bestehenden und der Entwicklung neuer Monito-
ringprogramme. Die Durchführung verschiedener Beobachtungen auf einer einheitlichen
Flächenkulisse ermöglicht die gemeinsame und damit vertiefte Auswertung der Daten und
fördert die Analyse von Wirkungszusammenhängen und Ursachen für den Rückgang der
biologischen Vielfalt. Synergien ergeben sich aber auch in Bezug auf die Infrastruktur, die
verwendeten Parameter und Methoden, die Daten zu Umweltparametern und anderen Ein-
flussgrößen oder dem Erhebungsdesign.

12
Der Bedarf an bundesweiten Informationen zur Häufigkeit, Verteilung, flächenmäßigen
Ausdehnung sowie zum Zustand und zu Veränderungen von Biotopen in der Gesamtland-
schaft wurde bereits auf dem Workshop in 2008 zum Ausdruck gebracht. Um diese Lücke
zu füllen wird seit 2016 ein Ökosystem-Monitoring entwickelt und erprobt. Dabei wird die
Erfassung der HNV-Anteile auf den bundesweit repräsentativen Stichprobenflächen um
eine vollständige Kartierung der Biotope und ihrer Qualitätsmerkmale erweitert. Mit dem
Ökosystem-Monitoring werden bundesweite Aussagen zum Landschaftswandel möglich.
Neben der Qualität, Ausstattung oder Naturnähe von Biotopen können Einflussfaktoren wie
Landnutzungswandel, Versiegelung und Zerschneidung oder Intensivierung der Landwirt-
schaft repräsentativ für die Gesamtlandschaft dokumentiert und bewertet werden. Unter-
stützt durch ein Forschungsvorhaben wurden die erforderlichen methodischen Grundlagen
für das Ökosystem-Monitoring entwickelt und erprobt. Dazu gehören eine Kartieranleitung
samt bundesweit gültigem Kartierschlüssel, Zuordnungslisten zu den Länderschlüsseln, die
eine Vergleichbarkeit mit Kartierungen der Länder sicherstellen und eine Erfassungssoft-
ware (PAN 2020). In einem Folgevorhaben wird das Ökosystem-Monitoring auf einer brei-
ten Auswahl von Stichprobenflächen in Deutschland angewendet und die Methodik opti-
miert. Die Daten bilden die Grundlage für die Entwicklung eines soliden Aus- und Bewer-
tungsverfahren.
Aktuelle Veröffentlichungen zu Rückgängen lokaler Insektenpopulationen haben auch den
Ruf nach bundesweiten, systematisch erhobenen Langzeitdaten zu Bestandsveränderun-
gen der Insektenfauna laut werden lassen. Die Bundesregierung hat die Entwicklung und
Umsetzung eines bundesweiten Insektenmonitorings in den Maßnahmenkatalog des „Akti-
onsprogramm Insektenschutz“ (BMU 2019) aufgenommen. Im Sommer 2018 ist ein For-
schungsvorhaben mit dem Ziel gestartet, die konzeptionellen Grundlagen für ein bundewei-
tes Insektenmonitoring zu entwickeln. Um einen harmonisierten Einstieg in das Insekten-
monitoring zu ermöglichen, wurde Anfang 2019 in enger Zusammenarbeit mit den Landes-
fachbehörden, ein „Einheitlicher Methodenleitfaden Insektenmonitoring“ (BfN 2019b), erar-
beitet. Er beschreibt Zielstellung und Grundstruktur des Monitorings und enthält Methoden-
beschreibungen für erste Bausteine des Minimalprogramms. Das bundesweite Insekten-
monitoring soll zum einen Aussagen zu häufigen Insekten der Gesamtlandschaft Deutsch-
lands ermöglichen. Für dieses „Monitoring häufiger Insekten“ wird das Netz der bundesweit
repräsentativen Stichprobenflächen genutzt. Zum anderen sollen Insekten seltener Lebens-
räume und aus Naturschutzsicht besonders wertvolle Insekten wie zum Beispiel seltene
und gefährdete Arten berücksichtigt werden. Für dieses „Monitoring seltener Insekten“ sind
ergänzende und teilweise sehr spezifische Flächenkulissen erforderlich. Der Methodenleit-
faden stellt einen wichtigen ersten Meilenstein, hin zu einem bundesweiten Insektenmonito-
ring, dar. Auf ihn baut die weitere Konzeptentwicklung auf.
Im Unterschied zur FFH-Richtlinie enthält die bereits 1979 verabschiedete Vogelschutz-
richtlinie (VRL) keine expliziten Monitoringverpflichtungen. Um auch für die Vogelarten eine
Übersicht über den Erhaltungszustand zu ermitteln, wurde von der EU-Kommission und
den Mitgliedstaaten 2011 ein entsprechend modifiziertes Berichtsformat für den Vogel-
schutzbericht eingeführt. Mit der Novellierung des Art. 12 der VRL im Rahmen der EU-VO
2019/1010 im Juni 2019 ist nun auch für die Umsetzung der VRL ein Monitoring europäi-
scher Vogelarten innerhalb und außerhalb der EU-Vogelschutzgebiete verpflichtend. Ne-
ben den Beständen, der Verbreitung und den Trends der Vogelarten in Deutschland ist zu
berichten, wie sich die wertgebenden Arten in den Vogelschutzgebieten entwickeln. Die
nationalen Berichte nach Vogelschutzrichtlinie 2013 und 2019 haben gezeigt, dass gerade
in diesem Bereich noch Defizite beim Monitoring herrschen (Gerlach et al. 2019), die durch
eine stärkere Abstimmung und Ergänzung der Beobachtungen in den Vogelschutzgebieten

13
behoben werden sollen. Wichtig sind dafür der Ausbau des Monitorings seltener Brutvögel
und der alle sechs Jahre zu wiederholenden Brutbestandserfassung durch die Länder in
den EU-Vogelschutzgebieten. In einem Forschungsvorhaben werden derzeit die fachlichen
und organisatorischen Grundlagen für ein harmonisiertes Monitoring europäischer Vogel-
schutzgebiete erarbeitet und die Länder dabei unterstützt, ein bundesweit harmonisiertes
Monitoring zu etablieren.
Mit der Initiative des Nationalen Naturerbes (NNE) wurden für den Naturschutz bedeutsame
Flächen des Bundes unentgeltlich an Länder, die Deutsche Bundesstiftung Umwelt (DBU)
sowie Naturschutzverbände und Naturschutzstiftungen übertragen. Ein Teil der NNE-
Flächen ist beim Bund verblieben. Insgesamt sind aktuell 156.000 ha als Naturerbeflächen
gesichert. An die Übertragung dieser Flächen ist die Aufgabe der Wahrung der Belange
des Naturschutzes gebunden. Rund zweidrittel der Flächen sind Waldlebensräume, die
langfristig dem Prozessschutz unterliegen. Wertvolle Offenlandökosysteme sind dagegen
ebenso wie Moore und naturnahe Auen-, Ufer- und Gewässerbereiche zu erhalten und ggf.
zu entwickeln. Auch wenn ein Monitoring der NNE-Flächen nicht verpflichtend vorgeschrie-
ben ist, besteht doch ein großes Interesse von Bund und Flächeneigentümern, die Entwick-
lung der NNE-Flächen zu dokumentieren und die Wirksamkeit von Maßnahmen zu bewer-
ten. Die FlächeneigentümerInnen, weitere Akteure und der Bund haben sich zum Ziel ge-
setzt ein praktikables Monitoring-System für Naturerbeflächen zu entwickeln und zu beglei-
ten (Züghart et al. in Vorb.). Mit dem Basis-Modul des Waldmonitorings (Schwill et al.
2016), dem Handbuch für ein Foto-Monitoring (Peinelt et al. 2016) und dem Basismodul I –
Monitoring häufiger Brutvögel auf Flächen des Nationalen Naturerbes (Sudfeldt et al. 2018)
stehen bereits erste Methoden für die breite Anwendung zur Verfügung. Ein Basismodul II
– seltene Brutvögel ist in der Bearbeitung. Das Basismodul für Tagfaltererfassungen wird
gemeinsam mit dem UFZ erarbeitet und für 2020 zum Testen bereitstehen.
Während über den Bestand seltener und häufiger Gefäßpflanzen aus verschiedenen Erfas-
sungsprojekten oder Kartierungsinitiativen in der Regel gute Daten vorliegen, fehlen diese
bei den sogenannten mittelhäufigen Arten. Um eine valide Grundlage für die Bewertung der
Bestandstrends von Pflanzenarten in der Gesamtlandschaft zu erhalten, wird derzeit in ei-
nem Forschungsvorhaben geprüft, welche Methode für eine standardisierte und regelmäßi-
ge Erfassung mittelhäufiger Pflanzenarten auf den bundesweit repräsentativen Stichpro-
benflächen geeignet ist. Die Erfassung der Gefäßpflanzen soll so konzipiert werden, dass
sie und das Ökosystem-Monitoring ineinandergreifen um Synergieeffekte zu erzielen.
3
Die Weiterentwicklung des Biodiversitätsmonitorings
In den vergangenen Jahren wurden viele wichtige Schritte getan um den Ausbau und die
Weiterentwicklung des „umfassenden bundesweiten Biodiversitätsmonitorings“ (Natur-
schutz-Offensive 2020) voran zu bringen. Um diesen Prozess fortzuführen, bieten sich viel-
fältige Handlungsstränge an. Um die Datenlage und damit die Aussagemöglichkeiten zu
Zustand und Trends der Biodiversität, weiter zu verbessern, müssen relevante Datenlücken
identifiziert und durch ergänzende Beobachtungsansätze geeigneter Indikatoren geschlos-
sen werden. Technische Innovationen können klassische Erfassungsmethoden ergänzen,
erleichtern oder beschleunigen, aber auch ganz neue Lebensräume und Artengruppen für
das Monitoring erschließen. Für die Weiterentwicklung des Monitorings ist es daher wichtig,
den Stand der Forschung zu verfolgen, die Fragestellungen und Anforderungen des Moni-
torings in den Forschungsprozess einzubringen und auf die Eignung von Methoden für den
Routineeinsatz hinzuwirken. Aber auch Methoden für die Analyse von Daten werden stän-
dig weiterentwickelt. Ziel sollte nicht nur sein, die Datenlage an sich zu verbessern, sondern
die Daten die bereits generiert werden immer besser auszuwerten.

14
Mit diesen drei Handlungssträngen hat sich die Fachtagung „Das umfassende bundesweite
Biodiversitätsmonitoring – Derzeitige Entwicklungen und Perspektiven“ Ende 2017 in der
internationalen Naturschutzakademie auf Vilm beschäftigt. Die Leitfragen der Veranstaltung
waren:
1. Was sind die Kriterien für ein umfassendes Biodiversitätsmonitoring?
Bei dieser Frage geht es darum, die konkreten Schritte für den weiteren Ausbau des Na-
turschutz-Monitorings hin zu einem „umfassenden“ Monitoring der Biodiversität zu disku-
tieren. Welche konkreten Fragestellungen sollen mit dem Monitoring beantwortet wer-
den, welche Indikatoren sind dafür relevant und was wird gebraucht um dies umzuset-
zen.
2. Welche neuen technischen Entwicklungen können das Monitoring unterstützen und/oder
ergänzen?
Die Forschung im Bereich neuer technischer Entwicklungen schreitet rasant voran. Viele
neue Techniken wie z.B. Fernerkundung, bioakustische Sensoren, automatisierte Bil-
derkennungsverfahren oder eDNA besitzen das Potential zur Unterstützung des Bio-
diversitätsmonitorings. Allerdings liegen zwischen der Neuentwicklung einer Methode
und deren routinemäßiger Anwendung in einem systematischen Monitoring oft viele Ar-
beitsschritte und lange Zeiträume. Ziel ist es hier, sich über den Stand aktueller Entwick-
lungen auszutauschen und die Möglichkeiten der Anwendung für das Monitoring zu dis-
kutieren.
3. Wie können die vorhandenen Daten weitergehender ausgewertet und aufbereitet und
Synergien genutzt werden?
In diesem dritten Block werden verschiedene Ansätze zur Auswertung, Analyse und
Modellierung von Monitoringdaten anhand konkreter Beispiele vorgestellt, Erfahrungen
ausgetauscht und weitergehende Anwendungsmöglichkeiten diskutiert.
Mit der Veranstaltung wurde der Raum für einen fachlichen Austausch zwischen Monito-
ringexpertInnen aus Verwaltung, Anwendung und Wissenschaft zu Fragen der Weiterent-
wicklung des Biodiversitätsmonitorings geboten und auch angenommen. Die Inhalte der
Vorträge und Diskussionen werden in den folgenden Kapiteln dieses Bandes zusammen-
gefasst und können auf dem Weg zu einem umfassenden, bundesweiten Biodiversitätsmo-
nitoring einen wichtigen Beitrag leisten.
Literaturverzeichnis
Benzler, A., Fuchs, D., Hünig, C. (2015): Methodik und erste Ergebnisse des Monitorings
der Landwirtschaftsflächen mit hohem Naturwert in Deutschland. Beleg für aktuelle Bio-
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tungsgrades von Arten und Lebensraumtypen als Grundlage für ein bundesweites FFH-
Monitoring. BfN-Skripten 480, Teil I, 374 S.

15
Bundesamt für Naturschutz (BfN), Bund-Länder-Arbeitskreis (BLAK) FFH-Monitoring und
Berichtspflichten (Hrsg.) (2017b): Bewertungsschemata für die Bewertung des Erhal-
tungsgrades von Arten und Lebensraumtypen als Grundlage für ein bundesweites FFH-
Monitoring. BfN-Skripten 481, Teil II, 242 S.
Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, Bau und Reaktorsicherheit (BMUB) (2015a):
Indikatorenbericht 2014 zur Nationalen Strategie zur biologischen Vielfalt. Bonn, 111 S.
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Naturschutz-Offensive 2020. Für biologische Vielfalt! Berlin, 39 S.
Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) (2019): Akti-
onsprogramm Insektenschutz. Gemeinsam wirksam gegen das Insektensterben. URL:
https://www.bmu.de/fileadmin/Daten_
BMU/Pools/Broschueren/aktionsprogramm_insektenschutz_kabinettversion_bf.pdf (letz-
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Dörpinghaus, A., Dröschmeister, R., Fritsche, B. (Bearb.) (2010): Naturschutz Monitoring in
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Deutschland. Programme und Anwendungen. Naturschutz und Biologische Vielfalt 119,
257 S.
Züghart, W., Reiter, K., Metzmacher, A. (in Vorb.): Monitoring auf Flächen des Nationalen
Naturerbes. Erfahrungsaustausch zu Monitoringkonzepten auf Flächen des Nationalen
Naturerbes. BfN-Skripten.

16
Adresse der Autorinnen:
Wiebke Züghart* und Stefanie Stenzel
Bundesamt für Naturschutz
Fachgebiet II 1.3 „Terrestrisches Monitoring“
Konstantinstr. 110, 53179 Bonn
E-Mail: *wiebke.zueghart@bfn.de

17
Standards und Indikatorartengruppen – Erfahrungen aus der ÖFS in
Nordrhein-Westfalen
Heinrich König
Zusammenfassung
Die Ökologische Flächenstichprobe (ÖFS) ist im Verlauf der letzten 20 Jahre in NRW zu
einem fest etablierten zentralen Modul im landesweiten Biodiversitätsmonitoring geworden.
Vor über 20 Jahren ist dieses Monitoringprogramm als Landschaftsmonitoring für die Nor-
mallandschaft bzw. Gesamtlandschaft konzipiert worden. Ziel war es repräsentative Daten
und Zahlen für das Land NRW zu erhalten und eine Entwicklung dieser Daten im zeitlichen
Verlauf systematisch sicher zu stellen und zu dokumentieren. Bei der Methodenentwicklung
der ÖFS Mitte der 90iger Jahre konnte seinerzeit auf keine umfangreichen Erfahrungen in
Deutschland oder Europa zurückgegriffen werden. Notwendige Standards für das Stichpro-
bendesign wie Größe und Zuschnitt der ÖFS-Untersuchungsflächen, ihre Anzahl und Ver-
teilung in der Fläche musste sowohl mathematisch-statistischen Vorgaben als auch fachli-
chen Kriterien genügen. Einerseits sollten die Untersuchungsflächen so groß gewählt wer-
den, dass auch repräsentative Landschaftsausschnitte dargestellt werden, andererseits
dürfen die Untersuchungsflächen nicht zu groß gewählt werden, dass aus methodischen
Gründen eine Geländearbeit in hoher Detailtiefe nicht mehr zu bewältigen ist. Bei der Aus-
wahl der Indikatorengruppen stand neben einer hohen Indikatoreigenschaft auch im Vor-
dergrund, ob diese methodisch auf Landschaftsausschnitten im Gelände zu erfassen sind
und genügend erfahrene KartiererInnen zur Verfügung stehen. Die anfänglichen Basis-
Indikatorengruppen Biotoptypen, Gefäßpflanzen und Brutvögel sind im Laufe der Zeit er-
gänzt worden. Im Jahre 2019 hat NRW damit begonnen systemattisch Heuschrecken und
Tagfalter auf ÖFS-Flächen zu erfassen. Neben Landesaufgaben sind mit den Jahren auch
Berichtspflichten auf Bundes- und EU-Ebene hinzugekommen, die mit den Ergebnissen der
ÖFS bedient werden können (König 2010).
Abstract
During the last 20 years, Ecological Area Sampling (ÖFS) has become a well-established
core module within biodiversity monitoring in North-Rhine – Westphalia (NRW). Twenty
years ago, ÖFS was established as a monitoring program for the ‘average’ landscape. The
aim was to obtain representative data and figures for NRW and to systematically document
trends in this data over time. When the methods for ÖFS were developed in the mid-1990s,
no comprehensive experience in this field was available from Germany or Europe. Stand-
ards for sample design such as size and form of the sample plots, their number and distri-
bution had to suffice mathematical-statistical requirements as well as technical criteria. The
sample plots need to be large enough to show representative sections of the landscape; on
the other hand, the plots should not be too large in order to still allow detailed sampling to
take place. For the selection of indicator groups, besides the general suitability as indicator,
it was important that indicators can be well sampled in the field within the given plot and
that there are enough experienced persons to undertake the sampling. Initially, habitat
types, vascular plants and breeding birds were chosen as indicator groups, to which more
groups were added over time. In 2019, the systematic sampling of grasshoppers and crick-
ets, and butterflies was added to the ÖFS portfolio. The results of the ÖFS not only serve
NRW-wide tasks, but also national reporting at federal state and EU level.

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18
Abb. 1: ÖFS-Untersuchungsgebiet als Ausschnitt der Normallandschaft im Ballungsraums
Rhein/Ruhr (Quelle: eigene Darstellung, Luftbild © Geobasis NRW).
1
Einleitung
In den 90iger Jahren war der Datenbedarf für eine umweltökonomische Gesamtrechnung
seitens des Statistischen Bundesamtes (StBA) der Auslöser für ein in den Jahren 1994 -
1997 vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) finanziertes Pilotprojekt
„Entwicklung eines Indikatorensystems für den Zustand der Umwelt in der Bundesrepublik
Deutschland mit Praxistest für ausgewählte Indikatoren und Bezugsräume“ (Radermacher
et al. 1998).
In dieser vom Bundesumweltministerium (BMU) und dem Bundesamt für Naturschutz (BfN)
unterstützten Studie wurde erstmals die Ökologische Flächenstichprobe (ÖFS) als geeigne-
tes Monitoringprogramm für die Normallandschaft beschrieben, das gut geeignet ist, auf
einem repräsentativen Untersuchungsnetz biotoptypenbezogene Strukturparameter, floris-
tische und faunistische Daten zu erheben, um Umwelt- und Naturschutzindikatoren zu be-
dienen. Weiterhin kann sie notwendige Daten liefern, um den Zustand der Normalland-
schaft bzw. der Gesamtlandschaft zu beschreiben und Einflussgrößen auf ökosystemare
Veränderungen abbilden.
Fast zeitgleich wurde im Bundesland NRW 1994 das naturschutzbezogene Monitoring, ein
umfassendes Biodiversitätsmonitoring, auf drei Säulen gestellt, neu strukturiert und organi-
siert:
Artmonitoring,
Biotopmonitoring,
Landschaftsmonitoring.
Während die Beobachtung und gar ein Monitoring (seltener) Arten und Lebensräume (Art-
und Biotopmonitoring), zumindest zum Teil, bereits auf eine gewisse Tradition zurückbli-

19
cken können, war ein Landschaftsmonitoring ein Novum (Wolff-Straub et al. 1996). Denn
nicht die „Perlen des Naturschutzes“ standen bei diesem Monitoringprogramm im Vorder-
grund, sondern die genutzte Agrar-, Forst
-
und Industrie- und Siedlungslandschaft, in de-
nen Naturschutzaktivitäten bislang eher als unbedeutend einzustufen waren.
Um eine große Datenlücke zu schließen, war der Anspruch an das nordrhein-westfälische
Landschaftsmonitoring klar mit dem Ziel umrissen, umwelt- und naturschutzbezogene Da-
ten auf Landesebene zu ermitteln. Im Vordergrund standen häufige und mittelhäufige Bio-
toptypen und deren Strukturparameter und Arten. Eine landesweit vollständige, oder nahe-
zu vollständige Erfassung, Kartierung, Bearbeitung und Bewertung von häufigen Arten und
Biotoptypen war von vornherein ausgeschlossen. Daher konnte nur ein geeignetes reprä-
sentatives Untersuchungsnetz Grundlage sein.
In dem Industrieland NRW mit 18 Millionen Einwohnern und mit dem Ruhrgebiet dem größ-
ten Ballungsraum in Europa (Abb. 1) stellten sich bei der Festlegung von Standards und
der Auswahl von Indikatorengruppen für ein solches Monitoring gewisse neue Herausforde-
rungen, die hier im Folgenden besprochen werden.
2
Methodik der ÖFS
2.1
Stichprobendesign und Standards
Stichprobengröße
Als Größe für eine Untersuchungsfläche des Landschaftsmonitorings wurden quadratische
Landschaftsausschnitte von je 100 ha als normativ sinnvoll und geeignet festgelegt. In 100
ha großen Landschaftsausschnitten können einerseits noch Charakteristika einer Land-
schaft, wie bspw. Zusammenhänge zwischen verschiedenen Biotoptypen und Lebensräu-
men analysiert und dargestellt werden. Andererseits ist es bis zu dieser Flächengröße noch
möglich mit vertretbaren Aufwand Indikatorengruppen flächig und quantitativ im Gelände zu
erfassen.
Stichprobendesign
Raum- und flächenbezogene Monitoringnetze sind mehrheitlich als regelmäßige Raster mit
standardisiertem Abstand der Untersuchungsflächen zueinander ausgebildet, wie bei-
spielsweise in der bundesweiten bzw. landesweiten Waldinventur (BWI, LWI) oder dem
Schweizer Biodiversitätsmonitoring (Küttel 2010). Für ein festes Raster-Untersuchungsnetz
sind im Vorfeld einer Festlegung der Untersuchungsflächen keine umfangreichen Analysen
notwendig. Als nachteilig ist jedoch anzusehen, dass aus statistischer Sicht großflächige
Landschaftsräume „unnötig“ zu häufig bearbeitet werden, während kleinflächige Land-
schaftsräume schnell unterrepräsentiert sind. Diese Probleme können bei einer geschichte-
ten Zufallsstichprobe minimiert oder gar weitgehend ausgeschlossen werden. Ziel der Pla-
nung des Stichprobendesigns der ÖFS war es, ausreichend Untersuchungsflächen zu er-
mitteln, die in der Flächensumme ca. 0,5 % der NRW-Landesfläche repräsentieren. Den
geschichteten Zufallsstichproben lagen einerseits sechs Landschaftsräume (z.B. „Sandiges
Tiefland“) und drei Landnutzungs-Haupttypen (Agrarräume, forstliche und urbane Räume)
zu Grunde. Die sechs Landschaftsräume sind aus der Karte der potentiellen natürlichen
Vegetation (Trautmann 1972) entwickelt worden, in dem die dort dargestellten 37 Vegeta-
tionseinheiten zu sechs Obergruppen (= Landschaftsräume) zusammengefasst wurden.
Die Differenzierung in die drei Landnutzungsräume erfolgte auf Grundlage der aktuell flä-
chig
zur
Verfügung
stehenden
ATKIS-Daten.
Vor
der
Ermittlung
der
ÖFS-
Untersuchungsflächen
wurden
alle
überlappungsfreien
ca.
34.000
100-ha-
Landschaftsausschnitte
in
NRW
einem
Landschaftsraum
und
einem
Haupt-

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20
Landnutzungstyp zugeordnet. Auf der Grundlage dieser Charakteristika aller potentiellen
34.000 Untersuchungsflächen konnten dann im Rahmen eines geschichteten Zufallsstich-
proben-Verfahrens 170 ÖFS-Untersuchungsflächen gezogen bzw. ermittelt werden (Abb.
2).
Abb. 2: Karte der ÖFS-Untersuchungsflächen in NRW (Quelle: eigene Darstellung, Geobasisdaten
© Geobasis NRW).
Diese 170 ÖFS-Untersuchungsflächen sind Teil des zeitlich später festgelegten bundeswei-
ten Untersuchungsnetzes, das die Grundlage für das HNV-Monitoring und das Monitoring
häufiger Brutvögel ist. Die Festlegung der Untersuchungsflächen erfolgte in NRW bereits
1996. Im Jahre 2011 wurde das ÖFS-Stichprobennetz im Zuge der Planung eines landes-
weiten Klimafolgenmonitorings im Ballungsraum Rhein/Ruhr um 21 Untersuchungsflächen
auf 30 verdichtet, um für diesen besonders klimasensitiven Raum mit einer der höchsten
Bevölkerungsdichten in Europa aus statistischer Sicht genügend Untersuchungsflächen zur
Verfügung zu haben. Somit sind auch spezifische Auswertungen bzw. Aussagen für den
Ballungsraum möglich.
Neben den aktuell 191 ÖFS-Untersuchungsflächen wurden zusätzlich insgesamt 29 soge-
nannte Referenzflächen ausgewählt und festgelegt. Hierbei handelt es sich um Land-
schaftsausschnitte überwiegend in Schutzgebieten, die z.B. im Wald, durch einen hohen
Laub- und Totholzanteil und Nutzungsverzicht (Wildnisgebiete) gekennzeichnet sind. In der
Agrarlandschaft sind es großflächige, als Acker oder Grünland extensiv genutzte Land-
schaftsausschnitte. Da die Referenzflächen methodisch identisch zu den ÖFS-Unter-
suchungsflächen der Normallandschaft bearbeitet werden, bieten die Ergebnisse im Ver-
gleich Interpretationshilfe und Unterstützung bei der Bewertung der Ergebnisse aus der
Normallandschaft.

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21
Repräsentativität
Für welchen Bezugsraum und für welche Parameter kann nun die ÖFS als Landschaftsmo-
nitoring in der Normallandschaft belastbare Aussagen treffen? Im Naturschutz haben z.B.
Biotopkataster und die Bestandserfassung seltener Arten längere Traditionen. Gemeinsam
ist hier das Ziel, möglichst auf Landesebene vollständige Daten zu erheben. Bei einem Mo-
nitoring wie der ÖFS, bei dem lediglich 0,5 % der Landesfläche auf Stichprobenflächen
untersucht werden, sind die Ergebnisse keine absoluten Zahlen, sondern Ergebnisse von
Hochrechnungen.
Bezugsraum
Bei der Festlegung der Untersuchungsflächen im Rahmen einer doppelt geschichteten Zu-
fallsstichprobe war es das Ziel, ein repräsentatives Untersuchungsnetz für das Land festzu-
legen. Da sich in NRW die 191 ÖFS-Untersuchungsflächen zu
etwa gleichen Teilen im
Flachland und Bergland befinden, die gleichzeitig auch die atlantische und kontinentale
Region im Rahmen der FFH-Berichtspflicht wiederspiegeln, lassen sich repräsentative
Aussagen häufig auch für diese beiden Regionen treffen. Auf der Ebene der Landschafts-
räume ist dies
nur bedingt oder mit Einschränkungen möglich.
Abb. 3: Stichprobenplan der ÖFS in NRW (Quelle: eigene Darstellung, Geobasisdaten © Geobasis
NRW).
Untersuchungsrhythmus/Geländearbeit
Nach einer Erprobungsphase im Jahre 1996 begannen die Gelände- und Kartierarbeiten im
Jahr 1997. Dabei war es nie das Ziel, alle ÖFS-Untersuchungsflächen in einem Jahr zu
bearbeiten. Das wäre schon allein aus Kapazitätsgründen von qualifizierten FeldbiologIn-
nen (BotanikerInnen, OrnithologInnen) gescheitert. Zum heutigen Tag ist ein Stichproben-
plan umgesetzt, der jedes Jahr die Bearbeitung/Aktualisierung eines Sechstels der Ge-
samtheit aller Untersuchungsflächen vorsieht. Dieses Sechstel ist jeweils eine repräsentati-
ve Unterstichprobe der Gesamtheit aller ÖFS-Untersuchungsgebiete (Abb. 3). Bei der
Hochrechnung von Jahreswerten für Arten bzw. Parametern werden immer die aktuellsten

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22
Daten aller ÖFS-Untersuchungsgebiete zu Grunde gelegt. Diese Vorgehensweise wird in
der Statistik als „Gleitender Mittelwert“ bezeichnet.
2.2
Parameter und Indikatoren der ÖFS
Grundlagen
Bei dem Monitoring in der Normallandschaft stehen häufige (bzw. mittelhäufige) Biotopty-
pen und Arten im Vordergrund. Die Aussagekraft der hochgerechneten Ergebnisse lässt
sich mit Berechnung und Darstellung der Standardabweichung bzw. des Konfidenzinter-
walls absichern bzw. eingrenzen. Grundsätzlich bestimmen neben der Häufigkeit (Stetig-
keit, Antreffwahrscheinlichkeit) auch die Häufigkeitsverteilung und Häufigkeitsspanne das
Konfidenzinterwall.
Abb. 4: Der Vergleich des Waldanteils aus ATKIS auf der gesamten Landesfläche im Vergleich mit
ATKIS auf den ÖFS-Untersuchungsflächen zeigt die hohe Repräsentativität des ÖFS-
Stichprobennetzes für Wald.
Unter Plausibilitätsgesichtspunkten ist es hilfreich den hochgerechneten Ergebnissen in
den Fällen, wo es möglich ist, Zahlen einer vollständigen Gesamterhebung gegenüberzu-
stellen. So unterscheidet sich beispielsweise, basierend auf ATKIS Daten, der Waldanteil
Nordrhein-Westfalens für die Gesamtfläche des Landes im Vergleich zum Waldanteil auf
den ÖFS-Untersuchungsflächen nur um 0,02 % (Abb. 4).
Biotoptypen
Wichtige Grundlageninformationen zur Normallandschaft liefert eine Biotoptypenkartierung
(Abb. 5). Sie bietet die Möglichkeit Landschaftsausschnitte für rechnergestützte Auswer-
tungen differenziert zu analysieren und zu bewerten. Damit eine flächige Biotoptypenkartie-
rung aller ÖFS-Untersuchungsgebiete gewährleistet werden konnte, musste der vorhande-
ne Biotoptypenschlüssel NRW, der z.B. im Biotopkataster Anwendung findet, deutlich er-
weitert werden. Dieses trifft insbesondere für den besiedelten Bereich außerhalb von

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23
Schutzgebieten zu. Die Grundlage dieser Erweiterung bilden sogenannte Struktur-
Biotoptypen und nicht etwa Biotoptypen, die sich durch ihre vegetationskundliche Ausprä-
gung charakterisieren lassen, denn letztere nehmen in der Normallandschaft wegen ihrer
geringen Verbreitung in der Normallandschaft eine untergeordnete Rolle ein.
Eine Kartiereinheit der ÖFS ist als homogene Fläche definiert, die durch gleiche oder ähnli-
che Strukturen charakterisiert ist. Dabei werden alle vorkommenden Biotoptypen, wie z.B.
Buchenwald, Tankstelle oder Neophytensaum, gleichrangig behandelt. Biotoptypenspezifi-
sche kennzeichnende und charakteristische Strukturparameter werden entweder qualitativ
(präsens/absens) oder quantitativ (z.B. in Prozentangaben) erfasst. Eine Biotopbewertung
auf einer 11-teiligen Skala von 0 bis 10 fasst die wesentlichen wertgebenden Strukturpara-
meter zusammen. Sie erfolgt auf der Grundlage folgender naturschutzfachlich anerkannter
Kriterien (Biedermann et al. 2008):
Natürlichkeit,
Gefährdung/Seltenheit,
Ersetzbarkeit/Wiederherstellbarkeit,
Vollkommenheit.
FFH-Lebensraumtypen
Werden FFH-Lebensraumtypen (LRT) auf den ÖFS-Untersuchungsflächen angetroffen,
werden alle zusätzlich lebensraumtypischen Parameter, die für eine LRT-Bewertung not-
wendig sind, zusätzlich erfasst (LANUV 2019).
Abb. 5: Beispiel der Biotoptypenverteilung auf einer ÖFS-Untersuchungsfläche. Jede Farbe bzw.
Schraffur stellt einen Biotoptyp (ohne Legende) dar. Linienförmige (z.B. Säume) und punkt-
förmige (z.B. Biotopbäume) Objekte sind aus Maßstabsgründen nicht dargestellt (Quelle:
eigene Darstellung, Geobasisdaten © Geobasis NRW).

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24
Flora
Bei der Erfassung von Pflanzen war in der ÖFS eine Beschränkung auf die Gefäßpflanzen
schon allein aus pragmatischen Gründen unerlässlich. Für Moose, Flechten, Pilze usw.
sind die Geländemethoden entweder zu aufwendig und/oder es stehen landesweit nicht
genügend Fachleute zur Verfügung, die die Geländearbeit übernehmen könnten. Eine um-
fangreiche floristische Inventarisierung böte zwar einen nahezu vollständigen Überblick
über Häufigkeit und Verteilung von Arten. Andererseits liegen bei den Gefäßpflanzen um-
fangreiche Parameter über die ökologischen Charakteristika (Zeigerwerte) vor, so dass ihre
Standorte sehr gut bewertet werden können (Ellenberg 2001).
Die floristische Erfassung im Gelände erfolgt auf Biotoptypenebene, d.h. auf jeder abge-
grenzten, einzelnen Kartiereinheit. Auf eine klassische Vegetationsaufnahme bzw. auf die
Einrichtung von Vegetations-Dauerquadraten wird verzichtet. Vielmehr ist es das Ziel, mög-
lichst alle vorkommenden Gefäßpflanzen einer jeden Kartiereinheit, teils in mehreren
Schichten, wie z.B. bei Wäldern, zu listen. Häufigkeitsangaben erfolgen als Schätzung der
Deckung in Prozent, bezogen auf die gesamte Kartiereinheit von 0,1 bis 100 %. Hierbei
steht 0,1 % für Einzelpflanzen. Bei häufigeren Arten wird eine Schätzung in 5%-Stufen
empfohlen, die sich in den letzten Jahren bewährt hat. Es liegt im Ergebnis somit für alle
Kartiereinheiten jeder ÖFS-Untersuchungsfläche eine vollständige Gefäßpflanzenliste mit
quantitativen Häufigkeitsangaben vor. Die Verteilung einer Art, innerhalb der Kartiereinheit
wird zusätzlich mit z.B. „lokal“, „randlich“ oder „gleichmäßig verteilt in der Fläche“ angege-
ben. Im Mittel kommen ca. 250 Kartiereinheiten pro ÖFS-Untersuchungsfläche vor.
Abb. 6: Papierrevierkarte der Kohlmeise von einer ÖFS-Untersuchungsfläche (Quelle: eigene Dar-
stellung, Geobasisdaten © Geobasis NRW).

