grüne Wiese  mit einigen Bäumen

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DivMoSt: DivMoSt – BioDiversitätsMonitoring von Streuobstflächen. Methoden zur bundesweiten Verortung von Streuobstflächen und Erfassung der Biodiversität von Indikatororganismen zur Ergänzung etablierter Biodiversitätsmonitorings in Österreich

Projektleitung

Martina Staples

Forschungseinrichtung

HBLA und BA für Wein- und Obstbau Klosterneuburg

Projektnummer

102041

Projektlaufzeit

-

Finanzierungspartner

Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Regionen und Wasserwirtschaft | Biodiversitätsfond

Allgemeine Projektinformationen

Abstract (deutsch)

Aufgrund der zunehmenden Intensivierung der Landwirtschaft hat die Verfügbarkeit extensiv genutzter Flächen stark abgenommen. Streuobstflächen gehören zu ebendiesen Lebensräumen, die aufgrund ihrer abwechslungsreichen und halboffenen Struktur für viele Tier- und Pflanzenarten von besonderer Bedeutung sind. Obwohl Streuobstflächen durch Agrarumweltmaßnahmen gefördert werden, sind sie derzeit wirtschaftlich nicht konkurrenzfähig und daher stark rückläufig - es gehen wichtige Lebensräume verloren. Österreichweit gibt es aktuell lediglich Schätzungen über den Gesamtbestand an Streuobstbäumen, ein flächendeckender Datensatz über das Vorkommen von Streuobstflächen, sowie ein gezieltes Monitoring dieses Lebensraumes fehlt aber bislang. Das Projekt DivMoSt setzt hier an: Auf Grundlage von Fernerkundungsdaten soll ein bundesweites und wiederkehrendes Monitoringsystem für Streuobstflächen initiiert werden. Darüber hinaus werden Daten für ausgewählte Organismengruppen (Wildbienen, Tagfalter, Vögel, Fledermäuse), für die Streuobstwiesen wesentliche Lebensräume darstellen, erfasst. In insgesamt 40 repräsentativen Untersuchungsflächen wird der Ist – Zustand an Streuobstflächen durch Feldbegehungen erhoben. Um Synergien zu erhöhen und eine Datenvergleichbarkeit zu gewährleisten, richten sich die Erfassungsmethoden der Wildbestäuber und Vögel nach bereits etablierten Systemen. Fledermäuse werden mittels akustischer Detektoren und Netzfängen erfasst. Darüber hinaus soll eine fachübergreifende Analyse der Biodiversitätsdaten zusammen mit fernerkundlichen und streuobstbaufachlichen Informationen das Bild zum Status und der Entwicklung der Biodiversität im Kulturland verbessern.

Schlagwörter (deutsch)

Streuobst, Monitoring, obstgenetische Erhaltung

Titel, Abstract, Schlagwörter (englisch)

Titel (englisch)

Biodiversity monitoring of orchards: Nationwide recording of the biodiversity of indicator organisms and localisation to supplement established monitoring systems

Abstract (englisch)

Due to the increasing intensification of agriculture, the availability of extensively utilised areas has greatly decreased. Orchards are one of these habitats, which are of particular importance for many animal and plant species due to their varied and semi-open structure. Although orchards are subsidised by agri-environmental measures, they are currently not economically competitive and are therefore in sharp decline - important habitats are being lost. There are currently only estimates of the total number of orchard trees in Austria, but a comprehensive data set on the occurrence of orchard areas and targeted monitoring of this habitat is still lacking. This is where the DivMoSt project comes in: Based on remote sensing data, a nationwide and recurring monitoring system for orchards is to be initiated. In addition, data is collected for selected groups of organisms (wild bees, butterflies, birds, bats) for which orchards are important habitats. In a total of 40 representative study areas, the current condition of orchards is being surveyed by field inspections. In order to increase synergies and ensure data comparability, the survey methods for wild pollinators and birds are based on established systems. Bats are recorded using acoustic detectors and netting. In addition, an interdisciplinary analysis of the biodiversity data together with remote sensing and orchard information will improve the picture of the status and development of biodiversity in cultivated land.

