Fernerkundung bietet die Möglichkeit Pflanzenmerkmale in einem großen räumlichen Maßstab zu bestimmen, um damit Rückschluss auf den Zustand der Vegetation zu ziehen. Zeitliche Veränderungen, z.B. im Rahmen der phänologischen Entwicklung (Blattaustrieb/Blattfall) sowie die Auswirkungen von Trockenstress, können über Beobachtungszeitreihen von Satelliten abgebildet werden. Daher sollen ergänzend zu den arbeitsintensiven Messkampagnen, die in CliMax an ausgewählten Standorten durchgeführt werden, flugzeuggestützte Laserscandaten sowie optische Satellitenbilder des gesamten Stadtgebiets für die Bestimmung der Stadtbaum-Vitalität einbezogen werden.

LiDAR Systeme liefern hochaufgelöste 3D-Informationen von Objekten in Form einer Punktwolke. Ziel ist es, diese Daten zur automatisierten Erkennung von Stadtbäumen zu verwenden, um folglich Strukturparameter wie Baumhöhe oder Kronendurchmesser zu bestimmen und Biomassewerte abzuschätzen. Herausforderungen stellen u.a. die zuverlässige Trennung von Einzelbäumen in dichten Beständen und die korrekte Klassifizierung einzelner Datenpunkte in dicht bebauten Gebieten dar.

Spektrale Informationen von optischen Satelliten sollen ferner Aufschluss über die biochemischen Eigenschaften der Stadtbäume liefern. So kann eine Veränderung des Spektralsignals auf einen Wassermangel in der Pflanze hinweisen, deren Blattchlorophyllgehalt daraufhin gesunken ist. Dementsprechend wird es das Ziel sein, spektrale Vegetationsindizes auf Basis von Sentinel-2 Satellitenbildzeitreihen zu berechnen und als fernerkundliche Indikatoren zur Baumvitalität heranzuziehen. Heterogene Stadtstrukturen und die relativ niedrige räumliche Auflösung der Sentinel-2 Daten von 10x10 Metern erschweren die Interpretation des Spektralsignals. Daher gilt es mit verschiedenen methodischen Ansätzen möglichst genau den Anteil des Stadtgrüns am Reflexionssignal zu bestimmen.

Im Rahmen dieser Studie dienen die Baumkataster der Stadt Braunschweig und Brandenburg an der Havel als Referenz und Validierungsdaten.