25
Fauna/Brutvögel
Bei der (Aus-)Wahl einer Faunengruppe für die ÖFS wurden folgende Aspekte geprüft:
1. Kommt die Faunengruppe in allen oder zumindest möglichst vielen Biotoptypen der
Normallandschaft vor?
2. Hat die Faunengruppe eine hohe Indikatorwirkung?
3. Stehen ausreichend fachkundige ArtkennerInnen für ein Monitoring zur Verfügung?
4. Existieren Methoden um die Faunengruppe qualitativ und quantitativ flächig auf 100 ha
großen Untersuchungsflächen unter vertretbarem Zeitaufwand und finanziellen Rah-
menbedingungen zu erfassen?
5. Hat die Faunengruppe in der Bevölkerung bzw. bei politisch Entscheidenden hohe bzw.
positive Akzeptanz?
Die Brutvögel sind die einzige Faunengruppe, für die die o.a. Aspekte alle eindeutig mit „ja“
beantwortet werden konnten. Als Kartiermethode wurde in der ÖFS die standardisierte Re-
viermethode gewählt, bei der als Ergebnis aus revieranzeigenden Beobachtungen soge-
nannte „Papierreviere“ abgeleitet werden: Polygone, die entsprechend der Kartiervorgaben
ein vermutetes Brutrevier in der Fläche darstellen (Abb. 6). Im Ergebnis erhält man mit die-
ser Methode für jedes Untersuchungsgebiet von jeder Art die Anzahl der festgestellten
Brutreviere/Brutpaare pro ÖFS-Fläche und durch die Verortung einen Bezug zum Bio-
toptyp. Eine Verschneidung von Papierrevier und Biotoptyp ermöglicht vielfältige Auswer-
tungen.
2.3
Von den Geländedaten zur Datenbank
Um im Rahmen von landesweiten Hochrechnungen von Monitoringdaten auf Untersu-
chungsflächen, die 0,5 % der Landesfläche repräsentieren, möglichst präzise Ergebnisse
mit akzeptablen Konfidenzintervallen zu erzielen, sind neben einem gut durchdachten
Stichprobendesign auch hochqualitative Daten Voraussetzung. Die Kartierarbeit wird als
Auftragsarbeit an fachkundige Kartierbüros bzw. BiologInnen, LandschaftsökologInnen,
BotanikerInnen oder ZoologInnen (OrnithologInnen) vergeben. Sowohl für das Modul „Bio-
toptypen/Strukturen/Flora“ als auch für das Modul „Brutvögel“ sind für die ÖFS zur Gewähr-
leistung standardisierter Erfassungsmethoden umfangreiche und detaillierte Kartieranlei-
tungen erstellt worden (Biotop- und Lebensraumtypenkatalog NRW, LANUV 2016, LANUV
2019). Da inzwischen alle ÖFS-Untersuchungsflächen bereits mehrmals kartiert bzw. im
Gelände aktualisiert worden sind, werden für die Geländearbeit die Daten der Letztkartie-
rung als Datenreports (Abb. 7 und 8) sowie die graphischen Abgrenzungen der einzelnen
Kartiereinheiten den Kartierbüros zur Verfügung gestellt.
Die Erfassung der fachlichen Sachdaten erfolgt im Gelände in analoger Form. Topografi-
sche Karten und Luftbildkarten dienen als Grundlage (Abb. 9). Für die spätere, digitale Da-
tenerfassung durch die Kartierbüros werden die Grafik- und Sachdaten der vorangegange-
nen Kartierungen digital zur Verfügung gestellt. Bei den Sachdaten werden jedoch numeri-
sche/quantitative Angaben verdeckt, so dass auch bei unveränderten Zuständen die aktuel-
len Daten immer wieder bewusst neu eingetragen werden müssen.
Bei Eingang der digitalen Daten im LANUV durchlaufen diese eine automatisierte, tech-
nisch-fachliche Plausibilitäts- und Qualitätsprüfung. Hierbei werden vor allem fehlende Da-
ten und Datensätze, die zueinander grob fachlich nicht zusammenpassen, determiniert und
zusammengestellt. Diese Mängelliste wird nachfolgend von den Kartierbüros abgearbeitet
und somit fehlende Daten ergänzt bzw. Unplausibilitäten korrigiert. Nach erneutem Eingang

26
der überarbeiteten Kartierdaten erfolgt eine umfassende fachliche Plausibilitätskontrolle.
Hierzu gehören z.B.:
Prüfung der Abgrenzungen der Kartiereinheiten anhand aktueller Luftbilder,
Prüfung stichprobenhaft bzw. in Einzelfällen durch Vor-Ort-Kontrolle,
Abgleich der Pflanzenliste mit der vegetationskundlichen Einstufung insbesondere bei
FFH-LRT,
Abgleich der Pflanzenartenliste mit der fachlichen Bewertung: allgemeine Biotopbewer-
tung, FFH-LRT-Bewertung, HNV-Bewertung,
Abgleich der Strukturparameter mit der fachlichen Bewertung: allgemeine Biotopbewer-
tung, FFH-LRT-Bewertung, HNV-Bewertung,
Auch bei diesem Arbeitsschritt sind in der Regel Rücksprachen, Korrekturen und Ergän-
zungen durch die Kartierbüros erforderlich, bevor die geprüften Daten in eine zentrale Da-
tenbank eingespeist werden können.
Zur Aufrechterhaltung eines hohen fachlichen Niveaus bei den eingesetzten KartiererInnen
und Kartierbüros und zur Feinabstimmung sowie Besprechung von Neuerungen und Wei-
terentwicklungen bei den Kartiervorschriften, finden jährliche KartiererInnentreffen statt, bei
denen häufige Probleme und Fragen umfassend diskutiert und fachlich abgestimmt wer-
den. Hierzu gehören auch fachliche Anregungen aus dem Kreis der KartiererInnen, die sich
im Rahmen der Geländearbeit ergeben.

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27
Abb. 7: Sachdatenreport der Letztkartierung als Grundlage für die Aktualisierung im Gelände,
Teil 1.

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28
Abb. 8: Sachdatenreport der Letztkartierung als Grundlage für die Aktualisierung im Gelände,
Teil 2.

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29
Abb. 9: Topografische Karten und Luftbildkarten sind die Grundlagenkarten für die Geländearbeit
(Quelle: eigene Darstellung, Geobasisdaten und Luftbild © Geobasis NRW).
3
„ÖFS – PLUS“
Die Ökologische Flächenstichprobe ist seit über 20 Jahren zentrales Modul im Landes-
Biodiversitätsmonitoring. In dieser Zeit haben sich immer wieder zusätzliche Fragestellun-
gen und Anforderungen ergeben, für die ergänzende Parameter zusätzlich erhoben und
bereitgestellt werden mussten. In nachfolgend aufgeführten Fällen ist nicht ein jeweils
gänzlich neues Monitoring eingerichtet worden, sondern das etablierte ÖFS-Monitoring ist
erweitert bzw. ergänzt worden. Maßgebliche Gründe hierfür sind methodischer oder syner-
getischer Art.
3.1
FFH-LRT-Monitoring
Einige häufige FFH-LRT werden durch das ÖFS-Untersuchungsnetz wegen ihrer landes-
weiten Häufigkeit und Verteilung ausreichend oft erfasst, so dass Auswertungen, z.B. zum
Erhaltungszustand, sowohl für die atlantische als auch die kontinentale Region über die
ÖFS ermöglicht werden. Für weniger häufige FFH-LRT, die nicht über die ÖFS abgedeckt
werden konnten, wurde das sogenannte Biotopmonitoring um ein repräsentatives Untersu-
chungsnetz für jeden seltenen FFH-LRT erweitert Die statistisch notwendige Untergrenze
liegt bei mindestens 30 Untersuchungsflächen je Einheit. Um in diesen Fällen sowohl die
Kartierergebnisse aus der ÖFS als auch aus dem Biotopmonitoring für Landesaussagen
hochrechnen zu können, ist die Anwendung einer einheitlichen Kartiermethode eine
Grundvoraussetzung. Demensprechend wird die für die ÖFS entwickelte Kartieranleitung
(Biotoptypen/Flora) auch für das Biotopmonitoring angewandt.
3.2
GVO-Monitoring
Im Vorfeld der möglichen Freisetzung und Ausbringung von gentechnisch-verändertem
Saatgut wurde Raps als die Nutzpflanze identifiziert, bei der nachweislich durch Pollen-
transfer gentechnisch-verändertes Erbgut auf acht Pflanzenarten übertragen werden kann.
Um ein landesweites System zu etablieren, das in der Lage ist, gentechnisch-veränderte
Sequenzen bei Wildpflanzen festzustellen, wurde festgelegt, vom spontan wachsenden
Raps und den acht potentiellen Kreuzungspartnern im Rahmen der Kartierungen auf ÖFS-
Untersuchungsflächen Pflanzenproben zu nehmen, die dann in landeseigenen chemischen
Untersuchungsämtern auf das Vorhandensein veränderter Transgene untersucht werden.

30
3.3
Klimafolgenmonitoring
Im Zuge der globalen Klimaveränderung hat das Land NRW auch den Anspruch entwickelt,
klimabedingte Auswirkungen auf die Biodiversität zu erfassen. Im Wesentlichen erfasst die
ÖFS bereits Biotoptypen, Lebensräume, Strukturen, Flora und Fauna, so dass für den Be-
reich „Normallandschaft“ kein eigenes, neues Monitoringsystem für ein Klimafolgenmonito-
ring notwendig ist. Der Schwerpunkt bei der Interpretation der Ergebnisse liegt jedoch ins-
besondere auf der Ursachenforschung und der Frage inwieweit direkte, anthropogene Ein-
flüsse von denen der globalen Klimaveränderung separiert, beschrieben und nachgewiesen
werden können. Um einen der größten Ballungsräume Europas, der sich schon allein durch
eine sehr hohe Bevölkerungsdichte und hohe Bebauungs- und Versiegelungsgrade aus-
zeichnet, gesondert auswerten und betrachten zu können, ist im Rahmen eines sogenann-
ten Klima-Innovationsfonds das ÖFS-Untersuchungsnetz in dem Rhein-Ruhr-Verdich-
tungsraum
auf
die
statistisch
notwendige
Mindestgröße
von
30
ÖFS-Unter-
suchungsflächen verdichtet und erweitert worden (siehe Kap. 4.1).
3.4
Wildnismonitoring
Mit der Umsetzung und Ausweisung von geeigneten Wildnis-(entwicklungs-) Gebieten im
öffentlichen Wald (Staatswald) ging die Etablierung eines geeigneten Monitorings einher.
Um die Entwicklung von wichtigen Strukturparametern von nutzungsfreien Wäldern, wie
Uraltbäume, Großhöhlenbäume oder großdimensionierte Totholzbäume sowie Indikator-
Vogelarten für Altwälder, wie z.B. die Gruppe der Spechte, besser interpretieren zu können,
war die Anwendung der ÖFS-Methode naheliegend – auch um den Vergleich zum Wirt-
schaftswald zu ermöglichen.
Aus allen Wildnisentwicklungsgebieten wurde ein repräsentatives Stichproben-Netz „gezo-
gen“, das mittels der ÖFS-Methodik bearbeitet wird. Bei einigen Wildnisentwicklungsgebie-
ten, die bereits zufällig in ÖFS-Untersuchungsflächen gelegen sind, ergeben sich Syner-
gieeffekte.
3.5
Insektenmonitoring
Erst seit wenigen Jahren ist der intensive Rückgang der Insekten auch in das Bewusstsein
einer breiten Öffentlichkeit gelangt. Insbesondere mit der Veröffentlichung einer Studie des
Entomologischen Vereins Krefeld 2013 (Sorg et al. 2013, Hallmann et al. 2017) wurde
deutschlandweit über den Schutz von Insekten und über ein Insektenmonitoring diskutiert.
Die Erkenntnisse des Krefelder Entomologischen Vereins zum Rückgang der Insekten wa-
ren Anlass, die ÖFS um die Erfassung der Insektenbiomasse zu erweitern. Um repräsenta-
tive Aussagen auch für das gesamte Bundesland zu erhalten, wurde aus dem ÖFS-
Untersuchungsnetz eine repräsentative Unterstichprobe von 60 Untersuchungsflächen ge-
zogen, in denen Malaisefallen aufgestellt wurden und werden (Abb. 10).
Darüber hinaus wird ein vom LANUV gemeinsam mit der Universität Osnabrück gestartetes
Forschungsvorhaben (2019-2022) die Grundlagen für ein landesweites Insektenmonitoring
schaffen. Das Vorhaben wird vom Umweltministerium NRW gefördert (Grüneberg et al.
2019). Dabei wird die Gruppe der Tagfalter entlang von Transekten auf allen ÖFS-
Untersuchungsflächen und die Gruppe der Heuschrecken auf repräsentativen Grünlandflä-
chen auf ÖFS-Untersuchungsflächen erfasst.

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31
Abb. 10: Malaisefalle im Randbereich von Wald und Agrarlandschaft (Foto: H. König).
4
Fazit
Die Ökologische Flächenstichprobe (ÖFS) hat sich nach 20-jähriger Anwendung in NRW
als Analyse- und Überwachungsinstrument für den Zustand und die Entwicklung der Bio-
diversität in der Normallandschaft bewährt. Inzwischen können mit den Ergebnissen zahl-
reiche Indikatoren zu Landes-, Bundes- und EU-Berichtspflichten bedient werden. Die ÖFS
ist so konzipiert, dass bei neuen Fragestellungen zusätzliche Parameter erfasst und in das
Stichprobendesign ergänzt werden können.
Literaturverzeichnis
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Adresse des Autors:
Heinrich König*
FB 25 – „Monitoring, Effizienzkontrolle in Naturschutz und Landschaftspflege“
Landesamt für Natur, Umwelt und Verbraucherschutz (LANUV) NRW
Leibnizstr. 10, 45659 Recklinghausen
E-Mail: *heinrich.koenig@lanuv.nrw.de

33
Heuschrecken als Indikatoren für den ökologischen Zustand des
Offenlandes in Deutschland
Thomas Fartmann
Zusammenfassung
Durch die Transformation von der traditionellen Kulturlandschaft zur industriellen Agrar-
landschaft sind nährstoffarme Habitate großflächig verändert worden. Sowohl die Intensi-
vierung der landwirtschaftlichen Nutzung als auch die Nutzungsaufgabe haben zu Verlust,
Fragmentierung und Degradierung solcher Lebensräume mit negativen Folgen für Heu-
schrecken geführt. Aktuell stellt der Klimawandel eine weitere Gefahr dar.
In diesem Artikel wird die Reaktion von Heuschrecken auf den Landnutzungs- und Klima-
wandel behandelt. Abschließend wird die Bedeutung von Heuschrecken als Bioindikatoren
für Umweltveränderungen dargestellt. Die wichtigsten Umweltfaktoren, die das Vorkommen
von Heuschrecken in fragmentierten Landschaften bestimmen sind erstens die Qualität,
zweitens die Größe und drittens die Konnektivität der Habitate. Trotz des großen Verlusts
an Habitaten, der zunehmenden Isolation der Habitate und abnehmenden Qualität der ver-
bliebenen Habitate, haben sich 26 der 79 bodenständigen Heuschreckenarten als Folge
des Klimawandels in Deutschland ausgebreitet. Das Ausmaß der Arealexpansion variiert
stark zwischen den Arten und hängt von ihren Habitatansprüchen und Ausbreitungsfähig-
keiten sowie der Landschaftsstruktur am Arealrand ab. Heuschrecken sind empfindliche
Indikatoren für Veränderungen auf der Habiat- und Landschaftsebene. Sie reagieren
schnell auf Änderungen der Landnutzung und des Klimas. Zudem sind sie wichtige Surro-
gatarten und Schlüsselorganismen in Graslandökosystemen, da sie zu den wichtigsten
Konsumenten und Nahrungsressourcen für Wirbeltiere (z.B. Vögel und Eidechsen) in Gras-
landökosystemen zählen. Die Kombination aus hoher indikatorischer Bedeutung, leichter
Erfassbarkeit und einfacher Standardisierung der Erfassungsmethoden macht Heuschre-
cken zu einer prädestinierten Insektengruppe für ein Biodiversitätsmonitoring.
Abstract
Due to the transition from traditional land use to modern agriculture throughout Europe,
semi-natural habitats have been subject to severe environmental changes. Both agricultural
intensification and abandonment have caused loss, fragmentation and degradation of such
habitats with adverse effects on Orthoptera. Recently, climate change has become an addi-
tional threat.
In this paper, the response of Orthoptera to (i) land-use change and (ii) climate change was
addressed. Finally, the importance of Orthoptera as bioindicators of environmental change
was highlighted. The most important drivers of Orthoptera species richness in our frag-
mented landscapes are (i) habitat quality, (ii) patch size and (iii) connectivity. Although land-
use change has resulted in a strong habitat loss, an increased isolation and a decrease in
habitat quality of the remaining habitat patches, 26 out of the 79 indigenous Orthoptera
species in Germany expanded their range due to climate warming. The extent of the range
expansion varied greatly among the species and depended on their habitat requirements
and dispersal ability as well as the landscape structure at the range margin. Orthoptera are
sensitive indicators at the habitat and partly landscape scale. They respond rapidly to land-
use and climate change. Moreover, they are important surrogate taxa and key organisms in
grassland ecosystems, as they are the main arthropod consumers and food source for ver-
tebrates (e.g. birds or lizards). The combination of (i) a high sensitivity to environmental

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34
change, (ii) the ease with which they can be sampled and (iii) the high standardisation of
the sampling techniques makes Orthoptera a prime group of insects for biodiversity moni-
toring.
1
Einleitung
Seit der Industrialisierung und insbesondere nach dem zweiten Weltkrieg hat der Mensch
die Umwelt stark verändert (Rockström et al. 2009). Dies hatte dramatische Auswirkungen
auf die Biodiversität. Gegenwärtig sind die Aussterberaten von Pflanzen- und Tierarten tau-
sendmal höher als es natürlicherweise der Fall wäre (De Vos et al. 2014). Entsprechend
prognostizieren Forscherinnen und Forscher ein sechstes Massenartensterben, sollte diese
Entwicklung wie bisher voranschreiten (Barnosky et al. 2011). Vor allem die anthropogene
Änderung der Landnutzung hat erheblich zum Verlust der Artenvielfalt beigetragen (Sala et
al. 2000, Foley et al. 2005). Seit Ende des letzten Jahrtausends ist zudem die Bedeutung
des ebenfalls menschengemachten Klimawandels für den Rückgang der Artenvielfalt im
wissenschaftlichen Fokus (Essl, Rabitsch 2013, Streitberger et al. 2016).
Der Landnutzungswandel hat zu gravierenden Veränderungen der mitteleuropäischen
Landschaften geführt (Gatter 2000, Fartmann 2006, 2017a, b, Ellenberg, Leuschner 2010,
Poschlod 2015, Finck et al. 2017). Die Siedlungs- und Verkehrsfläche hat deutlich zuge-
nommen und extensiv oder kaum genutzte Habitate wie Magerrasen oder Heiden haben
massiv abgenommen (Fartmann 2006, 2017a, 2017b). Letztere kommen heute meist nur
noch kleinflächig und isoliert in unserer Landschaft vor. Die Qualität der verbliebenen Habi-
tate in diesen fragmentierten Landschaften ist oft durch Nutzungsintensivierung oder
-aufgabe sowie atmosphärische Stickstoffeinträge (Stevens et al. 2004) nur noch gering
(Veen et al. 2009, Fartmann 2017a, 2017b).
Abb. 1: Kurzflügelige Beißschrecke (
Metrioptera brachyptera
): eine flugunfähige Heuschreckenart,
die geschlossene Populationen ausbildet (Foto: T. Fartmann).
Die Jahresmitteltemperaturen sind in Deutschland im letzten Jahrhundert um bis zu 1 °C
gestiegen (Jonas et al. 2005, Rapp 2000, UBA 2006). In diesem Jahrhundert wird sogar
von einem Anstieg von 2,5 - 3,5 °C ausgegangen (UBA 2006). Der Jahresniederschlag hat
im letzten Jahrhundert in Westdeutschland um bis zu 20 % zugenommen (insbesondere im
Winter, bei Abnahme im Sommer), während in Ostdeutschland kein klarer Trend erkennbar
war (Leuschner, Schipka 2004). Zukünftig könnten sich der Anstieg der Winterniederschlä-
ge und der Rückgang der Sommerniederschläge fortsetzen (UBA 2006). Extreme Wetter-
ereignisse wie Hitzewellen (wie im Sommer 2018), Starkniederschläge oder Stürme dürften
häufiger auftreten (Jonas et al. 2005). Eine ausführliche Übersicht über die Auswirkungen
des Klimawandels auf die Biozönosen in Mitteleuropa geben Streitberger et al. (2016).

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35
Aktuell kommen 79 Heuschreckenarten bodenständig in Deutschland vor (Fischer et al.
2016). Sie besiedeln hier eine Vielzahl von Offenlandhabitaten, insbesondere extensiv ge-
nutzte und nährstoffarme (Detzel 1998, Schlumprecht, Waeber 2003). Die meisten Heu-
schreckenarten können selbst in isolierten Habitaten über lange Zeit überleben, sofern die-
se groß genug sind und eine günstige Habitatqualität aufweisen (Fartmann 2017a, b). Ein
typisches Beispiel für eine Art, die geschlossene Populationen ausbildet ist die flugunfähige
Kurzflügelige Beißschrecke (
Metrioptera brachyptera
) (Poniatowski, Fartmann 2010; Abb.
1). Flugfähige und deutlich mobilere Arten – wie die meisten Tagfalter, aber auch einige
Heuschrecken (Abb. 2) – weisen dagegen eher Metapopulationsstrukturen auf. Ihr Vor-
kommen hängt von der Qualität, Größe und Isolation der Habitate ab (Thomas et al. 2001,
Anthes et al. 2003, Wallis De Vries 2004, Eichel, Fartmann 2008, Reich 2006, Stuhldreher,
Fartmann 2014, Poniatowski et al. 2018).
Basierend auf den zuvor gemachten Ausführungen können Arten, die geschlossene Popu-
lationen aufweisen als Indikatoren für die Habitatqualität herangezogen werden (Fartmann
2017a, b). Metapopulationsarten gelten darüber hinaus als Indikatoren für die Landschafts-
struktur: Sie sind auf ein Netz von Habitaten mit günstiger Qualität und ausreichender Grö-
ße in räumlicher Nachbarschaft angewiesen. Die Übergänge zwischen Arten mit geschlos-
senen Populationen und Metapopulationen sind teilweise fließend.
Da die Bedeutung der Schlüsselfaktoren Flächengröße, Habitatqualität und Isolation für
das Vorkommen von Heuschrecken in der stark durch den Menschen modifizierten mittel-
europäischen Kulturlandschaft in Fartmann (2017a, b) ausführlich dargestellt wurde, soll
der Fokus dieses Artikels erstens auf den Auswirkungen des rezenten Landnutzungs- und
Klimawandels auf die Verbreitung der Heuschrecken und zweitens der Bedeutung von
Heuschrecken für das ökologische Monitoring liegen.
Abb. 2: Gefleckte Schnarrschrecke (
Bryodemella tuberculata
): eine flugfähige
Heuschreckenart, die Metapopulationen ausbildet (Foto: T. Fartmann).
2
Auswirkungen des Klimawandels auf Heuschrecken
Der großflächige Verlust, die zunehmende Isolation und oft geringere Qualität der verblie-
benen Habitate in unserer Landschaft (Kap. 1) hat für das Gros der Heuschreckenarten
stark negative Auswirkungen (Fartmann, Mattes 1997, Detzel 1998, Maas et al. 2002,
Schlumprecht, Waeber 2003, Poniatowski, Fartmann 2008, Fartmann et al. 2012, Löffler,
Fartmann 2017). Trotz dieser negativen Effekte des Landnutzungswandels konnten zahl-
reiche Heuschreckenarten ihr Areal in Deutschland seit Ende der 1980er-Jahre aufgrund
der Klimaerwärmung erweitern (Abb. 3; Poniatowski et al. 2018, Löffler et al. 2019). Insbe-
sondere in den ehemals sommerkühlen Regionen wie den meisten Mittelgebirgen, dem
atlantisch geprägten Nordwesten Deutschlands und den küstennahen – durch Nord- und

36
Ostsee klimatisch gepufferten – Regionen haben sich zahlreiche Arten ausgebreitet. Das
Spektrum der betroffenen Heuschrecken reicht von Offenbodenspezialisten (z.B.
Oedipoda
caerulescens
; Brose, Peschel 1998) über Arten mittlerer Stadien der Offenlandsukzession
(z.B.
Roeseliana roeselii
; Poniatowski et al. 2012) bis hin zu typischen Bewohnern hoch-
wüchsiger Brachen (z.B.
Phaneroptera falcata
; Grein 2007). Zudem sind sowohl ausge-
sprochen xerophile Arten (z.B.
Sphingonotus caerulans
; Kettermann, Fartmann 2018) als
auch hygrophile Arten unter den expandierenden Taxa (z.B.
Stethophyma grossum
;
Trautner, Hermann 2008). Gemeinsames Kennzeichen aller 26 Arten, die aktuell vom Kli-
mawandel profitieren (Poniatowski et al. 2018, Löffler et al. 2019) sind zumindest eine ge-
wisse Thermophilie sowie meist eine (obligat oder fakultativ) vorhandene Flugfähigkeit oder
effektive passive Ausbreitungsmechanismen (z.B.
Meconema meridionale
, Abb. 3; Maas et
al. 2002).
Zu den vom Klimawandel negativ betroffenen Arten gehören nach jetzigem Kenntnisstand
vermutlich
Decticus verrucivorus
,
Metrioptera brachyptera
,
Omocestus viridulus
,
Pseu-
dochorthippus montanus
und
Tettigonia cantans
(Poniatowski et al. 2018). Alle fünf Arten
weisen relativ austrocknungsempfindliche Eier auf. Die wenigen in Deutschland ausschließ-
lich montan und alpin verbreiteten Arten dürften ebenfalls Verlierer des Klimawandels auf-
weisen.
Besonders gut erforscht sind die Auswirkungen des Landnutzungs- und Klimawandels auf
mögliche Arealveränderungen bei flügeldimorphen Beißschrecken. Sowohl die Kurzflügeli-
ge Beißschrecke (
Metrioptera brachyptera
) als auch Roesels Beißschrecke (
Roeseliana
roeselii
) sind normalerweise kurzflügelig und flugunfähig (Poniatowski, Fartmann 2009). Bei
Dichtestress in der frühen Larvalphase kommt es allerdings bei beiden Arten zur Ausbil-
dung makropterer Formen (Poniatowski, Fartmann 2009, 2011a, 2011b), die flugfähig sind
(Poniatowski, Fartmann 2011c). Aufgrund des Klimawandels traten in der jüngsten Vergan-
genheit gehäuft warme Frühjahre auf, die eine geringe Larvensterblichkeit und höhere Po-
pulationsdichten zur Folge hatten (Abb. 4).
Die Dichten des Habitatspezialisten
M. brachyptera
sind natürlicherweise im Freiland deut-
lich geringer als die des Habitatgeneralisten
R. roeselii
. Bei
M. brachyptera
werden daher
im Freiland – trotz Klimawandel – so gut wie nie Larvendichten festgestellt, die zur Ausbil-
dung makropterer Tiere führen. Selbst in den wenigen Fällen, in denen dies der Fall ist sind
die Chancen auf eine erfolgreiche Ausbreitung gering, da in unserer fragmentierten Land-
schaft kaum noch geeignete Habitate in erreichbarer Nähe vorhanden sind (Poniatowski,
Fartmann 2011b). Deutlich anders ist die Situation beim Habitatgeneralisten
R. roeselii
. Die
durchschnittlichen Freilanddichten sind generell deutlich höher als bei
M. brachyptera
und
in warmen Frühjahren kommt es inzwischen regelmäßig zur Ausbildung makropterer Tiere;
Makropterenanteile von über 20 % innerhalb der Populationen sind inzwischen keine Sel-
tenheit (Poniatowski, Fartmann 2011a und b). Diese makropteren Tiere sind deutlich mobi-
ler als die kurzflügeligen Individuen (Poniatowski, Fartmann 2011c). Da geeignete Habitate
für die Art weit verbreitet sind, kann sich
R. roeselii
ausbreiten und dem Klimawandel fol-
gen.

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37
Abb. 3: Verbreitung von a) Chrysochraon dispar, b) Conocephalus fuscus, c) Meconema meridio-
nale, d) Mecostethus parapleurus, e)
Oecanthus pellucens
, f)
Phaneroptera falcata
, g)
Ro-
eseliana roeselii
und h)
Ruspolia nitidula
in Deutschland. Die Verbreitungslücken von
C. fuscus
und
P. falcata
in Brandenburg sind auf fehlende Daten zurückzuführen (Poni-
atowski et al. 2018).

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38
Abb. 4: Schematische Darstellung der Auswirkungen des Klimawandels auf den Habitat-
spezialisten Kurzflügelige Beißschrecke (
Metrioptera brachyptera
) und den Habitatgenera-
listen Roesels Beißschrecke (
Roeseliana roeselii
) (Poniatowski, Fartmann 2011a und b).
3
Ökologisches Monitoring mit Heuschrecken
Heuschrecken sind sensible Bioindikatoren auf der Habitat- und teilweise Landschaftsebe-
ne (Kap. 1, Fartmann 2017a, b). Sie reagieren gleichermaßen empfindlich auf Veränderun-
gen der Landnutzung als auch des Klimas (Kap. 1 und 2). Darüber hinaus sind sie eine
wichtige Surrogat-Artengruppe. So zeigen Heuschrecken nach Sauberer et al. (2004) sehr
ähnliche Reaktionsmuster auf Umweltveränderungen in Agrarlandschaften wie Moose, Ge-
fäßpflanzen, Schnecken, Spinnen, Laufkäfer, Ameisen und Vögel. Allan et al. (2014) konn-
ten zudem nachweisen, dass Heuschrecken ähnlich stark negativ auf eine Intensivierung
der Graslandnutzung reagieren wie Höhere Pflanzen, Flechten, Spinnen und Schmetterlin-
ge. Im Vergleich zu vielen anderen indikatorisch bedeutsamen Taxa, inklusive der zuvor
genannten Gruppen, lassen sie sich aber auch anhand lebender Tiere leicht bestimmen
(Fischer et al. 2018) und mit relativ geringem Zeitaufwand standardisiert erfassen (z.B. Po-
niatowski, Fartmann 2008, Fartmann et al. 2012, Helbing et al. 2014, Löffler, Fartmann
2017). Darüber hinaus sind Heuschrecken Schlüsselorganismen (key species) in Gras-
landökosystemen (Curry 1994), da sie bei hoher Abundanz eine wichtige Nahrungsquelle
für Wirbeltiere (insbesondere eine Reihe von Vogelarten und Eidechsen) darstellen (Abb.
5) (Belovsky, Slade 1993).
Wie aus den zuvor gemachten Ausführungen hervorgeht, zählen Heuschrecken zu den
prädestinierten Insektengruppen für ein Biodiversitätsmonitoring in Offenlandhabitaten. Die
Kombination aus hoher indikatorischer Bedeutung, leichter Erfassbarkeit und guter Stan-
dardisierung der Erfassung wird von keiner anderen Insektengruppe erreicht.