Schlagwörter (englisch)

Meadow orchard, monitoring, orchard genetic conservation

Projektziele

Das Projekte DivMoSt verfolgt zwei gleichermaßen relevante Hauptziele. Die Erreichung der Ziele wird anhand von Indikatoren je Meilenstein (siehe Kapitel 6, Abb. 2) sowie den Outputs des Projektes gemessen.

Ziel: Methodenentwicklung zur flächenhaften Abgrenzung / Ausweisung von Streuobstflächen Anhand von 20 Testgebieten mit jeweils 10 x 10 km² Größe, die repräsentativ für Streuobstvorkommen in ganz Österreich sind, soll eine Methodik für die flächenhafte Abgrenzung / Ausweisung von Streuobstflächen erarbeitet werden, die für ganz Österreich anwendbar ist. Unmittelbares Ergebnis der Anwendung der Methodik ist ein flächenhafter Geodatensatz der Streuobstflächen in diesen Testgebieten. In jedem der 20 Testgebiete befinden sich zwei Landschaftsausschnitte (je 1 x 1 km²), in denen der Ist – Zustand an Streuobstflächen durch Feldbegehungen erhoben wird. Ein Teil der Felderhebungen wird in Kombination mit Geodaten aus der Fernerkundung und Expert:innenwissen dazu verwendet, die Methodik zu erarbeiten, der andere Teil der Felderhebungen wird dazu genutzt, ein Qualitätsmaß für die Methode zu erhalten (Validierung).

Aufgrund der kurzen Projektlaufzeit liegt der Fokus auf der Erarbeitung und Erprobung der Methodik in diesen repräsentativen Testgebieten in unterschiedlichen Ökoregionen Österreichs, jedoch nicht in einer flächendeckenden Karte für Österreich. Die in diesem Projekt entwickelte Methodik soll aber ein bundesweites und wiederkehrendes Monitoring von Streuobstbeständen ermöglichen.

Ziel: Bereitstellung von Zusatzinformationen zum Biodiversitätsbericht Es sollen ergänzende Informationen und Daten für die Erstellung des österreichischen Biodiversitätsberichtes, der im Jahr 2026 der Europäischen Kommission vorgelegt werden soll, geliefert werden. Die erhobenen Daten sollen bestehende Biodiversitätsmonitorings für die Indikatorgruppen Wildbienen, Tagfalter, Vögel und Fledermäuse in ihrem räumlichen und zeitlichen Detailgrad durch Erfassung und Zustandsbewertung verbessern und Wissenslücken in Bezug auf Streuobstlebensräume schließen. Dementsprechend wird die Diversität der Indikatorgruppen anhand des Artenreichtums, der Bestände und/oder der Aktivität der jeweiligen Arten gemessen. Darüber hinaus wird eine Erhebung der Vogelarten mithilfe von Audiogeräten getestet, welche in Zukunft semi-automatisierte Erfassungen ausgewählter Vogelarten ermöglichen könnten. Auch die gemeinsame Analyse der Biodiversitätsdaten mit fernerkundlichen und streuobstbaufachlichen Daten soll das Bild zum Status und der Entwicklung der Biodiversität im Kulturland verbessern. Im Rahmen des Projektes wird die Biodiversität über repräsentative Artengruppen gemessen und darauf aufbauend eine Auswahl von Indikatorarten für Streuobstflächen in Österreich getroffen. Eine für Österreich spezifische Auswahl geeigneter Indikatorarten kann maßgeblich dazu beitragen, um mit verhältnismäßig geringem Aufwand Veränderungen in der Artenzusammensetzung erfassen zu können (Billeter et al., 2008). Ein weiteres Ziel, das durch die Erhebung bedient werden kann, ist die Ergänzung von Verbreitungsdaten der angesprochenen Tiergruppen für die Erstellung bzw. Aktualisierung von Roten Listen.

