The Swiss forest and its biodiversity: LiDAR allows for novel forest structure assessments

Availability of comprehensive biodiversity maps and standlevel habitat management recommendations to forest services is often limited, despite the need for such information for multifunctional forestry. Here, we combined forest structural parameters derived from nation-wide available Light Detection and Ranging (LiDAR) data with parameters describing climate, topography and soil pH, to analyse and spatially predict the species richness of different taxa on two different scales. Vascular plants, bryophytes and land snails were analysed on the stand scale (900 m2), where we also identified target variables for habitat management by using data from the National Forest Inventory. On the landscape scale (1 km2), we analysed vascular plants, butterflies and breeding birds with a tight association to forests. LiDAR-derived forest structure parameters were consistently important predictors of species richness across taxa. Species richness patterns tended to be taxon-specific with low spatial congruence across taxa. The habitat quality for many forest land snail species, for example, increased with increasing proportions of trees from the genera Fraxinus, Tilia, Ulmus and Acer, or with increasing overstory cover and deadwood volume. Many butterfly species, on the other hand, responded positively to a heterogeneous understory. This study shows that important structural parameters for forest biodiversity can be derived area-wide and across large regions by using LiDAR. The growing availability of LiDAR data thus provides very useful information for conserving and promoting biodiversity in multifunctional forestry.

Der Schweizer Wald und seine Biodiversität: LiDAR ermöglicht neue Waldstrukturanalysen

Biodiversitätskarten und bestandesspezifische Empfehlungen für Habitataufwertungen sind für den Forstdienst oft nur beschränkt verfügbar, obwohl solche Informationen für eine multifunktionale Waldbewirtschaftung sehr nützlich sind. Für diesen Artikel kombinierten wir aus national verfügbaren LiDAR-Daten abgeleitete Waldstrukturparameter mit Daten zu Klima, Topografie und Boden-pH, um die Artenvielfalt von verschiedenen Artengruppen im Schweizer Wald auf zwei Skalen zu analysieren und räumlich vorherzusagen. Auf der Bestandesskala (900 m2) analysierten wir die Artenvielfalt von Gefässpflanzen, Moosen und Landschnecken und nutzten gleichzeitig Daten aus dem Landesforstinventar, um potenzielle Zielvariablen für Habitataufwertungen abzuleiten. Auf der Landschaftsskala (1 km2) analysierten wir die Artenvielfalt von Gefässpflanzen, Tagfaltern und Brutvögeln, die eine starke Bindung an den Wald haben. Die aus LiDAR abgeleiteten Waldstrukturparameter waren bei allen Artengruppen wichtige Prädiktoren für die Artenvielfalt. Die verschiedenen Artengruppen zeigten unterschiedliche räumliche Verbreitungsmuster, und ihre Verbreitung überlappte sich nur begrenzt. Die Artenvielfalt der für den Wald typischen Landschnecken beispielsweise nahm mit zunehmendem Anteil von Bäumen der Gattungen Fraxinus, Tilia, Ulmus und Acer zu, ebenso mit zunehmendem Deckungsgrad der Baumschicht und zunehmendem Totholzvolumen. Bei den Tagfaltern hingegen nahm die Artenvielfalt mit zunehmender Heterogenität in der Unterschicht zu. Diese Studie zeigt, dass wichtige Strukturmerkmale für die Waldbiodiversität mit LiDAR flächendeckend über grosse Gebiete erfasst werden können. Damit liefert die steigende Verfügbarkeit von LiDAR-Daten nützliche Informationen für die Erhaltung und Förderung der Biodiversität im multifunktionalen Waldbau.

La forêt suisse et sa biodiversité: LiDAR permet de nouvelles analyses de la structure forestière

Des cartes de biodiversité et des recommandations spécifiques pour améliorer la qualité des habitats ne sont souvent pas disponibles pour le service forestier, bien que ces informations soient très utiles dans le cadre d'une gestion forestière multifonctionnelle. Dans cet article, nous combinons des paramètres de structure forestière dérivés des données nationales LiDAR avec des données du climat, de la topographie et du pH de sol, pour analyser et prédire spatialement la diversité des espèces en forêt selon deux échelles différentes. A échelle du peuplement (900 m2), nous avons analysé la diversité des plantes vasculaires, des bryophytes et des escargots terrestres et avons utilisé en même temps les données de l'Inventaire forestier national pour identifier des variables-clés pour améliorer l'habitat. A l'échelle du paysage (1 km2), nous avons analysé la diversité des plantes vasculaires, des papillons diurnes et des oiseaux nicheurs qui ont un fort lien avec la forêt. Les paramètres de la structure de la forêt selon LiDAR étaient d'importants prédicteurs de la diversité pour tous les genres. Les différents genres avaient des distributions spatiales différentes et leurs aires de répartition ne se recoupaient que partiellement. La diversité des escargots terrestres liés à la forêt augmente, par exemple, avec une plus forte proportion d'arbres du genre Fraxinus, Tilia, Ulmus et Acer, ou avec un degré de couverture et un volume de bois mort plus importants. La diversité des papillons diurnes, par contre, augmente avec l'hétérogèneité du sous-bois. Cette étude démontre que des caractéristiques structurelles pour la biodiversité forestière peuvent être relevées par LiDAR sur de grandes surfaces. La disponibilité croissante des données LiDAR fournit des informations utiles pour le maintien et la promotion de la biodiversité dans la sylviculture multifonctionnelle.

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