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39
Abb. 5: Der Weißstorch (
Ciconia ciconia
) zählt zu den Vogelarten, die von hohen Heuschrecken-
dichten profitiert (Foto: T. Fartmann).
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Adresse des Autors:
Prof. Dr. Thomas Fartmann*
Universität Osnabrück
Abteilung für Biodiversität und Landschaftsökologie
Barbarastraße 11, 49076 Osnabrück
E-Mail: *t.fartmann@uos.de

43
Anwendung digitaler Methoden zur Erfassung von marinen Wirbeltieren
Esther Rickert und Mirko Hauswirth
Zusammenfassung
Die Erfassung von marinen Wirbeltieren ermöglicht es die Verbreitungen sowie die Popula-
tionsdichten abzuschätzen und so den Zustand von Populationen bewerten und ggf. recht-
zeitig schützen zu können. In deutschen Gewässern wird das Monitoring von marinen Wir-
beltieren innerhalb der ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ) durch das Bundesministe-
rium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMU) und das Bundesamt für Na-
turschutz (BfN) vertreten.
Das Monitoring von Seevögeln und Meeressäugetieren innerhalb dieser Meeresgebiete
erfolgt mithilfe unterschiedlicher Linientransekt-Erfassungsmethoden. Folgende Methoden
kommen dabei zum Einsatz: schiffs- und flugzeuggestützte beobachterbasierte Erfas-
sungsmethoden sowie flugzeuggestützte digitale Erfassungsmethoden. Der größte Teil des
Monitorings in deutschen Gewässern wurde bisher mithilfe der flugzeuggestützten be-
obachterbasierten Erfassungsmethoden durchgeführt. Der Vorteil dieser Methode ist, dass
große Meeresgebiete zeit- und kosteneffizient erfasst werden können.
Mit dem Ausbau der Offshore-Windparks in der deutschen Nord- und Ostsee wurde diese
Erfassungsmethode innerhalb von Offshore-Windparks aufgrund von Sicherheitsbedenken
verboten. Eine sichere Alternative stellen die flugzeugbasierten digitalen Erfassungsmetho-
den dar, da diese Methoden in deutlich größeren Flughöhen operieren und somit eine Kolli-
sion mit Windkraftanlagen ausgeschlossen werden kann. Zurzeit existieren verschiedene
digitale Kamerasysteme sowie Bildanalyseverfahren, die zur Erfassung von Seevögeln und
Meeressäugetieren in deutschen Offshore-Windparkgebieten eingesetzt werden. Die ver-
gleichsweise neuen digitalen Erfassungsmethoden unterliegen derzeit noch keiner Kalibrie-
rung. Eine vergleichende Analyse der verschiedenen Erfassungsmethoden sowie die Er-
mittlung von Kalibrierungsfaktoren stellt einen ersten wichtigen Schritt in Richtung Ver-
gleichbarkeit der verschiedenen Methoden dar. Dies ist nötig, um eine einheitliche Bewer-
tung ökologisch wichtiger und schützenswerter Artgruppen zu gewährleisten.
Abstract
The monitoring of marine wildlife allows an estimation of the distribution and population
densities in order to assess their status and to make timely decisions on the application of
conservation actions. Within the Exclusive Economic Zone (EEZ), the responsibility for the
monitoring of marine vertebrates belongs to the Federal Ministry for the Environment, Na-
ture Conservation and Nuclear Safety (BMU) and the Federal Agency for Nature Conserva-
tion (BfN).
The monitoring of seabirds and marine mammals is performed by means of different line
transect methods. The following monitoring techniques have been applied: ship and aircraft
observer-based methods as well as airborne digital monitoring methods. So far, most of the
vertebrate monitoring in German waters has been performed by means of the airborne ob-
server-based method. The great advantage of this method is that large marine areas can
be surveyed in a time and cost-efficient manner.
With the expansion of offshore wind farms in the German North Sea and the Baltic, this
monitoring method has been banned from offshore wind farm areas due to safety concerns
of the low altitudes required to perform them effectively. Aircraft-based digital monitoring
methods represent a safe alternative for monitoring tasks in these areas since they can

44
take place from a higher altitude and thus the collision risk with wind turbines can be miti-
gated. Currently, a range of digital camera systems as well as different image analysis pro-
cesses are used to monitor seabirds and marine mammals within German offshore wind
farm areas. The comparatively new digital monitoring methods are not yet calibrated. A
comparative analysis of the different monitoring methods as well as the determination of
calibration factors represents an important first step towards comparability of the different
methods. This is necessary to ensure a consistent assessment of ecologically important
species groups.
1
Marines Monitoring in deutschen Gewässern
– Ausgangslage
Mit Inkrafttreten der europäischen Fauna-Flora-Habitat-Richtlinie (FFH-RL) 1992 verpflich-
teten sich die Mitgliedsstaaten der EU, ein zusammenhängendes Netz von Schutzgebieten
zu schaffen. Diese Gebiete von gemeinschaftlicher Bedeutung (Fauna-Flora-Habitat-
Richtlinie, 92/43/EWG vom 21. Mai 1992) bilden zusammen mit den Europäischen Vogel-
schutzgebieten gemäß der EU-Vogelschutzrichtlinie (VRL) (79/409/EWG vom 02. April
1979) das Schutzgebietssystem Natura 2000. Für die Umsetzung von Natura 2000 an Land
und in den Hoheitsgewässern (innerhalb der 12-Seemeilen-Zone) sind in Deutschland die
Bundesländer zuständig. Im Bereich der daran anschließenden ausschließlichen Wirt-
schaftszone Deutschlands (AWZ; 12 bis 200 Seemeilen von der Küstenbasislinie) wird der
Meeresnaturschutz durch das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare
Sicherheit (BMU) und das Bundesamt für Naturschutz (BfN) vertreten. Die Bundesrepublik
Deutschland hat somit gemäß BNatSchG die gesetzliche Zuständigkeit für 32.991 km²
Meeresfläche in der deutschen Nord- und Ostsee, in der sie sich auf Grundlage dieser EU-
Richtlinien bereits 1992 verpflichtet hat, ein zusammenhängendes Netz von Schutzgebie-
ten zu schaffen. Neben anderen naturschutzfachlichen Verpflichtungen ist das Monitoring
und die Bewertung des Erhaltungszustands geschützter Arten und Lebensräume Bestand-
teil
der
Schutzaufgaben.
(https://www.bfn.de/themen/meeresnaturschutz/nationale-
meeresschutzgebiete.html, 28. Mai 2018).
Im Jahr 2004 hat Deutschland der EU-Kommission 10 Natura 2000-Gebiete innerhalb der
deutschen AWZ von Nord- und Ostsee gemeldet und im September 2017 wurden diese
Gebiete durch sechs Schutzgebietsverordnungen national unter Schutz gestellt (Abb. 1,
Nordsee: Doggerbank, Sylter Außenriff – Östliche Deutsche Bucht, Borkum Riffgrund; Ost-
see: Fehmarnbelt, Kadetrinne, Pommersche Bucht – Rönnebank). Sie schließen die zur
Umsetzung der VRL bereits ausgewiesenen Naturschutzgebiete (NSG) mit ein und erset-
zen die beiden bereits bestehenden Naturschutzgebietsverordnungen.
Die Bestimmungen der FFH-RL sowie der VRL verpflichten die EU-Mitgliedsstaaten, für alle
Lebensräume und Arten von gemeinschaftlichem Interesse einen günstigen Erhaltungszu-
stand und damit die Sicherung der Artenvielfalt zu erreichen. Sie sind verpflichtet, den Zu-
stand der zu schützenden Lebensräume und Arten zu überwachen und über den Erfolg
ihrer Schutzmaßnahmen zu berichten. Um diesen Verpflichtungen gerecht zu werden, wur-
den die für Natura 2000 relevanten Schutzgüter entsprechende Monitoring-Programme
entwickelt. Die Vorgaben für dieses Monitoring und die Berichtspflichten ergeben sich aus
den Anforderungen dieser Richtlinien zusammen mit den Anforderungen an die Regional-
konventionen Oslo-Paris Konvention (OSPAR), Helsinki-Konvention
(HELCOM)
und die
Trilaterale
Wattenmeer-Kooperation
(TWSC),
sowie
an
die
Meeresstrategie-
Rahmenrichtlinie (MSRL). Letztgenannte dient als Umweltsäule der EU-Meerespolitik dem
Schutz und Erhalt der europäischen Meeresumwelt und verpflichtet die Mitgliedsstaaten zu

image
45
weitergehenden entsprechenden Monitoring-Programmen (Art. 11 MSRL). Das MSRL-
Monitoring in Deutschland folgt auf dieser Grundlage einer eigenen Struktur mit MSRL-
Monitoring- und Subprogrammen und der Einteilung der Deskriptoren zur Festlegung des
guten Umweltzustands (Anhang I MSRL). Die Entwicklung und Durchführung dieser MSRL-
Monitoring-Programme werden mit den Anrainerstaaten der Nord- und Ostsee mit dem Ziel
abgestimmt, die Vergleichbarkeit von Monitoring und Bewertung innerhalb der Meeresregi-
onen zu gewährleisten. Auch hierbei stützt sich Deutschland auf die Strukturen und die
Ergebnisse der langjährig bestehenden regionalen Übereinkommen und Kooperationen
OSPAR,
HELCOM
und
TWSC.
Für die Bewertung des Erfolges von Schutzmaßnahmen
und Programmen zur ökosystemgerechten und nachhaltigen Nutzung werden weiterhin
spezifisch entwickelte Indikatoren verwendet, so zum Beispiel die unter OSPAR entwickel-
ten EcoQOs (Ecological Quality Objectives).
Abb. 1: Naturschutzgebiete (NSG) in der deutschen Nord- und Ostsee innerhalb der
ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ). Die graue Linie zeigt die Grenze der deutschen
AWZ, die blauen Flächen weisen die NSG innerhalb der deutschen AWZ aus. Map data ©
OpenStreetMap contributors.
Aus diesen umfangreichen Anforderungen der europäischen Richtlinien und Regionalab-
kommen leiten sich die Schutzgüter der Meeressäugetiere, Fische, Seevögel, benthischen
Arten und Biotope ab, die über das Monitoring erfasst werden müssen.
2
Monitoring mariner Wirbeltiere
Das vom BfN seit 2007 durchgeführte reguläre Monitoring der marinen Wirbeltiere umfasst
die Überwachung des Erhaltungszustands und die Erfassung von Bestandsentwicklungen
dieser Arten (Sonntag et al. 2010, Gilles et al. 2010, 2011 und 2014, Markones et al. 2011,
2012 und 2014, Viquerat et al. 2015). Von den in der deutschen AWZ vorkommenden sie-
ben Meeressäugetierarten und sechs Fischarten, die im Anhang II der FFH-RL aufgeführt
sind, kommen nur Schweinswale, Kegelrobben und Seehunde in ausreichender Zahl vor.
Neuere Beobachtungen lassen darauf schließen, dass auch Zwergwale die deutsche AWZ
im Bereich der Doggerbank regelmäßig auf ihren Wanderungen nutzen. Für diese Arten
von gemeinschaftlichem Interesse trägt Deutschland eine besondere Verantwortung. Auf-
grund einer Vereinbarung zwischen dem Bund und den Küstenbundesländern ist das BfN
für das Monitoring der Wale zuständig, während das Monitoring der Robben in der Zustän-
digkeit der Länder liegt. Weiterhin wurden in der deutschen AWZ 25 Vogelarten identifiziert,
welche die küstenfernen Bereiche der deutschen Nord- und Ostsee regelmäßig als Nah-
rungs-, Rast- oder als Mausergebiet nutzen. Dies sind die in Anhang I der europäischen
VRL aufgeführten Arten sowie die regelmäßig auftretenden Zugvogelarten in der deut-
schen AWZ der Nord- und Ostsee (Artikel 4 (2) VRL).

46
Um Unterschiede in der Entwicklung belastbar darstellen zu können, ist der Erhaltungszu-
stand sowohl innerhalb als auch außerhalb von Natura 2000-Gebieten zu erfassen. Für die
Bewertung des Erhaltungszustandes werden Angaben über die Verbreitung von Arten und
ihren Habitaten verlangt. Hier spielt die Größe der Bestände eine wichtige Rolle. Dem Mo-
nitoring kommt eine hohe Bedeutung zu, da z.B. die Feststellung einer Verschlechterung
des Erhaltungszustands die Umsetzung von Maßnahmen erfordert, die ggf. auch zu Ein-
schränkungen bestehender Nutzungen führen können, wenn diese ursächlich oder för-
dernd für den negativen Trend sind.
2.1
Beobachterbasierte Erfassungsmethoden
Um den inhaltlichen Anforderungen an eine langfristige und systematische Beobachtung
von Arten und Lebensräumen gerecht zu werden, werden Methoden mit möglichst hochauf-
lösenden Angaben zur Dichte und zur Verbreitung benötigt. Zur Anwendung kommen bei
den Zählungen von Seevögeln und Meeressäugern v.a. international standardisierte Me-
thoden wie die beobachterbasierten Linientransekt-Zählungen vom Schiff oder aus dem
Flugzeug (Gilles et al. 2009; Markones et al. 2009).
Die Erfassung von Seevögeln von Schiffen aus erfolgt in enger Anlehnung an eine für die
nordwesteuropäischen Gewässer standardisierte Methode (Tasker et al. 1984, Garthe et al.
2002, Camphuysen et al. 2004). Hier werden von den beobachtenden Personen auf einem
300 m breiten Transekt parallel zur Kiellinie auf einer Seite des Schiffes alle fliegenden und
schwimmenden Individuen erfasst (Abb. 2 A-B). Die Suche nach den Vögeln erfolgt mit
dem bloßen Auge. Mit dem Fernglas werden Art-, Alters-, Geschlechtsbestimmung usw.
durchgeführt bzw. überprüft (Abb. 2 B). Seetaucher und Meeresenten haben oft hohe
Fluchtdistanzen (Garthe, Hüppop 2004, Schwemmer et al. 2011), daher muss nach ihnen
systematisch mit dem Fernglas gesucht werden, um sie nicht zu übersehen (Garthe et al.
2002, Hüppop et al. 2002).
Abb. 2 A-B: Beobachterbasierte Linientransekt-Zählung zur Erfassung von Seevögeln und
Meeressäugern vom Schiff. A: Forschungsschiff Heincke (Alfred-Wegener Institut,
Bremerhaven) während einer Forschungsausfahrt in der Nordsee 2013. B: Zwei
beobachtende Personen auf dem Peildeck der Heincke während einer Linientransekt-
Zählung (Foto: M. Petrikowski).
Bei Linientransekt-Zählungen sowohl von Meeressäugetieren als auch von Seevögeln wer-
den die Tiere quantitativ erfasst. Die Methode zur Seevogelerfassung unterscheidet sich
dabei in Details von der Schweinswalerfassung und wird u.a. von Kahlert et al. (2000), Die-
derichs et al. (2002) und Camphuysen et al. (2004) beschrieben. Die Standarderfassungs-
methodik wird nach der so genannten „line-transect distance sampling“ Methode durchge-
führt (Buckland et al. 2001).

47
Bei den beobachterbasierten Flügen befindet sich das Flugzeug in einer konstanten Flug-
höhe von 183 m (600 ft) mit einer Geschwindigkeit von 185 km/h (100 kn) zur Erfassung
von marinen Säugern bzw. in einer Flughöhe von 76 m (250 ft) mit 180 km/h (97 kn) zur
Erfassung von Seevögeln. Aus Sicherheitsgründen werden beobachterbasierte Erfas-
sungsflüge nur mit zweimotorigen Flugzeugen durchgeführt, z.B. vom Typ Partenavia P68.
In der Regel sitzen zwei beobachtende Personen in der ersten Sitzreihe (Abb. 3 A) an nach
außen gewölbten Fensterscheiben (sog. bubble windows, siehe Abb. 3 B). Alle Beobach-
tungen werden während des Fluges sekundengenau auf ein digitales Diktiergerät gespro-
chen und gespeichert. Dabei werden Angaben zur Art, Anzahl, Alter, Geschlecht und dem
Verhalten sowie der Flug- bzw. Schwimmrichtung der Seevögel und Wale erfasst. Die ge-
naue Position wird während des Fluges von einem GPS-Gerät aufgezeichnet, wodurch
jede Beobachtung lokalisiert werden kann.
Abb. 3 A-B: Beobachterbasierter Erfassungsflug mit einer Partenavia P68. A: Während des Fluges
sitzen zwei beobachtende Personen in der ersten Sitzreihe und erfassen zu beiden Seiten
Seevögel sowie marine Meeressäuger. B: Beobachter am sog. bubble window mit zur Ori-
entierung aufgeklebten Markierungen. Die Erfassung erfolgt nach einer international stan-
dardisierten Linientransekt-Methode (Foto: E. Rickert).
2.2
Digitale Erfassungsmethoden
Im Jahr 2013 wurde die Umstellung von beobachterbasierten Erfassungsflügen auf digitale
Erfassungssysteme für Umweltverträglichkeitsstudien im Offshore-Bereich gemäß dem
Standarduntersuchungskonzept 4 (StUK4, BSH 2013) verbindlich festgelegt und beobach-
terbasierte Erfassungsflüge in Offshore-Windparkgebieten verboten. Diese Umstellung
wurde aus Sicherheitsgründen vorgeschrieben, da sich die Windenergieanlagen mit einer
Nabenhöhe von ca. 90 m (BSH, BMU 2014), unmittelbar in der Flughöhe der beobachter-
basierten Erfassungsflüge (Diederichs et al. 2002) befinden und somit gefährliche Hinder-
nisse darstellen. Durch den weiter voranschreitenden Ausbau der Offshore-Windenergie
(BSH 2017), werden beobachterbasierte Erfassungen von Seevögeln und Meeressäugern
in der deutschen Nord- und Ostsee in Zukunft stark eingeschränkt. Digitale Erfassungen für
Monitoring-Vorhaben in Windparkflächen werden daher an Bedeutung gewinnen.
Die digitale, flugzeugbasierte Erfassung von Seevögeln und Meeressäugern ist somit in
Deutschland vergleichsweise neu. Zurzeit existieren verschiedene digitale Kamerasysteme
sowie Bildanalyseverfahren, die zur flugzeugbasierten Erfassung von Seevögeln und Mee-
ressäugern in deutschen Offshore-Gebieten eingesetzt werden (Thaxter, Burton 2009, Co-
ppack, Weidauer 2014, Coppack et al. 2015, Weiß et al. 2016). Bei den eingesetzten

48
Kamerasystemen handelt es sich um hochauflösende Digitalkameras, die Standbilder oder
Videos aus einer Flughöhe zwischen 400 und 550 m mit einer Bodenauflösung von meist
2 cm aufzeichnen können und so im jeweiligen Untersuchungsgebiet alle fliegenden und
schwimmenden Individuen und Objekte erfassen (Thaxter, Burton 2009, Coppack, Wei-
dauer 2014, Coppack et al. 2015, Weiß et al. 2016).
Abb. 4 A-C: A: Hochflügelige, zweimotorige Kleinflugzeuge vom Typ Partenavia P.68, mit eingebau-
ten Kamerasystemen. B: Gyrostat mit zwei Mittelformatkameras zur Standbilderfassung. C:
Energieversorgungs-, Speicher- und Kontrolleinheiten der Kameraplattform montiert im
Flugzeuginneren (© 2016 DAISI; IfAÖ GmbH).
Zur Durchführung der digitalen Erfassungsflüge werden in der Regel genau wie bei den
beobachterbasierten Erfassungsflügen, hochflügelige, zweimotorige Kleinflugzeuge vom
Typ Partenavia P.68 eingesetzt (Abb. 4 A). Während der Erfassungsflüge sind die Kame-
rasysteme in einer Bodenluke im Flugzeug montiert und mithilfe einer gyroskopischen Platt-
form gegen Erschütterungen und Vibrationen stabilisiert (Abb. 4 B). Über eine Compute-
reinheit an Bord des Flugzeuges werden die gyroskopisch stabilisierten Kamerasysteme
gesteuert sowie das Bildmaterial gespeichert (Abb. 4 C, Coppack, Weidauer 2014, Cop-
pack et al. 2015, Weiß et al. 2016).
Während eines digitalen Erfassungsfluges werden die Positionsdaten des Flugzeugs eben-
falls mithilfe des globalen Positionsbestimmungssystem (GPS) erfasst und später zur Geo-
referenzierung des aufgezeichneten Bildmaterials genutzt. Durch die nachträgliche Geore-
ferenzierung wird eine Verortung der detektierten Seevögel und Meeressäuger möglich
(Coppack, Weidauer 2014, Coppack et al. 2015).
2.2.1
Kameraplattformen
Im Folgenden werden exemplarisch zwei unterschiedliche Erfassungsmethoden vorgestellt.
Da die digitalen Erfassungssysteme einer ständigen technischen Weiterentwicklung unter-

49
liegen und spezifische Kameraeinstellungen sowie Flugparameter häufig der jeweiligen
Fragestellung angepasst sind, werden hier nur die wichtigsten Charakteristika der Metho-
den beschrieben.
Eine der Erfassungsmethoden basiert auf vier hochauflösenden Videokameras. Vier Video-
kameras erfassen in einer Standardflughöhe von ca. 549 m (1.800 ft) kontinuierlich die
Meeresoberfläche mit einer Gesamtbreite von 544 m (Abb. 5 A, Weiß et al. 2016). Die zwei
äußeren Videokameras zeichnen dabei die Meeresoberfläche mit einer Streifenbreite von
143 m auf und die zwei inneren Videokameras erreichen eine Breite von 129 m (F. Weiß,
persönliche Kommunikation). Im Offshore-Bereich sind die Videokameras so eingestellt,
dass zwischen den vier Kameras Lücken entstehen (Abb. 5 A). Diese Einstellung erlaubt
es, Doppelzählungen auszuschließen (Weiß et al. 2016).
Eine weitere digitale Erfassungsmethode basiert auf zwei hochauflösenden Standbildkame-
ras. Bei dieser Methode erfassen die zwei Kameras, in einer Flughöhe von ca. 427 m
(1.400 ft), die Meeresoberfläche mit einer Gesamtbreite von ca. 460 m (A. Wegener, per-
sönliche Kommunikation, Abb. 5 B). Jede der zwei Kameras erfasst einen Streifen von
236 m, mit einer mittigen Überlappung von ca. 12 m (A. Wegener, persönliche Kommunika-
tion, Abb.5 B). Diese überlappende Einstellung erlaubt es, Bildverluste durch Sonnenrefle-
xion sowie Vignettierungseffekte des Kameraverschlusses zu kompensieren (Coppack,
Weidauer 2014, Coppack et al. 2015).
Die beschriebenen digitalen Kamerasysteme können Objekte auf der Meeresoberfläche je
nach Flughöhe mit einer Bodenauflösung von meist 2 cm erfassen (Thaxter, Burton 2009,
Coppack, Weidauer 2014, Coppack et al. 2015, Weiß et al. 2016).
Abb. 5 A-B: Schematische Darstellung digitaler Erfassungsmethoden zur flugzeug-basierten Erfas-
sung von Seevögeln und Meeressäugetieren. Die gestrichelten Linien deuten die Kamera-
winkel während der Erfassung an. Die grauen Felder zeigen die erfasste Fläche quer zur
Flugrichtung an. Innerhalb dieser erfassten Fläche ist die Kameraüberlappung in dunkel-
grau dargestellt. Die in dunkel- und hellgrau dargestellten Tiere befinden sich innerhalb
bzw. außerhalb der erfassten Fläche. Die durchgehende Mittellinie stellt die Transektlinie
dar, entlang der die Erfassung erfolgt. A: Digitale Erfassung mit vier hochauflösenden Vi-
deokameras B: Digitale Erfassung mit zwei hochauflösenden Standbildkameras (S. Coppe,
© 2018 FTZ).
2.2.2
Bildanalyseverfahren
Neben den verschiedenen Kamerasystemen unterscheiden sich die digitalen Erfassungs-
systeme auch in Hinblick auf ihre Bildanalyseverfahren. Die Bildanalyse erfolgt nach dem
Flug und gliedert sich im Wesentlichen in drei Bearbeitungsschritte (Coppack, Weidauer
2014, Coppack et al. 2015, Weiß et al. 2016). Da auch die Bildanalyse einer ständigen

50
Weiterentwicklung unterliegt, wird im Folgenden nur auf die wichtigsten Bearbeitungsschrit-
te eingegangen.
Im ersten Bearbeitungsschritt wird das aufgezeichnete Video- bzw. Fotomaterial an Bild-
schirmen durch geschultes Personal manuell gesichtet. Mithilfe einer speziellen Software
werden im Bildmaterial alle biologischen Objekte (v.a. Seevögel und Meeressäuger) sowie
anthropogene Strukturen (z.B. Schiffe, Windenergieanlagen, Seezeichen, usw.) manuell
markiert. Einhergehend mit der Markierung werden die geographischen Positionen gespei-
chert und außerdem Informationen zu den Wetterverhältnissen während der Erfassung, wie
z.B. Intensität der Sonnenreflexion, Seegang, etc., notiert. Zur Qualitätssicherung werden
10 - 20 % des Bildmaterials durch eine zweite Person gesichtet, die erneut alle biologi-
schen Objekte markiert. Diese Qualitätskontrolle gilt als bestanden, wenn eine Überein-
stimmung von 90 % erreicht wird (Coppack et al. 2015, Weiß et al. 2016).
Im nachfolgenden Bearbeitungsschritt werden die markierten Seevögel und Meeressäuger
von erfahrenen Experten und Expertinnen bis zur tiefst möglichen taxonomischen Ebene
bestimmt und quantifiziert. Darüber hinaus wird versucht, den jeweiligen Sichtungen ergän-
zende Informationen, wie z.B. Alter (adult, immatur), Geschlecht, Verhalten (z.B. nahrungs-
suchend, sturztauchend, auffliegend) sowie bei fliegenden Vögeln eine Flugrichtung zuzu-
ordnen. Einer Formation oder einem Schwarm fliegender Vögel wird eine Gruppe zugeord-
net. Im Anschluss an diese Bestimmung findet erneut eine Qualitätssicherung statt. Hierbei
werden 10 - 20 % der Individuen zufällig ausgewählt und durch eine zweite erfahrene Per-
son erneut bestimmt. Die Qualitätssicherung gilt auch hier als bestanden, wenn eine Über-
einstimmung von 90 % erreicht wird.
Nach der Bestimmung erfolgt die abschließende Bearbeitung der erhobenen Daten. In die-
sem Arbeitsschritt werden die georeferenzierten Beobachtungen sowie alle zusätzlich er-
hobenen Informationen zu den Tieren, aber auch zum Untersuchungsgebiet und den Wet-
terbedingungen in georeferenzierten Dateien ausgegeben sowie in ein einheitliches Tabel-
lenformat (Digi-StUK-Format, BSH) überführt (Coppack et al. 2015, Weiß et al. 2016).
Die Analyseergebnisse des Luftbildmaterials dienen als Grundlage für die Berechnung von
Verbreitungsmustern und Individuendichten (Individuen pro km
2
) sowie für die Bestands-
schätzungen von Seevögeln und Meeressäugern im jeweiligen Untersuchungsgebiet.
2.2.3
Wichtige Einflussfaktoren
Die Erfassungswahrscheinlichkeit von Seevögeln und Meeressäugern hängt stark von den
Wetter- und Lichtverhältnissen im jeweiligen Untersuchungsgebiet sowie von der jeweiligen
Tierart ab (Coppack et al. 2015, Weiß et al. 2016). Daher sind zur erfolgreichen Durchfüh-
rung von digitalen Erfassungsflügen spezifische Wetterbedingungen erforderlich.
Wetter- und Lichtverhältnisse
Die Erfassungswahrscheinlichkeit von Seevögeln und Meeressäugern wird beispielsweise
durch Wind verursachten Seegang und die damit einhergehende Schaumbildung (Abb. 6
A) beeinflusst. Eine unruhige Meeresoberfläche mit weißen Schaumflächen erschwert die
Detektion der Tiere. Besonders kleine und helle Seevögel wie zum Beispiel Seeschwalben,
sind optisch nur schwer von Schaumflächen zu differenzieren. Weitere Faktoren, welche
die Erfassungswahrscheinlichkeit beeinflussen sind z.B. Sonnenreflexionen (engl. glare,
Abb. 6 B-C) auf der Wasseroberfläche sowie Seenebel (Abb. 6 C). Die Wetterbedingungen
während der Erfassung werden daher zu jeder Bild- bzw. Videosequenz positionsgenau
vermerkt. Diese Vermerke zu den Wetterbedingungen können so bei späteren Auswertun-
gen berücksichtigt werden.

51
Abb. 6 A-C: Wetter- und Lichtverhältnisse, die die Erfassungswahrscheinlichkeit von Seevögeln und
Meeressäugern beeinflussen. A: Starker Seegang mit weißen Schaumflächen. B: Sonnen-
reflexion (engl.
glare
) auf der Wasser-oberfläche. C: Seenebel über der Meeresoberfläche
und Sonnenreflexion auf der Wasseroberfläche (Foto: A: HiDef, B und C: E. Rickert).
Die Erfassung von Meeressäugern und tauchenden Seevögeln wird zusätzlich durch den
Grad der Wassertrübung beeinflusst (Abb. 7 A-F). Je trüber das Wasser ist, desto schlech-
ter können Individuen unter der Wasseroberfläche detektiert werden. Klares Wasser er-
möglicht hingegen auch die Detektion von Individuen unter der Wasseroberfläche (Abb. 7
C-D). Zusätzlich zum Trübungsgrad des Wassers beeinflusst der Winkel des einfallenden
Lichtes, wie transparent das Wasser erscheint und wie gut Individuen unter der Oberfläche
detektiert werden können. Ruhige Windverhältnisse, ein geringer Seegang, gute Sicht so-
wie eine Wolkenuntergrenze oberhalb der Flughöhe sind somit die Grundvoraussetzungen
für eine erfolgreiche, flugzeugbasierte, digitale Erfassung von Seevögeln und Meeressäu-
gern. Diese Grundvoraussetzungen führen dazu, dass besonders in den Wintermonaten
nur sehr eingeschränkt günstige Wetterfenster existieren.
Abb. 7 A-F: Schweinswale (
Phocoena phocoena
) und Zwergwale (
Balaenoptera acutorostrata
), auf-
genommen mit hochauflösenden Kamerasystemen während digitaler Erfassungsflüge. A:
Zwei abtauchende und ein auftauchender Schweinswal. B: Abtauchender Schweinswal. C,
D: Unter der Oberfläche schwimmender Schweinswal. E, F: Auftauchender Zwergwal;
Maßstab A-D 1 m, E 2 m, F 1 m (Foto: A, B: DAISI, IfAÖ GmbH; C-F: HiDef).

52
Artspezifische Erfassungswahrscheinlichkeit
Neben der Beeinflussung durch Wetter- und Lichtverhältnisse ist die Erfassungswahr-
scheinlichkeit von Seevögeln zusätzlich artspezifisch. So sind kleine oder sich sehr ähnli-
che Arten wie z.B. Seeschwalben (Abb. 8 A-C) oder auch Trottellummen und Tordalken
(Abb. 8 D-F) häufig nur schwer auf Artniveau bestimmbar. Diese Artgruppen können auch
bei der beobachterbasierten Erfassung oft nicht auf Artniveau bestimmt werden.
Abb. 8 A-L: Luftbildaufnahmen von Seevögeln, aufgenommen während digitaler Erfassungsflüge in
der deutschen Nord- und Ostsee.
A: Brandseeschwalbe (
Sterna sandvicensis
), fliegendes
Individuum. B: Unbestimmte Seeschwalbe (
Sterna
sp.), fliegendes Individuum. C: Brand-
seeschwalbe, fliegendes Individuum. D: Tordalk (
Alca torda
), fünf schwimmende Individu-
en. E: Trottellumme (
Uria aalge
), zwei schwimmende Individuen. F: Trottellumme, fliegen-
des Individuum. G: Samtente (
Melanitta fusca
), ein schwimmendes Individuum. H: Trauer-
ente (
Melanitta nigra
), sieben schwimmende Individuen. I: Eisenten (
Clangula hyemalis
),
zwei fliegende Individuen. J: Kormoran (
Phalacrocorax carbo
), ein auffliegendes Individu-
um. K: Heringsmöwe (
Larus fuscus
), schwimmendes Individuum. L: Basstölpel (
Sula
bassana
), fliegendes Individuum; Maßstab 1 m (Foto: A-G, I: HiDef und H, J,-L: DAISI IfAÖ
GmbH).
Kleinere und dunkle Arten, wie z.B. Trauerente (
Melanitta nigra
) und Samtente (
Melanitta
fusca
), sind häufig vor einer dunklen Meeresoberfläche aufgrund des fehlenden Kontrasts
schwer zu detektieren (Abb. 8 G-I). Größere und helle Arten, wie z.B. Kormoran (
Pha

53
lacrocorax carbo
), Heringsmöwe (
Larus fuscus
) oder – besonders auffällig – der Basstölpel
(
Sula bassana
), sind hingegen leichter zu detektierende Arten (Abb. 8 J-L).
3
Digitale Erfassungsmethoden – vergleichende Erprobungen
Die noch vergleichsweise neuen digitalen Erfassungsmethoden von Seevögeln und Mee-
ressäugetieren unterliegen derzeit noch keiner Kalibrierung und es existieren verschiedene
Erfassungsmethoden nebeneinander. Eine Kalibrierung dieser Methoden sowie die Ermitt-
lung von Kalibrierungsfaktoren sind allerdings von besonderer Bedeutung, um eine einheit-
liche Bewertung ökologisch wichtiger und schützenswerter Artgruppen zu gewährleisten.
Eine vergleichende Analyse der verschiedenen Methoden stellt einen ersten Schritt in Rich-
tung Vergleichbarkeit der Methoden dar. Bisher wurde im Rahmen des Projektes HELBIRD,
finanziert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi), anhand von
zwei Vergleichsflügen in einem Nordsee-Untersuchungsgebiet eine vergleichende Studie
digitaler (foto- und videobasiert) sowie beobachterbasierter Erfassungsmethoden, durchge-
führt.
Um die Datenbasis zu erhöhen und dadurch fundiertere sowie weiterführende Ergebnisse
wie z.B. methodenspezifische Kalibrierungsfaktoren zu erzielen, wurde in 2016 ein umfang-
reiches, mittlerweile abgeschlossenes Projekt zur vergleichenden Erprobung digitaler Er-
fassungsmethoden vom BfN finanziert und vom Forschungs- und Technologiezentrum
(FTZ) der Christian-Albrechts Universität zu Kiel aufgenommen. Im Rahmen dieses Projek-
tes „PhoViComp“, kurz für „Photo Video Comparison“, sollten Grundlagen für eine Kalibrie-
rung der digitalen Erfassungsmethoden, hinsichtlich ihrer Erfassungswahrscheinlichkeit von
Seevögeln und Meeressäugern generiert werden. Darüber hinaus sollte untersucht werden,
wie die digitalen Erfassungsmethoden in das großräumige BfN-Wirbeltier-Monitoring in der
deutschen ausschließlichen Wirtschaftszone (AWZ) von Nord- und Ostsee integriert wer-
den können.
Für diese vergleichende Studie wurden ein Nordsee- sowie ein Ostsee-Unter-
suchungsgebiet festgelegt (siehe Abb. 9). Das Nordsee-Untersuchungsgebiet wurde auf-
grund seiner hohen Individuendichte an Schweinswalen im Sommer und die hohe Anzahl
an Seetauchern im Frühjahr ausgewählt (Mendel et al. 2008, Gilles et al. 2009, Narberhaus
et al. 2012, Garthe et al. 2012). Außerdem sind in dem Gebiet verschiedene weitere Fo-
kusarten des marinen Biodiversitätsmonitorings wie Trottellummen, Heringsmöwen, Bass-
tölpel und Dreizehenmöwen verbreitet (Mendel et al. 2008, Markones et al. 2015). Das
ausgewählte Ostsee-Untersuchungsgebiet schließt einen Teil der Oderbank, den Adler-
grund sowie den Greifswalder Bodden ein und deckt somit einen großen Teil des Schutz-
gebietes Pommersche Bucht ab (siehe Abb. 9). In diesen Gebieten ist mit großen Ansamm-
lungen von Meeresenten wie z.B. Eis-, Trauer- und Samtenten (Markones et al. 2014) zu
rechnen. Das Untersuchungsgebiet eignet sich daher besonders gut, die Erfassbarkeit gro-
ßer und gemischter Schwärme zu untersuchen. Darüber hinaus lässt sich auch die Er-
fassbarkeit kleiner, schwer zu detektierender Arten, wie z.B. von Gryllteiste oder Ohrentau-
chern, analysieren. Für diesen umfassenden Methodenvergleich wurden zu unterschiedli-
chen Jahreszeiten insgesamt acht Vergleichsflüge, jeweils vier in der deutschen Nord- und
Ostsee, durchgeführt.