Praxisrelevanz

Die Projektergebnisse sollen beitragen, kontinuierlich ein Monitoring des Streuobstbestandes in Österreich zu gewährleisten.

Berichte

Abschlussbericht

Kurzfassung

Der aktuelle Bestand an Streuobstbäumen in Österreich beruht vor allem auf Schätzungen. Daher sollte in diesem Projekt einerseits eine Methode zur flächenhaften Abgrenzung bzw. Ausweisung von Streuobstflächen entwickelt werden. Die in je zwei Landschaftsausschnitten der 23 für Streuobst repräsentativen Testgebieten (je ≥ 120 km²) erhobenen Felddaten der Streuobstbestände, konnten mit Hilfe von verschiedensten Geodaten, multisaisonalen Satellitenbildzeitreihen und einem Klassifikationsverfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens zur Methodenentwicklung der automatisierten Erkennung von Streuobstflächen herangezogen werden. Erstmals wurde österreichweit Streuobstbestände mit einer einheitlichen Methode kartiert. Regional herrschen auf Grund des verschiedenen Engagements unterschiedliche Verhältnisse im Pflegezustand und Strukturvielfalt der Streuobstwiesen. Das finale Modell erreichte zufriedenstellende Genauigkeit bei der Streuobstbaumdetektion. Die Verifizierung mit unabhängigen Kartierungsdaten weist auf das enorme Potenzial einer derartigen Methode hin. Andererseits konnten in Anlehnung an die bestehenden Biodiversitätsmonitorings Österreichs (ÖBM, BINATS, MOWI) zur Ergänzung des Biodiversitätsberichtes Indikatortiergruppen in einem definierten Teilbereich der Testgebiete anhand des Artenreichtums, der Bestände und/oder der Aktivität erhoben werden. Zur zukünftigen semi-automatisierten Erfassung ausgewählter Vogelarten wurde eine Erhebung mit Hilfe von Audiogeräten getestet. In nur einem Erhebungsjahr wurden insgesamt 458 Tierarten (321 Insekten-, 23 Fledermaus- und 114 Vogelarten) und 230 entomophile, blühende Pflanzenarten nachgewiesen. Die erhobenen Daten entsprechen 24 % der österreichischen Heuschreckenarten, 30 % der Tagfalterarten, 32 % der Bienenarten, 50% der regelmäßig in Österreich brütenden Vogelarten sowie 74% der in Österreich nachgewiesenen Fledermausarten und zeigen somit den hohen Stellenwert von Streuobstwiesen auf. Die Erhebungen der Tiergruppen bewiesen die immense Wichtigkeit von Streuobstwiesen als hochwertige Lebensräume, die nicht nur als Heimat von „geschützten“ bzw. vom „Aussterben bedrohten“ Arten durchwegs schützens- und unterstützenswert sind.

Berichtsdateien

DivMoSt - BioDiversitätsMonitoring von Streuobstflächen

Abstract (deutsch)

Der aktuelle Bestand an Streuobstbäumen in Österreich beruht vor allem auf Schätzungen. Daher sollte in diesem Projekt einerseits eine Methode zur flächenhaften Abgrenzung bzw. Ausweisung von Streuobstflächen entwickelt werden. Die in je zwei Landschaftsausschnitten der 23 für Streuobst repräsentativen Testgebieten (je ≥ 120 km²) erhobenen Felddaten der Streuobstbestände, konnten mit Hilfe von verschiedensten Geodaten, multisaisonalen Satellitenbildzeitreihen und einem Klassifikationsverfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens zur Methodenentwicklung der automatisierten Erkennung von Streuobstflächen herangezogen werden. Erstmals wurde österreichweit Streuobstbestände mit einer einheitlichen Methode kartiert. Regional herrschen auf Grund des verschiedenen Engagements unterschiedliche Verhältnisse im Pflegezustand und Strukturvielfalt der Streuobstwiesen. Das finale Modell erreichte zufriedenstellende Genauigkeit bei der Streuobstbaumdetektion. Die Verifizierung mit unabhängigen Kartierungsdaten weist auf das enorme Potenzial einer derartigen Methode hin.

