Physische Geographie: Forschung der Arbeitsgruppe

In der Arbeitsgruppe Physische Geographie beschäftigen wir uns schwerpunktmäßig mit der Erfassung, flächenhaften Modellierung und detaillierten Analyse von Strukturen und Prozessen an der Erdoberfläche und von Ökosystemleistungen. Hierzu werden Daten auf verschiedenen raumzeitlichen Maßstabsebenen in nationalen und internationalen Forschungsprojekten mit modernen physisch-geographischen Methoden der Geländearbeit (RTK GPS, Tablets mit mobilen Anwendungen) und der Fernerkundung (Satellitendaten, Drohnen, Laserscanner) erfasst, um später im Labor mit Geographischen Informationssystemen (GIS), prozessbasierten Simulationsmodellen, Geostatistik und maschinellem Lernen ausgewertet zu werden. Die Ergebnisse werden dazu genutzt, die Funktionsweisen komplexer Landschaftssysteme unter dem Einfluss menschlicher Aktivitäten, des Landnutzungs- und Klimawandels zu erklären und Dynamiken besser vorhersagen zu können. Entsprechende Daten und Informationen dienen einer verbesserten Entscheidungsfindung für den Schutz und die nachhaltige Nutzung von Ökosystemen und ihren Leistungen und deren Renaturierung.

Die Erforschung von Landschaftsstrukturen und -prozessen ist ein klassisches Betätigungsfeld der Physischen Geographie. Ziel ist es, zu verstehen, welche abiotischen und biotischen Elemente und Strukturen in Landschaften vorhanden sind, wie diese miteinander in Wechselwirkungen stehen und wie Landschaften letztlich „funktionieren“. Ein wichtiger Arbeitsbereich der Arbeitsgruppe liegt in der Erfassung von Erdoberflächenprozessen, mit besonderem Schwerpunkt auf Bodenerosion durch Wasser in Agrarökosystemen unter verschiedenen Bewirtschaftungsformen. Neben den klassischen Aufnahmeverfahren kommen heutzutage vor allem digitale dreidimensionale räumliche Aufnahme- und Auswerteverfahren zum Einsatz. Hierzu zählen auch skript- und maschinelles-Lernen-basierte Rechenalgorithmen zur Auswertung großer Datenmengen – Big Data – wie Fernerkundungsdaten.

Ökosystemzustände beschreiben die physischen, chemischen und biologischen Zustände von Ökosystem zu bestimmten Zeitpunkten sowie deren Fähigkeiten, Ökosystemleistungen bereitzustellen. Ökosystemleistungen beschreiben und bewerten die vielfältigen Nutzen, welche die Gesellschaft aus der Natur und funktionsfähigen Landschaften bezieht. Hierzu gehören direkt konsumierbare Güter wie Nahrung, Wasser oder Energieträger (Versorgungsleistungen), Landschaftsästhetik und Erholung (kulturelle Leistungen) sowie Regulationsleistungen wie Klima- oder Flutregulation, Bestäubung durch Insekten und Erosionsregulation. Hierbei stehen Ökosystemleistungen in ländlichen Regionen im Fokus.

Räumliche Modellierungen von Insektenvorkommen und Erosionsprozessen bilden aktuelle Forschungsschwerpunkte der Gruppe. Es werden jedoch auch weitere Ökosystemleistungen erfasst, modelliert, analysiert und mit integrativen Bewertungsverfahren wie der ÖSL-Matrixmethode, Simulationsmodellen oder dem Natural Capital Accounting bewertet. Eine aktuelle Fragestellung in diesem Feld ist die Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen Ökosystemzuständen und Ökosystemleistungen.

Um Landschaftsstrukturen, -prozesse, Ökosystemzustände und -leistungen räumlich erfassen und bewerten zu können, sind in der Regel umfangreiche Daten und entsprechende Analyse- und Berechnungsmethoden auf verschiedenen raumzeitlichen Maßstabsebenen und Auflösungen erforderlich. Hierfür wird in der Arbeitsgruppe Physische Geographie sowohl auf bestehende Werkzeuge, Daten und Methoden zurückgegriffen und diese weiterentwickelt, als auch die Entwicklung maßgeschneiderter Ansätze für spezifische Fragestellungen in Forschung und Lehre vorangetrieben. Bei den Mess- und Fernerkundungsmethoden werden neben den eher klassischen Geländemethoden hochpräzise GNSS (GPS), UAS (Drohnen), Satelliten- und Laserscanner-Systeme genutzt. Die resultierenden Daten werden in GIS (Geographischen Informationssystemen) und Skript-gestützten Modellen weiterverarbeitet, analysiert und für Simulationen genutzt. Hierfür werden in der Arbeitsgruppe entsprechende Methoden und Verfahren entwickelt, die effiziente (halb)automatisierte Klassifizierungen und Modellierungen mehrdimensionaler räumlicher Daten unter Verwendung maschinellen Lernens und anderen Geodaten-Verarbeitungsansätzen ermöglichen.