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54
Abb. 9: Untersuchungsgebiete in der Nord- und Ostsee im Projekt PhoViComp. Die blauen Linien
stellen die einzelnen Transektlinien dar. Entlang dieser Transektlinien fand die
vergleichende Erprobung der digitalen Erfassungsmethoden statt. Map data ©
OpenStreetMap contributors.
Während eines Vergleichsfluges befanden sich die beiden digitalen Erfassungsmethoden
zeitgleich auf dem Transekt (Abb. 10 A, B). Der zeitliche Abstand zwischen den zwei digita-
len Erfassungsmethoden betrug ca. 1 min (Abb. 10 A, B), was einem räumlichen Abstand
von ca. 3 km entspricht. An fünf von acht Vergleichsflügen war zusätzlich zu den digitalen
Erfassungsmethoden noch die beobachterbasierte Erfassungsmethode beteiligt.
Da
das
Flugzeug
mit
der
beobachterbasierten
Erfassungsmethode
(Abb.
10 C), in einer sehr geringen Flughöhe von nur ca. 76 m fliegt und dadurch eine Scheuch-
wirkung auf störungsempfindliche Seevögel (Garthe, Hüppop 2004) haben kann, betrug der
Abstand zu den zwei Flugzeugen mit den digitalen Erfassungsmethoden ca. 30 Minuten.
Abb. 10 A-C: Schematische Darstellung der Flugzeuganordnung während eines Vergleichsfluges. A:
Flugzeug mit videobasierter Erfassungsmethode. B: Flugzeug mit fotobasierter Erfas-
sungsmethode. C: Flugzeug mit beobachter-basierter Erfassungsmethode. Die Angaben in
Minuten geben den zeitlichen Abstand zwischen den verschiedenen Erfassungsmethoden,
während eines Vergleichsfluges, an. Die dunkelgrauen Flächen stellen die aktuell erfasste
Fläche dar. Die hellgrauen Flächen zeigen die bereits erfasste bzw. die zu erfassende Flä-
che. Die durchgezogene Mittellinie stellt dasTransekt dar
(S. Coppe, © 2018 FTZ).
Um ein ausbalanciertes Versuchsdesign zu erzielen, wurde nach jeder zweiten Transektli-
nie ein Positionswechsel zwischen den zwei Flugzeugen mit den digitalen Erfassungsme-
thoden durchgeführt. Die beobachterbasierte Erfassungsmethode hat nicht an diesem Posi-
tionswechsel teilgenommen. Die im Rahmen der vergleichenden Erprobung erhobenen
Daten befinden sich weiter in der Auswertung und werden nach Abschluss der Analysen
veröffentlicht.

55
4
Fazit
Luftbilderfassung unterliegt einer sehr schnellen Entwicklung und wird in Zukunft weiter an
Bedeutung in der ökologischen Forschung gewinnen (Morgan et al. 2010, Weimerskirch et
al. 2018). Im Rahmen des Projektes PhoViComp wurde ein umfangreicher Datensatz zur
Evaluation und Vergleichbarkeit digitaler Erfassungsmethoden generiert. Darüber hinaus
wurden Erkenntnisse gewonnen, die zu einer erfolgreichen Organisation und Durchführung
von großflächigen, digitalen Erfassungsflügen beitragen. Dadurch kann das Projekt grund-
legend dabei helfen, digitale Erfassungsmethoden erfolgreich in das großräumige marine
BfN-Wirbeltier-Monitoring zu integrieren. Ein weiterer Entwicklungsschritt in der digitalen
Erfassung von Seevögeln und Meeressäugern stellt die automatische Bildanalyse mit Hilfe
von Algorithmen dar (Groom et al. 2013), an deren Entwicklung gearbeitet wird.
Danksagung
Die Autoren danken Dr. Jochen Krause, Prof. Dr. Stefan Garthe, Dr. Nele Markones, Hen-
riette Schwemmer, Katharina Fließbach und Dr. Kai Borkenhagen für Korrekturen und An-
merkungen zum vorliegenden Text.
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Adressen des Autors und der Autorin:
Esther Rickert*
Forschungs- und Technologie Zentrum (FTZ)
ECOLAB - Ökologie mariner Tiere
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU), 25761 Büsum
E-Mail: *rickert@ftz-west.uni-kiel.de
Mirko Hauswirth
Bundesamt für Naturschutz (BfN),
AS Insel Vilm,
Fachgebiet II 5.2 „Meeresschutzgebiete, Management, Monitoring“
Insel Vilm, 18581 Putbus

58

59
Viele bunte Bilder, nur was steckt dahinter? – Eine Einführung in die
vegetationskundliche Fernerkundung
Stefanie Stenzel und Hannes Feilhauer
Zusammenfassung
Für das Monitoring im Naturschutz werden Daten zur Landbedeckung meist durch Kartie-
rende im Feld erhoben. In manchen Gegenden sind solche Erfassungen jedoch nicht oder
nur schwer durchführbar. Informationen von oben, wie sie Fernerkundungsdaten liefern,
könnten hier prinzipiell unterstützen. Auch wenn keine stichprobenbasierten Datensätze,
sondern flächenhafte Informationen gesammelt werden müssen, bietet sich die Arbeit mit
Fernerkundungsdaten grundsätzlich an. Eine routinemäßige Anwendung findet jedoch bis-
her nicht statt. Dies hat vielfältige Gründe wie hohe Kosten, räumlich, zeitlich oder inhaltlich
stark begrenzte Studien sowie unzureichende Genauigkeiten der Ergebnisse. Intensiver
Austausch zwischen den Akteuren aus Naturschutz und Fernerkundung und verständliche
Einblicke in Grundlagen und Geschehnisse der jeweils anderen Fachrichtung könnten zu-
künftige gemeinsame Entwicklungen, wie die Verwendung von fernerkundlichen Daten im
Rahmen eines Biodiversitätsmonitorings positiv beeinflussen. Dieser Artikel bietet eine kur-
ze Zusammenfassung von Grundlagenwissen zu Fernerkundung und der Anwendung von
Fernerkundungsdaten, insbesondere mit Bezug auf ein Monitoring der Vegetation.
Abstract
For monitoring purposes in nature conservation, data on land cover are usually collected by
field mapping. In some areas, however, such surveys are difficult or impossible to carry out.
Information from above, as offered by remote sensing, could provide a remedy. If no ran-
dom sample-based data sets are needed but extensive information, working with remote
sensing data could also be promising. However, remote sensing has not yet been used
routinely in this context. Reasons that hinder use are that results from (pilot) studies are
limited in terms of space, time, content and accuracy. Intensive exchange between actors
from nature conservation and remote sensing leading to understandable insights into the
basics and trends of the other discipline could positively influence future joint develop-
ments, such as the use of remote sensing data in the context of biodiversity monitoring.
This article provides a brief summary of basic knowledge about remote sensing and the
application of remote sensing data, particularly with reference to vegetation monitoring.
1
Einleitung
Im Rahmen der Diskussion um ein standardisiertes, umfassendes, bundesweites Biodiver-
sitätsmonitoring werden neben der reinen terrestrischen Kartierung auch das Potential und
die routinemäßige Anwendung zusätzlicher technischer Methoden in Erwägung gezogen.
Insbesondere wenn mensch keine stichprobenbasierten Datensätze generieren, sondern
flächenhafte Informationen sammeln möchte, bietet sich die Arbeit mit Fernerkundungsda-
ten an.
An Universitäten und Forschungseinrichtungen gibt es seit Jahren eine Vielzahl von Grund-
lagenprojekten, aber auch Forschungs- und Entwicklungsvorhaben zu Fernerkundung,
welche die Themenfelder Biodiversitätserfassung und Naturschutz abdecken. Behörden
verwenden seit langem Luftbilder für meist visuelle Bildinterpretationen. Eine routinemäßige
Anwendung von Fernerkundungsdaten und -produkten sowie (halb-)automatisierten Analy-
semethoden an Behörden im Bereich des Naturschutzes findet jedoch bisher nicht statt.
Dabei gibt es diverse Themenfelder, in der die Fernerkundung eine wertvolle Hilfestellung

60
bieten könnte. Fernerkundungsdaten liefern Informationen von oben, lassen also den Blick
auf kleine bis sehr große Gebiete zu und dies gleich mehrfach im Jahr, ohne dass die Area-
le physisch betreten werden müssen. Dies kann sowohl im Naturschutz als auch in anderen
Themenfeldern ein Vorteil sein, da es Gebiete gibt, die nicht betreten werden sollen oder
können, oder es nicht genügend Kapazitäten gibt, bestimmte Regionen flächendeckend
abzulaufen und zu kartieren. Woran liegt es also, dass Fernerkundungsdaten nicht häufiger
genutzt werden? Zum einen sind Fernerkundungsprodukte in der Vergangenheit für die
regelmäßige Anwendung zu teuer gewesen. Studien, die sich mit naturschutzfachlichen
Fragestellungen beschäftigt haben, lieferten lokal oft gute Ergebnisse, doch ließen sich die
dort erprobten Ansätze nicht immer ohne weiteres auf andere Gebiete übertragen. Dies gilt
auch für die Übertragbarkeit von Modellen und Verfahren auf andere Ökosysteme oder
phänologische Stadien. Was im einen Ökosystem gut funktioniert, muss nicht zwangsläufig
auch in anderen Fällen brauchbare Ergebnisse liefern. Auch ist die Arbeit mit langen Zeit-
reihen und der damit verbundenen Detektierung von eindeutigen Veränderungen (change
detection) oft nicht möglich gewesen, da die meisten Forschungsprojekte standardmäßig
eine Laufzeit von nur drei Jahren haben. Zudem genügten die mit Fernerkundungsmetho-
den erreichten Genauigkeiten den AnwenderInnen meist nicht. Und zuletzt mag es auch an
mangelnder Kommunikation zwischen NutzerInnen und AnbieterInnen gelegen haben so-
wie an fehlendem Wissen über die Entwicklungen im jeweils anderen Arbeitsfeld.
Mit diesem Artikel soll daher Grundlagenwissen vermittelt werden, welches benötigt wird,
wenn mensch sich mit dem Potential der Anwendung von Fernerkundungsdaten im Bereich
des Naturschutzes, insbesondere in Bezug auf Monitoring von Vegetation, beschäftigen
möchte.
2
Fernerkundung
2.1
Eine kurze Definition
Fast jeder hat schon einmal mit Fernerkundungsdaten bzw. -produkten gearbeitet und ver-
wendet diese unbewusst im alltäglichen Gebrauch. Wir betrachten Satellitenbilder oder
lassen uns daraus abgeleitete Produkte auswerten, bspw. wenn wir eine Route von A nach
B im Internet von Kartendiensten wie Google Maps berechnen lassen. Wir verlassen uns
auf die Wettervorhersage, die mithilfe von Daten von Wetter- bzw. Radarsatelliten generiert
wird. Im beruflichen Umfeld agieren Kartierende seit Jahrzehnten mit Luftbildern, um sich
vorab ein Bild ihres Gebietes machen zu können, bereits Flächen abzugrenzen oder sich
vor Ort besser orientieren zu können. Dies alles kann zur Nutzung von Fernerkundung im
weitesten Sinne gezählt werden. Denn erst einmal ist die Fernerkundung die Übermittlung
von Informationen über ein Objekt ohne direkten Kontakt bzw. die berührungsfreie Erkun-
dung der Erdoberfläche (Albertz 2001). Von Fernerkundung im engeren Sinne wird dann
meist gesprochen, wenn (halb-)automatisierte Verfahren zur digitalen Bildbearbeitung so-
wie Sensoren von Satelliten, Flugzeugen oder Drohnen verwendet werden.
2.2
Plattformen und Sensoren
Fernerkundungsdaten werden von Sensoren aufgenommen, die auf verschiedenen Trä-
gerplattformen verankert sein können. Hierbei handelt es sich zumeist um Satelliten, be-
mannte Luftfahrzeuge und neuerdings auch immer häufiger um Drohnen (auch UAV (un-
manned airborne vehicle) genannt). Nachdem die satellitengestützte Fernerkundung zu-
nächst auf militärische bzw. Spionageanwendungen beschränkt war, wurde 1972 mit Land-
sat 1 der erste Satellit im All etabliert, der Bilddaten für wissenschaftliche Zwecke lieferte.
Aber auch vor Erschließung der Satellitenfernerkundung wurden Bilder von der Erdoberflä-
che aufgenommen, und zwar aus Flugzeugen, Zeppelins oder Heißluftballons. Heutzutage

61
kreisen hunderte Erdbeobachtungssatelliten (Earth Observation, EO) um unseren Plane-
ten, die z.T. zielgerichtet sehr spezielle Daten für ein insgesamt breites Spektrum von An-
wendungen bieten (CEOS 2015). Das Problem, überhaupt Bilddaten zu bekommen, hat
sich gewandelt in das Problem, hierbei den Überblick zu behalten und aus der Fülle von
verfügbaren Daten die richtigen auszuwählen.
An den jeweiligen Trägerplattformen sind die eigentlichen Sensoren befestigt, welche die
Fernerkundungsdaten erheben. Hierbei kann es sich um aktive oder passive Sensoren
handeln. Aktive Sensoren senden aktiv Signale aus und messen die Rückstrahlung. Ra-
darsensoren, die Signale im Mikrowellenbereich aussenden, sowie Lidarsensoren, die La-
serstrahlen emittieren, gehören zu dieser Gruppe. Passive Sensoren hingegen senden kein
Signal aus, sondern empfangen ausschließlich Strahlung aus natürlichen Strahlungsquel-
len. Optische Sensoren erfassen das von der Erdoberfläche reflektierte Sonnenlicht in ver-
schiedenen Wellenlängenbereichen und Thermalsensoren die von der Oberfläche ausge-
strahlte Wärme (Pettorelli et al. 2014).
3
Fernerkundung und Vegetation
3.1
Optische Fernerkundung
Die Fernerkundung deckt somit ein breites Spektrum an Sensorik, aber auch an Methoden
ab. Die wohl gängigsten und bekanntesten Verfahren, besonders im Bereich der Analyse
von Vegetation, sind die der optischen Fernerkundung, welche auf ähnlichen Prinzipien wie
die Photographie beruhen. Auf diese soll hier näher eingegangen werden:
Das von der Erdoberfläche reflektierte Sonnenlicht wird von einem Sensor erfasst, welcher
so ein Bild der Oberfläche macht. Dieses Bild ist, wie ein Digitalfoto, aus einzelnen Bild-
punkten, den sogenannten Pixeln, aufgebaut. Jedes Pixel enthält das Reflexionssignal für
einen kleinen Ausschnitt der Erdoberfläche. Das gemessene reflektierte Licht wird meist in
einzelne Farbbereiche (Wellenlängenbereiche) unterteilt, so dass diese einzelnen Informa-
tionen in Analysen berücksichtigt werden können. Als praxisnahes Beispiel: Eine Digital-
kamera misst in den Wellenlängenbereichen, in denen blaues, rotes und grünes Licht re-
flektiert wird. Aus diesen drei Reflexionsinformationen wird das Farbbild generiert. Die Bil-
der eines Sensors, der nur in einem Wellenlängenbereich misst, können nur in schwarz-
weiß dargestellt werden (panchromatisch).
Die verfügbaren Sensorsysteme unterscheiden sich in ihrer
räumlichen Auflösung, also der von einem Pixel abgedeckten Fläche am Boden (Abb.
1). Diese bestimmt, welche Mindestgröße ein Objekt haben muss, um im Bild erkennbar
zu sein. Daten mit hoher räumlicher Auflösung (d.h. die vom einzelnen Pixel abgedeckte
Fläche ist klein) zeichnen sich durch eine hohe Bildschärfe aus und erlauben eine detail-
lierte Kartierung. Bei behördlichen Luftbildern beträgt die Pixelkantenlänge oft nur 20 cm
am Boden. Die räumliche Auflösung steht oft im Zusammenhang mit den zu erwarten-
den Kosten: Bilddaten mit gröberer Auflösung (d.h. > 10 m Pixelkantenlänge) sind der-
zeit auch kostenfrei zu bekommen, Bilder mit feinerer Auflösung sind dagegen oft nur
gegen Bezahlung erhältlich.
Streifenbreite, und damit der vom Gesamtbild abgedeckten Fläche am Boden. Diese legt
fest, wie groß die kartierbare Gesamtfläche ist. Auch hier ist ein Zusammenhang mit der
räumlichen Auflösung zu beobachten. Je feiner die Auflösung, desto kleiner ist zumeist
die Fläche, die von einem Bild abgedeckt wird. Die detailreiche Erfassung großer Flä-
chen wird dadurch ermöglicht, dass mehrere benachbarte Bilder zu einem Mosaik

62
zusammensetzt werden. Die Erstellung eines Mosaiks bringt jedoch oft Fehler oder Un-
genauigkeiten im Gesamtbild mit sich und ist keineswegs trivial.
spektralen Auflösung, also der Anzahl der gemessenen Wellenlängenbereiche, den so
genannten spektralen Bändern oder Kanälen. Hier gilt als Faustregel, dass eine größere
Anzahl von schmalen Wellenlängenbereichen, die zusammen einen möglichst breiten
Bereich des Lichtspektrums abdecken, eine genauere Unterteilung von Vegetationsein-
heiten erlaubt, die sich nur in feinen Details unterscheiden. Fast alle Sensoren erfassen
das Licht in den Bereichen, für die das menschliche Auge empfindlich ist. Abweichungen
bei den Sensoren gibt es vor allem im unsichtbaren Infrarotbereich. Hier weisen Pflan-
zen und Vegetationsbestände starke Unterschiede in ihrem Reflexionsverhalten auf. Ob
diese in den Bilddaten erkennbar sind, hängt vor allem davon ab, ob die entsprechenden
Wellenlängenbereiche abgedeckt werden. Sensoren mit hoher räumlicher Auflösung (al-
so hoher Bildschärfe) bieten meist weniger spektrale Bänder und umgekehrt. Sensoren
mit nur einem Kanal werden panchromatisch genannt, während solche mit bis zu 20
Bändern multispektral heißen und hyperspektrale Sensoren weisen weit über 200 Kanä-
le auf.
Trägerplattform des Sensors. Satellitendaten decken zumeist große Gebiete in regel-
mäßigen Intervallen ab. Flugzeug- und drohnengetragene Sensoren liefern für ausge-
wählte Zeitpunkte Daten für kleinere Gebiete, besitzen aber häufig eine feinere räumli-
che Auflösung. Satellitendaten sind im Allgemeinen günstiger als vom Flugzeug erhobe-
ne Bilder, da bei letzteren die Bereitstellungs- und Anflugzeiten die Kosten in die Höhe
treiben. Drohnensysteme werden als unkompliziert und flexibel einsetzbar beworben.
Mensch muss jedoch in Kauf nehmen, dass die drohnentaugliche Sensortechnik auf-
grund der notwendigen Miniaturisierung viele Einschränkungen mit sich bringt und oft
wenig Spektralinformation zum Infrarot-Bereich bietet. Des Weiteren können damit nur
kleine Gebiete abgedeckt werden, da der Einsatz (in Deutschland) nur in Sichtweite er-
laubt ist. Auch fallen Schutzgebiete und urbane Räume (Wohngrundstücke, Flugplätze,
behördliche Einrichtungen, Industrieanlagen) aus der Liste der kartierbaren Gebiete
raus, da die Luftverkehrsordnung hier den Einsatz untersagt (Verordnung zur Regelung
des Betriebs von unbemannten Fluggeräten vom 30. März 2017 (BGBl I (17), S.683)).
Ausnahmen davon durch Antrag oder Eigentum sind jedoch möglich.
zeitlichen Auflösung, also der zeitlichen Wiederholrate der Datenerhebung. Diese wird
maßgeblich von der Trägerplattform und der vom Bild abgedeckten Fläche am Boden
beeinflusst. Während prinzipiell eine einzelne Sommeraufnahme für die meisten Kartie-
rungen genügt, kann eine hohe Wiederholrate trotzdem wünschenswert sein: so erhöht
sich die Wahrscheinlichkeit, auch in Mitteleuropa ein wolkenfreies Bild zu bekommen,
sowie für ein Langzeit-Monitoring Bilddaten aus ähnlichen phänologischen Stadien zu
erhalten. In manchen Fällen kann es sinnvoll sein, Bilder aus mehreren Jahreszeiten zu
berücksichtigen, um saisonale Unterschiede der zu erfassenden Vegetationseinheiten
(ihren phänologischen Verlauf) auszunutzen.
Im Allgemeinen gilt zu beachten, dass je höher die räumliche Auflösung, je größer die Strei-
fenbreite, je höher die spektrale Auflösung und je höher die zeitliche Auflösung ist, desto
mehr Speichervolumen wird für die jeweiligen Fernerkundungsdaten benötigt.

63
Abb. 1: Ausschnitt dreier Gradientenkarten einer Moorlandschaft bei Ettal, BY. Ähnliche Farbwerte
symbolisieren eine ähnliche Artenzusammensetzung. Unterschiede zwischen den drei Kar-
ten derselben Region sind bedingt durch unterschiedlich räumliche und spektrale Auflö-
sung: v.l.n.r. AISA Dual 2 x 2m, RapidEye 6 x 6m, Sentinel-2 60 x 60m (modifiziert aus
Feilhauer et al. 2014).
Möchte mensch für ein Biodiversitätsmonitoring in Erwägung ziehen, optische Fernerkun-
dungsdaten routinemäßig und (halb-)automatisiert auszuwerten und anzuwenden, ist fol-
gendes zu beachten: Bei der Auswertung der Fernerkundungsdaten werden die räumlichen
Muster in den Bildern meist in Bezug zu einer Stichprobe der Vegetation (z.B. Vegetations-
aufnahmen) gesetzt. Es gibt verschiedene Pflanzen- und Vegetationsmerkmale, die für das
Reflexionsverhalten verantwortlich sind. Diese Merkmale lassen sich grob in strukturelle
und biochemische Eigenschaften unterteilen. Zu den biochemischen Eigenschaften zählt
vor allem die Pigmentkonzentration der Blätter, der Blattwassergehalt oder der Gehalt an
Trockenmasse, welche für die Absorption von Licht verantwortlich sind (Ollinger 2011).
Pigmente absorbieren vor allem im für das menschliche Auge sichtbaren Spektralbereich,
Wasser und Blatttrockenmasse im Infrarotbereich. Optisch aktive strukturelle Merkmale der
Vegetation sind die Blattfläche, die Blattform und -orientierung, der Blattbau, aber auch das
Vorhandensein nicht-grüner Pflanzenteile (Asner 1998). Diese Merkmale beeinflussen
hauptsächlich die Streuung des Lichts im Bestand und wirken sich so auf das zum Sensor
zurückgestreute Licht aus. Daneben ist das Reflexionsverhalten (Abb. 2) von (semi-
)natürlicher Vegetation häufig stark vom Vorhandensein abgestorbener Pflanzenteile oder –
vor allem auf mageren und trockenen Standorten – von offenen Bodenstellen beeinflusst
(Asner 1998). Sowohl das Reflexionssignal von abgestorbenen Pflanzenteilen als auch von
Boden unterscheidet sich stark von dem Grün der Blätter (Fassnacht et al. 2015). Daneben
wird das vom Bestand reflektierte Licht durch Dunst und Wasserdampf in der Atmosphäre,
dem Schattenwurf des Reliefs oder den jeweiligen Beleuchtungswinkel beeinflusst. Im
Rahmen der Datenvorbereitung für die Analyse gilt es daher, diese störenden Einflüsse
weitgehend zu minimieren.
3.2
Auswertung der Daten
Fernerkundungsdaten werden seit vielen Jahrzehnten produziert, ausgewertet und genutzt.
In frühen Jahren aber auch heute noch handelte es sich bei der Analyse vorwiegend um
die visuelle Bildinterpretation. Die Bilddaten wurden und werden dabei zumeist am Bild-
schirm betrachtet und von einer auswertenden Person bearbeitet. So gibt es in Deutsch-
land, bspw. in Mecklenburg-Vorpommern oder Brandenburg, Biotopkartierungen, die mit
visueller Bildinterpretation von Color-Infrared (CIR) Luftbildern aus Flugzeugbefliegungen
und einem zugehörigen Kartierschlüssel erstellt wurden. Das was heutzutage unter Analy-
severfahren der Fernerkundung im engeren Sinne verstanden wird, ist die (halb-) automati-
sche Auswertung der Daten, die digitale Bildbearbeitung.

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64
Abb. 2: Gemessene Reflektanz (Anteil reflektierter elektromagnetischer Strahlung) über
verschiedenen Wellenlängen. Das Reflexionsverhalten unterschiedlicher Oberflächen wie
Vegetation, offenem Boden oder Wasserkörper weicht voneinander ab und kann daher zu
Identifikation verwendet werden. In grau die Abdeckung des Spektrums durch Kanäle
eines Sensors: links wenige, breite Kanäle (multispektral), rechts viele, schmale Kanäle
(hyperspektral) (mit Genehmigung von F. Fassnacht).
Hierbei gibt es zahlreiche Ansätze, Methoden und Verfahren, teils etabliert, teils in der frü-
hen Entwicklung, teils übernommen aus anderen Themenfeldern, teils neu generiert. Bei
der Arbeit mit optischen Daten können die Ansätze objektbasiert oder pixelbasiert sein. Im
erstgenannten werden mehrere Pixel zuerst zu größeren Objekten vereint und anschlie-
ßend weiter klassifiziert. Dies wird seltener im Bereich der Vegetationserhebungen ange-
wandt, bspw. aber für Baumartenklassifikation oder Verbuschungsdetektion (Förster et al.
2008). Bei der für das Vegetationsmonitoring gängigeren Methode der pixelbasierten Aus-
wertung lassen sich verschiedene Hauptgruppen unterscheiden: unüberwachte Klassifika-
tion, überwachte Klassifikation sowie auf Regressionsverfahren basierende Gradientenkar-
tierungen. Bei der unüberwachten Klassifikation wird ein Algorithmus auf die Bilddaten an-
gewandt ohne zusätzliche Trainingsdaten mit Geländeinformation hinzuzufügen. Die Klas-
senbildung geschieht rein datengetrieben anhand von Ähnlichkeitsmustern in der Farbge-
bung und Helligkeit der Bildpunkte. Da diese Verfahren aufgrund der spektralen Ähnlichkeit
von vegetationsbestandenen Flächen nur schlecht geeignet sind, unterschiedliche Vegeta-
tionseinheiten voneinander abzugrenzen, ist ihr Einsatz für ein Biodiversitätsmonitoring
limitiert. Bei überwachten Klassifikationen werden dem Algorithmus Trainingsdaten mit Ge-
ländeinformationen zur Verfügung gestellt. Dies ist möglich, wenn die zu trennenden Klas-
sen vorab über einen Kartier- oder Klassifikationsschlüssel definiert worden sind. Hier lässt
sich unterteilen in Klassifikatoren, die sämtliche Pixel in mehrere Klassen einteilen (multi-
class Ansätze: bspw. SVM (Support Vector Machine, Vapnik 1998), Random Forest (Brei-
man et al. 1984)), sowie Einklassenklassifikatoren (Abb. 3), die nur die Klasse von Interes-
se detektieren und den Rest der Pixel zurückweisen (one-class classification: bspw. Maxent
(Phillips et al. 2004), BiasedSVM (Liu et al. 2003)). Sollen keine diskreten Klassen gebildet,
sondern graduelle Übergänge in der Artenzusammensetzung der Vegetation abgebildet
werden (Abb. 1), können Vegetationsaufnahmen einer Ordination unterworfen werden. Die
Position der Aufnahmen im Ordinationsraum dient dabei als Maß für die Artenzusammen-
setzung, sie wird über ein Regressionsmodell in Bezug zu den Reflexionswerten der Pixel
gesetzt und ergibt als Ergebnis Kontinuumskarten (Feilhauer et al. 2014, Schmidtlein, Sas-
sin 2004).

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65
Abb. 3: Ausschnitt aus Klassifikationskarten einer Region mit unterschiedlich bewirtschafteten
Feuchtwiesen bei Murnau, BY. Schwarze Flächen HNV-Grünland, weiße Flächen Rest-
landschaft, grauer Punkt Feldkartierung artenarmes Grünland, weißer Punkt Feldkartierung
HNV-Grünland. In Spalten sind Ergebnisse dreier unterschiedlicher Klassifikatoren darge-
stellt, in Zeilen Ergebnisse aus unterschiedlichen Jahren, rechts oben ein Falschfarbenbild
des Landschaftsausschnitts. Klassifikationsergebnisse zeigen sich abhängig von Metho-
den- und Bildauswahl (modifiziert aus Stenzel et al. 2017).
3.3
Fernerkundung – für ein Vegetationsmonitoring?
Schon in den 90er Jahren gab es Studien zu automatisierten Erfassungen großer Vegeta-
tionseinheiten, bspw. zur Detektion von Landbedeckungsänderungen durch die Abholzung
brasilianischer Regenwälder (Skole, Tukker 1993). Bei frühen Studien ließen sich zumeist
nur großräumig vorkommende, klar abgrenzbare Klassen effektiv trennen, wie Wald/nicht-
Wald. Dies lag an der Verfügbarkeit von räumlich, spektral sowie zeitlich nur gering aufge-
lösten Daten. Mit der Weiterentwicklung der Technik sowie der Analysemethoden gibt es
heutzutage Studien, die erfolgreich die Artzusammensetzung gemischter Offenland-
Bestände differenzieren können (z.B. Schmidtlein, Sassin 2004). Im Themenfeld der Land-
wirtschaft wird die Fernerkundung bereits häufig erfolgreich angewendet. Da hier meist auf
Schlagebene mit klar abgrenzbaren Strukturen gearbeitet wird, erreichen Klassifikationen
oft hohe Genauigkeiten (Conrad et al. 2011, Orynbaikyzy et al. 2019). Auch im forstwirt-
schaftlichen Umfeld scheint sich die Fernerkundung für großräumige Inventuren anzubieten
(Kennedy et al. 2009, Fassnacht et al. 2016). Je feiner die Unterschiede der Vegetations-
einheiten werden, welche voneinander abgegrenzt werden sollen, desto herausfordernder
ist es auch heute noch für die Forschung, eine hohe Genauigkeit zu erreichen. Studien zu
Feucht- und Küstengebieten (Landmann et al. 2013, Stenzel et al. 2014, Feilhauer et al.
2014, Unberath et al. 2019), zur Verbuschung in Heidegebieten (Schmidt et al. 2017), zur
Wertigkeit von Grasland in Savannen (Ferner et al. 2015) oder Grünland in Deutschland
(Stenzel et al. 2017) liefern solide Ergebnisse, zeigen aber auch deutlich Grenzen für eine
routinemäßige Anwendung auf. Für einen Überblick über die zahlreichen Studien zum Ve-
getationsmonitoring eignen sich diverse Reviews (z.B. Gillespie et al. 2008, Lawley et al.
2016, Nagendra et al. 2001, Schimel et al. 2013, Vanden Borre et al. 2011).
Es zeigt sich, dass bereits einige Erfahrung mit der vegetationskundlichen Erfassung mit-
tels Fernerkundung existiert. Bisher wird Fernerkundung für ein operationelles Vegetati-
onsmonitoring, bspw. im Rahmen eines Biodiversitätsmonitorings, nicht verwendet. Zwar
gibt es Studien, die naturschutzfachliche Aspekte aufgreifen und bearbeiten: Mücher et al.
2013 detektierte Vergrasung in FFH-Heidegebieten, Schuster et al. 2011 klassifizierte ver-
schiedene FFH-Grünländer mittels Überwachung des Mahdregimes, auch gibt es Ansätze

66
von objektbasierten Methoden zur Erfassung von FFH-Heide- und FFH-Wald-
Lebensraumtypen (Förster et al. 2008) bis hin zur Erfassung der Artzusammensetzung ver-
schiedener FFH-Offenland Lebensraumtypen (Feilhauer et al. 2014) oder der Detektion von
invasiven Arten (Ewald et al. 2020, Skowronek et al. 2016). Dass trotz erfolgversprechen-
der Studien keine routinemäßige Anwendung von Fernerkundung im Naturschutzmonito-
ring stattfindet, hat verschiedene Gründe, welche bislang die Vorteile (Abdeckung schwer
zugängiger Gebiete sowie Abdeckung großer Gebiete, die mit Feldkartierung nicht zu be-
wältigen wären, aus Mangel an Zeit, Geld und/oder Personal) überwiegen. Zum einen wa-
ren Fernerkundungsdaten bisher nur eingeschränkt oder kostenschwer zu bekommen. Zu-
dem wurden die in Studien entwickelten Methoden meist nur kleinräumig oder auf ein be-
stimmtes Szenario angewandt, eine Übertragung auf andere Gebiete oder eine deutsch-
landweite Anwendung fand meistens nicht statt, wären für bundesweite Monitoringansätze
jedoch notwendig. Durch die limitierte Finanzierungszeit von Forschungsprojekten gibt es
zudem wenig Erfahrung mit Verlässlichkeit von langen Zeitreihen, die aber für ein Monito-
ring essentiell sind. Auch wurden Klassifikationen meist nur auf einigen wenigen Vegeta-
tionseinheiten, bspw. ausgewählten Lebensraumtypen im Rahmen des FFH-Monitorings,
sowie begrenzten Teilaspekten der zu erhebenden Parameter angewendet, so dass die
Ergebnisse nicht in bestehende Programme integriert werden können. Vielen AnwenderIn-
nen waren zudem die Genauigkeiten der Studien nicht hoch genug, um sie für eine Etablie-
rung in Erwägung zu ziehen. Oft fehlte auch in der Vergangenheit eine gemeinsame Kom-
munikationsebene von Nutzern und Produzenten der Daten, so dass Diskussionen zu Kos-
ten-Nutzen und Bedarf-Bereitstellung von beiden Seiten aus ins Leere führten (Vanden
Borre et al. 2011).
4
Ausblick
In den letzten Jahren hat sich einiges verbessert, die interdisziplinäre Zusammenarbeit wird
ausgebaut, in gemeinsamen Forschungsvorhaben kommen AnwenderInnen und Bereitstel-
lerInnen von Fernerkundungsprodukten immer intensiver ins Gespräch. Die Weiterentwick-
lung von Technik und Methoden verbessert die erzielten Ergebnisse und bietet damit ro-
bustere Anwendungsmöglichkeiten. Cloud-basierte Anwendung erleichtert die Bearbeitung
und Lagerung von großen Datenmengen. Daten sind einfacher und günstiger zu beschaf-
fen, durch die Verfügbarkeit von Drohnen, aber vor allem auch durch das Copernicus Pro-
gramm der EU
(https://www.copernicus.eu/de),
welches Satellitendaten sowie bereits abge-
leitete Produkte kostenfrei zur Verfügung stellt. Diese positiven Entwicklungen gilt es vo-
ranzutreiben, bspw. durch Fachpersonal an ausführenden Stellen, welches mit kritischem,
aber auch offenem Auge die sich bietenden Möglichkeiten verfolgt. Bestenfalls sollte noch
einen Schritt weiter gegangen werden als nur zu beobachten, vorteilhaft wäre es die weite-
re Entwicklung aktiv zu begleiten, die eigenen Bedarfe einzubringen und interdisziplinäre
Forschung sowie den Austausch zwischen den verschiedenen Akteuren zu fördern. Die
nationalen FachkoordinatorInnen für Copernicus-Dienste liefern hier bereits wertvolle Ar-
beit. Fernerkundung kann, soll und wird die etablierten Felderhebungen nicht ersetzen, sie
könnte aber wichtige Zusatzinformationen liefern und dort Abhilfe schaffen, wo bisher mit
etablierten Verfahren keine Daten erhoben werden können.
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Adressen der Autorin und des Autors:
Stefanie Stenzel*
Bundesamt für Naturschutz
Fachgebiet II 1.3 „Terrestrisches Monitoring“
Konstantinstr. 110, 53179 Bonn
E-Mail: *stefanie.stenzel@bfn.de
Hannes Feilhauer
Universität Leipzig
Remote Sensing Center for Earth System Research
Talstr. 35, 04103 Leipzig