Andererseits konnten in Anlehnung an die bestehenden Biodiversitätsmonitorings Österreichs (ÖBM, BINATS, MOWI) zur Ergänzung des Biodiversitätsberichtes Indikatortiergruppen in einem definierten Teilbereich der Testgebiete anhand des Artenreichtums, der Bestände und/oder der Aktivität erhoben werden. Zur zukünftigen semi-automatisierten Erfassung ausgewählter Vogelarten wurde eine Erhebung mit Hilfe von Audiogeräten getestet. In nur einem Erhebungsjahr wurden insgesamt 458 Tierarten (321 Insekten-, 23 Fledermaus- und 114 Vogelarten) und 230 entomophile, blühende Pflanzenarten nachgewiesen. Die erhobenen Daten entsprechen 24 % der österreichischen Heuschreckenarten, 30 % der Tagfalterarten, 32 % der Bienenarten, 50% der regelmäßig in Österreich brütenden Vogelarten sowie 74% der in Österreich nachgewiesenen Fledermausarten und zeigen somit den hohen Stellenwert von Streuobstwiesen auf. Die Erhebungen der Tiergruppen bewiesen die immense Wichtigkeit von Streuobstwiesen als hochwertige Lebensräume, die nicht nur als Heimat von „geschützten“ bzw. vom „Aussterben bedrohten“ Arten durchwegs schützens- und unterstützenswert sind.

Abstract (englisch)

The current stock of meadow orchard trees in Austria is based primarily on estimates. Therefore, this project aimed to develop a method for the large-scale demarcation and designation of meadow orchards. The field data on meadow orchards collected in two landscape sections in each of the 23 test areas representative of meadow orchards (each ≥ 120 km²) was used in conjunction with a wide variety of geodata, multi-seasonal satellite image time series and a classification procedure from the field of machine learning to develop a method for the automated detection of meadow orchards. For the first time, meadow orchards throughout Austria were mapped using a uniform method. Due to varying levels of commitment, there are regional differences in the condition and structural diversity of meadow orchards. The final model achieved satisfactory accuracy in meadow orchard tree detection. Verification with independent mapping data points to the enormous potential of such a method.

Furthermore, based on Austria's existing biodiversity monitoring programmes (ÖBM, BINATS, MOWI), indicator animal groups were surveyed in a defined sub-area of the test areas on the basis of species richness, populations and/or activity. A survey using audio equipment was tested for the future semi-automated recording of selected bird species. In just one survey year, a total of 458 animal species (321 insect, 23 bat and 114 bird species) and 230 entomophilous flowering plant species were recorded. The data collected corresponds to 24% of Austrian grasshopper species, 30% of butterfly species, 32% of bee species, 50% of bird species that regularly breed in Austria and 74% of bat species recorded in Austria, thus demonstrating the high value of meadow orchards. The surveys of animal groups proved the immense importance of meadow orchards as high-quality habitats that are not only worthy of protection and support as the home of ‘protected’ or ‘endangered’ species.

