Auswertungsmethodik

3.4.1 Ökoystemtypen und biogeographische Zuordnungen

Die allgemeine biogeographische Zuordnung erfolgte auf Basis der EEA Datensätze (Abb. A-18). Soweit nötig, wurden weitere Zuordnungen zu FAO ecozones (Abb. A-19) bzw.

Florenregionen bzw. Vegetationsbezirken und -provinzen (Abb. A-20 bis A-21) getätigt.

3.4.2 Vegetations- und Biotoptypenklassifizierung

Anhand des ermittelten Arteninventars erfolgte eine vegetationsökologische und -soziologische Beschreibung der Bestände, v.a. mittels Runge (1990), Pott (1992), Ellenberg (1996), Ellenberg et al. (2001), Haeupler (2002) und Schubert et al. (2010). Bei unklaren Zuordnungen wurde, soweit möglich, auf die Angaben der verschiedenen Bände der „Synopsis der Pflanzengesellschaften Deutschlands“ zurückgegriffen bzw. die Zuordnungen durch Abgleich mit andere Quellen abgeglichen und entsprechend aufgeführt.

Die den Arten zuzuordnenden Zeigerwerte nach Ellenberg et al. (2001) sind in der GERMANSL Datenbank (Jansen und Dengler, 2009; GermanSL, 2017) vorhanden, bzw.

wurden hier ergänzt. Die Werte für die Kontinentalität wurden, falls zutreffend und erforderlich, durch die Werte nach Berg et al. (2017) ersetzt und weiterverwendet. Für Italien wären die gültigen Werte nach Guarino et al. (2012) zu verwenden, für die zwei Standorte Südenglands die Ausarbeitungen von Hill et al. (1999). Dies wurde nicht umgesetzt. Die für 2017 angekündigte europaweite Zeigerwertdatenbank EIVE (BayCEER, 2015) konnte wegen Nichtverfügbarkeit nicht benutzt werden.

Basierend auf den individuellen Zeigerwerten wurde ein mittleres Zeigerwert-Standortprofil für jedes untersuchtes Teilareal und Biotoptyp erstellt.

Die vegetationsoziologische Zuordnung der kartierten Bestände wurde in zwei Schritten durchgeführt:

• Einordnung mittels Aussagen aus Ellenberg et al. (2001) bezüglicher der Charakterart basierende Vorzuordnung nach dem pflanzensoziologischen System nach Oberdorfer (2001) unter der Verwendung der Schlüssel von Runge (1990) und Schubert et al.

(2010), Abgleich und Diskussion der Aussagen von Pott (1992) und Ellenberg (1996)

• Beschreibung der Biotoptypen nach Vorlagen der Biotopkartierung in Brandenburg (Landesumweltamt Brandenburg, 2007)

3.4.3 Auswertung Fauna

Es wurde für bestimmte Arten, z.B. Microchiroptera, ein Literaturstudium zum Artenverhalten durchgeführt.

3.4.4 GIS und Geofernerkundung

Die Einbindung, Darstellung, Erstellung und Verarbeitung von digitalen Standortkarten erfolgte mittels der Verwendung der GIS Systeme ArcMap 10.3 (ESRI, 2014) und QGIS 2.18.12 (QGIS Entwicklungsteam, 2017).

Zum Abgleich mit vorhandenen Schutzgebieten wurde insbesondere die EU Datenbank zu NATURA2000 Schutzgebietsnetzwerk verwendet (European Commission, 2018), und falls möglich und nötig in GIS Systeme eingebunden. Bei Bedarf wurden nationale Schutzgebiets- GIS-Datensätze verwendet und deren verwendete Quellen separat aufgeführt (Tabelle B-1 und Tabelle B-2).

Ebenso wurden, falls verfügbar, historische Luftbildaufnahmen, hochauflösenden Google Earth Daten (Tabelle B-3 bis Tabelle B-4) und LiDAR Datensätze bzw. DEM-Datensätze der Untersuchungsgebiete mit verwendet und entsprechende Quellen standortbezogen aufgeführt (Tabelle B-2).

Native LiDAR Datensätze standen für die Bauwerkskomplexe Kaunas zur Verfügung (pers.

Komm. Hr. Dr. A. Dumbrauskas). DHM, Neigungs- und Ausrichtungsmodelle wurden mittels der OpenSource Software LAStools (Isenburg, 2017) bzw. dessen ArcMap Toolbox daraus erstellt. DHM-Datensätze aus LiDAR Befliegungen (Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Wohnen, 2018) standen für das Fort Hahneberg zur Verfügung und wurden mittels ArcMAP um Neigungs- und Ausrichtungsmodelle erweitert. Für die polnischen Festungsbauwerke Fort Sarbinowo bzw. Wrocław konnten keine kostenfreien LiDAR basierte Datensätze ausgewertet und verwendet werden. Statt dessen wurde der dazugehörige LiDAR basierte WMTS Dienst (Centralny Ośrodek Dokumentacji Geodezyjnej i Kartograficznej, 2012) auf Basis von 1m Rasterzellengröße für Sichtungen und Abgrenzungen der eigentlichen Fort-Bereiche verwendet.