69
Fallbeispiele für den Einsatz von Fernerkundung im
Vegetationsmonitoring
Hannes Feilhauer und Ulrike Faude
Zusammenfassung
In zahlreichen Übersichtsartikeln wird der Fernerkundung ein großes Potenzial für den Ein-
satz in der Naturschutzplanung und dem Vegetationsmonitoring bescheinigt. Doch wann ist
ein Einsatz wirklich zielführend und löst Probleme, die mit konventionellen Ansätzen schwer
zu bearbeiten sind? Dieses Kapitel befasst sich anhand von aktuellen Beispielen mit pra-
xisorientierten Einsatzmöglichkeiten von Fernerkundungsverfahren im Vegetationsmonito-
ring. Der erforderliche technische Aufwand in den aufgeführten Fallstudien steigt von Bei-
spiel zu Beispiel; parallel dazu wächst der dadurch erzielte Zugewinn an thematischer In-
formation. Ausgehend von einer retrospektiven Änderungsdetektion in Schutzgebieten
durch eine visuelle Interpretation von historischen Luftbildern wird der Einsatz von Zeitrei-
hen spektraler Indizes zur objektiven Bewertung des Zustandes der Vegetation über länge-
re Perioden hinweg besprochen. In Anschluss werden die fernerkundungsbasierte Erfas-
sung von FFH-Lebensraumtypen und die Kartierung gradueller Übergänge in der Vegetati-
on vorgestellt. Abschließend wird ein Ausblick auf aktuell laufende Initiativen zur Entwick-
lung neuer Fernerkundungsprodukte gegeben. Der Fokus liegt in der Diskussion darauf,
wann und wofür der Einsatz von Fernerkundungsverfahren im Vergleich zu konventionellen
Kartierungen einen Mehrwert bietet.
Abstract
Several review articles conclude that remote sensing approaches offer great opportunities
for conservation planning and vegetation monitoring. But when do these techniques actual-
ly offer an added value to traditional mapping approaches and help to tackle problems that
are otherwise difficult to address? This chapter aims to discuss applications of remote sens-
ing to nature conservation and vegetation monitoring. Based on case studies we describe
opportunities for a retrospective change detection in conservation areas through visual in-
terpretation of time series of aerial photographs and explain the use of spectral indices for
an assessment of spatio-temporal changes in the vegetation condition. Further, we discuss
how Natura 2000 habitat types can be detected in image data and how remote sensing can
be used to map gradual transitions in the species composition of extensively managed
vegetation. Finally, we provide an outlook on ongoing initiatives for the development of new
remote sensing products for a biodiversity monitoring. In the discussion we put the empha-
sis on the question when and how remote sensing is able to complement the established
mapping approaches.
1
Einführung
Ein Biodiversitätsmonitoring in Deutschland erfordert die Analyse von Veränderungen in
der Zusammensetzung und dem Zustand der Vegetation über große Flächen hinweg. An-
gesichts dieser Aufgabe ist es nicht verwunderlich, wenn die Idee aufkommt, zumindest
einen Teil der Veränderungsanalyse mit Methoden der Fernerkundung zu bewältigen.
In der Vergangenheit haben derartige Versuche und Pilotprojekte zu eher gemischten Er-
gebnissen geführt. Dies ist zum Teil darauf zurückzuführen, dass die beteiligten Akteure
sehr unterschiedliche Vorstellungen von den Möglichkeiten und Limitationen der Daten und
Analyseverfahren auf der einen Seite und von den naturschutzfachlichen Anforderungen

70
auf der anderen Seite haben. Die Missverständnisse führen zu zahlreichen Enttäuschun-
gen, z.B. im Hinblick auf
die entstehenden Kosten,
die Flächengrößen, die mit überschaubarem Ressourceneinsatz effizient erfasst und
bewertet werden können,
die Anforderungen an die Datengrundlagen,
die Detailgenauigkeit der Ergebnisse,
die Möglichkeit, bestehende Kartierschlüssel für die Feldarbeit ohne Einschränkung auf
die Fernerkundung übertragen zu können (Schmidt et al. 2017) oder
die Übertragbarkeit von Modellen und Verfahren auf andere phänologische Stadien oder
Ökosysteme (Vanden Borre et al. 2017). Was im einen Ökosystem gut funktioniert,
muss nicht zwangsläufig auch für andere Flächen oder zu einem anderen Zeitpunkt
brauchbare Ergebnisse liefern.
Dieser Beitrag hat daher das Ziel, anhand von Beispielen die Möglichkeiten und Limitatio-
nen der Fernerkundung zu verdeutlichen. Der Fokus liegt hierbei auf optischen Daten und
auf Einsatzbereichen, bei denen durch den Einsatz von Fernerkundungsverfahren ein ver-
lässlicher Effizienzgewinn erzielt werden kann.
2
Wann ist der Einsatz von Fernerkundungsverfahren
sinnvoll?
Im vorangehenden Kapitel dieses Bandes wurden bereits die wesentlichen reflexionsbe-
stimmenden Merkmale beschrieben. Diese lassen sich als Hauptverantwortliche für das
Reflexionssignal der Vegetation relativ leicht und sicher aus den Bilddaten bestimmen. So
gehört z.B. eine Abschätzung der Blattfläche oder des Chlorophyll-Gehaltes zu den häu-
figsten Anwendungen der Fernerkundung. Je weiter man sich mit der Zielvariable der Er-
fassung von diesen reflexionsbestimmenden Merkmalen entfernt, desto unsicherer wird die
Abschätzung. So sind z.B. Lebensformen, funktionelle Typen, phänologische Zustände,
Stresssymptome oder Effekte einer Landnutzung noch recht eng an die Verteilung der ge-
nannten reflexionsbestimmenden Merkmale gekoppelt und können daher zumeist einfach
und genau abgeschätzt werden. Die Verbreitungsmuster von Einzelarten, Pflanzengesell-
schaften, Lebensraumtypen, Habitaten oder Diversitätsmuster stehen kausal weiter davon
entfernt und erfordern daher mehr Aufwand und Aufmerksamkeit und führen zu einer er-
höhten Fehlerwahrscheinlichkeit in der Erfassung.
Ob und wann der Einsatz von Fernerkundungsverfahren sinnvoll ist, ergibt sich aus dem
Verhältnis von zusätzlichem Informationsgewinn, technischem Mehraufwand und den dar-
aus entstehenden Kosten. In manchen Fällen ermöglicht ein kleiner Mehraufwand einen
deutlich höheren Informationsgewinn, in anderen Fällen kann nur mit großem Aufwand eine
Information abgeleitet werden, die mit konventionellen Kartiermethoden sehr leicht in bes-
serer Qualität erfasst werden kann. Im Folgenden soll anhand von Beispielen diskutiert
werden, wann der Einsatz von Fernerkundungsverfahren für ein Biodiversitätsmonitoring
sinnvoll sein kann. Diese können hierbei Geländeerhebungen nur unterstützen, jedoch
nicht ersetzen. Ein Einsatz von Fernerkundungsverfahren ohne Geländedaten ist nur in
ganz seltenen Fällen sinnvoll und kann im Allgemeinen nicht empfohlen werden.

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71
2.1
Analyse von Archivdaten für ein retrospektives Monitoring
Archive mit Fernerkundungsdaten werden in zunehmendem Maß freigegeben. Die darin
enthaltenen Luft- und Satellitenbilder decken weite Teile Deutschlands ab. Die ältesten
Aufnahmen entstammen zumeist den Aufklärungsflügen der Alliierten zum Ende des zwei-
ten Weltkrieges; für die darauf folgenden Jahrzehnte sind bundesweit die amtlichen Luft-
bildbefliegungen als analoges Bildmaterial vorhanden. Da diese historischen Bilder – an-
ders als aktuelle Bilddaten – häufig im Winterhalbjahr aufgenommen wurden, ist ein Einsatz
für ein Biodiversitätsmonitoring z.T. schwierig. Ergänzend kommen zu diesen Datensätzen
die hochauflösenden Bilder der Keyhole-Spionagesatelliten aus den 60er und 70er Jahren
hinzu, die mittlerweile ihren Geheimhaltungsstatus verloren haben und der Öffentlichkeit
zugänglich sind. Erste digitale Satellitenbilder sind für die 70er Jahre mit dem Start der
Landsat-Satelliten-Missionen vorhanden. Mit zunehmendem technologischem Fortschritt
wurde die Datenqualität und -verfügbarkeit der Fernerkundungsdaten immer besser.
Abb. 1: Luftbild-Zeitreihe des NSG Brucker Lache bei Erlangen. (Geobasisdaten (c) Bayerische
Vermessungsverwaltung, 2020): Neben dem offensichtlichen technologischen Fortschritt
von den frühen Schwarz-Weiß-Bildern über Echtfarben hin zur Infrarot-Falschfarben-
aufnahmen (CIR) lassen sich verschiedene Änderungen in der Vegetation erkennen. Dazu
gehören forstwirtschaftliche Eingriffe, die ebenfalls dem Wandel der Zeit unterliegen und
sich von Kahlschlägen (1945, 1956) hin zum Harvestereinsatz (2011, 2014) ändern. Eben-
falls sind die Auswirkungen des Orkans Wiebke (1992, 1997) zu erkennen. In Detailansich-
ten lässt sich die Entwicklung einzelner Bäume verfolgen.
Doch auch die frühesten Aufnahmen besitzen bereits einen erstaunlich hohen Informati-
onsgehalt, der die Rückverfolgung der Zustandsentwicklung von groben Vegetationsmus-
tern ermöglicht. Abbildung 1 illustriert dies am Beispiel einer Luftbildzeitreihe des NSG Bru-

72
cker Lache südlich von Erlangen (siehe Nezadal, Roder 1994, für eine genaue Beschrei-
bung der Vegetation im Gebiet). Hier sind deutlich Änderungen in der Struktur des
Schwarzerlen-Eschen-Auwaldes in der Bildmitte und des Preiselbeer-Kiefern-Eichenwaldes
in den Randbereichen zu sehen. Neben der natürlichen Sukzession lassen sich die Auswir-
kungen forstwirtschaftlicher Eingriffe und von Ereignissen wie dem Orkan Wiebke im Jahr
1990 erkennen. Einzelne Bäume lassen sich leicht über die Jahre hinweg identifizieren und
in ihrer Entwicklung verfolgen. Die Auswertung ist jedoch aufgrund der stark schwankenden
Bildqualität, der unterschiedlichen Jahreszeiten der Aufnahmezeitpunkte und der variablen
Beleuchtungswinkel nicht automatisierbar. Auch müssen die älteren, analogen Bilddaten
erst gescannt und georeferenziert werden, bevor sie im GIS über die neueren, digitalen
Bilder gelegt werden können. Die größte Herausforderung ist dabei jedoch die nicht stan-
dardisierte Suche in den unterschiedlichen Archiven, die etwas Erfahrung erfordert. Derar-
tige Analysen bieten sich daher vor allem für einzelne Flächen oder abgegrenzte Einheiten
mit unbekannter Entwicklungsgeschichte, wie z.B. ehemalige Truppenübungsplätze an.
2.2
Änderungsdetektion mit Vegetationsindizes
Luft- und Satellitenbilder, die spektrale Bänder im roten, sichtbaren Bereich und im nahen
Infrarotbereich besitzen, ermöglichen sehr einfache, aber aussagekräftige Analysen zur
Änderung des Vegetationszustandes. Im roten Spektralbereich absorbiert das Chlorophyll
in den Blättern photosynthetisch aktiver Vegetation nahezu alles Licht, im nahen Infrarot
wird ein großer Teil reflektiert. Die Differenz der Reflexionswerte zwischen den beiden Be-
reichen erlaubt Rückschlüsse auf die photosynthetische Aktivität der Vegetation, die wiede-
rum im Zusammenhang mit Eigenschaften wie der Blattfläche, der Biomasse, dem Chloro-
phyllgehalt oder der Vitalität der Vegetation stehen. Sogenannte Vegetationindizes quantifi-
zieren Differenzen oder Verhältnisse von Reflexionswerten verschiedener Spektralbereiche
und können als einfache Indikatoren für Vegetationseigenschaften dienen. Der wohl be-
kannteste und meistgenutzte Index, der Unterschiede zwischen den roten Bereich und dem
nahen Infrarot beschreibt, ist der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI, Tucker
1979). Durch die normalisierte Form ist er leicht interpretierbar: numerische Werte von 0
oder kleiner entstehen für Pixel, die keine grüne Vegetation enthalten. Je mehr sich der
Indexwert an den Maximalwert von eins annähert, desto üppiger, grüner und vitaler ist der
abgebildete Vegetationsbestand. Ein Vergleich von zwei NDVI-Bildern aus unterschiedli-
chen Jahren, die jedoch in derselben Jahreszeit aufgenommen wurden, erlaubt auf sehr
schnellem Weg eine räumlich explizite Aussage dazu, wo sich die photosynthetische Aktivi-
tät der Vegetation wie stark verändert hat.
In der Land- und Forstwirtschaft werden solche Analysen zur Detektion von Stressereignis-
sen und im Biomassemonitoring eingesetzt. Für diese Anwendungen gilt die Faustregel,
dass eine Zunahme des NDVI-Wertes positiv zu werten ist und eine Abnahme eine Ver-
schlechterung des jeweiligen Zustandes darstellt. Für Anwendungen im Naturschutzbereich
ist diese Regel nicht unbedingt zutreffend. Eine Zunahme des NDVI kann hier z.B. durch-
aus auf einen unerwünschten Nährstoffeintrag in einem Magerrasen oder auf die fortschrei-
tende Verbuschung und Vergrasung eines Hochmoores oder einer Heide hindeuten. Ände-
rungen des Indexwertes sind daher jeweils im Kontext des analysierten Ökosystems zu
bewerten. In jedem Fall stellt die Index-basierte Änderungsanalyse ein einfaches, aber wir-
kungsvolles Hilfsmittel für die Planung von Wiederholungskartierungen dar. Es kann davon
ausgegangen werden, dass eine Indexänderung auf jeden Fall auf eine Änderung in der
Vegetation zurückzuführen ist. Geländebegehungen können somit gezielt die in der Fern-
erkundungsanalyse identifizierten Änderungsstellen berücksichtigen. Es sollte jedoch be-
achtet werden, dass nicht jede Änderung der Vegetation, z.B. im Hinblick auf die Artenzu-

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73
sammensetzung, mit einer Änderung des NDVI einhergeht. Es werden nur Änderungen
sichtbar, die sich auch auf die genannten Parameter wie Biomasse, Blattfläche oder Pig-
mentierung
auswirken.
Ein
blindes
Vertrauen
in
die
Ergebnisse
der
NDVI-
Änderungsanalyse ist daher nicht zu empfehlen.
Abb. 2: Bi-temporaler Vergleich der Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Muster im
spanischen Nationalpark Las Tablas de Daimiel (verändert nach Feilhauer et al. 2018). Im
Differenzbild wird deutlich, dass der NDVI in weiten Teilen des Parks von 2003 nach 2009
aufgrund einer lang anhaltenden Trockenperiode deutlich abgenommen hat, was auf einen
Rückgang der photosynthetischen Aktivität der Vegetation hindeutet. Die damit verbun-
denen Änderungen in der Vegetation können entweder auf den geänderten Zustand der
Pflanzen oder auf einen Austausch der Helophyten durch an die Trockenheit angepasste
Arten zurückzuführen sein.
Abbildung 2 zeigt ein Beispiel für den Einsatz einer solchen Analyse im Nationalpark Las
Tablas de Daimiel in Zentralspanien (Feilhauer et al. 2018). Dieser beheimatet ein ausge-
dehntes Feuchtgebiet, das seit den 50er Jahren wiederholt von ausgeprägten Dürre-
Ereignissen betroffen wurde, die durch die Wasserentnahme zur Bewässerung der umlie-
genden Agrarflächen verschärft wurden. Die letzte Trockenphase dauerte vom Sommer
2003 bis zum Herbst 2009 und wurde durch lang anhaltende Starkregen beendet. Mit Hilfe
von Archivdaten des NASA-Satelliten Landsat 5 (30 m Pixelgröße) wurde der Zustand der
Vegetation vor der Dürre im Sommer 2003 und zum Höhepunkt der Trockenheit im Som-
mer 2009 dokumentiert. Die Differenz der beiden Indexbilder zeigt, in welchen Bereichen
des Nationalparks die Vegetation besonders stark von der Trockenheit betroffen war. Dies
trifft insbesondere für die
Cladium mariscus
Bestände in den Zentralbereichen des Feucht-
gebiets zu. Die Binsen- und Seggenbestände und die halophytische Vegetation in den
Flachwasserzonen im Randbereich zeigen wenig Änderung in den Indexwerten, was darauf
zurückzuführen ist, dass sie zum einen bereits im Sommer 2003 trocken gefallen waren,
und zudem wenig Änderungen zeigen, die sich im Index widerspiegeln. Bereiche, die eine
Zunahme des Indexwertes aufweisen, sind ehemalige offene Wasserflächen, die trocken
gefallen und von annuellen, windverbreiteten Ruderalarten besiedelt wurden.
Eine derartige Analyse ist sehr schnell (ca. 1 - 2 h inklusive Suche in den Archiven und
Download der Bilddaten) durchführbar und erfordert neben einem Standard-GIS-Programm
keine weitere Software. Sie lässt sich auch mit den amtlichen CIR-Luftbildern umsetzen.
Eine NDVI-basierte Änderungsanalyse bietet somit einen effizienten Weg zur Vorbereitung
und Unterstützung von Kartierungen.

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74
2.3
Erfassung von Arten und Vegetationseinheiten
Herkömmliche, auf Fernerkundungsdaten basierende Kartierungen erfordern, dass für alle
im Bild vorkommenden Einheiten Daten zur Verfügung stehen, mit denen der Auswer-
tungsalgorithmus trainiert werden kann. In einem einfachen Fall können dies die Einheiten
Wald, Offenland, Boden und Straße sein. Für den Naturschutz relevanter sind jedoch z.B.
die Unterscheidungen einzelner Pflanzengesellschaften oder FFH-Lebensraumtypen. Alle
Einheiten, die nicht über Trainingsdaten abgedeckt werden, werden vom Algorithmus der
nächst ähnlichen Reflexion einer bekannten Einheit zugeordnet. Im oben genannten Bei-
spiel wird also z.B. die nicht-beprobte Straße als (beprobter) Wald klassifiziert werden, da
beide im Erscheinungsbild eher dunkel sind. Für eine richtige und vollständige Karte müs-
sen daher alle im Bild vorhandenen Oberflächenelemente durch Geländedaten repräsen-
tiert werden. Dies erzeugt einen gewaltigen Aufwand, der schwer zu rechtfertigen ist. Des
Weiteren sind bei diesen Ansätzen bereits existierende Geländedaten als Grundlage für
eine Fernerkundungskartierung nur bedingt verwendbar, da sie selektiv die naturschutz-
fachlich relevanten Einheiten und nicht alle Oberflächenelemente enthalten. Um diesen
Missstand zu beheben, werden vermehrt sogenannte One-class classifier eingesetzt. Diese
modellieren – analog zu Artverbreitungsmodellen – die räumlichen Verbreitungsmuster der
Art oder Vegetationseinheit von Interesse und erfordern keine Informationen zu evtl. vor-
handenen anderen Bildelementen. Die Geländedatenerhebung kann daher sehr effizient
und zielgerichtet erfolgen: Es wird zunächst nur eine Stichprobe der Zielgröße benötigt. Um
die Güte und Genauigkeit der Verbreitungskarte beurteilen zu können, wird in einem ab-
schließenden Validierungsschritt zumeist ein weiterer Datensatz benötigt, der beschreibt,
wo die Zielgröße nicht zu finden ist. Dieser kann jedoch mit vergleichsweise reduziertem
Aufwand erhoben werden.
Abb. 3: Über einen One-class classifier Ansatz aus RapidEye-Daten abgeleitete Karte der Verbrei-
tung von FFH Lebensraumtypen im Bereich des Staffelsees bei Murnau, Bayern. Als Ein-
gangsdaten dient neben den Bilddaten nur eine Punktstichprobe der Lebensraumtypen
(modifiziert aus Stenzel et al. 2014).
Die möglichen Anwendungen für diese Ansätze sind vielfältig; es wurden damit beispiels-
weise erfolgreich die Verbreitung ausgewählter Natura 2000 Lebensraumtypen erfasst
(Sanchez-Hernandez et al. 2007, Stenzel et al. 2014, Abb. 3) oder invasive Arten in ge-
mischten Beständen detektiert (Skowronek et al. 2017a, b). Die Anforderungen an die Ge-
ländedaten sind hierbei, dass die gesuchte Art oder der gesuchte Vegetationstyp nicht zu

75
selten ist und innerhalb eines Pixels größere Flächenanteile aufweist. Andernfalls ist es
schwierig bis unmöglich, dem numerischen Algorithmus beizubringen, wonach er in den
Bilddaten suchen soll und die Güte des Ergebnisses zu bewerten. Dies führt zu einigen
Einschränkungen im Rahmen einer frühzeitigen Erfassung invasiver Arten: Im Prinzip kann
die Art umso besser erfasst werden, je fortgeschrittener die Invasion ist. Dies ist natürlich
nicht im Sinn eines effizienten Managements und einer effizienten Bekämpfung. Dennoch
ist unter günstigen Rahmenbedingungen selbst bei unscheinbaren Arten in begrenztem
Rahmen eine frühzeitige Erfassung möglich (Skowronek et al. 2017b). Die einmal kalibrier-
ten Modelle erlauben darüber hinaus – ebenfalls unter günstigen Umständen – eine Über-
tragung auf Landschaften mit einem ähnlichen Arteninventar und ähnlichen Umweltbedin-
gungen (Skowronek et al. 2018b). So kann beispielsweise eine Abschätzung der Verbrei-
tungsmuster in Vogelschutzgebieten erfolgen, ohne Störungen zur Brutzeit zu verursachen.
Eine Bewertung, welche der in Deutschland relevanten invasiven Pflanzenarten mit solchen
oder ähnlichen Ansätzen erfasst werden können, ist in Skowronek et al. (2018a) enthalten.
2.4
Kartierung gradueller Übergänge in der Artenzusammensetzung
Ein gängiges Problem bei der Geländekartierung von Vegetationsmustern ist die Abgren-
zung homogener Einheiten. Die verschiedenen, subjektiven Herangehensweisen der kartie-
renden Person führen dazu, dass die Flächen zwischen wiederholten Aufnahmen z.T. nur
schlecht vergleichbar sind oder zumindest der Homogenisierungsaufwand immens ist. Dar-
über hinaus ist es oft schwer, eine Fläche klar einer Kartiereinheit zuzuordnen, was im Ext-
remfall zu einer Dominanz von Übergangstypen in der Karte führt.
Auch hier kann die Fernerkundung mit überschaubarem Mitteleinsatz einen Beitrag leisten,
die Abgrenzungs- und Zuordnungsproblematik zu reduzieren und darüber hinaus graduelle
Übergänge in der Artenzusammensetzung abzubilden. Dies ist möglich, da die kontinuierli-
chen Reflexionswerte in den Bilddaten alle graduellen Übergänge in der Vegetation als
solche abbilden. Warum sollte man – abgesehen von einer Erfüllung der Vorgaben eines
Kartierschlüssels – diese wunderbare Informationstiefe durch Kategorisierung reduzieren?
Zahlreiche Studien zu diesem Thema zeigen, dass es auch anders geht (z.B. Feilhauer et
al. 2011, Harris et al. 2015, Neumann et al. 2015, Schmidtlein et al. 2007, Schmidtlein und
Sassin 2004).
Für eine solche Kartierung gradueller Übergänge wird als Datengrundlage neben den Bild-
daten eine repräsentative Stichprobe der Vegetation in Form von Vegetationsaufnahmen
benötigt. Diese werden einer Gradientenanalyse oder Ordination unterworfen, um die gra-
duellen Änderungen in der Artenzusammensetzung zu beschreiben. Die Position der Auf-
nahmen im Ordinationsraum bzw. auf den Achsen dient als Maß für die Artenzusammen-
setzung; sie wird nun über Regressionsmodelle in Bezug zu den Reflexionswerten des ent-
sprechenden Pixels gesetzt. Im Anschluss werden die Regressionsmodelle (eines für jede
Ordinationsachse) auf die Bilddaten angewendet und so jedem Pixel eine Position im Ordi-
nationsraum zugewiesen. Das Ergebnis dieser Bemühungen ist eine Gradientenkarte (sie-
he Abb. 4 für ein Beispiel), die entweder direkt als Vegetationskarte oder als Halbfertigpro-
dukt für eine weitere Analyse der Vegetationsmuster verwendet werden kann. Durch eine
angepasste Wahl der Vegetationsaufnahmeflächen und einer entsprechenden räumlichen
Auflösung der Bilddaten lassen sich die Gradienten auf unterschiedlichen räumlichen Ska-
len abbilden. In Abbildung 4 wurde die Gradientenkarte mit einer diskreten Karte der Vertei-
lung von Natura 2000 Lebensraumtypen überlagert. Die Gradientenkarte ermöglicht
dadurch Einblicke in die Variabilität der abgegrenzten Flächen und beschreibt zudem, wo
die Abgrenzung einer klaren Grenze folgt und wo die Grenzziehung eher willkürlich ist.

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76
Abb. 4: Ausschnitt einer Gradientenkarte der Moorlandschaft bei Grasleiten bei Peißenberg, Bay-
ern (modifiziert aus Feilhauer et al. 2014). Dargestellt ist nur der Hauptgradient, unterge-
ordnete Gradienten wurden nicht berücksichtigt. Ähnliche Farbwerte symbolisieren eine
ähnliche Artenzusammensetzung. Die Karte ist mit diskret abgegrenzten Natura 2000 Le-
bensraumtypen überlagert und ermöglicht so eine Abschätzung, wo die Grenzen eindeutig
und wo sie willkürlich gezogen wurden. Eine genaue Beschreibung des Gradienten kann
Feilhauer et al. (2014) entnommen werden.
Ein Problem derartiger Gradientenkartierungen ist, dass sie sich nur schwer mit vordefinier-
ten Kartierschlüsseln in Übereinstimmung bringen lassen. Die Ordination ist ein datenba-
siertes Verfahren und ermittelt die Muster aus der Datenstruktur des Vegetationsdatensat-
zes heraus. Je nach Eingangsdaten unterscheidet sich das Ergebnis. Dies erschwert einen
Vergleich zweier Gebiete und stellt auch eine Herausforderung für Wiederholungskartie-
rungen oder ein Monitoring dar. Dennoch ist die Technik eine hilfreiche Einsatzmöglichkeit
der Fernerkundung, da sich so Vegetationsmuster abbilden lassen, die anderweitig nicht
beschrieben werden können.
3
Neuartige Fernerkundungsprodukte
Alle bisher genannten Anwendungen nutzen als Eingangsdaten die Reflexionswerte der
Bilddaten. Die Bewertung und Interpretation der Zusammenhänge zwischen diesen Refle-
xionswerten und den zugrundeliegenden Vegetationsmustern ist wenig intuitiv und erfordert
Expertenwissen. Dies mag ein weiterer Grund für den begrenzten Einsatz von Fernerkun-
dungsverfahren im Biodiversitätsmonitoring sein.
Neuere Entwicklungen und Trends im Bereich der Fernerkundung könnten diesen Hinde-
rungsgrund jedoch zumindest teilweise beseitigen. Initiativen wie GEO BON (Group on E-
arth Observation – Biodiversity Observation Networks,
http://geobon.org/)
arbeiten an der
Definition und Entwicklung von aus Fernerkundungsdaten ableitbaren Vegetationsparame-
tern, die als Indikatoren für verschiedene Teilbereiche der Biodiversität dienen können
(Skidmore et al. 2015). Diese Essential Biodiversity Variables (EBVs) sind biotische Para-
meter, die Ökosystemzustände oder -funktionen beschreiben, sensitiv für Veränderungen
sind und für eine Vielzahl von Ökosystemen aussagekräftig sind (geobon.org). Die genaue
Liste der berücksichtigten Parameter und die räumliche Skala der Beobachtung werden

77
noch diskutiert. Jedoch sollen die aus Fernerkundungsdaten abgeleiteten Parameter mittel-
fristig als Produkte für interessierte Nutzer bereitgestellt werden. Diese können alternativ zu
den regulären Bilddaten als Eingangsdaten für weiterführende Kartierungen, Bewertungen
oder Monitoring-Programme dienen.
Erste Tests des Konzepts versprechen eine gute Interpretierbarkeit und hohe Vorhersage-
kraft für die Beantwortung ökologischer Fragestellungen (Feilhauer et al. 2017). Auch wenn
es im Moment noch zu früh für eine umfassende Bewertung dieser EBVs (Pereira et al.
2013) ist und umfassende praxisorientierte Tests noch ausstehen, lohnt es sich doch, diese
und ähnliche Entwicklungen weiter zu verfolgen. Darüber hinaus sind die Initiativen offen
für Rückmeldungen und Gedankenanstöße aus der Praxis, was die Möglichkeit bietet, die-
se neuen Datenquellen aktiv mitzugestalten.
4
Fazit
Es lässt sich festhalten, dass die Fernerkundung ein hilfreiches Werkzeug im Rahmen ei-
nes Biodiversitätsmonitorings sein kann. Dennoch lassen sich bei weitem nicht alle Monito-
ringaufgaben sinnvoll mit Fernerkundungsverfahren erledigen. Viele Erfassungen sind ‚zu
Fuß‘ effizienter, kostengünstiger und genauer durchführbar. Auch für den Einsatz von Fer-
nerkundung werden – wie in den angeführten Beispielen gezeigt wurde – stets Geländeda-
ten benötigt, sodass derartige Ansätze primär ergänzend zu Geländeerhebungen einge-
setzt werden können. In dieser ergänzenden Rolle kann die Fernerkundung jedoch auf ob-
jektive Weise dazu beitragen, eine Erfassung selbst für größere Gebiete mit relativ homo-
gener Beprobungsdichte und gleichbleibendem Fehler der bearbeitenden Person durchzu-
führen, Änderungen in der Vegetation schnell und unkompliziert zu ermitteln, eine retro-
spektive Bewertung vergangener Entwicklungen zu ermöglichen oder graduelle Übergänge
in der Artenzusammensetzung zu erfassen. Das Potenzial der Fernerkundung ist mit die-
sen Beispielen bei weitem nicht erschöpft; eine Reihe von Übersichtsartikeln wie z.B. von
Corbane et al. (2015), Schmidtlein et al. (2014) oder Vanden Borre et al. (2011) führen wei-
tere Einsatzgebiete vertieft aus.
Limitiert wird der Einsatz von Fernerkundungsverfahren dadurch, dass die (optische) Sen-
sorik nur die oberste Bestandesschicht erfasst und nur in sehr begrenztem Umfang Rück-
schlüsse auf den Unterwuchs zulässt. Des Weiteren ist die Übertragbarkeit der ermittelten
Zusammenhänge auf andere Gebiete – wie bei statistischen Modellen üblich – nur in be-
grenztem Umfang gewährleistet, so dass für jedes weitere Kartiergebiet neu kalibriert wer-
den muss. Diese fundamentalen Limitationen werden dadurch verstärkt, dass nur wenige
Kartierschlüssel im Hinblick auf den Einsatz von Fernerkundungsverfahren entwickelt wur-
den. Der Versuch, die existierenden Schlüssel ohne Anpassung auf alternative Kartierme-
thoden anzuwenden ist daher wenig aussichtsreich. Stattdessen werden für einen sinnvol-
len und erfolgversprechenden Einsatz von Fernerkundungsverfahren im Rahmen eines
Biodiversitätsmonitorings interdisziplinär ausgebildete Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter be-
nötigt, die sowohl mit der zu erfassenden Vegetation, als auch mit den technischen Verfah-
ren vertraut sind.
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Adressen des Autors und der Autorin:
Hannes Feilhauer*
Universität Leipzig
Remote Sensing Center for Earth System Research
Talstr. 35, 04103 Leipzig
E-Mail: *hannes.feilhauer@uni-leipzig.de
Ulrike Faude
Andreas-Paulus-Str. 57, 91080 Spardorf