Autor/innen

Staples, M.,

DivMoSt - BioDiversitätsMonitoring von Streuobstflächen

Abstract (deutsch)

Der aktuelle Bestand an Streuobstbäumen in Österreich beruht vor allem auf Schätzungen. Daher sollte in diesem Projekt einerseits eine Methode zur flächenhaften Abgrenzung bzw. Ausweisung von Streuobstflächen entwickelt werden. Die in je zwei Landschaftsausschnitten der 23 für Streuobst repräsentativen Testgebieten (je ≥ 120 km²) erhobenen Felddaten der Streuobstbestände, konnten mit Hilfe von verschiedensten Geodaten, multisaisonalen Satellitenbildzeitreihen und einem Klassifikationsverfahren aus dem Bereich des maschinellen Lernens zur Methodenentwicklung der automatisierten Erkennung von Streuobstflächen herangezogen werden. Erstmals wurde österreichweit Streuobstbestände mit einer einheitlichen Methode kartiert. Regional herrschen auf Grund des verschiedenen Engagements unterschiedliche Verhältnisse im Pflegezustand und Strukturvielfalt der Streuobstwiesen. Das finale Modell erreichte zufriedenstellende Genauigkeit bei der Streuobstbaumdetektion. Die Verifizierung mit unabhängigen Kartierungsdaten weist auf das enorme Potenzial einer derartigen Methode hin.

Andererseits konnten in Anlehnung an die bestehenden Biodiversitätsmonitorings Österreichs (ÖBM, BINATS, MOWI) zur Ergänzung des Biodiversitätsberichtes Indikatortiergruppen in einem definierten Teilbereich der Testgebiete anhand des Artenreichtums, der Bestände und/oder der Aktivität erhoben werden. Zur zukünftigen semi-automatisierten Erfassung ausgewählter Vogelarten wurde eine Erhebung mit Hilfe von Audiogeräten getestet. In nur einem Erhebungsjahr wurden insgesamt 458 Tierarten (321 Insekten-, 23 Fledermaus- und 114 Vogelarten) und 230 entomophile, blühende Pflanzenarten nachgewiesen. Die erhobenen Daten entsprechen 24 % der österreichischen Heuschreckenarten, 30 % der Tagfalterarten, 32 % der Bienenarten, 50% der regelmäßig in Österreich brütenden Vogelarten sowie 74% der in Österreich nachgewiesenen Fledermausarten und zeigen somit den hohen Stellenwert von Streuobstwiesen auf. Die Erhebungen der Tiergruppen bewiesen die immense Wichtigkeit von Streuobstwiesen als hochwertige Lebensräume, die nicht nur als Heimat von „geschützten“ bzw. vom „Aussterben bedrohten“ Arten durchwegs schützens- und unterstützenswert sind.

Abstract (englisch)

The current stock of meadow orchard trees in Austria is based primarily on estimates. Therefore, this project aimed to develop a method for the large-scale demarcation and designation of meadow orchards. The field data on meadow orchards collected in two landscape sections in each of the 23 test areas representative of meadow orchards (each ≥ 120 km²) was used in conjunction with a wide variety of geodata, multi-seasonal satellite image time series and a classification procedure from the field of machine learning to develop a method for the automated detection of meadow orchards. For the first time, meadow orchards throughout Austria were mapped using a uniform method. Due to varying levels of commitment, there are regional differences in the condition and structural diversity of meadow orchards. The final model achieved satisfactory accuracy in meadow orchard tree detection. Verification with independent mapping data points to the enormous potential of such a method.

Furthermore, based on Austria's existing biodiversity monitoring programmes (ÖBM, BINATS, MOWI), indicator animal groups were surveyed in a defined sub-area of the test areas on the basis of species richness, populations and/or activity. A survey using audio equipment was tested for the future semi-automated recording of selected bird species. In just one survey year, a total of 458 animal species (321 insect, 23 bat and 114 bird species) and 230 entomophilous flowering plant species were recorded. The data collected corresponds to 24% of Austrian grasshopper species, 30% of butterfly species, 32% of bee species, 50% of bird species that regularly breed in Austria and 74% of bat species recorded in Austria, thus demonstrating the high value of meadow orchards. The surveys of animal groups proved the immense importance of meadow orchards as high-quality habitats that are not only worthy of protection and support as the home of ‘protected’ or ‘endangered’ species.

Autor/innen

Staples, M.,