Am Standort Fort Hahneberg (D) wurden Biotopzustände aus verschiedenen Luftbildaufnahmen (Tabelle B-3) rekonstruiert werden (Kapitel 3.5). Diese wurden exemplarisch ausgewertet, um die Dynamik der stattfindenden Sukzession aber auch Standentwicklung über einen langen Zeitraum am Standort zu dokumentieren. Zugleich sollen diese Untersuchungen exemplarisch für Biotopdynamiken anderer Festungskomplexe dienen und potentielle Naturraumentwicklungsfragen und Defizite am Standort oder vergleichbaren identifizieren.

Exemplarisch wurden für die Bauwerke des Festungskomplexes Kaunas (LT), für die Umgebung des Fort Hahnbergs (D) sowie für Fort Sarbinowo/ Zorndorf (PL) auf Basis von Sentinel 2A und 2B Satellitenaufnahmen (Europäische Kommission und European Space Agency, 2018) verwendet, welche eine jahreszeitliche Vegetationsentwicklung abbilden.

Hierfür wurden Datensätze der Jahre 2016 bzw. 2018 benutzt, bei denen die Versionen 2A (bottom of atmosphere reflection) für die Standorte Hahneberg und Sarbinowo und Level-1C (top of atmosphere reflection) für den Standort Kaunas benutzt wurden (Tabelle B-5). Durch manuelle Sichtung und Selektion betrachteter Untersuchungsräume der o.g. Festungen wurden wolkenfreie (Wolkendeckung 0% als Zielvorgabe) Datensätze verwendet.

Abbildung B-3 stellt die folgenden Textbeschreibungen als workflow-Diagramm dar.

Mittels der SNAP Toolbox (ESA, 2018b) wurde die Daten der Sentinel Datensätze über das Plugin Sen2Res (Brodu, 2017) auf einheitliche Rasterzellengröße von 10m reduziert (echtes downsampling). Hierbei wurde jeweils ein Ausschnitt gewählt, der dem erweiterten Umkreis um den einzelnen Festungskomplex, unter der Verwendung der minimalen und maximalen XY-Werte der Ausdehnung des 1000m Puffers um den Innenbereich der Festungsanlagen, welcher mittels DEM bzw. LiDAR Datensätze konstruiert wurde, entspricht (Tabelle B-6).

Eine Weiterverarbeitung erfolgte mittels der Programme SNAP Version 6.0.0 (ESA, 2018b), ENMAPbox 2.2.1 (van der Linden et al., 2015) und Rx64 3.3.3 (R Core Team, 2017). Es sollten dabei Vegetationskomplexe mittels verschiedener Klassifikationsalgorithmen, k-means (Hartigan und Wong, 1979), random forest (Ho, 1995) und Variationen hiervon, ermittelt werden (vgl. Quellcodedokumentation und ggf. Teilskriptquellen in Anhang B). Für das k-means clustering in Rx64 3.3.3 wurde die default-Variant nach Hartigan und Wong (1979) benutzt. In SNAP ist der verwendete k-means Algorithmus unbekannt. In beiden Programmen wurde der Iterationswert Anfangs auf 30 gesetzt (Abbruch des clustering nach 30 Iterationsschritten). Für die random forest Modellierung mittels ENMAPbox, unter der

Beibehaltung obiger Iterationsschritte, wurden örtlich bekannte Strukturen sowie Aussagen der großflächigen Biotopkartierungen als Trainingsdaten verwendet. Diesbezügliche Trainingsmodell-Datensätze sind beim Autor für 10 Jahre verfügbar.

Random forest Klassifizierungen mittels ENMAPbox wurden aus Gründen des Aufwandes sowie der zunehmenden Unsicherheit bei der Selektion von Trainingsdaten am Standort Hahneberg (D) nur zwischen den Clusteranzahlen drei bis sechs durchgeführt. An den Standorten Sarbinowo (PL) und Kaunas (LT) wurde aus Gründen vergleichbarer großflächiger bekannter Biotopkartierungen, wie am Standort Fort Hahneberg vorhanden, auf eine random forest Klassifizierung mittels ENMAPbox verzichtet.

An den vegetationsökologisch untersuchten Standorten der Festung Wrocław wurden keine Satellitenaufnahmen ausgewertet, da die einzelnen Bauwerke mit maximal 0,5ha Grundfläche zu klein sind, um plausible Aussagen tätigen zu können.

Ebenso wurden an den anderen weniger systematisch und intensiv untersuchten Standorten auf eine Auswertung von Satellitendaten verzichtet.