80

81
Internet der Fledermäuse – vernetze Ultraschallrekorder zur Erfassung
der Fledermausaktivität
Martin Koch, Peter Fischer, Lukas Schauer und Simon Käfer
Zusammenfassung
Die Vernetzung von Ultraschallsensoren mit einem Server über das Internet, in Kombinati-
on mit einer automatisierten Datenanalyse, Archivierung und visuellen Aufbereitung bietet
die Möglichkeit, ein standardisiertes, effizientes Monitoring-System für Fledermäuse aufzu-
bauen. Durch den weiträumigen und langfristigen Einsatz eines Sensor-Netzwerks können
Veränderungen der Fledermausaktivität über Raum und Zeit registriert werden. Wir stellen
hier ein lokal eingesetztes, skalierbares System mit dedizierten Softwarekomponenten vor
und diskutieren Vorteile gegenüber bisherigen Erfassungspraktiken, sowie die aktuellen
Grenzen der automatisierten Klassifizierung. In Kombination mit weiteren, automatisiert
erfassten Umweltdaten lassen sich wertvolle Erkenntnisse zum Verhalten von Fledermäu-
sen und der Reaktion von Fledermauspopulationen auf Gefährdungsursachen sowie
Schutzmaßnahmen messen und die gewonnenen Daten interpretieren.
Abstract
Connecting Ultrasonic-sensors with a server via the Internet in combination with automated
data analyses, storage and visualisation provides a standardized, efficient Monitoring-
System for bats. A continuous, wide-ranging deployment of a Internet-of-Things-based Sys-
tem gives opportunities to track changes in bat activity over time and space. We demon-
strate a local deployed, but extendible system with dedicated software components and
discuss advantages over common approaches of bat monitoring as well as limitations of
auto-classifications. In combination with additional environmental data, valuable information
and insights in bat behaviour and population responses to threats and conservation meas-
urements can be observed and explained.
1
Einleitung
Den Zustand von Fledermauspopulationen zu erfassen ist keine leichte Aufgabe. Fleder-
mäuse leben häufig gut versteckt und agieren jenseits der menschlichen Wahrnehmungs-
grenzen. Obwohl diverse Fledermausarten mitunter sehr nah am Menschen leben und z.B.
Quartiere an oder in Gebäuden beziehen oder sich urbane Räume mit dem Menschen tei-
len, bedarf es einiger Ausdauer und Aufwand, um Informationen über das Vorkommen die-
ser Artengruppe zu sammeln.
Über die gesetzlichen Verpflichtungen hinaus (Fauna Flora Habitat-Richtlinie (FFH)) gibt es
viele Gründe, den Zustand von Fledermauspopulationen regelmäßig zu erfassen. Die Ar-
tengruppe der Fledermäuse besitzt Eigenschaften, die sie zu guten Indikatoren für die öko-
logische Leistungsfähigkeit der Landschaft machen. Fledermäuse reagieren unmittelbar auf
den Verlust von Nahrungshabitaten, der durch fortschreitende Urbanisierung oder Frag-
mentierung der Landschaft, durch Rodung strukturgebender Landschaftselemente wie He-
cken und Feldgehölze entsteht (Frey-Ehrenbold et al. 2013). Auch die Intensivierung der
Beleuchtung ehemals dunkler Landschaftsteile kann zur Verschlechterung eines geeigne-
ten Fledermaushabitats führen (Stone et al. 2009). Die in Mitteleuropa vorkommenden Fle-
dermausarten sind ausnahmslos insektivor. Als Taxa auf einer hohen trophischen Ebene
zeigen Fledermäuse Veränderungen im Beutetierangebot an. Insbesondere vor dem Hin-
tergrund der aktuell diskutieren Abnahme der Insektenabundanz (Hallmann et al. 2017,
Stuart et al. 2010) ist den Fledermäusen ein hoher Indikatorwert zuzuschreiben. Fleder-

82
mäuse sind als einzige aktiv fliegende Säugetiere ein bedeutender Bestandteil der allge-
meinen Biodiversität. Der fortschreitende Ausbau der Windenergie-Nutzung trifft insbeson-
dere wandernde Fledermausarten, wie die Rauhautfledermaus (
Pipistrellus nathusii
) oder
auch den Abendsegler (
Nyctalus noctula
). Nach Ansicht von Experten und Expertinnen
stellt die Windenergie-Nutzung einen bedeutenden Mortalitätsfaktor für diese und auch wei-
tere Arten dar (O’Shea et al. 2016). Veränderungen des Klimas in Europa könnten eben-
falls einen negativen Einfluss auf Fledermauspopulationen haben (Rebelo et al. 2010,
Sherwin et al. 2013), da z.B. amphibische Insekten als Beutetiere durch Dürren ausbleiben.
Die vorhandene Fülle der potentiell negativen Einflüsse auf den Erhaltungszustand der
Fledermauspopulationen unterstreicht den Bedarf eines kontinuierlichen Monitorings der
Fledermausvorkommen mit hinreichend belastbaren Daten. Dabei ist zu berücksichtigen,
dass nicht alle Fledermausarten mit derselben Methode gleich gut zu erfassen sind (Bat-
tersby 2010). Es gibt Arten, die im Sommer traditionell dasselbe Wochenstubenquartier
nutzen, wie z.B. das Mausohr (
Myotis myotis
) und die Hufeisennasen (
Rinolophus spec
.).
Diese Arten können dort direkt gezählt werden. Andere Arten nutzen nicht einsehbare
Quartiere oder wechseln diese häufig, so dass eine direkte Zählung meist mit einer vorheri-
gen Quartiersuche einhergehen muss, wie z.B. bei der Bechsteinfledermaus. Dabei teilt
sich die Fledermauskolonie mitunter auf und nutzt mehrere Quartiere parallel (Fission-
Fusion-Dynamik, Kerth, Konig 1999), so dass alle Quartiere einer Kolonie bekannt sein und
die Fledermäuse dort synchron gezählt werden müssen. Dann kann allerdings recht präzise
die Populationsgröße geschätzt werden.
2
Einsatz der Bioakustik
Eine indirekte Nachweismethode für Fledermäuse ist die bioakustische Erfassung der
Lautäußerungen mit Hilfe von Ultraschall-Detektoren. Alle mitteuropäischen Fledermausar-
ten nutzen Echoortung, um sich im Raum zu orientieren und rufen daher während des Flu-
ges (Jones, Holderied 2007). Die Bioakustik der Fledermäuse ist ein breites Forschungs-
feld, in dem in den vergangenen vier Jahrzehnten große Fortschritte gemacht wurden
(Grinnell et al. 2016). Die technische Weiterentwicklung der Ultraschall-Detektoren hat da-
bei immer wieder neue Forschungsfelder erschlossen.
Die Bioakustik der Fledermäuse findet in Deutschland insbesondere in der Eingriffsrege-
lung, international aber auch beim Populations-Monitoring Anwendung (z.B. Barlow et al.
2015; Battersby 2010). Die Methode lässt sich generell in mobile (Transekte) und stationäre
Erfassung (Punkterfassung) unterteilen. Die Aufnahme von Fledermäusen kann sowohl
manuell (aktiv) als auch automatisiert (passiv) erfolgen (Kunz, Parsons 2009). Erfasst wird
jeweils die Anwesenheit einer Fledermaus an einem bestimmten Punkt zu einer bestimm-
ten Zeit. Über arttypische Rufcharakteristika lässt sich häufig die Fledermausart bestim-
men. Allerdings können die Tiere ihre Ortungsrufe der gegebenen Situation (Wald, Wald-
rand, Offenland etc.) und der aktuellen Intention (Jagd, Transferflug, Balz etc.) anpassen
(Barclay 1999, Obrist 1995, Obrist, Boesch, Flückiger 2004). Arttypische Charakteristika
der Lautäußerungen können dann intraspezifisch variieren und sich interspezifisch über-
schneiden (Frick 2013, Russo et al. 2017). Daher ist es nicht immer möglich eine Art an-
hand ihrer Rufe mit zufriedenstellender Sicherheit zu bestimmen. Bei manchen Arten ist die
interspezifische Überschneidung der Rufcharakteristika regelmäßig so weitreichend, dass
eine sichere Ansprache der Art meist nicht möglich ist.
Bei der manuellen Erfassung (Abb. 1-A) lassen sich neben den Echoortungsrufen ggf. wei-
tere Informationen zur Artbestimmung heranziehen. Beobachtung des Flugverhaltens, der
Flughöhe und der Größe des Tieres können die Bestimmungssicherheit ggf. erhöhen (Lim-

83
pens 2004). Die Fledermauserfassung kann nur von erfahrenen Personen mit Fledermaus-
detektoren auf aktuellem technischen Stand durchgeführt werden (Ahlén, Baagoe 1999).
Dennoch kann es bei verschiedenen Bearbeitern und Bearbeiterinnen durch unterschiedli-
che Reaktionszeiten und Aufmerksamkeitsspannen zu unterschiedlichen Ergebnissen
kommen, wodurch eine Standardisierung dieser Methode nur einschränkt möglich ist. Zu-
züglich zu der Felderfassung kommt noch der Aufwand der Nachbearbeitung durch manu-
elle Verifizierung der Artbestimmung anhand von im Feld gemachten Aufnahmen hinzu. Im
Naturschutz – insbesondere in der ehrenamtlichen Arbeit – sind die finanziellen und zeitli-
chen Ressourcen häufig begrenzt, so dass sich ein kontinuierliches, großräumiges Monito-
ring mit manueller bioakustischer Erfassung der Fledermäuse in Deutschland bisher nicht
etablieren konnte.
Die automatisierte bioakustische Erfassung verlagert den Aufwand vom Feld auf die nach-
gelagerte Datenauswertung. Ein zeitlich gesteuerter Echtzeit-Voll-Spektrum Ultraschall-
Rekorder macht im Feld Aufnahmen, sobald akustische Signale registriert werden, die eine
Fledermaus als Ursprung vermuten lassen. In diesem Prozessabschnitt gibt es bereits ver-
schiedene Parameter (Hardwareauswahl, Software-Einstellungen), welche die Detektion
einer Fledermaus beeinflussen (Adams et al. 2012). Zur Unterstützung der Auswertung
großer Datenmengen sind kommerzielle und nicht-kommerzielle Software-Angebote ver-
fügbar, die Klassifizierungs-Algorithmen anwenden, um die aufgenommenen Rufe auf
Übereinstimmung mit hinterlegten Referenzen für einzelne Klassen (Artengruppen, Arten)
zu testen. Ob eine Fledermausart in der Aufnahme in einem automatisierten Analysepro-
zess zuverlässig bestimmbar ist, hängt von der Qualität der Aufnahme ab. Werden die
Schwellenwerte zum Auslösen einer Aufnahme zu niedrig eingestellt, werden Dateien be-
reits dann angelegt, wenn das Signal nur wenig über dem Grundrauschen liegt. Ist dieses
Signal-Rausch-Verhältnis in einer Aufnahme ungünstig, ist es für die Algorithmen schwierig,
die einzelnen Rufe in einer Aufnahme korrekt abzugrenzen. Bei nicht korrekt abgegrenzten
Pulsen werden auch die Rufcharakteristika nicht korrekt berechnet und in der Klassifizie-
rung sind Übereinstimmungen mit den Referenzklassen nur gering oder gar Trugschlüsse.
Die Qualität der im Feld gemachten Aufnahmen sollte also der Qualität der Referenz-Rufe
entsprechen (Stathopoulos et al. 2017). Der gesamte Prozess der automatisierten Fleder-
mauserfassung hat diverse Einflussfaktoren, die eine Vergleichbarkeit zweier Erfassungen
mit unterschiedlichen Detektoren oder Software-Einstellungen einschränken. Ein System,
bei dem alle Komponenten aufeinander abgestimmt sind lässt allerdings einen hohen Grad
an Standardisierung zu. Der Aufwand der Datenerfassung reduziert sich gegenüber einem
manuellen System erheblich. Mit dem hier vorgestellten Internet der Fledermäuse (Abb. 1-
B) könnte ein hochgradig standardisiertes, voll automatisiertes Netzwerk zur Erfassung der
Fledermäuse aufgebaut werden.
3
Konzept des Internet der Fledermäuse
Das Prinzip des IoT – des Internet of Things – wird seit bald 20 Jahren in Industrie und
Wissenschaft angewandt und permanent weiterentwickelt. Grundlegendes Konzept in der
Anwendung von IoT-Systemen ist, dass Computer über das Internet miteinander kommuni-
zieren (Gubbi et al. 2013). Diese Computer können Sensoren sein, z.B. zur Erfassung von
Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Stickoxid-Konzentration, Ultraschall etc. Die Sensoren werden
mit Komponenten zur Zwischenspeicherung, ggf. Datenanalyse und zur digitalen Kommu-
nikation (LAN, WiFi, UMTS) kombiniert. Die erbrachten Daten werden direkt oder voraus-
gewertet an einen zentralen Datenspeicher (Server) übermittelt und dort in weiteren Schrit-
ten prozessiert. Die Sensoren sind so eingerichtet, dass sie vollkommen automatisiert funk-
tionieren. Eine permanente Stromversorgung (Hausstrom oder Solarpanel mit Batterie)

image
84
muss sichergestellt sein. Die Kommunikation zwischen Sensor und Server erfolgt ebenfalls
automatisiert, entweder nach Aufforderung von einem Server oder spontan vom Sensor
aus. Der Betreuungsaufwand der Sensoren im Feld bleibt auf die Fehlerbehebung be-
schränkt. Die Daten-Organisation auf dem Server muss die Integrität der Daten über die
gesamte Prozesskette gewährleisten. Die einzelnen Datensätze müssen jederzeit einem
Sensor (Ort) und einem Zeitpunkt zugeordnet werden können. Prozessschritte, Zwischen-
ergebnisse und ggf. Fehlermeldungen müssen protokolliert werden, um Abläufe und Funk-
tionen überwachen und bei Bedarf optimieren zu können. Je nach zeitlicher Auflösung der
Datenerhebung sowie der Anzahl der Sensoren, die in ein Netzwerk eingebunden sind, ist
die anfallende Datenmenge bzw. Informationsmenge sehr groß und kann nicht mehr ma-
nuell überwacht werden. Um die Informationen, die in den Daten stecken, erfassbar zuma-
chen, gehört zu einem vollständigen Post-Processing auch die Aufbereitung der Informati-
onen in Grafiken oder überschaubare Tabellen und Karten.
Abb. 2: Schematische Darstellung der klassischen Anwendung von passiver Fleder-
mauserfassung und einem IoT-basierten Erfassungsnetzwerk
.
4
Aufbau des Sensor-Netzwerkes zur Erfassung von Fledermäusen
Schon seit einiger Zeit gibt es IoT-Netzwerke zur Erfassung von Wildtieren (Xiaohan Liu et
al. 2015). Ein Netzwerk zur automatisierten Erfassung von Fledermausaktivität gibt es
ebenfalls bereits, bspw. in London (siehe naturesmartcities.com).
Das in diesem Artikel beschriebene IoT-Netzwerk zur Erfassung der Fledermäuse besteht
im Wesentlichen aus vier dedizierten Komponenten: Dem Recorder, dem Analyser, dem
Classifier und einem Webportal. Diese grundlegenden Systemkomponenten werden mit
einander verknüpft (z.B. Upload-Service) und können mit weiteren Informationen kombiniert
werden (z.B. Wetterdaten). Im Feld befindet sich ein Detektor (Sensor), der zunächst mit
der Software Recorder Aufnahmen von Fledermäusen erstellt. Die Aufnahmen werden im
Feld durch das Programm Analyser ausgewertet. Hierbei werden aus den Originaldateien
nur die Informationen selektiert, die für den weiteren Prozess benötigt werden. Der Daten-
umfang wird dabei um den Faktor 5.000 (500MB -> 100kB) reduziert. Kompakte Daten-
mengen sind mobil und können in kurzer Zeit über ein Netzwerk durch den Upload-Service
verschickt werden (LAN, WiFi oder UMTS). Nach Eingang der Daten auf einem Server
werden die Informationen aus der Datei ausgelesen und in eine Datenbank übertragen. Zu
den Daten werden auch Metadaten wie Sensor-ID und Zeitpunkt der Aufnahme sowie
Temperatur und Luftfeuchtigkeit am Sensorstandort übermittelt. Die Klassifizierung der Da-

image
image
85
ten in Fledermausarten und -artengruppen wird durch das Programm Classifier auf dem
Server durchgeführt. Dabei werden die benötigten Informationen einer Aufnahme aus der
Datenbank ausgelesen, berechnet und letztendlich das Klassifizierungsergebnis wieder in
die Datenbank zurückgeschrieben. Zu jedem Aufnahmeort werden zudem Wetterdaten des
Deutschen Wetterdienstes (DWD) gespeichert. Damit sind die Auswertungsergebnisse so-
wie hilfreiche Daten zur Interpretation der Ergebnisse zur Abfrage über ein Webportal in der
Datenbank vorgehalten. Es können verschiedene Abfragen (Zeiträume und Ortkombinatio-
nen) formuliert werden. Die Ergebnisse werden in Tabellenform und Graphen dargestellt.
Abbildung 2 zeigt eine vereinfachte Übersicht der im Folgenden beschriebenen Komponen-
ten des Internet der Fledermäuse.
Abb. 2: Schematische Übersicht der Komponenten des Internet der Fledermäuse.
4.1
Software-Entwicklung
Die wesentlichen Komponenten des Internet der Fledermäuse sind nicht grundlegend neu.
Die hier eingesetzten Funktionen gibt es auch in etablierten Systemen zur Erfassung und
Klassifizierung von Fledermauslauten. Neu ist, den Prozessablauf von der Erfassung über
die Auswertung bis hin zur Aufbereitung vollständig zu automatisieren. Dazu wurde Soft-
ware entwickelt, die auf die Performanz der Hardware-Komponenten abgestimmt ist und
den Einsatzzweck der völligen Automatisierung erfüllt. Die hier dargestellte Vorgehenswei-
se stellt den derzeitigen Entwicklungsstand dar. Mit fortschreitendem Feldeinsatz und der
Integration zukünftiger Forschungserkenntnisse lässt sich das System ausbauen und ver-
bessern.
4.2
Funktionsweise des Analyser
Das Programm Analyser führt die Lautanalyse der Audiodateien durch und verdichtet die
Fledermausrufe in den aufgenommenen Rufsequenzen auf eine Reihe von Kenngrößen.
Die Kenngrößen repräsentieren die wichtigsten Rufcharakteristika des zeitaufgelösten
Spektrums eines Rufs, wie Frequenzminimum und -maximum, Ruflänge und Frequenzab-
fall pro Zeiteinheit. Die Kenngrößen FC (charakteristische Frequenz), FMin (Frequenz-
Minimum), FMax (Frequenz-Maximum) sowie weitere Kenngrößen und deren Definition
wurden aus Walters et al. 2012 übernommen. Letztendlich gibt der Analyser die Kenngrö-
ßen je Ruf als Datensatz in einer Protokoll-Datei aus.

86
4.3
Funktionsweise des Classifier
Der Classifier ist in der derzeitigen Version ein Python-Skript (van Rossum 1995), welches
sich auf einem Webserver befindet. Das Programm liest die Kenngrößen-Datensätze aus
einer PostgreSQL-Datenbank aus und berechnet diese. Ein erster Prozessschritt bei der
Klassifizierung der Audio-Signale ist die Unterscheidung Fledermausruf und Störgeräusch.
Die Rufe der in Deutschland vorkommenden Fledermausarten haben ihr Intensitätsmaxi-
mum oberhalb von 15 kHz. Bei Regengeräuschen, anderen Tierstimmen (z.B. Vögel, Heu-
schrecken) und auch Windgeräuschen liegt das Intensitätsmaximum i.d.R. unterhalb von
15kHz. Dieses Kriterium wird für eine erste Filterstufe genutzt, um unerwünschte Geräu-
sche auszusieben. Geräusche, deren Intensitätsmaximum unterhalb 15 kHz liegen, werden
im Output nicht protokolliert; der Puls wird quasi übersprungen.
Die Klassifizierung erfolgt anschließend in aufeinander folgenden Schritten:
1. Rufklassifizierung nach Artengruppen
Das Prinzip der Klassifizierung sei hier anhand des ersten Schrittes etwas genauer erläu-
tert. Für jeden Puls wird eine erste grobe Einteilung nach den Rufgruppen
Pipistrellen,
Nyctaloiden, Myotis/Plecotus-Arten
und
Rhinolophus-
Arten vorgenommen. Der Classifier
vergleicht dazu zwei aus einem Puls ermittelte Kenngrößen, die charakteristische Frequenz
FC und die Steigung der zweiten Pulshälfte FCtrEndS, mit den Wahrscheinlichkeitsprofilen
dieser Kenngrößen für die jeweiligen Artgruppen. Die Kenngröße FC, vereinfacht gesagt
ein Maß für die Höhe der Ruffrequenz, eignet sich gut, die niederfrequent rufenden Arten
(
Nyctaloiden
) von den höherfrequent rufenden (
Pipistrellen
,
Myotis/Plecotus
-Arten) und den
höchstfrequent rufenden Arten (
Rhinolophus
) zu unterscheiden. Die Kenngröße FCtrEndS,
ein Maß für die Steilheit des Frequenzabfalls, ermöglicht die Unterscheidung von
Myo-
tis/Plecotus
-Arten von den
Pipistrellen
.
Das Wahrscheinlichkeitsprofil ist ein aus eigenen Aufnahmen und Literaturangaben (z.B.
Baratoud et al. 2016, Dietz, Helversen, Nill 2007, Russ 2012, Skiba 2009) ermittelter diskre-
ter, funktioneller Zusammenhang. Setzt man beispielsweise Artengruppe = „
Pipistrellen
und Kenngröße = „FC“, dann drückt das Wahrscheinlichkeitsprofil folgendes aus: Wie groß
ist die relative Wahrscheinlichkeit, dass bei Auswertung eines Rufes im statistischen Mittel
für die Rufgruppe
Pipistrellen
eine charakteristische Frequenz (FC) im Intervall [f1;f2] ge-
funden wird? (f2 - f1) ist dabei die Schrittweite der Vergleichswerte auf der Frequenzskala.
Abbildung 3 zeigt die aktuell als Referenz genutzten Wahrscheinlichkeitsprofile p (Kenn-
größe = FC, Artgruppe) für alle vier Artgruppen.
Mit wachsendem Umfang der Referenz-Bibliothek an klassifizierten Rufdateien werden die
noch recht rohen Profile sukzessive optimiert, die Klassifizierung wird also trainiert.
2. Rufklassifizierung nach Artvarianten
Aufbauend auf der Einteilung nach Artengruppen wird eine Feinbestimmung in „Artvarian-
ten“ durch Vergleich von sieben Kenngrößen mit Referenzdaten durchgeführt (vgl. Walters
et al. 2012). „Artvarianten“ ermöglichen es, verschiedene Ruftypen ein und derselben Art
separat zu behandeln (z.B. „Plip“-Ruf und „Plop“-Ruf eines Abendseglers).
3. Rückverdichtung der „Artvarianten“ auf sicher abgrenzbare Arten
Manche Arten lassen sich aufgrund interspezifischer Überschneidungen der Rufcharakte-
ristika kaum automatisiert unterscheiden, beispielsweise wird man immer wieder Verwech-
selungen innerhalb der
Nyctaloiden
finden. In einem letzten Schritt der Rufklassifizierung
werden deshalb die zu den „Artvarianten“ ermittelten relativen Wahrscheinlichkeiten auf

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87
einen Satz sicher abgrenzbarer Arten verdichtet. Der derzeitige Trainings-Stand des Classi-
fiers unterscheidet mit zufriedenstellender Sicherheit die in Deutschland vorkommenden
Pipistrellus
-Arten (Einschränkung:
P. nathusii, P. kuhlii
, s.u.), das Mausohr (
Myotis myotis
),
die in Deutschland vorkommenden Hufeisennasen sowie – bei typischen Rufen – den
Abendsegler (
Nyctalus noctula
). Die weiteren Myotis-Arten (inkl.
Plecotus
) werden in die
Rufgruppe
Myotis
, die Arten
Eptesicus spc., Vepertillio murinus
und
Nyctalus leisleri
in die
Rufgruppe
Nyctaloid
zusammengefasst.
Abb. 3: Wahrscheinlichkeitsprofil zur Kenngröße FC für vier Artengruppen.
4. Sequenz-Klassifizierung
Letztlich bietet die Artbestimmung je Rufsequenz (Aufnahme) eine Steigerung der Klassifi-
zierungssicherheit gegenüber der Einzelruf-Klassifizierung. Es ist bei der Auswertung zu
unterscheiden, ob abweichende Klassifizierungsergebnisse für einzelne Rufe einer Se-
quenz auf schlechte Aufnahmen, Auswertungsfehler, Doppler-Effekt etc. zurückzuführen
sind oder ob in der fraglichen Sequenz tatsächlich mehr als eine Art gerufen hat. Als wirk-
sam hat sich eine Betrachtung der Nachbarschaftsbeziehungen der Einzelrufe erwiesen.
Wenn mindestens drei zeitlich aufeinander folgende Rufe derselben Art zugeordnet wur-
den, dann ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass die Art korrekt bestimmt wurde.
Das Ergebnis der Einzelruf- und der Rufsequenz-Klassifizierung wird nach Abschluss der
Klassifizierung in die Datenbank als Datensatz (Ruf- bzw. Sequenz-ID, Art/Rufgruppe als
Ergebnis + relative Wahrscheinlichkeit der richtigen Bestimmung) zurückgeschrieben. In
der aktuellen Version des Rekorders werden die Originalaufnahmen gespeichert und ste-
hen somit einer späteren Verifizierung der Klassifizierungsergebnisse sowie zum Training
des Classifier zu Verfügung. Der lernende Klassifizierungsalgorithmus lässt sich auch
rückwirkend auf die Analyser-Daten anwenden, so dass mit einer fortschreitenden Verbes-
serung der Klassifizierung Datenreihen neu ausgewertet werden und ggf. rückwirkend kor-
rigiert werden können.
4.4
Umsetzung des Internet der Fledermäuse
Zur Einrichtung eines dauerhaften, stationären Netzwerks zur Erfassung der Fledermäuse

88
müssen verschiedene Faktoren beachtet werden, welche die Nutzbarkeit des Systems be-
einflussen. Das System zielt auf akustisch gut abgrenzbare Arten ab. Es sollten also Auf-
nahmestandorte ausgewählt werden, an denen mit einem Auftreten dieser Arten zu rech-
nen ist. Des Weiteren muss eine sichere Stromversorgung (Hausleitung oder Solarpanel
mit Batterie) gegeben sein. Zudem muss der Zugang zu einem Netzwerk mit Anschluss an
das Internet vorhanden sein, damit die Kommunikation zwischen Sensor und Server ge-
währleistet ist. Es kann entweder ein offenes oder privates W-LAN genutzt werden oder
eine Erreichbarkeit des Mobilfunknetzwerks gegeben sein. Es müssen keine hohen Verbin-
dungsgeschwindigkeiten erreicht werden, da die Daten durch die hohe Informationsverdich-
tung (ca. 100kB täglich) sehr mobil sind und in kürzester Zeit übermittelt werden können.
Neben den technischen Voraussetzungen ist die richtige Auswahl des Standortes im Hin-
blick auf die zu erwartende Fledermausaktivität wichtig. Da Fledermäuse ihre Rufe der Si-
tuation anpassen, führt die Platzierung des Mikrofons an Stellen, an denen die Fledermäu-
se regelmäßig von ihrem typischen Rufverhalten abweichen zu einer Verschlechterung der
Klassifizierungsergebnisse und einer höheren Rate an Fehlbestimmungen. Engpässe (z.B.
unter Brücken) oder eine Platzierung des Mikrofons nah an dichter Vegetation kann zu
Echos führen oder die Fledermaus dazu zu veranlassen, ihren Ruf derart zu verändern,
dass arttypische Charakteristika nicht mehr auftreten. Die Wahl eines Standortes nah an
einem Quartier oder mitten in einem Jagdgebiet führen mitunter zu einer hohen Rate von
Sozialrufen oder Beute-Fang-Rufen (Feeding-Buzz), die wiederum sehr variabel sein kön-
nen und durch die Referenzdateien derzeit nicht abgedeckt werden. Ein Garten- oder
Waldrandstandort etwas abseits eines Gewässers bietet in der Regel gute Voraussetzun-
gen. Stellt sich nach einiger Laufzeit allerdings heraus, dass die Klassifizierungsergebnisse
unbefriedigend sind, muss ggf. ein alternativer Standort ausgewählt und getestet werden.
Wird aber ein geeigneter Standort gefunden, der im Laufe der Zeit unverändert bleibt, dann
werden hochgradig standardisierte Datenreihen gebildet.
5
Datenauswertung und Ausblick
Die erfassten Fledermausdaten lassen verschiedene Interpretationsmöglichkeiten zu. Es
lässt sich z.B. die allgemeine Fledermausaktivität an einem Standort beschreiben und da-
mit die Habitatqualität für Fledermäuse von Jahr zu Jahr bewerten. Der Zugfortschritt wan-
dernder Fledermausarten kann ebenso erfasst werden. Wie dargestellt, kann für gut ab-
grenzbare Arten die Aktivität auf Artniveau aufgelöst werden. Die Aktivitätsentwicklung in-
nerhalb eines Jahres bzw. von Jahr zu Jahr kann somit auch für Einzelarten verglichen
werden. So können bspw. Veränderungen detektiert werden, wenn Fledermäuse früher im
Frühjahr bzw. länger in den Winter hinein aktiv sind.
Bei der Interpretation der Daten im Sinne eines Populations-Monitorings ist zu bedenken,
dass die erfasste Aktivität keinen direkten Rückschluss auf die Anzahl der Individuen er-
laubt. In jüngerer Zeit wurden allerdings verschiedene Modelle entwickelt, welche dieses
Problem überwinden (Lucas et al. 2015, Marques et al. 2013) und Populationstrends an-
hand akustischer Daten ableiten können. Grundlage für die Modellierungen ist eine stan-
dardisierte Erfassung der Fledermäuse in Raum und Zeit.
Durch die Installation eines Sensor-Netzwerks wie dem hier vorgestellten Internet der Fle-
dermäuse könnte die Erfassung der Fledermausaktivität als Teil eines allgemeinen Bio-
diversitätsmonitorings realisiert werden. Durch die vollständige Automatisierung der Daten-
erhebung und -analyse sind die Kosten des langfristigen Betriebs verhältnismäßig gering
und werden mit zunehmender Reife des Netzwerks noch weiter gesenkt werden können.

89
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(letzter Zugriff
20.01.2019).
Adresse des Autors:
Martin Koch*
Rücksgasse 18, 53332 Bornheim
E-Mail: *kochma@uni-trier.de

91
Anwendung genetischer Methoden im Biodiversitätsmonitoring
Axel Hochkirch
Zusammenfassung
Obgleich die genetische Diversität eine wichtige Grundlage für die Anpassungsfähigkeit
und damit Überlebensfähigkeit von Organismen ist und eine der drei in der Biodiversitäts-
konvention genannten Ebenen der biologischen Vielfalt darstellt, spielt die Genetik im prak-
tischen Naturschutz immer noch eine untergeordnete Rolle. Lediglich in der naturschutzbio-
logischen Forschung hat das Feld der „Naturschutzgenetik“ eine zunehmende Bedeutung
gewonnen. Im Kontext des Biodiversitätsmonitorings muss man prinzipiell bei den derzeit
verbreiteten Methoden der Naturschutzgenetik solche, die für den Nachweis und die Identi-
fikation von Arten verwendet werden (DNA-Barcoding, eDNA) unterscheiden von Metho-
den, die für die Bestimmung der genetischen Vielfalt und Strukturierung innerhalb und zwi-
schen Populationen geeignet sind (Populationsgenetik). Während erstere Methoden Einzug
in das Monitoring von FFH-Anhangsarten gehalten haben (z.B. Wolf, Wildkatze), ist das
eigentliche Monitoring der genetischen Vielfalt nur mit Hilfe populationsgenetischer Metho-
den möglich. Um den zeitlichen Trend der genetischen Vielfalt in Deutschland zu überwa-
chen, sollte eine Auswahl potentiell interessanter Arten getroffen werden (20-50 Arten),
deren genetische Vielfalt über einen langen Zeitraum bundesweit untersucht wird. Hierbei
sollten vor allem solche Arten im Mittelpunkt stehen, bei denen genetische Veränderungen
zu erwarten sind. Als Kriterien für die Auswahl von Arten lassen sich geringe Ausbreitungs-
fähigkeit, Seltenheit, Fragmentierung der Populationen, Hybridisierung, anthropogene Ver-
breitung (invasive Arten, aber auch Wildblumensaatgut), sowie natürliche Hybridzonen her-
anziehen. Bevor eine Art in ein bundesweites Monitoringprogramm der genetischen Vielfalt
aufgenommen wird, sollte jeweils in einer intensiven Pilotstudie ihre Eignung getestet wer-
den und damit auch der Basiszustand für spätere Evaluationen gesetzt werden. Räumlich
explizite Daten zur Verteilung und zeitlichen Entwicklung der genetischen Vielfalt können
helfen, negative Entwicklungen rechtzeitig zu erkennen und wenn nötig Gegenmaßnahmen
zu treffen, etwa durch die Errichtung von Korridoren zwischen genetisch verarmten Popula-
tionen. Ein Monitoring der genetischen Vielfalt ist daher von höchstem Interesse, um eine
schleichende Degradation der genetischen Diversität zu verhindern.
Abstract
Genetic diversity is one of the key levels of biodiversity and the basis of adaptability and
viability of organisms, but genetics plays only a minor role in practical conservation. How-
ever, in the research field of conservation biology the study of conservation genetics be-
comes increasingly important. In the context of biodiversity monitoring, two principal aims of
genetic tools can be distinguished: (a) methods that are aiming at the genetic identification
of species (DNA-Barcoding, meta-barcoding, eDNA) and (b) methods that are aiming at
identifying and monitoring the genetic diversity and structuring within and between popula-
tions (population genetics). While DNA-barcoding has become common practice for the
monitoring of some species listed on the annexes of the habitats directive (e.g. wolf, wild-
cat), the direct monitoring of genetic diversity still needs to be developed. The latter aims at
delivering spatial explicit data on the distribution and temporal changes of genetic diversity,
which are crucial for identifying negative trends and threats timely and instigate counterac-
tive measures (e.g. increasing population connectivity by creating corridors). In order to
monitor temporal and spatial variation in genetic diversity, a sample of potentially interesting
species needs to be selected (20-50 species) to measure their genetic constitution over a

92
long period. Focal species should be pre-selected based upon their probability to undergo
genetic changes, based upon knowledge of their dispersal capability, population fragmenta-
tion, population sizes, hybridization or anthropogenic dispersal. Before a species becomes
a focal species of a national monitoring program of genetic diversity, its suitability for such a
program should be evaluated by an intensive pilot study, which also can be used as a basis
for later assessments of changes in genetic diversity. A systematic monitoring of genetic
diversity is of strong interest to avoid an unnoticed degradation of genetic diversity.
1
Einleitung
Der Schutz der Biodiversität umfasst alle drei Ebenen der Biodiversität: Artenvielfalt, Öko-
system-Vielfalt und genetische Vielfalt. Traditionell beschäftigt sich der Naturschutz vor-
nehmlich mit der Artenvielfalt, doch bereits seit langem ist bekannt, dass Arten nur mit aus-
reichendem Schutz ihrer Lebensräume geschützt werden können, wodurch der Ökosystem-
Schutz zunehmend an Bedeutung gewann. Dagegen findet die genetische Vielfalt im prak-
tischen Naturschutz nur wenig Beachtung (Holderegger et al. 2016). Selbst in den Aichi
Targets (Aichi Target 13) der Biodiversitätskonvention geht es beim Schutz der genetischen
Diversität vorwiegend um den Schutz von Kulturpflanzen und domestizierten Tieren, sowie
ihrer wilden Verwandten, obgleich auch „sozioökonomisch und kulturell wertvolle Arten“
erwähnt werden.
In der nationalen Biodiversitätsstrategie Deutschlands (BMUB 2007) werden dagegen klare
Ziele für die Erhaltung der genetischen Vielfalt formuliert. Hierzu gehören die „Erhaltung
einer Vielfalt von regional angepassten Populationen“, die „Vermeidung der Verfälschung
der genetischen Vielfalt der wildlebenden Tier- und Pflanzenwelt durch Ansiedlung und
Ausbreitung von nicht heimischen Tier- und Pflanzenarten“, und die „Sicherstellung des
natürlichen genetischen Austauschs wildlebender Arten“. Dies ist auch in der Vision imple-
mentiert, in der es heißt: „In Deutschland sind die wildlebenden Arten (Tiere, Pflanzen, Pil-
ze, Mikroorganismen) in ihrer genetischen Vielfalt und natürlichen Verteilung vorhanden.
Gebietstypische Populationen bleiben in ihrer genetischen Vielfalt erhalten.“ (BMUB 2007).
Trotz dieser Bekenntnisse zum Schutz der genetischen Vielfalt gibt es bislang nur wenige
praktische Initiativen zum Schutz der genetischen Diversität.
Spricht man von „genetischem Monitoring“, so muss man den Einsatz von genetischen Me-
thoden für das Monitoring der Anwesenheit oder Abundanz von Arten vom eigentlichen
Monitoring der genetischen Vielfalt unterscheiden. Während ersteres in zahlreichen Projek-
ten und Studien getestet und angewendet wurde (z.B. Monitoring von Wolf oder Wildkatze
in Deutschland, Steyer et al. 2013, Kraus et al. 2014), gibt es bislang keine generellen Mo-
nitoring-Programme für die genetische Vielfalt. Es fehlt also eine systematische, bundes-
weite Langzeitbetrachtung der Veränderungen genetischer Diversität von Organismen. Da
die genetische Vielfalt eine wichtige Grundlage für die Anpassungsfähigkeit und damit
Überlebensfähigkeit von Populationen darstellt, ist ein Monitoring der genetischen Diversi-
tät von großer Wichtigkeit. Die Gewinnung von räumlich-expliziten, flächendeckenden Da-
ten zur zeitlichen Entwicklung der genetischen Vielfalt erlaubt, negative Entwicklungen
rechtzeitig zu erkennen und bei Bedarf Gegenmaßnahmen einzuleiten (wie z.B. die Errich-
tung von Lebensraumkorridoren zur Vernetzung fragmentierte Populationen).
Bei molekulargenetischen Methoden für naturschutzbiologische Fragestellungen sind prin-
zipiell zwei wichtige Themenbereiche zu unterscheiden, die unterschiedliche zeitliche Be-
züge haben und daher auch unterschiedliche Anwendungsbereiche:
1. das DNA-Barcoding, welches einen evolutionsbiologischen Bezugsrahmen hat und ge-
eignet ist, Arten oder evolutionäre Linien innerhalb von Arten zu unterscheiden und

93
2. die Populationsgenetik, die einen rezenteren, eher ökologischen Bezugsrahmen hat und
bei der die genetische Vielfalt innerhalb und zwischen Populationen untersucht wird.
Genetische Unterschiede beim DNA-Barcoding basieren auf längeren, evolutionsbiologi-
schen Prozessen. Daher dienen sie vorwiegend der Unterscheidung von Einheiten, die
getrennt gemanagt werden sollten (Moritz 1994). Dagegen werden genetische Unterschie-
de in der Populationsgenetik zur Beschreibung und Quantifizierung der genetischen Vielfalt
und ihrer Verteilung genutzt. Unterschiede auf populationsgenetischer Ebene basieren
meist auf unterschiedlichen Häufigkeiten verschiedener Allele („Allelfrequenzen“) und kön-
nen z.B. auch durch Verlust genetischer Vielfalt, etwa durch Flaschenhalseffekte oder
Gründereffekte entstehen. Im Folgenden sollen die beiden Methoden im Hinblick auf ihren
Nutzen für ein Monitoring der Biodiversität diskutiert werden.
2
DNA-Barcoding
Als DNA-Barcoding bezeichnet man die Bestimmung von Organismen mit Hilfe kurzer, aber
sehr spezifischer Abschnitte der Erbsubstanz (also der DNA). Es handelt sich also um die
Nutzung des „genetischen Fingerabdruckes“ von Arten. Beim DNA-Barcoding werden bis-
lang üblicherweise einzelne Gene sequenziert, um Arten oder evolutionäre Linien innerhalb
von Arten zu unterscheiden (Hebert et al. 2005). Da DNA-Abschnitte nach dem Tod eines
Organismus im Laufe der Zeit in kleinere Abschnitte fragmentieren, ist es sinnvoll, mög-
lichst kurze Abschnitte für das Barcoding einzusetzen. Hierdurch lässt sich die Methode
auch bei historischem Material anwenden oder bei Material, welches ungünstigen Lager-
Bedingungen ausgesetzt war. Diese DNA-Abschnitte müssen variabel genug sein, um Ar-
ten sicher unterscheiden zu können. Des Weiteren ist entscheidend, dass die verwendeten
Methoden bei möglichst vielen Arten funktionieren. Hierfür werden sogenannte „konservier-
te Primer“ verwendet, die an spezifischen Stellen der DNA zahlreicher Arten binden. Bei
Tierarten sind dies üblicherweise mitochondriale Genabschnitte (zum Beispiel COI bei In-
sekten, 16S rRNA bei Amphibien), bei Pflanzen ist es Chloroplasten-DNA (matK und rbcL),
bei Pilzen das nukleare Gen ITS. Prinzipiell ist aber die Verwendung anderer, ähnlicher
Genabschnitte möglich, um Arten zu unterscheiden (z.B. Schulte et al. 2012a für evolutio-
näre Linien der Mauereidechse).
Die Sequenzierung von einzelnen DNA-Sequenzen wurde ursprünglich in der Phylogenetik,
also der Rekonstruktion von Stammbäumen, verwendet. Im Idealfall werden auch bei der
Anwendung für das Barcoding Sequenzen eines Organismus in einem Stammbaum auf
Artzugehörigkeit überprüft. In den letzten Jahrzehnten sind durch diese Methode auch zahl-
reiche neue Arten entdeckt worden, etwa indem neue evolutionäre Linien im Stammbaum
auftauchten, die keinem vorhandenen Artnamen zuzuordnen waren. Oft zeigt ein späterer
Vergleich morphologischer Merkmale, dass solche unbenannten Linien auch andere Unter-
schiede zeigen, wie etwa die hohen Ruffrequenzen der Nymphen-Fledermaus im Vergleich
zu verwandten Arten (von Helversen et al. 2001) oder die Barrenmuster der Barren-
Ringelnatter im Vergleich zur Ringelnatter (Kindler et al. 2017).
Aufgrund seiner Eigenschaften ist DNA-Barcoding vorwiegend geeignet, um die Anwesen-
heit und Identität einer Art festzustellen. Hierbei macht man sich die lange Haltbarkeit und
Omnipräsenz von DNA zu Nutze, um Arten auch in Umweltproben nachzuweisen. Im Falle
des Meta-Barcodings können sogar ganze Artgemeinschaften erfasst werden (Andersen et
al. 2011). Eine besondere Bedeutung hat das DNA-Barcoding bei der Identifizierung von
Arten basierend auf schwer bestimmbaren Spuren (z.B. Kot, Federn, Haare, Schalen, Exu-
vien) oder Stadien (Eier, Larven, Samen etc.). DNA lässt sich aber auch aus Gewässer-
und Bodenproben extrahieren. In diesem Fall spricht man von „environmental DNA“ (eD-

94
NA). Grundsätzlich lassen sich also in einer kleinen Gewässerprobe alle in dem entspre-
chenden Gewässer vorkommenden Arten nachweisen. Diese Methode ist daher ideal, um
Arten nachzuweisen, die schwierig zu finden sind oder Arten ohne erhebliche Störung
(„nicht-invasiv“) aufzufinden. Auch retrospektive Analysen sind möglich. So konnte z.B. das
Einwandern der Quagga-Muschel in Deutschland mit Hilfe von alten Proben der Umwelt-
probenbank des Bundes vordatiert werden (Paulus et al. 2014).
Kernfragen, die mit Hilfe von DNA-Barcoding beantwortet werden können sind:
1. Ist (oder war) eine bestimmte Art (oder evolutionäre Linie) anwesend?
2. Wie verändert(e) sich die Abundanz einer Art?
Zurzeit
gibt
es
zahlreiche
Projekte
zur
Entwicklung
und
zum
Einsatz
von
eDNA. Hierbei gibt es allerdings noch diverse Fallstricke, die gelöst werden müssen. So ist
z.B. bislang (Stand August 2020) nicht einmal für die Hälfte der in Deutschland vorkom-
menden etwa 33.000 Insektenarten ein DNA-Barcode verfügbar (GBOL 2020). Einige Ar-
tengruppen (wie die Feldheuschrecken) scheinen sich nicht mit einem einzigem Gen be-
stimmen zu lassen, da es zahlreiche Pseudogene von COI gibt (Hawlitschek et al. 2017).
Globale Gen-Datenbanken wie „Genbank“ oder „BOLD“ enthalten zudem zahlreiche fehler-
hafte Eintragungen (Vilgalys 2003), so dass zunächst zuverlässige Referenz-Datenbanken
geschaffen werden bzw. Ergebnisse kritisch überprüft werden müssen. Auch haben die bei
genetischen Analysen verwendeten Polymerasen unterschiedliche Eigenschaften und syn-
thetisieren teils bevorzugt DNA mit bestimmten chemischen Eigenschaften (z.B. DNA die
reich an Guanin und Cytosin ist).
Bislang fehlt noch ein einheitliches, zuverlässiges Meta-Barcoding-System, welches über
Labore hinweg reproduzierbare Ergebnisse produziert. Allerdings ist die Entwicklung im
Bereich des Meta-Barcoding sehr rasant, so dass die Methode schon bald zum Standard
für die Erfassung artenreicher Gemeinschaften werden könnte.
Während der Nachweis der bloßen Anwesenheit einer Art mit Hilfe des DNA-Barcoding
technisch keine große Herausforderung ist, ist die Bestimmung der Abundanz von Arten mit
Hilfe von Barcoding technisch aufwändiger. Tatsächlich korreliert die Menge von DNA in
der Umwelt mit der Menge der Individuen (Thomsen et al. 2012, Pilliod et al. 2013). Hierfür
macht man sich die Methode der „quantitativen PCR“ (qPCR oder RealTime-PCR) zu Nut-
ze, bei der die Mengenzunahme von DNA-Fragmenten während der Polymerase-Ketten-
reaktion (PCR) gemessen wird. Da die PCR eine asymptotische Zunahme von DNA-
Fragmenten bewirkt, ist eine reine Messung des Endergebnisses der DNA-Menge nicht
ausreichend. Der Anstieg der Menge des PCR-Produktes ist das entscheidende Maß für
die Quantifizierung. Standardmäßig wird qPCR bereits heute etwa zur Quantifizierung der
Befallsraten von Amphibien durch den Chytridpilz verwendet (Kielgast et al. 2010). Auch
die Zahl der „reads“ bei Meta-Barcoding-Projekten scheint mit der Abundanz der Arten zu
korrelieren (Krehenwinkel et al. 2017). Daher ist es möglich, dass genetische Methoden in
Zukunft an Bedeutung gewinnen werden, um z.B. Bestandstrends von limnischen Arten mit
genetischen Methoden zu untersuchen. Allerdings können sowohl die Umweltbedingungen,
insbesondere die Temperatur und Sauerstoffreichtum, als auch die verwendeten Filterme-
thoden die Ergebnisse stark beeinflussen (Lacoursière-Roussel et al. 2016). Dem ist jedoch
hinzuzufügen, dass auch traditionelle Monitoring-Methoden stark von der Durchführung der
Methode und anderen Randbedingungen beeinflusst werden können. Daher ist eine quali-
tativ hochwertige Probenahme und eine gute Standardisierung der Methode essentiell für
die Verwendung von eDNA für Abundanzbestimmungen.

95
3
Populationsgenetische Methoden
Anders als das DNA-Barcoding dienen populationsgenetische Methoden zur Bestimmung
der genetischen Vielfalt innerhalb und zwischen Populationen. Zwar sind rein theoretisch
populationsgenetische Analysen auch mit den DNA-Sequenzen der mitochondrialen oder
Chloroplasten-DNA möglich, die zum Barcoding genutzt wird, jedoch ist die Variabilität die-
ser Marker gerade in Mitteleuropa meist zu gering, um sie zur Bestimmung der genetischen
Vielfalt einzusetzen. Auch versucht man bei populationsgenetischen Analysen üblicher-
weise eine Übersicht über einen größeren Bereich des Genoms zu bekommen und nicht
über einen einzelnen Genabschnitt. Hierfür lassen sich verschiedene genetische Methoden
einsetzen.
Zurzeit ist der Einsatz von Mikrosatelliten (noch) die gebräuchlichste Methode der Populati-
onsgenetik. Bei Mikrosatelliten handelt es sich um kurze, repetitive Genabschnitte, die ver-
mutlich keine besondere Funktion haben (Ellegren 2004). Dadurch evolvieren sie sehr
schnell und sind hochvariabel. Zudem gelten sie als „selektiv neutral“, was bedeutet, dass
sie ein neutrales Bild der Verwandtschaft von Individuen zeigen, die nicht durch gleiche
Selektionsdrücke verursacht sein können. In dieser Hinsicht unterscheiden sie sich von den
in den 1970er bis 1990er Jahren gebräuchlichen Allozym-Untersuchungen (die aber genau
genommen keine echte molekulargenetische Methode darstellen sondern eine Untersu-
chung von Proteinen), die stark durch Selektion beeinflusst werden können (z.B. Johan-
nesson et al. 1995). Mikrosatelliten lassen sich aufgrund ihrer starken Variabilität auch für
Individualbestimmung und Elternschaftsanalysen einsetzen, was für besondere Fragestel-
lungen des Naturschutzes interessant sein kann (z.B. um Wanderungsbewegungen von
Individuen nachzuvollziehen). Bei den meisten naturschutzgenetischen Anwendungen ste-
hen aber die genetische Diversität oder Konnektivität von Populationen im Mittelpunkt der
Untersuchungen (z.B. Beninde et al. 2016).
Da sich genetische Methoden rasant weiter entwickeln, wird die Mikrosatelliten-Methode
zunehmend von moderneren Methoden abgelöst. Bereits jetzt nimmt der Einsatz von SNPs
(„Single Nucleotide Polymorphisms“) von Jahr zu Jahr zu (Morin et al. 2004). Als SNPs
bezeichnet man die Untersuchung einer großen Anzahl einzelner genetischer Veränderun-
gen über das gesamte Genom. SNP-Datensätze lassen sich mit unterschiedlichen geneti-
schen Methoden erzielen, die hier nicht weiter im Detail erläutert werden können. Generell
haben diese Methoden den Vorteil, dass mit relativ wenig Aufwand ein großer Datensatz
über das gesamte Genom von Organismen untersucht werden kann. Dabei wird ein deut-
lich breiterer Bereich des Genoms betrachtet als bei Mikrosatelliten. Hierunter können so-
wohl Genabschnitte fallen, die selektiv neutral sind, als auch solche, die für die Anpassung
an die Umwelt eine besondere Rolle spielen. Daher lassen sich mit Hilfe von SNPs noch
breitere Fragestellungen bearbeiten als dies mit Mikrosatelliten möglich ist. Untersucht man
das gesamte Genom von Arten, so spricht man von Populationsgenomik (Ellegren 2014).
Zwar ist auch diese Methode im Aufwind, allerdings ist die erzeugte Datenmenge sehr hoch
und lässt sich derzeit nur mit Hilfe von Bioinformatikern bewältigen. Für die meisten natur-
schutzgenetischen Fragestellungen ist die Untersuchung des gesamten Genoms nicht nö-
tig. Gezielte Untersuchungen von interessanten Genabschnitten, die z.B. für die Anpas-
sung von Arten an ihren Lebensraum bedeutsam sein können, sind vielversprechender als
in solch großen Datenmengen nach eventuellen Signalen für Anpassung zu suchen.
Grundsätzliche Fragestellungen, die mit den gebräuchlichen populationsgenetischen Me-
thoden bearbeitet werden können und auf die im Folgenden detaillierter eingegangen wird,
sind:

96
1. Wie hoch ist/war die genetische Diversität innerhalb einer Population oder wie verändert
sie sich?
2. Wie hoch ist/war der Genfluss zwischen Populationen und wie verändert er sich?
3. Wo kommen Individuen (sowohl räumlich auch als genealogisch) her?
4. Welche Landschaftsstrukturen beeinflussen den Genfluss? Gibt es z.B. Strukturen, die
als Barrieren oder Korridore wirken?
5. Wie häufig kommt Hybridisierung vor?
Der Vergleich der genetischen Diversität von Populationen ist für viele Anwender von be-
sonderem Interesse. Die genetische Vielfalt von Populationen wird von zahlreichen Fakto-
ren bestimmt. Hierbei spielen das Alter, die Größe und die Stabilität von Populationen eine
besondere Rolle. Während sich die Größe von Populationen mit nicht-genetischen Metho-
den oft leichter bestimmen lässt, sind Informationen zu ihrem Alter seltener verfügbar. Da-
her kann der Vergleich der genetischen Diversität dazu beitragen, für den Naturschutz
wertvolle Populationen zu identifizieren, um diese dann besonders zu schützen. Auch beim
ex situ Naturschutz, also dem Schutz von Arten in Zoologischen oder Botanischen Gärten
oder in Samenbanken, spielt eine hohe genetische Diversität eine wichtige Rolle (Witzen-
berger; Hochkirch 2011). Es ist bereits lange bekannt, dass es bei mangelndem Austausch
von Individuen zu Inzucht oder zum Verlust der genetischen Vielfalt kommen kann (Frank-
ham 1995). Daher sind genetische Begleituntersuchungen bei ex situ-Schutzprogrammen
häufiger zu finden.
Die zweite wichtige Fragestellung, die mit den gleichen populationsgenetischen Datensät-
zen geklärt werden kann, ist die nach dem genetischen Austausch zwischen Populationen.
Während Wanderungen von Individuen sich auch mit herkömmlichen ökologischen Frei-
landmethoden untersuchen lassen (z.B. Beringung von Vögeln oder Telemetrie), ist erst
über genetische Methoden auch der genetische Austausch von Populationen (durch Re-
produktion) effizient nachweisbar. Für die Berechnung der genetischen Differenzierung gab
es in den vergangenen Jahren zahlreiche Weiterentwicklungen. Generell gilt, dass ein Ver-
gleich über verschiedene Arten oder verschiedene Methoden schwierig ist, da die geneti-
sche Diversität auch von den untersuchten Genorten („Loci“) abhängt. Innerhalb einer Un-
tersuchung bieten aber die üblichen Maße genetischer Differenzierung Aufschluss darüber,
welche Populationen näher miteinander verwandt sind und daher vermutlich mehr geneti-
schen Austausch haben.
Ein Faktor, der die genetische Differenzierung stark beeinflussen kann, ist die Gendrift (also
die zufällige Veränderung von Allelfrequenzen). Gerade in kleinen Populationen kann
Gendrift zu starker genetischer Differenzierung führen (Schulte et al. 2013). Daher ist gera-
de beim Vergleich der Differenzierung Vorsicht geboten. Nicht jede stark differenzierte Po-
pulation ist genetisch einzigartig und muss daher als getrennte Einheit gemanagt werden.
Sie kann genauso gut genetisch stark verarmt sein und daher dringend genetischen Aus-
tausch benötigen. Ein Vergleich der genetischen Differenzierung ist oft erst im Zusammen-
hang mit dem Vergleich der genetischen Diversität aufschlussreich.
Die genetische Verwandtschaft ist ein gutes Maß, um die Herkunft von Individuen zu be-
stimmen. Die genealogische Herkunft, also die Frage nach den Vorfahren und Verwandten
spielt gerade beim ex situ-Naturschutz eine wichtige Rolle, da es z.B. auch in Zoo-
Populationen zu Elternschaften außerhalb der bekannten Paarbindungen kommt (Griffith et
al. 2002). Auch die geographische Herkunft von Individuen lässt sich mit genetischen Me-
thoden klären, da die Genealogie auch die Verwandtschaftsverhältnisse im Raum beein-

97
flusst. Mit sogenannten Zuordnungstests (oder Assignment-Tests) wird die Wahrscheinlich-
keit berechnet, mit der ein Individuum einer bestimmten Population angehört. Hierfür sind
aber gute Daten über die für die Fragestellung relevanten potentiellen Herkunftspopulatio-
nen nötig. Mit Hilfe von Assignment-Tests konnte z.B. die illegale Ansiedlung von Rotwild in
Luxemburg nachgewiesen werden (Frantz et al. 2006), die mehrfache Einführung des
Waschbären in Deutschland (Fischer et al. 2015), aber auch die Ausbreitung von Roesels
Beißschrecke am Arealrand rekonstruiert werden (Hochkirch; Damerau 2009).
Bei Methoden der Landschaftsgenetik werden die genetischen Daten mit Landschaftsdaten
kombiniert (Manel et al. 2003). Diese Methoden wurden vor allem entwickelt, um genauere
Einblicke in die Funktion von bestimmten Landschaftsstrukturen als Barrieren oder Korrido-
re für den Genfluss zu bekommen. Bei der Methode werden (vereinfacht gesagt) Daten aus
Geographischen Informationssystemen (GIS) mit den räumlichen genetischen Daten abge-
glichen. So konnte z.B. gezeigt werden, dass die genetische Strukturierung von Mauerei-
dechsen-Populationen in Trier vornehmlich durch den Verlauf der Mosel bestimmt wird und
nur in einem geringen Maße durch städtische Strukturen, wie Parks, Straßen o.ä. beein-
flusst wird (Beninde et al. 2016).
Ein besonderes Anwendungsfeld der Populationsgenetik, das in den letzten Jahrzehnten
zunehmend an Bedeutung gewonnen hat, ist die Hybridisierung zwischen Arten. Da Hybri-
de nicht immer leicht morphologisch zu erkennen sind, ist die Anwendung populationsgene-
tischer Methoden ideal, um Wissenslücken zur Hybridisierung zu schließen. Hierbei ist je-
doch zu berücksichtigen, dass bei der Verwendung von Mikrosatelliten, lediglich die erste
Hybridgeneration leicht zu erkennen ist (Rohde et al. 2015). Insbesondere Rückkreuzungen
ähneln genetisch oft einer der Elternarten zu stark, um diese sicher ansprechen zu können.
Auch hier ist die Anwendung modernerer, genomischer Ansätze hilfreich, um auch ältere
Hybridisierungsvorgänge in Populationen zu erkennen (Galaverni et al. 2017). Die beim
DNA-Barcoding verwendeten Abschnitte der mitochondrialen oder Chloroplasten-DNA wer-
den dagegen üblicherweise nur von der Mutter weitergegeben und bieten dadurch nur eine
Information auf die mütterliche Verwandtschaft. Auch dies kann eine interessante Informa-
tion sein, insbesondere wenn die Morphologie und diese Linie nicht übereinstimmen, was
auf einen Hybridisierungsvorgang in der Vergangenheit schließen lässt. In diesem Fall
spricht man von Introgression (also der Einbindung artfremder DNA-Abschnitte im Genom).
4
Monitoring der genetischen Diversität
Bislang gibt es noch keine implementierten Monitoring-Programme, die sich mit der geneti-
schen Diversität beschäftigen (Holderegger et al. 2016). Zwar werden gelegentlich geneti-
sche Methoden eingesetzt, um bestimmte Arten nachzuweisen (z.B. Steyer et al. 2013),
jedoch sind selbst diese Einsatzbereiche häufig kurz- bis mittelfristige Projekte, um be-
stimmte Fragestellungen zu klären. Lediglich bei Anhangsarten der FFH-Richtlinie mit ho-
hem Konfliktpotential, wie dem Wolf, ist derzeit absehbar, dass genetische Methoden auch
dauerhaft routinemäßig verwendet werden, um Rechtssicherheit bei der Artbestimmung zu
gewinnen. Genetische Methoden haben das Potential, das Monitoring insbesondere von
schwer nachweisbaren Arten zu erleichtern. Gerade in Gewässern könnten eDNA-
Methoden langfristig eine deutliche Vereinfachung des systematischen Biodiversitätsmoni-
toring bedeuten. Zwar gibt es hier noch einen erheblichen Entwicklungsbedarf (insbesonde-
re was den Aufbau von Referenz-Datenbanken und der Standardisierung von Methoden
angeht), die prinzipielle Eignung der Methoden steht aber außer Frage. Daher wäre beim
Aufbau eines umfassenden Biodiversitätsmonitorings eine standardisierte Probenahme und
Lagerung von Gewässerproben (eventuell auch Bodenproben) sinnvoll. Diese Proben lie-
ßen sich so konservieren, dass sie auch in Zukunft noch retrospektiv analysiert werden

98
können. Auch Fänge aus Fallen (z.B. Barberfallen, Malaisefallen usw.) ließen sich langfris-
tig für zukünftige Meta-Barcoding-Projekte aufbewahren.
Anders als die reine Verwendung genetischer Methoden für das Art-Monitoring ist die gene-
tische Diversität als Schutzgut bislang nur wenig beachtet. Holderegger et al. (2016) schla-
gen daher die Einführung eines generellen Monitorings der genetischen Diversität vor.
Hierbei steht also nicht die Artbestimmung im Mittelpunkt, sondern die genetische Vielfalt
(und damit die Anpassungsfähigkeit) der Arten selber. Daten zur genetischen Vielfalt sind
von besonderer Bedeutung für die Anpassungsfähigkeit von Populationen und damit für
ihre Überlebenswahrscheinlichkeit. Daher sind räumliche explizite Informationen zur zeitli-
chen Entwicklung der genetischen Diversität von hoher Bedeutung, um negative Trends
rechtzeitig zu identifizieren und Gegenmaßnahmen einzuleiten. Da es derzeit unmöglich ist,
die genetische Diversität sämtlicher in Deutschland vorkommenden Arten genetisch zu
überwachen, muss eine Auswahl von Arten getroffen werden, die repräsentativ für die Ver-
teilung und Entwicklung der genetischen Diversität insgesamt stehen. Diese Auswahl sollte
ein breites Spektrum von taxonomischen Artengruppen, ökologischen Funktionen und Le-
bensräumen abdecken. Für ein bundesweites systematisches Monitoring der genetischen
Diversität ist keine jährliche Probenahme nötig, da genetische Prozesse meist relativ lang-
sam verlaufen. Eine Probenahme alle zehn Jahre kann durchaus ausreichend sein (Holde-
regger et al. 2016). Die Beprobung muss das gesamte Verbreitungsgebiet der jeweiligen
Art umfassen und umfangreich genug sein, um Veränderungen der genetischen Vielfalt in
Zeit und Raum zu verstehen. Räumlich explizite Daten zur Verteilung und zeitlichen Ent-
wicklung der genetischen Vielfalt können helfen, negative Entwicklungen rechtzeitig zu er-
kennen und wenn nötig Gegenmaßnahmen zu treffen, etwa durch die Errichtung von Korri-
doren zwischen genetisch verarmten Populationen.
Bei der Auswahl der Arten ist zu berücksichtigen, dass häufige und gut ausbreitungsfähige
Arten meist nur wenig genetische Strukturierung und eine ausreichend hohe genetische
Vielfalt aufweisen. Zwar sind solche Arten aufgrund ihrer weiteren Verbreitung und höheren
Abundanz meist einfacher zu beproben, jedoch dürfte der Erkenntnisgewinn bei Arten mit
stabilen, großen Populationen nur gering sein. Daher ist es wichtig, bei der Arten-Auswahl
gerade solche Arten in den Mittelpunkt zu stellen, bei denen eine Änderung der geneti-
schen Diversität wahrscheinlich ist. Dies können zum Beispiel seltene Arten mit fragmen-
tierten Populationen sein (da aufgrund des mangelnden genetischen Austausches zwi-
schen Populationen ein Rückgang der genetischen Vielfalt zu erwarten ist), Arten mit nega-
tiven Bestandstrends (da hiermit auch ein Rückgang der genetischen Diversität verbunden
ist) oder Arten, die genetisch mit anderen Arten interagieren (also hybridisieren).
Generell können folgende Aspekte bei der Auswahl von Arten für ein genetisches Monito-
ring helfen (siehe auch Tab. 1):
1. Ausbreitungsfähigkeit: Bei Arten mit geringer Ausbreitungsfähigkeit ist der genetische
Austausch zwischen Populationen oft reduziert und daher ist mit einer stärkeren geneti-
schen Strukturierung im Raum zu rechnen. Auch ist bei solchen Arten die Gefahr des
Verlusts genetischer Diversität höher als bei gut ausbreitungsfähigen Arten.
2. Häufigkeit: Seltenere Arten mit isolierten Populationen können eher genetische Diversi-
tät verlieren als weiter verbreitete Arten mit zusammenhängenden Populationen.
3. Hybridisierung: Bei Arten, die mit verwandten Arten, Unterarten, genetischen Linien oder
domestizierten/kultivierten Verwandten hybridisieren, besteht die Gefahr des Verlustes
der genetischen Integrität (Rohde et al. 2017). Daher sind solche Arten für ein geneti-
sches Monitoring von besonderem Interesse.

99
4. Invasive Arten: Bei nicht-heimischen Arten lassen sich Einschleppung und Ausbreitung
mit genetischen Methoden rekonstruieren. Auch illegale Einführungen lassen sich
dadurch aufdecken. Bei bestimmten Arten kann es auch zu massiven Verschleppungen
5. innerhalb des natürlichen Areals kommen (z.B. durch Wildblumensaatgut). Auch solche
Arten sind für ein Monitoring interessant.
Arten mir mehreren evolutionären Linien in Deutschland: Zahlreiche Arten oder Artenpaare
haben in Deutschland eine östliche und eine westliche Linie (z.B. Wildkatze, Rotbauchunke
– Gelbbauchunke, Ringelnatter – Barren-Ringelnatter, Ostigel – Westigel). Verschiebungen
in der Verbreitung dieser Arten oder Vermischungen sind für den Naturschutz von großem
Interesse. Auch illegale Ansiedlungen außerhalb des eigentlichen Areals lassen sich hier-
durch nachweisen, wie z.B. der Nachweis der östlichen Smaragdeidechse in einer Popula-
tion der westlichen Smaragdeidechse am Kaiserstuhl.
Tab. 1:
Auswahlkriterien für Arten für ein systematisches Monitoring der genetischen Diversität
Faktor
interessante Eigenschaften für Monitoring
Verbreitung
Arealrand oder Hybridzone in Deutschland
Herkunft
nicht nativ in Deutschland
Häufigkeit
selten
Populationen
fragmentiert/klein
Ausbreitungsvermögen
gering
Anthropogener Einfluss
durch Menschen verbreitete (anthropochore) Arten
Bestandstrend
negativ/positiv
Habitatbindung
spezialisiert
Interaktionen
hybridisiert mit anderen Arten
Basierend auf diesen Faktoren sollen einige Beispiele für Arten folgen, bei denen ein Moni-
toring der genetischen Vielfalt vielversprechend ist. Die Auswahl erfolgte basierend auf der
Verfügbarkeit populationsgenetischer Studien. Da diese eher mit der Beliebtheit von Arten
korreliert als mit ihrer Artenvielfalt oder Eignung, kann die Liste weder umfassend noch
ausgeglichen sein. Sie soll lediglich einen Einblick vermitteln, welche Eigenschaften poten-
tielle Zielarten eines umfassenden bundesweiten Monitorings der genetischen Diversität
haben können. Für ein umfassendes bundesweites Biodiversitätsmonitoring sollte aber auf
eine ausgeglichene Verteilung auf taxonomische Gruppen und Lebensräume geachtet
werden. Dieser Umstand verdeutlicht auch die Notwendigkeit, einer genetischen Vorstudie
bevor eine Art tatsächlich in das Programm eines umfassenden bundesweiten Monitoring
der genetischen Diversität aufgenommen wird.
1. Wildkatze (
Felis silvestris
): Die Wildkatze hat in Deutschland eine östliche und eine
westliche evolutionsbiologische Linie (Ottoni et al. 2017), wobei die östliche Linie eine
stärkere Verwandtschaft zur Falbkatze (und damit auch zur Hauskatze) zu haben
scheint. Seit einigen Jahrzehnten breitet sich die Wildkatze in Deutschland aus und
beide Linien treffen nun in Hessen aufeinander. Zudem kam es zu Ansiedlungen von
Tieren aus Zoobeständen, die vermutlich mit Hauskatzen hybridisiert sind (Witzenber-
ger; Hochkirch 2014). Aufgrund dieser hohen Populationsdynamik mit zusätzlicher ge-
netischer Interaktion verschiedener Linien, sind tiefgreifende genetische Veränderun-
gen in den Wildkatzenbeständen möglich. Daher ist die zukünftige genetische Entwick-
lung der Wildkatzenbestände in Deutschland von hohem Interesse. Die Probenahme
von Haarproben über Baldrian-Lockstöcke ist gut erprobt (Steyer et al. 2013).

100
2. Waschbär (
Procyon lotor
): Diese in Europa invasive Art breitet sich stark aus. Mit gene-
tischen Methoden konnte man mindestens vier unabhängige Ansiedlungen in Deutsch-
land nachweisen (Fischer et al. 2015). Diese treffen inzwischen aufeinander und auch
zusätzliche Gefangenschaftsflüchtlinge wurden gefunden (Fischer et al. 2017). Diese
Durchmischung von Populationen lässt eine Zunahme der genetischen Diversität in der
Zukunft erwarten, die die Invasivität der Art verstärken können. Die Probenahme wäre
über die Jagd relativ einfach organisierbar.
3. Feldhamster (
Cricetus cricetus
): Der Feldhamster kommt in Deutschland an seiner
westlichen Verbreitungsgrenze vor. Seine Populationen sind stark fragmentiert und un-
terscheiden sich genetisch deutlich (Neumann et al. 2005). Die Populationen im Westen
Deutschlands sind genetisch deutlich weniger variabel als im Osten. Aufgrund der na-
turschutzbiologischen Bedeutung des Feldhamsters ist ein genetisches Monitoring
empfehlenswert. Eine nicht-invasive Probenahme ist über die Verwendung von Haar-
proben möglich (Smulders et al. 2003).
4. Birkhuhn (
Tetrao tetrix
): Während viele Vogelarten aufgrund ihrer Flugfähigkeit und ih-
res Zugverhaltens eine große Konnektivität ihrer Populationen haben, ist dies beim
Birkhuhn und beim Auerhuhn nicht der Fall (Segelbacher et al. 2014). Aufgrund der
starken Isolation der Populationen eignen sich diese Vogelarten daher für ein geneti-
sches Monitoring. Hierbei ist auch die nicht-invasive Probenahme über Federn und Lo-
sung möglich (Vallant et al. 2018).
5. Mauereidechse (
Podarcis muralis
): Von dieser Art gibt es sowohl heimische als auch
eingeschleppte Populationen. Neuere Untersuchungen haben gezeigt, dass es zu einer
Verdrängung der heimischen Populationen, insbesondere durch italienische Linien
kommt (Schulte et al. 2012b). Hierdurch ist eine hohe Dynamik der genetischen Diversi-
tät zu erwarten. Die Probenahme über Mundschleimhaut-Abstriche ist gut erprobt
(Schulte et al. 2011).
6. Feuersalamander (
Salamander salamandra
): Aufgrund der Einschleppung des Sala-
mander-Chytridpilzes (Martel et al. 2014) ist mit einer starken Abnahme der Bestände in
der Zukunft zu rechnen, so dass auch ein Rückgang der genetischen Diversität erwartet
werden kann. Trotz seiner recht weiten Verbreitung von der iberischen Halbinsel und
Griechenland bis Norddeutschland gilt der Feuersalamander als Verantwortungsart
Deutschlands, was ihn zusätzlich für ein bundesweites Monitoring der genetischen
Diversität qualifiziert. Die Probenahme ist durch Abstriche der Schleimhaut möglich.
Hierbei lässt sich zeitgleich die Infektion durch den Salamander-Chytridpilz überprüfen.
7. Gelbbauchunke (
Bombina variegata
)/Rotbauchunke (
Bombina bombina
): Die beiden
Unkenarten haben in Deutschland eine natürliche Hybridzone. Beide Arten sind gefähr-
det und zeigen eine recht hohe genetische Differenzierung zwischen Populationen
(Weihmann et al. 2009, Dolgener et al. 2012). Auch andere Amphibienarten, wie die
Geburtshelferkröte, Wechselkröte und der Laubfrosch kämen als Kandidaten für ein
populationsgenetisches Monitoring in Frage. Bei Beprobung durch Hautabstriche wäre
bei allen Arten ein zeitgleiches Monitoring des Amphibien-Chytridpilzes möglich.
8. Sumpfgrashüpfer (
Pseudochorthippus montanus
; Abb. 1): Die Art ist rückläufig, hat
stark fragmentierte Populationen und hybridisiert zudem mit dem Gemeinen Grashüpfer
(
Pseudochorthippus parallelus
). In Populationen im Hunsrück wurde hierdurch eine ge-
netische Verdrängung festgestellt (Rohde et al. 2017). Die Probenahme ist aufgrund
der Flugunfähigkeit der Art einfach. Die Entnahme eines Hinterbeines oder Fußes ist für
die Analysen ausreichend.

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101
Abb. 1: Der (
Pseudochorthippus montanus
) wird genetisch durch seine Schwesterart, den Gemei-
nen Grashüpfer (
Pseudochorthippus parallelus
), verdrängt (Foto: A. Hochkirch).
9. Grubenlaufkäfer (
Carabus variolosus
): Der Grubenlaufkäfer ist durch die FFH-Richtlinie
geschützt. Genetische Untersuchungen zeigten, dass der Austausch selbst zwischen
benachbarten Populationen äußerst gering ist (Matern et al. 2009). Auch bei der Gold-
leiste (
Carabus violaceus
) konnte eine starke Differenzierung durch die Zerschneidung
eines Waldgebietes durch Straßen auf kleinstem Raum festgestellt werden (Keller,
Largiadèr 2002). Dies lässt vermuten, dass auch viele andere flugunfähige Käferarten
(und vermutlich viele flugunfähige Insekten) empfindlich auf Fragmentierung ihres Le-
bensraumes reagieren und für populationsgenetische Analysen daher prinzipiell geeig-
net sind. Allerdings sind Insekten trotz ihrer deutlich größeren Artenvielfalt im Vergleich
zu Wirbeltieren deutlich seltener genetisch untersucht worden, so dass genetische Vor-
untersuchungen häufig fehlen. Informationen über ihre Habitat-Spezialisierung, Ausbrei-
tungsfähigkeit, Bestandsrückgang oder potentielle Hybridisierung sind jedoch gute Indi-
katoren für eine potentielle Eignung für ein genetisches Monitoring. Gleiches gilt für an-
dere Wirbellose, wie z.B. Schnecken, Tausendfüßer, Spinnen und Regenwürmer. Da
die Populationen der meisten wirbellosen Tierarten nicht empfindlich auf die Entnahme
einzelner Individuen reagieren, ist auch eine Beprobung vollständiger Exemplare hier
unproblematisch. Allerdings lassen sich auch wirbellose Tierarten minimal-invasiv be-
proben (etwa durch die Entnahme einzelner Beine, Tarsen o.ä.).
10. Blauschillernder Feuerfalter (
Lycaena helle
): Obgleich die meisten Schmetterlingsarten
aufgrund ihrer Flugfähigkeit eine weniger starke genetische Strukturierung aufweisen
als flugunfähige Insekten, wurde auch beim Blau-schillernden Feuerfalter eine starke
Populationsdifferenzierung festgestellt (Habel et al. 2009). Generell ist zu vermuten,
dass die weniger ausbreitungsfähigen Bläulinge – insbesondere Arten mit hoher Habi-
tat-Spezialisierung für ein genetisches Monitoring geeignet sind. Auch bei Schmetterlin-
gen ist die Entnahme einzelner Beine oder Flügelteile eine geeignete Methode der Pro-
benahme (Koscinski et al. 2011).
11. Gemeine Akelei (
Aquilegia vulgaris
): Die Art gilt als Wildpflanze in einigen Bundeslän-
dern als gefährdet und ist durch die Bundesartenschutzverordnung besonders ge-
schützt. Gleichzeitig gibt es zahlreiche Bestände verwilderter Gartenpflanzen anderer
Aquilegia-Arten, die mit den heimischen Pflanzen hybridisieren (Bleeker et al. 2008).
Bleeker et al. (2008) nennen 17 weitere Pflanzenarten, die durch Hybridisierung betrof-
fen sein könnten und somit für ein genetisches Monitoring interessant wären. Hierzu
gehören z.B. diverse Weidenröschen-Arten (Gattung Epilobium), der Wildapfel (
Malus
sylvestris
), die Schwarzpappel (
Populus nigra)
und einige Veilchenarten (Gattung

102
Viola). Generell ist die Probenahme bei Pflanzenarten weniger kompliziert als bei Tier-
arten, da einzelne Blätter für genetische Analysen ausreichen.
12. Rübsen (
Brassica rapa
)/Acker-Rettich (
Raphanus raphanistrum
): Da einige Kreuzblütler
mit Raps hybridisieren (Warwick et al. 2003), ist eine Einbringung von Genen z.B. aus
genetisch modifizierten Pflanzen in Wildpopulationen möglich. Hierdurch sind diese
Pflanzenarten auch unter dem Gesichtspunkt der Überwachung der Konsequenzen des
Anbaus genetisch modifizierter Nutzpflanzen interessant.
13. Pilze: Interessanterweise gibt es zur Populationsgenetik von Pilzen so gut wie keine
Untersuchungen, sieht man von pathogenen Pilzen ab. Mit Sicherheit sind auch bei
dieser Artengruppe geeignete Kandidaten-Arten zu finden, die selten sind und fragmen-
tierte Populationen haben und sich daher für ein genetisches Monitoring eignen.
Die Auflistung oben stellt nur einen Überblick über mögliche Organismen, die für ein bun-
desweites Monitoring der genetischen Diversität geeignet wären, dar. Natürlich kann diese
Liste weder vollständig sein, noch einheitlichen objektiven Kriterien folgen, da unser Wis-
sen über die genetische Strukturierung der heimischen Fauna und Flora sehr unvollständig
ist. Generell sind Arten mit hohem Naturschutzwert (aufgrund von Bestandsrückgang oder
Seltenheit) für ein systematisches Monitoring besser geeignet als häufige Generalisten. In
jedem Fall wären für die Auswahl der Arten eines Monitorings der genetischen Diversität
intensive Pilotstudien sinnvoll, um zunächst die Eignung dieser Arten für ein bundesweit
umfassendes Biodiversitätsmonitoring zu bewerten.
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Adresse des Autors:
Axel Hochkirch*
Universität Trier
FB VI, Biogeographie
54286 Trier
E-Mail: *hochkirch@uni-trier.de

106

107
Umwelt-DNA (eDNA) zum Nachweis schwer erfassbarer Arten in
aquatischen Ökosystemen
Claudia Wittwer, Maria Riaz und Carsten Nowak
Zusammenfassung
Die angewandte Biodiversitätsforschung setzt sich den Schutz gefährdeter Arten und dem
Erhalt natürlicher Lebensräume zum Ziel. Aufgrund der hohen Zahl an zu erfassenden Ar-
ten und Lebensräumen muss ein erheblicher Aufwand mit konventionellem Monitoring, wie
etwa mit direktem Beobachten, Fangmethoden oder bioakustischen Verfahren, betrieben
werden. Auf environmental DNA (eDNA) basierte Nachweismethoden können das konven-
tionelle Monitoring sinnvoll ergänzen, entweder zur (semi-) quantitativen Erfassung einzel-
ner Arten oder zur Detektion zahlreicher Arten mittels moderner Hochdurchsatzsequenzie-
rungsverfahren. Anhand von Anwendungsbeispielen aus der eigenen Forschung werden
die Chancen und Grenzen dieser neuen Methoden aufgezeigt. Aufgrund der Komplexität
von eDNA- Forschungsvorhaben könnte die Schaffung von Kompetenzzentren für eDNA-
Analytik die Entwicklung von standardisierten, praxistauglichen Anwendungen für den an-
gewandten Naturschutz weiter vorantreiben.
Abstract
Applied biodiversity research aims to protect endangered species and natural habitats. In-
stead of relying on conventional monitoring to survey species or habitats, environmental
DNA (eDNA)-based detection methods can be used for (semi-) quantitative detection of
individual species or for the assessment of complete communities via modern high-
throughput sequencing methods. Based on application examples, the opportunities and
limitations of these new methods are discussed. Due to the complexity of eDNA research,
the implementation of centers of expertise in eDNA analytics could further enhance the de-
velopment of standardized and practicable applications for conservation management.
1
Biodiversitätsforschung
Zum Erhalt von Biodiversität und naturnahen Lebensräumen wurden internationale Arten-
und Naturschutzabkommen unterzeichnet, die mit der Implementierung der Vogelschutzdi-
rektive (2009/147/EC), der Fauna-Flora-Habitatrichtlinie (92/43/EWG), der Wasserrahmen-
richtlinie (2000/60/EG) sowie der Meeresstrategie-Rahmenrichtlinie (2008/56/EC) Eingang
in europäische Umweltgesetzgebung gefunden haben. Neben weitreichenden Bestimmun-
gen wie etwa zur Erweiterung der Schutzräume für einheimische und gefährdete Arten in-
nerhalb des Natura 2000-Netzwerks stellt das Monitoring gefährdeter und invasiver Arten
ein wichtiges Instrument zur Bestandsüberwachung und Erfolgskontrolle von Schutzmaß-
nahmen dar.
Für zahlreiche Artengruppen existieren standardisierte Verfahren zum Monitoring. Trotz-
dem stellt der teils erhebliche Aufwand zur wissenschaftlich abgesicherten Bestandsüber-
wachung sowie die hohe Zahl an zu erfassenden Arten und Lebensräumen eine große
Herausforderung dar (Bourlat et al. 2013). Gerade sehr seltene und versteckt lebende Ar-
ten können zudem mit klassischen Methoden teils nur unzureichend erfasst werden (Gu,
Swihart, 2004). Neue Ansätze, die den Fang oder das direkte Beobachten einzelner Indivi-
duen überflüssig machen, stellen daher eine interessante Alternative dar und eröffnen neue
Möglichkeiten im Bestandsmonitoring und der Biodiversitätsforschung. Neben Fernerkun-
dung und bioakustischen Verfahren bieten sich hier vor allem molekularbiologische Ansät-
ze an, die auf der Sichtbarmachung von DNA-Spuren in der Umwelt beruhen.

108
2
Environmental DNA
Erst seit einigen Jahren hat sich eine Arterfassungsmethode etabliert, die auf der Sicht-
barmachung von DNA-Spuren in der Umwelt („environmental DNA"= „eDNA“) basiert. Alle
Organismen hinterlassen solche DNA-Spuren; die eDNA kann somit aus einer Vielzahl von
Umweltproben, wie etwa Wasser, Boden und Luft gewonnen werden (Taberlet et al. 2012).
Die in einer Probe vorhandenen eDNA-Moleküle sind eine komplexe Mischung aus geneti-
schem Material zahlreicher im Lebensraum vorkommender Arten (Bohmann et al. 2014).
eDNA findet den Weg in die Umwelt hauptsächlich durch Exkretion von Urin, Exkrementen
und Schleim oder durch sich zersetzendes Material von Tierkadavern oder verrottendem
Pflanzenmaterial (Barnes, Turner 2016). In kurzer Zeit werden diese intrazellulären eDNA-
Quellen durch Umwelteinflüsse und Mikroorganismen zu kurzen und hochdegradierten eD-
NA-Fragmenten zersetzt (Strickler et al. 2015, Zhu 2006), welche sich auch an Sedimente
anlagern und so längere Zeit überdauern können (Pietramellara et al. 2009).
Im aquatischen Bereich lässt sich eDNA je nach zu untersuchendem Gewässertyp und
Zielorganismus durch direkte Entnahme von Wasserproben (z.B. Dejean et al. 2011, Fice-
tola et al. 2008) oder mittels Filtrierung größerer Wasservolumen (z.B. Jerde et al. 2011,
Smith, Hill 2009) gewinnen. In nachfolgenden Schritten wird die eDNA extrahiert und die
Zielorganismen mittels modernster molekulargenetischer Analysetechniken wie beispiels-
weise der Realtime-PCR (Polymerase-Kettenreaktion) und Next Generation Sequencing
(NGS) nachgewiesen. Ausgehend von ersten Studien an Amphibien (Ficetola et al. 2008)
und Fischen (Jerde et al. 2011) wird das eDNA-gestützte Monitoring in Großbritannien
bereits als Überwachungsmaßnahme für Amphibien mittels citizen science genutzt (Biggs
et al. 2015).
Nachfolgend wird anhand von zwei Anwendungsbeispielen aus der eigenen Forschung
demonstriert, welchen Beitrag der Einsatz von eDNA-Verfahren im angewandten Natur-
schutz leisten kann. Die Beispiele sollen demonstrieren, dass eDNA zukünftig ein wichtiger
Baustein des Art- und Umweltmonitorings sein kann, jedoch eher als wertvolle Ergänzung
denn als Ersatz für bisherige Verfahren verstanden werden muss.
2.1
Anwendungsbeispiel: Krebspest
Der Oomycet
Aphanomyces astaci
ist der Auslöser der Krebspest, einer für europäische
Flusskrebsarten tödlichen Krankheit. Dieser hochgradig infektiöse Erreger wurde Ende des
19. Jahrhunderts (Alderman, Polglase 1988) durch nordamerikanische Flusskrebse nach
Europa eingeführt. Diese sind aufgrund einer langen co-evolutionären Beziehung zumin-
dest teilresistent gegenüber einer
A. astaci
-Infektion, übertragen aber den Erreger an euro-
päische Arten, die aufgrund einer kaum vorhandenen Resistenz in kurzer Zeit sterben
(Unestam, Weiss 1970). Durch die zunehmende Verbreitung infizierter invasiver Krebsarten
in europäischen Gewässern wird auch die Krebspest weiter verbreitet, wodurch die Be-
stände an einheimischen Flusskrebsarten wie beispielsweise dem Edelkrebs
Astacus asta-
cus
bundesweit gefährdet sind.
Infizierte invasive Flusskrebse setzen kontinuierlich Zoosporen ins umgebende Wasser frei
(Strand et al. 2012), wodurch eine permanente Übertragungsgefahr gegeben ist. Der Infek-
tionsstatus einer infizierten Population kann sowohl konventionell über Bereusung oder
mittels eDNA-basierten Nachweisverfahren erhoben werden (Strand et al. 2014, Wittwer et
al. 2018, 2019). Die Bereusung und Beprobung infizierter Krebsarten zum konventionellen
Krebspestmonitoring ist dabei zeitlich beschränkt auf die höhere Aktivität der Flusskrebse
zwischen Mai und Oktober. Um die Sporen über eDNA nachweisen zu können, werden bis
zu 10 L Wasser über Glasfaserfilter filtriert (Strand et al. 2014; Wittwer et al. 2018). Die

image
image
109
Filter werden anschließend in einem Non-invasivlabor extrahiert und mit einem hochspezifi-
schen Real-time PCR Assay (Vrålstad et al. 2009) semi-quantitativ auf
A. astaci
-spezifische
Sequenzmuster abgesucht.
Bei der Anwendung von eDNA konnte gezeigt werden, dass Sporen über das gesamte
Jahr in Wasserproben detektiert werden können (Wittwer et al. 2018), und das unabhängig
vom Erfolg der parallel erfolgten Bereusung infizierter Krebsbestände (Abb. 1). Während
die konventionelle Methode höhere Bestandsdichten und einen hohen Durchseuchungs-
grad zur Beurteilung des Infektionsstatus einer infizierten Population benötigen, ist die
eDNA-basierte Nachweismethode auch bei geringeren Populationsdichten und Infektions-
graden einsetzbar (Wittwer et al. 2019).
Abb. 1: Ergebnis einer Studie zum eDNA-basierten Nachweis der Krebspest
(
A. astaci
) am Gewässer Lütter/Rhön. Klar positive Nachweise wurden an den ersten Pro-
bestellen A bis C (rot-oranger Verlauf) erhalten, an diesen wurde auch eine A. astaci-
positive Signalkrebspopulation mittels Bereusung nachgewiesen. Stromabwärts nahm der
A. astaci-eDNA-Gehalt in Wasserproben ab, bis an den letzten Probestellen G und H (grü-
ner Verlauf) keine eDNA mehr detektiert werden konnte.
Der Einsatz des eDNA Verfahrens zum Schutz der einheimischen Flusskrebsbestände ist
gerade in Hinblick auf die Umsetzung der europäischen Richtlinien im Gewässerschutz
wichtig. Die Wasserrahmenrichtlinie setzt sich zum Ziel, einen guten ökologischen Zustand
aller europäischen Gewässer zu erreichen. Dafür soll der Eintrag von Umweltschadstoffen
drastisch reduziert und die Durchgängigkeit der Fließgewässer wieder hergestellt werden.
Letzteres soll durch den Rückbau von Wanderhemmnissen wie beispielsweise Wehren
umgesetzt werden. Durch die Beseitigung dieser Hindernisse wird die Ausbreitung invasi-
ver Flusskrebsarten erleichtert, die einheimische Arten sowohl durch ihre Eigenschaft als
Vektor des Krankheitserregers als auch durch ihre hohe Konkurrenzfähigkeit um Ressour-
cen wie Nahrung und Unterschlupf verdrängen (Groß 2009). Durch den Einsatz von eDNA
kann zum einen eine Gefährdung stromaufwärtsliegender Gewässerabschnitte mit einhei-
mischen Flusskrebsbeständen durch migrierende invasive Flusskrebsarten abgeschätzt
werden. Zum anderen kann die eDNA-basierte Nachweismethode zur Untersuchung von
Gefahrenquellen, z.B. unbeabsichtigter Sporeneintrag durch Transportwasser von Fischbe-
satzmaßnahmen oder über Abflüsse von Fischereibetrieben (Wittwer et al. 2019), genutzt
werden. Die schnellere und sensitivere eDNA-Detektion (Wittwer et al. 2018) ermöglicht
den raschen Einsatz von Gegenmaßnahmen, z.B. chemische oder manuelle Beseitigungs-
programme in definierten Gewässerabschnitten, um die Übertragungsgefahr auf einheimi-
sche Flusskrebsarten zu minimieren.
2.2
Anwendungsbeispiel: Schneider
Durch die Gewässerbelastung der letzten Jahrzehnte wurden die Bestände zahlreicher
Fischarten stark dezimiert. Der Schneider (
Alburnoides bipunctatus
) beispielsweise, ein
ehemals häufiger Vertreter der Cyprinidae (Karpfenartige), ist aus zahlreichen Fließgewäs-

image
110
sern verschwunden (Rothe 2002; Boppe 2011). In Hessen wurde die Art in den Jahren
2009 - 2015 in sieben Regionen wiederangesiedelt (Kinzig, Nidda, Sinn, Mümling, Lahn,
Döllbach und Ulster; Bobbe 2015). Obwohl über Elektrobefischung vereinzelte Nachweise
der Art in den Besatzregionen gelangen, ist der langfristige Erfolg der Wiederansiedlungs-
maßnahmen aufgrund des schwierigen Nachweises als unsicher einzustufen.
Abb. 2: Lage und Ergebnis einer Studie zum eDNA-basierten Nachweis des Schneiders (
A. bi-
punctatus
). Schwarze Punkte stellen Negativnachweise dar, orangene belegen erfolgreich
detektierte Schneider-Vorkommen. Besatzstandorte sind durch grüne Punkte symbolisiert.
Die Größe der Punkte korreliert mit der Anzahl erfolgreicher Artnachweise an einem Unter-
suchungsstandort. © OpenStreetMap contributors.
Um die Datenlage zu verbessern und den Erfolg der Maßnahmen zu evaluieren, aber auch
potentiell unbekannte Vorkommen nachweisen zu können, wurde bei Senckenberg ein
eDNA-geeignetes, Schneider-spezifisches Markersystem entwickelt und in zahlreichen
hessischen Fließgewässern getestet (Riaz et al. 2018). Zur Detektion werden Wasserpro-
ben mit Volumen von bis zu 2 L werden auf kommerziell erhältliche Filterkapseln überführt.
Die Entnahme von 115 Wasserproben von 33 Gewässern führte zu 36 positiven Nachwei-
sen der Art (Abb. 2).
Neben den bekannten Reliktvorkommen wie an der nordhessischen Eder konnten beste-
hende Vorkommen in allen sieben Auswilderungsgewässern bestätigt werden. Hiermit ist
der Nachweis erbracht, dass die Besatzmaßnahmen erfolgreich waren. Die ermittelten
DNA-Mengen zeigen ferner, dass es sich nicht lediglich um wenige Einzelindividuen, son-
dern um echte Populationen handeln muss. In einem nächsten Schritt soll die Methode nun
auf weitere Fischarten ausgeweitet werden. Ziel ist die parallele, semiquantitative Detektion
ganzer Fischgemeinschaften für ein effizientes Biodiversitätsmonitoring in Gewässeröko-
systemen.

111
3
Metabarcoding: Die parallele Erfassung ganzer Artgemeinschaften
Während die oben genannten Beispiele die Möglichkeiten zur (semi-) quantitativen Erfas-
sung einzelner Arten aufzeigen, lassen sich mittels eDNA auch zahlreiche Arten parallel
detektieren. Moderne Hochdurchsatzsequenzierungs-verfahren (Next Generation Sequen-
cing) ermöglichen es, komplette Artgemeinschaften aus einer einzigen Wasser- oder Bo-
denprobe heraus zu charakterisieren (Metabarcoding). Die Technik bietet sich auch für an-
sonsten nur durch Spezialisten zu bestimmende sowie morphologisch kryptische Gruppen,
wie etwa Mikroorganismen (Medinger et al. 2010) oder Chironomiden (Zuckmücken) an
(Carew et al. 2013). Dies ermöglicht eine Erweiterung bisheriger Ansätze zum Biodiversi-
tätsmonitoring, die traditionell häufig auf gut bestimmbaren Taxa beruhen und bei schwieri-
gen Gruppen Abstriche in der taxonomischen Auflösung machen. Das Metabarcoding wird
zwar nicht alle auftretenden taxonomischen Probleme lösen, könnte jedoch zukünftig dabei
helfen, ein umfassendes taxaumspannendes Biodiversitätsmonitoring auf Ökosystemebene
zu ermöglichen. Auch für die aufwändige Erfassung besonders artenreicher Gruppen in
globalen Biodiversitätshotspots hat das eDNA-basierte Metabarcoding ein großes Potential,
klassische Erfassungsmethoden wertvoll zu ergänzen. So konnten Balint et al. (2018) in
einer Pilotstudie in der Trockenwaldregion Boliviens anhand von Wasserproben aus fünf
Tümpeln 25 Arten von Froschlurchen nachweisen; genauso viele wie ein parallel durchge-
führtes bioakustisches Expertenmonitoring.
4
Chancen und Grenzen der eDNA-Methode
Die drei obigen Beispiele aus der eigenen Forschung zeigen, dass eDNA-gestützte Nach-
weisverfahren funktionieren und verlässliche Resultate erzielen. Darüber hinaus ermöglicht
der Einsatz von eDNA bereits gute Einschätzungen der Populationsdichte (Thomsen et al.
2012, Dunn et al. 2017) oder der Häufigkeit einer Art (Lodge et al. 2012, Pilliod et al. 2013).
Es wird erwartet, dass zukünftig mit eDNA basierten Nachweismethoden schnelle Bestand-
serfassungen und -beobachtungen im Rahmen eines Biodiversitätsmonitorings gewährleis-
tet werden können.
Jedoch hat die Methodik auch ihre Fallstricke und Limitationen. So kann der Nachweis von
Zielorganismen über eDNA unter bestimmten Umständen problematisch sein. Saisonal
variierende Umweltfaktoren wie z.B. Temperatur, Wasserführung oder der Eintrag von
Schwebstoffen können die Nachweisbarkeit im Wasser stark beeinflussen (Strickler et al.
2015, Jane et al. 2015). Stark variierende eDNA Konzentrationen, beispielsweise aufgrund
spezies-spezifisch unterschiedlicher eDNA Exkretion (Thomsen et al. 2012), können die
Einschätzung von Populationsdichten erschweren. Da man die zu detektierenden Orga-
nismen bei einem eDNA Monitoring oftmals nicht direkt vor Augen hat (Bohmann et al.
2014), kann es bei der Erhebung und Interpretation der Daten zu falsch-positiven und
falsch-negativen Ergebnissen kommen. Falsch-positive Ergebnisse zeigen fälschlicher-
weise eDNA Signale in einer Probe, obwohl der Zielorganismus nicht im untersuchten Ge-
biet vorkommt. Dieser Fehler tritt in der Regel bei unspezifischen Markersystemen oder
Kontaminationen auf. Falsch-negative Ergebnisse zeigen fälschlicherweise kein eDNA Sig-
nal, obwohl die Zielart im Untersuchungsgebiet vorhanden ist. Dieser Fehler tritt auf, wenn
das genutzte Markersystem nicht sensitiv genug ist oder die Bestandsdichten zu gering
sind. Bislang sind die Nachweisgrenzen und deren Einflussfaktoren bei den meisten veröf-
fentlichen Markersystemen nicht hinreichend untersucht. Auch bedingt die hohe Fehler-
und Kontaminationsanfälligkeit der Untersuchungen eine besondere labortechnische Aus-
stattung sowie umfangreiche Expertise des Analyselabors.

112
5
Kompetenzzentren für eDNA-Analytik
Aktuell steigt die Zahl der Ausgründungen im Gebiet eDNA in Europa immer weiter an, so
dass bereits jetzt für entsprechende Forschungsvorhaben zwischen mehreren Anbietern
gewählt werden kann. Für den Auftraggeber derartiger Untersuchungen ist es hierbei wich-
tig zu beachten, dass neben der Beprobung und Analyse selbst auch eine umfangreiche
Beratung und Kommunikation sowohl vor stattfindenden Beprobungen als auch zur Inter-
pretation der Ergebnisse unabdingbar ist, um die oben erwähnten Detektionsgrenzen und
Umweltfaktoren in die Gesamtbetrachtung einzubeziehen. Insbesondere bei Metabar-
coding-Studien ist die Interpretation der Ergebnisse aufgrund der enormen Datenvolumen
oft sehr komplex und kann nur mit viel Erfahrung und sehr guten bioinformatischen Kennt-
nissen geleistet werden. Die Etablierung eines oder mehrerer Kompetenzzentren für eDNA-
Analytik wäre ein wichtiger Schritt, um die Entwicklung von standardisierten, praxistaugli-
chen Anwendungen zu unterstützen und eine langfristige, dauerhafte Kompetenz aufzu-
bauen. Unzweifelhaft wird die Methode zukünftig eine immer weiter steigende Rolle im Bio-
diversitätsmonitoring und Artenschutz spielen.
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Adresse der Autorinnen und des Autors:
Claudia Wittwer*, Maria Riaz und Carsten Nowak
Senckenberg Gesellschaft für Naturforschung
Fachgebiet Naturschutzgenetik
Clamecystraße 12, 63571 Gelnhausen
E-Mail: *Claudia.Wittwer@senckenberg.de

115
Einsatz der eDNA-Methode im naturschutzfachlichen Monitoring
– Fallbeispiel Kammmolch (
Triturus cristatus
)
Sabrina Mittl, Klaus Richter und Detlef Tolke
Zusammenfassung
In der vorliegenden Studie wurde die grundsätzliche Eignung der eDNA-Methode für Art-
nachweise von Amphibien im limnischen Bereich am Beispiel des Kammmolches (
Triturus
cristatus
) untersucht und bestätigt. Gegenüber der traditionellen Fangmethode erwies sie
sich als sensitiver. In 16 von 28 Fällen konnte über die eDNA ein Nachweis erfolgen, nur in
sechs von 28 Fällen mittels Flaschenfallen.
Hauptproblem sind die teilweise geringen DNA-Mengen, die zur Untersuchung herangezo-
gen werden können. Umso wichtiger sind eine gute Planung der Probenahme und ein ver-
lustfreies Arbeiten während Extraktion und PCR. Die Annahme, dass eDNA im Gewässer
homogen verteilt vorliegt und dadurch Probenahmen ohne Kenntnisse zur Biologie der
Zielarten möglich sind, wird im Ergebnis allerdings kritisch gesehen. Die Gefahr falsch-
negativer Nachweise erscheint relativ hoch, was für die Naturschutzpraxis problematisch
ist. Hier sind weitere Untersuchungen notwendig.
Im Rahmen der Studie wurden neue Primer für die in Mitteldeutschland vorkommenden
Amphibien entwickelt und intensiv hinsichtlich der Artspezifität und Sensitivität getestet. Der
Einsatz von Primer-Kombinationen wird zur Absicherung der Befunde empfohlen.
Die mittelfristige Aufnahme der eDNA-Methode in Monitoringprogramme des Naturschutzes
wird diskutiert. Neben weiteren Untersuchungen ist zur Überführung in die Praxis auch der
Aufbau entsprechender Strukturen und Kapazitäten notwendig, die bisher in der Praxis
höchstens ansatzweise vorhanden sind.
Abstract
The general suitability of the eDNA method to verify the occurrence of amphibian species
was investigated and confirmed at the example of the great crested newt (
Triturus cris-
tatus
). The method was more sensitive as traditional catches. Using eDNA the newt were
recorded in 16 out of 28 samples, while bottle traps only resulted in six detections.
The key problem is the partially very low amount of DNA in the samples. The sampling de-
sign and lossless laboratory work during extraction and PCR are among the most relevant
factors. The assumption that eDNA occurs more or less homogenous in the water body has
to be critically judged. As a consequence detailed knowledge on the biology of the target
species is necessary for taking the water samples. The risk of false negative evidence
seems to be still rather high and more investigations are necessary.
During the investigations new primers for the amphibian species occurring in Middle Ger-
many were developed and intensely tested with respect to species specificity and sensitivi-
ty. The use of primer combinations is generally recommended.
A medium-term inclusion of the eDNA method as a standard in practical nature conserva-
tion is discussed. Alongside with further research it is necessary to establish appropriate
structures and capacities that thus far barely exist.

116
1
Einleitung
Die Kenntnis über das Vorkommen von Pflanzen- und Tierarten ist eine wesentliche Vo-
raussetzung für den Naturschutz, sowohl bei der Beurteilung von Planvorhaben als auch
bei der Umsetzung praktischer Schutzmaßnahmen und deren Erfolgskontrolle. Die Anfor-
derungen an die Erfassung von Arten sind in den letzten Jahren deutlich gestiegen. In Um-
setzung der Fauna-Flora-Habitat-Richtlinie (FFH-RL) ergibt sich die Verpflichtung, bei einer
Vielzahl von Planverfahren artenschutzrechtliche Prüfungen durchzuführen sowie eine
dauerhafte Überwachung ausgewählter Lebensräume und Arten einzurichten.
In Deutschland findet das FFH-Monitoring als Stichprobenmonitoring nach bundesweit ein-
heitlichen Methoden statt (Bundesamt für Naturschutz, Bund-Länder-Arbeitskreis FFH-
Monitoring und Berichtspflicht 2017) und basiert auf traditionellen Feldmethoden. Moleku-
larbiologische Verfahren spielen hier bislang keine Rolle.
Die Erfassung und Bewertung von Arten erfordert Expertenwissen. Dieses ist selbst bei
traditionell gut untersuchten Artengruppen – wie bspw. den Amphibien – im erforderlichen
Umfang oft nicht ausreichend vorhanden oder langfristig gesichert. Folglich besteht ein
starkes Interesse daran, ergänzende oder gar alternative Erfassungsmethoden zu nutzen.
Vor etwa 10 Jahren wurden erste Untersuchungen vorgestellt, bei denen einzelne aquati-
sche Arten allein mit Hilfe von DNA-Spuren nachgewiesen wurden, welche die Individuen
im Gewässer als sogenannte Umwelt-DNA = environmental DNA hinterlassen (Ficetola et
al. 2008, Beija-Pereira et al. 2009, Darling, Mahon 2011, Dejean et al. 2011). Seitdem be-
schäftigen sich viele Arbeiten damit, die Nutzung von eDNA für den Präsenznachweis inva-
siver oder seltener Arten oder gar für die Abschätzung derer Populationsgrößen weiter zu
entwickeln (Thomsen et al. 2012, Eichmiller et al. 2016). Einen Überblick über die metho-
dischen Ansätze und Probleme geben Rees et al. (2014) sowie Taberlet et al. (2018)
und weisen auf die Notwendigkeit einer weiteren Standardisierung der eDNA-Methode hin.
Viele Studien belegen die Effizienz und die hohe Sensitivität des eDNA-Verfahrens (u.a.
Biggs et al. 2015, Eiler et al. 2018), die Gefahr falsch positiver oder falsch negativer Ergeb-
nisse ist jedoch noch recht groß (Darling, Mahon 2011). Es besteht weiterhin Untersu-
chungsbedarf um die Zuverlässigkeit und die Aussagekraft der Ergebnisse zu erhöhen.
Für eine routinemäßige Anwendung der eDNA-Methode im Naturschutz ist eine hohe Zu-
verlässigkeit notwendig. In der hier vorgestellten Fallstudie wird diese sowohl für die Pro-
benahme als auch für die Durchführung der labortechnischen Verfahren getestet.
Nicht zuletzt stellt sich die Frage, wie die im Naturschutz tätigen Akteure und Akteurinnen
strukturell auf die Anwendung dieser neuen Methode eingestellt sind.
2
Die eDNA-Methode und deren Anwendung im Naturschutz
Die eDNA liegt in Form von Geweberesten, abgestoßener Haut und Darmzellen (intrazellu-